有段時間沒有寫點東西了，出現(xiàn)了“題材荒”的感覺，不過，思想總不能停歇，關(guān)于智能制造這個話題，看來在很長的時間里都可以給我們很多靈感。

智能制造的話題是否如此的熱議，各種論壇、峰會、相關(guān)產(chǎn)業(yè)的會議、各種協(xié)會組織的討論、企業(yè)的各種交流、路演活動都是在圍繞著智能制造展開，這個場面的確有它好的一面，重視產(chǎn)業(yè)發(fā)展，然而，目前來看，如果放在一個更為宏觀的場景里觀察智能制造，我們會發(fā)現(xiàn)有很多影響著它發(fā)展的制約因素需要突破，顯然，這是一條漫長的道路，急功近利都會付出代價，需要且行且思慮。

本文大致梳理一下其中的相關(guān)問題：

一.生產(chǎn)模式與材料的制約

我們明確智能制造以實現(xiàn)“個性化生產(chǎn)”這個提升企業(yè)自身競爭力的產(chǎn)品戰(zhàn)略為導(dǎo)向，采用信息技術(shù)，將生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)傳輸?shù)焦芾硐到y(tǒng)，通過動態(tài)的優(yōu)化來“提升質(zhì)量、降低成本、縮短產(chǎn)品交付周期”。

1.1機械剛性制約

目前很多產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)方式，多是對現(xiàn)有的原材料無論是金屬材料、塑性材料、纖維材料還是半導(dǎo)體材料等通過一定的切削、成型、編織等工藝進行加工，而這些加工很多在機械上是有制約的，例如：制藥，我們不能進行“插單”靈活定制化，因為每個批次的藥物需要進行清洗生產(chǎn)環(huán)境才能進行另一個生產(chǎn)，而很多影響生產(chǎn)質(zhì)量的參數(shù)無法實現(xiàn)在線的調(diào)整，必然會產(chǎn)生不良品，而質(zhì)量迭代需要批量基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)才能實現(xiàn)提升。

HP 數(shù)字3D打印技術(shù)

1.2材料科技與制造的融合研究

3D增材打印技術(shù)是一個熱點，但是，在材料方面、加工速度與成本方面還是有瓶頸制約的，而材料科技沒有突破，那么傳統(tǒng)的生產(chǎn)工藝也無法實現(xiàn)突破，例如：節(jié)能最有效的是工藝節(jié)能—通過工藝的徹底改善以新的生產(chǎn)方式來實現(xiàn)能耗的降低，例如：數(shù)字印刷雖然是很好的一種方式，但是噴墨頭的材料與加工目前沒有突破，我們國內(nèi)在這個方向就無法實現(xiàn)突破，其它像油墨技術(shù)、黏膠技術(shù)、高性能金屬材料、特種纖維材料。

在基礎(chǔ)和新型材料方面缺乏突破會導(dǎo)致我們的制造業(yè)仍然在這些領(lǐng)域受制于人，無法真正實現(xiàn)制造業(yè)的升級，在信息化、自動化方面的能力再強也無法產(chǎn)生競爭力的產(chǎn)品。

二.現(xiàn)階段技術(shù)條件與技術(shù)融合的制約

2.1數(shù)據(jù)未被系統(tǒng)采集存儲

目前，在推進智能工廠的過程中，我們會發(fā)現(xiàn)由于原有的設(shè)備來自不同廠商、代次，這造成工廠無法互聯(lián)，在控制器上動態(tài)的數(shù)據(jù)如印刷套色的偏差及影響值、紗線CV值等傳統(tǒng)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)都無法被有效采集，很多時候并非是技術(shù)封鎖，廠商不愿意開放，但很多時候，這些是在傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式下未被考慮的因素，進而導(dǎo)致數(shù)據(jù)被大量浪費，沒有被有效采集。而無法互聯(lián)互通則僅僅是制約因素之一，反倒是容易突破的。

2.2信息模型

缺乏信息模型，使得對于采集什么樣的數(shù)據(jù)，如何使用這些數(shù)據(jù)都沒有有效的標準化以及應(yīng)用軟件的支撐。

2.3信息化與自動化的融合

最為普遍的現(xiàn)象就是在很多工廠里，他們都用的是最有名望的SAP/ORACLE的ERP系統(tǒng)，也采用了自動化程度最高的生產(chǎn)線，很多都代表著全球最頂級的水平，然而，這些信息化系統(tǒng)和自動化系統(tǒng)仿佛兩個世界的人，他們相互并不認識，說的也是不同的語言，喊了多少年的兩化融合，現(xiàn)在看來效果非常一般。因為，你若問他們?yōu)槭裁矗恳驗樗麄兝习逭f了“我們的同行都在做智能制造，我們也要上智能制造系統(tǒng)”—很多企業(yè)推動智能制造的初衷大致如此。

