一場(chǎng)制造業(yè)的革命正在緊鑼密鼓地進(jìn)行。德國(guó)半導(dǎo)體制造商英飛凌在未來五年將投入1.05億美元，將其新加坡的工廠變成一座智能工廠，它采用了機(jī)器人和3D打印技術(shù)，正在讓阿迪達(dá)斯將生產(chǎn)線搬回德國(guó)；位于瑞士的一家領(lǐng)先香水制造商在過去三年，通過機(jī)器人將產(chǎn)能提升了三分之一；一家中國(guó)工廠通過機(jī)器人使產(chǎn)量增加了250%，而次品率則減少了80%。為了評(píng)估制造企業(yè)如何從智能工廠中獲得最大價(jià)值，我們對(duì)各關(guān)鍵行業(yè)和國(guó)家的大型企業(yè)中的1000位高管進(jìn)行了調(diào)研，他們都在2015財(cái)年收入超過10億美元的制造企業(yè)工作。此次調(diào)研在六個(gè)行業(yè)展開，分別是工業(yè)制造、汽車與運(yùn)輸、能源與公用事業(yè)、航空與國(guó)防、生命科學(xué)與制藥以及消費(fèi)品。調(diào)研覆蓋了八個(gè)國(guó)家，分別是美國(guó)、英國(guó)、法國(guó)、德國(guó)、意大利、瑞典、中國(guó)和印度。我們與直接參與企業(yè)智能工廠計(jì)劃的18名高管進(jìn)行了探討，他們都在年收入超過10億美元的企業(yè)擔(dān)任總監(jiān)或更高級(jí)職位。我們探討了智能工廠計(jì)劃的愿景、策略、成功指標(biāo)以及挑戰(zhàn)。除了行業(yè)調(diào)研和專題采訪之外，我們還開展了基于網(wǎng)絡(luò)的研究，采集所需的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，以量化智能工廠的經(jīng)濟(jì)效益。

在未來五年，制造企業(yè)希望通過智能工廠推動(dòng)性能改善，獲得遠(yuǎn)超之前的效益：

◆ 成品的準(zhǔn)時(shí)交付率預(yù)計(jì)為1990年的13倍，而質(zhì)量指標(biāo)預(yù)計(jì)為1990年的12倍以上。

◆ 資本支出和庫(kù)存等重要成本項(xiàng)目的合理化程度預(yù)計(jì)為1990年的12倍，物料、物流和運(yùn)輸成本的合理化程度預(yù)計(jì)為1990年的11倍。

◆ 整體產(chǎn)能和勞動(dòng)成本的改進(jìn)增長(zhǎng)率分別為1990年的7倍和9倍。

據(jù)羿戓制造所了解，由于不同行業(yè)的制造企業(yè)已經(jīng)開始挖掘智能工廠的潛力，制造企業(yè)對(duì)于智能工廠的期望已成為堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，其中工業(yè)制造企業(yè)獲得的產(chǎn)能和質(zhì)量提升達(dá)到20%左右。通用電氣公司位于格羅夫城的“卓越工廠”已將計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間減少10%~20%、在縮短周期時(shí)間的同時(shí)，還降低了成本（通用電氣將其“卓越”概念描述為一家通過結(jié)合精益生產(chǎn)、先進(jìn)和增材制造與高級(jí)軟件分析提高產(chǎn)能的復(fù)雜精密工廠）。通用電氣還投資2億多美元在印度普納建造了一座靈活的“卓越工廠”。該公司第一次能夠在一家工廠中為四個(gè)不同的業(yè)務(wù)部門生產(chǎn)從噴氣式發(fā)動(dòng)機(jī)零件到機(jī)車部件等各種產(chǎn)品。這種多模態(tài)能力提高了公司的靈活性。通用電氣南亞地區(qū)總裁兼首席執(zhí)行官Banmali Agrawala 表示：“該工廠將允許我們能夠根據(jù)今后的需求快速調(diào)整生產(chǎn)，而無需改變?nèi)藛T和空間。”

