当前，我国正在大力推进制造强国建设，智能制造无疑是重中之重的核心策略。在政府的积极推进和企业内生动力的驱动下，
制造企业踏上了智能制造的转型征程，智能制造支撑不少优秀企业成为行业领军企业，乃至在细分市场成为全球隐形冠军。
但是，还有很多制造企业存在不少关于“轻与重”的认识与实践中的误区。本文结合e-works进行智能制造知识传播、咨询培训和国际考察的实践，逐一进行剖析，
希望给广大制造企业带来一定的启示，帮助企业在推进智能制造的过程中少走弯路，取得实效。
当前，制造企业面临着巨大的人力资源成本压力和招工难等问题，因此，很多离散制造企业积极进行生产线的自动化改造。
一部分重复性较高的工位，由企业提出工艺需求，选择非标自动化集成商提供专用的自动化设备，完成诸如拧螺丝、装配、焊接、打标、检测等特定工序，从而替代人工，实现少人化。
乍一看很多生产线挺先进，但仔细研究，却发现一方面很多企业的自动化产线还是只能适应单一品种，柔性不强；
另一方面，很多企业还是不够重视设备联网和产线数据采集，难以真正实现生产过程的可视化与透明化
，管理人员还难以及时、准确地了解生产现场的实时状况。流程制造企业的生产线普遍应用了自动化控制系统，但数字化技术的应用也相对滞后，也存在与自动化系统脱节的问题。
反观一些国际优秀企业则非常注重实现透明工厂和互联工厂。e-works智能工厂考察团在参观MAZAK公司日本大口工厂时，就看到企业的工作人员可以实时查询宁夏的小巨人工厂（MAZAK子公司）
某一台设备的实时状态，包括设备使用状态、OEE、产量、质量、能耗等信息。
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马扎克公司MTConnect
KUKA、通快等企业的工厂也非常注重车间的透明化，可以随时查看车间、产线和每台设备的实时状态。
罗克韦尔自动化公司位于美国克利夫兰的电子工厂真正将MES系统用深用透
，可以及时查询贴片机吸嘴的状态，判断是否需要维护，还可以看到每个订单的执行情况、车间生产排产和执行的状态、各条产线的缺陷率等，辅助管理人员及时作出调整与优化，显著提高生产质量。
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罗克韦尔自动化公司
电子工厂的可视化
企业在推进智能制造的过程中，一定要自动化与数字化并重，自动化是基础，通过数字技术的应用真正创造价值。
很多制造企业非常重视购买数控加工中心或者钣金加工设备，不少企业还配备了上下料的工业机器人，但是往往还是单机自动化，
还没有应用柔性制造系统（FMS）或柔性制造单元(FMC)，生产过程中还需要人工搬运，导致产生在制品库存，高端智能装备的OEE较低。
而国际领先企业已经开始应用柔性制造系统，实现了机加工和钣金加工的全自动、无人化地加工不同的零件。机加工FMS包括若干台加工中心、机器人去毛刺单元、清洗单元、轨道输送车等设备和控制软件，配备了立体货架，放置工件和工装，可以完成从粗到精的全自动加工；钣金加工的FMS系统则可以实现从钣金下料、冲孔、折弯到焊接等整个钣金制造工艺。
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MAZAK公司应用的FMS系统
FMS系统并不是一个新概念，三十年前就有企业开始应用。但由于早期的设备可靠性、稳定性不足，以及多台设备的生产调度与管控比较复杂，一些早期应用FMS的企业放弃了FMS系统，回到单机应用数控加工中心。
但是，随着自动化、数字化和检测等技术的发展，近年来FMS系统的技术已经逐渐成熟，成为离散制造企业提升生产效率的必然选择。
很多企业十分注重对瓶颈工位或消耗人工较多的工位进行自动化改造，推进“机器换人”。这
种方式虽然能够减少人工，提高单个工位的效率，但是对于提升生产线的整体效率意义不大，而且往往会将瓶颈工序转移到其它工位。
