背景介紹

關于工業4.0的概念介紹有很多，看起來就是在傳統的一些名稱前面加上了“智能”二字，例如制造變成了智能制造，工廠變成了智慧化工廠，物流變成智能物流等。并且增加了各種各樣的集成，還出現了非常熱門的名詞-CPS（Cyber-Physical Systems），這些是在工業4.0白皮書中提到的它的一些特性。

而如果我們結合實際的制造業企業，那么“工業4.0”則有一些更為具體化的特性。這里我簡單將其總結為六大特性：第一是大規模定制化生產；第二是大集成，不管是三大集成還是四大集成，這是按照企業內部的實際需求整合企業內部的軟件系統、硬件設施以及管理體系；第三是動態配置生產方式，這并不簡單，目前幾乎沒有企業能夠做到；第四是閉環控制，閉環控制是把現在通過信息化手段實現的單向的信息匯報或者信息傳遞升級到雙向的自動化的信息采集和自動化的控制；第五是虛擬現實和仿真的應用；第六是即插即生產，它是指設備和系統的順暢配置。

國內現況分析

首先來看一下工業4.0在國內的發展現狀（以下數據及圖表來自羅蘭貝格的分析報告）：

圖1展示了國內制造業成本處于上升的趨勢，中國雖不是唯一一個在制造業成本上面大幅提升的國家，但是對中國來說，成本的提升可能會導致中國在全球的制造行業中失去競爭優勢，因為國內的制造業成本已經非常接近歐美的水平。

圖2是國內不同的行業，比如機械、印刷、電子電氣工程，在數字化、附加值高低以及改變游戲規則、資源效能和管理運營上的不同表現。

圖3是中國機器人使用的情況。在該圖中我們可以看到欣喜的一面：中國在過去幾年內生產機器人的公司大幅增加，機器人應用的數量也在大幅增加。但是就總體水平而言，中國與一些發達國家相比還有很大的差距。

圖4展示了國內制造業企業在自動化應用領域的市場規模也在快速增長，遠高于國內的GDP，這些都告訴我們，國家在整體往工業4.0的方向發展，并且做出了很多的實踐。

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不同的行業在工業4.0實踐過程當中，其側重點也不完全一樣。大家可以看到，德國把它定義為第四次工業革命。如果回過頭去看前三次的工業革命，每次基本上都有一百年的時間跨度，假設一百年之后我們能夠整體達到“工業4.0”這個目標，那么我們現在還是處在一個非常初期的階段。也正如德國人所說，“工業4.0”是個愿景，我們并不期望我們的企業在短短幾年內就可以達到工業4.0的水平，但重要的是，大家都走在這條路上，并且朝這個方向去努力。

接下來看一下工業4.0協會在2015年對中國制造業在工業4.0進程方面的一個報告。

從上圖中，大家可以看到，在工業4.0的諸多需求因子中，排在第一位的是技術革新的需求，第二是生產成本的壓力，第三是組織效能的提升，第四位是智能化，第五是新的商業模式挑戰，商業模式其實是非常重要的，因為任何企業做出內部調整應該都離不開商業模式的一些變化，企業不太可能隨意地去改變它內在的一些東西，除非它有外部的一些動力的推動。

當然還有少部分是因為政府的推進，比如說國內的兩化融合戰略以及機器換人等一些政策的補貼會推動國內的一些企業做出一些新的嘗試。但是通過分析我們可以發現，政府的推進并不是企業主要的驅動力，而大多是企業因為市場的需求，其新的商業模式的需求，推動其技術革新而帶來一些新的實踐。

關于企業對將來的規劃，也即企業會在哪些領域展開一些實踐并且做出了一些預算。從圖中可以看到，自動化和智能設備是目前國內排在第一位的需求，第二是MES/ERP等軟件系統，第三是公司戰略，第四是標準化和模塊化，標準化和模塊化主要是在他們企業內部的標準化和模塊化方面的一些實踐，行業層面或者說是國家標準層面的不在這一范圍之內。接下來是精益和柔性生產體系，并不像我們想象的那樣“工業4.0跟精益生產是沖突的”，其實有些企業在推進自動化、信息化的同時，也并沒有落下精益生產。另外，我們很欣喜的看到，很多企業在大數據方面在做一些規劃，并且也有很多企業已經在做一些實踐了。

