制造新模式面临的挑战
2021-07-27 来源： 智造苑
制造新模式的最终目的是对生产活动进行高度整合，使系统如同人一样思考和协同工作。与此同时，随着用户多样性需求增多、技术深化、环境恶化，制造新模式的发展也具有多层次不同角度的挑战，如何把握机会，战胜挑战，是制造新模式能否顺利孵化的关键。
「1. 产品多样化需求 」
20世纪中后期，随着制造业的快速发展，物质产品极大丰富，促使消费者购买理念发生了诸多的变化，需求趋于多样化，从传统的对产品功能的需求转移到个性化、体验化等更高层次的需求。很明显的一个现象就是消费者不再像以往那样，企业生产什么产品消费者就购买什么产品，一个单一的标准就可以通行天下，而是有着自我强烈的情感需求在内，希望产品能够适合内心的愿望需要。多样化的产品主要是指研发和生产方面，企业可以从产品的款式、功能、质量、销售服务等几个地方入手，具体表现在技术差异化、功能差异化、文化差异化以及产品定价差异化几个方面，以此来打造出产品的差异化特色，从而满足消费者消费偏好的需求。
另一方面营销策略以差异化为导向的原因在于该策略符合市场发展的特征，通过差异化营销战略能够给消费者提供新颖别致的产品或服务，有效地满足了消费者特殊的个性需求，并在这个基础上和同类企业形成较大的竞争优势。传统的制造模式已经不能满足这种需求形式，亟待新的制造模式来解决供需之间的新矛盾。发展至今，产品多样化已经不仅仅局限于是产品本身类型和功能的多样化，而转化为与产品相关服务的多样化以及产品界限的多样化。图1描述了消费者和产业厂商之间的联系。消费者和产业厂商之间存在着前向关联和后向关联。其中，前向关联指的是当城市中的商品品种多样化后，实际代表着消费者对商品的多样性产生偏好，意味着消费者实际收入增加并使得消费者或潜在消费者增加，进而扩大市场需求，另一方面，商品多样化也代表厂商对产品生产的多样化偏好，意味着运输成本以及生产成本的节约，并使得城市中下游产业厂商和潜在厂商增加，扩大商品的需求。而后向关联指的是商品多样化导致的消费者市场和厂商需求扩大，促使城市中更多专业化厂商出现并集聚，最终使得城市中更多品种商品的生产。
图1 厂商和消费者空间集聚的循环因果关系
通过服务提供战略性的竞争正在成为发达经济体创新型制造公司的一个独特的特征, 作为一种差异化的手段，更多制造业将产品和服务集成，以防御来自低成本经济体的强劲竞争。制造企业不仅为顾客（包括生产企业）提供产品，而且提供与产品相关的覆盖产品全生命周期的服务，甚至整体解决方案，也就是产品服务系统（PSS）。随着新技术的发展，逐步产生了产品-服务-信息相融合的新型PSS，例如利用CPS技术的PSS，融合ICT技术的智能PSS。
信息与服务引入到产品中并与产品深度融合，这为制造业带来了诸多的挑战与困难：
第一，服务与产品的组合与交融导致新产品市场的出现，在新的细分市场中，企业往往会遇到产品服务定义不明确、服务内容描述模糊、相关过程描述缺乏等问题，进而导致传统的面向制造的生产管理和供应链管理理论方法不再适用。
第二，随着制造服务化概念的发展，客户会以为与产品捆绑的服务是理所当然，因而对于支付与产品相关的服务意愿趋弱；
第三，随着更多的企业采用服务化模式，基于服务产业化的竞争优势趋弱，企业从服务获取利润的空间逐渐变小。
解决产品多样化问题的核心，是如何在复杂多样的产品需求下进行产品价值创造，最终实现实体产品与附加服务的最优匹配。未来的产品都应该会由实体价值和虚拟价值的结合，一个核心的产品不仅是产品本身，而且配备有与产品相关的增值服务，而如何设计产品与增值服务的配比关系与呈现形式，将成为制造新模式下制造企业提升差异化竞争力的重要因素。
