埃森哲：中國(guó)智能制造+新藍(lán)圖+新四化

accenture埃森哲概要03中國(guó)智能制造發(fā)展現(xiàn)狀：成績(jī)與挑戰(zhàn)并存描繪智能制造發(fā)展階段06中國(guó)智能制造成熟度102、IT與OT融合的頂層架構(gòu)設(shè)計(jì)3、躉實(shí)數(shù)字化基礎(chǔ)5、實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)互聯(lián)和數(shù)據(jù)集成186、建立持續(xù)創(chuàng)新的數(shù)字化組織和能力19結(jié)語(yǔ)20中國(guó)的十四五規(guī)劃將在2021年展開，未來五年將是打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢(shì)的重要階段。以智能制造為契機(jī)推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，既是中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體產(chǎn)的過程，老牌企業(yè)多年積累的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)有可能被顛覆，新生企業(yè)也有可能抓住機(jī)遇快速發(fā)展壯大，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局有望被重塑。加之全球貿(mào)易格局不穩(wěn)定，供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)加大，企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本上升而利潤(rùn)空間不斷受到擠壓，布局以智能制造驅(qū)動(dòng)的制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為各大企業(yè)的重中之重。然而，埃森哲2020年對(duì)包括中國(guó)在內(nèi)的全球1,550位制造和工業(yè)企業(yè)高管進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)研顯示，三分之二的企業(yè)完全沒有看到數(shù)字化投資在促進(jìn)收入增長(zhǎng)方面的作用。究其原因，我們發(fā)現(xiàn)很多制造企業(yè)陷入關(guān)注技術(shù)單點(diǎn)優(yōu)化，輕視整體價(jià)值提升的誤區(qū)，造成數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重、設(shè)備和系統(tǒng)連通性差，并且在智能制造轉(zhuǎn)型方面，市場(chǎng)上大部分供應(yīng)商不具備集成解決方案能力，這些都造成企業(yè)投資即便認(rèn)識(shí)到以上問題，很多制造企業(yè)仍然不清楚如何突圍、以快速推動(dòng)轉(zhuǎn)型。為此，埃森哲通過總結(jié)智能制造轉(zhuǎn)型中領(lǐng)先企業(yè)的共性，并結(jié)合實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)和倉(cāng)儲(chǔ)）、質(zhì)量管理和設(shè)備管理環(huán)節(jié)的智能制造轉(zhuǎn)型，并根據(jù)企業(yè)數(shù)字化技術(shù)與基礎(chǔ)并引入核心應(yīng)用、實(shí)現(xiàn)信息系統(tǒng)互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)集成，同時(shí)從人才方面建立我國(guó)在上世紀(jì)90年代提出“信息化帶動(dòng)工業(yè)網(wǎng)在中國(guó)的廣泛應(yīng)用以及人工智能技術(shù)的突破，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷深化和升級(jí)，真正的智能2016年到2018年，我國(guó)實(shí)施了249個(gè)智能制造試點(diǎn)示范項(xiàng)目，企業(yè)智能制造部署從試水到逐標(biāo)準(zhǔn)的制定或修訂工作，企業(yè)智能化標(biāo)準(zhǔn)更為規(guī)范。《2017—2018中國(guó)智能制造發(fā)展年度報(bào)告》顯示，我國(guó)已初步建成208個(gè)數(shù)字化車間和智能工廠，覆蓋十大領(lǐng)域和80個(gè)行業(yè)，初步建立起與國(guó)際同步的智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系。在全球的44個(gè)燈端到端燈塔工廠。2預(yù)計(jì)到2020年，我國(guó)重點(diǎn)領(lǐng)域的制造企業(yè)關(guān)鍵工序數(shù)控化率將超過50數(shù)字化車間或智能工廠普及率超過20％。3軟件領(lǐng)域，2019年中國(guó)智能制造系統(tǒng)集成產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速模在2019年也已突破700億元。