正确的方式是基于工业工程的理念，利用价值流图等方法，根据生产的产品类型、产量、批量、制造工艺、产能、生产节拍和在制品物流传输方式，对产线进行整体优化；同时，从实现自动化加工与装配的角度来对制造工艺进行优化，以降低自动化改造的难度，尽量满足多种变型产品的生产与装配。
例如，e-works咨询团队服务的一家集装箱制造企业在进行集装箱侧墙板和顶板生产时，
通过工艺优化，将原来的平板剪断→罗拉成型→拼板点焊→自动焊接的工艺进行了优化，将原有纵向焊缝改成横向焊缝，工艺优化成先焊整板再进行成型，既减少了焊缝长度，又易于进行自动化改造，还成功实现了从钢材开卷到成型的多工序连续自动化。
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基于“一个流”原则
进行产线自动化改造
e-works咨询团队长期服务的另一家轨道交通车门制造企业在进行自动化改造时，基于精益生产的“一个流”原则优化车间布局，平衡节拍，保证了在自动化改造完成后，整个生产系统的均衡，减少了搬运距离，最大限度地消除了生产等待和搬运带来的浪费。
历经数十年的应用，工业软件的功能不断细化，在制造企业中覆盖的业务越来越广，企业应用的信息系统越来越多。很多企业往往是为了解决某一个或一类问题，满足某个业务部门或者某个业务流程的需求而建设一套信息系统，“头痛医头”，
缺乏整体规划，导致系统之间功能重叠、边界模糊、数据来源多样等问题。
例如，某企业先导入了ERP系统，后来由于生产现场细化管理，导入了MES系统，之后由于需要对仓库进行精细化管理，引入了WMS，三个系统都有物料管理功能，由此带来一些单据需要在不同部门多个系统之中重复录入，同一个数据在不同系统之中多头管理，导致工作效率低、数据不一致等问题。
各类信息系统越上越多，功能越来越复杂，但是信息孤岛林立，很多数据需从系统中导出、处理、再导入另一系统中，需要到多个系统进行查询，才能获取有效信息。数据变更时，不能及时从接收变更的源头系统传递到其它关联系统。
企业的运营效率却没有提升，甚至反而下降，投资回报率不高。
部分企业已经意识到此类问题，通过对业务和系统边界的划分，简化数据在不同系统之间传递的过程，实现数据的实时共享，保证数据的准确性，消除信息孤岛，为企业运营和经营分析提供统一、一致的数据源。企业明确业务边界和系统功能边界，构建统一的系统集成方案，引入主数据管理系统(MDM)，在实施过程中实现各系统的数据集成和接口统一管理，避免数据断点、接口重复开发等问题。
e-works咨询团队在实践当中，帮助企业对业务流程进行梳理，结合制造企业的发展战略、管控模式、行业特点、标准和法规，通过现状诊断、需求分析和整体规划，明确企业推进数字化转型和智能制造的目标、行动计划和投资概算，
确定数字化系统和自动化系统的整体框架、集成方案和实施路线图，为企业整体推进智能制造提供支撑，取得显著效果。
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e-works咨询的智能制造规划“四部曲”
制造企业必须改变竖井式的单元系统实施与应用模式，尽量避免软件系统功能重叠，导致重复投资等问题，使企业投资的数字化和自动化系统能够达到预期的成效。
制造企业应当将工业软件的应用与智能装备、数据采集、工控网络、工厂仿真、产线规划、AGV和立体仓库应用等相关技术结合起来，进行智能制造整体规划，并在整体规划的指导下，进行单元系统的实施；同时，要顺应云计算、组件化、微服务的潮流，实现企业数字化系统架构的升级。
制造企业在智能制造推进过程中，普遍存在重建设、轻运维的问题。在系统采购和实施阶段，企业会展开需求分析、系统评估、可行性分析和招标选型，重大项目高层领导也会参与到决策过程，投入大量的人力、物力和财力。
但在系统上线以后，却缺乏持续的运维，应用软件多年不进行维护和升级，系统功能与实际业务流程的匹配度差距越来越大，系统价值难以发挥；自动化产线也存在不及时维护保养，故障率高等问题。
