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一文读懂中国制造业

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发表于 2022-1-7 15:51:48 | 显示全部楼层 |阅读模式 |广东省深圳市 电信
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  一、中国制造现状

  1.过去四十年,飞速发展

  过去四十年,中国制造业取得了飞速发展:1978年,中国制造业的总产出占全球制造业的1%左右;2010年,中国已经成为世界上最大的制造业大国,2019年中国制造业产出全球占比上升到28%以上。下图显示2019年中国制造业的全球占比为28.7%,遥遥领先第二名的美国(16.8%)。

  随着中国制造业进入新阶段,我们也面临着很多问题,这就需要通过科学技术的创新和管理手段的提升去解决。

  2.面临的3个问题

  中国制造业目前的问题主要表现在三个方面:

  第一,是成本在急剧上升。

  比如2001年左右,劳动力的平均成本是3万元人民币多一些,而到2020年左右,已经涨到8-9万元了。不光是劳动力价格在上升,土地价格、资源价格也在急剧上升,这些问题导致很多低端产业向国外在迁移,比如向东南亚迁移。

  第二,是外部环境的恶化。主要是从2018-2019年开始的中美贸易战导致的。比如美国在搞的“供应链局部化”,希望将中国排出全球供应链,这使得国内企业面临非常严峻的挑战。

  第三,是价值链攀升任重道远。我们希望国内制造业“升值”,那么,从产业链角度来看,我们就要去做价值链攀升。我们来看“微笑曲线”,这是宏基创始人施振荣提出的。

  “微笑曲线”告诉我们:价值增加最丰厚的区域集中在价值链的两端—研发和市场。没有研发能力就只能做代理或代工,赚一点辛苦钱;没有市场能力,再好的产品,产品周期过了,也就只能作废品处理。

  以上是我们面临的这三个问题,而且亟待破解。

  那么,我们要怎么做呢?

  3.发展的6个驱动因素

  制造业要发展的话,有若干的驱动因素。

  第一个驱动因素,是可预期的政治、经济和开放贸易政策。而OCED的一项研究也表明了推行封闭的对外政策,对全球的供应链和国内市场及其供应链也是有伤害的。

  第二个驱动因素,是有研发、大型设备和培训等税务和金融政策。比如要做创新,就需要更多的政策支持;要进行人才培养,也需要税务和金融的支持。

  第三个驱动因素,是要推动新兴技术的应用,包括大数据、自动化和人工智能等等。借此,使制造业从设计到生产、配送和销售发生一次革命。

  第四个驱动因素,是在技术和能力资源方面,要能够支持小微企业的发展。我们知道很多创新不是在大企业发生的,而是在小微企业。因此,提供高报酬的职位,培养更多高技能的人才是很重要的。

  第五个驱动因素,与政策有一定的关系,要做到商务过程的透明化。能使腐败产生的损害效应降到最低。

  第六个驱动因素,是提供必要的物理和数字基础设施的金融支持。这方面在过去的十几年,我们做得相当不错。比如互联网的发展,物流基础设施的发展,使得供应链比较容易整合起来。

  以上6个因素各有作用,接下来我们集中讲一下如何利用新兴技术推动制造业的升级和转型,也就是我们要做的智能制造。

  二、中国制造的突破口

  1.制造业的竞争战略

  从制造业竞争战略来讲,要在全球市场上获得一席之地,主要有三件事情去做。

  第一件事情,叫做价值领先。也就是说,提供更有价值的产品,包括产品的功能、质量、工艺方面的创新。

  第二件事情,叫做成本领先。提供同样的产品,但是更便宜。主要是通过流程和业务模式的创新,迅速地降低产品的成本。

  过去三十四年里面,中国企业在这一块是做得是相当成功的。但是,如果只是基于成本去竞争的话,可持续性就会有问题。所以,一方面我们可能要继续发扬成本领先的优势,而另外一方面,要将产品的价值做大做好。

  第三件事情,是做一些细分的市场。即有一些市场,人们还没有发现的,你发现了;或是有些市场别人在做,但是做得不够好,而你可以做好。

  2.中国制造业突破点

  因此,中国制造业突破点是以下几个:

