与德美PK智能制造 中国机会何在

近年来，全球制造业巨头纷纷投身于智能制造的浪潮，发布相关战略和政策，竞相在智能制造领域占据主导地位。美国再工业化战略的核心方向便是布局智能制造关键技术，推动软件和互联网技术反哺制造业，实现制造业的智能化和数字化。与此德国则聚焦于制造过程和生产装备的智慧发展，其工业4.0战略已逐渐演变为全球领先的实践。

在这场智能制造的竞赛中，中国及时推出了《中国制造2025》战略，将智能制造作为主攻方向。与此日本、韩国和英国等国家也积极投身其中，期望在智能制造价值链上占据有利地位。除了的积极推动，领先的制造业企业如GE和西门子更是加快了转型步伐，系统性地布局全价值链，力图成为智能制造的主导者。

GE与西门子两家企业在智能制造领域的布局尤为引人注目。它们不仅软件开发和硬件制造兼长，还紧抓智能制造这条主线，致力于主导核心技术标准，构建产业技术生态。GE强调用强大的信息通讯技术反哺制造业，而西门子则更多聚焦制造环节。两者的战略布局有明显的差异，西门子更侧重于生产端，而GE则更侧重于服务端。

智能制造不仅仅是工业技术和信息技术的简单叠加，而是两者的深度融合。这种融合涉及到研发、设计、制造、销售和服务等各个环节，需要打通各个环节，形成虚实合一的生产系统。其中，制造是最难且最关键的一环，依赖于技术工人的经验和产业知识。全球领先的工业企业需要具备长度、宽度、高度和深度，才能有效推进两类技术的融合。

从更微观的视角——车间来看，智能制造的起点在于工厂和车间。车间是劳动者、工业设备、生产技术以及原材料最终结合的场所，历史上各国制造业的崛起都是从车间生产中获取竞争优势。对于智能制造而言，车间是核心和基石。

纵观全局，德国和美国有望在智能制造领域占据引领地位，掌握技术标准和游戏规则的话语权。日本将在机器人和机床等领域保持领先。而中国通过充分结合智能制造和产业升级，有望实现并行乃至超越式发展。GE的Predix工业互联网平台和西门子的智能工厂建设都是这一趋势的生动体现。智能制造不仅是技术的革命，更是产业格局的重塑，是各国竞相争夺的新高地。确实，车间正在经历一场深刻的变革。德国企业，尤其是那些笃信智能制造战略的企业，深知生产设备和生产方式的变化是这场变革的核心。工业4.0的浪潮中，智能工厂和智能制造成为了热议的主题。

当你走进西门子成都工厂，站在二楼通道俯瞰整个车间，初看之下，它或许与其他工厂无异。如果你深入了解智能制造的内涵，在解说和想象力的指引下，你会发现生产线下涌动着源源不断的数据流。

这个工厂不仅仅拥有先进的生产设施，更建立了高效的数字化基础设施。这其中，包括工业网络、数字化软硬件、数据库、智能技术等关键共性技术。除了我们肉眼可见的生产自动化和物流自动化，工厂中还广泛存在着数据采集的自动化、管理的自动化。数字不仅仅是生产的结果，更是引导生产、优化生产的主要依据。在这一环境下，制造业变成了数据驱动型的制造，工人、装备和产品之间实现了互联互通。信息流、物质流和价值流在这里实现了完美融合，车间由曾经的“黑箱”走向了透明化，这是一个划时代的变化。

智能制造并非是一次革命性的颠覆，而是一种演进。它更像是一种工具，一种解决问题的方法。一些研究机构指出，“工业4.0”是一个长期的进化过程，而非瞬间的突变。企业在追求智能制造时，既要放眼未来，也要脚踏实地。业内专家总结的经验是：企业在发展智能制造时，要做到“眼高手低”，结合自身的信息技术发展水平，逐步走向更高层次的智能化。

智能制造的发展需要两条腿走路：一是企业对工艺技术和产品技术的开发能力；二是企业对信息化技术的应用能力。这两个方面是相辅相成的。制造技术的推进会促进智能技术应用的深化，而智能技术的导入也会助推企业生产水平的提升，这是一个动态联动的过程。任何一条腿有短板都会让企业难以快速前行。

以西门子成都工厂为例，它已经在这条路上走得很稳，甚至已经扩大规模。这个工厂不仅注重产品的技术研发，还注重信息化技术的应用。在生产什么的问题上，它主要生产高价值的模块化产品，这些产品具有高度的标准化和自动化生产潜力，为智能制造的进一步升级打下了坚实的基础。工厂的车间布局和设施设计都充分考虑了未来的升级需求。

智能制造包含三个基本要素：生产什么、用什么设备以及怎么生产。企业在实施智能制造项目时必须深入思考这三个问题。不同行业和企业的智能制造模式可能会有所不同，但在离散行业中，某些特定的产品领域更适合发展智能制造。西门子成都工厂作为一个典型的离散行业制造工厂，其智能制造的实践为我们提供了宝贵的经验和启示。并非所有生产工业电子产品的企业都实现了自动化。我曾参观过一些技术水平相对落后的企业，这些企业的产品档次较低，生产规模较小，制造装配环节多以手工操作为主，处于较为初级的阶段。对于这些企业来说，首要任务是进行自动化改造。

