工業4.0概念的推廣，智慧製造2025戰略的實施，市場競爭環境的變化，各類新IT技術的不斷湧現，各類企業尤其是製造型企業紛紛開始企業數字化轉型，踐行智慧製造之路。此頭條號以IT部門的視角，重點關注製造業行業、企業及個人在奔向智慧製造的實踐中，對智慧製造的學習理解、思考總結和經驗分享。在此開篇中從總體角度討論IT部門作為企業內部推進智慧製造的責任部門如何引領企業奔向智慧製造，今後將結合實際經驗分列文章逐步深入探討。

圖1. 企業推進智慧製造實施與管理框架圖

什麼是智慧製造？簡單說就是新工業技術推動下的更具效率的製造組織方式。 新工業技術在現在來說包括物聯網、雲端計算、大資料、3D列印、機器人、VR/AR/AI，甚至區塊鏈等，這些新技術有機的、多層次的滲透到組織各業務單元，推動整體制造業務效率的提升。同以往工業1.0機械化、工業2.0電氣化、工業 3.0自動化 時代一樣，依然是以低成本、高質量、短交期的滿足客戶需求為終極目標，依然服務於組織戰略目標的實現，只是在智慧製造時代的生產方式有了更多智慧特徵，具有更廣泛的資訊感知（資料採集）能力，更多的自動控制和決策（基於資料）功能，這些智慧特徵將推動製造企業由生產型到服務型的轉型。

智慧製造的推進依賴於良好的企業運營，明確有效的企業戰略規劃為智慧製造的落地提供了方向，精益理念的貫徹執行是智慧製造實施的基礎。企業戰略規劃是各業務單元運營的指揮棒，戰略規劃的目標通過各類KPI分解到各執行單元，智慧製造在協助各業務單元KPI的達成中可以起到重要作用，比如大資料應用協助更精準的市場預測和產品投放，各類計算機輔助工具（CAD/CAE）、模擬技術推進研發效率的提高， PLM用於協同研發和製造等全產品生命週期的管理，ERP/MES分別在計劃層和執行層面對各類資源進行排程和管控進而以最小的資源消耗達成客戶交付，智慧裝備的應用對於改善質量、提高效率的作用更是顯而易見。精益理念的核心是消除浪費，智慧製造是在精益的運營模式下，通過資訊工具的使用更進一步的消除浪費，提高效率。智慧製造和精益理念相互作用，逐步深入，不斷把製造業的成本、質量和交付推向極致。

有了良好的企業運營環境，還需要有可行的智慧製造推進規劃。智慧製造的規劃是企業戰略規劃的一部分，需要綜合考慮企業執行狀況，市場環境，財務能力，資訊化現狀等因素，長遠規劃，分步實施。規劃的內容涉及到產品智慧化，管理智慧化和裝備的智連化。技術的發展為產品的智慧化提供了更多可能，產品可以從更多角度為使用者提供更多的增值服務，智慧電錶可以自動上報電錶讀數從而避免人工抄表，智慧交通燈基於交通流量的資料分析優化紅綠燈切換時間，最大程度上優化交通流量，未來還有更多的智慧產品可以使使用者直觀的體驗到智慧製造的發展成果。管理智慧化旨在通過PLM，ERP, MES等諸多系統，雲端計算、物聯網、大資料等多種技術手段對從客戶需求到研發到製造到供應鏈到產品交付及服務的全價值鏈智慧化升級。裝備的智連化是生產裝備的智慧化和互聯互通，生產裝備不僅僅是生產的工具，它是先進製造技術，資訊科技和智慧技術的整合和深度融合，也是工業資料的重要來源。這些工業資料為各類生產資源的自協同提供了可能，也為裝備的自我優化打下良好基礎，生產裝備和AI/AR/VR/BI等技術的融合為未來智慧裝備的發展提供了廣闊的發展空間。

