智能制造“優步”么？

　　在制造行業，智能化的討論常常始于工業4.0或工業互聯網。隨著討論的深入， 數字化轉型（Digital Transformation）漸漸躍入眼簾，而且是當下炙手可熱的熱門詞。 在腦洞大開的過程中，優步 (Uber) 模式似乎也是談論的必然話題。以筆者的看法，當制造業遇上資產密集型行業， 優步以消費者為導向的商家是如何是人們成為獨立勞動者，或自由置業者來改變經濟的模式目前并不適合制造業。

　　優步以超強的變革性，在非常短的時間就改變了出租運輸行業的用戶體驗、成本模式及該服務行業的勞動關系模式。以個性化出租服務為核心，極大地降低了出租行業的難度和成本的基礎上，優步的巨大改變目前并沒有在市場上創造新的力量，至少在產品和服務方面如此。

　　優步向人類展示了數字化轉型的力量，但是不是所有的制造業商都可以效仿的模式呢？如果我們按照優步的模型來進行一對一的轉型對標的話，模型結果將出現很多家庭式的小作坊規模個體勞動者。 他們以優步式的獨立勞動者在制造業的產業鏈上從事某種生產制造活動的話，那么，中國的制造企業，在未來將不需要建立大型制造工廠或投資機床安裝。 小作坊似乎也很難落實職業安全與健康的規章制度，為員工安全負責。 當然， 由于能源的結構發生變化了，我們對制造排放物約束的法令法規也將變得更為復雜。 要實現我們的十三五節能減排的目標似乎會愈來愈難，創新的推廣和應用落地將會變得復雜。

　　制造行業數字化轉型不同于優步

　　有一種普遍看法，那就是未來物聯網將會“改變一切”。 我也有同感，不過，這種過度簡化的想法還是需要警惕的，畢竟制造業競爭規則目前本身仍未改變。制造業的類型很多，不同類型的數字化轉型的路徑與方式各不相同。

　　在資產密集型、連續加工行業以及基礎設施運營商，數字化轉型將主要涉及智能連接資產。從離散型制造企業來看，圍繞著智能連接與互操作性的數字化轉型，是現階段數字轉型的重點。 利用智能連接操作，以數字與現實一比一的對應概念，使生產制造更加有效。數字化轉型制造操作中，基于客戶對產品的個性化的需求，目標是讓每一種產品都能滿足市場，且其可觀的利潤率使之成為非?？尚械纳虡I模式。

　　數字化轉型的關注點是企業制造客戶訂購的產品的能力，是由產品供應商轉變為服務供應商的能力，是出售能力而不是資本的能力。每種類型的制造企業如何能夠利用工業物聯網(IIoT)、云及大數據等技術及其相關分析從而為消費者提供全新的功能及智能設備的升級元素的原因所在。如果我們今天的制造型企業不想被“優步”，那就需要迅速投資上述這些新技術來促進企業變革。

選擇靈活的工業物聯網(IIoT)平臺

　　從互聯網到今天的物聯網，在認知環境下，其本質都是人與物都是傳遞信息的一種機制。 “物聯網”本身這個詞語的出現，并不能幫助我們徹底理解這一現象及其影響。智能制造的產品的核心是不斷變化的“物”的屬性，是智能、連接產品不斷擴展的功能及其產生的數據，從根本上不同的并不是互聯網。

　　當勞斯萊斯與按里程來付費的航空發動機在新興的智能服務市場出現的時候，這種以資產智能化＋服務的模式已經開始為企業創造出打破常規的契機。 當這種全新的商業模式出現后，我們感受到了工業物聯網與大數據的結合的人文魅力，創造了利用更先進的服務使資產在出現故障前得到維護的機會，這也就是我們倡導的工業預測性自維修的緣由。

　　制造，即運營管理是供應鏈的四大環節之一，負責規劃，組織，管理所有制造產品所需要的資源，包括設備，人力，技術，流程，信息等。其主要的職能就是統籌相關的資源與活動，將投入的資源轉變成最終可銷售的產品和服務。在整個供應鏈通過工業物聯網等技術，完全可以將產品質量和品牌忠誠度提高到新的水平。