佛吉亞公司作為全球最大的國(guó)際汽車零部件制造商之一，計(jì)劃憑借數(shù)字制造，通過減少?gòu)U料和改進(jìn)生產(chǎn)在塑料材料采購(gòu)上節(jié)省1000萬(wàn)歐元，還期望到2020年通過改進(jìn)業(yè)務(wù)流程節(jié)省3000萬(wàn)歐元。在佛吉亞公司位于印第安納州的工廠中，通過自我學(xué)習(xí)自主智能車輛（AIVs）、協(xié)作機(jī)器人和連續(xù)數(shù)據(jù)采集支持公司的工業(yè)4.0計(jì)劃。工廠經(jīng)理Mike Galarno表示：“這座工廠代表著我們進(jìn)入了包含連接、自動(dòng)化、數(shù)據(jù)處理和硬件的工業(yè)4.0。我們將創(chuàng)造高效的系統(tǒng)和創(chuàng)新的員工工作體驗(yàn)。”

在我們調(diào)查的所有制造商中，有近一半的受訪制造企業(yè)（43%）已經(jīng)制定智能工廠運(yùn)營(yíng)計(jì)劃，另有33%的制造商正在制定計(jì)劃。例如：阿迪達(dá)斯的高科技Speedfactory 旨在利用3D打印、數(shù)字孿生和靈活的生產(chǎn)系統(tǒng)；西門子德國(guó)安貝格智能工廠所擁有的機(jī)器和計(jì)算機(jī)能夠自行處理價(jià)值鏈上75%的工作，該工廠每年生產(chǎn)1200萬(wàn)件西門子的Simatic產(chǎn)品線，合格率達(dá)到99.99885%；ABB位于中國(guó)北京的智能工廠交付可靠性達(dá)到99.94% ，平均交付周期從八天縮短到兩天。

在美國(guó)競(jìng)爭(zhēng)力委員會(huì)發(fā)布的全球制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力排名中，美國(guó)從2013年的第3位上升到2015年的第2位，預(yù)計(jì)將在2021年取代中國(guó)成為第一。在中國(guó)，有四分之一的公司正在實(shí)施智能工廠計(jì)劃（25%）。但相比部分國(guó)家，這一比例較低。

各公司正在通過加大投資以推動(dòng)發(fā)展。在過去的五年中，超過一半（56%）的制造企業(yè)已在智能工廠上投入了1億美元以上的資金（參見圖2）。

智能工廠具有振奮人心的發(fā)展動(dòng)力，然而要想在日益互聯(lián)與變化不斷的未來世界中取勝，制造企業(yè)就必須從具備智能制造能力的企業(yè)轉(zhuǎn)變成數(shù)字化企業(yè)。為了理解制造企業(yè)如何朝這一目標(biāo)邁進(jìn)，我們從兩個(gè)維度對(duì)制造企業(yè)的數(shù)字化成熟度進(jìn)行分析。第一個(gè)維度是基本的流程 （生產(chǎn)、庫(kù)存管理、質(zhì)量、規(guī)劃和預(yù)測(cè)） 的數(shù)字化程度，以及機(jī)器人、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)分析等數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用程度。第二個(gè)維度是成功帶來效益的轉(zhuǎn)型管理程度，包括制造企業(yè)的智能工廠愿景、治理和員工數(shù)字化技能等關(guān)鍵方面。

為了區(qū)分領(lǐng)先者和跟隨者，我們對(duì)在數(shù)字化成熟度的這兩個(gè)維度取得高分的企業(yè)進(jìn)行了篩選。該分析劃分出四種明確的類別（參見圖3）：

◆ 精通者：我們發(fā)現(xiàn)只有6%的企業(yè)是我們所謂的數(shù)字化精通者。這些企業(yè)在數(shù)字化程度和轉(zhuǎn)型管理程度上的分?jǐn)?shù)較高。它們?cè)跀?shù)字化生產(chǎn)流程中已處于一個(gè)高級(jí)階段，具有深厚的愿景、治理和員工技能基礎(chǔ)。