e-works咨询团队服务的一家企业应用了国际知名的ERP系统，但是上线七年，没有进行持续运维，而企业的经营模式、组织架构和业务流程发生了很大变化，导致ERP系统与企业的实际需求差距越来越大，业务部门意见很大；同时，ERP系统的新版本与企业应用的老版本功能也有了很大差异，企业重新升级的成本几乎与重新购买相同，在老版本上做的二次开发模块也需要重新开发。
企业的发展是动态变化的，唯一的不变就是变。
因此，企业在信息系统选型时，需要充分考虑系统的柔性化、平台化、可配置和可扩展；同时，企业也需要及时对系统进行维护升级，企业的IT团队要能够及时根据企业需求的变化，对信息系统进行重新配置，尽量减少语言级的二次开发，注重IT治理。
近年来，制造企业在产品研发（R&D）方面的投入持续增加，购买了三维CAD、CAE等软件，但是，大部分企业还是重产品开发（Development）、轻研究（Research），主要还是根据客户的订单需求进行产品设计，对于前沿技术的研究与探索不够。
在系统应用方面，数字化设计软件应用十分广泛，部分企业已经延伸到数字化工艺，
但是对于仿真技术的应用还停留在初级阶段
，主要进行运动仿真、结构和流体仿真与验证，尚未实现仿真驱动设计和多物理场的仿真分析和优化设计，仿真应用不成体系，缺乏对仿真规范、仿真流程、材料数据库的管理，仿真人员没有建立专门的组织，仿真软件的价值远未充分发挥。
在国际先进制造企业中，仿真已成为提升产品研发能力，改进制造工艺，提高产品性能和可靠性的重要手段。
仿真技术也在不断创新，实现了实时仿真，仿真软件更加宜人化，数字化设计和仿真可以实现双向集成
，也出现了针对特定产品（例如齿轮、轴承、动力电池、电机等）的设计与仿真分析一体化的软件系统。
仿真技术的应用可以帮助企业减少实物试验，显著降低研发成本，成为企业提升创新能力的必然选择。在智能工厂建设方面，也可以利用工厂仿真软件，对设备和产线布局、工厂物流、人机工程和装配过程进行仿真，
建立真实工厂的Digital Twin
。
在复杂的智能产品（例如风力发电机组、航空发动机）投入使用之后，也可以基于对产品内置的传感器采集的数据，通过对产品的Digital Twin进行仿真，
来分析与预测真实产品的运行状态和故障隐患，适时进行调整，进行预测性维修维护。
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汽车行业仿真技术应用
企业在推进智能制造的过程中，一定要数字化设计与数字化仿真与优化并重，数字化设计是仿真的基础，应用数字化仿真与优化技术来提升产品性能；
同时，在仿真技术应用过程中需要注重仿真规范和标准、仿真流程、仿真结果的分析和利用，实现仿真知识管理。
很多制造企业在数字化转型的过程中已经应用了诸多信息系统，但系统应用的效果和发挥的价值却参差不齐。
一方面，虽然企业信息系统的应用领域不断拓展，但企业对系统的数据本身缺乏分析，数据的价值未得到充分挖掘，难以支撑企业决策；另一方面，企业想借助信息系统去管理大部分的业务问题，但建设信息系统时，却忽略了企业本身所需要执行的管理改善，业务管理的规范和标准很不完备，造成系统的应用效果未达到预期。
一些优秀的制造企业在信息系统选型之前，除了必要的业务现状调研、需求分析等工作外，还会对企业的业务流程进行梳理和优化，包括营销模式、研发过程管控、生产运营体系、物流供应体系等，通过建立组织、完善制度、输出改善措施和行动细则，来支撑整个系统的建设，
真正的做到“管理先行、业务驱动”。
在应用系统的基础上，通过BI决策分析对数据内涵的价值进行挖掘和分析利用，对各类业务进行前瞻性预测及分析，并实现战略分解和运营监控，为企业各层级的决策提供有力支撑。
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基于BI的决策支持系统框架
企业在推进智能制造的过程中，要做到信息系统应用与管理改善并重，通过推进业务管理的规范化、标准化，结合系统实施提升管理基础，使信息系统有效地支撑业务运行。
