應對長(cháng)期不確定性 未來(lái)智造要解鎖哪些“高級功能”？

電影《摩登時(shí)代》里，卓別林扮演的工人在生產(chǎn)線(xiàn)上日復一日重復著(zhù)機械式勞動(dòng)，幾乎變成了機器人——這是始于19世紀晚期的第二次工業(yè)革命（或稱(chēng)工業(yè)2.0）的一個(gè)切面——流水線(xiàn)生產(chǎn)方式和電氣化的引入大幅提升了生產(chǎn)效率，把人類(lèi)帶入了大機器大生產(chǎn)的工業(yè)時(shí)代。此后的數百年，圍繞人類(lèi)和機器的生產(chǎn)力和生產(chǎn)方式的變革浪潮持續推進(jìn)。

通過(guò)自動(dòng)化、計算機和機器人等信息化技術(shù)的導入，這些“不知疲累”的自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)，成為了人類(lèi)手和腳的延伸。之后，物聯(lián)網(wǎng)(IoT)與人工智能(AI)等新興技術(shù)的發(fā)展，使機器擁有智慧成為可能，它們將不僅成為人類(lèi)勞動(dòng)力的延伸，更將是人類(lèi)大腦和智慧的延伸。

當前正在進(jìn)行中的工業(yè)4.0革命就意在于此，其目標是推動(dòng)傳統制造業(yè)的數字轉型，打造導入IoT與AI技術(shù)的智能化工廠(chǎng)，通過(guò)大數據的收集與分析，以及利用各種數字化技術(shù)構筑的虛擬模型，讓現實(shí)世界的生產(chǎn)效率與良率更高，同時(shí)節省成本、提升安全性并激勵產(chǎn)品創(chuàng )新。

不過(guò)，第四次工業(yè)革命的進(jìn)程和影響力，顯然與前三次將大不相同?！芭c之前的工業(yè)革命相反，這次革命正以指數而非線(xiàn)性的速度發(fā)展?！笔澜缃?jīng)濟論壇創(chuàng )始人克勞斯·施瓦布(Klaus Schwab)在其著(zhù)作《第四次工業(yè)革命》中這樣指出，因為 “這將不僅僅影響著(zhù)我們要生產(chǎn)什么以及怎么生產(chǎn)，更將改變我們是‘誰(shuí)’”。

與此同時(shí)，近幾年來(lái)，在全球經(jīng)歷了疫情、地緣政治沖突以及各類(lèi)不確定因素之后，全世界對于智能制造的轉型之路又有了新的考量。強調靈活性、創(chuàng )新和彈性的生產(chǎn)流程以及供應鏈韌性，成為新的訴求。

顯然，未來(lái)的智能制造已不只是單純的生產(chǎn)力和生產(chǎn)方式的智能化升級，它正被賦予更豐富的內涵。面對未來(lái)可能出現的長(cháng)期不確定性，如何通過(guò)包括物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能、虛擬現實(shí)、區塊鏈、5G網(wǎng)絡(luò )等先進(jìn)技術(shù)與傳統工業(yè)的深度融合，開(kāi)出應對未來(lái)的智能化良方？

這個(gè)意義之下，接下去工業(yè)智能要如何落地？數字化生產(chǎn)力要如何構建？人類(lèi)智能與機器智能要怎樣協(xié)作融合？

智造下一站：彈性、靈敏和個(gè)性化

圖1（圖源：freepik）

曾經(jīng)制造業(yè)經(jīng)過(guò)長(cháng)期運作打磨出的堪稱(chēng)完美的“Just in Time（準時(shí)制）”生產(chǎn)方式，即“在需要時(shí)采購所需數量零部件”，將庫存保持到極低甚至是零庫存，在過(guò)去兩三年里遭到了前所未有的挑戰。

芯片短缺、供應鏈中斷、地緣沖突等種種不確定因素對制造業(yè)帶來(lái)嚴重沖擊，很多國際大廠(chǎng)開(kāi)始考慮抓緊轉向“Just in case（以防萬(wàn)一）”的生產(chǎn)方式，即分散生產(chǎn)，增加庫存。

