2020/02/10

让中国智造，拥有更多 “灯塔”

戴尔官方企采中心

这是一个大变局的时代

熊彼得提出的创造性破坏每天都在加速

30年前，S&P500公司在榜单里

存在的时间平均是33年

如今已减少到24年

预计到2027年会继续减少到12年

行业领先的公司忽然就被超越

这就是技术的创造性破坏

近些年，伴随着互联网时代崛起的

各种行业创新都告诉我们

改变行业现状的能力

通常不来自于行业本身

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比如在《中国制造2025》一书中就提到，大数据、云计算、互联网+、机器人技术是制造业走向智能化崛起的关键。

的确，制造业的流水线就像是一条条奔腾的大河，这些河流在智能化技术的赋能下，才可以实现高速运转，由河流汇成江海。这就是智能制造对制造业的高效提升，最贴切的一个比喻。

但总有一些细微的环节，让这些高速运转的生产线的速度变慢，比如“质检”。以部分光学元器件的生产线为例，在超高亮度的质检灯下，质检员们每天工作12小时，日均检测1万多个零件，显然这种传统的质检模式，既容易降低产品良率，又严重拖累生产线的效率。

而在“质检”背后，还有制造业更为关心的“质量”以及质量相关的“工业大数据”。从如何在生产线上有效获取质量相关数据开始，到从海量的数据中“掘金”并找出质量改进的关键点，最终形成工业大数据和生产管理的实时互动闭环，不断提升品质并减少浪费。这也是数字化时代的制造业所追求的核心能力。

这种时刻，如果有AI的能力（算力/算法）赋能给“质检”以及“工业大数据”，并用一整套的解决方案，帮助制造业企业解决“质检”效率以及“工业大数据”应用的难题，就等于帮助智能制造整个行业提速。

在常州，微亿智造科技有限公司就是这样一家企业。它以工业质检为切入点，协助实现全面数字化工厂，并提供人工智能算法，工业大数据模型，工业云平台复合能力以赋能制造业。

▐ 在2019年末，微亿智造与戴尔签署了战略合作协议，双方将针对在大中国区数字化业务开展战略合作，并将结合各自在不同领域的优势，共同服务于中国制造的智能化升级。

据了解，在合作当中，微亿将基于戴尔的基础架构产品和方案为Dell研发并提供智能质检相关产品，双方共同探索工业大数据在供应链管理及生产环节内的运用，并研发基于戴尔基础架构产品和方案相对应的工业大数据平台。并共同探索基于戴尔基础架构产品和方案的算力设备在智能制造领域的研发及运用，以及其他新型工业应用内的合作。

显然，这一合作的签署，可以充分发挥微亿智造在数字化企业解决方案，以及戴尔在算力和IT整体解决方案技术方面的优势，为各类大中小制造企业的转型升级、智能制造提供技术和咨询服务，满足企业的自动化和数字化改造需求及工业大数据的应用，推动制造业转型升级发展。

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戴尔携手微亿智造

工业质检就是用人眼看看表面有无破损、脏污、划痕。这看起来没有什么技术含金量，但在工厂里，这恰恰是自动化程度最低的工种，这让微亿智造看到了其中的机会。

从成立之初，微亿智造就致力于在生产管理过程中提供核心质控技术，打通关键生产数据的取数节点，进而为实现符合中国特色的数字化生产助力。并围绕实现生产现场的数字化管理及全过程的质量追溯进行了长期的产品研发与市场实践，打造了一系列的智能质检装备，生产管理系统及工业物联网相关产品。

作为中国领先的工业智能智造服务提供商，微亿智造如今已经可以提供，包括智能质检光学系统开发、智能质检设备生产、质量数据管理系统研发、传感及数采产品研发制造在内的多个解决方案，深受制造业企业的认可。

科技是制造业智能化升级的便捷之径

事实上，今天这个时代，对于中国的制造业企业来说，也是机遇和挑战并存。

麦肯锡发布的《第四次工业革命制造业技术创新之光白皮中》中就提到：近10年的制造业生产率停滞不前，需求愈加分散，创新更是姗姗来迟。少数企业已成功跨越试点阶段，在实践中大规模推广第四次工业革命带来的创新。它们以最小的员工取代数实现了效率的空前提升。然而，多数企业似乎仍深陷“试点困境”中。

而从中国的角度看，“大而不强”一直是我国制造业的基本情况。我们的制造业普遍存在自主创新能力差、核心部件对外依存度高、产业结构不合理、产品质量问题突出等难题。

雪恩伯格尔在《世界级制造业：下一个十年》一书中总结：传统制造业所具有的计划与控制型管理非常僵硬死板，像个反应迟钝、性格死倔的竹节怪。

的确，现在的智能制造标准规范体系尚不完善，且与智能制造相关的物联网、智能装备及机器人、大数据、云计算、软件等关键技术具体发展标准规范尚未统一。这导致了很多智能制造的案例很难复制，拖慢了整个制造行业智能化的速度。

麦肯锡在2019年“制造业的未来”（Future of Manufacturing）研究项目中发现：领先的制造业企业，都具备这四个因素▼

第一，多样化

不仅在工厂内部，还扩大到整个生产网络，甚至拓展到组织外部，覆盖整个端到端价值链。

第二，端到端用例

这些企业，构建起互联互通的价值链，用例主要集中于供应网络对接、端到端产品开发、端到端规划、端到端交付、客户对接等。

第三，价值创造

领先的制造业企业，会不断创新，从数字化中捕捉新的价值来源，主要价值驱动因素包括：普及技术并提升操作人员能力；以大数据为基础制定决策；对流程和商业模式展开创新；利用动态的生态系统应对供应商和客户的变化。

第四，规模化

例如，以扎实商业逻辑支撑数字化战略；使用敏捷工作方法；创建能够支持规模化的物联网架构；调动现有员工积极性等等。

由此可见，这些领先的制造业企业，都通过数字化的战略和智能技术创新改变了现状。

而制造业本身又具有流程异常复杂，环节多而琐碎的痛点，如前文所提到的“质检”环节，就是一个明显的例子。所以，戴尔和微亿智造的战略合作，本身也可以看作是戴尔公司，通过于智能制造产业链条上的各种企业合作的一个尝试，通过实现每个环节的智能化，来逐步解决制造向智造转型的完整过程。

灯塔，让第四次工业革命不是一场孤独的航行

事实上，麦肯锡给出了制造业发展的明确的路径，就是通过“灯塔工厂”，作为制造业的示范，并将它们成熟的技术作为标准化的创新，来影响所有制造业的企业。

▐ 这是否会是一个行之有效的方法论呢？

简单地说，“灯塔工厂”是“数字化制造”和“全球化4.0”的示范者，它们拥有第四次工业革命的所有必备特征。此外，它们还验证了一个假设，即生产价值驱动因素的全方位改进可以催生新的经济价值。这些驱动因素包括：资源生产率和效率、灵活性和响应能力、产品上市速度及满足客户需求的定制能力。改进传统企业的生产系统、创新设计价值链、打造具有颠覆潜力的新型商业模式等举措都能创造价值。