中國智能制造進(jìn)入高速成長期
智能制造是基于新一代信息技術(shù)，貫穿設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動環(huán)節(jié)，具有信息深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、 精準(zhǔn)控制自執(zhí)行等功能的先進(jìn)制造過程、系統(tǒng)與模式的總稱 。簡而言之，智能制造是由物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)支撐的智能產(chǎn)品、智能生產(chǎn)和智能服務(wù)。
智能制造已經(jīng)成為全球價(jià)值鏈重構(gòu)和國際分工格局調(diào)整背景下各國的重要選擇。發(fā)達(dá)國家紛紛加大制造業(yè)回流力度，提升制造業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的戰(zhàn)略地位。毫無疑問，在此次大潮中亞洲正在積極尋求突破。
以人工智能為例，各國政府大力支持人工智能，推動科技公司、初創(chuàng)公司和學(xué)術(shù)界的創(chuàng)新。
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亞洲正受到自動化、智能化大潮沖擊。國際勞工組織調(diào)研發(fā)現(xiàn)，越南、柬埔寨、菲律賓和印度尼西亞的工人的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)最高，據(jù)估計(jì)這幾個(gè)區(qū)域約50%的工人工作可能在未來20年被自動化取代。
亞洲尤其是中國作為制造業(yè)的重要區(qū)域，在面臨制造業(yè)向自動化、智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，能否繼續(xù)保持其競爭力？
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中國是亞洲智能化轉(zhuǎn)型的重要力量。政府加強(qiáng)智能制造頂層設(shè)計(jì)，開展試點(diǎn)示范和標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)；企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提升系統(tǒng)解決方案能力。中國智能制造取得明顯成效，進(jìn)入高速成長期。
中國智能制造進(jìn)入成長期主要體現(xiàn)在三方面：首先，中國工業(yè)企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)提升，為未來制造系統(tǒng)的分析預(yù)測和自適應(yīng)奠定基礎(chǔ)。第二、財(cái)務(wù)效益方面，智能制造對企業(yè)的利潤貢獻(xiàn)率明顯提升。第三、典型應(yīng)用方面，中國已成為工業(yè)機(jī)器人第一消費(fèi)大國，需求增長強(qiáng)勁。
隨著中國兩化融合和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)等多項(xiàng)舉措推進(jìn)，制造型企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)顯著提升，大部分企業(yè)正致力于數(shù)據(jù)縱向集成。
智能制造利潤貢獻(xiàn)顯著提升向工業(yè)4.0進(jìn)階為制造企業(yè)帶來真實(shí)可見的效益。
中國企業(yè)智能制造處在初級階段，且利潤微薄。經(jīng)過近幾年的快速發(fā)展，智能制造產(chǎn)品和服務(wù)的盈利能力顯著提升。
中國已連續(xù)六年為工業(yè)機(jī)器人第一消費(fèi)大國。IFR數(shù)據(jù)顯示，中國工業(yè)機(jī)器人市場規(guī)模在2017年為42億美元，全球占比27%，2020年將擴(kuò)大到59億美元。2018-2020年國內(nèi)機(jī)器人銷量將分別為16、19.5、23.8萬臺，未來3年CAGR達(dá)到22%。汽車、高端裝備制造和電子電器行業(yè)依然為工業(yè)機(jī)器人的主要用戶。