再好的規劃也需要通過落地發揮價值，如何保障智慧製造規劃的落地？合格的人才和組織建設是基礎，優秀的專案管理能力是關鍵。智慧製造的落地要善於利用三個層次的人才，引領部門內部人才，公司各職能領域的人才和外部人才。作為公司內部引領智慧製造實施的部門，要有人對智慧製造有全面的理解和前瞻，能結合公司現狀、市場狀況制定未來數年的智慧製造發展規劃，能整合公司內外部資源推動這些規劃的落地和運營；公司內部各領域的專業人員才是對業務理解最深入的人，才是最瞭解需求的人，組織職能製造實施的過程中要充分調動這部分同事的積極性，發揮他們的作用，可以考慮在公司設立智慧製造推進委員會，把這部分人納入到委員會中，從管理體制上保證他們可以發揮作用；外部顧問相對於公司內部資源可能有更廣闊的視野，要善於借用外部資源為公司建設添磚加瓦。優秀的專案管理能使各類專案的實施處於可控狀態，是智慧製造專案落地的保障。

智慧製造專案的落地往往只是其發揮作用的開始，要使之持續有效的支援業務運營，還需要建立規範化的運營規則。規範化運營的基礎是合格的人力資源，必要的財務預算；然後是系統預防機制的建立，比如通過FMEA對可能導致系統運營問題的各種因素進行分析，提前採取應對措施予以避免，或者建立起系統監控機制，一旦有問題發生可以自動提醒處理；最後提前規劃好一旦出現系統運營問題的應對機制，比如對於IT方面的系統問題是否有備份方案，如果是業務流程問題，是否有降級模式等。此外變更控制管理流程的建立可以使系統的優化改進處於有序狀態，也需要格外重視。

系統落地並執行一段時間後，如何評估智慧製造專案是否在如預期發揮作用，各支援部門是否積極按照操作和支援規範保障系統正常執行？KPI的定義及釋出可以直觀的展示系統執行狀態。KPI可以從系統和人兩個方面進行定義，系統角度關注 系統本身的執行狀態，比如對於資料採集功能，可以定義KPI關注採集的完整性；而人的角度更多的關注系統操作和支援人員是否按照操作規程執行，比如主資料是否及時錄入，資料備份是否週期性的測試等。智慧製造各子專案的使用是個長期的過程，如同溫度計監控溫度一樣，KPI的持續釋出與監控也是個長期的過程，對保持系統健康有很重要的作用。

什麼樣的人能引領工廠智慧製造發展？

奔向智慧製造

如在開篇中談到的，合格的人才和團隊是是智慧製造落地併發揮作用的基礎。我們要善於利用三個層次的人才，智慧製造引領部門的人才，公司各職能領域的人才和外部人才。其中引領部門是智慧製造推動的核心部門（它可能是IT部門，也可能是製造工程部門），負責智慧製造的整體規劃，組織規劃中各子專案的實施落地，保障已經實施的系統正常執行及不斷優化，合格的智慧製造引領部門人才就顯得尤為重要。本文將重點討論智慧製造引領責任人的能力需求，要具備什麼樣的知識儲備和技術能力才是理想的能承擔引領公司智慧製造發展重任的人員。

圖一、智慧製造推進責任人能力需求模型

能力的需求依賴於根據公司實際情況定義的智慧製造規劃，不同的公司可能規劃不同，應用環境不同， 那麼對應的能力需求也不盡相同。本文以比較通用的智慧製造應用框架為基礎進行討論（如圖一左側所示），其中不同的層級對應解決工廠不同層級的問題，時間維度從長到短，業務執行的顆粒度也逐步變細，為了和不同管理層級的使用者進行順暢的溝通，並理解使用者需求，作為智慧製造推動人員需要對多個管理層級涉及的業務領域知識有所瞭解甚至理解。同時為了推動業務方案通過系統實施落地，對應的管理和技術能力也是必須的，如圖一右側所示列出了作者所認為的每一層級所需要的業務知識、管理和技術能力需求，供參考和討論。

智慧製造應用框架在這裡是分為四個層次：裝置層（從資料採集的角度進一步細分為生產裝置-PLC-監控與採集三個層次）、製造執行層、研發與計劃層、資料分析層。裝置層是實際執行生產並實現增值的地方，在自動化時代生產裝備的生產效率已經有了很大提高，但智慧製造時代對裝置的資料採集、自動化的深度協同提出了更高的要求；製造執行層的存在進一步優化各類車間資源的排程和管控，為裝置層的生產創造條件；研發和計劃層的管控時間跨度相對製造執行層更長，從更巨集觀的角度根據客戶需求進行產品設計，對內外部供應鏈進行規劃，並與製造執行層系統互動，達成客戶交付，滿足公司財務目標；大資料分析應用是智慧製造區別於傳統IT系統的重要特徵，它的資料來源於多個層次，通過抽取整合儲存後，對資料進行建模分析，實現從資料到知識到決策的管理支援。

