一場制造業(yè)的革命正在緊鑼密鼓地進行。德國半導(dǎo)體制造商英飛凌在未來五年將投入1.05億美元，將其新加坡的工廠變成一座智能工廠，它采用了機器人和3D打印技術(shù)，正在讓阿迪達(dá)斯將生產(chǎn)線搬回德國；位于瑞士的一家領(lǐng)先香水制造商在過去三年，通過機器人將產(chǎn)能提升了三分之一；一家中國工廠通過機器人使產(chǎn)量增加了250%，而次品率則減少了80%。為了評估制造企業(yè)如何從智能工廠中獲得最大價值，我們對各關(guān)鍵行業(yè)和國家的大型企業(yè)中的1000位高管進行了調(diào)研，他們都在2015財年收入超過10億美元的制造企業(yè)工作。此次調(diào)研在六個行業(yè)展開，分別是工業(yè)制造、汽車與運輸、能源與公用事業(yè)、航空與國防、生命科學(xué)與制藥以及消費品。調(diào)研覆蓋了八個國家，分別是美國、英國、法國、德國、意大利、瑞典、中國和印度。我們與直接參與企業(yè)智能工廠計劃的18名高管進行了探討，他們都在年收入超過10億美元的企業(yè)擔(dān)任總監(jiān)或更高級職位。我們探討了智能工廠計劃的愿景、策略、成功指標(biāo)以及挑戰(zhàn)。除了行業(yè)調(diào)研和專題采訪之外，我們還開展了基于網(wǎng)絡(luò)的研究，采集所需的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，以量化智能工廠的經(jīng)濟效益。

在未來五年，制造企業(yè)希望通過智能工廠推動性能改善，獲得遠(yuǎn)超之前的效益：

◆ 成品的準(zhǔn)時交付率預(yù)計為1990年的13倍，而質(zhì)量指標(biāo)預(yù)計為1990年的12倍以上。

◆ 資本支出和庫存等重要成本項目的合理化程度預(yù)計為1990年的12倍，物料、物流和運輸成本的合理化程度預(yù)計為1990年的11倍。

◆ 整體產(chǎn)能和勞動成本的改進增長率分別為1990年的7倍和9倍。

據(jù)羿戓制造所了解，由于不同行業(yè)的制造企業(yè)已經(jīng)開始挖掘智能工廠的潛力，制造企業(yè)對于智能工廠的期望已成為堅實的基礎(chǔ)，其中工業(yè)制造企業(yè)獲得的產(chǎn)能和質(zhì)量提升達(dá)到20%左右。通用電氣公司位于格羅夫城的“卓越工廠”已將計劃外停機時間減少10%~20%、在縮短周期時間的同時，還降低了成本（通用電氣將其“卓越”概念描述為一家通過結(jié)合精益生產(chǎn)、先進和增材制造與高級軟件分析提高產(chǎn)能的復(fù)雜精密工廠）。通用電氣還投資2億多美元在印度普納建造了一座靈活的“卓越工廠”。該公司第一次能夠在一家工廠中為四個不同的業(yè)務(wù)部門生產(chǎn)從噴氣式發(fā)動機零件到機車部件等各種產(chǎn)品。這種多模態(tài)能力提高了公司的靈活性。通用電氣南亞地區(qū)總裁兼首席執(zhí)行官Banmali Agrawala 表示：“該工廠將允許我們能夠根據(jù)今后的需求快速調(diào)整生產(chǎn)，而無需改變?nèi)藛T和空間。”

佛吉亞公司作為全球最大的國際汽車零部件制造商之一，計劃憑借數(shù)字制造，通過減少廢料和改進生產(chǎn)在塑料材料采購上節(jié)省1000萬歐元，還期望到2020年通過改進業(yè)務(wù)流程節(jié)省3000萬歐元。在佛吉亞公司位于印第安納州的工廠中，通過自我學(xué)習(xí)自主智能車輛（AIVs）、協(xié)作機器人和連續(xù)數(shù)據(jù)采集支持公司的工業(yè)4.0計劃。工廠經(jīng)理Mike Galarno表示：“這座工廠代表著我們進入了包含連接、自動化、數(shù)據(jù)處理和硬件的工業(yè)4.0。我們將創(chuàng)造高效的系統(tǒng)和創(chuàng)新的員工工作體驗?！?/p>