4硬件領(lǐng)域，在多制造、工業(yè)傳感器等新興產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展壯大，多種典型智能制造新模式推廣應(yīng)用，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)然而，中國(guó)制造企業(yè)智能制造進(jìn)一步推進(jìn)提升還面臨許多挑戰(zhàn)。2020年，埃森哲對(duì)包括中國(guó)在內(nèi)的全球1,550位制造和工業(yè)企業(yè)高管進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)研顯示，三分之二的企業(yè)完全沒有看到數(shù)缺乏頂層設(shè)計(jì)很多制造企業(yè)還未從戰(zhàn)略層面繪制智能制造發(fā)展藍(lán)圖。這導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型以將新技術(shù)與智能制造應(yīng)用場(chǎng)景深入融合，而只能根據(jù)生產(chǎn)的實(shí)際需求進(jìn)行系關(guān)注技術(shù)單點(diǎn)優(yōu)化，輕視整體價(jià)值提升大部分企業(yè)將智能制造建設(shè)等同于技術(shù)和硬件投資。比如很多企業(yè)部署自打破數(shù)據(jù)孤島，連通信息技術(shù)和運(yùn)營(yíng)技術(shù)兩界的數(shù)據(jù)難上加難。比如企業(yè)在不設(shè)備連通性差具備集成能力解決方案供應(yīng)造、流程管理需求都不盡相同，標(biāo)準(zhǔn)化的解決方案往往難以直接為生產(chǎn)企業(yè)所常高，他們不僅要幫助企業(yè)進(jìn)行現(xiàn)狀評(píng)估、建立智能制造的頂層規(guī)劃，設(shè)計(jì)整成熟度很高成熟度成熟度很高成熟度高成熟度中等成熟度低成熟度很低在本報(bào)告中，我們聚焦制造的核心環(huán)節(jié)，即管理和設(shè)備管理環(huán)節(jié)的智能制造轉(zhuǎn)型。隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析和云平臺(tái)等數(shù)字化技術(shù)與制造核心環(huán)節(jié)的融合應(yīng)用，智能制造轉(zhuǎn)型及發(fā)展隨之邁入了新數(shù)字技術(shù)使能值鏈的互聯(lián)互通，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的、需求驅(qū)動(dòng)的智能制造。在實(shí)現(xiàn)這一最終目標(biāo)過程中，根據(jù)企業(yè)數(shù)字化技術(shù)與制造核心環(huán)節(jié)的融合深度而分為不基于云的內(nèi)外部信息化系統(tǒng)貫通基于云的內(nèi)外部信息化系統(tǒng)貫通與外部企業(yè)信息化系統(tǒng)集成自主決策、管理和全流程追溯節(jié)數(shù)字化應(yīng)用分析和機(jī)器學(xué)開放云平臺(tái)服務(wù)于外部企業(yè)流程數(shù)據(jù)整合進(jìn)數(shù)字●邊緣智能●用于分析的利用AI的決策支持生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)湖所有流程的實(shí)時(shí)可視化部分流程有新技術(shù)KPIs實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)基于IOT的實(shí)時(shí)自動(dòng)化過程數(shù)據(jù)的集成實(shí)現(xiàn)無人工廠絕大多數(shù)工廠流程基于IT應(yīng)能夠通過移動(dòng)技可穿戴設(shè)備等技用來管理數(shù)據(jù)湖和簡(jiǎn)單的術(shù)訪問需求信息術(shù)進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)應(yīng)用協(xié)作機(jī)器人、智能物流機(jī)器人、3D打印，可穿戴應(yīng)用工業(yè)機(jī)器人、AGV自動(dòng)化質(zhì)量檢測(cè)制造工廠習(xí)實(shí)現(xiàn)持續(xù)改善端到端的聯(lián)通實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)全流程、自聯(lián)通、閉環(huán)生產(chǎn)主化的價(jià)橫向和縱向數(shù)據(jù)集成值鏈聯(lián)動(dòng)應(yīng)用前沿創(chuàng)質(zhì)量的全生命周期執(zhí)行和優(yōu)化全流程閉環(huán)的SCADA、PRM、.MES和ERP系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的、需求驅(qū)動(dòng)智能制造企業(yè)能夠訪問工廠數(shù)據(jù)儀表盤和應(yīng)用用于提醒的移動(