制造业数字化转型之道术器

最近半年，跳出传统信息化项目，saas化研发的思维，深刻体会了不同企业，行业，客户和政府对制造业的认知，特别是对于数字化转型的各种思想，对制造业数字化转型、工业互联网和智能制造有了更进一步的认识。 从用户角度，体会到了很多大中型企业和数字化推进者对这些概念和转型的迷茫。从政府和研究机构角度，了解了主管部门、领先城市在推进数字化转型工作的思想和路径。 （再看看工研院展厅内容）
制造业数字化转型的提出，可以作为各类概念的高度统一体，解惑大众对概念的迷惑，能有相对确定的路线和成功实践作参考，为广大制造业企业制定战略，清楚自己的未来方向，对加速制造业数字化转型进程做出顶层指导。 本文基于作者多年的仿真研发，生产制造信息化和工业互联网经验，尝试阐述制造业数字化转型的普适规律，企业转型方法论以及支撑转型的支撑工具。

1.数字化转型之道

通过观察各个政策、研究机构成果和企业成功实践案例，透漏出大家的思路都能统一到在企业，行业，社会不同层级（缺一个全球视角的生产力和生产关系实践，如以国家和地域为单位的社会进步之道，可能不是数字化）提高生产力和改善生产关系的味道。产业数字化（数字化效率提升业）代表对传统行业生产关系的改善，数字产业化（数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用也和数字要素驱动业）代表新的生产力和新的生产关系构建的新经济关系。看清这个，结合最佳实践，能清楚该怎么做了。

物质世界是有限的，数字世界是无限的，用数字化手段重构生产模式

世界资源的限制导致存量竞争，“内卷严重”，越来越严重的人口老龄化，经济全球化的势不可挡，越来越低的GDP增速，让人们认识到了世界的多变，世界的有限性。消费互联网和特斯拉的成功让人们看到了现有物质生产力条件下通过数字技术、软件技术对生产方式变革带来的巨大价值和经济推动，带来了社会和行业的巨变，意识到数据是新的生产要素，云计算、大数据、人工智能可以是新的生产力。迫切的将新的生产力和生产关系引入支撑物质世界运转的制造业，是必然的选择。

那么完全依靠数字世界，是否是人类社会的一种存在方式，能否推动人类社会不断进步呢？答案显然是否定的。发达国家的脱实向虚的发展历程证明了，虚拟经济确实在短期内能显著提升经济发展水平，但解决不了人的衣食住行基本需求，解决不了全球资源短缺，也无法形成新的物质生产力。

如何利用数字技术，改变人类社会的进程呢？还得回到生产力和生产关系上。一个是利用数字技术提高物理世界现有生产力，找到新的生产力，一个是利用数字技术产生新的生产关系，二者相互促进不断提高，最终达到数字化社会的生产力和生产关系新平衡。

2.数字化转型之术

聚焦制造业，2013年德国的“工业4.0计划”，2011年美国推出“先进制造业伙伴计划”，2015年中国提出“中国制造2025”，“‘互联网’+行动”都在探索智能制造的发展路径。工业互联网和智能制造都是数字化转型的方法，最终都是将数字化生产力引入侧重点不同。德国的工业4.0的CPS系统和智能工厂，“中国制造2025”的智能制造工程，更多的落地为利用数字技术不断提升现有生产力和内部生产关系改善。德国工业4.0的横向集成，中国的“互联网+”和工业互联网则强调了利用数字技术引入新的生产力，不断变革大范围的生产模式，产生新的业务模式和商业模式，促进社会化生产关系的重构。

支撑制造业数字化转型的方法也在刚刚公开的《制造业数字化转型路线图》（征求意见稿）中体现了出来。文章大概内容理解如下：

对转型的认识

将转型分为了“育珠”-培养数字化企业，“串链”-构建数字化哦供应链产业链，‘结网’-打造数字化生态三个方面。“育珠”就是通过创新手段不断降低企业生产、管理、交易成本，让企业内部生产关系和生产力的关系改善，最大限度挖掘价值创造。同时，不断积累“数据”生产要素，为“数据”生产力新建生产关系。“串链”是通过在产业链结构布局、供应链管理等方面建设，构建基于云、大数据和人工智能的生产关系，使企业具备快速协同能力，最大化行业价值链创造。“结网”是全面形成以“数据”驱动的数字化的生产力和生产关系，实现数字化网络化智能化的新阶段。

转型的原则

以战略引领，顶层挂帅，标准先行，数字思维和持续改进为原则，意识到1.数字化转型不是可选题二是必选题，2.需要坚持“一把手”工程，3.转型的第一要务是实现标准化，4.比机器换人更重要的是数字换脑，5.数字化转型只有进行时没有完成时。

