智能制造在美國、德國、日本有啥不同？

　　在西方國家有這樣一句話(huà)：To live well， a nation must produce well，說(shuō)明制造業(yè)是一個(gè)國家綜合國力最重要的體現。

　　在經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)泡沫和經(jīng)濟危機后，世界各國，尤其是發(fā)達國家開(kāi)始重新意識到制造業(yè)的重要性，也在重新審視自己競爭力的優(yōu)劣勢。

　　第四次工業(yè)革命的到來(lái)為各個(gè)國家提供了發(fā)展和轉型的機遇，也面臨競爭力格局變化的挑戰，智能制造成為各國競爭的新戰場(chǎng)。各國圍繞制造業(yè)，都提出了相應的戰略——美國的“國家制造創(chuàng )新網(wǎng)絡(luò )”、德國的“工業(yè)4.0”，日本的“工業(yè)價(jià)值鏈”，當然還有中國的“中國制造2025”。那么，這些戰略之間有何差異呢?而形成這些差異的根本原因又是什么?

　　1、對知識的理解、積累和傳承方式的差異決定了制造哲學(xué)和文化

　　對制造業(yè)而言，簡(jiǎn)單地來(lái)講即是“發(fā)現問(wèn)題(比如質(zhì)量缺陷、精度缺失、設備故障、成本較高、效率低下等)、了解問(wèn)題，在此過(guò)程中獲取信息，并將其抽象化為知識，再利用知識去認識、解決和避免問(wèn)題的過(guò)程。”

　　了解和解決問(wèn)題的手段和方法決定了所獲得知識的形式，而將知識抽象化加以運用的過(guò)程和形式則決定了知識傳承的形式。這個(gè)過(guò)程可以通過(guò)“人來(lái)完成”、“數據來(lái)完成”或是“系統來(lái)完成”，這也是決定一個(gè)國家制造哲學(xué)的最根本原因。

　　日本

　　“通過(guò)組織文化和人的訓練不斷改善，在知識承載上非常依賴(lài)人”

　　日本獨特的克忍、服從和集體觀(guān)念文化也深深地影響了日本的制造文化，其最主要的特征就是通過(guò)組織的不斷優(yōu)化、文化建設和人的訓練來(lái)解決生產(chǎn)系統中的問(wèn)題。這一點(diǎn)相信國內許多制造企業(yè)都感同身受，因為大家在接受精益培訓的時(shí)候被反復強調的3個(gè)方面就是“公司文化”、“三級組織”和“人才訓練”。最典型的體現就是日本在20世紀70年代提出的以“全生產(chǎn)系統維護(TPM)”為核心的生產(chǎn)管理體系。其核心思想可以用“三全”來(lái)概括：全效率、全系統和全員參與。實(shí)現方式主要包括在3個(gè)方面的改善：提高工作技能、改進(jìn)團隊精神和改善工作環(huán)境，以致在20世紀90年代以后日本選擇“精益制造(Lean Manufacturing)”作為其轉型方向，而非“6-sigma質(zhì)量管理體系”。

　　日本企業(yè)在人才的培養方面也是不遺余力的，尤其是“雇員終身制”文化，將雇員與企業(yè)的命運緊密聯(lián)系在一起，使得人的經(jīng)驗和知識能夠在企業(yè)內部積累、運用和傳承。

　　日本企業(yè)解決問(wèn)題的方式通常是：發(fā)生問(wèn)題→人員迅速到現場(chǎng)、確認現物、探究現實(shí)(三現)，并解決問(wèn)題→分析問(wèn)題產(chǎn)生的原因，通過(guò)改善來(lái)避免問(wèn)題。最終的知識落在了人的身上，人的技能提升之后，解決和避免問(wèn)題的能力也就上升了。

　　因此對于日本企業(yè)而言，員工是最重要的價(jià)值，對人的信任遠勝于對設備、數據和系統的信任，所有的自動(dòng)化或是信息化建設也都是圍繞著(zhù)幫助人去工作為目的，所以日本企業(yè)從來(lái)不會(huì )談機器換人或是無(wú)人工廠(chǎng)。如果中國想要學(xué)習工匠精神，那么最應該借鑒的是日本孕育工匠的組織文化和制度。但是這樣的文化在近幾年遇到了一個(gè)十分巨大的挑戰，就是日本的老齡化和制造業(yè)年輕一代大量短缺的問(wèn)題，使得沒(méi)有人能夠去傳承這些知識。