  第一,我们做技术创新。技术创新要花很长的时间去积累,不能急,不太可能做到弯道超车。

  比如,高新材料是一个弱项,需要花很长的时间去解决;此外,工作母机、工业软件现在还是比较落后的,甚至基本上没有在这方面投入太多的精力。

  其中工业软件主要是包括以下几个方面:

  ①工业控制软件,我们做得比较少; ②产品设计软件,我们几乎没有做; ③ERP、MES这些工业管理软件,我们做得都不算成功。

  我们通常讲的智能制造其实是三件事情:

  第一件事情,是工业互联网,很多底层操作设备要通过物联网连接起来,使工厂做到自动化,数据的采集都能够通过传感器来实现;

  第二件事情,是供应链的管理,每一家企业通过工业互联网,形成大型供应链,从底层制造一直到高层决策,即所谓的工业链管理。

  第三件事情,是全局性问题,即利用数据驱动整个制造流程,做好大数据分析和生产优化。

  第三,是要培养独角兽企业。细分市场需要出现一些独角兽的企业,这是我自己的观点。

  总之,三个方面都要寻求一些破。

  三、智能制造的内容

  1.智能制造的四个层次

  智能制造大致有四个层次:

  最底层是智能产品,以及提供与智能产品相关的智能服务。

  第二层是生产流程方面要做智能车间、智能工厂,生产过程智能化。但现在一步到位,其实也有一定的困难。最开始也要先互联起来,做好数据收集,之后对这些数据进行深入分析,利用数据的分析结果指导整个制造过程。

  第三层是拿到数据以后,把数据集成起来,做一些智能研发。

  第四层是智能决策,利用大数据来驱动生产和供应链管理,做智能的决策。

  那么,智能制造的技术基础是什么?

  2.智能制造的技术基础

  其实两件事情,第一要做工业互联,第二要做工业大数据。

  不过,这是一个整体的框架。因此,对每家企业来讲,究竟要做哪个层次的事情,要根据自己的实际情况去决定。因为产业本身有自己的生态,每家企业都有自己独有的价值和地位。

  数字化转型本质上来讲,是运用工业互联网和工业大数据去做。

  那么,把整件事情拉开,我们从供应链的视角去看一看智能制造。

  3.供应链视角的智能制造

  我们说,企业的运营有两个维度:一是通过订单驱动工艺生产和销售管理——是横向的这一条,即所谓的供应链。

  供应链从销售定单开始,到生产计划、采购与供应,生产与制造,到最后交付和售后,形成了一条供应链上的所有主流活动。

  另一维度就是纵向的这一条,是研发管理,项目也好,产品也好,都要研发管理驱动。

  研发管理从项目承接到立项,到研发,到采购决策,到生产与制造的连接,最后到产品应用和迭代,也形成了链条。

  实际上,这两条链是交织在一起的。

  而我们要做的智能制造就是想打通这两条链,让它们可以做得更好、更快、成本更低——背后都要利用到数据的采集、分析与决策。

  所以,从供应链的视角来看,智能制造就是为了把这两件事情做好。

  那么,如何利用工业互联将相关的设备、相关的产线扩展到上下游?如何利用供应链使得研发管理做得更好?

  4.供应链视角的智能制造的内涵

  刚才,我们说企业做数字化转型进而成为智能制造,然后延伸到刚刚讲的两条链,就涉及到两件事情——智能化运营、数字化创新。

  智能化运营包括以下三个方面。

  第一,数字渠道与营销,包括个性化需求的精准营销、数据安全和隐私保护、全渠道的建设;

  第二,智能生产与制造,包括智能制造、产品的敏捷开发、智能供应链;

  第三,智能管理与控制,包括通过数据构建更加敏捷的组织和智能决策、数据流和业务流的整合、智能的决策和管控。以上这些属于智能化运营的范围——运营就是把前端上游的原材料零部件,变成顾客满意的产品且配送到顾客手上;

  接下来,是数字化创新。

  第一,是产品服务与创新。比如以前是物理的书籍,数字化以后,可以在网上订阅;