據媒體報道，英特爾（Intel）不久前大幅轉變了經(jīng)營(yíng)戰略。這家全球半導體大廠(chǎng)過(guò)去50余年來(lái)一直將人力、物力、資金集中于美國的生產(chǎn)基地，向全世界出口半導體?，F在它正試圖改變其堅守了50多年的商業(yè)模式，開(kāi)始在歐洲等地區推進(jìn)工廠(chǎng)建設，以期離客戶(hù)更近。

從18世紀末以來(lái)人類(lèi)經(jīng)歷了三次工業(yè)革命，工業(yè)1.0用機械化和蒸汽機改變了傳統的手工制造方式；工業(yè)2.0以流水線(xiàn)生產(chǎn)方式和電氣化大幅度提高了生產(chǎn)效率；工業(yè)3.0則將自動(dòng)化、計算機和機器人等信息化技術(shù)應用到生產(chǎn)制造中。

可以看出，從工業(yè)1.0到工業(yè)3.0，其革命性的轉折點(diǎn)都來(lái)自于制造過(guò)程中的技術(shù)革新，從而帶來(lái)了生產(chǎn)效率的大幅提升。但是從工業(yè)3.0到工業(yè)4.0的推進(jìn)，則與前三次大不相同。工業(yè)4.0帶來(lái)的革命，不僅涉及產(chǎn)品的組織生產(chǎn)，還包括與產(chǎn)品生產(chǎn)相關(guān)的周邊各種軟硬件的相結合，是真正將產(chǎn)品設計、產(chǎn)品生產(chǎn)、產(chǎn)品回收、產(chǎn)品管理等全方位實(shí)現全面智能化的軟硬結合的時(shí)代。

而全球經(jīng)歷了疫情等一系列新形勢對工業(yè)產(chǎn)業(yè)的影響之后，重新來(lái)看為什么要從制造邁向智造這個(gè)問(wèn)題，或者說(shuō)，如今工業(yè)界迫切希望通過(guò)智能制造來(lái)解決哪些發(fā)展痛點(diǎn)和現實(shí)的問(wèn)題，顯然已經(jīng)與三年前有所不同。

除了提升生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本外，可以應對長(cháng)期風(fēng)險的供應鏈韌性，強調靈活性、創(chuàng )新和彈性的生產(chǎn)流程，成為越來(lái)越多制造業(yè)領(lǐng)導者關(guān)注的重點(diǎn)。這需要一個(gè)反應敏捷的柔性制造體系來(lái)支持，可以實(shí)現靈活調整產(chǎn)線(xiàn)快速滿(mǎn)足不同的訂單需求。

如果說(shuō)，工業(yè)3.0的重點(diǎn)是落腳在全面的自動(dòng)化上，那么工業(yè)4.0則將進(jìn)一步立足于全面的智能互聯(lián)。這意味著(zhù)，要實(shí)現人、機、物、料、法、環(huán)的全面互聯(lián)，讓各個(gè)環(huán)節的信息和數據更透明，構建起全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價(jià)值鏈的新型工業(yè)生產(chǎn)制造和服務(wù)體系。

而要實(shí)現這一切，有一個(gè)重要的基礎前提：數字化生產(chǎn)力。

數字化生產(chǎn)力，挖掘數據價(jià)值對抗不確定性

圖2（圖源：freepik）

美國商務(wù)部的統計數據顯示，工廠(chǎng)里計劃外的設備停機時(shí)間約占工廠(chǎng)整體制造成本的24%。這種計劃外的停機可能是由于意外的設備故障，或是材料短缺、產(chǎn)線(xiàn)排程問(wèn)題等各種原因造成。而當前的全球形勢下，這樣的“意外”也許在將來(lái)會(huì )更頻繁出現。

另外，庫存合理化一直是工業(yè)企業(yè)的一大管理痛點(diǎn)，主要源于上下游產(chǎn)業(yè)的信息孤島化問(wèn)題。前文所提到的英特爾等國際大廠(chǎng)不得不放棄曾一度“堪稱(chēng)完美”的Just in Time模式，其原因也在于此——地緣政治以及疫情等不可控因素，讓上下游供應鏈的數據和信息壁壘進(jìn)一步凸顯。

