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　　當(dāng)前，我國制造業(yè)面臨著異常嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，在這種背景下，制造企業(yè)如何實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級？推進智能制造成為重要的途徑。然而，我國制造企業(yè)在推進智能制造過程中面臨著諸多難點問題。

　　1、概念滿天飛，技術(shù)一大堆

　　從“工業(yè)4.0”的熱潮開始，智能制造、CPS、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（平臺）、企業(yè)上云、工業(yè)APP、人工智能、工業(yè)大數(shù)據(jù)、數(shù)字工廠、數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、C2B（C2M）等概念接踵而至，對于大多數(shù)制造企業(yè)而言，可以說是眼花繚亂、無所適從。

　　智能制造涉及的技術(shù)非常多，例如云計算、邊緣計算、RFID、工業(yè)機器人、機器視覺、立體倉庫、AGV、虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實、三維打印/增材制造、工業(yè)安全、TSN（時間敏感網(wǎng)絡(luò)）、深度學(xué)習(xí)、Digital twin、MBD、預(yù)測性維護......讓企業(yè)目不暇接。這些技術(shù)看起來都很美，但如何應(yīng)用，如何取得實效？很多企業(yè)還不得而知。

　　2、摸著石頭過河

　　企業(yè)在推進智能制造過程中缺乏相關(guān)技術(shù)經(jīng)驗，目前，制造企業(yè)存在三種類型的孤島，即信息孤島、自動化孤島、信息系統(tǒng)與自動化系統(tǒng)之間的孤島。此外，許多企業(yè)缺乏統(tǒng)一的部門來系統(tǒng)規(guī)劃和推進企業(yè)智能制造進程。在實際推進智能制造的過程中，企業(yè)也仍然是頭痛醫(yī)頭，缺乏章法。

　　3、理想很豐滿，現(xiàn)實很骨感

　　推進智能制造，前景很美好。但是絕大多數(shù)制造企業(yè)利潤率很低，缺乏自主資金投入。一些國有企業(yè)和大型民營企業(yè)可以爭取到各級政府的資金扶持，但大多數(shù)的中小企業(yè)只能“隔岸觀火”，自力更生。企業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型升級過程中，大屏幕指揮中心是必須有的，大量采用機器人的自動化生產(chǎn)線是必須建的，MES系統(tǒng)更是必不可少的。但至于究竟能否取得實效，就只有企業(yè)“冷暖自知”。

　　4、自動化、數(shù)字化還是智能化？

　　在推進智能制造過程中，不少企業(yè)對于建立無人工廠、黑燈工廠躍躍欲試，認(rèn)為這些就是智能工廠。而實際上，高度自動化是“工業(yè)3.0”的理念。

　　對于大批量生產(chǎn)的產(chǎn)品，國外優(yōu)秀企業(yè)早已實現(xiàn)無人工廠。例如，日本FANUC全自動裝配伺服電機，可以做到40秒生產(chǎn)一個產(chǎn)品，但其前提是生產(chǎn)的產(chǎn)品需要做到標(biāo)準(zhǔn)化、系列化，以及擁有面向自動化裝配的設(shè)計，將需要用線纜進行插裝的結(jié)構(gòu)改為插座式的結(jié)構(gòu)。

　　從技術(shù)和管理的角度來看，中國制造向中國智造轉(zhuǎn)變還存在五大難點：

1. 智能制造是基于新的物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字化技術(shù)與先進制造技術(shù)的深度融合，貫穿于設(shè)計、供應(yīng)、生產(chǎn)制造、服務(wù)等整個供應(yīng)鏈制造、運營和管理環(huán)節(jié)。因此，智能制造包含兩個系統(tǒng)工程，一個是智能制造技術(shù)（制造技術(shù)和信息技術(shù)）整合的系統(tǒng)工程，另一個是管理的系統(tǒng)工程。目前，這兩個系統(tǒng)工程不僅是中國企業(yè)面臨的問題，歐美企業(yè)也同樣面臨這個問題。
2. 裝備制造業(yè)仍然是瓶頸，跟不上智能制造發(fā)展的要求。智能制造最終還是要落到制造技術(shù)和裝備上，雖然我國在互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字化技術(shù)以及5G深入應(yīng)用上處于優(yōu)勢地位，但在制造執(zhí)行單元——機床方面，我國與歐美日相比還存在很大的差距。
3. 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺深度開發(fā)不受控。企業(yè)要實現(xiàn)智能制造，需要MES和ERP等兩個基礎(chǔ)系統(tǒng)平臺。而我國還沒有相關(guān)自主研發(fā)的軟件平臺，系統(tǒng)平臺要依賴于歐美，因此在深度定制開發(fā)上受到限制。
4. 算法開發(fā)。智能制造需要基于數(shù)據(jù)并充分挖掘數(shù)據(jù)價值而實現(xiàn)自決策、自管理、自學(xué)習(xí)，從數(shù)據(jù)源采集、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)分析到自行診斷、自動反饋、自動調(diào)整控制，過程離不開算法開發(fā)。而算法開發(fā)是一個多元跨界和交叉學(xué)科的工作，既要求對業(yè)務(wù)有深入理解，又要求有IT技術(shù)思維。目前，我國在算法開發(fā)的資源上還存在很大差距。
5. 管理和組織的變革。一方面，智能制造基于數(shù)據(jù)可實現(xiàn)端對端、信息充分共享、管理平臺化，打破了企業(yè)原有金字塔管理體制結(jié)構(gòu)。因此來自原有權(quán)力結(jié)構(gòu)擁有者的變革阻力會很大，往往他們掌握了決策權(quán)，導(dǎo)致智能制造的資源投入不到位。另一方面，管理方式會因信息平臺化而發(fā)生改變，個體和任務(wù)小團隊的自管理、自決策機制會越來越普遍，但是，目前還沒有找到比較好的組織管理方式及組織文化。

　　基于以上原因，智能制造還有很長一段路需要走。其中有三點亟須創(chuàng)新和突破：

　　一是在技術(shù)上需要自主研發(fā)，突破裝配和軟件技術(shù)的瓶頸，同時關(guān)注整個生態(tài)鏈中的核心技術(shù)。

　　二是在管理上需要推動組織和管理的變革，以適應(yīng)信息技術(shù)帶來的管理變化。

　　三是在智能化道路上需要引入系統(tǒng)工程、頂層設(shè)計，才有可能實現(xiàn)制造技術(shù)、信息技術(shù)和組織管理三者的深度融合。