中國制造業(yè)總量和規(guī)模已躍居世界第一，但制造業(yè)競爭力僅排世界第七。從“制造”到“智造”的革命之路，仍然漫長。

那到底什么是智能制造呢?

智能制造關注的是信息技術與制造技術的融合——即將物聯(lián)網、大數據、云計算等新一代信息技術，與設計、生產、管理、服務等各個制造環(huán)節(jié)融合起來，形成先進的制造過程、系統(tǒng)與模式。

就是說，不是你在工廠里放幾個機器人就能傲嬌地宣稱自己是“智能制造”了，那頂多叫“生產自動化”。要做到真正的智能制造，至少需要做到1253，請記住這一四位數的神秘代碼!

一個概念：虛擬工廠

通常我們提到傳統(tǒng)制造的時候，一定會想到工廠、生產線和設備，在智能制造時代，載體依然是工廠，但是智能制造建設的新模式是“物理工廠+虛擬工廠”。

物理工廠的概念不難理解。它依靠自動化生產設備構建而成，是智能制造的基礎，也是絕大多數中國制造工廠現階段轉型提升的重點，即實現生產自動化。

但何謂“虛擬工廠”呢?請看圖：

在生產自動化的基礎上，通過應用物聯(lián)網和大數據，以端到端數據流為基礎，以互聯(lián)互通為支撐，構建高度靈活的個性化和數字化智能制造模式，實現信息深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、精準控制自執(zhí)行，這是虛擬工廠建設的重點，也是制造行業(yè)在生產自動化程度已經達到較高水平后，將裝備優(yōu)勢轉化為產品和市場優(yōu)勢、實現升級轉型和趕超世界先進水平的重點路徑。

兩個新主角：物聯(lián)網、大數據

物聯(lián)網的核心價值是運用新一代信息和通信技術，把傳感器、感應器等智能裝置(信息系統(tǒng))嵌入到電網、交通、建筑、工廠、貨物等各種物體和環(huán)境(物理系統(tǒng))中，通過有線和無線網絡加以連接形成物聯(lián)網，再通過網絡和云計算，把物聯(lián)網和互聯(lián)網整合起來，將物體接入信息網絡，通過人、生產與產品的實時聯(lián)通與有效溝通，實現對實體世界的控制。

大數據分析應用指通過將企業(yè)內部全流程運營數據和外部移動互聯(lián)端、社交媒體端、社會化物聯(lián)網端，以及延伸到消費者的智慧化物聯(lián)網數據，納入到完整的“洞察—響應—提升”閉環(huán)式精益管理中來，幫助企業(yè)充分發(fā)揮大數據分析的輔助決策作用。

制造型工廠以提升質量、降低成本、提高效率為根本目標，聚焦產品的生產能力和保障能力。應用物聯(lián)網技術，在生產設備自動化基礎上，讓制造過程中的各種數據源互聯(lián)互通，實現信息流的自動化，使整個制造鏈條全程可視，通過大數據分析將海量的隱形數據轉化為顯性數據，并將信息及決策建議實時提供給生產一線的操作工人、主管和高級管理人員，幫助企業(yè)增強制造洞察力，提高IT靈活性，幫助工廠完成最有挑戰(zhàn)性的運營目標。

五個目標：生產柔性、質量優(yōu)質、設備穩(wěn)定、成本控制、能耗尋優(yōu)

生產柔性：為適應瞬息萬變的市場，企業(yè)由大規(guī)模生產向大規(guī)模定制和更高級的個性化定制轉變，要求工廠的生產線具備模塊組合能力;在模塊組合生產中，借助于物聯(lián)網技術，對生產模塊中混線生產的個性化定制半成品、成品進行實時追蹤、組合配置與調度，實現工廠的柔性化生產，并解決大規(guī)模生產向定制化生產轉型帶來的不確定性、多樣性和復雜性問題。

海爾集團通過物聯(lián)網技術，通過布設在門體、U殼等各模塊和總裝線之間的數百個RFID和數千個傳感器，實現各模塊生產與總裝線互聯(lián)。在接收個性化訂單后，各模塊按個性化需求生產相應部件。在總裝線混線裝配中，根據訂單及產出的各部件關聯(lián)的消費者信息進行零誤差裝配。物聯(lián)網技術讓生產周期縮短50%，也讓消費者參與到生產中。

質量優(yōu)質：借助物聯(lián)網技術，企業(yè)可以對全生產過程的數據打上批次烙印，整個鏈條每個環(huán)節(jié)彼此關聯(lián)，并記錄每個環(huán)節(jié)的關鍵參數。出現質量異常時，可追溯任何一個工藝環(huán)節(jié)，并確定異常產生的原因。另外，運用大數據分析工具建立質量預測分析模型，通過主動分析原材輔料質量檢驗數據、設備工藝參數變化等，發(fā)現潛在質量問題，保證產品優(yōu)質。