長(cháng)期以來(lái)，工業(yè)企業(yè)在制定供應鏈計劃時(shí)更多倚仗工作經(jīng)驗，物料信息、產(chǎn)品需求信息難以在產(chǎn)業(yè)鏈中實(shí)現跨環(huán)節的自由流通。再加上在供應鏈成本壓力持續發(fā)酵、產(chǎn)品毛利逐漸攤薄的大背景下，企業(yè)急需構建產(chǎn)業(yè)鏈上下游信息流通渠道，結合產(chǎn)品需求、原料供給和產(chǎn)能配置，科學(xué)和敏捷地調整生產(chǎn)計劃，提高產(chǎn)能利用率，減少庫存積壓，提升客戶(hù)滿(mǎn)意度，保障訂單穩定到期兌現，從而實(shí)現具備高敏捷性和靈活性的產(chǎn)業(yè)協(xié)同。

數字化生產(chǎn)力，挖掘數據價(jià)值的重要意義正在于此，這是讓工業(yè)制造邁向智造的基礎，更將是應對未來(lái)長(cháng)期不確定性的重要技術(shù)手段。

那么數字化生產(chǎn)力如何落實(shí)？

全球領(lǐng)先的智能制造及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)整體解決方案服務(wù)商富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)股份有限公司（簡(jiǎn)稱(chēng)“工業(yè)富聯(lián)”）以“ABCDE”提煉了數字化轉型的五大要素。A是Analytic（分析），或者是Artificial Intelligence（人工智能），B是Big Data（大數據），C是Cloud Computing（云計算），D是domain（場(chǎng)域），E是evidence（實(shí)例）。其中A、B、C是互聯(lián)網(wǎng)的基本要素，D和E則強調了數字化工業(yè)一定要到具體的應用場(chǎng)景中去，如CNC、焊接、組裝、包裝等各個(gè)生產(chǎn)場(chǎng)景，要有落地的應用實(shí)例。

具體來(lái)看，機器學(xué)習、大數據和自動(dòng)化技術(shù)等數字化手段，能使工廠(chǎng)精確采集、分析和傳輸數據，從而為整個(gè)制造企業(yè)提供更高的效率、可持續性和質(zhì)量控制。數字孿生技術(shù)，則能通過(guò)匹配虛擬和物理世界，讓工廠(chǎng)可以在實(shí)際生產(chǎn)之前先對數據進(jìn)行分析，對系統中的業(yè)務(wù)和其他背景數據進(jìn)行監控，從而幫助工業(yè)終端用戶(hù)實(shí)現更優(yōu)化的性能，同時(shí)提前規避可能出現的問(wèn)題。這種實(shí)體設備與互聯(lián)網(wǎng)相互連接的制造系統，能對數據進(jìn)行收集分析，對錯誤進(jìn)行預判，并能通過(guò)融入機器學(xué)習等技術(shù)不斷進(jìn)行自我調整，從而適應不斷變化的環(huán)境。這樣，數據才真正產(chǎn)生了價(jià)值。

另外，人類(lèi)的智慧如何融入到機器設備中更為關(guān)鍵。寧波市智能制造技術(shù)研究院副院長(cháng)、副總裁（技術(shù)）肖勇在去年貿澤電子技術(shù)創(chuàng )新周期間的一場(chǎng)工業(yè)自動(dòng)化為主題的演講中對此做過(guò)這樣的解釋——通俗地講，就是把人的智能（簡(jiǎn)稱(chēng)“人智”）從隱性知識提煉為顯性知識，進(jìn)行模型化、算法化處理，再把各種模型化（機理模型、數據分析模型等）的知識嵌入軟件，軟件再嵌入芯片，芯片嵌入某個(gè)模塊，然后再把模塊嵌入到機器設備中，從而賦予機器一定的自主能力可讓機器具有一定程度的“智能”（簡(jiǎn)稱(chēng)“機智）?！叭祟?lèi)知識不斷進(jìn)入軟件，知識載體由以碳基知識為主轉向以硅基知識為主，數字生產(chǎn)力激增?！?/p>

