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    人類總共經歷了四次工業革命，從蒸汽機和機械制造，到電氣化和組裝線，到自動化和IT革命，再到現在的工業物聯網轉型，工業變得越來越智能，數據的價值也愈加凸顯——智能制造的概念應運而生。從制造業的整個價值鏈來看，在研發、設計、生產、運營、銷售、服務、支持等各個節點上都需要融入“智能化”的因子，以實現“智能”創造“價值”最大化的目標。

智能制造的真正內涵

    中國制造業下一個十年的頂層設計將集中在三大主題：新興業務增長、海外擴張和數字化智能制造。其中，數字化智能制造可能成為新工業革命的基礎并重塑世界未來的經濟，而對中國而言，其將幫助中國制造業實現彎道超車。為此，中國政府頒布了《中國制造2025》，力爭借助工業4.0的浪潮促進信息技術與工業技術的深度整合，實現從世界第一制造大國到世界制造強國的轉型。

    德勤認為，數字化智能制造主要包含智能工廠、智能生產和智能物流三大組成部分，其中，汽車、先進設備制造和電商物流是其中的先鋒應用行業。智能工廠指的是通過生產系統智能化和生產設備網絡化，使工廠成為未來智能設施的關鍵組成部分。智能生產指的是通過將先進技術運用于生產過程中，以形成高度靈活、個性化、網絡化的生產鏈。而智能物流是在實物流通過程中及時獲取信息并進行分析，從而提升物流網絡的自動化和整體效率。而在這三大組成部分，智能制造所帶來的提升主要是通過三個層面、十二大方面的先進技術突破得以實現，如圖1所示。

圖1智能制造將通過三個層面、十二大方面的先進技術突破傳統制造業的局限

    通過數字化智能技術進行創新對制造業競爭力至關重要，數字化智能制造能夠從安全、質量、響應、效率和環保五大維度帶來全方位的提升。然而，現階段最大的問題在于中國制造商的能力參差不齊，現狀復雜，要在數字化轉型中獲得最大價值則需要針對公司自身能力和所處發展階段量身定制數字化轉型路徑。按照德勤規劃的發展路線，數字化智能制造轉型大致可分為起步期、發展期和突破期三個階段，每個階段都必須同時關注在目標、戰略、流程、組織、人才5大方面。

    在起步期——以點帶面的提升，目標：通過對關鍵設備、流程及工藝點的改進，實現“點”的提升；戰略：關鍵設備和核心流程提升；流程：提高生產的自動化水平，并利用相關技術的應用，初步實現智能生產，通過RFID等技術實現物與物，物與人的信息交互與處理；組織：建立專門的改進提升團隊；人才：對相關崗位員工提前培訓，引領各部門快速適應新的生產方式。在發展期——體系轉型和升級，目標：通過信息化技術整合價值鏈各個環節，實現自組織管理的智能工廠；戰略：價值鏈網絡化，核心環節信息化；流程：基于物聯網技術和信息系統，實現采購、制造、物流等環節的智能化和信息化在價值鏈垂直網絡上實現生產體系對需求和變化的定制和快速響應；組織：價值鏈上高度協同的組織；人才：培養價值鏈各環節的復合型人才來實現組織內部協同。在突破期——商業模式的變革，目標：基于生產系統的垂直網絡和價值鏈的水平整合，實現商業模式的變革；戰略：完全基于客戶需求的價值鏈運營；流程：基于數據的聯通，生產體系的柔性，提供高度定制化的產品和服務；通過與供應商、物流商、客戶數據的聯通，將傳統制造型企業的商業模式轉變為基于合作共贏的商業模式；組織：智能化的整體組織以驅動整個供應鏈；人才：加強供應鏈整合型人才的儲備以指導整條供應鏈的運作。

圖2物聯網、工業物聯網、工業4.0概念的區別（來源：德勤研究）

工業物聯網：生產、服務與人的互聯

    智能制造是制造業新舊動能轉換的重要引擎和數字化轉型的主戰場，充分釋放網絡互聯與數據智能對工業轉型升級的巨大作用，激發個性化定制、網絡化協同制造、預測性維護等新模式，是中國制造企業的共性需求，而在發展智能制造過程中，云是重要支撐、數據是神經和動力之源，工業互聯網平臺是關鍵基礎。

    根據德勤的研究報告顯示，工業物聯網相較于傳統工業自動化有以下四個特點：

    ●數據收集范圍：工業物聯網利用RFD、傳感器、二維碼等手段隨時獲取產品從生產到銷售到最終用戶使用各個階段的信息數據,而傳統工業自動化的數據采集往往局限于生產質檢階段；

    ●互聯傳輸：工業物聯網利用專用網絡與互聯網相結合的方式,實時準確地傳遞物體信息，對網絡依賴性更高，更強調數據交互；

    ●智能處理：工業物聯網綜合利用云計算、云存儲、模糊識別、神經網絡等智能計算技術，對海量數據和信息進行分析和處理，并結合大數據技術，深入挖掘數據價值；

    ●自組織與自維護：工業物聯網的每個節點為整個系統提供自己處理獲得的信息或決策數據節點失效或數據發生變化時，整個系統會自動根據邏輯關系做出相應調整。

    在市場潛力的同時，工業領域也面臨著互操作性、數據分析、商業模式、安全性和可擴展性等來自技術和業務的挑戰。在英特爾看來，工業物聯網演進的過程包含三個階段：第一階段是連接未聯網的物；第二階段是智能互聯的物，邊緣設備不僅連接到互聯網，還互相連接，并且這些邊緣設備有足夠的計算能力以進行本地分析和本地行動；第三階段是自主和軟件定義功能添加到系統中，以提供真正自主的軟件定義體驗。

    在工業物聯網演進的第二個階段中，聯網后的工業設備將產生海量數據，如何充分挖掘工廠中數據的價值，通過對制造大數據進行分析，提升數字化工廠運行效率，已經成為工業智能化的關鍵。英特爾中國區物聯網產品營銷部產品總監謝青山表示：“隨著更多功能注入邊緣設備，設備會變得更加智能和自給。‘物’會變得真正智能化，并大量依賴本地連接，而不是云來按需做出決策。”

    當然，在制造業中廣泛普及新一代工業物聯網系統之前，仍然需克服多個阻礙因素，其中包括工業物聯網相關行業標準的創建、網絡安全保護和適應新技能組合的勞動力等等，這些都需要產業鏈上下游的共同努力和探索。