dòng)技術(shù)自動(dòng)化的設(shè)備但沒有數(shù)據(jù)采集靜態(tài)的、手工的人工的儀表盤和報(bào)告部分工廠流程用IT應(yīng)用離線的數(shù)據(jù)分析化工廠的運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)和系統(tǒng)孤島DCS/PLC應(yīng)用信息化智能化網(wǎng)絡(luò)化自動(dòng)化數(shù)控設(shè)備手工流程來管理分析打印等新技術(shù)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的人機(jī)協(xié)同以及如華晨寶馬位于沈陽(yáng)的生產(chǎn)制造基地投IDC預(yù)計(jì)到2022年，50%的中國(guó)2000強(qiáng)制造商將對(duì)智能機(jī)器人流程自動(dòng)化進(jìn)行大量信息化關(guān)注于企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的軟件系統(tǒng)工業(yè)軟件和ERP等集成管控解決方案的云端部例如2019年起全球領(lǐng)先的汽車零部件供應(yīng)商佛吉亞實(shí)現(xiàn)了線上線下信息的雙通融合智能協(xié)同管理平臺(tái)。該系統(tǒng)通過設(shè)備巡檢管月度優(yōu)選項(xiàng)、Alert平臺(tái)等典型場(chǎng)景模塊，個(gè)工序的智能化生產(chǎn)和整個(gè)制造體系的智能網(wǎng)絡(luò)化關(guān)注于大范圍的制造核心環(huán)節(jié)制造企業(yè)已將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)視為制造資源改造提升集成管控能力。中聯(lián)重科發(fā)布的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)ZValleyOS，徐工發(fā)布的漢云平智能化關(guān)注于制造核心環(huán)節(jié)的智能優(yōu)化能化領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)制造的自主決策、執(zhí)行和領(lǐng)先企業(yè)圍繞智能化構(gòu)建其核心工程和個(gè)和真實(shí)工廠完全一樣的仿真工廠里進(jìn)行虛上汽大通是上汽集團(tuán)旗下的國(guó)際汽車品牌，產(chǎn)品覆蓋全球48個(gè)國(guó)家和地區(qū)，在英國(guó)、澳大利亞和新西蘭的銷量名列中國(guó)汽車品牌首位。11第四次工業(yè)革命和全球消費(fèi)者日益增長(zhǎng)的個(gè)性化需上汽大通將人機(jī)協(xié)作貫穿于整個(gè)生產(chǎn)流程，對(duì)生產(chǎn)車間進(jìn)行了一系列智能升級(jí)。從全自動(dòng)機(jī)產(chǎn)系統(tǒng)進(jìn)行生產(chǎn)計(jì)劃編制，再到采用VC技術(shù)實(shí)現(xiàn)Cyber虛擬環(huán)境下的生產(chǎn)調(diào)試，上汽大通通過自上汽大通打通了產(chǎn)品、用戶需求、制造過程中的數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)了全供應(yīng)鏈和制造管理體系模塊化供貨，流水線式的加工鏈路變?yōu)樯a(chǎn)線，跟隨每一個(gè)訂單的加工流程。同時(shí)，上汽大通基于行業(yè)領(lǐng)先的工程數(shù)據(jù)智能分析、數(shù)字化生產(chǎn)技上汽大通構(gòu)建了七大數(shù)據(jù)平臺(tái)――面向用戶于內(nèi)部溝通的“i大通平臺(tái)”――實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)外、以及全價(jià)值網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)時(shí)傳輸和分析共13體系智能化升級(jí)。公司使用自動(dòng)化智能工程系統(tǒng)以鑒別數(shù)千種配置并得出最終方案；與南京聯(lián)通戰(zhàn)略合作，利用5G技術(shù)重新定義智能工廠，試點(diǎn)通過自動(dòng)化、信息化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的智60%的復(fù)合增長(zhǎng)率。14企業(yè)大規(guī)模個(gè)性化智能定制能力進(jìn)一步提升，可支持制造的車型款式多達(dá)本次研究中我們總結(jié)了埃森哲在智能制造領(lǐng)域的發(fā)現(xiàn)以及行業(yè)專家的觀點(diǎn)，分析了不同制造行業(yè)“新四化”的特點(diǎn)和領(lǐng)先企業(yè)經(jīng)驗(yàn)。