摘要：推进智能制造，实现数字化、柔性自动化、精益化、绿色化和智能化，成为广大制造企业的核心战略。但是，推进智能制造是一个复杂的系统工程，面临诸多风险。本文将深度剖析推进智能制造的共性问题、风险与应对策略，强调引入第三方咨询服务的重要性，并分享e-works从事智能制

推进智能制造，实现数字化、柔性自动化、精益化、绿色化和智能化，成为广大制造企业的核心战略。但是，推进智能制造是一个复杂的系统工程，面临诸多风险。本文将深度剖析推进智能制造的共性问题、风险与应对策略，强调引入第三方咨询服务的重要性，并分享e-works从事智能制造第三方咨询服务的实践经验。

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本文由e-works黄培、吴星星原创发布。

当前，我国制造企业面临着产品生命周期不断缩短、客户需求日益个性化、行业竞争加剧、产能过剩、劳动力资源不足、原材料成本迅速攀升等诸多挑战。如何能够更好地满足质量、成本和交期的要求？如何向服务要效益？如何实现绿色低碳？如何控制供应链风险，提升供应链韧性？如何提高设备利用率？如何缩短新产品上市周期？这是每一个制造企业都需要思考和解决的难点问题。

面对这些难点与挑战，推进智能制造，实现数字化、柔性自动化、精益化、绿色化和智能化，成为广大制造企业的核心战略。另一方面，各行业龙头企业正在积极出海，实现全球化运营，这些企业对推进智能制造提出了更加迫切的需求。但是，推进智能制造是一个复杂的系统工程，面临诸多风险。本文将深度剖析推进智能制造的共性问题、风险与应对策略，强调引入第三方咨询服务的重要性，并分享e-works从事智能制造第三方咨询服务的实践经验。

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推进智能制造

打造制造企业创新发展的新质生产力

智能制造的内涵是广泛、深入、集成地利用数字技术、工业自动化技术、精益生产、绿色制造和人工智能等新兴技术和管理理念，融入到制造企业的研发、工艺规划、生产制造、采购供应、营销、服务和决策等核心业务环节，帮助制造企业有效应对市场波动、降低运营成本、提升产品质量、缩短交货期和新产品上市周期，提高市场竞争力。智能制造强调柔性、集成、协同、高效、精益、绿色，以人为本。

进入二十一世纪以来，计算能力飞速发展，成本迅速下降；人工智能、移动通信、物联网、AR/VR/MR、数字孪生、工业机器人和增材制造等新兴技术蓬勃发展，各种类型的工业机器人，例如协作机器人、并联机器人、AGV/AMR（物流机器人）得到了广泛应用；ERP、CAD、CAM、CAPP、CAE、EDA、PLM、MES/MOM、SCM、CRM和EAM等工业软件技术成为支撑企业运行和产品创新的数字基石；近年来，人工智能技术在质量检测、生产排产、设备预测性维护、供应链优化、市场需求预测和工艺优化等领域得到了广泛应用，生成式AI也开始有了初步应用。因此，制造企业应当有效利用这些智能制造技术，打造支撑企业创新发展的新质生产力。

02

推进智能制造的十大难点问题

推进智能制造是一段长期的旅程，面临着十大难点问题：

1、信息孤岛

目前，制造企业实施了诸多信息系统，但往往由于缺乏有效规划，导致信息系统的编码体系、接口形式、系统架构和部署方式差异交大，从而导致需要开发大量接口，甚至手工转换数据。

2、设备数据采集难

数据采集一直是困扰着制造企业的共性问题，制造企业的设备种类繁多，数据接口和自动化协议差异很大，依然存在很多“哑设备”，设备数据采集的有效性、及时性与准确性难以保证。

3、数据基础差

推进智能制造，基础数据的规范性和准确性是必要条件。然而，制造企业存在大量异构数据、垃圾数据，如果不进行数据清洗和数据治理，就难以保证数据的质量。很多企业在实施ERP，或者ERP换型的过程中，花费时间最多的就是基础数据的整理。

4、自动化系统缺乏柔性

很多企业构建的是刚性自动化产线，只能针对单一品种大批量生产，而目前绝大多数企业的生产模式是小批量、多品种，自动化产线需要能够根据产品配置的变化灵活调整工装夹具，适应多种变型产品的生产、装配、测试等工艺流程，需要能够最大限度缩短换型时间，合理安排换型次数。