在我們調(diào)查的所有制造商中，有近一半的受訪制造企業(yè)（43%）已經(jīng)制定智能工廠運營計劃，另有33%的制造商正在制定計劃。例如：阿迪達(dá)斯的高科技Speedfactory 旨在利用3D打印、數(shù)字孿生和靈活的生產(chǎn)系統(tǒng)；西門子德國安貝格智能工廠所擁有的機器和計算機能夠自行處理價值鏈上75%的工作，該工廠每年生產(chǎn)1200萬件西門子的Simatic產(chǎn)品線，合格率達(dá)到99.99885%；ABB位于中國北京的智能工廠交付可靠性達(dá)到99.94% ，平均交付周期從八天縮短到兩天。

在美國競爭力委員會發(fā)布的全球制造業(yè)競爭力排名中，美國從2013年的第3位上升到2015年的第2位，預(yù)計將在2021年取代中國成為第一。在中國，有四分之一的公司正在實施智能工廠計劃（25%）。但相比部分國家，這一比例較低。

各公司正在通過加大投資以推動發(fā)展。在過去的五年中，超過一半（56%）的制造企業(yè)已在智能工廠上投入了1億美元以上的資金（參見圖2）。

智能工廠具有振奮人心的發(fā)展動力，然而要想在日益互聯(lián)與變化不斷的未來世界中取勝，制造企業(yè)就必須從具備智能制造能力的企業(yè)轉(zhuǎn)變成數(shù)字化企業(yè)。為了理解制造企業(yè)如何朝這一目標(biāo)邁進，我們從兩個維度對制造企業(yè)的數(shù)字化成熟度進行分析。第一個維度是基本的流程 （生產(chǎn)、庫存管理、質(zhì)量、規(guī)劃和預(yù)測） 的數(shù)字化程度，以及機器人、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)分析等數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用程度。第二個維度是成功帶來效益的轉(zhuǎn)型管理程度，包括制造企業(yè)的智能工廠愿景、治理和員工數(shù)字化技能等關(guān)鍵方面。

為了區(qū)分領(lǐng)先者和跟隨者，我們對在數(shù)字化成熟度的這兩個維度取得高分的企業(yè)進行了篩選。該分析劃分出四種明確的類別（參見圖3）：

◆ 精通者：我們發(fā)現(xiàn)只有6%的企業(yè)是我們所謂的數(shù)字化精通者。這些企業(yè)在數(shù)字化程度和轉(zhuǎn)型管理程度上的分?jǐn)?shù)較高。它們在數(shù)字化生產(chǎn)流程中已處于一個高級階段，具有深厚的愿景、治理和員工技能基礎(chǔ)。

◆ 穩(wěn)健者：在轉(zhuǎn)型管理程度上得分較高，但數(shù)字化程度得分較低。其流程的數(shù)字化程度以及數(shù)字技術(shù)利用程度均較低，所獲得的效益為次優(yōu)。

◆ 跟隨者：數(shù)字化程度較高，但轉(zhuǎn)型管理程度較低。這一類企業(yè)已在關(guān)鍵制造過程方面實現(xiàn)了一定的數(shù)字化，但它們?nèi)鄙倜鞔_的愿景、治理和技能來獲得數(shù)字化所帶來的競爭和可持續(xù)發(fā)展的效益。

◆ 入門者：在兩個維度的得分都很低，雖然有了智能工廠，但尚未獲得令人信服的效益。

通過對這兩個維度的分析，可以發(fā)現(xiàn)在數(shù)字化程度和轉(zhuǎn)換管理程度上同時取得進步的企業(yè)更有可能從智能工廠中獲得效益。在后面，我們將概述表現(xiàn)優(yōu)秀者所獲得的效益規(guī)模以及決定成功的因素。

智能工廠帶來的巨大效益不容忽視

未來五年，智能工廠每年將為全球經(jīng)濟創(chuàng)造5000億至15000億美元的價值（見圖5）。這將占到所估算的2015年全球GDP的0.7%。如果樂觀估計的話，制造企業(yè)將加快智能工廠建設(shè)和部署或轉(zhuǎn)型，使50%以上的工廠改造成智能工廠，為八個被調(diào)研地區(qū)創(chuàng)造15000億美元的價值，占全球GDP的2%。

在八個被調(diào)研的地區(qū)，制造業(yè)總價值（總銷售額減去中間成本）為88300億美元

智能工廠能夠以較低的成本實現(xiàn)更高的產(chǎn)能，增強短期制造利潤，并提高企業(yè)的長期競爭力。例如，一家大型歐洲汽車制造商的一名高管告訴我們，他們希望將車輛組裝的人力工作量減少約20%。另一家制造企業(yè)正在使用先進的追蹤與跟蹤、無紙化車間、全自動材料搬運設(shè)備等技術(shù)，降低約50%的物流和管理成本。

