中国制造企业缺什么？---谈“工业大数据”与“智能制造”的关系

屈联西

李克强总理在国务院常务会议上强调：中国制造今后要包含更多中国创造因素，更多依靠中国装备、依托中国品牌，推动中国制造由大变强。“中国制造2025”的关键，是要立足现实，突出重点，把规划做细、做扎实。那么问题来了，中国制造虽然有环境因素、资源因素，但最重要的因素来看，差在哪呢？
　　笔者认为主要差在“软实力”方面。一是设计能力差，产品的附加值低。二是T、Q、C、S、E（交期、质量、成本、安全、环境）等重点要素的控制能力差。三是供应链管理能力差。要知道，制造系统只有一个地方产生收益，即最终客户，而其它所有环境节都是费用产生方。如何控制整体供应链的效益，低成本，高效率，一直是制造业的软肋。
　　制造企业缺什么？
　　今天的中国制造业不缺“钱”、不缺“设备”、不缺“人”，也不缺“技术”、不缺“思想”，甚至不缺“信息化”……“DT（Data Technology）时代”的企业却唯缺“数据”。
　　这个事实确实让人震惊。众多制造业，无论高离散还是低离散，很少有公司真正知道自己的“生产成本”；也很少有公司做到有效的“过程控制”；没有企业想象过以数据为依据的“PDCA”；原始手段统计的“数字”也包含了大量的不可控的水分……内企的软实力现状如此残酷，我们在管理上与西方工业国家的差距太大了。那么管理到底是什么呢？
　　DT时代管理的本质
　　DT时代一切可以用数字、代码表示，一切都是数据。企业研发、制造、销售、服务以及管理的都是数据。抽象地说：DT时代，企业就是一个“数据加工”工厂，车间是“数据加工”的场所，车间是海量数据的集散地，包括“输入数据”、“过程数据”和“输出数据”。
　　以前我们总认为，信息化是我们的事，而管理是客户的事。事实上两者不能简单分隔。因为在DT时代，任何事物都可以用数字表征的时候，管理手段、管理效果、管理方法也是数字化的表现。即用了管理，生产的输出数据就比较好看。
　　管理的本质是“数据”。毫无疑问，管理的过程是“数据获取”、“数据分析”和“数据应用”的过程。管理的成本是“数据获取”、“数据分析”和“数据应用”的成本。显而易见，管理的逻辑是非常严谨的，“数据获取”是基础，没有“数据”，“分析”和“应用”无从谈起。

屈联西

　从数据流中区分价值流
　　从价值流的角度来看，价值分为直接价值和间接价值。直接价值是从毛坯到成品的过程中每次“价值增加”或“价值赋予”的过程。简单地说就是生产制造过程。其他为生产制造服务的活动都是间接价值，管理活动是典型的间接价值。没有生产,管理就没有意义。从“数据加工”工厂角度来看，“价值制造”的过程就是“数据制造”的过程。直接价值中制造数据，间接价值则是分析和应用数据。
　　工业大数据
　　基于上述分析，无论是国内制造业、还是美日欧工业国家的制造业，每个企业都埋藏了一个“工业大数据金矿”，而这个“工业大数据金矿”也埋藏了企业的价值流、核心竞争力。
　　中国制造业最缺的是“数据”，当前的有限的静态“数字”不够支撑企业决策，所以管理应用系统如ERP、MES等无法落地，精益管理思想无法落地，制造过程完全失控。
　　智能制造提出的五个方面的智能化：产品的智能化、装备的智能化、管理的智能化、生产模式的智能化、服务的智能化。这个智能化的基础必然是工业大数据。
　　今天革命也好，转型也好，外在需求与因素是推动作用（试想，人类的自由需求是今天产生的吗？显然不是，是长期存在的），但根本上的因素是数据。因为技术的发展，为数据的产生（物联网）、存贮、分析（云技术）、使用（移动互联）更加方便。所以，今天是数据驱动型的变革。
　　无论“工业4.0”还是智能制造，仅仅是物质与数字融合的开始。随着科技等的迅速发展，“数字”将进化为“大数据”形成“知识”，“知识”进一步结合“逻辑”形成“思想”，“思想”即“意识”。
　　（王军）