5、车间设备未联网

现阶段很多制造企业还停留在单机自动化阶段，虽然应用了加工中心、工业机器人，但是如果不能实现生产设备、检测设备、试验设备、物流装备以及动力设备的联网，生产过程就难以实现透明化。只有实现车间联网和设备数据采集，才能对车间的订单执行情况、生产绩效、能耗和质量等关键数据实时掌控，从而实现生产的闭环管控。

6、信息系统与业务脱节

在动态多变的市场环境下，企业的业务流程和运作模式需要动态调整。然而，很多制造企业的信息系统比较固化，开放性不足，运行一段时间之后，往往与业务需求出现脱节。因此，常常会出现企业的数字化部门自我感觉良好，而业务部门对业务系统怨声载道的情形。

7、智能制造专业人才缺乏

智能制造涉及到多种复杂系统的集成应用，需要具备较高的技术水平和实践经验，机械、电气、自动化、工业工程、软件和项目管理等多个专业背景的人才通力合作，才能有序推进。然而，大多数制造企业的智能制造人才培养滞后，复合型人才严重不足，对于企业智能制造的发展带来很大影响。

8、系统实施拖期，ROI低

智能制造的推进涉及复杂的系统集成、流程优化和人员培训等工作。很多制造企业在推进智能制造时缺乏规划，头痛医头，需求分析做得不够深入，导致信息系统实施过程中不断变更，再加上人员更替和企业组织结构的变化，往往导致系统实施拖期，企业得不到预期的投资回报，从而严重影响了高层领导进一步投资的信心。

9、IT与自动化系统之间的断层

很多制造企业在推进自动化控制系统、构建自动化产线和自动化物流系统过程中，对于与IT系统的集成，尤其是车间层的MES系统集成方面缺乏规划，导致了IT与OT（运营技术，主要指自动化技术）系统的断层。

10、数据价值未体现

不少制造企业的数据分散在多个核心业务系统之中，缺乏对数据架构的整体设计，对数据存储、数据展现、数据分析和基于数据的预测尚未开展应用，导致各类数据未能得到充分挖掘，其后果是导致企业高层领导看不到推进智能制造的成效，也未能实现数据驱动决策。

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推进智能制造面临的风险

推进智能制造是一项充满挑战的探索之旅，在推进过程中存在诸多风险与陷阱，如果缺乏对智能制造风险的正确认知，可能导致重大的投资失误。

风险一：概念不清，盲目跟风

当前，各种新技术层出不穷，企业很容易盲目跟风。

例如，企业上云是趋势，但是，哪些业务上云？上哪种云（私有云、公有云、混合云）？如何上云？企业需要清晰的认识。事实上，设备上云缺乏实际价值，盲目上云容易形成“云孤岛”。

再如，实现车间联网和设备数据采集，打开车间的“黑箱”是推进智能制造的基础和前提，工业互联网实际上是工业要素互联的网，是智能制造的基础设施。但是，企业是否需要一个工业互联网平台？工业互联网平台在制造企业的智能制造整体架构中究竟处于身为位置，发挥什么作用？实际上缺乏清晰的定位。因此，制造企业如果缺乏理性和清晰的认识就去上云、上平台，很可能“打水漂”。

又如，5G在特定的场景有实际的价值，例如无人矿山。但是在制造企业的车间里，是否需要应用5G联网，还是采用工业WIFI，或者采用工业PON有线联网，则需要根据实际需求，综合分析成本和效果来确定。目前在制造企业里还没有发现必须使用5G的应用场景。

风险二：缺乏规划，头痛医头

推进智能制造必须建立符合企业行业特点、管理模式和产品特点的智能制造成熟度和绩效评估体系，对企业的现状进行全面评估和调研，梳理出企业取得的应用效果，存在的问题和业务需求，然后对业务流程和工艺流程进行梳理和优化，开展需求分析，进而制定整体规划，确定整体的投资计划和风险防范策略，明确系统实施方案和集成方案。

不少企业推进智能制造缺乏整体规划，往往是业务部门提出需求，就贸然上具体项目，头痛医头，没有充分考虑如何实现信息集成。如果缺乏明确规划就盲目实施各类信息系统，引进自动化产线，则会产生新的信息孤岛和自动化孤岛。例如，用AGV进行物料配送的车间物流调度系统（LES）必须与制造执行系统（MES）进行数据交换。如果企业在系统建设时不考虑各个系统之间的数据共享和流程对接，就无法保障企业内部信息流转的顺畅。

