中國制造面臨的嚴峻挑戰

　　人口紅利消失、企業招工難，人工成本迅速上升;

　　高房價、高地價迫使國內制造業向內地轉移，低成本制造業向東南亞國家轉移;

　　高賦稅以及社保費用的壓力也給企業帶來高昂的運營成本;

　　鋼鐵、化纖等原材料價格上漲對下游行業帶來巨大的成本壓力;

　　中興事件則暴露出我國制造業核心技術缺失的尷尬現狀;

　　國際貿易爭端更是對出口型企業雪上加霜......

　　即使面對以內循環為主不受國際政策影響的制造型企業，也因為招工難、成本上漲的現狀隱隱作痛，部分企業甚至“一頓操作猛如虎，一年到頭還不如賣房利潤高”。

　　據不完全統計，僅2016年就有逾百家出售房產，轉讓金額超20億元。而與此同時，去年有105家公司的利潤不足千萬，不抵北上廣深一線城市一套住宅的價格，制造型企業之苦可想而知。

　　概念應接不暇

　　以前美國流行挖金，但是最終挖金的人并沒有取得多少財富，反而是給提供給挖金者服務的卻發了財。與此類似，本著救制造業于水火當中提出各自政策，但是如今卻成了概念橫飛：工業4.0的熱潮未退，智能制造、CPS、工業互聯網(平臺)、企業上云、工業APP、人工智能、工業大數據、數字工廠、數字經濟、數字化轉型、C2B(C2M)等概念接踵而至，對于大多數制造企業而言，可以說是眼花繚亂、無所適從，每個企業都希望不被時代的車輪拋棄，但是如果每個概念都去嘗試極有可能是一地雞毛，甚至部分企業最終只是賺取了國家補助，并未對企業有更深層的影響更何談轉型。

　　不但概念風起云涌，而且智能制造涉及的技術也非常多，例如云計算、邊緣計算、RFID、工業機器人、機器視覺、立體倉庫、AGV、虛擬現實/增強現實、三維打印/增材制造、工業安全、TSN(時間敏感網絡)、深度學習、MBD、預測性維護......，讓企業目不暇接。這些技術看起來都緊接潮流，但如何與企業業務貼合，或者讓企業在原有的賽道上提高名次或者拓寬賽道，至今煙云環繞不明方向。

　　不但概念與技術難以甄別，而且企業推進智能制造領域經驗十分匱乏，許多制造型企業對于智能制造解決方案參與度主要取決于總經理的認知程度，因為根本沒有信息化部門，對于數字化轉型的認知程度僅存于公眾號了解。即使參與許多培訓會議也是淺嘗輒止，而且現在也有許多不良廠商攢的各種以廣告為中心的會議，已經沒有了當年以學習為目的的初心。在實際推進智能制造的過程中企業領導像熱鍋上的螞蟻，生怕被時代沒有打招呼的拋棄，經歷了八十年代勇闖天下下海經商、九十年代購各種自動化設備買入，如今渴望搭上數字化轉型的列車而又不清楚如何聚焦落地，企業整個信息化規劃、實施基本毫無章法可言。

　　企業數字化轉型當局者迷

　　我國制造企業在推進智能工廠建設方面，或者說是數字化轉型還存在諸多問題：

　　盲目購買自動化設備、自動化產線

　　很多制造企業仍然認為推進企業數字化轉型就是自動化或機器人代替人工，極致追求概念追求所謂的“無人工廠”而將產出比置于腦后，我曾經目睹過某企業通過產線加工某機加件，整個自動化產線費用4-5億，但是每年產出只有千萬級，如果作為樣板工程來推演概念無可厚非，如果是作為實際生產來如此改造，如果放在中小企業身上老板很可能早已經破產去跑滴滴或者送外賣了。所以推進單工位的機器人改造，推行機器換人一定是為了解決某瓶頸工序，產出比應該是可觀的，而不是為了實現無人工廠而花費大量成本去滿足這個需求。這種讓人不禁想起那句話：“世界上沒有實現不了的需求，只是看時間與成本，以及回報比”。

