制造業供應鍊危機持續，施耐德電氣望實作産業鍊“傳幫帶”

南方财經全媒體記者江月 武漢報道 2021年全球供應鍊上，“黑天鵝”頻頻起飛，“短缺”、“斷鍊”成為行業熱點高頻詞彙。能源供應、生産制造是供應鍊緊張的典型行業，而一場生産線“重塑”正在悄然進行中。

坐落于湖北武漢的法國施耐德電氣（Schneider Electric）工廠，是重要的斷路器、接觸器、工業控制與信号元器件制造基地。10月27日，南方财經全媒體記者參訪該工廠，了解到目前制造業重塑産業鍊的部分環節。然而，推廣工業物聯網、引入人工智能自動化工序，并非先進大廠“獨占一份”的優勢。目前，協助供應鍊上下遊的民企、中小企業實作整體自動化水準，是緩解“短缺”問題的當務之急。

“民企和中小企業是我們重要的供應商，我們将幫助他們提升自動化能力作為明年的首要戰略，以期望實作更穩定的供應鍊。”施耐德電氣全球供應鍊中國區數字化解決方案負責人冒飛飛向記者表示。施耐德電氣制造（武漢）總經理李聰則向記者表示，今年全球供應鍊危機持續，制造業企業需要進行更好的預算管理、生産預期管理、供應商管理。

早前，中國社會科學院民營經濟研究中心理事長劉迎秋也提出，在産業鍊、供應鍊的現代化建設中，民營企業需有更大作為，進而實作整個經濟體上資金鍊、人才鍊、技術鍊、流通鍊的順暢。

<h4>人工智能改造産品檢測産線</h4>

施耐德電氣武漢工廠晝夜不歇地運轉，勞工實行每班8小時、每天輪流三班倒的流水線安排。子產品檢測産線上原本有15名勞工負責全天候工作，自從“AI工業視覺檢測平台”上線，人員縮減了66%。“不僅人工減少，誤檢率降低到0.5%以内，漏檢率為零，這是一個非常大的提升。”冒飛飛如是介紹。

AI（人工智能）正在推動工業智能制造向前進。AI本質上是大量運用傳感器、視覺處理器将自然感覺轉換成資料的過程。在施耐德電氣的子產品檢測産線上，AI代替了勞工的眼睛和手去檢查産品的外觀缺陷，一個子產品經過多個工業照相機從各個角度拍攝，在邊緣裝置上通過AI模型進行推理計算，将分析結果和标準圖樣進行對比。有十種缺陷是産品不合格的标志，包括漆包線不合格、多線頭、骨架破損、線圈錫尖等，AI一旦識别出上述錯誤，将以序号辨別不合格産品。

“這樣的崗位原本容易因視覺疲勞而産生漏檢、誤檢，如今可以把人調離這種崗位了。”施耐德電氣工廠技術人員向記者介紹，這是制造業進行精益管理的一個例子。目前，這個新的AI檢測平台可以媲美勞工的速度，一個子產品的整道檢測環節，在800毫秒（8秒）以内就可以完成，與全人工工序的耗時相若。

将人工智能引入工業智能制造的概念提出已久，但往往因為“不夠智能”而為人诟病，“症結”仍在技術水準上。“AI檢測的效率、精确度，取決于GPU（圖形處理器）伺服器的讀取速度，也取決于伺服器的硬碟空間。”冒飛飛介紹。

不過，要實作高水準的人工智能，就要涉及到一筆“沉沒成本”。以往，企業需要自行搭建伺服器、聘請專業團隊，在模型搭建和架構設計等方面往往需要進行研發投入，這一度阻礙人工智能在工業領域的推廣。