廈門煙草和埃森哲攜手合作，借助物聯(lián)網和大數據技術，通過建立質量批次管理機制，實現對卷煙生產全過程的物料使用狀況跟蹤，及全過程質量關聯(lián)性分析。確保不同型號的機臺，在使用不同產地種植的煙葉時，按照同樣的生產工藝及配方保持感官口味一致;并在發(fā)現質量異常時，快速定位和分析質量異常的原因。

設備穩(wěn)定：傳統(tǒng)的設備運維策略只是從設備本身出發(fā)，未考慮設備特性及設備對業(yè)務的影響程度及維修成本，很難制定高效的設備運維策略。在設備出現故障后，簡單的依據設備重要性采取分類分級維修保養(yǎng)策略，并不能有效提高設備管理效率，也不能保證生產系統(tǒng)的穩(wěn)定，可能在故障發(fā)生時已有大批存在潛在質量風險的產品被產出。新的技術可以提前知曉設備狀態(tài)參數的微小變動，避免帶來不易察覺的質量隱患。

力拓集團攜手埃森哲，通過對設備歷史故障幾率、維修成本、業(yè)務影響程度分析，結合設備屬性，對設備進行分類排序;根據設備歷史故障大數據分析，建立設備預知性模型。通過接收設備傳感器數據，實時監(jiān)控設備狀態(tài);利用預知性模型分析數據，對運行狀態(tài)分類;通過設備健康性實時分析，分析設備故障出現概率，避免計劃外的設備故障所造成的損失。設備預知性平臺上線后，設備非計劃停工時間最大減少至75%，設備生產效率提升5%到25%，設備總體成本降低至15%至30%，項目投資回報率超過10倍。

成本控制：按照財務維度逐層從車間、工段，一直細化到機臺和生產線，明確各層級崗位對應的可控成本費用范圍及成本目標。按照業(yè)務維度結合生產計劃和物料清單,將成本目標分解到各產品規(guī)格，結合各產品的生產工藝，制定工序成本定額標準體系，輸出產品各工序定額成本，建立產品的目標成本;最終形成崗位成本自我改善目標，使企業(yè)獲得較強的競爭優(yōu)勢。

埃森哲與廈門煙草聯(lián)手，將工廠成本管理責任單元分為部門(車間)、區(qū)域、生產線(工段)、機臺4個層級。高一層級不僅對歸屬于本級的可控直接成本負責，對下一級的可控成本也負有一定的間接管理責任;每一層級制定相關的指標和參數，準確及時反映整個成本管理過程中存在的問題;將成本管理的事后控制轉變?yōu)檫^程控制，讓管理層及時采取措施應對暴露出的問題，實現成本管理的精細化;通過構建統(tǒng)一的成本數據應用平臺，實現成本數據與業(yè)務現場數據的集成;用大數據分析全面支持業(yè)務運作、成本管控和決策分析，實現崗位成本自我改善，幫助決策層更準確地評估企業(yè)成本狀況，大大提高企業(yè)決策的成功率。

能耗尋優(yōu)：提高能源效率是節(jié)能減排、降本增效的主要手段。借助物聯(lián)網對能耗進行監(jiān)控，運用大數據分析建立多維數據分析模型，通過關聯(lián)更多維度和數據項，揭示人為因素與能效控制目標的偏差;對設備運行參數和能耗歷史數據作出分析，發(fā)現能耗偏離計劃目標的情況;整合相關數據并分析、挖掘能耗異常原因，指導設備調整，優(yōu)化生產工藝，實施更高效節(jié)能管理，最終改進企業(yè)能耗表現。

華誼集團在化工生產過程中結合設備工藝數據，收集和分析大量分散的能耗數據，幫助能源管理人員找到影響設備能耗的因素，通過物聯(lián)網對能源管網實行動態(tài)監(jiān)測，在線檢測整個企業(yè)的生產能耗動態(tài)過程，使整個能源消耗過程信息化、可視化，實現用能從粗放式到精細化管理的轉變;對出現的能耗異常作出報警、預處理并實時調整，實現平衡、調度與優(yōu)化，從整體上提高能效水平和能源管理效率。

三個階段：信息、洞察、行動

要充分發(fā)揮物聯(lián)網和大數據分析技術的長處，幫助工廠應對轉型挑戰(zhàn)，需統(tǒng)一考慮物理層級與虛擬層級的能力建設要求，在推進生產過程數字化、管理流程智能化、決策智能化建設等方面進行能力建設，將數據轉化為洞察，由洞察產生行動，推動技術、組織、管控、能力各維度的同步提升，真正實現“感知—洞察—評估—響應”閉環(huán)的順利運作與循環(huán)提升。

這一部分包含三個階段。1、數據提煉信息。聚焦于信息和數據管理，建立數據管理規(guī)則，指導海量數據辨識處理與信息提煉。2、信息轉化為洞察。重點是通過相應的運行機制、數據分析平臺和數據分析手段，利用數據分析挖掘原因，為管理決策提供支持。3、由洞察產生行動。通過將分析洞察引入業(yè)務運營，實現最優(yōu)決策的相關工作流程及建立相關評價工具、方法和流程，衡量大數據分析帶來的業(yè)務洞察對業(yè)務產生的實際價值。