杨学山：互联网+时代的智能制造
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时间:2016-08-31 08:24:50
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北京大学教授、原工业和信息化部副部长杨学山从定位、分析、路径三个方面讲解了《互联网+时代的智能制造》——先讲定位，这个题目《互联网+时代的智能制造》是一个十分大的题目。从不同的角度去看有不同的图像，我认为讲互联网+时代智能制造，首先一个十分重要的就是定位。首先从制造角度来看，智能制造落脚点是制造，制造有狭义和广义之分，狭义是指一个具体的制造过程，广义的包括和制造过程上下连接的供应链以及延伸到最终用户的需求。智能制造为制造服务，从智能制造研究和讨论的范畴看，又可以分为不同的角度。首先是智能制造在今天一般既包括狭义制造的部分也包括广义制造的部分，还包括了与此相关的商业模式、创新模式、管理模式的变革等相关内容。除了这个定位之外，还有一个互联网+，互联网+时代的智能制造，要在互联网环境下来讲智能制造。第二部分分析，从微观的离散制造数据链分析来讲，我们应该有一个场景，这几年我去了一些离散制造的企业，这些企业有自动化程度还不错的，也有自动化程度一般的，也有自动化程度很低的，我们讲智能制造的时候，我们一定是自动化的基础上去讲的，也就是说我们连自动化都没有，智能制造在制造这个环节就无从谈起。所以当我在看这些车间的时候，我想的一件事情就是如何使得这个车间的制造过程从2点几、3点几，跨越到4.0、到智能制造这样一个过程。这个过程中，即使是在狭义离散制造过程中，我们还是需要根据具体情况再进一步的区分，我们首先要分析的就是下一步智能化要做的是这样一个车间中，或者这样一个制造流程中的哪一段？哪一个环节？是物流的环节、还是机舱之间衔接的环节？是产品设计和工业设计和工艺和流程结合的环节？还是在这个过程中把什么样的人替代的环节？这是分析的起点。其实分析的起点很简单，就是我们要确定一个系统，确定一个系统的边界，确定一个给定系统范围和边界中它的要素。对于数据链自动化来说，要确定把已经存在的系统朝着目标系统走的时候，需要什么样的数据，这些数据现在已经数字化的有多少，没有数字化的有多少？没有数字化的又需要什么样的方式才能数字化？已经数字化的需要通过什么样的过程变成数字的无缝对接？但是更重要的是还没有数字化的数据，而且这个数据如何采集？如何变成新的系统可以计算处理分析用的数字化的数据？这是一个更加复杂的任务。我们看自动化程度不是特别高的车间工程流程当中都是有人在里面，有人进行分析进行动作使得生产过程衔接起来，而自动化的制造链条就需要把人做的数据化，把它的动作数据化变成新的机器自动化可视化的模型。当我们做好这个以后，基础就有了，我们还需要有模型，使得新的过程效率更高质量更好。这个模型需要大量的同一个环节重复的数据才能构造模型，才能优化，才能有恰当的算法，所以第一步要把系统分析好，第二步要把系统里面相关的数据链环分析出来，第三步把模型算法构造出来，第四步把这样的东西变成软件，第五步把这样的软件变成系统，但是当我们把软件变成系统的时候，我们已经超越了纯数字的流程。生产线的状态走向智能化生产线的过程，第一要考虑的是最关键的要素——市场，你今天的产品和创新使得你的市场份额保持不变并且有所扩张；第二件事情是效率和成本，我们一定要不断降低成本，当然还有保证质量和塑造品牌。说到底就是一句话：企业在今天现实的产品，现实的市场，现实的竞争条件下，如何提升竞争力？如何通过这样的工作对生产线做一定的改造，通过这样的改造使得我们的制造能力创新能力管理能力市场能力得到提升，使我们的市场扩大成本降低利润上升，这是考虑的最主要的问题。很多人一说互联网+智能制造就会讲互联网+对我有什么样的冲击，可能讲智能制造都是什么样的模式，但是我们真正起步的路径一定是基于企业的竞争力企业能力的提升，基于企业当前面临最关键的问题是什么？解决这个问题智能制造能贡献什么？什么时候能贡献这个价值？不是企业出现问题的时候才能贡献价值？这时候价值已经没有用了，所以围绕企业的核心竞争力和能力的提升，围绕企业的关键问题和解决关键问题的基础来做。关于路径，说三句话：第一句话一定要根据自己企业情况实事求是的去做，目的一定是提升你的核心竞争力和你的各项能力；第二句话我们只要有心，一定可以做到，并不复杂，第三句话一定要指导培养或者把自己变成可以做成这些事的人。