　　很多企業管理者都意識到了消費者再也不是營銷產品的被動接收器了，產品設計是明確企業產品性質與特點的過程，我們在設計并且生產出消費著需要的產品的旅程中發現， 產品的設定和生產要素，跟流程、工藝、市場，消費習慣，銷售策略，區域，氣候等等都有千絲萬縷的關系，數字化能夠幫我把這個輪廓勾勒出來。利用大數據的實時數據分析，通過裝配必要的解決方案組件來開發同類服務中最佳的智能服務獲得競爭優勢。

　　向客戶提供智能服務平臺時，客戶需要對資產進行實時監控，網絡連接性的重要性及投資日益增加，為更有效地提供智能服務，物聯網任何協議中都應包含保證網絡正常運行時間以對資產進行監測這點。制造企業將需要處理連接性、管理并分析數據的方法以及開發應用程序或混搭應用程序以滿足客戶要求的能力。由于這種趨勢愈來愈明顯，希望提供智能服務的制造企業應現在必須開始考慮選擇靈活的，精心設計的工業物聯網(IIoT)平臺，來確保其能夠為市場提供同類產品中的最佳產品奠定堅實的基礎。

　　加速升級制造服務級別管理（SLA）的建設

　　列寧說， “概念是幫助我們認識和掌握自然現象之間的紐結”。

知識是人們在實踐中獲得的認識成果，它以概念的形式固定下來，并納入相應的概念體系和結構中。服務級別管理(SLM)就是我們長期生產運維管理所累積的知識體系之一。服務級別管理是對服務的供應進行談判、定義、評價、管理以及以可以接受的成本改進服務的質量流程。

　　在精細化管理中，服務級別協議（SLA）是由服務提供商和客戶之間簽訂的描述將要提供的一項或多項服務的一份協議。 在協議期間它可以作為評價和調整每個細節服務的標準。如今大多數SLA是在某個資產受到損壞時才會啟用。這些協議用一些符合客戶體驗的非技術語言進行描述的，主要以圍繞響應時間制定，其操作是在指定的時間內根據該資產對企業的重要性而進行。

　　法家思想中的“事斷于法”“以法定分”“定分止爭”就是主張確定各種職責，行為和權力、義務的界限。可見服務水平管理體系的建設古今中外歷來都受到大家的重視。

　　在智能認知的時代， 制造型企業為客戶提供服務的時候，這一概念是完全得到了延展與新的詮釋。在智能服務級別管理（SLA）建設與制定時候，客戶與遠程監測平臺之間的實時溝通的數據給用戶提供了一個如何看待和正確監控其資產性能的成功和失敗的基準。通過應用大數據預測性分析方法，不僅僅在資產發生故障之前檢測到服務故障，而且要確保在故障發生之前維護人員到場或手段到位。

　　通過下一代SLA的建設，讓制造型企業可以通過先進預測性監測那樣清晰地看到整個供應鏈上產品不同周期的損壞的過程，實時了解資產性能之外， 更為關鍵的是讓企業 明確價值指標與業務的方向，可以更好的協調好其他工作以確保智能服務項目長期經濟實惠

　　心動不如行動

　　生存是第一，那么維持競爭力就是企業的必由之路。為了維持，甚至是提升競爭力，制造企業需要加速為客戶提供某種程度的智能服務。智能制造的未來，一定是能夠自主評估健康狀況和退化情況并主動預防潛在資產性能，并且做出維修等不同的決策，以避免潛在客戶與企業價值。

　　要實現健康條件評估，就需要利用數據驅動算法分析從機械設備及其周邊環境中的數據。實時設備條件信息可反饋至機械控制器以實現自適應控制，同時信息也會反饋至設備管理人員方便及時維修。 操作員可根據每臺設備的健康條件平衡和調節每臺設備工作量和工作壓力，從而最大程度優化生產和設備性能，實現主動檢修計劃的智能決策。

　　從傳統的生產制造到為客戶提供資產維護服務、外包維護，乃至最終成功轉向智能服務，我們的制造企業需要選擇靈活的工業物聯網(IIoT)平臺、結合數據分析，加速升級制造服務級別管理（SLA）的建設。最終的成功一定是取決三個方面，第一， 企業需要擁有精心策化的團隊、杰出的領導者與領導力。 第二，流程及技術方法來管理離開生產基地后資產的生命周期。第三，需要靈活多變并愿意接受將從這些新方法中獲得的預測性洞見。 我相信，能夠在同行業中提供最佳智能服務的企業，最終將獲得競爭優勢。