文/梅清晨 等
在智能制造技術和智能裝備高速發展與市場驅動下，在相關政策支援下，越來越多的制造型企業開始進行智能制造轉型更新。很多企業投入大量物力、财力，購買工業機器人、智能立庫、AGV等先進智能裝備，采用人工智能、數字孿生等先進智能制造技術，上線MES 、PLM、SCADA等先進資訊化系統……
但不管是從投入産出提升角度看，還是從企業價值創造能力提升角度看，很多企業的智能制造所帶來的實際效果都不盡如人意。
究其原因，是企業沒有很好地了解智能制造的本質，沒能把握好智能制造轉型更新的正确方向，沒能制定出科學合理的推行政策，走了彎路，陷入了誤區，導緻事倍功半。
一、不注重适用性和實用性選擇，
過于追求先進性
很多企業對智能制造本質的了解和認知存在誤區，一是認為智能制造就是要實作制造自動化，進行“機器換人”，企業要實作智能制造就必須大批量選用高端智能裝備來替換人工；二是認為智能制造就是要實作制造資訊化，企業要實作智能制造就必須大批量應用新一代資訊技術。
表面上，智能制造給人們帶來的最直覺感受就是制造自動化和制造資訊化，而且，很多智能制造技術與智能裝備供應商也在極力渲染企業開展制造自動化和制造資訊化的重要性。
是以，很多企業管理層，甚至一部分智能制造專業技術人員都把如何應用更多的先進智能制造技術與智能裝備當作推行智能制造的重中之重。
由此，企業出現了這樣一種現象：評價是否實作了智能制造，首先看是否應用了先進智能制造技術與智能裝備；評價智能制造水準的高低，首先看應用了多少先進智能制造技術與智能裝備。
誠然，先進智能制造技術與智能裝備是實作智能制造的必要手段，但必須清醒地認識到，手段是為目的服務的。
智能制造的本質是利用先進智能制造技術與智能裝備進行生産模式再造，其目的是解決原有生産系統中存在的不确定性問題（品質問題、綠色問題、效率問題、效益問題等），以提升企業價值創造能力。
企業不注重智能制造技術與智能裝備的适用性和實用性選擇，過于追求智能制造技術與裝備的先進性，往往會陷入“智能制造水準看似很高，但制造能力水準卻不高”的陷阱。
企業的行業背景、産品特點、生産工藝、制造流程、員工技能水準和企業管理水準不同，所需要應用的先進智能制造技術與智能裝備也不同。
是以，企業在決定需要應用哪些先進智能制造技術與智能裝備之前，應該先對企業目前生産系統進行診斷分析，找出需要通過推行智能制造解決的現實問題，再根據現實問題比對适用和實用的智能制造技術與智能裝備。
适用，是指所選擇的智能制造技術與智能裝備可以有效解決企業目前存在的現實問題；實用，是指所選擇的智能制造技術與智能裝備的性能水準不備援、經濟性好。
注重智能制造技術與智能裝備的适用性和實用性選擇，才能科學、合理、高效地應用智能制造技術與智能裝備，發揮其對智能制造的使能作用、杠杆作用和乘數效應，達到提升智能制造系統價值創造能力，增強企業競争力的目的。
二、不注重系統性規劃設計，
存在自動化和資訊化孤島
智能工廠是企業實作智能制造的主要載體，企業智能制造的轉型更新一般都從智能工廠的建設開始，是以，智能工廠的建設品質将直接影響企業智能制造轉型更新品質。
在智能工廠建設中，企業存在的最大誤區是在智能工廠建設初期不注重系統性規劃設計，即沒有對智能工廠物料流系統和資訊流系統進行系統性規劃設計，在智能工廠建成運作後才發現存在自動化孤島和資訊化孤島，嚴重影響智能工廠的整體運作效率和運作品質，進而影響企業智能制造價值的充分發揮。
在智能工廠物料流系統規劃設計方面，企業常見的問題主要有：
一是沒有做好工廠整體布局規劃設計，原材料倉庫、各生産工廠中的房間、成品倉庫等規劃布局不合理，原材料倉庫至各生産工廠中的房間、上下遊各生産工廠中的房間之間、下遊生産工廠中的房間至成品倉庫之間的物流無法實作有效銜接；
二是沒有做好工廠中的房間整體布局規劃設計，各生産線之間的物流邏輯、物流空間、物流路徑設計不合理，沒有留出AGV、滾筒線、懸挂鍊等自動化物流裝置安裝位置，無法系統地實作物流自動化；
三是沒有做好生産線布局規劃設計，注重生産裝置加工性能的自動化，但忽略生産裝置上下料的自動化、忽略生産裝置之間物料傳輸的自動化，緻使各生産裝置之間、各生産工序之間無法實作自動化銜接。以上情況，都會導緻智能工廠自動化孤島的出現。
在智能工廠資訊流系統規劃設計方面，企業常見問題主要有：
一是沒有做好企業資訊化頂層架構設計，未能有效覆寫企業價值鍊上所有業務闆塊；
二是沒有做好企業資訊化流程的系統性設計，部分業務闆塊流程有缺失、不完整；
三是沒有做好企業資訊化流程的邏輯性設計，部分業務流程之間無法有效銜接，影響資訊流動。以上情況，都會導緻智能工廠資訊化孤島的出現。
為了防止智能工廠自動化孤島和資訊化孤島的出現，企業應在智能工廠建設之初就做好系統性的規劃設計。
