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近日，德勤發(fā)布《中國智造，行穩致遠——2018中國智能制造報告》，對一百多家來(lái)自汽車(chē)、裝備制造、電子電器等行業(yè)的大中型企業(yè)進(jìn)行調研。調研發(fā)現，中國工業(yè)企業(yè)的數字化能力明顯提升，智能制造在效益產(chǎn)生方面的貢獻明顯增加，且中國工業(yè)機器人的需求增長(cháng)強勁，已成為消費大國。

新興技術(shù)的成熟、國內對新技術(shù)的接受度之高顯然已大幅促進(jìn)了其落地應用的步伐，智能音箱等智能終端產(chǎn)品對消費者來(lái)說(shuō)已耳熟能詳，但工業(yè)企業(yè)中智能制造所帶來(lái)的影響對于多數人來(lái)說(shuō)仍然比較陌生。在本篇文章中，億歐智庫通過(guò)解讀德勤此份報告，分析工業(yè)企業(yè)中智能制造的部署策略。

首先，報告中指出，“智能制造是基于新一代信息技術(shù)，貫穿設計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動(dòng)環(huán)節，具有信息深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、控制自執行等功能的*制造過(guò)程、系統與模式的總稱(chēng)”。

也就是說(shuō)，智能制造涵蓋了從制造智能化產(chǎn)品、利用智能技術(shù)提供服務(wù)到在生產(chǎn)過(guò)程中利用智能技術(shù)的一系列過(guò)程。如今，價(jià)值鏈的重構以及分工調整已迫使企業(yè)布局智能制造，以保障自身地位。傳統制造企業(yè)將智能化轉型提升至戰略地位，各大技術(shù)公司間相繼展開(kāi)戰略合作，提供系統的解決方案能力。中國智能制造毫無(wú)疑問(wèn)已進(jìn)入高速成長(cháng)期，工業(yè)企業(yè)開(kāi)始發(fā)力智能制造。

德勤調查了企業(yè)對智能制造部署的重點(diǎn)方向，總結出五大重點(diǎn)：數字化工廠(chǎng)、設備及用戶(hù)價(jià)值深挖、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、重構商業(yè)模式以及人工智能。

數字化工廠(chǎng)

智能制造是以數字作為核心驅動(dòng)力的，在各個(gè)制造環(huán)節中數據的收集無(wú)疑占據著(zhù)重要地位。故此，無(wú)論是生產(chǎn)數據、產(chǎn)品數據還是上游的供應商數據的積累都是企業(yè)的主要任務(wù)。通過(guò)數據的積累，以信息技術(shù)作為支撐，實(shí)現制造中各個(gè)環(huán)節的串聯(lián)可以快速建立起合適的模型，為企業(yè)生產(chǎn)制造提供指導。通過(guò)此數字化工廠(chǎng)的建立，企業(yè)才能提高決策準確性。

而在數字化工廠(chǎng)的建設中，打通數據流、實(shí)時(shí)觀(guān)測數據變化的指導意義重大：通過(guò)數據變化可以對生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現業(yè)務(wù)、工藝以及資金流程上的協(xié)同，并合理配置資源。目前，在被調查企業(yè)中高達62%的企業(yè)已打通從生產(chǎn)計劃到執行，再到現場(chǎng)設備的數據流。而航空航天領(lǐng)域由于制造精密、質(zhì)量管控力強，該領(lǐng)域內企業(yè)的數字化工廠(chǎng)建設能力普遍較高。

設備及用戶(hù)價(jià)值深度挖掘

設備價(jià)值挖掘是指在各個(gè)環(huán)節產(chǎn)品、設備相關(guān)服務(wù)效益的提升。如研發(fā)設計更智能化的產(chǎn)品、銷(xiāo)售階段提供設備相關(guān)金融服務(wù)、售后階段基于產(chǎn)品收集并監控數據，從而進(jìn)行性能分析等，挖掘更多服務(wù)機會(huì )。用戶(hù)價(jià)值挖掘則是以滿(mǎn)足客戶(hù)個(gè)性化需求為核心，進(jìn)一步降低成本、提升效率。典型例子如C2M模型，不同于以往企業(yè)生產(chǎn)制造再進(jìn)行銷(xiāo)售，C2M模型在企業(yè)研發(fā)設計之前接收到用戶(hù)的分散、個(gè)性化需求，通過(guò)針對性下單、生產(chǎn)制造，不僅更好地滿(mǎn)足用戶(hù)，而且大大減少了中間環(huán)節的浪費。