  第二,是定制化的产品和服务。以前,我跟顾客之间的关联不会那么强,现在因为大家都通过互联网连接起来以后,我可以收集很多的结构化和非结构化的数据,可以去定制产品和服务;

  第三,智能化的产品和服务。比如,以前,我们有很多物理的产品,这些产品不太智能,最典型的是手机。现在,我们有了智能手机,一个终端可以做很多的事情;

  还有一点,大家可能没有注意到的。大家可能听说过罗尔斯-罗伊斯,一家英国做航空发动机的公司。以前航空发动机做好以后,卖给飞机制造商,飞机制造商装配出一架飞机就卖掉了,未来发动机的维护、检测等工作就和罗尔斯-罗伊斯没有关系了。

  现在,通过数字化的手段,航空发动机上安装了非常多的传感器,传感器收集到很多数据,罗尔斯-罗伊斯就可以去监控整个发动机的运行过程,做到有效的、预防性的维护。发动机成了“由卖转租”。

  其它非常成功的例子是通用电器。通用电器以前也是传统制造业,现在通过产品、服务的创新,纯粹的制造业务只占主营收的30%,70%收入是都是新的产品和服务得到的。

  第四,是数字化的商业模式的创新。中国在过去二十年里做得非常成功。包括数字平台的商业模式的创新,还有数据价值的挖掘。在有了智能制造后,可能会有新型的业务模式。比如有很多公司都在做所谓的C2M,由顾客驱动制造流程。

  所以,从供应链的视角去看,智能制造的内涵大概包括五个方面,我们要从这五个方面去突破,具体要怎么做?

  四、智能制造,该如何突破?

  1.企业系统架构

  我们大概画了一个示意图,这个示意图分不同的层次,在底层是面向设备的,要通过互联、物联网把设备、生产线的整个流程全部都打通。

  接下去要做的事情是面向生产的,包括多个工厂的协同,主生产计划,车间的生产计划,物料分配计划怎么去做,这是面向生产的。

  再往上是面向运营的,顾客的需求在哪里,产销怎么去协同,库存怎么做计划,物流怎么做计划。

  最后是整个供应链的上下游要协同,怎么去定价,怎么做产品研发和模式创新。

  有了整体架构以后,在整体架构的核心部分画两个圆。

  一个是数据平台:通过设备、传感器、互联网把数据收集到数据平台;依靠数据平台另外一个非常重要的部分——人工智能与优化算法的引擎去进行数据分析。

  所以,将来我们可能要花很多的功夫要做AI和优化算法引擎。

  接下来,讲讲智能制造的能力建设。

  2.智能制造的企业组织

  为了满足顾客的需求,通过算法和数据来驱动企业的运营,敏捷应对需求变化。在这个过程里面,我们要通过最优决策,最大化生产和运营的效率,帮助企业突破利润的天花板。

  通过平台化的建设,实现各个业务模块的互联互通,产业链上下游共生共赢。最后,随着智能制造的发展,制造业企业将来会发生什么样的变化。

  当前,制造业企业基本做的还是一个线性供应链,即商业活动和流程是围绕少量的重要数据构成的单向的、线性的供应链结构。也就是说,我们现在流程是比较结构化的,因为数据是结构化的。

  所以,在此基础上要有一个层级结构做流水作业,这是我们现在的企业组织形式。

  未来随着网络的发展,数据收集能力和数据分析能力的提升,我们有全方位的实时的数据,整个企业的生态可以变成网状并发和实时协同的网络——多元分工,多向互动,就产生价值网,为顾客提供更好的价值。

  未来,我们需要非结构化数据驱动的非结构化流程,不一定有层级结构,也不一定有非常明显的流水作业流程,而是由雇员和顾客驱动的流程。

  这就要求内部员工要发挥主观能动性,然后顾客提出需求共同来驱动、主导整个企业的业务。

  这也意味着企业要变成一个网状的结构,而且每个企业都做最擅长的事情,随时可以组合成新的生态,满足新的需求。如果没有需求,这个生态自动解散,再跟其它的企业重新组合形成新的生态,这可能就是智能制造未来组织形式。
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