首先是數(shù)據(jù)量。當(dāng)前人工智能熱潮背后的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對數(shù)據(jù)極其依賴。識別人臉、翻譯語言 和試驗(yàn)無人駕駛汽車需要大量的“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”。由于中國的人口數(shù)量和設(shè)備數(shù)量龐大，中國企業(yè)在獲取數(shù)據(jù)方面具有天然的優(yōu)勢。
中國制造業(yè)企業(yè)硬件設(shè)備和廠房相對歐美企業(yè)普遍較新，比較容易實(shí)現(xiàn)設(shè)備連接和廠房改造。
中國制造企業(yè)云部署積極性不高。53%的制造企業(yè)尚未部署工業(yè)云，47%的企業(yè)正在進(jìn)行工業(yè)云部署，其中27%的企業(yè)部署私有云，14%部署公有云，6%部署混合云。
上云可以大幅降低每個(gè)單元的儲存和計(jì)算成本，甚至通過跨界創(chuàng)造新的商業(yè)模式，但也帶來了復(fù)雜性。企業(yè)擔(dān)心一旦將諸如工廠生產(chǎn)過程、資產(chǎn)性能管理的數(shù)據(jù)放到 云平臺上之后，信息安全、知識產(chǎn)權(quán)問題會接踵而至。
除此之外，很多企業(yè)尚未明確工業(yè)云在企業(yè)層面的商業(yè)應(yīng)用和相關(guān)能力欠缺也是導(dǎo)致企業(yè)云部署積極性不高的原因。
對于選擇公有云還是私有云，很大程度取 決于企業(yè)的關(guān)注點(diǎn)不同。如果企業(yè)只是 聚焦自己的生產(chǎn)制造，降本增效，往往不會選擇公有云；
如果企業(yè)聚焦商業(yè)模式創(chuàng) 新和產(chǎn)品轉(zhuǎn)型，則會天然的更傾向于選擇公有云或混合云，因?yàn)橥婕胺?wù)平臺，需要做到一定程度上的兼容和融合。
由于目前國內(nèi)比較常見的工業(yè)云的部署 以云的基礎(chǔ)功能為主，企業(yè)把云看作虛擬服務(wù)器，在云上做存儲、計(jì)算，只有少數(shù)企業(yè)通過云部署改變生產(chǎn)方式和制造生態(tài)，進(jìn)行公有云和混合云部署的企業(yè)仍為少數(shù)。
僅僅把數(shù)據(jù)和應(yīng)用轉(zhuǎn)移到云上是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，大多數(shù)情況，上云會牽涉多個(gè)業(yè)務(wù)功能，影響企業(yè)的供應(yīng)商、財(cái)務(wù)報(bào)表和客戶，企業(yè)需要長遠(yuǎn)規(guī)劃，分步執(zhí)行。企業(yè)還需要充分考慮人力資源和數(shù)字化程度如何與云部署配合。
審視企業(yè)現(xiàn)有商業(yè)模式并探討是否有其他可行的商業(yè)模式，根據(jù)商業(yè)模式 制定云部署戰(zhàn)略，進(jìn)行商業(yè)論證和自身能力評估。
第一步是SaaS部署，包括ERP，CRM，人力資源轉(zhuǎn)型和其他軟件部署；
第二步是個(gè)性化部署，包括應(yīng)用開發(fā)、架構(gòu)搭建和平臺部署；
第三步為云遷移，其間可能需要對應(yīng)用軟件進(jìn)行更新和調(diào)整：
第四步為引入大數(shù)據(jù)分析平臺。
今天的市場變得越來越多樣化，消費(fèi)者的需求在不斷變化。同時(shí)，產(chǎn)品、生產(chǎn)流程和服務(wù)的數(shù)字化、智能化已是大勢所趨，受此趨勢影響，工業(yè)企業(yè)正在加快智能制造部署，并不斷審視商業(yè)模式，并制定有效策略，以期從運(yùn)營和戰(zhàn)略層面推動實(shí)際價(jià)值的創(chuàng)造。
隨著全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加緊孕育興起，加上我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級形成如今的歷史性交匯。智能制造在全球范圍內(nèi)快速發(fā)展，已成為制造業(yè)重要發(fā)展趨勢，對產(chǎn)業(yè)發(fā)展和分工格局帶來深刻影響，推動形成新的生產(chǎn)方式、產(chǎn)業(yè)形態(tài)、商業(yè)模式。但是風(fēng)險(xiǎn)與機(jī)遇并存，企業(yè)應(yīng)該從商業(yè)模式優(yōu)化、創(chuàng)新管理以及云部署三個(gè)大方向?qū)ψ约恨D(zhuǎn)型升級，以應(yīng)對未來挑戰(zhàn)。