「2. 客户定制化需求 」
移动互联网时代的来临以及消费主体的改变，促使消费者购买理念发生了诸多的变化，其中就以个性化、多元化为主要特征。同时物质产品丰富的时代，各种琳琅满目的商品比比皆，消费者不仅仅关注商品本身的设计与质量，而更加关注制造商是如何满足自己个性化的需求。
产品的定制化来源于客户多样化与动态变化的个性化需求，企业必须具备提供个性化产品的能力，才能在激烈的市场竞争中生存下来。定制化以满足客户个性化需求为核心，可增加客户满意度和服务水平，并提升企业赢得市场与客户的能力。现在许多传统企业相信，在定制与效率之间，大规模定制是一个解决方案。而大规模定制的重要一环是模块化设计，尤其是对于大规模的标准化生产。以制造业来说，以构建模块化，开启个性化定制市场。其主要表现方式为：以构件模块化为个性化定制的基础，来调整企业生产和销售的流程，并通过对客户市场需求的细致考察，实现终端销售，从而达到大规模定制。随着大规模定制的高度多样化，制造系统需要根据不断变化的产品组合和需求响应不断变化的市场。所以，对于市场需求的考察必须细致，进而为客户提供尽可能多的个性化选择，设计尽可能多的产品模块，这样最终的产品组合方式就会丰富。由此，工厂解决大规模定制的产品生产理念是“部件即产品”，实现产品子模块的尽可能多的细分和终端产品尽可能多的组合。
新信息系技术的发展技术从多方面为个性化产品的快速推出提供支持，使得企业在一次性生产且产量很低的情况下也能获利。比如通过智能设计手段缩短产品的研制周期，通过智能制造装备提高生产的柔性，从而适应单件小批生产模式等。
大规模定制的确非常重要，但是并不是所有的企业都适合采取大规模定制的策略，这取决于企业的定位和产品特征。虽然大规模定制为消费者提供了多种多样的选择，但多样的品种也在组装系统中引入了大量制造复杂性，进而影响系统性能，具体体现在：
（1）企业利益和客户利益的权衡较难；
（2）设备和活动的多样性造成技术的普适性与实用性难以兼顾；
（3）定制化延迟点与定制化需求满足度的矛盾很难解决。
企业智能化转型的关键在于将信息化、自动化、标准化与模块化建设相结合，打造一个自驱动、自优化的完整智能制造体系。以互联网技术为支撑的信息化、模块化建设等是智能制造的基础。以用户全流程个性化体验为中心重塑制造体系，大大增加了生产灵活性，缩短了产品的上市时间，并通过产品的持续迭代更新提升用户体验，进而提升用户满意度。具体的，以个性化定制为主线，以产品模块化设计为基础，通过生产信息化系统改造、自动化设备改造、供应链整合优化等实现了前后端制造高度协同，打造专业化的智能制造平台。而对于制造过程中如何实现自动化、数字化、网络化以及最终的智能化，一种方式是企业可以利用C2B对接个性化定制，而定制信息系统的开发、大数据分析是强力支撑个性化定制工业化生产模式。
面对多元化、个性化市场需求，一家企业很难全面满足个性化市场，这意味着不同企业之间的协作是必不可少的。因此，建造一个系统化应用环境和生态系统是共赢的前提。国家层面上，传统企业的升级转型需要政府的帮助，除此之外，行业间应形成协作机制，互为补充，扬长避短，发挥各自优势，促成产业集群提升效应，带动价值链的聚合效果。比如平台的分享机制的建立，大数据的共享机制等。
「 3. 合作全球化需求 」