一是通過企業價值鍊分析，對企業各類價值活動進行辨識和确認，把企業物料流和資訊流為企業創造價值的邏輯關系和邏輯架構梳理清楚；
二是通過企業價值流分析，對企業生産營運系統做系統性診斷，識别出企業物料流和資訊流中的增值環節與非增值環節，對物料流系統和資訊流系統進行系統性規劃設計，提高增值環節的價值創造能力；
三是在企業價值鍊分析和價值流分析的基礎上，對企業智能工廠做整體規劃設計，即在物料流通暢的基礎上實施自動化、在資訊流通暢的基礎上實施資訊化。
三、不注重營運管理模式重構，
系統運作不暢
企業往往期望在智能制造轉型更新後，由于制造自動化和制造資訊化的實作，營運管理能夠更加輕松。
但事實上，很多企業在智能制造系統建立并運作一段時間後會發現，智能制造系統的運作并不像預想中的那麼順暢，智能制造系統的運作給企業營運管理者帶來的不是更多便利，而是更多不适應。
比如，傳統的生産物料領用模式改為資訊化叫料和自動化物料配送模式後，生産現場依然會出現斷料情況需要人工緊急處理；傳統的裝置事後維修管理改為以“裝置狀态智能監測”為特征的裝置預知維修後，生産現場依然會出現裝置異常停機導緻生産線停産需要人工緊急處理等。
究其原因，不是智能制造系統有問題，而是在智能制造轉型更新後，企業的營運管理模式沒有随之轉型更新，傳統的營運管理模式已不适用智能制造系統。
企業應該認識到，表面上看，智能制造轉型更新是先進制造技術與智能裝備更新，是建立一套新的智能制造系統，事實上，智能制造更是建構一種新的生産營運模式，是對企業生産營運系統的重塑。
是以，企業智能制造系統建立之後，如何營運管理顯得尤其重要，因為隻有對智能制造系統進行高效率的營運管理，才能真正發揮其價值。
是以，企業要想實作對智能制造系統的高效率營運管理，必須建立與該系統相比對的新的營運管理模式，即在智能制造背景下，對企業營運管理模式進行重構。
例如，傳統的生産物料領用模式改為資訊化叫料和自動化物料配送模式後，營運管理重點要從傳統的物料計劃編制與下達轉變為資訊化叫料與自動化物料配送邏輯的設計與優化；傳統的裝置事後維修管理改為以“裝置狀态智能監測”為特征的裝置預知維修後，營運管理重點要從傳統的裝置故障維修轉變為以“監測裝置關鍵零部件動态劣化趨勢、消除微缺陷、實作零停機”為特征的裝置狀态預知維修等。
企業隻有重新建構了與智能制造系統相适應的新的營運管理模式，才能營運管理好智能制造系統，讓智能制造系統更好地發揮價值。
四、不注重專業人才培養，
過于依賴外部技術力量
由于智能制造技術及智能裝備的先進性，企業為了更好地推行智能制造轉型更新，一般都會聘請專業的外部技術力量作為助力。
比如，聘請專業的智能制造系統規劃設計團隊進行智能制造轉型更新方案設計；聘請專業的自動化廠商實施制造自動化系統設計、智能裝備選型與制造、智能裝備安裝與調試等；聘請專業的制造資訊化廠商實施制造資訊化架構與流程設計、資訊化軟體系統開發、資訊化系統上線調試與應用指導等。
在這個過程中，很多企業容易對外部技術力量産生嚴重的依賴心理，進而忽略了對本企業智能制造專業人才的培養。
究其原因主要有兩方面，一是認為外部技術力量經驗豐富、能力可靠、風險可控；二是認為智能制造技術及智能裝備有其先進性和複雜性，本企業專業技術人員短時間内很難掌握，專業人才培養難度大。
企業對外部技術力量的過度依賴，不僅會影響本企業智能制造專業技術人員的成長速度和品質，還會影響企業智能制造系統的可持續運作與完善。
企業應該認識到，智能制造轉型更新不僅是技術與裝備的更新，同時也是專業人才團隊技術能力的更新，其核心是打造一支能夠深刻了解智能制造先進理念、紮實掌握智能制造先進技術、準确把握智能制造先進方向，并能夠實作自主管理和持續提升、不斷追求更高效率和更高目标的智能制造專業人才團隊。
企業應該在智能制造推行之初，就把本企業智能制造專業人才隊伍建設放在重要位置，并把該項工作貫穿到企業整個智能制造轉型更新過程中。比較有效的做法如下：
一是選拔具有一定智能制造相關專業理論基礎和具有較強學習力的技術精英和業務骨幹，組建智能制造專項技術團隊，結合智能制造轉型更新計劃制訂專項培養計劃，提高培養計劃性；
二是根據培養對象的專業、技術特長及工作閱曆的不同，結合企業所需的智能制造專業技術崗位任職需求，進行人崗比對，開展定向培養，提高培養針對性；
三是不拘一格采用多種培養形式，比如可以選派培養對象赴智能制造合作商進行挂職鍛煉、參與智能制造項目研發及傳遞，也可以與高等院校、科研院所合作舉辦專題研修班或聯合培養定向研究所學生，聯合開展智能制造進階人才培養，提高培養有效性。■
作者機關
梅清晨 河南工程學院
賈祿冰 王玺 清華大學天津高端裝備研究院洛陽先進制造産業研發基地
本文發表于《企業管理》雜志2021年第11期