包括機器人領(lǐng)域也是，機器人換人是國家政策重點扶持的對象，因此，大量的機器人企業(yè)產(chǎn)生，并生產(chǎn)了大量的機器人被安裝在現(xiàn)場，但是，機器人正的能夠帶來效率的提升嗎？換一個人就能節(jié)省成本嗎？這并非是經(jīng)過嚴格論證的投資，很多時候，效果可能遠不及所期望的。

2.4智能算法的推進

經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、傳輸?shù)剿^的云平臺、大數(shù)據(jù)平臺后，這些數(shù)據(jù)如何被分析優(yōu)化？傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)都是類似于深藍那種工程值的數(shù)十年累積，而非是學習算法自學習的智能優(yōu)化，因此，如果你沒有數(shù)十年的積累，你仍然是沒有能力實現(xiàn)“智能優(yōu)化與決策”能力的。

而另一方面，這么孱弱的制造業(yè)，無論如何沒有移動互聯(lián)、金融以及國家不在乎錢的航空航天領(lǐng)域的算法應(yīng)用能力強，你的人才儲備不足以投入在這個領(lǐng)域，缺乏基礎(chǔ)應(yīng)用開發(fā)人員。

三.管理升級的制約

3.1精益生產(chǎn)

關(guān)于“精益”是數(shù)字化的基礎(chǔ)，已經(jīng)有很多共識，包括現(xiàn)在投入到智能制造項目中的人也會深刻體會這一點，然而，精益的基礎(chǔ)在日本已經(jīng)數(shù)十年，然而，急功近利的中國制造業(yè)卻很難下功夫，長期投入進行這樣的管理升級。

事實上，今天，我們的制造業(yè)出現(xiàn)了問題，看上去有外部因素，但是，如果你去一些企業(yè)，甚至是大企業(yè)，你看看他們的生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的質(zhì)量控制、倉儲物料管理、能源管理、資產(chǎn)維護等環(huán)節(jié)，你會發(fā)現(xiàn)大量的“浪費”—如果你用精益標準去看這些問題，你就會明白制造業(yè)帶來的問題除了外部的，內(nèi)部的提升空間仍然是巨大的，僅在現(xiàn)有的能力上去挖掘，依然可以帶來巨大的收益，甚至可以不需要投資所謂的智能制造升級項目都是可以讓企業(yè)質(zhì)量提升贏得競爭力，降低成本獲取價格優(yōu)勢的。

3.2組織架構(gòu)設(shè)計

不提精益生產(chǎn)帶來的收益，我們?nèi)匀挥懻撁嫦蛭磥淼闹悄苤圃欤覀儠l(fā)現(xiàn)，原有企業(yè)的垂直事業(yè)部門的組織架構(gòu)對于智能制造就是一個大的制約，因為需要信息采集與共享，這種共享不僅僅是數(shù)據(jù)，也包括了業(yè)務(wù)流程的重組與優(yōu)化，傳統(tǒng)的企業(yè)組織架構(gòu)實際上已經(jīng)無法滿足新智能對于信息流，以及此產(chǎn)生的新的職責界定、內(nèi)部決策機制的變化的需求。

打破部門界限，更趨向扁平化、更為“網(wǎng)絡(luò)化”的組織內(nèi)部信息流才能適應(yīng)智能制造的這種網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)特性，否則，就會形成各種制約因素導(dǎo)致無法通常運行。

3.3合作戰(zhàn)略

企業(yè)不再是個體的競爭，而是企業(yè)聯(lián)盟的競爭，仍然依靠自己趨向于形成壟斷的組織將會在未來的協(xié)同中被逐漸邊緣化，而新的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建，內(nèi)部的信息如何分享、邊界定義也將需要新的模式研究與實踐。

四.人才培養(yǎng)與教育的制約

4.1創(chuàng)新性人才

創(chuàng)新驅(qū)動已經(jīng)談了很多年了，然而，在缺乏人才與開放的體系支撐的情況下，所謂的創(chuàng)新無非是“新瓶賣舊酒”的缺乏本質(zhì)的變化。制造業(yè)的思維仍然是局限的，用傳統(tǒng)的思維去理解未來的智能制造是無法推動整個制造的發(fā)展的。

