毫無疑問，智能制造是目前中國制造的主攻方向。智能制造聚焦生產領域，但又是一次全流程、端到端的轉型過程，會讓研發、生產、產品、渠道、銷售、客戶管理等一整條生態鏈為之發生劇變。

對工業企業來說，在生產和工廠側，它依然以規模化、標準化、自動化為基礎，但它還需被賦予柔性化、定制化、可視化、低碳化的新特性;在商業模式側，會出現顛覆性的變化——生產者影響消費者的模式被消費者需求決定產品生產的模式取而代之;在國家層面，則需要建立一張比消費互聯網更加安全可靠的工業互聯網。

這個轉型的驅動因素來自“互聯網+”的廣泛應用(智能產品，全渠道營銷，行業生態鏈)，使制造企業有機會直接面對消費者和上下游，以可接受的成本獲取之前無法獲取的數據，從而能更好地洞察客戶需求并獲取產品的市場反饋。

基于這種洞察，企業能夠重新定義和設計自己的研發、生產工藝和供應鏈體系，在獲得規模效益的同時實現個性化交付，同時提升自身的生產效率和資產利用率，降低能耗和污染。

智能制造的實現之路

聽上去好處多多，但具體怎么實現呢?可以分為三個階段。

第一階段，是迅速打好企業轉型的基礎，掌控自我方能支持轉型。重新梳理現有的研發、供應鏈和財務人事管理流程，通過ERP、PLM(產品生命周期管理)系統的實施構建整合運營體系。此外，企業需要構建流程標準、數據標準以及相應的管制體系，然后通過智能產品，或全渠道營銷，或上下游生態鏈體系去獲取客戶和產品的數據，從而獲取消費者和產品洞察來支持后續轉型。

第二階段，結合客戶和產品洞察，整合企業內外其他數據資源，構建自己的大數據體系。在該體系指導下，按照以消費者為中心、個性化、柔性化、大規模定制等智能制造原則重新構建自己的研發、客服、生產、供應鏈和物流體系。

第三階段，基于智能產品平臺、全渠道平臺、大數據體系來實現生態鏈的跨界創新，強化后臺整合運營體系，支持企業的全球化擴張。

需要強調的是，單純的研發和生產端的改造不是智能制造的全部，基于渠道和消費者洞察的前端改造亦是重要的一環。二者相互結合，相輔相成，才能完成端到端的全鏈條智能制造改造。

智能制造的核心和難點

企業要完成從傳統制造向智能制造的轉型，第一前提是要投資一些硬件設備，比如傳感器、機器人、寬帶、云數據中心能力。不過，智能制造轉型絕非僅僅是購買一套軟件，改造一套生產裝置，增加多少機器人就能完成的。這是一場全流程、端到端的變革，因此絕不可能一蹴而就。

對于那些天然擁有智能基因和能力的產品，企業可以通過使自己的產品更加智能來獲取對客戶和商品的洞察。比如工程機械制造中的領導者中聯重科，很早就在自己的產品里增加了智能控制模塊，設備的定位、開工情況、運行狀態等都通過互聯網傳到企業總部，目前已經覆蓋了超過13萬臺設備，從而幫助他們建立了自己的工業大數據。

再比如一家洗衣機企業，通過傳感器、物聯網、大數據分析技術，企業可以告知維修服務部門，哪些零配件出了問題，或者哪些部件需要提前更換，保證維修人員上門一次就能搞定，甚至易損壞部件信息也將反饋到廠家用于指導產品設計研發。

但并不是所有消費品都可以變得智能，例如鞋服產業，盡管市場上也有智能童鞋等有益嘗試，但從產品特性、使用習慣和性價比的角度，大多數鞋服產品并不適合增加智能模塊。類似品類有很多，例如洗護、食品等等。

同樣也不是所有的工業品都能變得智能，例如化工產品。對于這類工業品行業而言，想要增加對客戶、對產品的洞察，關鍵在于是否能和自己的上下游取得更好的互動、構建和諧的生態圈，從而實現共同創新。

企業需要建立制造業自己的工業大數據體系，這個大數據體系不僅需要囊括來自客戶、市場和智能產品的外部反饋信息，也需要匯總內部的數據信息，這包括設備狀態、物流、生產過程、能耗等數據。

根據IBM價值研究院的報告，今天90%以上的實時數據只是被靜態地存儲了起來，但60%以上的實時數據只有在實時的決策中有價值，之后便變得毫無意義。制造業企業如何獲取大數據，如何將基于數據的洞察轉變為創新和競爭優勢?對于很多傳統制造業企業來說，這在現階段具有相當大的難度。