　　尚未實現設備數據的自動采集和車間聯網

　　企業在購買設備時尚不清楚設備除了生產還能實現監控，但是由于缺少專業人員咨詢、指導并沒有要求廠商免費開放數據接口，大部分設備數據還僅存于機床層面，沒有實現生產監控。如果之后想實現設備監控的時候又被設備供應商再割一輪韭菜。

　　如果沒有實現設備數據采集，生產設備則很可能沒有得到充分利用，設備的健康狀態未進行有效管理，沒有將設備最大化利用。

　　如果是離散制造行業，設備沒有實現自動化采集尚可理解，畢竟大部分還屬于勞動密集型，但是如果類似于鋼鐵、化纖等流程行業還處于人工巡檢、紙質單據記錄的話，這樣的企業目前也只能道一句“珍重”后揮手告別，因為流程行業對于生產影響最大的當屬于工藝、設備保障等業務，而這些業務統統可以通過設備監控來實現。

　　工廠運營層還是黑箱

　　在工廠運營方面還缺乏信息系統支撐，車間仍然是一個黑箱，生產過程還難以實現全程追溯。生產過程的可視化其實是分為兩個部分的，一個部分面向企業內部實現進度跟蹤，杜絕窩工現象;一部分面向企業外部是為了展示給客戶，讓客戶進度可查、質量可追溯，主要是為了向客戶秀肌肉用的。

　　而如果是面向內部訂單管控，這種需求往往會出現在訂單多到人工已經管控不了的情況，也就是希望通過進度管控實現增產來獲取更多效益。而如果希望面向的是給自己客戶秀肌肉的念頭去實現運營層面數字化的話，更多是站在希望開拓新的業務的背書之下。但是如果全面實現數字化時間成本可控性嚴重不足，而且項目風險太大。重點應該以行業樣本工程為目標來開疆拓土。

　　依然存在大量信息化孤島和自動化孤島

　　智能工廠建設涉及到智能裝備、自動化控制、傳感器、工業軟件等領域的供應商，而且由于缺少統一性規劃，許多工廠都是頭疼醫頭腳疼醫腳，造成以單點業務優化為核心，而沒有將整個鏈條的數據打通。很多企業不僅存在諸多信息孤島，也存在很多自動化孤島，看起來自動化程度非常高但是信息化幾乎為零。

　　就整個現狀究其原因，是智能制造或者智能工廠涵蓋領域很多，系統極其復雜，企業還缺乏深刻理解。在這種狀況下，制造企業根據業務需求進行單點優化，造成企業的零散投資。對于缺少信息化部門的企業還是應當依托有實戰經驗的咨詢服務機構，結合企業內部的IT、自動化團隊以及企業業務痛點，高層積極參與，根據企業的產品和生產工藝，做好需求分析和整體規劃，在此基礎上穩妥推進，才能取得實效。

　　國內外智能工廠建設的現狀

　　近年來，全球各主要經濟體都在大力推進制造業的復興。在工業4.0、工業互聯網、物聯網、云計算等熱潮下，眾多企業開展智能工廠建設。比如西門子安貝格電子工廠實現了多品種工控機的混線生產;FANUC公司實現了機器人和伺服電機生產過程的高度自動化和智能化，并利用自動化立體倉庫在車間內的各個智能制造單元之間傳遞物料，實現了最高720小時無人值守;施耐德電氣實現了電氣開關制造和包裝過程的全自動化;美國哈雷戴維森公司廣泛利用以加工中心和機器人構成的智能制造單元，實現大批量定制;三菱電機名古屋制作所采用人機結合的新型機器人裝配產線，實現從自動化到智能化的轉變，顯著提高了單位生產面積的產量;全球重卡巨頭MAN公司搭建了完備的廠內物流體系，利用AGV裝載進行裝配的部件和整車，便于靈活調整裝配線，并建立了物料超市，取得明顯成效。

