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對話黃培博士:解碼中國智能制造轉(zhuǎn)型的痛點、破局之道與實踐樣本

原創(chuàng)
數(shù)字化轉(zhuǎn)型
唯有將技術(shù)扎根于業(yè)務(wù)場景,在人才培養(yǎng)、數(shù)據(jù)治理、生態(tài)協(xié)作上持續(xù)投入,才能穿越概念迷霧,抵達真正的“智造”彼岸。

當(dāng)前,中國制造業(yè)正站在智能化轉(zhuǎn)型的十字路口。政策推動、技術(shù)迭代、市場需求三股力量交織,驅(qū)使企業(yè)加速擁抱數(shù)字化與智能化。然而,轉(zhuǎn)型之路并非坦途,從認知鴻溝到技術(shù)落地,從數(shù)據(jù)孤島到國際化挑戰(zhàn),每一步都充滿考驗。

在近期的一場論壇中,e-works CEO黃培博士接受媒體采訪。黃博士以行業(yè)觀察者與實踐者的雙重視角,從實踐視角剖析了制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的痛點、解決方案與落地案例。

轉(zhuǎn)型深水區(qū),制造業(yè)的五大“攔路虎”

從傳統(tǒng)制造向智能制造轉(zhuǎn)型,中國企業(yè)面臨著哪些主要困難和挑戰(zhàn)是筆者關(guān)注的重點之一。黃培博士從認知斷層、數(shù)據(jù)孤島、成本與價值失衡、技術(shù)泡沫、出海挑戰(zhàn)等維度,詳細介紹了他的觀點。

智能制造的定義一度被過度泛化,企業(yè)往往陷入為了智能而智能的誤區(qū)。黃培博士指出,許多企業(yè)將數(shù)字化工具簡單等同于智能制造,卻忽略了從精益化到數(shù)據(jù)驅(qū)動的系統(tǒng)性變革。例如,某企業(yè)斥巨資引入智能設(shè)備,卻因缺乏數(shù)據(jù)采集、車間聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)分析,設(shè)備利用率不足40%

更加深層的矛盾在于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的缺失。黃培博士認為,高校智能制造專業(yè)工業(yè)機器人專業(yè)的課程設(shè)置存在重疊與割裂,人才培養(yǎng)與企業(yè)需求脫節(jié)。制造企業(yè)需要的不僅是會操作設(shè)備的高技能工人,更需要能夠在企業(yè)中推進智能制造,實現(xiàn)ITOT融合的復(fù)合型人才。黃培強調(diào)。

眾所周知,數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)的重要資產(chǎn),但是在制造行業(yè),數(shù)據(jù)孤島的問題仍舊比較嚴重。黃培博士表示,AI應(yīng)用的核心是算法、算力與數(shù)據(jù),但許多企業(yè)連數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)都沒打好。

黃培博士將數(shù)據(jù)問題歸納為五大孤島:信息系統(tǒng)孤島、IT/OT斷層、自動化孤島、云孤島和跨學(xué)科設(shè)計孤島。例如,某汽車零部件企業(yè)同時使用5套不同廠商的云系統(tǒng),導(dǎo)致生產(chǎn)、采購、質(zhì)檢數(shù)據(jù)無法互通,決策滯后嚴重。

談到中小企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型,黃培博士認為中小企業(yè)在AI應(yīng)用上普遍面臨兩難:自建團隊成本高昂,但依賴外部服務(wù)商又難以解決個性化需求。他指出,一家年營收10億元的機械企業(yè),引入AI質(zhì)檢系統(tǒng)后,初期準(zhǔn)確率高達95%,但隨著產(chǎn)品迭代,模型失效,服務(wù)商二次開發(fā)費用遠超預(yù)算。技術(shù)投入必須與業(yè)務(wù)價值強關(guān)聯(lián),否則就是空中樓閣。

采訪過程中,黃培博士分享了技術(shù)泡沫與企業(yè)出海面臨的挑戰(zhàn)。

黃培直言,不少企業(yè)雖然建立了很多大屏,但實時性和實效性不高,管理者真正需要的是基于角色的實時數(shù)據(jù),而非華而不實的可視化。

在企業(yè)出海方面,黃培博士表示,中國制造業(yè)出海已勢不可擋,但問題接踵而至。某鋰電企業(yè)在越南建廠后,遭遇電力供應(yīng)不穩(wěn)、員工拒絕加班、本地化合規(guī)成本飆升等難題。黃培強調(diào),出海不是簡單的產(chǎn)能轉(zhuǎn)移,而是全球資源整合能力的考驗。

以 “五朵金花”方法論,構(gòu)建全產(chǎn)業(yè)鏈的賦能體系

針對上述痛點,黃培博士表示,e-works通過五朵金花業(yè)務(wù)模式,構(gòu)建了一套覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈的賦能體系。

一是知識傳播——定義智能制造的“10個智能

2016年,e-works提出智能制造10個智能框架,涵蓋智能產(chǎn)品、智能服務(wù)、智能裝備、智能產(chǎn)線、智能車間、智能工廠、智能研發(fā)、智能管理、智能供應(yīng)鏈與智能決策,為行業(yè)樹立了清晰的實踐路徑。

二是供需對接——6萬家企業(yè)與3000家廠商的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)

