當(dāng)前，我國(guó)制造業(yè)面臨著異常嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，在這種背景下，制造企業(yè)如何實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)？推進(jìn)智能制造成為重要的途徑。然而，目前我國(guó)制造企業(yè)推進(jìn)智能制造面臨著諸多難點(diǎn)問題：

NO.1 概念滿天飛，技術(shù)一大堆

近幾年來，從工業(yè)4.0的熱潮開始，智能制造、CPS、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（平臺(tái)）、企業(yè)上云、工業(yè)APP、人工智能、工業(yè)大數(shù)據(jù)、數(shù)字工廠、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、C2B(C2M)等概念接踵而至，對(duì)于大多數(shù)制造企業(yè)而言，可以說是眼花繚亂、無所適從。

智能制造涉及的技術(shù)非常多，例如云計(jì)算、邊緣計(jì)算、RFID、工業(yè)機(jī)器人、機(jī)器視覺、立體倉庫、AGV、虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、三維打印/增材制造、工業(yè)安全、TSN（時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)）、深度學(xué)習(xí)、Digital twin、MBD、預(yù)測(cè)性維護(hù)......讓企業(yè)目不暇接。這些技術(shù)看起來都很美，但如何應(yīng)用，如何取得實(shí)效？很多企業(yè)還不得而知。

NO.2 摸著石頭過河

企業(yè)推進(jìn)智能制造領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)十分缺乏經(jīng)驗(yàn)，欠缺可以借鑒的成功案例。目前，制造企業(yè)已經(jīng)存在三種類型的孤島：信息孤島、自動(dòng)化孤島，以及信息系統(tǒng)與自動(dòng)化系統(tǒng)之間的孤島。企業(yè)目前也缺乏統(tǒng)一的部門來系統(tǒng)規(guī)劃和推進(jìn)智能制造。在實(shí)際推進(jìn)智能制造的過程中，企業(yè)也仍然是頭痛醫(yī)頭，缺乏章法。

NO.3 理想很豐滿，現(xiàn)實(shí)很骨感

推進(jìn)智能制造，前景很美好。但是絕大多數(shù)制造企業(yè)利潤(rùn)率很低，缺乏自主資金投入。在“專項(xiàng)”、“示范”以及“機(jī)器換人”等政策刺激下，一些國(guó)有企業(yè)和大型民營(yíng)企業(yè)爭(zhēng)取到各級(jí)政府給予的資金扶持，而中小企業(yè)只能“隔岸觀火”，自力更生。然而，為了爭(zhēng)取政府項(xiàng)目，方案必須做得漂亮，檔次必須高大上，投入必須上億。

大屏幕指揮中心是必須有的，大量采用機(jī)器人的自動(dòng)化生產(chǎn)線是必須建的，立體倉庫、AGV也是可以有的，MES更是必不可少的，國(guó)產(chǎn)系統(tǒng)是必須用的。至于究竟能否取得實(shí)效，就只有企業(yè)“冷暖自知”了。

NO.4 自動(dòng)化、數(shù)字化還是智能化？

在推進(jìn)智能制造過程中，不少企業(yè)對(duì)于建立無人工廠、黑燈工廠躍躍欲試，認(rèn)為這就是智能工廠。而實(shí)際上，高度自動(dòng)化是工業(yè)3.0的理念。

對(duì)于大批量生產(chǎn)的產(chǎn)品，國(guó)外的優(yōu)秀企業(yè)早就實(shí)現(xiàn)了無人工廠，例如日本FANUC全自動(dòng)裝配伺服電機(jī)，40秒一個(gè)，但其前提是產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化、系列化，以及面向自動(dòng)化裝配的設(shè)計(jì)，例如將需要用線纜進(jìn)行插裝的結(jié)構(gòu)改為插座式的結(jié)構(gòu)。