　　但是現在智能工廠沒有一個固定模板讓其他企業學習，建設內容更是包羅萬象，更多的是企業將生產方面任何升級改造都歸化到智能制造領域，這就造成了智能制造口號震天響，但是驀然回首智能工廠并沒有在燈火闌珊處。

　　當前智能工廠會出現多樣化噴涌而出，主要因為我國制造企業面臨著巨大的轉型壓力，但是行業不同所面臨的痛點是不一致的，比如產能過剩、客戶個性化需求日益增長、訂單交付壓力大等，迫使制造企業根據自己某個痛點出發完成智能制造改造，所以現在智能工廠會出現差異化、多樣性，當然也是企業行業所造成的必然結果。

　　所以我國也出現了例如汽車、家電、軌道交通、食品飲料、制藥、裝備制造、家居等行業的樣板工廠。正因為業務不同，渴望解決的問題或者實現的價值不同，最終造成了智能工廠改造的多樣性。

　　智能工廠主要建設模式

　　智能工廠的多樣性同時也折射出智能工廠不同的建設模式：

　　生產過程數字化到智能工廠

　　在石化、鋼鐵、冶金、建材、紡織、造紙、醫藥、食品等流程制造領域，企業發展智能制造的內在動力是設備監控與質量追溯，側重從生產數字化建設起步，基于質量追溯需求從產品末端控制向全流程控制轉變。所以流程制造式企業發展模式首先是設備過程參數監控與設備健康OEE分析，通過生產對于溫度、壓力等過程參數的控制來進行質量管控與追溯。

　　然后將質量追溯的內容拓展到外協單位與原材料供應商，當然拓展數字化追溯范圍的前提是內部已經具備了數字化追溯能力，否則著急拓展到企業外部的數字化意義并不大。所以其智能工廠的建設模式為：第一實現智能單元工藝參數溫度、壓力等監控與追溯，實現設備OEE管理提升產能;第二由智能生產單元進一步拓展到非關鍵工序環境的數字化;第三打通上下游企業之間的數據隔閡。

　　智能制造生產單元(裝備和產品)到智能工廠

　　在機械、汽車、航空、船舶、輕工、家用電器和電子信息等離散制造領域，由于離散制造業人工參與較多，企業發展智能制造的核心目的在于最大限度的實現數據共享，縮減因信息不通暢而造成的窩工現象，所以離散行業雖然現在比較提倡全部自動化的智能單元，但是僅限于瓶頸工序，否則即使全部實現流水線式的智能單元也沒有實現透明化管理對于生產效率、質量等方面效益來得多。所以其智能工廠的建設模式為：第一實現生產過程透明化管理;第二通過在線質量檢測、智能單元設備監控實現瓶頸工序產量提升;第三實現設計、服務與制造之間多維度數字化協同。

　　個性化定制到互聯工廠

　　在家電、服裝、家居等距離用戶最近的消費品制造領域，企業發展智能制造的重點在于充分滿足消費者多元化需求的同時實現規模經濟生產，側重通過互聯網平臺開展大規模個性定制模式創新。因此其智能工廠建設模式為：一是推進個性化定制生產，引入柔性化生產線，搭建互聯網平臺，促進企業與用戶深度交互、廣泛征集需求(犀牛智造已經在做了);二是推進設計虛擬化，打通設計、生產、服務數據鏈，采用虛擬仿真技術優化生產工藝;三是推進制造網絡協同化，變革傳統垂直組織模式，以扁平化、虛擬化新型制造平臺為紐帶集聚產業鏈上下游資源，發展遠程定制、異地設計、當地生產的網絡協同制造新模式。