我们不应仅仅关注企业是否实现了自动化，更要深入理解其背后的本质。当我们观察那些智能制造做得极好的企业，如海尔、蒙牛、西门子等，我们发现它们不仅在技术规模上具有优势，更掌握了产品的核心技术，对产品的本质有着深刻的理解。智能制造不仅仅是投入大量资金购买先进设备的问题。这些龙头企业之所以走在前面，是因为它们看清了生产工艺的特点，通过长期的学习与积累，对生产过程中的各种因素了如指掌。正如西门子成都工厂的出色表现，其智能制造系统覆盖了超过1000个测量点，确保产品质量的稳定。这种能力是通过不断学习和实践积累的，让企业能够看透生产的本质，从而更快速地推行智能制造。

在实施智能制造的过程中，我们需要考虑“第二是用什么生产”。这涉及到机器、机器人和人类之间的协同关系。不同行业的生产能力构成是不同的。例如，在汽车制造行业，机器人大量替代人力，支撑了制造流程。但在其他行业，如芯片制造和饮料制造，虽然机器人数量不多，但自动化程度也很高，这得益于专用设备的应用。

智能制造并非简单地用机器人替代人力。而是要根据市场需求和生产需要，实现最优配置，让机器和人类在协同中发挥最大的作用。我们不能仅仅通过工厂的机器人数量或无人化程度来判断其智能水平，而应考虑人和机器人的协同程度。

在西门子成都工厂，我们能看到人和机器人的协同工作。虽然工厂在某些环节如物流、配送、检测等由智能装备完成，但在组装、包装等工序上仍有技术工人的身影。工厂通过智能化的辅助装备来弥补人力短板，实现了效率、灵活性和可靠性的平衡。

“第三个是怎么生产”的问题。智能制造是靠数据驱动的。数据反映了生产设备的健康状况和产品的质量，帮助管理人员优化生产。但这要求企业掌握核心技术，找到关键的数据关系。

一些工厂在实施智能制造项目时难以从经验驱动转向数据驱动。他们面临的最大制约是缺乏数据分析的能力，无法从数据中获取有价值的信息。而西门子成都工厂通过数据的可视化，快速定位问题，实现了高效的生产管理。

智能制造不仅仅是自动化和机器人的应用，更是一个综合的过程，需要企业深入理解产品的本质，掌握核心技术，实现人和机器人的协同工作，以及从数据中获取有价值的信息来优化生产。西门子成都工厂的智能制造之旅：超越传统生产方式的极限

想象一下，一个员工总数不超过五百人的工厂，年产自动化产品超过两百万件，每十秒就有一件产品下线，每百万件产品中的缺陷率不到千分之一。这是西门子成都工厂的真实写照，其生产效率和质量已经达到国际领先水平，甚至超越了某些汽车工厂，这些工厂虽然雇佣了大量熟练工人，但在效率和精准度上却难以与之匹敌。

背后的推动力并非神秘。这个工厂不仅仅是生产过程数字化那么简单，其生产工艺也被逐步拆解并转化为数字流程。曾经的生产组织更多依赖于经验型管理，规章制度为人的行为划定界限。但在未来，数据将成为指引，使得每一个岗位的工作都“有据可依”。

在西门子成都工厂的混流生产环节中，零件盒上的信号灯是工作人员最得力的助手。信号灯会根据需求指示工人应安装哪些零件，从而避免误操作。而包装环节虽未实现机械自动化，但信息自动化已经深入其中。信息工作站会确认产品是否完成所有测试，装箱单会在屏幕上显示。如果所有流程步骤都完成，工作站会打印标签；否则，任务会被锁定，相关流程会停止，标签也不会被打印。可以想象，如果没有实现信息自动化，这一环节不仅会耗费大量人力，而且极容易出现错误。

那么，中国的机会又在哪里？中国不仅是全球制造业大国，而且在许多产业已经做到全球领先。制造业内部蕴含的内生、自发的发展动力是推动智能制造发展的关键优势。大量车间和工厂中经验丰富技术工人的存在，使得我们在产业链的部分环节已经拥有领先优势。这为制造业的智慧转型特别是生产环节的智能升级提供了丰富的资源和实验空间。中国的装备制造业尤其是工业机器人、数控机床、3D打印等领域的技术实力不断增强，ICT设备制造商的世界级竞争力也为制造业的数字化、网络化和智能化提供了强大的技术支持。

可以说，中国制造业正处在转型升级的关键时期。智能制造是实现高效率、高质量产品的必由之路。正如参观完西门子成都工厂后的一位记者所言：“在竞争日益激烈的市场环境中，转型升级已成为必然选择。我们不能骑着自行车停留在原地，而是要加速前行，走上高速发展的道路。”