近年來，這樣一套AI人工智能檢測平台的“沉沒成本”正在逐漸變得輕量化，這主要是通過“雲服務”實作的。施耐德電氣目前采用亞馬遜雲科技Amazon Sagemaker機器學習服務，實作檢測模型的快速準備、建構、訓練和部署，配合亞馬遜雲科技的雲端資料存儲以及資料庫，這樣就避免購置本地伺服器，而模型訓練和疊代實際上是在亞馬遜雲科技的平台上完成的，換言之，“沉沒成本”從工廠使用方向外部第三方轉移了。

<h4>供應鍊需“環環相助”</h4>

不過，面臨需求端的強勁增長，供應鍊的“重塑”并不那麼容易，也形成了貫穿2021年迄今的全球性供應鍊危機。記者了解到，在供應鍊上的龍頭企業在這場危機中，事實上無法“獨善其身”，必須對上下遊施以援手，以達到互助和自救。

“今年環球供應鍊上‘黑天鵝事件’頻頻發生，挑戰很大，這就需要我們能進行更好的生産預期管理、庫存管理，以及産業鍊上下遊的管理。”李聰直指改善目前全球供應鍊危機的關鍵。

在“數字經濟”的浪潮下，市場對電子元器件、能源管理的需求居高不下，這給大型制造企業形成更大的供應鍊管理壓力。10月27日，施耐德電氣宣布，今年全年的收入按年增長率有望達到11%至13%，這意味着年收入将達到280億至285億歐元，遠遠優于該公司從2015年到2019年中任何一年的表現。換言之，在2021年全球的電氣化需求十分強勁，無論在資料中心、石油天然氣行業自動化還是住宅和工業建築，都需要進行更多的電氣管理。

李聰指出，今年迄今為止，中國區的産量、銷售收入增長快于全球平均水準，達到雙位數的按年增長率。是以，保障中國區産業鍊的順暢對施耐德電氣實作全球銷售目标十分關鍵。

“明年，向供應商推廣生産線高品質管理，是我們的首要任務。”冒飛飛向記者指出這種“供應商關系管理”的全新概念。“我們更希望和他們結成partner（夥伴）的關系，我們可以對他們的生産線技術提升提供幫助。”

在制造業的多個環節裡，民企、中小企業往往是主角，不過它們往往在“智能制造”浪潮中落後一步。“智能制造需要人才、基礎設施、應用的建立。”冒飛飛指出，一方面，數智化轉型觀念需要培養，并非每個民企和中小企業都能快速接受，另一方面這些企業也對資本投入抱有諸多顧慮。面對目前的全球供應鍊危機，生産鍊條上上下遊之間原本冰冷的供需關系，正由于目前的“供應鍊緊張”危機，獲得更具有合作性的改變。

<h4>供應鍊危機“高燒不退”</h4>

進入10月以來，全球大型制造企業不斷釋放三季報或最新财務季度的營運業績，其中也反映供應鍊危機“高燒不退”。“供應鍊緊張限制了産出進一步提升。”類似的表述出現在了包括施耐德電氣在内的不少企業财報聲明當中。

覆寫多元化制造、具有高度代表性的制造業企業通用電氣，第三季度的收入甚至出現了按年倒退。該公司在截至9月底的前三個月中，收入為184億美元，較飽受新冠疫情幹擾的2020年同期甚至再下降0.5%。與此強烈對比的是，期内的訂單量實際上達到221億美元，按年大增44%之多，這說明航空業、醫療、可再生能源、電力領域對該公司産品的需求非常迫切。

包括電子産業也飽受供應鍊“斷鍊”之苦。10月，有市場消息就傳出，蘋果公司在今年第四季度的iPhone 13系列銷售量，将不得不因為供貨短缺而削減1000萬台。這家公司暢銷的手機、平闆電腦，在官方管道的傳遞時間已經長達4個星期以上。

“今年，大宗商品普遍提價、勞動力短缺、航運能力緊張或者意外事故在内的不同因素，形成了供應鍊的緊張狀況。”李聰解析稱。他認為，通過AI人工智能對生産線實作更高程度的自動化，有助于緩解目前的供應鍊危機。

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