　　上述模式與賽迪智庫所歸結的行業與數字化轉型趨勢不謀而合，所以只能智能工廠也是按圖索驥，根據自己行業尋找行業難點與其他賽道(利潤增長模式)，然后針對性改造。

　　中國制造業的命脈，卻被4家海外巨頭壟斷，國產機器人換道超車

　　中國人口紅利的逐漸喪失，疊加中國制造業自動化、智能化轉型大潮，使得我國對工業機器人產業快速發展。

　　中國機器人發展歷程

　　從2000年起，中國機器人開始起步，彼時中國工業機器人產量僅幾千臺，而且多為集成與代理，還沒能形成自己的技術。

　　不過在汽車、3C電子等產業的催促下，國產機器人加快腳步前進，并且向著將上下游產業延伸。

　　在2013年時，我國出臺多項工業機器人發展政策，并給予行業補貼。這更是為中國工業機器人產業添了一把火。

　　短短十余年的發展，已經讓我國成為全球第一工業機器人大國。在工業機器人銷量上，我國從2013年起已經連續8年取得全球第一。

　　2020年，全球工業機器人銷量為39.7萬臺;其中中國占據17萬臺，將近全球的4成。

　　可以看出，我國在全球工業機器人市場上的重要地位。

　　不過，中國工業機器人銷量雖然可觀，但核心技術卻受制于人。

　　國產工業機器人受制于人

　　相較于歐美等國，中國工業機器人產業起步明顯落后，在全球工業機器人市場上早已經形成穩固的行業格局，中國企業只能在夾縫中生存。

　　全球70%以上的工業機器人市場，被日本發那科、日本安川電機、瑞士ABB、德國庫卡這四大家族所瓜分，形成了寡頭壟斷態勢。

　　當前，國產機器人還有三方面的不足。

　　一是，中國機器人整機性能落后。

　　中國工業機器人在精度、覆蓋范圍、最高軸速等方面，同國外巨頭有著明顯的差距。譬如，中國工業機器人龍頭企業重復定位精度在0.05-0.08mm，而四大家族能到0.02-0.08mm，差距十分明顯。

　　因此，中國工業機器人多集中于中低端市場，在高端領域難以同外資企業相抗衡。

　　二是，在工業機器人核心零部件、技術等方面，中國企業也都受制于人。

　　減速器、伺服系統與控制器是工業機器人的三大核心零件，日本在這三大領域牢牢占據主導地位，就連德國庫卡也要從日本進口，更何況是起步落后的我國。

　　值得注意的是，這三大核心零部件是工業機器人產業鏈中利潤最高的一環，占機器人超80%的總成本。

　　因此，日本零件供應商賺走了機器人產業的大部分利潤，中國整機企業利潤寥寥，只能艱難生存。

　　三是，外資掌握核心技術。

　　在工業機器人知識產權上，日本企業也將其牢牢掌握在自己的手中，我國的核心技術也被壟斷，制約了中國機器人產業的發展。

　　以上這三大境況，對中國工業機器人產業來說十分不利。如今，工業機器人的重要性愈發凸顯，已經成智能制造的命脈。

　　因此，我國在工業機器人行業上的突圍刻不容緩。

　　國產工業機器人換道超車

　　不過，工業機器人產業技術壁壘高、行業格局穩固，中國企業想要同國外企業正面硬碰，結果可想而知。

　　在這樣的情況下，不少中國工業機器人企業選擇彎道超車。

　　譬如，中國工業機器人龍頭埃斯頓，并沒有盲目進入汽車整車市場，而是選擇攻占焊接、噴涂等汽車行業細分市場。如今，埃斯頓噴涂機器人等，已經獲得了眾多客戶的青睞。

　　中國珞石機器人、節卡機器人等，則將目光投向了協作機器人。在人工操作與全程機器生產之間，會有一個頗為漫長的過渡階段，這便是協作機器人的發展機遇。

　　北京軟體機器人則布局軟體機器人，隨著精密制造的發展，軟體機器人有著愈發重要的作用。在全球，軟體機器人有著近56萬億的龐大藍海，發展潛力巨大。

　　通過另辟蹊徑的方式，中國工業機器人企業已經取得了不錯的成績，帶領國產機器人實現突圍。