在智能制造的推動中需要的是材料科技的顛覆式創(chuàng)新、管理領(lǐng)域的創(chuàng)新、技術(shù)的創(chuàng)新，而這些如果缺乏“批判性思維”不敢挑戰(zhàn)權(quán)威與傳統(tǒng)的思維人才，以及缺乏創(chuàng)新的激勵機制、創(chuàng)新的方法支撐，這些創(chuàng)新都會流于形式，各種所謂的“鑒定”“評估”出來的所謂突破性項目，都是沒有真材實料的，為了應(yīng)對創(chuàng)新驅(qū)動、為了獲得創(chuàng)新項目獎金而進行的集體性活動。

實際上，就像讓小學生學奧數(shù)，甚至現(xiàn)在連幼兒園都打算要學奧數(shù)--現(xiàn)在的教育應(yīng)試功能仍然在加強，可是培養(yǎng)出來的一代代的學生正在由于應(yīng)試而對教育失去興趣，進而毀滅了其創(chuàng)造力。

4.2全局性人才培養(yǎng)

智能制造需要架構(gòu)設(shè)計，而這種架構(gòu)包括了大的架構(gòu)以及在集團企業(yè)的每個部門、公司之間形成，甚至到產(chǎn)品、技術(shù)的研發(fā)細節(jié)，都需要結(jié)構(gòu)性的思維，對問題分析的完整性、連續(xù)性，這些思維的缺乏會導(dǎo)致在智能制造從頂層到底層實現(xiàn)的各個環(huán)節(jié)“顧此失彼”、“捉襟見肘”、“東拼西湊”的現(xiàn)象，如果沒有形成整體的架構(gòu)運行機制設(shè)計，會造成“重復(fù)投資”、“項目返工”、“瓶頸制約—未解決實質(zhì)問題”，大大影響智能制造的推動，不僅不能成為效率提升的方向，反而成為了讓公司走向毀滅的境地的投資。

五.平臺架構(gòu)缺乏

中國一直是重視大型工程項目，也重視在可見的硬件方面的投入，但是，無論是智能裝備開發(fā)的集成開發(fā)環(huán)境如B&R的Automation

Studio、SIEMENS的Portal這些都是缺乏的，這對于形成智能制造所需“集成而言”是制約的。

圖-Automation
Studio平臺，實現(xiàn)基于集成開發(fā)平臺可以實現(xiàn)面向所有對象、整個流程的開發(fā)

在工廠級與企業(yè)級，MES、ERP、PLM等平臺軟件， Pro-e、Solidworks、CITIA等這種集仿真、設(shè)計、制造等于一體的平臺都是缺乏的。或者像華為這樣的IPD平臺。

智能制造最大的特點在于“集成”特性，而集成就一定會需要基于“平臺”來實現(xiàn)。

六、安全風險

安全不僅包括技術(shù)性的安全問題，也包括管理性的安全問題，包括在法律層面的制約問題。

6.1信息安全風險

信息安全首先是我們談到的“被攻擊”問題、病毒防護問題，這些還都只是技術(shù)層面的問題，還是能夠找到有效的機制來解決的。

在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)的使用權(quán)利界定問題就會需要明確，信息作為最重要的資產(chǎn)如何管理？如何協(xié)作，仍按缺乏在法規(guī)方面的界定。

6.2功能安全

智能制造中的安全問題在歐洲最為廣泛的關(guān)注，基本上大部分設(shè)備廠商都在開發(fā)功能安全系統(tǒng)并已經(jīng)投入應(yīng)用，而我們對功能安全的投入還很少。

因為我們對安全問題的認識是不足的，我們總是認為安全投入大，而事實上，安全問題并非是一個僅僅投入而不產(chǎn)出的領(lǐng)域，對于智能制造時代的互聯(lián)而言，其中一個單元的安全都會影響其它生產(chǎn)單元，某個機器的停機會造成巨大的關(guān)聯(lián)浪費，因此集成系統(tǒng)的安全如何實現(xiàn)就是一個迫切需要關(guān)注的問題。

當然，很多安全問題本身也是因為基礎(chǔ)缺乏，沒有走過逐步的自動化升級到信息化融合的過程，因此，尚未發(fā)展到對它認識清晰的階段。

openSAFETY-異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的集成安全解決方案

當然，智能制造業(yè)需要國家資金、政策的支持，這也是制約因素，但是，這些就不在我的討論范圍了，我僅僅在我們涉及的技術(shù)、管理領(lǐng)域來觀察智能制造。