我們發(fā)探索高階應(yīng)用的階段：自動(dòng)化、信息化的成熟度快速提升，而網(wǎng)絡(luò)化和智能化仍處在探索和試點(diǎn)另一方面，擁有全球競(jìng)爭(zhēng)力的行業(yè)和大企業(yè)電行業(yè)在網(wǎng)絡(luò)化、智能化方面進(jìn)行了更多實(shí)踐與成熟度成熟度高裝備制造電子制造化工食品飲料裝備制造電子制造裝備制造成熟度制藥回家電汽車我國(guó)生產(chǎn)設(shè)備數(shù)字化率已經(jīng)從2015年的42.9%16提升到2018年的45.9%17?？傮w看中國(guó)制造業(yè)基于新技術(shù)的自動(dòng)化基礎(chǔ)得到提升，但由于工藝和生產(chǎn)流程的特點(diǎn)，離散制造與流程制造自動(dòng)化發(fā)展重點(diǎn)不盡相同。流程制造企業(yè)廣泛采用過程控制系統(tǒng)，生產(chǎn)過程自動(dòng)化程度高，車間內(nèi)工人主要負(fù)責(zé)管理和設(shè)備檢修。如化工行業(yè)已實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化，正在1000多套煉油和化工生產(chǎn)裝置中多數(shù)進(jìn)行了分布離散制造中仍存在不可被替代的人工操作流再到最終包裝與交付出場(chǎng)，整個(gè)流程已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了物料可追溯、電路板焊接自動(dòng)檢測(cè)、生產(chǎn)線安全運(yùn)輸?shù)腁GV機(jī)器人全自動(dòng)運(yùn)輸，除了業(yè)內(nèi)公認(rèn)的難以自動(dòng)化的人工組裝部分，工廠已大幅提高了18EMS部署和集成將成為重點(diǎn)制造、家電、煉化、食品飲料等行業(yè)信息化MES的標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用很難實(shí)現(xiàn)，阻礙了MES系統(tǒng)的當(dāng)大多數(shù)企業(yè)面臨系統(tǒng)集成度低，數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重等挑戰(zhàn)時(shí)，領(lǐng)先企業(yè)已通過多個(gè)系統(tǒng)的互聯(lián)互通實(shí)現(xiàn)橫向協(xié)同和縱向集中管控。如中化集團(tuán)以CRM、SRM、SCM、物流管理等系統(tǒng)的橫生產(chǎn)的全面協(xié)同；以DCS、MES系統(tǒng)的縱向運(yùn)營(yíng)洞察為重點(diǎn)，提升下屬各企業(yè)工廠的自動(dòng)化、信息化水平，促進(jìn)成本、質(zhì)量、安全控制的管理改20產(chǎn)品生命周期管理（PLM）在大多數(shù)行業(yè)已合以幫助企業(yè)靈活應(yīng)對(duì)新產(chǎn)品復(fù)雜性。同時(shí)工業(yè)被制造企業(yè)視為擴(kuò)大協(xié)同范圍、增加運(yùn)營(yíng)彈性、應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈復(fù)雜性的重要解決方案。數(shù)據(jù)互聯(lián)互通的基石基礎(chǔ)設(shè)施、管控模式變革。然而目前我國(guó)制造企探索基于物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備數(shù)據(jù)采集及傳輸。而領(lǐng)先企業(yè)已經(jīng)在物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)、生產(chǎn)設(shè)備上決方案等領(lǐng)域進(jìn)行試點(diǎn)，以推動(dòng)核心制造環(huán)節(jié)的體化資產(chǎn)全生命周期管理平臺(tái)；某食品飲料企業(yè)22該還包含統(tǒng)一生產(chǎn)數(shù)據(jù)模型，將排產(chǎn)進(jìn)一步細(xì)化到人和設(shè)備。此外，三一重工還把分布全球的30萬基于AI的決策支持和優(yōu)化AI、大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)已經(jīng)被制造企業(yè)視為生產(chǎn)智能優(yōu)化、管理智能決策的重能控制與協(xié)同、彈性供應(yīng)鏈等應(yīng)用并收獲了新價(jià)值。IDC預(yù)計(jì)到2023年，50%的制造業(yè)供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)投資到供應(yīng)鏈彈性和人工智能，并獲得15%的例如寶馬集團(tuán)通過應(yīng)用視覺識(shí)別技術(shù)對(duì)剛剛完成噴涂的車身進(jìn)行自動(dòng)缺陷檢測(cè)并完成快速響想通過應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建了智慧物流系統(tǒng)。該系領(lǐng)先企業(yè)已將智能制造和數(shù)字化轉(zhuǎn)型置于企業(yè)戰(zhàn)略高度。