向智能工廠的轉(zhuǎn)型將改變?nèi)騽趧恿κ袌?，而前幾波的自動化浪潮已?jīng)減少了低技術(shù)含量的工作崗位，企業(yè)也已認(rèn)識到這種必要性，并正在采取相關(guān)的行動：

◆ 54%的受訪者正在為員工提供數(shù)字技能培訓(xùn)。

◆ 24%正從培訓(xùn)預(yù)算中撥出一大部分為員工提供數(shù)字技能培訓(xùn)。印度和中國等國家似乎在這方面領(lǐng)先于其他國家。在這些國家接受調(diào)查的高管中，72%和65%的受訪者表示正在從培訓(xùn)預(yù)算中撥出一大塊來構(gòu)建數(shù)字技能。

◆ 44%正在投資于培養(yǎng)數(shù)字人才，以彌補技能差距。

企業(yè)如何成功實施智能工廠計劃？

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，只有14%的企業(yè)對自家的智能工廠的成功程度感到滿意，有39%的企業(yè)感到不滿意并且覺得自家的成功程度較低。這39%的企業(yè)可能因為無法實現(xiàn)預(yù)期的目標(biāo)而感到舉步維艱。比如在580家企業(yè)中，有297家尚未達(dá)到提高產(chǎn)能的目標(biāo)。在詳細(xì)了解這些企業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)后，我們發(fā)現(xiàn)近三分之一的企業(yè)難以應(yīng)對兩項關(guān)鍵挑戰(zhàn)：不同部門之間缺乏協(xié)調(diào)，以及缺少投資。

為了了解企業(yè)如何贏得挑戰(zhàn)并創(chuàng)造價值，我們借鑒之前的數(shù)字技術(shù)成熟度框架，并且從效益角度進行分析。根據(jù)我們的分析，精通者在效益的實現(xiàn)方面超出了其他類別的參與者。僅在產(chǎn)能效益方面，精通者的平均產(chǎn)能增幅達(dá)到24%，超過了其他三個類別的參與者。在對制造企業(yè)的累計利潤增長進行量化時，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化精通者的優(yōu)勢更加明顯。

精通者在關(guān)鍵的數(shù)字化和轉(zhuǎn)型參數(shù)上大大領(lǐng)先于入門者。為了了解精通者與入門者之間的差距，我們對數(shù)字化程度和轉(zhuǎn)型管理程度這兩個維度的參數(shù)進行了分析。

轉(zhuǎn)型管理程度的兩大差異化要素是數(shù)字技能和治理（見圖7）。我們發(fā)現(xiàn)只有極少數(shù)入門者對自己在數(shù)據(jù)分析、自動化和網(wǎng)絡(luò)安全等關(guān)鍵領(lǐng)域的技能水平感到滿意，而大多數(shù)精通者認(rèn)為自己已經(jīng)具備所需的技能。在治理方面，大多數(shù)入門者無法進行基本的轉(zhuǎn)型治理，包括任命領(lǐng)導(dǎo)者和建立路線圖等。

總結(jié)

我們身處一個智能工廠的時代。無論是汽車還是藥品，產(chǎn)品的生產(chǎn)方式都在發(fā)生變化。制造企業(yè)正在追求更高的效率和產(chǎn)能，成本正在下降，新的商機正在顯現(xiàn)。但隨著機器可以互相通信，機器人承擔(dān)起越來越多的工作，企業(yè)的數(shù)字化成熟度就變得越來越重要。制造企業(yè)需要實現(xiàn)從預(yù)測、規(guī)劃到生產(chǎn)等整個流程的數(shù)字化，并且充分利用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)分析等關(guān)鍵技術(shù)。與此同時，他們還要以未來需要的愿景、治理和技能為重點，推動統(tǒng)一連貫的轉(zhuǎn)型。在這些方面表現(xiàn)突出的制造企業(yè)正從智能工廠中獲得更大的收益，并且能夠更好地應(yīng)對智能工廠所面臨的主要挑戰(zhàn)，比如來自現(xiàn)有工人的抵制或反彈的潛在威脅。

我們的研究發(fā)現(xiàn)，已經(jīng)涌現(xiàn)出一群表現(xiàn)突出的領(lǐng)先制造企業(yè)，而且領(lǐng)先者與跟進者之間的差距隨著技術(shù)發(fā)展的加快而越變越大。擁有數(shù)字技能的勞動力是必要的，并需要不斷補充，制造企業(yè)還需要讓員工參與到整個過程中，并且創(chuàng)造一種數(shù)字文化。是時候努力追趕了，否則這場最新的工業(yè)革命可能會將你甩在后面。