上圖中列舉的是一些企業在實踐或規劃過程中所碰到的問題。這些問題中排在第一位的是缺少人才，缺少人才可以分為兩個方面：一方面，他們內部現有的人才或現有組織結構滿足不了其新的設想；另外一方面，他們在市場上很難找到一些符合他們要求的服務商、咨詢機構或者人力資源等，因為這些在國內還是比較欠缺的。接下來是研發和創新能力不強、標準化缺失、沒有成功經驗可以效仿、資金壓力、領導不夠重視、安全防護風險未知。其中，安全防護風險未知在國內目前面臨的問題中是排在最后一位，但是在國外，尤其是德國，他們把安全防護風險未知放在非常高的位置，這主要是因為兩個國家在工業基礎、發達程度上不太一樣，所以大家面臨的問題也不完全一樣。

企業在“工業4.0”實踐或規劃中所期待的資源有哪些？從企業的反饋來看，第一是技術專家，這里是指企業所在行業相關的行業專家；第二是案例研討，國內或國際上目前可以拿出來分享的成功案例非常的少，如果你去看一個真的能稱的上“工業4.0”的樣板工廠，那么你得到的答案應該會讓你失望，我們可以看到，樣板學習目前比較多的是一些“3. X”的樣板企業。當然企業還希望獲得專業機構、平臺和一些優質服務商、精益體系、政府支持、人力供給機構等資源來幫助他們。

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接下來是三個案例，我并沒有選擇汽車主機廠，也沒有選擇非常優秀的歐美企業，而是選擇了三個國內的企業，來了解國內的制造業企業在工業4.0面前，他們考慮的問題是哪些，他們做出的實踐是怎樣的？

汽車安全件行業案例

第一個案例是做汽車安全件的一個集團公司，其旗下有多個工廠，現在希望獲得歐美合資廠在國內的一些新項目的機會，目前已經獲得本土主機廠的一些項目，他們想要做的更好，獲得更多優質客戶的新訂單。其目標獲得優質客戶的體系認證，當然他們已經被一些客戶認證或者審核過多次，所以他們現在非常強調產品的追溯，它的正方向的追溯，單件產品的追溯，因為它是一級式控件，所以其對質量管理、模具管理都非常的重視。

當然，在對PLC系統集成上，他們也需要去做這些事情，因為他們現在所布局的生產線非常離散，這源于其不同產品成立的時候都是以一個產品建立一個小范圍的生產單元來為某一個項目來服務，而工廠內部有非常多的生產單元、相互之間的設備，其在設備采購過程中考慮的也不是太系統太長遠，所以設備整體被集成的情況非常的困難，而且他們當初在選擇供應商時并沒有在一些商務合同或技術標準上要求這些供應商在將來為他們提供支持，來幫助他們去做系統集成的事情。所以當這家公司提出來提升自動化整合的時候，他們在建立工廠數據總線過程中會非常麻煩，這在于其對這些不同供應商提供的裝備、控制器，不能及時的獲得開放的協議和數據接口，所以花了很多的時間去跟這些設備供應商交流。

最終，他們花費了非常多的時間，付出了很大的成本來建立生產線上的數據總線，在此基礎上集成了MES和ERP系統，當然，他們在集成MES系統的過程中也做出了一些抉擇，原因是在他們之前幾年獲得這些生產單元時，一些生產單元提供商都提供了生產單元級別的MES系統，而這些系統在他們需要作出大的規劃的時候就成為一個雞肋。它能夠滿足單個生產單元的工單執行管理的需求，但是它沒法做到整個工廠級別的生產管理的要求，而要推倒重來它就要面臨著重復投資，當然最后的抉擇他一定是投入了新的資金、人力來實現整個工廠級別的EMS系統，所以把老的小的離散的系統進行了徹底的切換。

這家企業在“工業4.0”這個概念進入中國的時候也是非常的關注，但是他們認為自身是非常務實的一家企業，他們明白“工業4.0”在不久的將來，他們需要去規劃一些跟“工業4.0”相關的實踐，但目前，他們還是把重點放在逐步改善的階段，他們考慮的是其目前的生產現場跟客戶的審核相比還存在哪些缺陷，有哪些地方還沒有滿足客戶的需求，他們會在這個領域去做一些解決問題式的改善，與此同時他們會去看這些改善是不是跟工業4.0所要求所設想的愿景相符合。

汽車電子行業案例

由于與電子行業相關，這家企業的主要目標是建立能力，能夠實現客戶化訂單的生產。具體來說，它關注的是快速換模、快速換線等的實現，能夠讓它的生產線上的某一些裝備動起來。雖然沒有說讓這些設備自動的去調整他所在的工位，但是可以使他能夠在人的幫助下快速地進行換模換線。然后能夠做到智能排產，能夠利用大數據對它原有的定量的排產進行一些定性的修正。