◆ 穩(wěn)健者：在轉(zhuǎn)型管理程度上得分較高，但數(shù)字化程度得分較低。其流程的數(shù)字化程度以及數(shù)字技術(shù)利用程度均較低，所獲得的效益為次優(yōu)。

◆ 跟隨者：數(shù)字化程度較高，但轉(zhuǎn)型管理程度較低。這一類企業(yè)已在關(guān)鍵制造過程方面實(shí)現(xiàn)了一定的數(shù)字化，但它們?nèi)鄙倜鞔_的愿景、治理和技能來獲得數(shù)字化所帶來的競(jìng)爭(zhēng)和可持續(xù)發(fā)展的效益。

◆ 入門者：在兩個(gè)維度的得分都很低，雖然有了智能工廠，但尚未獲得令人信服的效益。

通過對(duì)這兩個(gè)維度的分析，可以發(fā)現(xiàn)在數(shù)字化程度和轉(zhuǎn)換管理程度上同時(shí)取得進(jìn)步的企業(yè)更有可能從智能工廠中獲得效益。在后面，我們將概述表現(xiàn)優(yōu)秀者所獲得的效益規(guī)模以及決定成功的因素。

智能工廠帶來的巨大效益不容忽視

未來五年，智能工廠每年將為全球經(jīng)濟(jì)創(chuàng)造5000億至15000億美元的價(jià)值（見圖5）。這將占到所估算的2015年全球GDP的0.7%。如果樂觀估計(jì)的話，制造企業(yè)將加快智能工廠建設(shè)和部署或轉(zhuǎn)型，使50%以上的工廠改造成智能工廠，為八個(gè)被調(diào)研地區(qū)創(chuàng)造15000億美元的價(jià)值，占全球GDP的2%。

在八個(gè)被調(diào)研的地區(qū)，制造業(yè)總價(jià)值（總銷售額減去中間成本）為88300億美元

智能工廠能夠以較低的成本實(shí)現(xiàn)更高的產(chǎn)能，增強(qiáng)短期制造利潤(rùn)，并提高企業(yè)的長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)力。例如，一家大型歐洲汽車制造商的一名高管告訴我們，他們希望將車輛組裝的人力工作量減少約20%。另一家制造企業(yè)正在使用先進(jìn)的追蹤與跟蹤、無紙化車間、全自動(dòng)材料搬運(yùn)設(shè)備等技術(shù)，降低約50%的物流和管理成本。

向智能工廠的轉(zhuǎn)型將改變?nèi)騽趧?dòng)力市場(chǎng)，而前幾波的自動(dòng)化浪潮已經(jīng)減少了低技術(shù)含量的工作崗位，企業(yè)也已認(rèn)識(shí)到這種必要性，并正在采取相關(guān)的行動(dòng)：

◆ 54%的受訪者正在為員工提供數(shù)字技能培訓(xùn)。

◆ 24%正從培訓(xùn)預(yù)算中撥出一大部分為員工提供數(shù)字技能培訓(xùn)。印度和中國(guó)等國(guó)家似乎在這方面領(lǐng)先于其他國(guó)家。在這些國(guó)家接受調(diào)查的高管中，72%和65%的受訪者表示正在從培訓(xùn)預(yù)算中撥出一大塊來構(gòu)建數(shù)字技能。