不少制造企业的规划是由乙方主导完成，这相当于让制药企业派人当医生，风险很大。实际上，规划设计是智能制造建设的一个重要步骤，规划团队不仅需要深入理解数字化和自动化，还需要具备工业工程、流程管理等领域的实战经验。正确的方式是引入有丰富实践经验的中立第三方服务机构，与企业共同完成规划，三年一规划，一年一滚动。

风险三：高层旁观，组织缺失

推进智能制造是一把手工程，制造企业的负责人和高层领导不仅需要对智能制造有正确的理解，对智能制造的实施路径有正确的认识，更需要真正引领智能制造推进过程。智能制造是制造企业转型升级的战略举措，而不仅仅是具体实施几个项目。如果企业高层不主动参与，只是由中层推进，风险极大。因为推进智能制造必然会动一些部门的“奶酪”，涉及到业务流程和绩效考核体系的变革，实现数据驱动决策。

推进智能制造需要健全的组织体系，需要数字化、自动化、精益生产、工艺和规划等核心业务部门通力协作，组成智能制造推进团队，需要选择各个领域的合作伙伴，明确项目实施的预期目标和预算，做好项目管理。如果企业缺乏明确的智能制造组织体系，只是依靠数字化和自动化部门（很多企业只有设备管理部门）去推进，其结果就是“烟囱”式的异构系统，最后不得不返工。

风险四：需求不清，数据不明

推进智能制造项目，需要明确系统需求。企业存在的问题、客户（包括内部客户）和供应商的需求、企业管理的独特优势、行业标准和规范、企业集团管控模式等方面都会产生需求，需要充分调研企业高层领导、业务部门负责人和业务骨干对智能制造系统的需求。在选型之前，需要能够明确核心的功能点。

例如，MES系统作为制造企业推进车间管理，实现车间洞察、生产排产和生产追溯的核心平台，已成为制造企业推进智能工厂建设的必选项。但是，MES系统是一个承上启下的系统，需要实现与ERP系统和自动化控制系统的紧密集成。不同行业对MES系统的需求差异很大，伸缩性很强，MES与质量管理、设备管理、仓储管理等系统也有密切关系。因此，如果没有梳理清楚业务需求，没有准备好物料、设备、产能、工时等基础数据，没有实现设备数据采集和车间联网，MES应用就难以成功。而APS系统要实施成功，更需要准确的人、机、料、法、环等基础数据。

风险五：投资断档，不可持续

智能制造需要持续进行投资，不能停留在间歇性的项目。一些企业盲目依赖政府补贴和资金扶持，不愿意自主投资，这种做法不可能成功。推进智能制造，制造企业是投资、实施和见效的主体。目前，很多制造企业的确利润微薄，但是，推进智能制造是一项战略投资，其核心价值正是帮助制造企业降本提质增效。如果企业不能前瞻性、持续性投入，智能制造难以取得实效。

风险六：选型马虎，囫囵吞枣

在推进智能制造的建设过程中，企业不仅需要从顶层规划出发，精准把握建设方向，也需精准选择与行业特点、管理模式、产品特点契合的产品和解决方案，从而确保智能制造建设的顺利进行和高效成果。然而，企业选择合适的智能制造产品和解决方案是一个困难且耗时的过程，企业容易陷入选型误区：

事实上，制造企业一方面应当结合自身的实际需求，另一方面要充分考虑行业的共性特点和典型流程，选择拥有可扩展平台、具有行业实践经验和集成能力的合作伙伴。制造企业必须注重生态合作，要真正把自己选择的智能制造厂商作为合作伙伴，开展平等、双赢的合作。

风险七：实施变更，效果打折

智能制造各类系统的实施周期较长，企业的需求也往往会不断变更，导致实施拖期。这不仅使智能制造项目的执行和管理增加了难度，也容易导致实施失败。因此，甲乙双方需要明确项目目标，管控需求，控制变更，避免实施拖期。甲乙双方都必须高度重视实施团队，尤其是项目经理，需要有很强的专业背景、协调能力和协作精神。

04

推进智能制造应对风险的策略

为了应对推进智能制造过程中的风险，制造企业应当采取正确的对策：

策略一：调研先行，理性引进新兴技术

进行充分的市场调研和技术研判，了解新技术的技术原理、应用场景、成功案例以及潜在风险，然后根据企业的业务需求，明确需要解决的具体问题，并制定详细的新技术引入和实施方案，包括时间表、预算、人员配置等。必要时，企业还可邀请行业专家或第三方咨询机构进行新技术评估和咨询，确保决策的科学性和合理性。

