2.3 企业智能制造需求

当前，我国制造企业面临着巨大的转型压力，如人力资源成本压力激增、企业运营绩效不高、利润率低、高污染高能耗、缺乏有效的业务管理和数据管理体系、无法快速应对市场变化、创新能力不足、自动化设备及生产线缺乏柔性、产品质量和可靠性不高、上下游企业之间缺乏协作、信息不透明等。同时，制造企业产能过剩、竞争激烈、低成本竞争策略已经走到了尽头。制造企业面临这些困境的根本原因是企业在质量、成本、效率、效益等关键竞争力要素上失去了优势，因此迫切需要通过产业变革来彻底改变这种局面。随着客户个性化需求日益增长，新一代信息技术、物联网、协作机器人、增材制造、大数据、人工智能、移动互联网、预测性维护、机器视觉等新兴技术迅速兴起，为制造企业推进智能工厂建设提供了良好的技术支撑，通过智能制造来革命性改变企业目前遇到的困境、从根本上提升企业关键竞争力要素是我国制造企业的现实需求。

2.3.1 企业国际化的需求

中国制造企业的“国际化”之路刚刚开始，许多产业的集中度相对较低，全球竞争格局并没有完全定型，中国企业面临的局面更加严峻：一些发达国家的产业不但集中度高且能力壁垒坚硬——少数巨头占有绝对的技术优势，出现了结构性稳定的格局。

第一，质量控制的国际化水平需求。中国制造企业的产品难以进入国际市场上的主流通路。国外发达国家的市场经过多年的发展、演变，产业已呈现出集中度高、结构稳定的特征。中国企业产品要进入国际市场，必须在质量控制体系上真正与国际接轨，满足国外用户验厂要求，用数字化、网络化、可视化等技术保持产品的质量性能。

第二，制造技术和标准话语权的需求。中国企业在很多产业领域没有掌握国际技术标准。它与部分市场准入条款相关联，不遵从者难以进入国外市场，它也使国外用户产生了依赖和惯性；同时，以技术标准为基础，已形成了内部关联的产业生态，不遵从者难以整合国际供应链资源。不掌握技术标准的中国企业在国际市场上所处的竞争地位是不言而喻的。在这一轮全球智能制造大潮中，中国企业必须实现“弯道超车”，在相关标准制定过程中更多地参与进去。

第三，资源利用效率的需求。中国出口产品大都是初级产品，产品附加值不高，消耗大量资源。中国总体上是一个资源贫瘠的国家，石油、铁矿石等重要资源严重供不应求，需大量进口以弥补国内供应的缺口。国际企业及资本完全可以利用这一短期无法改变的态势，通过供应链上的多个因素制约、削减中国产品的国际竞争力。因此，通过智能制造，提高资源利用效率，增加产品附加值，降低制造成本，是中国制造企业获得国际竞争力的根本需求。

第四，国际化人才培养的需求。我国制造企业长期以来的过度低价竞争，导致在人才引进、使用、培养上缺乏投入，况且有些企业也不具备容纳天下人才的企业文化和管理基础，其根本原因还在于中国制造企业自身管理基础的薄弱和能力的欠缺。智能制造，为培养制造领域人才的国际化提供了机会和条件。

2.3.2 企业精益管理的需求

管理水平是企业资源作用发挥的基础，然而，制造企业智能制造过程中在市场、生产和服务等前端部门仍然存在以下七个问题：

1）客户信息管理。很多客户信息、线索信息都藏在销售人员的“口袋”里，销售人员离开后无从查证；通过各种渠道购买产品的客户数量多、类型复杂，管理部门希望获知每个产品的购买客户、使用客户、产品使用状态、再次购买需求等信息。

2）销售过程管理。企业缺乏一套销售管理体系，不能统一管理各个渠道从线索到订单的销售管理体系；企业管理者难以控制销售的客户拜访，销售拜访计划、执行过程和成果评估缺乏闭环管理，销售费用难以控制。

3）服务管理。产品销售合同重产品、轻服务，忽略服务交付管理过程，客户体验差，货款难收回；不能实时监控设备运行状态，无法做到设备故障发生前提前预警，通常故障发生后的维修成本更高；客户故障请求直接到制造商，售后服务、维修、退换货处理请求无法及时传达至各级经销、代理渠道。

4）产品管理。产品更新快，品类和型号多而复杂，前端营销人员需及时熟悉新产品，而新产品详细信息在后端设计或制造部门，前后端信息难以协同。

5）订单管理。为满足客户定制化需求，销售人员需要与技术、采购、商务等专业人员协同销售，稍有疏忽，就容易造成订单的产品方案或商务报价问题；企业管理者期望有完善的对商机立项、报价、投标、合同签署的评审体系，旨在预测合同，控制合同收入；销售人员负责合同签署和回款，订单生产和交付过程不透明，销售人员不仅难以快速答复客户交付进度，也难以制订回款计划以及准备应急方案。