随着全球化的趋势，制造行业内部的竞争日趋激烈，为了在行业中生存下来，每个制造企业都必须努力不断提高其竞争力。各方通过合作产生整体优势，都能从中获得较多的利益。当今的社会是一个竞争特别激烈的社会，市场的变化也非常迅速，通过合作可以加快产品开发和投入市场的进程；同时，通过合作企业间还可以联手利用各自的优势，共同开拓一个市场。例如，一些公司没有自己的工厂，所以为了专注于自身更有利可图的活动，这些企业会与其他制造企业合作，进而在扩大其制造能力的同时以进一步降低成本。研究也表明，加入全球生产网络是促进本地供应商升级的关键。已形成的合作全球化形态包括：外包、蓝海战略、合作调度、工厂模拟、绿色和精益技术、应用竞争力钻石模型、共享网络物理系统和云制造、合作开发下一代技术、联盟等。
合作全球化是保障企业竞争力与可持续制造的关键因素，而现有的一些合作实践表明，相较于过去政府牵头的合作联盟的可持续性，在自由开放的合作环境下，即便合作团队中有的制造商巨头较大的发展潜力，制造企业的合作也不能保持长期的竞争力。也就是说，制造企业合作全球化的形态形成还需要政府力量的支持以保证其可持续地发展。
究其原因，是合作全球化很难解决宏观与微观之间的矛盾。即合作团体内部的个体活动目标与集体活动目标之间的矛盾以及个体利益与集体利益之间的矛盾，解决矛盾的核心办法是实现协同优化。
一方面，伴随全球化合作的，往往是全球多个公司的融合，从合作联盟的整体管理角度，这会减少了信息成本加快了资源调度与优化决策的效率，而从员工个体角度，全球合作化可能意味着员工从母公司到子公司的转移，这可能加剧员工收入的不平等性或不稳定性，进而降低员工对制造企业联盟的归属感与依赖，进而加剧整个联盟内部的分散性和不稳定性。
伴随全球化合作的另一大挑战是如何配置制造商和供应商的关系。如何通过管理方式、技术、人力的配合将不同发展状况、不同硬件设备、不同管理方式的信息进行对接，并且对资源进行快速的优化配置。目前该角度还缺乏合适的理论研究与支撑，但随着的制造新模式的深化，这必将成为推进合作全球化关键问题。
因此，协调联盟整体和联盟内部个体的利益，是维系合作全球化可持续性的关键一步。
「 4. 生产透明化需求 」
在制造业中，有时决策者无法对资产有效运作和使用并形成合理的判断和结论，原因在于生产制造中存在许多决策者无法量化的不确定性。这里的不确定性可概括为工厂内部的不确定性和工厂外部的不确定性两种。工厂内部的不确定性来源有以下几类：一是加工过程中难以观测的细微质量变化，比如机床固定的微小偏移等；二是由于加工机器零部件的逐渐老化使得设备发生故障等。而外部不确定性主要来源为下游产能的波动性、原材料或零部件运输等供应链的不确定性、产品数量和质量不可预测性以及最终市场规模和客户需求的波动性。
制造过程中存在的问题可以概括为两类。一类是可被观测或量化的问题，称为“可见性问题”；另一类是不可被观测或量化的问题，称为“不可见问题”。一般来说，制造过程中的“可见性问题”较容易识别和解决，如设备停机，产品缺陷等。而“不可见问题”由于其复杂性较难解决。目前解决“不可见问题”的一种思路是变“不可见”为“可见”，即生产透明化。生产透明化的关键在于制造企业与设备提供商之间更加紧密的合作。将设备制造商对于设备的专业理解和制造企业提供的生产数据进行融合，对设备进行改进升级，既改进了设备，又提升了生产效率，从而达到双方的共赢；另一方面，制造企业与设备提供商的合作可以充分利用数据和知识，对故障进行预测，比如利用故障诊测与健康管理（PHM）技术，从而使得 “不可见问题”得到避免。
