我國制造業在轉型智能化過程中的瓶頸是什么，如何打通智能制造的“任督二脈”？
2022-06-28 來自: 中國工業報 瀏覽次數:288
我國制造業在轉型智能化過程中的瓶頸是什么，如何打通智能制造的“任督二脈”？
當前，數字化浪潮愈發澎湃，第四次工業革命技術引1領的新一輪產業變革正加速推動實體經濟與數字經濟深度融合，全1球產業開啟了一次全新的“數智轉型大航海”。3月30日，世界經濟論壇(WEF)公布了第8批全1球“燈塔工廠”名單，截至目前,全1球“燈塔工廠”總數為103家，而中國擁有的“燈塔工廠”已增至37家，占比超過1/3。
當今社會，智能制造是制造強國的主攻方向，這個課題已經不是選擇題，而是制造企業的必1選題。秉承2022年兩會精神，各地政府機構也在加緊配套政策，推動有條件、有實力的制造業企業逐年加大數字化、網絡化、智能化方面的投入，促進加快數字化轉型步伐。
浙江大學國1際聯合商學院數字經濟與金融創新研究中心聯席主任、研究員盤和林在接受新華網專訪時表示，產業數字化為制造業轉型升級創造了新的重大機遇，其中，“燈塔工廠”的先1進經驗有助于推動制造業企業網絡化、數字化、智能化的進度。
數智化轉型為制造業提供新機遇
在工信部、發改委等八部門聯合發布的《“十四五”智能制造發展規劃》中，設定了“兩步走”的發展策略，即2025年規模以上制造業企業大部分實現數字化網絡化，重1點行業骨干企業初步應用智能化;2035年規模以上制造業企業全1面普及數字化網絡化，重1點行業骨干企業基本實現現代化。
隨著全1球新一輪科技革命和產業革命的逐步深入，數字化轉型浪潮給傳統制造業帶來了沖擊，同時也催生了一系列數字相關產業。盤和林認為，產業數字化促使信息技術、數字技術、人工智能等技術與制造業加速融合，為制造業高1端化、智能化、數字化發展態勢為制造業轉型升級創造了重大機遇。
他指出，借助成熟的外部數字產業，企業進行數字化轉型的門檻更低，能更1好地實現數字化轉型來提質增效。企業一旦數智化轉型成功，數智化轉型的能力和經驗會轉化為企業新的機遇。
“數智化轉型過程的道路千萬條，可以幫助企業拓展新的經營思路，改變固有的生產方式，升級、轉型的同時，推動企業創新。”盤和林說。
而針對制造業在具體執行“兩步走”發展戰略的過程，盤和林建議可以從以下四方面著重考慮。
首先，考慮數字化、網絡化、智能化的先后順序。國內制造業中的成熟產業、流水線重復工作較為集中、勞動力密集型、規模較大的企業應該率1先實現數網智轉型。國企帶頭轉型，既有帶頭作用，也能通過試點轉型積累經驗，小規模企業的容錯率低，大企業可以在新技術上提前趟過雷區，為數字轉型模式打好基礎。
其次，從成本效益的角度考慮數字化轉型。數字化轉型的最終目標是提高企業效益，要將好鋼用在刀刃上，一些經濟效益較低的行業，數字化轉型要考慮成本效益的問題，不能為了轉型而轉型。
第三，政策應該在技術、資本、人才等要素方面給予企業更多支持，讓企業有能力實現數字化轉型。
此外，要注重基礎設施和基礎研究。比如數字化和網絡化就需要一1定的通信設施作為基礎，而智能化則十分依賴于人工智能算法的基礎研究。
我國制造業轉型智能化的現狀與難點
當前，我國制造業面臨著異常嚴峻的挑戰，在這種背景下，制造企業如何實現轉型升級?推進智能制造成為重要的途徑。然而，我國制造企業在推進智能制造過程中面臨著諸多難點問題。
1、概念滿天飛，技術一大堆
從“工業4.0”的熱潮開始，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。
智能制造涉及的技術非常多，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1全、TSN(時間敏感網絡)、深度學習、Digital twin、MBD、預測性維護......讓企業目不暇接。這些技術看起來都很美，但如何應用，如何取得實效?很多企業還不得而知。
2、摸著石頭過河
企業在推進智能制造過程中缺乏相關技術經驗，目前，制造企業存在三種類型的孤島，即信息孤島、自動化孤島、信息系統與自動化系統之間的孤島。此外，許多企業缺乏統一的部門來系統規劃和推進企業智能制造進程。在實際推進智能制造的過程中，企業也仍然是頭痛醫頭，缺乏章法。
3、理想很豐滿，現實很骨感
推進智能制造，前景很美好。但是絕大多數制造企業利潤率很低，缺乏自主資金投入。一些國有企業和大型民營企業可以爭取到各級政府的資金扶持，但大多數的中小企業只能“隔岸觀火”，自力更生。企業在智能化轉型升級過程中，大屏幕指揮中心是必1須有的，大量采用機器人的自動化生產線是必1須建的，MES系統更是必不可少的。但至于究竟能否取得實效，就只有企業“冷暖自知”。
4、自動化、數字化還是智能化?
