从企业生态系统进化维度看智能制造

「1. 基本概念」

企业生态系统是指在一定的范围内，为特定的目标而形成的企业群体及其社会和技术环境构成的统一整体。

一个好的生态系统，特点在于整体和谐和最优。系统中的生物体之间、生物体与环境之间是相互作用、相互影响的，整体和谐是其可持续发展的重要条件。要建设一个好的企业生态系统，仅着眼于局部或个体企业则无济于事。

「2. 企业生态系统竞争与合作」

技术和工业的发展使企业分工越来越细，现代制造业中鲜有一个企业能够包揽其产品中所有部分的设计和制造。尤其是复杂产品，企业都认识到自己不可能掌握其产品中所有的关键技术。因此，要使自己的产品在市场上具有最强的竞争力，就应该寻求具有最好技术的伙伴，而自己只做产品中具有核心竞争力的某一部分。

即使是对手，也可以相互利用对方在数字化、智能化技术的

长处，从而使自身的生态系统进化。

「3. 供应链生态进化」

供应链是一个大的概念，它涉及企业生产和流通过程中所关联的原材料供应商、生产商、分销商、零售商以及最终消费者等，也即是由物料获取、加工、并将产品送到用户手中这一过程所涉及的企业和企业部门组成的一个网络。

无论是从设计还是制造的角度，一个企业很难全面掌握产品的关键技术，因此有必要借助外部力量。至于有一些并非产品的关键技术部分，如果让其他的专业厂家生产有可能成本更低。这就说明，除了最核心的部分外，产品的很多关键件和非关键件都可以寻求供应商提供。传统方式中企业将产品分解成若干个不同的部分，原则上尽量自己生产。于是按照产品和部件的供求关系，企业内部实现纵向一体化。现在越来越多的企业通过构建供应链向横向一体化转变，只做自己最具核心竞争力的事情。但此一理念成功的前提是有一个好的供应链。

1）供应链需要简化

企业绝不是只要有好的产品就一定成功。绝大多数人认为苹果的成功在于其独到精美的设计，但也有人认识到苹果成功也得益于它的很难复制的供应链。

2）利用专业供应链公司也是一种选择

有些企业除了自身核心的过程和活动外，把供应链链条上的其他活动如采购、生产、销售等工作，交付给一家专业供应链公司，也就是“非核心业务外包”。专业公司有其长处，除了企业都能做的一般性工作外，还可能做一些更深入的分析和某些特定的工作。专业公司的能力有可能为企业带来供应链服务的增值效益。

3）数字化供应链

供应链是一直就存在的。在信息化、数字化时代人们自然不会满足于传统的低效高成本的供应链，希望通过数字化技术改造供应链。目前，多数制造企业都有其供应链管理软件。把数字化技术应用于供应链管理已经成为企业的基本需求，数字化供应链也成为很多企业数字化和智能化转型的基础。

采购是供应链管理中的重要一环，采购中一些看起来很简单的工作，如目录管理、发票管理、付款管理等，真正要自动执行，则需要数字化、人工智能等技术支撑（图1），从而降低采购资源负担，使员工专注于高附加值工作，为企业创造更大价值。

图1 自动化采购执行（来源：德勤研究报告）

采购中平凡而简单的工作（如目录管理、发票管理、付款管理），其数字化系统甚至需要区块链、人工智能等技术支撑。

4）供应链管理中要重视客户生态

欲建立良好的客户生态，需要考虑是否能为客户带来增值服务。例如，智能温控器生产商Nest公司的目标是在提高能效和降低能源成本方面领先，因此，公司不但收集产品使用的详细数据，还收集电网用电高峰的数据。公司根据这些数据开发了高峰时段奖励系统（Rush Hour Rewards），该系统能在用电高峰时段自动升高空调温度，减少能耗，同时能在高峰时段来临前对房间进行提前降温。Nest还和供电公司合作，将它们提供的数据与用户数据整合，并由供电公司奖励那些减少峰时用电的客户折扣和积分。Nest温控器还能发挥常规温控器没有的作用，当然能够受到客户欢迎。

「4. 生态系统创新」

近几年有一段流行的话：

这真是一个充满不确定性的时代。如果说以前时代里的企业竞争，只是平面二维的、同行业之间的竞争，这个时代的企业竞争，则是三维、四维乃至更高维度的跨界竞争。

这段话的要义有二：一是某些企业有可能升维，能超越其初始行业的边界而竞争；二是企业的创新需要跨行业的协同。

1）超越行业生态

超越行业，意味着超越自身行业生态或者构建新的行业生态。超越行业的方式主要有两种：一是创新的“元技术”或“通用技术”；二是顾客资源。不能忽略的是，顾客资源本身需要数字化和网络化技术的支撑。

