智能制造发展障碍重重 上海如何突破困境逆风前行

　　【中国智能制造网 学术论文】出于对抢抓智能制造生态系统主导权在上海科技创新中心建设中之重要性的考虑，本文选择上海14家制造业和信息技术服务业企业进行了问卷调查和现场访谈，深入了解企业发展智能制造的现状、面临的困境、近期展望和政策需求等方面的信息，从中梳理出上海建设智能制造生态系统的主要障碍所在。　　
　　上海是我国制造业重镇，在从制造向“智造”的转型过程中也面临着诸多挑战。本文是中国浦东干部学院课题组，通过对上海部分制造业和信息技术服务业企业问卷调研得出的障碍。
　　
　　抢占智能制造生态系统主导权是上海科技创新中心建设的一个有力抓手。同智慧城市一样，智能制造是系统之系统，发展智能制造就是要建立一个智能制造生态系统，依托于传感器、工业软件、网络通信系统、新型人机交互方式，实现人、设备、产品等制造要素和资源的相互识别、互联互通、有效交流，促进制造业设计、研发、生产、管理、服务与互联网紧密结合，推动生产方式的定制化、柔性化、绿色化、网络化，从而不断提高制造业竞争优势。智能制造背后是技术体系，是标准体系，是产业体系，一座城市只有把握了智能制造生态系统的主导权，才能称得上是科技创新中心。
　　
　　出于对抢抓智能制造生态系统主导权在上海科技创新中心建设中之重要性的考虑，本文选择上海14家制造业和信息技术服务业企业进行了问卷调查和现场访谈，深入了解企业发展智能制造的现状、面临的困境、近期展望和政策需求等方面的信息，从中梳理出上海建设智能制造生态系统的主要障碍所在，以期从政府的角度研究如何通过政府有形之手的引导，大限度地激发市场的活力，促进智能制造生态系统建设。
　　
　　障碍一
　　
　　思想观念存在多个误区
　　
　　1.缺少对智能制造的正确理解
　　
　　调研中发现，很多企业管理人员对什么是智能制造缺少正确认识，常见的问题是把智能制造同工厂自动化、数字化工厂等概念混为一谈，认为“工厂自动化 数字化”就是智能制造。其实，数字化工厂、智慧工厂、智能制造之间是一种递进关系，数字化工厂的目标是实现信息的集成，智慧工厂的目标是实现人机有效交互，而智能制造的目标是实现人机一体化。并且，智能制造已经大大超出了单个企业的范畴。课题组认为，在实际工作中，尽管企业需要从数字化工厂开始逐步升级，但是也应该了解智能制造系统的本质内涵和基本特征，避免方向性错误。
　　
　　2.缺少转型升级的紧迫感
　　
　　被调研企业基本处于工业2.0-3.0的阶段，工厂生产自动化程度有待提高，系统整合处在非常初级的阶段，信息集成程度还比较低，离智能制造还有相当大的差距。问卷调查的结果显示，尽管绝大部分企业对引进智能制造设备有需要，但是，50%的企业认为本企业使用智能设备的初衷是“替代人力”，只有20%左右的企业认为是“生产流程必须”和“企业管理升级需要”。而且，被调研企业中，有18%认为“现有设备和人力已经能够满足企业需要”，50%的企业没有建成企业级的信息化管理系统，37%的企业认为“结构简单的产品，不需要进行仿真设计”，50%的企业认为未来1-3年内没有计划建设企业级信息化管理系统，36%的企业4-5年内没有计划建设企业级信息化系统，64%的企业认为不会考虑调整组织结构以适应企业发展智能制造的需要。在信息技术迅速发展的今天，如果企业缺少主动适应、主动变革的思想，其发展前景不容乐观。
　　
　　3.缺少对数据的重视
　　