他們圍繞智能制造構(gòu)建核心工程和生產(chǎn)系統(tǒng)，從而提高效率；他們確保實(shí)體機(jī)器和軟件系統(tǒng)協(xié)調(diào)同步，釋放以往未曾發(fā)現(xiàn)的成本基于領(lǐng)先企業(yè)的最佳實(shí)踐和埃森哲在智能制造領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)，我們認(rèn)為企業(yè)智能制造建設(shè)是一個(gè)持續(xù)推進(jìn)的過程。即智能制造應(yīng)始于頂層設(shè)計(jì)和規(guī)劃，在確定實(shí)現(xiàn)的價(jià)值場(chǎng)景后，通過躉實(shí)數(shù)字化基礎(chǔ)并引入核心應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)信息系統(tǒng)互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)集成以實(shí)現(xiàn)智能制造價(jià)值。而企業(yè)也需要將這一過程以螺旋式推進(jìn)，以幫助企業(yè)的智能情況并提供3D情境下生產(chǎn)信息。經(jīng)過對(duì)海量的設(shè)情況并提供3D情境下生產(chǎn)信息。經(jīng)過對(duì)海量的設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，系統(tǒng)利用機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練出設(shè)備的數(shù)據(jù)模型，并將該模型應(yīng)用于設(shè)備狀態(tài)、健需重點(diǎn)解決的問題啟動(dòng)了以數(shù)據(jù)智能為核心的轉(zhuǎn)場(chǎng)景，逐漸形成了覆蓋企業(yè)全價(jià)值鏈的智能化技為了降低聯(lián)想城市配送中心運(yùn)營(yíng)成本，提升服務(wù)質(zhì)量，為了降低聯(lián)想城市配送中心運(yùn)營(yíng)成本，提升服務(wù)質(zhì)量，聯(lián)想應(yīng)用了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智慧物流通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)建立模型，挖掘出“訂單-客戶-路線”之間的復(fù)雜關(guān)系，最終動(dòng)態(tài)生成智能調(diào)度方低運(yùn)輸里程44.1%和平均用時(shí)42.9%，提升車輛裝基于iLeapCloud（云平臺(tái)）、基于iLeapCloud（云平臺(tái)）、LeapIOT（工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)）、LeapHD（大數(shù)據(jù)平臺(tái)）以及LeapAI（企業(yè)級(jí)人工智能平臺(tái)）為基礎(chǔ)的聯(lián)想工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，可以讓企業(yè)生產(chǎn)行為和管理智能化：通過數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)跟蹤生產(chǎn)運(yùn)行狀況，讓企業(yè)隨時(shí)了解產(chǎn)線狀態(tài)；通過融合多元數(shù)據(jù)來幫助企業(yè)更加清晰地了解業(yè)務(wù)狀況，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線與系統(tǒng)之間腦就有1臺(tái)來自聯(lián)想旗下的合肥生產(chǎn)基地聯(lián)寶科多交互增強(qiáng)學(xué)習(xí)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)和基于注意力機(jī)制的最優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的人工智能排產(chǎn)方案，通過模擬多變的生產(chǎn)場(chǎng)景來自動(dòng)匹配最佳排產(chǎn)策略。部署該方案數(shù)據(jù)的積累和模型的訓(xùn)練，智能排產(chǎn)模型的能力聯(lián)寶科技還實(shí)施了基于AI技術(shù)的智能計(jì)劃和智能用工系統(tǒng)平臺(tái)，可以覆蓋產(chǎn)線對(duì)員工的需求和績(jī)效進(jìn)行動(dòng)態(tài)匹配調(diào)整。聯(lián)想還試點(diǎn)了5G智能工廠生產(chǎn)線設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案。通過虛擬出來的真實(shí)生產(chǎn)環(huán)境，該方案可以讓管理者在線瀏覽整個(gè)生產(chǎn)設(shè)施行動(dòng)指南行動(dòng)指南智能制造正在從技術(shù)和解決方案驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向商業(yè)價(jià)值驅(qū)動(dòng)。