转型维度

高度概括为“业务为基，技术为翼，组织为骨，文化为魂”，全面实施业务模式变革、技术范式变革、组织方式变革和文化意识变革。 之前一直忽略组织和文化，而重技术。最近回想经历过的各种类型的企业，发现这确实是本质和前提。见到了某些央企，天天喊着创新，却始终改不了“以领导喜好为核心”的官僚作风和作业模式，见到了某些企业投入重资做着数字化转型的事，却始终不改抑制创新、走传统老路的企业文化。这些企业数字化转型最终可能是在大量探索和试验中浪费宝贵时间和成本，成为被边缘化的个体。

综上，从转型之术看，少数头部企业数字化转型肩负着行业和社会大生态、新型生产关系重构的重任，除了完成本身智能制造改造外，还要积极打造新型生产关系和行业大生态。而对大部分企业来说，数字化转型核心还是利用数字技术生产力，优化内部生产关系，积极实施智能制造计划，以更好的形态加入大的生产体系，参与到生产关系的改善。

转型的实践路径

根据企业战略规划和优劣势分析，提出了4个不断演进的转型路径：单点应用、局部优化、体系融合和生态重构。对于前三部分，主要针对企业内部生产层、管理层和经营层的优化，切合智能制造在先进制造技术和新一代信息技术规划的能力，是所有企业都可以做的内容，也是大多数自动化、信息化、数字化厂商能切入的范畴。生态重构是建立在企业作为个体和节点的工业互联网体系下，优化社会整体生产关系，孕育新的商业模式和业务形态，是头部厂商、行业组织和政府可以做的内容。

3.数字化转型之器

数字化转型不是空想，说说就能实现的，有了方向和方法后，还需要技术层面，工具层面的支撑。在《重构：数字化转型的逻辑》一书中，安筱鹏博士从万物互联、软件定义、平台支撑和组织重构等角度，提到了数字化转型的支撑工具，主要的数字基础设施：网络、物联网平台、云平台、大数据+人工智能。《制造业数字化转型路线图》和他保持了一致。

云计算

聚焦到新一代信息技术，我认为不管实施智能制造项目还是工业互联网项目，云计算是最基础的技术支撑。大家都熟悉工业互联网平台架构，为啥跟云计算架构那么类似呢？一方面是历史原因，工业互联网出现之前，已经有工业云平台的存在。另一方面，真正做数字化转型确实需要云计算的支撑。工业互联网说的数据+模型+算法最终都会沉淀到云平台上。
传统企业的IDC数据中心多为硬件+虚拟机的形式，各个应用部署在不同操作系统和运行环境中，数据和业务打通技术上只能通过数据库集成、接口集成、文件集成等方式定期进行数据同步。而采用云计算架构后，整个工厂的数字化业务运行在一套统一的环境中（例如：VM+Docker+K8S），所有应用以微服务的方式，统一注册到网关，并通过API互相访问。公用数据如主数据等统一为一个模块，供其他所有系统调用。
如果搭建到了Paas的二次开发能力，就能够快速进行创新应用开发，不再以现在信息化项目的方式先创建再集成了，节省了成本，提高了业务响应时间。

物联网

如何让物质世界接入数字世界，这是物联要解决的问题。没有物联网，物质世界和数字世界是割裂的。制造业的人机料法环包含的所有物质化的东西都需要通过物联网接入数字世界，并通过物联网转化成数字模型。物联网能解决各类生产设备、监控设备、辅助设备、人车料的接入和精细管理。利用物联网实现设备联网和集中监控，实现人车料定位和感知，实现摄像头和传感器数据采集是工业领域用的比较多的场景。

人工智能和大数据

人工智能和大数据也变得不可缺少。数据要靠着人工智能和大数据的加持，来产生价值。传统的企业IT架构已经无法满足人工智能和大数据分析的需要。比如说，要通过MES系统做过程业务优化，目前看没有哪个MES具备使用人工智能和大数据的能力。因此在云计算基础上，打造人工智能和大数据平台，才能让原来的业务系统具备智能化和持续改进的能力，间接对传统业务起到优化作用。 让大数据发挥作用，数据治理非常关键。最近看了《数据治理：工业企业数字化转型之道》，刷新了原来大数据的认识体系。大数据要发挥分析和决策作用，数据治理是前提。尤其是工业企业，大量的物理世界数据、信息系统数据体系庞大，业务结合度非常高，必须对企业的数据进行全面梳理，建立数据标准，构建起数据载体才能让大数据发挥作用。大数据主要集中在设备预测性维护、BI挖掘。

人工智能已经在制造业落地生根，众多的合规检测、质量检测等机器视觉场景已经广泛应用。对于制造业来说，结合大数据的深层次人工智能还在探索中，如果实现，则会比机器视觉的单点应用发挥更大的效果，真正能够起到优化生产关系的作用。

数字孪生/CPS/AAS

对应用来说，不需要区分数字孪生、CPS、资产管理壳等概念，他们都代表了数字生产力和物质生产力的融合，反映了物理实体和数字模型的交互作用。目前看到的大部分数字孪生应用都集中在数据采集和展示阶段，建模、仿真分析和反向控制还比较少。

标签：数字化,数字,生产关系,转型,道术,生产力,数据
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