在业务系统全面应用的前提下，对各类数据进行有效分析，充分挖掘数据价值，有效支撑决策。企业应当将组织和制度的完善与管理手段与信息系统进行匹配，对包括部门职责、岗位职责、管理模式、绩效考核体系和人员素质等方面进行持续改善，从而提升应用效果，发挥信息系统实施的预期价值。
在国家大力推进智能制造的背景下，部分企业不惜重金打造出豪华版的智能工厂，各种智能装备和信息系统一应俱全，
包括知名品牌的BI、ERP、PLM、MES、SRM、ESB、生产及物流仿真系统、自动立体库、AGV、自动化产线、生产指挥中心等
，建立了专门智能制造展厅、车间现场的参观通道、示范生产线等，很有显示度。
但在实用性方面却明显不足
，例如：
● 生产线建设未考虑实际市场需求，导致重复建设、设备闲置，产能利用不充分；
● 自动立体库的建设对于场地位置布局、物料的分类管理、物料外包装设计、物料标识、存取分拣等环节考虑不足，导致自动立体库效率低下；
● AGV的应用对于搬运频次、搬运路径与仓库及生产现场的协同等方面存在不足，导致AGV无法实际应用；
● 生产指挥中心图表及数据对于生产现场的掌控及指导性不足、实时性不够；
● 生产及物流仿真应用与实际脱节，对于多产品的混线生产适应性不足等。
最为明显的是，不少企业不惜重金建立了大屏幕生产指挥中心，平常却没人看，更多地只是用于参观。
对于生产状态的预警和报警等关键信息，却没有实现根据管理者的角色推送到移动终端。
推进智能制造必须注重实效！
e-works咨询团队服务的一家知名企业在精益生产理念的主导下，通过五年时间：
● 先后实现20多个关键工序的自动化生产，有针对性地解决了产品质量不稳定、生产效率低下等痛点问题；
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通过引进AGV自动小车，对主要的流水线实行自动配送；
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引进机器视觉技术，对机构的零部件装配、产品关键质量控制点等进行自动影像检测，提升质检效率；
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通过MES系统应用，实现了生产的透明化与规范化、无纸化管理，结合条码、RFID等工具，实现质量可追溯，保证产品的可靠性；
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通过虚拟仿真系统，建立了与物理工厂完全匹配的数字化工厂，实时监控物理工厂运转状态；
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通过SCADA系统实现对设备、环境、能源等数据的实时采集，实现了数字化与自动化系统的融合；
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通过生产调度指挥中心，生产指标实时反馈，异常实时处置，实现了生产组织的扁平化管理。
企业在推进智能制造的过程中，一定要明确自身的短板及需要解决的关键问题，
制定合理的规划及实施计划，分期分重点，选择合适的技术、系统、设备和团队解决企业的痛点问题。
总之，推进智能制造是一个长期的过程，不要期望“毕其功于一役”，制造企业需要建立“打持久战”的决心。
智能制造推进是一个十分复杂的系统工程，涉及到多个领域的技术，技术本身也在不断创新和发展，因此，不仅需要系统地进行规划，在规划落地执行过程中，也要根据企业的实际经营状况对规划滚定；制造企业必须本着务实求真的态度，既要考虑系统的先进性，更要考虑实用性；制造企业既要建设好自身的专业团队，
又要适时引入专业的咨询服务机构和数字化、自动化解决方案提供商作为战略合作伙伴。
只有这样，才能成功达到智能制造的“彼岸”。
（本文完）
何谓数字化转型？制造业数字化转型究竟有哪些可以借鉴的模式？制造企业如何进行数字化转型？
作者：e-works总编 黄培博士
在当今的数字化时代，“云大物移”正在深刻地影响每个人的生活方式和每个企业的运营方式。在与制造企业进行交流，以及在国际考察时，