在推進智能制造過程中，不少企業對于建立無人工廠、黑燈工廠躍躍欲試，認為這些就是智能工廠。而實際上，高度自動化是“工業3.0”的理念。
對于大批量生產的產品，國外優1秀企業早已實現無人工廠。例如，日本FANUC全自動裝配伺服電機，可以做到40秒生產一個產品，但其前提是生產的產品需要做到標準化、系列化，以及擁有面向自動化裝配的設計，將需要用線纜進行插裝的結構改為插座式的結構。
從技術和管理的角度來看，中國制造向中國智造轉變還存在五大難點：
1 智能制造是基于新的物聯網、大數據、云計算等數字化技術與先1進制造技術的深度融合，貫穿于設計、供應、生產制造、服務等整個供應鏈制造、運營和管理環節。因此，智能制造包含兩個系統工程，一個是智能制造技術(制造技術和信息技術)整合的系統工程，另一個是管理的系統工程。目前，這兩個系統工程不僅是中國企業面臨的問題，歐美企業也同樣面臨這個問題。
2 裝備制造業仍然是瓶頸，跟不上智能制造發展的要求。智能制造最終還是要落到制造技術和裝備上，雖然我國在互聯網、物聯網、大數據、云計算等數字化技術以及5G深入應用上處于優勢地位，但在制造執行單元——機床方面，我國與歐美日相比還存在很大的差距。
3 基礎數據平臺深度開發不受控。企業要實現智能制造，需要MES和ERP等兩個基礎系統平臺。而我國還沒有相關自主研發的軟件平臺，系統平臺要依賴于歐美，因此在深度定制開發上受到限制。
4 算法開發。智能制造需要基于數據并充分挖掘數據價值而實現自決策、自管理、自學習，從數據源采集、數據呈現、數據分析到自行診斷、自動反饋、自動調整控制，過程離不開算法開發。而算法開發是一個多元跨界和交叉學科的工作，既要求對業務有深入理解，又要求有IT技術思維。目前，我國在算法開發的資源上還存在很大差距。
5 管理和組織的變革。一方面，智能制造基于數據可實現端對端、信息充分共享、管理平臺化，打破了企業原有金字塔管理體制結構。因此來自原有權力結構擁有者的變革阻力會很大，往往他們掌握了決策權，導致智能制造的資源投入不到位。另一方面，管理方式會因信息平臺化而發生改變，個體和任務小團隊的自管理、自決策機制會越來越普遍，但是，目前還沒有找到比較好的組織管理方式及組織文化。
我國智能制造發展面臨的問題及對策建議
智能制造業人才緊缺，需加快培養相關人才。我國智能制造面臨人才缺口大、培養機制跟不上、現有制造業人員適應智能制造要求的轉型難度較大等問題。
一是整體人才缺口大。我國教育部、人力資源和社會保障部、工業和信息化部聯合發布的《制造業人才發展規劃指南》預測，到2025年，高1檔數控機床和機器人有關領域人才缺口將達450萬，人才需求量也必定會在智能制造不斷深化中變得更大。
二是人員流動性大，且劉易斯拐點后人口紅利在縮小。不僅是人才缺口大，制造業人員流動性也很大。根據中金公司的調研，在跨過劉易斯拐點后，制造業勞動力市場中需求方的議價能力下降。例如，有紡織企業反映2012年以來企業在國內就面臨基層員工招不進來、大專生留不下來的情況;另外，有些汽車配件企業希望可以留住熟練工人，但新冠肺炎疫情發生后，部分四川、重慶的工人可能選擇不再回來，過去幾年的產業內遷也使很多中西部勞動力選擇就近就業。
三是智能制造轉型升級創造的新職位需要新型技術人才，但傳統就業人員并不一1定能在短期內轉型并適應新職位需求。以工業互聯網為例，中國工業互聯網研究院的研究表明，工業互聯網相關職業在不斷涌現。2019年、2020年國1家發布的29個新職業中，與工業互聯網相關的達到13個，如大數據工程技術人員、云計算工程技術人員，占新增職業的44.8%。要勝任這些新職位需要較高、較新的知識儲備，原有傳統制造業領域的工程技術人員要滿足這些新崗位的技能需求，需要時間培養。
以上都是智能產業結構升級過程中難以避免的問題。要解決這些問題，可從兩方面著手。一方面，建立更為健全的在職教育體系、提供在職教育的認可度和含金量。制造業是就業的重要領域，相關人員的轉型升級是邁向智能制造的前提。在人才缺口較大的情況下，在職人員“干中學(Learning by doing)”是制造業智能化人才培養比較務實的路徑。同時，用人單位也要拋棄對在職學習的成見和歧視，避免“唯學歷論”，要根據制造業實際需求和個人能力來選用人才。
另一方面，制造業人才使用面臨“Z世代”挑戰。“Z世代”是美國及歐洲的流行用語，意指1995～2009年間出生的人，又稱網絡世代、互聯網世代，統指受互聯網、即時通信、短信、MP3、智能手機和平板電腦等科技產物影響很大的一代人。面對時代變化，制造業傳統的用人管人方式需要轉變，使年輕一代能夠留得下來、干得下去，能夠越干越有希望。