策略二：构建评估体系，结合行业和企业特点开展智能制造“年检”

应结合国家相关标准和行业特点，与咨询服务机构合作构建适合企业的智能制造成熟度和绩效评估体系，用统一的“尺子”来评估企业推进智能制造的现状，尤其是对于拥有多工厂的集团企业，应当用统一的智能制造评估体系开展年检，评估推进智能制造的效果和效能。通过评估诊断，可以进行横向和纵向对比，及时掌握企业推进智能制造的进展，纠正偏差。

策略三：建设人才梯队，打造多维度智能制造人才培训体系

构建一个全面的智能制造组织体系和人才体系，组织多层次、多维度的智能制造培训，走出去、请进来，培养智能制造领军人才、推进人才、应用人才和技能人才，确保企业拥有稳定的智能制造人才队伍。其中，智能制造推进人才应涵盖研发数字化、管理数字化、工业自动化和基础数字化领域。

策略四：打牢基础，构建支撑企业数字化转型的4A架构

数字化转型是智能制造的基础和核心环节。4A架构规划是指企业在推进数字化进程中，基于企业的实际通过构建业务架构（Business Architecture）、应用架构（Application Architecture）、数据架构（Data Architecture）和技术架构（Technology Architecture），实现业务流程优化、技术应用创新、数据价值挖掘和系统稳定运行的全面转型策略。4A架构旨在将企业的战略愿景转化为具体的数字化实施方案，确保数字化转型与企业发展目标紧密契合，通过持续优化和升级，不断提升企业的竞争力和市场响应速度。

策略五：从长计议，确保智能制造投资的连续性

在制定智能制造投资策略时，企业应根据企业的战略发展目标、业务增长预期、盈利能力、融资能力、市场风险和智能制造基础等因素，做出科学合理的投资决策，确保投资的持续性和稳定性。此外，为确保智能制造项目的顺利实施和最大化预期效益，企业在智能制造投资预算中，还应重视并增加对智能制造前沿技术应用研究、智能制造内外部培训、国内外标杆企业考察，以及智能制造现状诊断、需求分析和整体规划等方面的咨询服务投资。

策略六：审慎选型，注重生态合作

在系统选型时，企业应深入分析自身实际需求，综合考虑行业特性与新兴技术趋势，审慎评估并遴选出与自身需求高度匹配、拥有可扩展平台、丰富行业实践经验及集成能力的智能制造产品和解决方案提供商，作为长期且稳定的合作伙伴。在此过程中，企业应秉持生态合作的开放心态，先技术、后商务。在核心业务系统选型时，应引入中立的第三方监理，协助企业梳理出客观完整的业务需求，以便于技术层面选型时有可参考性强的需求分析支撑。

策略七：协同管控，做好智能制造项目管理

建立智能制造管理领导小组和项目管理办公室，建立多方协作与沟通机制，严格管控需求变更，通过建立规范的需求管理流程，确保变更的合理性和必要性，确保实施过程不偏离既定方向，避免项目延期及效果不达标。

05

推进智能制造

呼唤第三方专业服务

推进智能制造是一项庞大而复杂的系统工程，制造企业需要根据自身的发展战略和当前基础，并结合智能制造技术的最新发展，制定智能制造顶层规划，明确实施路径，务实推进，量力而行，才能使智能制造推进切实有效。然而，对于大多数企业来说，智能制造涵盖的领域众多，且实践性很强，不同行业的制造企业在推进智能制造时，面临很多个性化的需求。

因此，引入专业且中立的第三方咨询机构显得尤为重要。第三方咨询服务机构站在企业的角度，结合企业的实际需求，充当企业的“外脑”，帮助企业进行需求分析，制定总体规划和实施方案；在系统选型的过程中，给出独立的专业意见，帮助企业选择能够更好地满足其需求，拥有行业实施服务经验，系统具有开放性和平台化，能够有效实现信息集成的产品与解决方案；在系统实施过程中，提供项目监理全程服务。引入智能制造第三方咨询服务机构，可以帮助企业降低推进智能制造的规划风险、选型风险、实施风险和应用风险，减少智能制造的总体拥有成本，帮助企业提高智能制造投资的回报率和成功率。在项目实施过程中，上线是一个关键的环节，但成功上线并不等于上线成功。因此，对项目实施是否具备上线条件，监理方也可根据相关指标来给出专业意见。