與此同時，相比其他行業，例如機械加工、裝配行業等，電子行業的自動化能力會高一些，數據交互能力也更強，因此成本也會相對低一些，所以他們在考慮一些讓產品智能化，讓生產線高度自動化，然后能夠在不久的將來實現一部分的設備自主調整的能力。這家企業在大數據方面花了很大的力量，他們引進了海外的大數據的專家，這些專家不僅是熟悉大數據和這個行業，非常重要的一點是它能夠在你建模的時候，考慮到這個行業的背景，這個行業所需要分析的模型。你所積累的數據是不是能夠在將來為你所分析所應用，能否帶來價值，你需要在積累數據的時候充分考慮到每一個數據它所涉及到的背景信息，否則將來你在進行數據應用的時候，應用范圍和深度就會受到非常大的影響。

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汽配機械加工行業案例

這是為汽車主機廠提供其中一個機械部件的一個集團公司，在多個主機廠附近建工廠，為國內外各大主機廠供貨。這家企業同時在做兩件事情，一是對現有的老的工廠做改善，通過逐步改善的的方式，主要是做了工業物聯網，裝載了EM S系統，應用了一些機械臂，降低了一小部分的功能。另外其建立了一個全新的工廠，對所有工藝、裝備、信息化系統、管理體系全部做了新的設計，跟老的工廠完全不同，在老的工廠做改善的時候，新的工廠從他們管理層角度上提出了要大量減少現場功能的要求，并且要讓產品落地，完全實現上下游的集成，一般來說，拉動式生產都體現在工廠內部，但這家企業提出，從客戶到這家公司再到公司的下游，要求實現整個產業鏈的拉動式生產，這非常不容易。

當然，自動智能排產戰略控制室可能會在這個新工廠里體現出來，但是他們目前還沒有考慮到柔性生產，因為主要是根據汽車行業主機廠給過來的這些訂單，還是大規模的生產方式，所以它在商業模式沒有大的變動情況下并沒有提前去做這樣的調整，主要也是考慮到投資回報期的問題。這家企業所擔心的問題是兩個：一是跟前面的調研報告一樣，內部和外部的人才儲備目前都非常的欠缺，很難找到優質的在工業領域非常有前瞻性的人才；二是判斷汽車行業在柔性定制化方面的需求，市場變化的速度到底有多快，在什么時間階段它需要作出調整。

針對以上三個案例總結了幾個關鍵字，分別是：閉環自動化管理、混線生產、產業鏈的拉動式生產、模擬仿真輔助、接近實時的數據處理/響應、管理體系影響解決方案……雖然大家都在談聰明的生產，但是實際上前面三個企業在這個領域這個方向上邁出的步伐有大有小，特別是在大數據領域，你要讓生產方式變得比較智能，那么大數據是不可缺少的一個因素，實際上工業大數據的應用在國內還是非常初步的階段。

對企業相關實踐的建議

關于工業4.0實踐方面的建議，個人聽得比較多的是要從商業本質出發。雖然我們知道有很好的愿景，但是這個愿景我們在什么時間點去實現它，我們整個行業的水平是不是具備這個條件，這跟我們的商業本質相關。另外，在實踐的過程中我們要考慮的東西實在是太多了，包括投資、技術、管理體系、客戶需求等，我們不能只是希望做到CPS就立刻去做。

當然，國內的企業家們他們不缺乏相關平臺去獲得這些新的知識，但是他們更多的是希望能夠看到一些好的案例，但是好的案例在市場上不是太多，特別是號稱能夠達到“工業3.5”以上的案例也非常少見，更不用說達到“工業4.0”的。不過，這并不妨礙我們去做橫向的交流，無論在失敗的例子還是成功的例子上，我們或多或少能夠獲得一些收益。

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課堂問答

Q：在工業4.0領域的人才培養上，中國目前還有哪些不足需要改進？

A：我認為在全球都面臨著同樣的問題，包括德國也是。如果你問德國工業設計的工作組或者工程院，其有沒有系統的工業4.0的培訓教材，盡管他們有一部分這一領域的教材，但是他們目前也拿不出完整的體系。國內在IE工業工程方面，首先學校里面開設這一課程的時間不是太長，所以目前的很多制造業企業引進了工業工程的職能，但實際上這些人才的招聘，可以選擇的工程師非常少。換句話說，如果我們要找“工業4.0”方面的綜合性人才是非常困難的，因為如果我們垂直按照專業領域劃分，它涉及到工業工程、在線監測、物流、機器人等領域，如果要有一個人能夠綜合覆蓋這些方面則不太可能，比較現實的還是在各個細分領域找到合適的專有人才。