　　智能制造的实现在相当程度上依赖于对数据的更深刻的洞察和分析处理，缺少数据，就缺失了智能制造的基础材料。调研发现，绝大部分企业缺少产生数据的传感设备和产品、收集和传输数据的途径、整合和处理数据的平台、使用数据的方法和软件，为关键的是，绝大部分企业没有意识到数据的重要性。在被调研企业中，没有一家建成了企业计划与数据中心，未来1-3年内计划建设企业计划与数据中心的仅占14%，未来4-5年内计划建设企业计划与数据中心的仅占21%。即使是其中自动化程度高的制造企业，目前也还处于需要通过数字化工厂建设项目产生数据的过程中，而数据中心建设尚需在第二期改造项目中加以考虑。
　　
　　障碍二
　　
　　核心技术和关键零部件严重欠缺
　　
　　被调研的企业表示，核心技术和关键零部件欠缺是影响国内智能制造企业发展的大障碍。85%的企业认为，与国外智能制造供应商相比，国内设备供应商的“技术水平有明显差距”。在国内智能制造设备企业亟需改进的内容方面，28%的企业认为应该“自主开发核心技术或零部件”，17%的企业认为应该“提高产品质量”。实际上，以“大云物移智”为主要内容的新型技术领域，上海掌握的核心技术仍十分有限。构成智能制造装备或实现制造过程智能化的重要基础技术主要依赖进口，如新型传感器等感知和在线分析技术、典型控制系统与工业网络技术、高性能液压件与气动元件、高速精密轴承、大功率变频技术等。许多重要装备和制造过程尚未掌握系统设计与核心制造技术，如精密工作母机设计制造基础技术（设计过程智能化技术）、百万吨乙烯等大型石化的设计技术和工艺包等均未实现国产化。几乎所有装备的核心控制技术（包括软件和硬件）都严重依赖进口。
　　
　　如果不尽快在这些方面有所突破，随着中国发展智能制造热潮的出现，中国将成为国外智能制造产品的试验场和大市场，而国内企业将有可能丧失发展的契机，中国企业也难以在智能制造市场上抢先占据一席之地。
　　
　　障碍三
　　
　　系统集成能力和软件服务水平严重不强
　　
　　1.集成能力“片段化”
　　
　　智能制造是以信息技术、自动化技术与先进制造技术全面结合为基础的。西门子等的智能制造供应商具有智能工厂建设的实践经验和较丰富的产品系列。在项目组的问卷调查中，企业建设集成系统西门子PLM系统，而选择国产软件的则非常少。被调研企业认为，西门子的“PLM解决方案完整”，“在本行业竞争优势明显”。与西门子等企业相比，国内的企业在系统集成方面经验较为欠缺，市场运作体系也欠完整，竞争优势较弱。目前上海制造业的“两化”融合程度还有待提高，低端CAD软件和企业管理软件普及率较高，但应用于各类复杂产品设计和企业管理的智能化软件产品缺失。国内大多数企业在生产制造过程中一定程度地应用了自动化技术，但应用于提高产品质量、实现节能减排、提高劳动生产率的智能化技术严重缺乏。同时，信息技术和相关软件产品与制造工艺技术融合不够。
　　
　　2．软件制造“低端化”
　　
　　近年来，上海软件产业发展迅速。2013年，上海软件产业从业人员达到34万，实现经营收入2464.9亿元；经营收入超10亿元的软件企业达32家，并有248家企业获得计算机信息系统集成资质。但是，上海缺少品牌度高的企业和产品，仿真软件、研发设计软件、系统平台软件、控制软件等工业软件也非常缺乏。以PLM为例。PLM思想早为国外“CAx”厂商提出，国内PLM软件厂商起步较晚，尽管已经发展出一些独立的PLM软件开发商和产品，例如北京数码大方科技有限公司的CAXA、北京清华同方软件股份有限公司的清华同方PDM、北京机械工业自动化研究所的利玛PDM、北京凯思博宏计算机应用工程有限公司的I-WORKMAN、四川托普软件股份有限公司的TDPDM等，但这些国内企业的产品与国外同类软件相比仍有较大差距。遗憾的是，上海连这样的软件企业和产品都很少。
　　
　　障碍四
　　
　　跨界协作联盟严重缺失