從技術(shù)和管理的角度看，中國(guó)制造要走向智能制造，主要還存在五大難點(diǎn)：

一，智能制造是基于新的物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字化技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)的深度融合，貫穿于從設(shè)計(jì)、供應(yīng)、生產(chǎn)制造、服務(wù)等整個(gè)供應(yīng)鏈制造、運(yùn)營(yíng)和管理的各個(gè)環(huán)節(jié)。

因此，智能制造包含兩個(gè)系統(tǒng)工程，一個(gè)是智能制造技術(shù)（制造技術(shù)和信息技術(shù)）整合的系統(tǒng)工程，另一個(gè)是管理的系統(tǒng)工程。目前，這兩個(gè)系統(tǒng)工程不僅是中國(guó)企業(yè)面臨的問題，歐美企業(yè)也同樣面臨這個(gè)問題。

二，裝備制造業(yè)仍然是瓶頸，跟不上智能制造發(fā)展的要求。智能制造最終還是要落到制造技術(shù)和裝備上，雖然我國(guó)在互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字化技術(shù)以及5G的深入應(yīng)用上處于優(yōu)勢(shì)地位，但制造最后的執(zhí)行單元還得是機(jī)床，在這方面我們與歐美日企業(yè)相比還存在很大的差距，比如工業(yè)機(jī)器人、3D打印、芯片光刻機(jī)、高精度的測(cè)量測(cè)試設(shè)備等。

三，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)深度開發(fā)不受控。企業(yè)要實(shí)現(xiàn)智能制造，需要兩個(gè)基礎(chǔ)系統(tǒng)平臺(tái)，一個(gè)是MES系統(tǒng)，另一個(gè)是ERP系統(tǒng)，而這兩個(gè)系統(tǒng)我們沒有自主的軟件平臺(tái)，還是要依賴于歐美，因此在深度定制開發(fā)上還是受限制。

四，算法開發(fā)。智能制造需要基于數(shù)據(jù)并充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值而實(shí)現(xiàn)自決策、自管理、自學(xué)習(xí)，從數(shù)據(jù)源采集、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)分析到自行診斷、自動(dòng)反饋、自動(dòng)調(diào)整控制，中間就離不開算法的開發(fā)，智能的核心也就是算法。

而算法開發(fā)是一個(gè)多元跨界和交叉學(xué)科的工作，既要求對(duì)業(yè)務(wù)有深入理解，又要有IT技術(shù)思維。目前，我們?cè)谒惴ㄩ_放的資源上還存在很大的差距。

五，管理和組織的變革。一方面，智能制造基于數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)端對(duì)端、信息充分共享、管理平臺(tái)化，打破了企業(yè)原有的金字塔官僚管理體制結(jié)構(gòu)，來自原有權(quán)力結(jié)構(gòu)擁有者的變革阻力會(huì)很大，往往他們還掌握了決策權(quán)，導(dǎo)致智能制造的資源投入不到位。

另一方面，管理方式會(huì)因信息平臺(tái)化而發(fā)生改變，個(gè)體和任務(wù)小團(tuán)隊(duì)的自管理、自決策機(jī)制會(huì)越來越普遍，但是，目前還沒有找到很好的組織管理方式及組織文化激發(fā)個(gè)體和小團(tuán)隊(duì)的工作意愿并相互協(xié)同。

基于以上原因，未來智能制造之路還有很長(zhǎng)一段時(shí)間需要去探索，其中有三點(diǎn)是需有所創(chuàng)新和突破：

一是在技術(shù)上需要自主研發(fā)，突破裝配和軟件技術(shù)的瓶頸，同時(shí)關(guān)注整個(gè)生態(tài)鏈中的核心技術(shù)；

二是在適應(yīng)性上，需要推動(dòng)組織和管理的變革，以適應(yīng)信息技術(shù)帶來的管理變化。

三是在智能化的道路上需要引入系統(tǒng)工程、頂層設(shè)計(jì)，才有可能實(shí)現(xiàn)制造技術(shù)、信息技術(shù)和組織管理三者的深度融合。

自動(dòng)裝框