6）采购和库存。缺乏及时而可信的销售订单预测数据，采购和库存管理人员难以根据客户需求制订适合的采购或安全库存计划，容易贻误合同交付；销售和服务人员需要及时了解产品库存状况，以期避免响应客户需求不及时、贻误商机或订单延期等状况。

7）产销协同管理。企业管理者关注能支持订单快速交付的产销协同管理模式，合同签署或合同变更后，能快速制订跨部门的生产交付计划，旨在控制成本，保障合同利润；生产资源计划管理精细度影响成本控制。

显而易见，企业要解决这些问题，就必须从精益管理、信息化、数字化、网络化等方面系统地实施智能制造。

2.3.3 企业智能工厂建设的需求

我国制造企业在推进智能工厂建设方面还存在诸多问题与误区。

1）盲目购买自动化设备和自动化生产线。很多制造企业仍然认为推进智能工厂就是自动化和机器人化，盲目追求“黑灯工厂”，推进单工位的机器人改造，推行机器换人，上马只能加工或装配单一产品的刚性自动化生产线；只注重购买高端数控设备，但没有配备相应的软件系统。

2）尚未实现设备数据的自动采集和车间联网。企业在购买设备时没有要求开放数据接口，大部分设备还不能自动采集数据，没有实现车间联网。目前，各大自动化厂商都有自己的工业总线和通信协议，OPCUA标准的应用还不普及。

3）工厂运营层还是“黑箱”。企业在工厂运营方面还缺乏信息系统支撑，车间仍然是一个“黑箱”，生产过程还难以实现全程追溯，与生产管理息息相关的制造BOM数据、工时数据也不准确。

4）设备利用率不高。生产设备没有得到充分利用，设备的健康状态未进行有效管理，常常由于设备故障造成非计划性停机，影响生产。

5）依然存在大量信息化孤岛和自动化孤岛。智能工厂建设涉及智能装备、自动化控制、传感器、工业软件等领域的供应商，集成难度很大。很多企业不仅存在诸多信息化孤岛，也存在很多自动化孤岛，自动化生产线没有进行统一规划，生产线之间还需要中转库转运。

究其原因是智能制造和智能工厂涵盖领域很多，系统极其复杂，企业还缺乏深刻理解。企业要根据企业的产品和生产工艺，做好需求分析和整体规划，结合企业内部的IT、自动化和精益团队，在此基础上稳妥推进，取得实效。

2.3.4 企业智能制造的现实需求

现阶段制造企业迫切需要实现智能制造，以增强企业综合竞争力水平。

1）车间/工厂的总体设计、工艺流程及布局建立数字化模型，并进行模拟仿真，实现规划、生产、运营全流程数字化管理。

2）应用数字化三维设计与工艺技术进行产品、工艺设计与仿真，并通过物理检测与试验进行验证与优化。建立产品数据管理（Product Data Management，PDM）系统，实现产品设计、工艺数据的集成管理。

3）制造装备数控化率超过70%，并实现高档数控机床与工业机器人、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等关键技术装备之间的信息互联互通与集成。

4）建立生产过程数据采集和分析系统，实现生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据自动上传，并实现可视化管理。

5）建立车间MES，实现计划、调度、质量、设备、生产、能效等管理功能。建立ERP系统，实现供应链、物流、成本等企业经营管理功能。

6）建立工厂内部通信网络架构，实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间，以及制造过程与MES和ERP系统的信息互联互通。

7）建立工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建立功能安全保护系统，采用全生命周期方法有效避免系统失效。

企业智能制造实施要点如下：

1）实施智能制造的组织，前期任务是组建一个知识资源开发小组。该小组由不同层次知识的智慧型专业人员组成，这个小组的使命是实施本企业的知识生产。知识生产的目的是知识分配，分配的目的是供不同层次的决策人员加以应用。

2）知识应用的主要情境，即反复性情境、变更性情境、交叉性情境、异步性情境。

3）离散制造企业智能制造的实施原则：需在两化融合或数字化车间技术基础上，自主开发新的、更深层次的关键技术——智能制造技术，建立起自我纠错、自我完善的“智力组织”，形成基于知识的“制造智能”。智能制造的实现是逐步的，直到覆盖整个生产过程。

智能制造需要在实施和发展过程中得到改善：

1）需引入智能识别技术，辨识并汇集出新的实体数据，以此消除因交叉作业而带来的产品质量退化。

2）需在数字化车间既有基础上设置分析推进系统，形成自底向上的闭环反馈系统，实现流程工业过程那样的实时感知，精准调控。

3）引入机器学习技术，提取交叉性知识和关联性规则，促进不同专业人员向多专业自适应方向发展，创新技术协同机制。

4）提高生产过程管控机制的时空分辨率，在数字化车间大规模网络化集成应用环境下，仅凭个人的智慧，如果没有细致的物流测量和设备监测，也只能做出大概的、宽时间分辨率的判断，故不能应对复杂、多变的局面。