工業互聯網的安1全問題需引起高度重視，進一步細化明確責任體系。工業互聯網作為智能制造的“血脈”，其安1全性直接關系到智能制造的安1全。工業互聯網和制造系統具有高度集成的特征，而這些集成使智能制造系統更容易受到網絡威脅的攻擊。2019年7月，工業和信息化部等十部門聯合印發了《加強工業互聯網安1全工作的指導意見》(以下簡稱《指導意見》)，提出了兩大總體目標：一是到2020年年底，工業互聯網安1全保障體系初步建立;二是到2025年，制度機制健全完善，技術手段能力顯著提升，安1全產業形成規模，基本建立起較為完備可靠的工業互聯網安1全保障體系。
當前，我國工業互聯網面臨的威脅較為嚴峻。2020年1月至6月，國1家工業互聯網安1全態勢感知與風險預警平臺持續對136個主要互聯網平臺、10萬多家工業企業、900多萬臺1聯網設備安1全監測，累計監測發現惡意網絡行為1356.3萬次、涉及2039家企業。有數據顯示，截至2020年6月，我國工業互聯網雖然總體安1態勢平穩，未發現重大工業互聯網安1全問題，但對工業互聯網基礎性設備和系統的攻擊正在增多，攻擊范圍、深度都在擴張，未來工業互聯網面臨嚴峻安1全挑戰。
工業互聯網安1全問題難以避免地會隨著智能制造升級發展而不斷變化，因此相關的防范體制機制是關鍵所在。《指導意見》特別強調，到2020年年底，“制度機制方面，建立監督檢查、信息共享和通報、應急處置等工業互聯網安1全管理制度，構建企業安1全主體責任制，制定設備、平臺、數據等至少20項亟需的工業互聯網安1全標準，探索構建工業互聯網安1全評估體系”。由此可見，工業和信息化部等我國相關主管部門對工業互聯網安1全問題的復雜性和多部門協同聯防聯控的重要性有充分認識。而細化工業互聯網各領域、各環節的責任體系，是多部門合作防控的首要問題。因此，在加強相關標準建設的同時，也要進一步細化相關安1全體系的職責，需要將防范工作落實到具體的主管部門。
半導體、高1端數控機床、工業機器人核心零部件等的國產替代需要我國提高自主創新能力，建議進一步深化科研體制改革、加強科研機構與產業界的聯動，通過提高國1家系統自主創新能力來推動關鍵領域的技術瓶頸突破。半導體、高1端數控機床、工業機器人核心零部件這些領域在技術路徑上是密切相關的。例如，這三個領域在傳感器、控制系統、各種智能芯片模塊方面均有相似或共同的技術棧。我國要提高這些領域的國產替代率，不是依靠個別技術突破能夠實現的。半導體、高1端數控機床、工業機器人核心零部件的國產替代突破需要依托國1家系統創新能力的提升，這將是一個長期的過程。
在國1家層面，目前這幾大領域主要依靠相關部委和地方產業政策支持，但缺乏中1央的統一戰略。建議立足于國1家整體系統創新能力的提高，從中1央層面明確具體的責任人，統籌半導體、高1端數控機床、工業機器人核心零部件等領域自主創新問題。通過中1央層次的統籌，在不斷改革中建立與解決當前半導體、高1端數控機床、工業機器人核心零部件“卡脖子”問題相適應的國1家系統自主創新機制，建立制度化的創新突破能力，推動我國智能制造邁上新的臺階。
加快智能制造升級發展，需進一步激1活民營企業活力，完善相關市場競爭和退出機制。一方面，未來我國企業的智能制造轉型升級，在國企做大做強的同時，民營制造業發展的動能不容忽視。2018年以來，我國對于行政性政策對民營企業的影響問題已有較深入的認知，特別是政策剛性對民營企業生命力的影響問題，需要長期警醒。此外，我國智能制造同時也要為“小微民營企業”預留發展空間，引導和促進小微企業形成或者融入產業鏈。
另一方面，我國大部分制造業領域已經不是幼稚產業，保護與競爭、政策支持和市場退出機制等需要并行推進。以半導體產業為例，我國半導體芯片需求當前已經占據全1球第1一，除了芯片制造還與國1際發展存在較大差距，我國在晶圓材料生產、封測和電子產品制造方面的全1球競爭中已經具備較強的競爭力。結合美國的半導體產業經驗，在行業發展早期是需要產業政策扶持的，但是隨著產業自身發展的不斷成熟，要逐步從產業政策推進向產業政策與貿易政策相結合的方式過渡，適當引進競爭機制，淘汰落后產能，為有競爭力的企業提供更1好的創新空間。因此，我國半導體行業最終仍需面對與美國等發達國1家在全1球的較量，長期的競爭與較量將是常態。
文章來源：新華網財經，中國工業報，中慧智庫