Q：大數據在工業4.0的進程中扮演什么樣的角色？在產品開發、定位中能起到什么樣的作用？如何推進定制化設計和生產？

A：其實除了大數據，我們企業內部存在各種各樣的數據以及數據分析的一些工具，例如報表、商務智能工具等，我認為這些工具是定量數據收集和分析的一個工具。而大數據帶給我們的是定性的修正，它對趨勢的判斷可能不是100%正確的，也并不會給一個準確的結果，但是它針對之前定量分析出的結果做定性的修正。當然，一般來說。大數據的特性包括數據量的大小、處理的速度等等，這是技術上的一些特性。但是從我個人角度，我更愿意把它看作是定性分析的一個輔助。大數據可以應用的領域非常廣泛，每個行業用的方法也不完全一樣，如果要把它放在定制化設計上面，我覺得它可以在足夠數據積累的基礎上提前對相關生產做出一些判斷，提前準備物料，提前對工藝做出調整，它是對趨勢的判斷，對定制化需求的修正和預測。當然，在具體應用上，我們還要看實際的情況而定。

Q：實施工業4.0與傳統方式生產對比，結合目前中國國情，是否已經可以帶來綜合成本的節省？

A：我認為，目前國內的實際情況，對大部分企業來說，實施工業4.0目前還是增加綜合成本，其中一個案例就是，在一個工廠在考慮做智慧化工廠的時候，它算下來投資回報期將近6到8年，最后導致不得不降低整個新工廠建設的期望值，來確保投資回報期控制在3年左右。這也是為什么大家現在看到的一些比較好的案例是一些解決方案提供商他所建立一些樣板工廠，因為他可以通過銷售它的解決方案獲得一些額外的補償，但是這個工廠本身的實施是不是能帶來比較短的投資回報期我覺得還是個問號。但是在一些行業中一些比較小型的企業內部在合適時間它應該是可以的，并不能絕對的說這些工業4.0實踐都是帶來大的成本的提升，我相信還是有一些案例，它是有一些比較正面的收獲的。

Q：“工業4.0”意味著現在的工程師的角色進行轉變，我們應該從哪些方面入手提升？

A：對工程師來說，“工業4.0”意味著其管理模式將發生變化，對他的要求也發生了一些變化。比如，生產現場的班組長，他管理的是一些工人，那么將來他要管理的就是一堆機器；工藝工程師他現在所要做的是在設計軟件上去編制它的工藝過程，去修改它的工藝過程，這個時候都是按照他的經驗，根據他學到的一些知識來做這些設計，那么將來在一些輔助系統下面，他可以在不同的選項，機器產生不同的工藝流程的下面提供不同的選項，那么我們的工程師只要從中去選擇合適的路徑、工藝應用于生產現場即可。

Q：現在都在說“工業4.0”、“互聯網＋”、“中國制造”，它們之間有什么關聯，如何有機結合產生效應？

A：這三個不太一樣，“工業4.0”是德國提出來的，對將來制造業的一個愿景，一個新的模式。“互聯網＋ ”和“中國制造”是中國提出來的戰略，“互聯網＋ ”強調我們在互聯網應用領域在不同領域上的應用，包括：互聯網＋農業、互聯網互聯網＋商業貿易、互聯網＋制造等。“中國制造2025”是中國在“工業4.0”之后提出來的三個十年的目標，能夠把中國制造的水平提升到全球領先制造業大國，其中有非常具體的一些實踐領域，比“工業4.0”更加具體，但它的時間跨度比“工業4.0”要短一些。相對來說“中國制造”更加務實和具體一些。

Q：工業4.0的實施，究竟能給我們的社會帶來怎樣的變化？是機器智能時代代替人類，還是人類整體發展需要提升？

A：我覺得工業4.0帶給整個社會的應該是非常正面的影響：可以幫助一些小型的創業團隊、小型的公司在制造業領域占有一定的地位，能夠滿足定制化生產一些高質量產品的需求，這些需求不一定通過現在一些大型的企業來提供，這給一些小型企業帶來了非常大的商業機會；而如果整個工業4.0水平的四個層面都實現的話，那么我們的生活將非常便捷。我們現在說或做需要付出高額代價獲得一些定制化的商品，定做的服裝也好、定制化的汽車也好，在將來，我們可以用比較低的成本來得到我們想要的這些商品，也可以用比較少的等待時間來獲得我們想要的這些產品，而且這些產品能夠符合或者說滿足我們個性化的一些需求。這時候這些制造業企業面臨的用工問題也會得到大量的緩解。關于是智能機器代替人類還是人類整體發展需求提升，我覺得我并不擔心這個問題，因為機器人也是由人生產出來的，它會有變化和優化的機會，但是整體來說還是在我們人類的掌控之下，機器智能化還是為人類服務的。