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河北萬轉騰遠 | 智(zhì)能制造：多重困境(jing)與五大難點
人氣(qì)：發表時間：2025-12-08
01 概念滿(man)天飛，技術一大堆(dui)
從“工業4.0”的熱潮開(kāi)始，智能制造、CPS、工業(yè)互聯網（平台）、企業(ye)上雲♻️、工業APP、人工智(zhì)能、工業大數據、數(shu)字工廠、數字♊經濟(ji)🌈、數字化轉型、C2B（C2M）等概(gài)念接踵而至，對于(yu)大多數制造企業(yè)而言，可以說是眼(yan)花缭亂、無所适從(cóng)。
智能制造涉及的(de)技術非常多，例如(rú)雲計算、邊緣計算(suàn)、RFID、工業機器人、機器(qi)視覺、立體倉庫、AGV、虛(xu)拟現實/增強現實(shi)、三維打印/增材制(zhì)造、工業安全、TSN（時間(jiān)敏感網絡）、深度學(xué)習、Digital twin、MBD、預測性維護♋......讓(ràng)企業目不暇接。這(zhe)些技術💃🏻看起來都(dōu)很美，但如👣何應用(yong)，如何取得實效？很(hen)多企✔️業還不得而(ér)知。
02 摸着石頭過河(he)
企業在推進智能(neng)制造過程中缺乏(fá)相關技術經驗，目(mù)前，制造企業存在(zài)三種類型的孤島(dǎo)，即信息孤島📞、自動(dong)化孤島、信息系統(tǒng)與自動化系統之(zhī)間的孤島。此外，許(xu)多企業🥵缺乏統一(yi)的部門來系♌統規(guī)劃和推✉️進企業智(zhi)能制造進♍程。在實(shi)際推進智能制造(zao)的過程中，企業也(ye)❌仍然是頭痛醫頭(tou)，缺乏章法。
03 理想很(hěn)豐滿，現實很骨感(gan)
推進智能制造，前(qian)景很美好。但是絕(jué)大多數制造企🐆業(yè)利潤率很低，缺乏(fá)自主資金投入。一(yī)些國有企業和大(dà)型民營企業可以(yi)争取到各級政府(fu)的資金扶持，但大(da)🐆多數的中小企業(ye)隻能“隔岸觀火”，自(zì)力更生。企業在智(zhi)能化轉型升級過(guò)程中，大屏幕指揮(hui)中心是必須有的(de)，大量采用機器人(ren)的自動化生産線(xian)是必須建的，MES系統(tong)更是必不可少🐉的(de)。但至于究竟能否(fǒu)取得實效，就隻有(yǒu)企業“冷暖自知”。
04 自(zì)動化、數字化還是(shì)智能化？
在推進智(zhi)能制造過程中，不(bú)少企業對于建立(li)無人工廠、黑燈工(gōng)廠躍躍欲試，認為(wéi)這些就是智能工(gong)廠⭕。而實際上，高度(dù)㊙️自動化是“工業3.0”的(de)理念。
對于大批量(liàng)生産的産品，國外(wài)優秀企業早已實(shi)現無人工廠。例如(rú)，日本FANUC全自動裝配(pei)伺服電機，可以做(zuò)到40秒🌈生産一個産(chan)品💰，但其前提是生(sheng)産的産品需要做(zuo)到标♌準化、系列化(huà)，以及擁有面向自(zi)🌈動化裝配的設計(jì)，将需要用線纜進(jìn)行插裝的結構改(gǎi)為插座式💞的結構(gou)。
從技術和管理的(de)角度來看，中國制(zhì)造向中國智造轉(zhuan)變還存在五大難(nán)點：
1 ► 智能制造是基(ji)于新的物聯網、大(da)數據、雲計算等數(shù)字化技術與先進(jin)制造技術的深度(dù)融合，貫穿于設計(ji)、供應、生産制造、服(fú)務等整個供應鍊(lian)制造、運營和管理(li)環節。因此，智能制(zhì)造包含兩個系統(tong)工程，一個是智能(neng)制造技術（制造技(jì)術和信息技術）整(zhěng)合的系統工程，另(ling)一個是管理的系(xi)統工程。目前，這兩(liǎng)個系統工程不僅(jin)是中國企業面臨(lin)的問題，歐美企業(yè)也同樣面臨這個(ge)問題。
2 ► 裝備制造業(yè)仍然是瓶頸，跟不(bú)上智能制造發展(zhan)的要求。智能制造(zao)最終還是要落到(dào)制造技術和裝備(bei)上，雖😘然我國在互(hù)聯網、物聯網、大數(shù)據、雲計算等數字(zì)化技術以及5G深入(ru)應用上處于優勢(shi)地位，但在制造執(zhi)行單🆚元——機床方🌈面(mian)，我國與🔞歐美日相(xiàng)比還存在很大的(de)差距。
3 ► 基礎數據平(ping)台深度開發不受(shòu)控。企業要實現智(zhì)能制造，需要😍MES和ERP等(děng)兩個基礎系統平(ping)台。而我國還沒有(yǒu)相關自主研發的(de)軟件平台，系統平(píng)台要依賴于歐美(měi)，因此在深度定制(zhi)開發上受到限制(zhi)。
4 ► 算法開發。智能制(zhì)造需要基于數據(jù)并充分挖掘數據(ju)價值而📱實現自決(jue)策、自管理、自學習(xi)，從數據源采集、數(shu)據呈現、數據分析(xi)到自行診斷、自動(dòng)反饋、自動調整控(kong)制，過程離不開算(suàn)法開發。而算法開(kāi)發是一個多元跨(kuà)界和交叉學科的(de)工🤟作，既要求💁對業(yè)務有深入理解，又(you)要求有IT技術思維(wei)。目前，我國在算法(fǎ)開發的資源上還(hai)存在很大差距。
5► 管(guǎn)理和組織的變革(gé)。一方面，智能制造(zào)基于數據可實💋現(xian)端對🌂端、信息充分(fen)共享、管理平台化(huà)，打破了企業原有(yǒu)金字塔🍉管理體制(zhi)結構。因此來自原(yuan)有權力結構擁有(you)者的☔變革阻力會(hui)很大，往往他們掌(zhǎng)握了決策權，導緻(zhi)智能制造的資源(yuan)投入不到位。另一(yi)方🐕面，管理方式會(huì)因信息平🍉台化而(er)發生改變，個體和(hé)任務小團隊的自(zì)管理、自決策機制(zhi)會越來越普遍，但(dan)是，目前還沒有找(zhǎo)到比較好的組織(zhi)管理方式及組織(zhi)文化。
基于以上原(yuan)因，智能制造還有(you)很長一段路需要(yào)走。其🚶中有三點亟(ji)須創新和突破：
一(yī)是在技術上需要(yao)自主研發，突破裝(zhuāng)配和軟件技術‼️的(de)瓶頸，同時關注整(zhěng)個生态鍊中的核(hé)心技術。
二是在管(guan)理上需要推動組(zǔ)織和管理的變革(ge)，以适應信息技術(shu)帶來的管理變化(huà)。
三是在智能化道(dao)路上需要引入系(xi)統工程、頂層設計(ji)，才有可能實現制(zhi)造技術、信息技術(shu)和組織管理三者(zhě)🎯的深度融合。
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