2）生态系统协同创新

数字合作伙伴计划中的企业各有所长，将各自研发的专业技术融入共同构建的生态系统，为企业带来标准一致、协调紧凑的使用体验。

「5. 企业员工生态」

企业内部也存在一个生态系统，当然是由它的各种资源和员工组成的系统。为了实现特定的目标，企业需要合理的硬件软件配置，这都是企业内部生态的重要组成部分。尽管如此，企业内部生态系统中最关键、最活跃的因素还是人。

图2是潍柴的职工现场改善项目。

当企业助人学习，甚至要求个人学习的时候，整个企业生态系统中为成长创造了新的承载力。

图2 潍柴的职工现场改善项目（来源：潍柴）

需要注意的是，在企业推进数字化、智能化转型时，随着效率的提高，自然有一些员工会被自动化、智能化机器或系统替代。一个有责任感的企业，绝不会仅仅考虑“机器换人”。在转型还未到来之前，通过对员工的培训，给他们学习机会，以便在转型真正到来时他们能够顺利地转岗。

「6. 数字生态系统」

数字生态系统指企业的数字及其相关资源形成的系统，它是企业生态系统的一部分，也是企业智能制造中最关键的生态。在此并不介绍各种软件，只是阐述企业构建自己的数字生态系统的要点和需要注意的某些问题。

1）与供应商和客户的数字联系

在数字化时代，如果一个企业缺乏与伙伴企业进行数字联系的手段，势必会被抛弃。

陕鼓推进装备全生命周期MRO（维护，维修，运行）应用，图3是其云服务总貌图。陕鼓的生态环境中，除了自身的生产系统，伙伴企业包括生产商、客户和服务商。

图3 陕鼓云服务总貌图

随着企业的数字化转型，今后在供应链系统中物（产品、零部件等）的交付需要伴随着数字孪生模型。未来当接收一台装备的时候，可能同时要验收另外一套详细的数字模型 。

2）利用外部云服务

现在越来越多的中小企业通过云，更快地面向市场获得机遇与发展。然而，对于众多中小企业而言，要搭建一个云平台或者建立一个类似于前述的供应链数字生态系统都是一件很不容易的事。今天，服务集成商则可以为这种小公司提供“一站式服务”，基于云的服务套餐就可以提供所有这些能力和相关支持，包括云计算能力和接入能力。小公司可以购买含有整个服务包的集成服务,集成商则通过按业务收费的模式来实现对客户的支持。依靠“云服务提供商平台”，中小公司可获得某些综合服务，从而以较小的成本代价进入新市场并快速发展。例如，康派斯房车公司利用海尔的COSMOPlat平台实现了从传统方式到智慧房车定制和智慧出行的模式转型，见图4。即使是大公司，也需要利用外部云平台。

图4 海尔智慧房车出行解决方案

3）构建规模化数字生态系统

从社会大的数字生态而言，肯定需要一批规模化的数字生态系统。这样的数字生态系统是超越行业边界的，通常由有实力的大企业主导。大企业的兴趣不仅在于拓宽其业务范围，延伸其价值链，而且在云端获得源源不断的生命力，大大提高了自身生态系统的承载力。图5是西门子构建等开放生态系统。

图5西门子开放的软件生态

规模化的云平台的优点是显而易见的，一是有利于形成好的社会数字生态系统，二是有利于用户构建和扩展他们的数字生态系统，三是围绕规模化云平台所形成的数字生态系统，可能为平台拥有者带来巨大的增值效应。

4）利用自媒体构建自身的数字生态系统

自媒体本身就是社会中存在的数字网络，它跟社会方方面面的人联系在一起。对于以客户为中心的企业而言，既然自媒体联系了绝大多数人，就一定能够在自媒体中发掘出价值。因此，企业应该审视如何利用自媒体构建自身的数字生态系统。

5）你中有我，我中有你

一个企业的数字生态边界在哪里？恐怕多数企业都难以回答此问题，因为不大可能存在一个清晰的边界。其实，很多企业之间，其数字生态是交织在一起的。前面介绍的很多中小企业利用某些云服务，还有大企业之间（如微软和罗克韦尔）在数字化网络化技术方面的合作，实际上说明了不同企业之间的数字生态有重叠交叉的部分。