我发现制造企业非常关注数字化转型；在给企业培训的过程中，我也多次讲述制造业数字化转型的主题。
● 那么，何谓数字化转型？
●
制造业数字化转型究竟有哪些可以借鉴的模式？
●
制造企业如何进行数字化转型？
值此己亥年春节之际，特撰写本文，解读制造业数字化转型的六大关键问题，
分享我对制造业数字化转型的心得体会，希望能够给正在积极推进数字化转型的制造企业带来一定的启示。
首先，关于“数字化”，有两个英文词汇，看起来差不多，但内涵差异很大。
一个是Digitization，其含义是将模拟信息转化为数字信息（例如将手工填写的单据自动识别转为数字信息）；另一个是Digitalization，指的是将数字技术融合到企业之中，深化应用各种业务软件和物联网等新兴技术，实现数据驱动的决策分析，彻底变革企业的业务流程。
数字化转型（Digital Transformation）实际上就是企业真正实现Digitalization的过程。
面向个人的生活服务行业数字化转型非常迅速，如今，我们订机票、买火车票、租车、订酒店、购物、订餐等各类生活服务几乎都可以通过数字手段在线完成，各种在线服务的平台竞争十分激烈。
对于制造业而言，面向个人消费者的行业，例如家电、家居、手机、汽车等行业的企业，数字化转型的压力巨大，转型也相对迅速；而面向企业客户的行业，例如装备制造、能源、零部件、原材料等行业，数字化转型的步伐则相对迟缓。
不论属于什么类型、什么行业，每个企业都应当思考、建立，并推进数字化转型战略，数字技术的深化应用将对企业的商业模式、业务运营、决策方式、组织形态和企业文化等方面带来深远影响。
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埃森哲公司
对于各行业数字化转型程度的分析
随着互联网的日益普及，计算和存储能力的迅猛发展，物联网和传感器技术的广泛应用，以及工业软件的不断进化，数据的采集、存储、传输、展现、分析与优化都具备了良好的技术基础。
在这种背景下，制造业数字化转型的浪潮势不可挡。
善于深度应用数字技术的制造企业将赢得显著的竞争优势。例如，通过对
采购、生产、库存、资金、质量、能耗、设备状态
等业务数据的及时洞察，可以帮助企业对运营管理中的各类复杂问题能够不仅知其然，也知其所以然；通过对员工工作实绩的采集与分析，可以进一步激发员工的潜能；通过根据客户需求实现个性化定制，可以提升客户满意度；通过对营销数据的采集与分析，可以在市场上真正做到知己知彼，更好地服务客户；
优秀的制造企业也在一直致力于产品本身的数字化转型，实现数据采集、状态感知与远程控制，提高产品的附加值，增加服务收入。
同时，也只有推进数字化转型，制造企业才能应对日益复杂的合规性要求，尤其是对于医药、食品等民生行业，以及出口导向型企业，必须通过数字化转型，实现整个生产过程的可追溯。
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数字化转型的核心价值
(来源：MITECHNEWS.COM)
制造企业组织、业务、产品和价值链的复杂性，为制造企业的数字化转型带来诸多障碍。
事实上，数字化转型并非单项技术的应用，也不仅仅是个技术命题，更是一个战略和管理命题。因此，制造企业需要深度剖析数字化转型的需求和突破口，建立明确的数字化转型路线图。如果没有清晰的数字化转型战略，把各种时髦的互联网、物联网相关技术“囫囵吞枣”地应用，不仅起不到真正提升企业核心竞争力的效果，还有可能投资巨大，收益甚小，甚至搬起石头砸了自己的脚。
具体来说，制造企业推进数字化转型面临的难点至少包括以下方面：
① 企业高层没有意识到数字化转型的必要性、紧迫性和复杂性，观念还停留在部署常用的IT系统。实际上，数字化转型远远不是IT部门能够实现的，必须由企业的决策层引领，自顶向下推进。
② 企业已经应用了诸多信息系统，但是孤岛纵横，基础数据不准确，编码体系不统一，推进数字化转型无从下手。