　　
　　智能制造是生态系统，强调的是厂商、上下游企业、客户、其他相关组织的互动和数据、信息、知识的共享，帮助企业从单一的组装制造向产业链两头延伸，把制造业和服务业融合起来，共同走市场化、化、化和集约化的发展。因此，跨界协作联盟的存在非常必要。
　　
　　调研发现，被调研企业很少从产业联盟中受益。被调研企业认为该公司智能设备成本优势的决定因素主要是“人力成本低”（23%）、“税收减免及其他政府补贴”（15%）、“较低的资金成本”（15%）、以及“企业管理效益”（16%），而认为“纵向或横向的产业联盟”是主要的因素的仅占8%。此外，在“上海企业关于智能制造面临的外部挑战”中，认为“各个企业技术研发各自为政，缺乏资源共享与合作平台”的企业占26%，是所有选项中比例高的。在对仪电集团战略部高管的访谈中，对方也表示，没有发现产业联盟中有可让企业明显受益的机制。
　　
　　智能制造先进国家和地区都把组建协同创新体系作为重要的推进措施。例如，德国政府、学界、产业界共14家企业和17家研究院所共同组成协同创新联盟，作为推动德国新一轮制造业技术创新与市场推广的中坚力量；美国为了推动工业互联网发展，由GE、Cisco、IBM、AT&T等公司合作成立工业互联网联盟，打破技术壁垒，建立技术标准，目前成员已经达到86家，政府还在支持更多类似联盟的成立。
　　
　　培育跨界协作联盟是智能制造系统应该具备的功能。如何推进由政府引导、企业主导、高校和科研院所参与的协作联盟的发展，设计多方受益的运行机制是关键环节，重点是激发参与各方的积极性和创造力，并使参与者能够从参与联盟中切实获益。
　　
　　上海目前已经出现了一批智能制造应用示范企业和示范项目，例如宝山钢铁股份有限公司的钢铁热轧智能车间、上海海立（集团）股份有限公司的空调压缩机柔性自动化装配生产线、上海兰宝传感科技股份有限公司的先进传感器数字化车间等，在不同的产业领域进行了积极的探索，在某一个或某几个方面有较大突破。例如，上海三一重机通过建设智能化转配车间，具备智能化物流、流水化作业、螺栓自动拧紧、数字化工艺系统、穿戴式通信设备的应用等功能，实现生产效率翻倍，不良率显着下降。但是，目前这些先进企业的智能制造示范项目基本上还处在由数字化工厂向智能工厂发展的阶段，不仅缺少像西门子安贝格工厂这样的智能工厂，也缺少像海尔公司这样的搭建了智能制造生态系统框架的示范企业，以及像富瑞特装这样的整合上下游产业链的智能制造项目。课题组认为，除了智能车间建设之外，企业还需要从更透彻地感知客户需求、更全面地整合上下游产业链等角度加快智能制造生态系统的建设。
　　
　　障碍五
　　
　　先进示范企业严重缺乏
　　
　　上海目前已经出现了一批智能制造应用示范企业和示范项目，例如宝山钢铁股份有限公司的钢铁热轧智能车间、上海海立（集团）股份有限公司的空调压缩机柔性自动化装配生产线、上海兰宝传感科技股份有限公司的先进传感器数字化车间等，在不同的产业领域进行了积极的探索，在某一个或某几个方面有较大突破。例如，上海三一重机通过建设智能化转配车间，具备智能化物流、流水化作业、螺栓自动拧紧、数字化工艺系统、穿戴式通信设备的应用等功能，实现生产效率翻倍，不良率显着下降。但是，目前这些先进企业的智能制造示范项目基本上还处在由数字化工厂向智能工厂发展的阶段，不仅缺少像西门子安贝格工厂这样的智能工厂，也缺少像海尔公司这样的搭建了智能制造生态系统框架的示范企业，以及像富瑞特装这样的整合上下游产业链的智能制造项目。课题组认为，除了智能车间建设之外，企业还需要从更透彻地感知客户需求、更全面地整合上下游产业链等角度加快智能制造生态系统的建设。