在工业4.0框架下，企业需要大力研发提高生产透明度的工具，开发提高生产透明度的新技术。通过对生产流程更加清晰透明的认识，拆解量化可能出现的故障或缺陷，从而大大提高设备的稳定性与可靠性。为了开发新的技术，企业需要对现有的数据采集和信息管理系统进行优化升级，努力将企业生产过程中采集的大量数据合理利用现有的先进技术进行分析，转化为企业固有的知识并利用其辅助企业各个层级的决策。而通过透明化生产，制造企业可以通过如下手段降低成本：了解生产资产的实际情况，提前对制造系统可能发生的情况做出反应，对系统进行及时的维护；当提前知道设备可能失效时，提前做出准备，提高设备的可用性和正常运行时间，进而提升运营效率；通过对失效模型以及故障预测模型进行实时调整，改善与提高产品质量。
目前生产透明化的具体应用实践较少，一种实践思路就是通过开发预测制造系统，预测制造系统是指通过历史数据的分析建模，能够对未来可能发生的故障有一个提前的预估，准确的预估可以使得准备时间提前，及时对设计进行维护保养从而降低故障发生率，减少制造系统不确定性带来的负面影响，同时提升生产的连续性，提高生产效率。预测制造系统能够利用技术对产品制造过程进行透明化，包括设备的退化曲线和健康程度以及故障和失效模式等。在制造业信息化进程中，车间级信息化是薄弱环节。MES是提升车间自动化水平的有效途径。
另一个应用是数字孪生。数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟模型，借助数据模拟物理实体在现实环境中的行为，其概念体系架构如图2所示。
图2 数字孪生概念体系架构
数字孪生可以高效利用模型、数据、人工智能技术并将其融合，利用数字孪生技术可以将物理系统进行数字化建模和呈现，提供更加实时、高效、智能的服务，使得物理系统更加透明化，也使得物理系统与信息技术的交互成为可能。数字孪生车间基于新一代信息技术和制造技术，通过物理车间与虚拟车间的双向真实映射与实时交互，实现车间全要素、全流程、全业务数据的集成和融合，在车间孪生数据的驱动下，实现车间生产要素管理、生产活动计划、生产过程控制等在物理车间、虚拟车间、车间服务系统间的迭代运行，从而在满足特定目标和约束前提下，达到车间生产和管控最优。
生产透明化的发展，将使得工厂的管理以更准确的信息为基础。如果企业对设备的状态能够较为准确的预测，那么企业则可以对设备制定预防性维护策略，从而大大降低设备维护成本和人员管理成本；另一方面，设备的预测信息和维护信息可以进一步融合并作为产品模型设计阶段的参考，使得产品更新更加具有目的性。
「 5. 能耗低碳化需求 」
工业4.0报告指出，智能制造的目的在于提高资源生产效率和能源利用效率，其更广泛的战略目标是在一个给定的资源和能源水平上实现最大可能的产出，以及使用最少的资源和能源以达到一个特定的产出。从这一意义上说，前者是生产效率最大化的问题，后者是资源利用效率最大化的问题。这就要求针对不同行业、不同企业提供个性化的能源管理方案，在生产过程中，持续优化资源利用，降低能源消耗，减少排放。
能耗低碳化带来的挑战可以从三方面来阐述：
第一，能耗低碳化作为一项企业战略问题面临极大的政策压力和同业竞争；
第二，能耗低碳化作为IT问题具有较多的技术壁垒；
第三，能耗低碳化的动态变化特性使得能源管理问题及其复杂。
除此以外，影响能源性能变化的因素还有人、机、料、法、环、管理等。另一方面，互联网时代客户的个性化定制在带来生产模式巨大变化的同时，能源消耗也因之而大幅变化，种种因素交织在一起，使得能源管理变得复杂起来。
改编自：《未来制造新模式——理论、模式及实践》（作者：江志斌，林文进，王康周，李乐飞，涂金）
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