企業(yè)應(yīng)首先考慮要通過智能制造實(shí)據(jù)此做核心業(yè)務(wù)流程的再造，最后評(píng)估智能制造領(lǐng)先企業(yè)會(huì)根據(jù)自身特點(diǎn)識(shí)別最需實(shí)現(xiàn)的價(jià)圖3:制造核心環(huán)節(jié)中的價(jià)值領(lǐng)域及行動(dòng)指南有形與無形價(jià)值領(lǐng)域有形與無形價(jià)值領(lǐng)域供應(yīng)鏈管理與智能決策領(lǐng)先企業(yè)通過部署具有深度感知、決策支持、自動(dòng)執(zhí)行功能的智能產(chǎn)線并通過IoT和AI技數(shù)據(jù)被智能制造領(lǐng)先企業(yè)視為與生產(chǎn)設(shè)備同樣重產(chǎn)效率提升5%到25%，設(shè)備總體成本降低至15%質(zhì)量檢驗(yàn)智能化，以及質(zhì)量全生命周期管理和全流程追溯已經(jīng)成為領(lǐng)先企業(yè)利用新技術(shù)實(shí)現(xiàn)價(jià)值增長(zhǎng)的重要領(lǐng)域。國(guó)家也通過對(duì)質(zhì)量管控的領(lǐng)先企業(yè)已經(jīng)利用AI、機(jī)器視覺檢測(cè)、區(qū)塊的質(zhì)量檢驗(yàn)或全生命周期質(zhì)量管理與追溯，克服例如聯(lián)想人工智能實(shí)驗(yàn)室打造了筆記本屏幕不確定性的挑戰(zhàn)，用軟硬件緊密結(jié)合的人工智能方案，實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)且量化地檢測(cè)屏幕缺陷，從而供應(yīng)鏈平臺(tái)化供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)可提升供應(yīng)鏈流程的埃森哲與某離散制造企業(yè)合作開發(fā)并實(shí)施了一套基于分析技術(shù)的模型，對(duì)其旗下某地工廠突發(fā)供應(yīng)鏈斷裂所造成的財(cái)務(wù)和運(yùn)營(yíng)影響進(jìn)行快速量化。該模型能夠提供依賴性、瓶頸和預(yù)測(cè)恢復(fù)時(shí)間等信息，并通過分析，給出客觀的優(yōu)先級(jí)排序，使企業(yè)能夠快速采取相應(yīng)措施，有效應(yīng)對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)敞口因素，并找到替代的供應(yīng)商，盡可能降在設(shè)備數(shù)字化的基礎(chǔ)上，領(lǐng)先企業(yè)利用IOT和監(jiān)控技術(shù)，通過與MES和ERP等信息系統(tǒng)的融合，提高生產(chǎn)過程可控性和智能化。其次，領(lǐng)先企業(yè)還構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析能力，使“數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)化知-洞察-評(píng)估-響應(yīng)”這一閉環(huán)流程的運(yùn)轉(zhuǎn)與循環(huán)此外，領(lǐng)先企業(yè)通過數(shù)字孿生等新技術(shù)確保實(shí)體機(jī)器和虛擬數(shù)字系統(tǒng)協(xié)調(diào)同步，釋放以往未2運(yùn)營(yíng)架構(gòu)都面臨新的挑戰(zhàn)，企業(yè)傳統(tǒng)IT技術(shù)已經(jīng)難以滿足生產(chǎn)流程管理的需求。OT和IT的融合是未來成功實(shí)現(xiàn)智能制造的基礎(chǔ)。此外，企業(yè)智能制造轉(zhuǎn)型的成功首先依賴于前瞻性的頂層設(shè)計(jì)，進(jìn)行頂層架構(gòu)設(shè)計(jì)和組織設(shè)計(jì)，乃至進(jìn)行部門重組。領(lǐng)先企業(yè)會(huì)在制定智能制造規(guī)劃時(shí)就從業(yè)務(wù)架構(gòu)、應(yīng)用架構(gòu)、數(shù)據(jù)架構(gòu)和技術(shù)架構(gòu)等領(lǐng)域綜合考慮IT和OT系統(tǒng)融合的路線圖，同時(shí)考慮在技33智能制造需要企業(yè)在生產(chǎn)全過程數(shù)字化的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)智能化，因此需要企業(yè)自動(dòng)化設(shè)備和產(chǎn)線、信息系統(tǒng)架構(gòu)、通信基礎(chǔ)設(shè)施、安全保障等方面具備堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。例如IOT等基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)到位，設(shè)備的自動(dòng)化和開放程度較高，支持多種數(shù)據(jù)采集手段，可擴(kuò)展、安全穩(wěn)定的IT基礎(chǔ)架構(gòu)，包括信息系統(tǒng)安全和工控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全的安領(lǐng)先企業(yè)通過部署數(shù)控機(jī)床、以及工業(yè)協(xié)作機(jī)器人、增材制造裝備等智能設(shè)備以及智能產(chǎn)線因此對(duì)于其它企業(yè)來說，從生產(chǎn)自動(dòng)化入手將是躉實(shí)數(shù)字化基礎(chǔ)的突破口，例如離散企業(yè)可以從打造智能制造單元開始。