◆ 44%正在投資于培養(yǎng)數(shù)字人才，以彌補(bǔ)技能差距。

企業(yè)如何成功實(shí)施智能工廠計(jì)劃？

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，只有14%的企業(yè)對(duì)自家的智能工廠的成功程度感到滿意，有39%的企業(yè)感到不滿意并且覺得自家的成功程度較低。這39%的企業(yè)可能因?yàn)闊o法實(shí)現(xiàn)預(yù)期的目標(biāo)而感到舉步維艱。比如在580家企業(yè)中，有297家尚未達(dá)到提高產(chǎn)能的目標(biāo)。在詳細(xì)了解這些企業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)后，我們發(fā)現(xiàn)近三分之一的企業(yè)難以應(yīng)對(duì)兩項(xiàng)關(guān)鍵挑戰(zhàn)：不同部門之間缺乏協(xié)調(diào)，以及缺少投資。

為了了解企業(yè)如何贏得挑戰(zhàn)并創(chuàng)造價(jià)值，我們借鑒之前的數(shù)字技術(shù)成熟度框架，并且從效益角度進(jìn)行分析。根據(jù)我們的分析，精通者在效益的實(shí)現(xiàn)方面超出了其他類別的參與者。僅在產(chǎn)能效益方面，精通者的平均產(chǎn)能增幅達(dá)到24%，超過了其他三個(gè)類別的參與者。在對(duì)制造企業(yè)的累計(jì)利潤(rùn)增長(zhǎng)進(jìn)行量化時(shí)，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化精通者的優(yōu)勢(shì)更加明顯。

精通者在關(guān)鍵的數(shù)字化和轉(zhuǎn)型參數(shù)上大大領(lǐng)先于入門者。為了了解精通者與入門者之間的差距，我們對(duì)數(shù)字化程度和轉(zhuǎn)型管理程度這兩個(gè)維度的參數(shù)進(jìn)行了分析。

轉(zhuǎn)型管理程度的兩大差異化要素是數(shù)字技能和治理（見圖7）。我們發(fā)現(xiàn)只有極少數(shù)入門者對(duì)自己在數(shù)據(jù)分析、自動(dòng)化和網(wǎng)絡(luò)安全等關(guān)鍵領(lǐng)域的技能水平感到滿意，而大多數(shù)精通者認(rèn)為自己已經(jīng)具備所需的技能。在治理方面，大多數(shù)入門者無法進(jìn)行基本的轉(zhuǎn)型治理，包括任命領(lǐng)導(dǎo)者和建立路線圖等。

總結(jié)

我們身處一個(gè)智能工廠的時(shí)代。無論是汽車還是藥品，產(chǎn)品的生產(chǎn)方式都在發(fā)生變化。制造企業(yè)正在追求更高的效率和產(chǎn)能，成本正在下降，新的商機(jī)正在顯現(xiàn)。但隨著機(jī)器可以互相通信，機(jī)器人承擔(dān)起越來越多的工作，企業(yè)的數(shù)字化成熟度就變得越來越重要。制造企業(yè)需要實(shí)現(xiàn)從預(yù)測(cè)、規(guī)劃到生產(chǎn)等整個(gè)流程的數(shù)字化，并且充分利用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)分析等關(guān)鍵技術(shù)。與此同時(shí)，他們還要以未來需要的愿景、治理和技能為重點(diǎn)，推動(dòng)統(tǒng)一連貫的轉(zhuǎn)型。在這些方面表現(xiàn)突出的制造企業(yè)正從智能工廠中獲得更大的收益，并且能夠更好地應(yīng)對(duì)智能工廠所面臨的主要挑戰(zhàn)，比如來自現(xiàn)有工人的抵制或反彈的潛在威脅。

我們的研究發(fā)現(xiàn)，已經(jīng)涌現(xiàn)出一群表現(xiàn)突出的領(lǐng)先制造企業(yè)，而且領(lǐng)先者與跟進(jìn)者之間的差距隨著技術(shù)發(fā)展的加快而越變?cè)酱?。擁有?shù)字技能的勞動(dòng)力是必要的，并需要不斷補(bǔ)充，制造企業(yè)還需要讓員工參與到整個(gè)過程中，并且創(chuàng)造一種數(shù)字文化。是時(shí)候努力追趕了，否則這場(chǎng)最新的工業(yè)革命可能會(huì)將你甩在后面。