下面分別從業務知識，技術和管理兩方面討論引領工廠智慧製造發展所需要的知識結構。

圖二、智慧製造業務知識

1. 業務知識

對應於企業的運營管理體系，不同的管理層級需要的知識積累和能力是不一樣的，相應的智慧製造應用框架的不同層級要解決的業務問題也不盡相同，考慮到智慧製造的規劃實施是全方位的，作為智慧推動人員對各個層級的業務知識都要有不同程度的涉獵。

大資料分析層更多的面對中高層管理人員，幫助管理人員從大量資料中提煉出知識，進而輔助決策。企業戰略規劃是怎樣的，規劃是如何落地的，企業組織結構是怎麼設定的，各部門如何進行考核並協同達成企業目標，公司各層級又是如何做決策的等等，要具備從公司管理層角度思考的能力，這樣保障規劃和實施的大資料應用場景是可以為管理人員服務，可以發揮應有的價值；

研發與計劃層覆蓋了客戶需求採集，產品研發與設計，並驅動內外部供應鏈及生產製造，是製造企業運營管理的主體，也是對企業運營成本影響最大的部分。智慧製造責任人對研發流程，供應鏈管理，生產計劃及物流，工藝過程，客戶交付及服務流程要比較熟悉，對財務管理尤其是各業務階段的成本資料採集及優化都需要有深入理解，和各業務部門人員保持頻繁的溝通交流，能對業務運營過程中的痛點有所體會，從跨業務領域、跨部門的角度去審視價值鏈，追求整體價值最大化的業務方案，進而定義出有效支撐業務運作的IT系統，且確保系統間資訊互動簡單、有效。

製造執行層要求推進人員有一定的生產運作管理知識，尤其熟悉精益製造理論並應用。製造執行層的目標是以最小的成本代價，最高的產品質量，最短的生產時間滿足客戶需求，其管理顆粒度較之研發與計劃層更細，生產工單的生成，計劃排程，物料派送，工藝過程，生產質量，生產裝置，車間員工，倉庫管理，成品報產及客戶發運等都可能影響產品的成本質量及交付，這些領域知識需要有所涉獵。

圖三、智慧製造技術和管理需求

2. 技術和管理能力

工廠業務領域知識的瞭解和掌握為業務需求向智慧製造方案的轉換打下了良好基礎。在將業務需求轉換為智慧製造方案並落地的過程中，較強的技術和管理能力是需要具備的。我們從下面5各方面闡述需要的技術和管理能力。

首先要具有規劃整合能力，這體現在智慧製造戰略的制定及落地上。智慧製造戰略是服務於企業戰略的，如何基於成本、公司現狀及各種資源約束規劃出效果好、可執行性高的智慧製造戰略是有一定挑戰的；而在規劃落地的過程中，從業務互動來說涉及到多個部門、多個層級的業務梳理整合和溝通，從技術上來說涉及不同規模、技術型別的系統整合，這種複雜性要求有很強的資源整合能力和推動能力。很多專案在啟動之初看起來很不錯，但最後實施下來並不滿意，源頭可能就在規劃和整合上出了問題。

其次是專案管理與運營能力，這也是對專案落地過程進行科學管控並保障順利執行的過程。按照PMP認證的定義，專案管理涉及5大過程（啟動、規劃、執行、監控、收尾）和9大知識領域（整合、範圍、時間、成本、質量、人力資源、溝通、風險和採購管理），不僅理論上理解這些內容，更重要的是能在實際工作中靈活運用這些知識處理專案實施過程中的問題；專案實施完畢只是專案開始發揮作用的開始，還需要進一步定義規範化的運營規則，持續監控專案執行，糾正偏差，不斷優化，使系統始終保持健康狀態。