　　日本也意識到了自己在數據和信息系統方面的缺失，開(kāi)始在這些方面發(fā)力。這一點(diǎn)在日本的“工業(yè)價(jià)值鏈產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟”的構架和目標上能夠清晰地看到。該聯(lián)盟提出的19條工作項目中有7條與大數據直接相關(guān)?？梢哉f(shuō)日本的轉型戰略是應對其人口結構問(wèn)題和社會(huì )矛盾的無(wú)奈之舉，核心是要解決替代人的知識獲取和傳承方式。

　　但日本在轉型過(guò)程中同樣面臨著(zhù)許多挑戰：首先是數據積累的缺失，使得知識和經(jīng)驗從人轉移到信息化體系和制造系統的過(guò)程中缺少了依據和判斷標準。其次是日本工業(yè)企業(yè)保守的文化、造成軟件和IT技術(shù)人才的缺失，正如日本經(jīng)產(chǎn)省公布的《2015年制造白皮書(shū)》中所表達的憂(yōu)慮：“相對于在德國和美國正在加快的制造業(yè)變革，現在日本企業(yè)表現出重視軟件的姿態(tài)。”

　　德國

　　“通過(guò)設備和生產(chǎn)系統的不斷升級，將知識固化在設備上”

　　德國的先進(jìn)設備和自動(dòng)化的生產(chǎn)線(xiàn)是舉世聞名的，可以說(shuō)在裝備制造業(yè)的實(shí)力上有著(zhù)傲視群雄的資格。同時(shí)德國人嚴謹的風(fēng)格，以及其獨特的“學(xué)徒制”高等教育模式，使得德國制造業(yè)的風(fēng)格非常務(wù)實(shí)，理論研究與工業(yè)應用的結合也最緊密。然而德國也很早就面臨勞動(dòng)力短缺的間題，在2015年各國競爭力指數的報告中，勞動(dòng)力是德國唯一弱于創(chuàng )新驅動(dòng)型國家平均水平的一項。因此，德國不得不通過(guò)研發(fā)更先進(jìn)的裝備和高度集成自動(dòng)的生產(chǎn)線(xiàn)來(lái)彌補這個(gè)不足。

　　德國的制造業(yè)解決問(wèn)題的邏輯是：發(fā)生問(wèn)題→人(或裝備)解決問(wèn)題→將解決問(wèn)題的知識和流程固化到裝備和生產(chǎn)線(xiàn)中→對相似問(wèn)題自動(dòng)解決或避免。

　　舉個(gè)比較直觀(guān)的例子來(lái)比較日本和德國解決問(wèn)題方式的不同：如果生產(chǎn)線(xiàn)上經(jīng)常發(fā)生物料分揀出錯的現象，那么日本的解決方式很有可能是改善物料辨識度(顏色等)、員工訓練，以及設置復查制度。而德國則很可能會(huì )設計一個(gè)射頻識別(RFID)掃碼自動(dòng)分揀系統，或是利用圖像識別+機械手臂自動(dòng)進(jìn)行分揀。

　　又比如，德國很早就將誤差補償、刀具壽命預測、多軸同步性算法、主軸震頻補償等解決方式以功能包的形式固化到了機床中，因此即便是對制造工藝和操作并不熟練的工人也能夠生產(chǎn)出可靠的產(chǎn)品。也正是這個(gè)原因成就了德國世界第一的裝備制造業(yè)大國地位。

　　除了在生產(chǎn)現場(chǎng)追求問(wèn)題的自動(dòng)解決之外，在企業(yè)的管理和經(jīng)營(yíng)方面也能夠看到其盡力減少人為影響因素的努力。比如最好的ERP、MES、APS等軟件供應商都來(lái)自德國，大量的信息錄入和計劃的生成及追溯通過(guò)軟件自動(dòng)完成，盡量減少人為因素帶來(lái)的不確定性。