③ 不少企业认为推进自动化系统能够更加立竿见影，普遍存在重自动化、轻数字化的状况。我走进很多企业，都发现企业更加重视产线的自动化和少人化，但是设备联网和数据采集的基础差，车间没有真正实现可视化
。
④ 企业投资推进数字化转型没有取得显著效果，制约了企业进一步推进数字化转型的动力。例如，一些企业虽然投资自建了电商平台，在流量为王的时代，客户还是被主流的电商平台所掌控，自建平台没有达到预期效果。
⑤ 制造业的各个细分行业差异很大，处在各个产业链中不同位置的企业个性化很强，数字化转型的突破口也各不相同，并没有可以直接照搬的模板。
⑥ 我国制造企业的利润率较低，推进数字化转型往往缺乏足够的资金进行投入。
制造业数字化转型是全方位的，数字技术的深化应用将从以下六个方面彻底变革制造企业。
① 商业模式转型。
按服务绩效付费（Pay by use）是一种基于数字技术应用的全新商业模式。企业不再是销售产品，而是销售产品使用的服务。要实现Pay by use，企业首先应当实现产品的数字化，产品本身应当成为一个CPS系统（具有通信、计算和控制能力）；在此基础上，建立监控产品运行的云平台，能够对产品运行进行状态监控，进而实现预测性维护。英国罗尔斯罗伊斯公司是该领域的先驱者，已实现航空发动机的Pay by use；德国凯撒空压机公司也借助SAP软件系统，实现了从销售空压机向提供空气压缩服务的转型。此外，企业推进在线的产品个性化定制，以及开展线上线下相结合的体验式营销，也属于商业模式转型。在这方面，红领和尚品宅配是转型成功的典型案例。
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德国凯撒空压机的商业模式转型
② 服务模式转型。
企业通过开发产品服务的APP，让客户可以实现自助式服务，从而提升服务效率。例如，美的提供了智慧家居全屋智能解决方案，可以监控各种智慧家居产品。此外，一些全球领先的装备制造企业已经实现了对其产品的远程状态监控和预测性维修维护。
例如，FANUC推出了零宕机服务
，对正在服役的工业机器人提供远程运维服务，如果传感器指示关键零部件有故障隐患，则可以提前预警，并利用客户企业工休时间进行维修，确保客户能够正常使用。
此外，AR（增强现实）技术在设备维护方面也大有可为，可以通过展现设备传感器的数据，显示零部件的装配过程等方式，大大提高设备维护的效率。
日本小松公司利用无人机拍摄施工现场的三维地图，与工地地基的三维模型进行比对，计算出应挖掘的土方，在此基础上可以计算出需要的工程机械，从而实现智能施工。小松成为应用数字技术实现智能服务的典范。
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数字化技术支撑小松公司智能施工
③ 研发模式转型。
在新产品研发过程中，数字技术的应用非常广泛。例如，通过仿真驱动设计，减少实物试验；通过产品全生命周期的研发数据和流程管理，提高零部件的重用率，提升研发效率，降低研发成本，实现异地协同研发；甚至可以通过互联网收集客户对产品的需求，在研发过程中，实现众包设计。
此外，创成设计技术（Generative Design）可以根据设计约束条件由软件系统自动生成符合条件的设计方案，这是设计方法的革命。
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创成设计与
增材制造技术结合的典型案例
④ 运营模式转型。
企业运营过程中，有很多数字化转型的场景，可以帮助企业实现精细化管理。例如，推进业务流程管理，贯穿多个信息系统；广泛推进移动应用，将各层次管理者所需要的数据和故障预警信息推送到移动终端，实现业务运作过程的可视化。
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运营模式的移动化转型
⑤ 制造模式转型。
在机械加工过程中，MAZAK、牧野机床、通快、FANUC等很多优秀企业已经广泛应用了柔性制造系统（FMS），实现全自动化地加工不同的机械零件。