第三點是方案制定與整合能力。這是對業務需求進行調研並轉化為系統方案的實際執行步驟，並通盤考慮不同業務型別、不同IT系統之間的整合。下面會談到智慧製造方案中涉及到的不同系統，比如PLM, ERP, MES等，這些系統本身比較複雜，而相互之間有頻繁的資料互動。 專案組織中通常有不同的角色，可能有專門的諮詢顧問承擔需求調研、方案制定等工作，但作為核心人員，瞭解並能承擔這些工作是有意義的。

第四是對技術方案及其應用的熟悉。對圖一中所列智慧製造框架中，技術方案涉及到資料倉儲、商務智慧BI、PLM、ERP、MES、PLC、資料感知（感測器）多種系統，這些系統相互整合共同組成一套相對完整的智慧製造方案。不管是那一種系統，需要理解系統的主要操作流程及應用模式、熟悉系統架構及部署方式，對各自系統的應用難點最好也有相應研究，比如資料倉儲的建立、BI建模、高階計劃及排程、裝置的資料整合方式等。另外所有的技術方案離不開IT基礎設施的支援，對基本的網路架構、資料安全、伺服器架設等需要學習和理解。

最後要保持對各類新技術的敏感度，引入合適的新技術支援業務改善。物聯網、大資料、雲端計算、機器人、人工智慧AI、擴增實境AR、虛擬現實VR、3D列印甚至區塊鏈等多種智慧製造時代的新技術層出不窮，有很多已經投入實際應用，在業務運作中發揮著重要作用。自動資料識別極大提高了財務發票匹配的效率，大資料分析在提高裝置利用率也顯現出效果，機器人在提高效率和良率上有相當的優勢，很多的應用也在往雲平臺上遷移，使IT系統也能輕資產執行。當然對新技術保持敏感度，並不意味著為了應用新技術而應用，要冷靜思考工廠是否有合適的業務場景，是否有可信的投資回報，是否能從長遠優化業務，優先挑選能帶來切實改善的方案。

這裡想強調的是雖然上述討論對智慧製造引領部門責任人提出了各種能力需求，但不意味著智慧製造的推進是一種個人行為，相反它必須依靠團隊的力量，個人很難精通所有的業務和技術領域知識。如圖一中所示， 這裡將各種知識和技能按照(a)掌握、(b)理解和(c)瞭解三個層次進行分類，掌握必須掌握的，而需要理解和了解的知識在專案管理和溝通中將發揮重要作用。

人工智慧賽博物理作業系統

AI-CPS OS

“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧）分支用來的今天，企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量，實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。

AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務和資料+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意願，這些將不可能實現。

領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：

1. 重新行業佈局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典範進行怎樣的反思？

2. 重新構建企業：你的企業需要做出什麼樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位，你必須如何去做？

AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺，設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：

1. 精細：這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。

2. 智慧：模型隨著時間（資料）的變化而變化，整個系統就具備了智慧（自學習）的能力。

3. 高效：企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。

4. 不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域：技術、文化、制度。

5. 邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長：

1. 創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務，即“智慧自動化”，以區別於傳統的自動化解決方案；

2. 對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；

3. 人工智慧的普及，將推動多行業的相關創新，開闢嶄新的經濟增長空間。

給決策制定者和商業領袖的建議：

1. 超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧，為企業創造新商機；

2. 迎接新一代資訊科技，迎接人工智慧：無縫整合人類智慧與機器智慧，重新

   評估未來的知識和技能型別；

3. 制定道德規範：切實為人工智慧生態系統制定道德準則，並在智慧機器的開

   發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；

4. 重視再分配效應：對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備，制定戰略幫助面臨

   較高失業風險的人群；

5. 開發數字化+智慧化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。

如果說上一次哥倫布地理大發現，擴充的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現，擴充的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算，大資料、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智慧就是那船上的帆，哥倫布之帆！

新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。

產業智慧官  AI-CPS

用“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。

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新技術：“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧”；新產業：“智慧製造”、“智慧金融”、“智慧零售”、“智慧駕駛”、“智慧城市”；新模式：“財富空間”、“工業網際網路”、“資料科學家”、“賽博物理系統CPS”、“供應鏈金融”。

官方網站：AI-CPS.NET

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