工業(yè)富聯(lián)首席執行官鄭弘孟在和麥肯錫的一場(chǎng)訪(fǎng)談中指出，通常做數字化，除了IT還要物聯(lián)網(wǎng)化，比如說(shuō)機器聯(lián)網(wǎng)?！叭撕蜋C器是要‘有來(lái)往’的，”他強調，“很多公司（智能制造）為什么做不起來(lái)？因為人和機器沒(méi)有‘來(lái)往’?！?/p>

事實(shí)上，工業(yè)4.0的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，就是“原材料（物質(zhì)）”=“信息”，或者更廣義地來(lái)說(shuō)，就是將物理空間里的一切進(jìn)行信息化、數字化，終而實(shí)現整個(gè)生產(chǎn)力、生產(chǎn)過(guò)程的數字化，從而實(shí)現各個(gè)環(huán)節數據的流動(dòng)、分析和再造，形成統一的信息物理融合系統。在此基礎上，再加上工業(yè)企業(yè)外部?jì)r(jià)值鏈的橫向整合，以及網(wǎng)絡(luò )化和垂直集成的制造系統，就可以建立一個(gè)好的信息物理系統，可以實(shí)現生產(chǎn)和維護的自我管理，快速有效地應對供應鏈問(wèn)題、質(zhì)量波動(dòng)、訂單變更和設備停機等各類(lèi)意外。

關(guān)鍵技術(shù)和未來(lái)趨勢

圖3（圖源：Freepik）

智能制造是一個(gè)復雜的生態(tài)系統，包含了物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能、虛擬現實(shí)、區塊鏈、5G網(wǎng)絡(luò )等諸多前沿技術(shù)，涉及感知、自動(dòng)化、網(wǎng)絡(luò )、人機交互、大數據等諸多層面。不過(guò)，目前這些技術(shù)中只有少部分已經(jīng)成熟落地，絕大部分還處于大規模爆發(fā)的前夜。

從技術(shù)變革層面看，當前正在進(jìn)行中的工業(yè)4.0將傳感器、機器、工件和工業(yè)軟件、IT系統在整條價(jià)值鏈上融合到一起。在整個(gè)推進(jìn)過(guò)程中，從模擬到數字、從簡(jiǎn)單到復雜、從集中式到分布式，以及越來(lái)越實(shí)時(shí)的數據傳輸、更長(cháng)距離的無(wú)縫網(wǎng)絡(luò )連接、數字孿生等技術(shù)與工業(yè)的深度融合是主要的技術(shù)變革點(diǎn)。

其中作為工業(yè)4.0之路上基礎器件的各類(lèi)傳感器，就如同給機器增添了“五官”，讓機器可以感知到環(huán)境狀態(tài)，這是成為智能機器的第一步。隨著(zhù)近年來(lái)傳感器的低價(jià)普及，也為新一輪工業(yè)革命的推進(jìn)降低了成本門(mén)檻，讓物理世界和數字世界之間的“縫合”更為順暢。在此基礎上，物理時(shí)空信息源源不斷地化作比特數據流，再通過(guò)工業(yè)軟件，人工智能算法/算力的提升，以數據和軟件重新定義了材料、零件、產(chǎn)品、工藝、產(chǎn)線(xiàn)、供應鏈、系統的時(shí)空表現。

另一個(gè)重要的基礎是連接能力。實(shí)現更長(cháng)距離的無(wú)縫網(wǎng)絡(luò )連接，是推動(dòng)工業(yè)智能應用和創(chuàng )新，實(shí)現工業(yè)4.0的關(guān)鍵技術(shù)基礎。

以一座智能工廠(chǎng)為例，其產(chǎn)生的價(jià)值很大程度取決于連接資產(chǎn)、流程、人員和設備的能力。比如，當所有的生產(chǎn)節點(diǎn)、工廠(chǎng)內的設備應用可以通過(guò)互聯(lián)互通實(shí)現遠程監控和可見(jiàn)性，再與機器學(xué)習等技術(shù)相結合，才可能進(jìn)一步解鎖更多高級功能，如預測性維護或數據驅動(dòng)型即服務(wù)的業(yè)務(wù)模式。