通過線下論壇、線上博覽會與行業(yè)研討會,e-works年均舉辦18場大型的聚焦智能制造特定技術(shù)、行業(yè)和區(qū)域的主題論壇,集聚了超6萬家制造企業(yè)與3000家廠商。黃培提到一個典型案例:某中小型電子企業(yè)通過e-works平臺,找到能夠快速滿足自己特定需求的MES解決方案服務(wù)商。

三是人才培養(yǎng)——分層培育四類人才

e-works將人才分為領(lǐng)軍型、推進型、應(yīng)用型與技能型,并通過國際考察、標(biāo)桿研修、企業(yè)內(nèi)訓(xùn)等方式構(gòu)建培養(yǎng)體系。黃培博士支出,智能制造人才成長和知識積累需要一個長期過程,不同層級的人才應(yīng)具備的知識存在一定的進階關(guān)系,側(cè)重點有所不同。e-works結(jié)合智能制造人才素質(zhì)的要求和自身實踐,總結(jié)出智能制造領(lǐng)軍人才和各領(lǐng)域推進人才應(yīng)該具備的知識。

四是咨詢服務(wù)——破解五大孤島的手術(shù)刀

針對數(shù)據(jù)孤島問題,e-works開發(fā)了智能制造成熟度評估體系,并為企業(yè)提供選型、監(jiān)理、驗收全流程服務(wù)。在與某軌道交通門系統(tǒng)制造企業(yè)的合作中,該企業(yè)由20094億銷售收入增長到了202130多億銷售收入,同時在市場份額上成為了世界第一,成為細分市場的隱性冠軍

五是產(chǎn)業(yè)研究——打造中國版“Gartner”

通過發(fā)布《智能工廠非標(biāo)定制自動化集成商百強榜》、《智能物流集成商百強榜》等一系列榜單與報告,e-works為行業(yè)樹立了標(biāo)桿。

2024年,e-works發(fā)布的《人工智能(AI)在制造業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀調(diào)研報告》,全面梳理了中國制造企業(yè)的人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀,包括人工智能在制造企業(yè)的應(yīng)用場景,產(chǎn)生的影響和預(yù)期的效益,以及項目推進過程中面臨的挑戰(zhàn),并為制造企業(yè)推動人工智能應(yīng)用提出應(yīng)對策略和建議。

在介紹五朵金花的同時,黃培博士還通過一些切身經(jīng)歷的案例,進行更加細致的分享。例如,在日本考察中,他對川崎重工的雙臂協(xié)作機器人印象深刻。該機器人可精準(zhǔn)抓取柔性電子材料,實際上也為服裝行業(yè)解決自動化難題提供了可行方案。

某電機廠原需工人在靜音房人工聽檢異響,效率低且漏檢率高。引入機器聽覺系統(tǒng)后,通過聲紋識別與在線監(jiān)測,不良品流出率顯著下降。

從“制造大國”到“智造強國”的三大躍遷

過去幾十年,中國制造以規(guī)模優(yōu)勢成為全球產(chǎn)業(yè)鏈的核心。從服裝、玩具到高鐵核電、動力電池和光伏組件,從世界工廠到全門類工業(yè)體系,中國制造業(yè)的產(chǎn)能和出口量長期穩(wěn)居全球首位。然而,隨著人口紅利消退、資源環(huán)境壓力加劇,傳統(tǒng)大而不強的模式難以為繼。新一輪科技革命下,中國正以智能化、數(shù)字化為引擎,加速從制造大國智造強國躍遷。

黃培博士認為,從制造大國智造強國,還需要歷經(jīng)技術(shù)、生態(tài)、價值等躍遷。

首先是技術(shù)躍遷:具身智能與群體智能的協(xié)同

黃培說,在工業(yè)領(lǐng)域,當(dāng)前具身智能更多會以群體智能(如AGV+協(xié)作機器人)形態(tài)得以應(yīng)用,而非人形機器人。雙足機器人在工業(yè)場景實用性有限,但群體智能(多機器人協(xié)作)將在物流、裝配領(lǐng)域爆發(fā)。

其次是生態(tài)躍遷:從單打獨斗全球化協(xié)作

中國制造業(yè)出海需構(gòu)建本地化生態(tài)圈。例如,聯(lián)想通過保留富士通品牌在日本市場站穩(wěn)腳跟,寧德時代則在德國建立研發(fā)中心,吸納本地工程師解決電池低溫性能難題。

第三是價值躍遷:從降本增效模式創(chuàng)新

智能制造的下半場是商業(yè)模式變革。黃培以蘑菇物聯(lián)為例,其通過AI優(yōu)化空壓機能耗,從賣設(shè)備轉(zhuǎn)向按節(jié)能效果收費,服務(wù)超過5000家客戶,連接設(shè)備數(shù)超20萬臺。

寫在最后:在務(wù)實與遠見之間尋找平衡

智能制造沒有捷徑,但也沒有退路。黃培博士的這句話,或許是對中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型的最佳注腳。實踐表明,唯有將技術(shù)扎根于業(yè)務(wù)場景,在人才培養(yǎng)、數(shù)據(jù)治理、生態(tài)協(xié)作上持續(xù)投入,才能穿越概念迷霧,抵達真正的智造彼岸。

在這場關(guān)乎國家競爭力的轉(zhuǎn)型中,既需要e-works這樣的擺渡人,更需要每一位從業(yè)者的清醒與堅守。正如黃培博士所述,智能化的終極目標(biāo)不是取代人類,而是讓制造回歸為人服務(wù)的本質(zhì)。


責(zé)任編輯:張誠 來源: 51CTO
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