即使是对于都拥有规模化云平台的商业巨头之间，也不能排除合作。

企业数字生态系统：你中有我，我中有你，这才是致胜之道。

6）重视数字生态的基础工作

对于数字化转型的企业而言，基础工作至关重要，否则即使购置了好的软件、好的智能化装备也无济于事。

「7. 企业数字生态空间的广度和深度」

企业的生态空间因数字化和智能化程度而扩大，数字生态空间决定了企业生态空间的大小。

1）广度

数字生态空间广度是指企业数字化触及的企业内部活动范围以及社会中相关事件和活动的范围。数字化应该尽可能覆盖企业内部全方位。可以从两方面看企业数字生态空间的广度：一是社会空间；二是社会特别事件。

2）深度

数字生态空间深度是指数据化的颗粒度以及企业中人和系统对物（设备、产品等）和过程的感知程度。企业应用数字化技术已成为广泛共识，可是数字化技术在不同企业深入应用的程度却区别很大。深入应用的程度当然与覆盖的范围（广度）有关，但主要体现在数字化技术对企业活动刻画的程度。

「8. 生态系统下的商业模式创新」

进入数字时代，人们已经感受到新的商业模式如风云变幻。很多过去不可想象的事情闯进我们的生活，给我们特殊的体验。有专家指出：“商业模式是关于创造价值体验的过程。”

对于能够洞察前沿技术的前景的人而言，他们的思维模式一定有别于传统的思维方式。表1表示传统产品的思维模式与物联网思维模式的不同。无须进一步的解释，物联网技术不仅可以给我们带来一些新奇的产品，而且使企业有可能以新的方式（运营模式）服务于大众。

表1传统产品思维模式与物联网思维模式

1）要素

导致产生新的商业模式的因素有很多。卡瓦迪亚斯等列举了6个关键要素：

（1）定制化程度更高的产品或服务；

（2）闭环流程；

（3）资产共享；

（4）基于使用定价；

（5）合作性更好的生态系统；

（6）具备敏捷性的自适应组织。

有时候，具有其中一个要素，就有可能实现新的商业模式。

2）传统业务数字化

数字化制造是智能制造的初级阶段，或者说要实施智能制造至少首先要进行数字化改造。企业一般都能意识到，对于其关键业务，如设计、工艺、制造及供应链等，必须进行数字化改造。很多软件公司可提供相应的软件工具以及服务。而传统业务的数字化却很容易被企业忽视，容易被忽视恰恰就是机遇。

3）互联与数据分享

互联是数字-智能时代最基本的特征。公司如果能够将自己的产品或平台与外部尽可能多的资源互联，且分享数据，则能产生更大的价值。

如果在传统模拟环境下工作，可检查现有资产是否能与新机遇接轨，也应关注其他行业和初创公司，寻找合作机会。客户资源尤为宝贵，所了解的客户需求以及积累的满足客户需求能力也同样重要。公司不要老想着如何淘汰老旧资产，可以思考如何与其联接，增强公司价值。

4）体验

长期以来，人们对体验的认识停留在UI层面（user interface，用户界面）上，设计一直处于产品开发的下端；而体验思维关注用户的全局体验，有效帮助企业挖掘出更多用户价值。用户体验设计的核心和本质，就是研究目标用户在特定场景下的思维方式和行为模式，通过设计提供产品或服务的完整流程，去影响用户的主观体验，并让用户花最少的时间与投入来满足自己的需求。所以，用户体验的问题不仅仅是一个产品设计的问题，而且与产业和社会生态联系在一起。

5）生态中的企业边界求变

在某一个企业生态系统中，企业边界不是一成不变的。在不同的时期可能需要调整企业边界，简称设界。设界的视角是动态地处理企业与生态系统之间的关系，这需要企业的格局和智慧。随着生态系统的经济总量规模的不断增长，身处其中、扮演不同角色的企业也会有不同节奏的增长，这就需要企业不断调整自己的业务活动边界，在生态系统中扮演哪些角色、能够带来企业与生态系统价值的最大化就成了企业设计的关键。

6）新角色

增加生态系统新角色，又称补缺。补缺主要是针对现有生态系统运行时的痛点或机会点，通过新增一个业务活动角色，使得整个生态系统的效率都得到质的提升。补缺的模式创新机会，有赖于企业家能够以俯视生态系统的视角，以及对生态环境的敏锐洞察，针对生态痛点提出解决方案。如此一来，不仅补缺本身就是一个绝佳的商业机会，商业生态也得到了蓬勃的发展，企业也可以从中受益。