如今，在競爭程度愈發(fā)高、產(chǎn)品定價(jià)更透明的產(chǎn)業(yè)內，深度挖掘可以產(chǎn)生新的價(jià)值來(lái)源。報告顯示，62%的企業(yè)正在積極部署設備及用戶(hù)價(jià)值的深度挖掘。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

實(shí)際上，面對高昂的云部署成本，在其未能創(chuàng )造核心價(jià)值之前，企業(yè)普遍對云部署積極性不高；國內工業(yè)制造業(yè)同樣如此。如今，智能制造中系統需要實(shí)現的感知、分析、決策等能力均涉及物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)，迫使企業(yè)開(kāi)始利用傳感器及物聯(lián)網(wǎng)平臺收集數據，并進(jìn)一步利用大數據能力分析。其應用場(chǎng)景從設備監控管理、了解產(chǎn)品如何被使用到創(chuàng )新服務(wù)均有涉及。

目前，47%的企業(yè)正在部署工業(yè)云，其中電子電器行業(yè)的傳感器和平臺應用為普及，我們猜想其主要是由于該領(lǐng)域需要與消費者建立更為緊密的聯(lián)系。

重構未來(lái)商業(yè)模式

除實(shí)現智能化流程，幫助企業(yè)降本增效外，智能制造還可以應用于企業(yè)產(chǎn)品及服務(wù)的創(chuàng )新中；而且，非常具有創(chuàng )新力的創(chuàng )業(yè)公司的不斷涌入也在挑戰傳統企業(yè)的地位。由此，企業(yè)需要重構商業(yè)模式，實(shí)現價(jià)值。

目前，工業(yè)企業(yè)商業(yè)模式定位以平臺型、規?；ㄖ?、“產(chǎn)品+服務(wù)”、知識產(chǎn)權四種為主。平臺型商業(yè)模式是立足于垂直行業(yè)，提供多種軟件服務(wù)，搭建生態(tài)系統；規?；ㄖ颇Ｊ绞侵笜I(yè)務(wù)領(lǐng)域的橫向拓展；“產(chǎn)品+服務(wù)”指圍繞客戶(hù)需求，探索新的解決方案；知識產(chǎn)權模式指通過(guò)的申請來(lái)建立技術(shù)壁壘，占領(lǐng)市場(chǎng)。其中，選擇前三種戰略來(lái)布局企業(yè)數量較多，分別達到30%、26%及24%。但各種模式之間挑戰也不盡相同。

人工智能

人工智能對工業(yè)的影響主要來(lái)自?xún)煞矫妫和ㄟ^(guò)將人工智能運用到生產(chǎn)流程中，智能把控質(zhì)量，提高生產(chǎn)效率；二是創(chuàng )新產(chǎn)品及服務(wù)的研發(fā)。

目前，國內制造業(yè)的自動(dòng)化程度越來(lái)越高，在機器人的應用數量上更是居于*。通過(guò)進(jìn)一步實(shí)現機器學(xué)習，結合大數據，可以提高生產(chǎn)線(xiàn)的配合度，減少生產(chǎn)問(wèn)題；如流程自動(dòng)化、質(zhì)量監測等。而通過(guò)*顛覆自有產(chǎn)品及服務(wù)本身，深度結合人工智能技術(shù)，設計具有感知、判斷能力的產(chǎn)品則更具競爭力；典型例子如自動(dòng)駕駛。

調查中指出，一半以上的受訪(fǎng)企業(yè)已經(jīng)在制造和管理流程中運用人工智能，46%的企業(yè)有制造人工智能產(chǎn)品及服務(wù)的計劃。而行業(yè)分布中，汽車(chē)及汽車(chē)零部件領(lǐng)域中人工智能的部署比例遠高于其他。

實(shí)際上，我們也可以看到，人工智能的落地應用探索越來(lái)越多，市場(chǎng)接受度也比較樂(lè )觀(guān)。AI成為近幾年創(chuàng )業(yè)、資本市場(chǎng)的高頻詞，AI領(lǐng)域更是出現多家獨角獸企業(yè)。而且，人工智能企業(yè)的營(yíng)收逐年提升。如果能跳出自動(dòng)化機器人的局限，大膽嘗試更多的人工智能產(chǎn)品和應用場(chǎng)景，人工智能的發(fā)展很大概率上會(huì )保持著(zhù)這種高速增長(cháng)。