第三方咨询服务机构的专业要求很高，通常需要有数字化、自动化、精益化等多个领域的专家团队，通过长期积累，形成智能制造规划、选型、实施的方法论，具有丰富的项目管理和选型经验，保持中立客观的定位，并需要不断学习吸收智能制造各领域最新的技术，例如人工智能（包括生成式人工智能）、数字孪生、虚拟现实/增强现实技术，结合企业的实际应用场景，探索如何在企业落地，并取得实效。

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e-works助力企业

推进智能制造的实践

为了帮助更多企业理清智能制造的发展脉络，规避潜在风险，从2002年成立伊始，e-works就率先推出智能制造第三方咨询服务，为企业“号脉”、“开方子”，剖析企业的业务痛点，但不“卖药”，专业服务涵盖智能制造咨询、智能制造培训、智能制造产品选型及监理、智能制造评测等。

e-works专注于智能制造服务，通过二十多年的实践，形成了五大业务，即智能制造知识传播、供需对接、人才培养、产业研究和咨询服务。作为我国智能制造领域的枢纽与平台，e-works开展智能制造第三方咨询服务具有独特优势：即掌握智能制造技术发展前沿，洞察国内外智能制造厂商发展动态，具备多层次、多领域的智能制造人才培养经验，集聚了一批智能制造领域的实战专家、行业专家，具备丰富的智能制造服务实践经验，在业界树立了权威性和公信力。

e-works智能制造规划“四步曲”

“知己知彼，百战不殆”，准确的智能制造能力定位是企业智能制造规划的良好开端。二十多年来，e-works积累了丰富的咨询服务实践经验，已经建立了覆盖装备制造、汽车整车及零部件、轨道交通、电子电气、生物医药、食品饮料、化工、建材等行业的智能制造成熟度评估体系，为企业提供科学、系统的智能制造自我诊断与提升路径。从评估诊断、需求分析与流程梳理，再到整体规划和实施方案的制定，直至选型、监理、验收、评测，e-works全程为企业提供科学指导与保障，确保智能制造的顺利推进。

e-works智能制造第三方咨询的服务框架

e-works咨询服务团队已服务了数百家知名制造企业，赢得了客户的信赖，典型客户包括中国重汽集团、中集集团、康尼机电、凌云集团、东方电气集团、中车集团、中国印钞造币集团、武船重工、沪东重机、杰克科技、良信电器、华帝股份、贵州磷化新能源和德美化工等众多行业龙头企业，其中70%为长期服务的客户。

e-works智能制造第三方咨询服务的典型客户

以东方电机为例，该企业曾面临数字化建设规划细化不足、各板块关联不强等挑战，遂携手e-works启动了数字化评估与规划咨询项目。e-works通过深入评估东方电机数字化建设现状，开展需求分析，明确了以“产品全生命周期”为核心的数字化转型方向，围绕数字化研发、智能制造、远程服务、质量预防等关键领域，以及数据贯通、流程优化、业务协同等目标，制定了详细的七维规划蓝图。该规划全面覆盖研发、交付、服务链，构建了协调统一的数字化企业体系，赢得了东方电机的高度认可，并为其后续数字化转型建设提供了坚实的指导框架。

再如华帝股份曾面临物流、检测自动化不足及数据传递障碍等问题，遂委托e-works开展了智能制造规划咨询项目。通过全面调研与深入分析，e-works精准识别了华帝在产、供、研、销环节的痛点，量身定制了涵盖研发链、交付链、运营链的未来数字化规划方案，强调产品标准化与数据流通的重要性。同时，e-works帮助华帝构建了智能制造团队框架与资金规划，为其未来三至五年的智能制造战略落地提供了保障。该项目赢得了华帝高层的极高赞誉，最终圆满结项。

e-works认为，推进智能制造本质是为了提升制造企业的核心竞争力，涉及到各种新兴技术的应用，更需要结合新工艺、新材料和企业的业务变革。在推进智能制造的过程中，制造企业必须重视专业服务的价值，识别并规避各种风险。当前，中国制造企业正在积极“出海”。推进智能制造成为制造企业国际化进程取得成功的重要保障。e-works也将继续推进智能制造第三方咨询服务，为广大制造企业保驾护航，规避各种潜在风险！

来源：数字化企业一点号