7）通过跨生态实现原业务价值增长

一个企业如果发现在自己现有的生态空间里其业务难以有进一步的价值增长，不妨审视一下，外部生态中还有没有可利用的资源。往往在这种时候，有的企业试图开拓新的业务，当然那不是一件容易的事情。即使在业务不变的情况下，企业还是可以思考是否存在可利用的外部资源。

8）掌控大生态

一些大企业都希望能够掌控某一个大领域的数字生态，因为一个大而健壮的数字生态系统使生态的主导企业（生态的主宰者）具有强大的竞争力。希望掌控生态的企业一定会跨生态，但与前述的跨生态模式不一样的是，它的目的不是为了实现原业务的价值增长，而是希望切入新领域的业务，从而形成一个更大的、跨领域的生态系统。

9）去中心化

在制造业和商业领域，人们开始意识到在很多场景可能需要去中心化。一个大的系统（如大的物流系统）如果完全通过中心控制，可能引起不稳定，或者效率低下。一般而言，中心化的系统中，是中心决定节点，节点必须依赖中心。去中心化是指，在一个分布的、存在众多节点的系统中，每节点都能高度自治。节点之间可自由连接，任何一个节点都可能成为阶段性的中心，但不具备强制性的中心控制功能。去中心化，并非不要中心，而是由节点来自由选择中心、自由决定中心。

10）平台与生态

很多企业已经认识到云平台的意义，至少平台对于形成一个良好的供应链生态是不可或缺的。于是，一些企业或则自己开发云平台，或则利用某些大公司的平台，以维系自身的生态。随着云平台的利用，发现伙伴多了，生态越来越繁茂；数据多了，养分也多了，生态的承载力也越来越高了。这时候，企业觉得似乎可以做点别的什么了，于是生态系统又进一步扩展繁衍……当然，一般的企业不必追求生态繁衍如前述的大生态情况，那只是极少业界巨头所能为。平台与生态，的确是企业生态进化必须权衡的，也是企业商业模式进化所需掂量的。

来源：智造苑

智能制造系统是什么？其组成部分和特点有哪些？-数字化转型网

【数字化转型网灯塔智造专题文章】

一、智能制造系统是什么？

智能制造系统 是一个高度集成和自动化的生产系统，它利用先进的信息技术、自动化技术和智能算法来优化生产过程，提高效率和质量。

数字化转型网灯塔智造专题

二、智能制造系统的关键组成部分和特点

以下是智能制造系统的几个关键组成部分和特点：

1. 数字设计： 数字化设计是智能制造的起点，它使用计算机辅助设计软件（CAX）、三维设计与建模工具等技术，实现研发设计流程的数字化、模型化，缩短产品开发周期。

2. 智能制造单元： 智能制造单元是将一组能力相近的加工设备和辅助设备进行模块化、集成化、一体化的聚合，以提升设备开动率和生产节奏。

3. 生产全过程数字化： 这涉及到将生产过程中的各个环节数据化，实现数据的采集、传输、分析和决策，优化资源配置，提升产品质量管控。

4. 智能物流仓储系统： 智能物流仓储系统通过自动化设备和信息系统，实现原材料、在制品、成品等在生产过程中的高效流转，降低物流成本。

5. 大规模定制平台： 通过建立定制平台，企业能够将用户引入到产品的设计和生产过程中，实现个性化需求的快速满足，提升品牌价值。

6. 产品远程运维服务： 利用物联网、云计算、大数据等技术，对已投入使用的产品进行远程监控和维护，提供预测性维护、故障预警等服务。

7. 数字孪生与智能制造的结合： 数字孪生技术通过在虚拟空间中创建物理实体的映射，实现对生产过程的模拟和优化。

8. 工业互联网赋能智能制造： 工业互联网通过连接设备、系统和人员，实现数据的实时采集和分析，提高生产效率和产品质量。

9. AI大模型引领智能制造： 人工智能大模型通过学习和分析大量数据，提高生产效率、优化生产流程，并在预测性维护、质量控制等方面发挥作用。

智能制造系统的核心优势在于其能够实现生产过程的自动化、智能化和网络化，从而提高生产效率、降低成本、提升产品质量，并实现对市场变化的快速响应。通过这些技术的综合应用，智能制造系统正在推动制造业的转型升级。

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