德勤的調查報告指出，就現階段來(lái)看，互聯(lián)互通依然是打造智能工廠(chǎng)時(shí)面臨的首要挑戰。比如，在鋼筋水泥鑄就的工廠(chǎng)中，Wi-Fi信號和蜂窩連接信號經(jīng)常不穩定。即使在同一工廠(chǎng)網(wǎng)絡(luò )內，每項設施的布局、設備和產(chǎn)品都可能是獨一無(wú)二的。那么車(chē)間內的各種機器、傳感器以及其他設備如何連接起來(lái)并相互緊密工作？工廠(chǎng)如何實(shí)現智能化管理多種不同設備？這些都有賴(lài)于強大、穩定、靈敏的連接技術(shù)。 目前在連接層面面臨的主要挑戰是工業(yè)設備種類(lèi)、通信協(xié)議、數據格式繁雜，尚缺乏有效的技術(shù)手段低成本、便捷地實(shí)現連接。

未來(lái)還有哪些趨勢需要重點(diǎn)關(guān)注？

圖4（圖源：freepik）

研究機構Gartner近日發(fā)布了2023年需要探索的十大戰略技術(shù)趨勢中，提到了包括數字免疫系統（Digital Immune System）、行業(yè)云平臺（Industry Cloud Platforms）、無(wú)線(xiàn)價(jià)值實(shí)現（Wireless Value Realization）、自適應AI（Adaptive AI）等一系列與加速工業(yè)智能化數字化升級的相關(guān)技術(shù)。Gartner認為，這些技術(shù)能夠幫助企業(yè)機構優(yōu)化韌性、運營(yíng)或可信度，擴展垂直解決方案和產(chǎn)品交付，并利用新的互動(dòng)形式、更加快的響應機會(huì )進(jìn)行開(kāi)拓。

鄭弘孟提到工業(yè)富聯(lián)接下去三到五年再數字化、智能化轉型上要持續抓緊去做的三大方向，或許也能提供一種思路：

• 持續在能源管理上下功夫 。作為全球性的制造企業(yè)，工業(yè)富聯(lián)大量使用能源來(lái)加工，因此對新能源持續開(kāi)發(fā)以及能源管理的數字化，是很重要的方向。

• 盡快建立生態(tài) 。把更多的供應鏈，更多的生態(tài)結合起來(lái)，變成一個(gè)趨勢。

• 挖掘機器人化的生產(chǎn)空間 。從過(guò)去的自動(dòng)化生產(chǎn)到智能化生產(chǎn)，很快會(huì )轉向機器人化的生產(chǎn)。

結語(yǔ)：重新思考人與機器

值得一提的是，2020年，全球疫情的第一年，歐盟委員會(huì )提出了“工業(yè)5.0”的概念。2020年9月歐盟委員會(huì )發(fā)布了《工業(yè)5.0的使能技術(shù)》，此后又于2021年1月發(fā)布了《工業(yè)5.0——邁向可持續，以人為本和彈性的歐洲產(chǎn)業(yè)》。

工業(yè)5.0源于“工業(yè)4.0”的概念，但其革命性在于，工業(yè)5.0重要的考慮因素之一是打開(kāi)人與機器人之間的物理接口。工業(yè)5.0更加需要讓機器人去做那些單調、危險、臟亂差的工作，人類(lèi)則是去做富有創(chuàng )造性和感興趣的工作，但機器人更能夠理解人類(lèi)在工作中的意圖以及思考。這意味著(zhù)，機器和人的智能要在未來(lái)深度融合，而非簡(jiǎn)單的替代。

比起僅僅強調追求生產(chǎn)效率及經(jīng)濟效益，它提供了一個(gè)不同的側重點(diǎn)——更強調整體價(jià)值導向，突出了研究和創(chuàng )新的重要性，強調以人為本、可持續性和彈性，以支持工業(yè)在全球范圍內為人類(lèi)提供長(cháng)期服務(wù)。