但是，產業格局正在發生劇變。目前，蘋果、小米和富士康等企業已經實現了基于產業鏈大數據來指導產品研發和營銷的模式，這一模式正在越來越多的行業上演。

在IBM的客戶中，一個領先的全渠道零售連鎖企業就在利用過去十多年經營空調品類積累的大量線上線下數據，來嘗試構建一種全新的ODM營銷模式：自己設計針對目標市場的空調產品，然后交給空調制造商進行貼牌生產。

在這個消費品制造業和零售商博弈融合的戰場中，掌握大數據并用來指導研發、營銷，進而整合產業價值鏈的企業會走上蘋果或者小米那樣的發展路徑，側重于生產效率和規模化的企業會演變成為富士康模式的企業。

通過大數據體系來提供差異化的產品、強化客戶體驗和服務也是很多制造企業目前正在走的轉型道路。蘋果產品就是一個典型的案例。

蘋果與IBM自去年宣布全球合作伙伴關系，已經陸續推出40余款企業級移動應用。近來，日本郵政公社與IBM及蘋果公司聯手，借助iPad設備和定制APP將iPad嵌入輔助性功能，為日本老年人打造一個更加好的終端界面。通過蘋果的移動智能設備和IBM的移動應用及數據分析技術，為數以百萬計的老年人提供藥物、鍛煉和飲食的提醒和警示，協助他們與社區和家庭的溝通。

在大數據體系的指引下，制造業的供應鏈體系也在發生革命性的變化，很多企業正在根據來自消費者、運輸、設備等大數據調整自己不同品類的供應鏈網絡，并優化自己的場內物流，取得了很好的效果。

大數據體系下，很多企業產生了跨界創新火花。IBM的一個在裝備制造行業極為領先的客戶，正在和保險公司合作并基于設備的工業大數據分析，為客戶設計全新的保險產品。

中國企業的轉型之路

智能制造愿景美好，但實現愿景是一條艱苦的轉型之路，與美國、德國、日本等世界先進制造大國相比，中國公司的智能制造之路必定會有大的不同。

德國工業4.0的提出背景是2006年-2011年德國工業出口總值幾乎沒有增長，目的是增強德國制造的競爭力，開拓新市場，增強服務收入來獲得持續性盈利。所以方向上側重于智能制造，以CPS(信息物理系統)和物聯網技術為核心，重點在設備自動化和生產流程管理，試圖實現面向產品制造和供應鏈的一站式服務。主要依托企業包括西門子、博世、SAP。

美國則是在奧巴馬的第二個任期提出了“制造業回歸”，主要背景是美國在過去20年積累了大量科技紅利，并且經過分析，發現采用新制造手段，成本會比中國的勞動密集型制造還要低30%左右。所以美國的CPS戰略是發揮其信息產業的傳統優勢，提升對終端用戶的體系性服務能力，重點在以智能設備、大數據分析和互聯網為基礎的智能化服務方面，實現服務鏈與價值鏈的一站式服務。主要依托企業有GE、IBM、Cisco等。

中國企業的轉型背景則是：產能過剩、產品同質化現象嚴重、白熱化的價格戰、勞動力成本上升、小批量多批次的定制化生產蔓延中國制造業。因此，企業急需通過智能制造轉型來解決這些問題并獲得正面的成果：個性化產品、服務型產品、敏捷化生產、資源高效利用，以及跨界融合的能力。

由于發展階段的原因，大量中國制造群企業目前仍處在工業2.0狀態，且對傳統渠道的依賴過大，在前30年的高速發展過程中有太多制度紅利，導致企業家們對精細管理和匠人精神重視不夠。這都不利于企業的智能化轉型。

但中國企業之于智能制造也具有一些先天優勢：

大多數民營企業處在一代或者一二代交接過程中，企業領頭人有非常旺盛的企業家精神。沒有太多歷史包袱，后發優勢明顯。電商環境成熟先進，消費者接受新事物的速度非常快，為中國企業的商業模式和產品創新提供了一個非常好的外部環境。有龐大的訓練有素、工作勤奮、成本合理的工程師隊伍。

中國實施《中國制造2025》，加速制造大國向制造強國轉型，有自己的戰略立足點和定位。中國擁有更多的終端用戶數據和設備狀態數據，中國的互聯網創新處在領先地位，中國企業也在從效率驅動往創新驅動轉向，這為中國企業走出自己的智能制造道路提供了廣闊空間和肥沃土壤。

相信，會有越來越多的中國企業完成轉型之旅，在工業4.0時代成為世界級的龍頭企業。