新基建浪潮下，智能制造新生態如何重構？

眼下，新基建的浪潮正為制造業升級提供新動能。不論是其中的云計算、工業互聯網，還是5G、AI等技術，正在釋放出巨大的能量，和制造的各個場景實現深度融合，形成更加開放、融合、協同發展的智能化、數字化生態體系。

然而，智能化并不只是表層的信息化，它涉及到背后整套系統的變革，從各個制造環節的數字化、各場景的數據流通，再到產品的生命周期管理等等。這并非一日之功，需要扎根行業，將技術與產業緊密結合，逐步做到降本增效。

在數字化的市場上，制造業企業、背后的技術提供商們，都面臨著廣闊的市場，但同時也面臨著各式挑戰。

9月27日，在21世紀經濟報道主辦的“2020中國智造業年會”上，施耐德電氣綠色智能制造咨詢總經理魏開炎表示，智能制造的關鍵并不在于投資額度的多少，和設備的先進程度。

“在與許多企業家的交流過程中，大家都會對智能制造投資產生的回報和效果產生疑慮。”魏開炎說，“從施耐德的多年經驗來看，首先要識別整個供應鏈的業務形態，再具體細化到每一個場景，然后再逐步開展。”

智能化和數字化藍海

在新基建之下，各行各業的智能化和數字化轉型開啟了新藍海。

面對龐大的市場，企業們進一步發力，既有各行業中的龍頭公司對外賦能，也有中小型、創業型公司提供技術解決方案。

其中，行業巨頭們優勢明顯。例如華為、樹根互聯、施耐德等企業，他們既有制造業經驗，又擁有技術實力，在自身智能化的實踐基礎之上，可以對外輸出成熟的系統，并且對于B端的服務經驗也很豐富。

華為對于制造的解決方案有很多層次和體系，包括聯接、云、AI、工業互聯網等。華為中國政企智能制造業務部行業解決方案部部長郭峰就在“2020中國智造業年會”上談道：“以前很多機器設備是傳統的連接，目前整個工業行業中，94%的連接是以有線的方式連接，6%是以無線的方式連接。2030年的時候，我們預測大概有一半以無線的方式來承載，更多的驅動來自制造業越來越多的對于柔性、多變的市場需求。”

在樹根互聯技術有限公司副總裁陳義平看來，在2020年新冠肺炎疫情和國際新形勢的雙重影響下，工業互聯網結合當前的5G、大數據、區塊鏈、人工智能等技術，可助力中國制造業轉型升級，彌補當前產業鏈上的短板，以形成國內大循環為主體、國內和國際雙循環相互促進發展的良性產業發展格局。在具體做法上，企業可通過工業互聯網技術的網絡化、數字化、智能化形成產業互聯的驅動，全面打通企業在研發、制造、營銷、物流、后服務等實現全價值鏈的全面協同。

魏開炎則表示，近幾年是中國產業升級的關鍵階段，核心的內涵是打造智能制造的強國。目前施耐德在全球擁有超過200個工廠與物流中心，在這200多間工廠中則有80間已成功轉型為智能工廠，其中有3間被世界經濟論壇評選為指標性的“燈塔工廠”。“獲評的工廠并沒有特別先進的設備。”魏開炎說，“關鍵就在于將人、設備和業務形態形成和諧的集體。”

如何打造生態圈？

目前的數字化市場上，面對智能制造的新機遇，互聯網企業開始變“硬”，硬件企業愈發強調“軟”實力，未來比拼的不僅僅是企業原先的稟賦，還有產業鏈的綜合實力。而如何真正解決痛點、搭建產業生態圈也是業內關注焦點。

“首先，從制造側來看，企業在搭建自己的制造體系時候，要把目光放到更高遠一點，要站在整個產業的價值鏈思考。”魏開炎說，“真的需要把供應鏈條、產業鏈條打通，需要思考業務生態做出相應的調整。”

其次，因為許多企業在目前階段還在摸索，他建議不妨開放一點建立自己的“朋友圈”，即便無法分享具體的技術細節，也可以通過交流來互相啟發，“同時，可以通過提供各種智能制造的服務和設備來搭建一個平臺，大家可以基于這樣的平臺共同把事情做好。”

最后，一個良好的生態圈需要一個健康的土壤。“像政府部門需要就行業的一些規范，金融扶持的一些政策包括數據安全明確規則，包括高校對人才的培養和對于一些基礎性理論的研究，對于未來的智能制造是非常關鍵。”魏開炎說。

同時，在產業升級、構建生態圈的過程中，還有不少挑戰。

在數字后服務領域，陳義平則認為當前行業還面臨諸多痛點。比如，制造企業在服務方面面臨維修成本高、監管難，銷售方面無法辨別哪些是優質客戶，以及如何挖掘優質客戶的再銷售商機等等，但這些問題并非沒有解決方案。

“解決方案本質上是產業的網絡化、數字化、智能化。”陳義平說，第一步是網絡化，即將所有的工業設備、制造過程、工廠與企業之間等一系列的聯網。網絡化才能進行第二步的數字化，即通過數字化形成新的數據源，而解決數字化才能解決最終智能化，通過智能化形成低成本打通新技術和制造企業的鴻溝，讓后市場服務更加智能。

在浙江新再靈科技股份有限公司CTO靳旭哲看來，首先做任何場景的數字化，必須要和數字化應用起來，其次要充分地做好場景化。此外，關于生態圈，靳旭哲表示：“在打造生態圈的過程中，我認為應該從數據的角度分析每一段數據。每一個在生態圈的人產生數據價值，應用過程中會涉及到很多環節，不同的數據要融合或者分發到各個環節，因此站在這樣的角度分析是非常重要的。”