智能制造單元是將一組能力相近的加工設(shè)備和輔助設(shè)備進(jìn)行模塊量產(chǎn)品的生產(chǎn)輸出能力，幫助企業(yè)提升設(shè)備利用著手通過部署IOT、5G通信網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施以實(shí)44程系統(tǒng)（APS）等智能制造必須的核心應(yīng)用系統(tǒng)并未得到普及。例如在制藥行業(yè)，兩化融合要求的“普及先進(jìn)過程控制和制造執(zhí)行系統(tǒng)”并未得到普遍實(shí)施和部署。為了加速智能制造進(jìn)程，當(dāng)制定了發(fā)展規(guī)劃、躉實(shí)數(shù)字化基礎(chǔ)后，制造企業(yè)應(yīng)積極投資于核心應(yīng)用系統(tǒng)。尤其是在新冠疫情后，制造企業(yè)應(yīng)更加關(guān)注管理創(chuàng)新能力提升和供應(yīng)鏈彈性部心應(yīng)用部署應(yīng)成為企業(yè)智能制造建設(shè)要?jiǎng)?wù)。IDC預(yù)計(jì)2023年，ERP、PLM和CRM將成為中國(guó)制造業(yè)IT應(yīng)用市場(chǎng)中前三大投資領(lǐng)域，占比分別達(dá)33.9%、13.8%和12.8%。335同部門之間的數(shù)字化對(duì)抗情況嚴(yán)重，造成企業(yè)重復(fù)投資，智能制造為企業(yè)收入帶來的回報(bào)遠(yuǎn)低于預(yù)期。因此，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)集成將促進(jìn)企業(yè)的跨業(yè)務(wù)單元和職能部門進(jìn)行協(xié)作，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)階段企業(yè)智能制造發(fā)展的關(guān)鍵在于實(shí)現(xiàn)從設(shè)備層到工廠層甚至到外部企業(yè)的數(shù)據(jù)縱向集成，以及跨業(yè)務(wù)部門和組織、跨資源要素的數(shù)據(jù)橫向集成，最終融合成數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)，即形成我們所謂的數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈。領(lǐng)先企業(yè)將數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈與數(shù)字化平臺(tái)視為智能制造的新基建。他們正在集成內(nèi)部從設(shè)計(jì)到銷領(lǐng)先企業(yè)還借助數(shù)字化協(xié)同平臺(tái)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)集成與例如富士康智能制造轉(zhuǎn)型的重要舉措既包括建設(shè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，以軟硬結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)產(chǎn)雙星輪胎創(chuàng)立了全球輪胎行業(yè)第一個(gè)全建立了全生命周期數(shù)據(jù)統(tǒng)一平臺(tái)Teamcenter、信息物理系統(tǒng)（Cyber-PhysicalSystems）、實(shí)現(xiàn)了輪胎生產(chǎn)和管理信息的全程可視化。通能倉(cāng)儲(chǔ)和智能評(píng)測(cè)。6建立持續(xù)創(chuàng)新的體系架構(gòu)和數(shù)字化組織在實(shí)現(xiàn)智能制造價(jià)值目標(biāo)中扮演重要角色。智能制造的持續(xù)演進(jìn)需要企業(yè)盡可能地提高組織架構(gòu)的靈活性與響應(yīng)能力，并充分發(fā)揮員工潛能，即建立才可以隨著業(yè)務(wù)需求變化而動(dòng)態(tài)匹配人才生態(tài)系工人人參與的積極性，基于業(yè)務(wù)需求和員工的能力靈活調(diào)動(dòng)以滿足智能制造持續(xù)發(fā)展的需求。想要建立柔性組織，則需要企業(yè)重新規(guī)劃人才與組織戰(zhàn)略。首先重新定義工作內(nèi)容。數(shù)字技術(shù)打破了固化的職位和組織結(jié)構(gòu)，工作內(nèi)容和人才配置也發(fā)生改變，畢竟企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者希望數(shù)字技術(shù)能夠給企業(yè)創(chuàng)造更多就業(yè)以及價(jià)值增長(zhǎng)機(jī)會(huì)，柔性組織中需要員工、機(jī)器和自由職業(yè)者密切協(xié)求與增強(qiáng)員工能力之間的平衡，另一方