智能制造的起源是智慧工廠，而智慧工廠的概念最早由IBM于2009年提出，屬于IBM“智慧地球”理念在制造業(yè)的應(yīng)用實(shí)踐。隨著智能化成為各國(guó)制造業(yè)的發(fā)展方向，企業(yè)管理方式、個(gè)人生活理念和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)格局也發(fā)生了巨變，智能制造建設(shè)得到前所未有的重視，有望成為未來制造業(yè)的新模式，那么，到底是什么智慧工廠或者智能制造呢？

　　智能制造定義每個(gè)國(guó)家有稍微區(qū)別，但是重要程度都不言而喻，根據(jù)德勤就先進(jìn)制造技術(shù)在未來重要性的排名來看，“智能工廠”在美國(guó)、歐洲、中國(guó)三大地區(qū)的重要性排名分別為第4位、第1位與第2位，突顯出其在未來智能制造技術(shù)中的重要地位：

　　中國(guó)：智能制造定義為基于新一代信息技術(shù)，貫穿設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動(dòng)各個(gè)環(huán)節(jié)，具有信息深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、精準(zhǔn)控制自執(zhí)行等功能的先進(jìn)制造過程、系統(tǒng)與模式的總稱”。

　　美國(guó)：“智能制造創(chuàng)新研究院”對(duì)智能制造的定義是：智能制造是先進(jìn)傳感、儀器、監(jiān)測(cè)、控制和過程優(yōu)化的技術(shù)和實(shí)踐的組合，它們將信息和通信技術(shù)與制造環(huán)境融合在一起，實(shí)現(xiàn)工廠和企業(yè)中能量、生產(chǎn)率、成本的實(shí)時(shí)管理。

　　德國(guó)：“工業(yè)4.0”的內(nèi)涵就是數(shù)字化、智能化、人性化、綠色化，產(chǎn)品的大批量生產(chǎn)已經(jīng)不能滿足客戶個(gè)性化訂制的需求，要想使單件小批量生產(chǎn)能夠達(dá)到大批量生產(chǎn)同樣的效率和成本，需要構(gòu)建可以生產(chǎn)高精密、高質(zhì)量、個(gè)性化智能產(chǎn)品的智能工廠。

　　綜合來看，智能制造并沒有嚴(yán)格的定義，一般可以理解在工廠管控基礎(chǔ)之上利用信息技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、設(shè)備監(jiān)控等技術(shù)對(duì)工廠計(jì)劃、資源、執(zhí)行等業(yè)務(wù)進(jìn)行有效管控，及時(shí)了解生產(chǎn)現(xiàn)狀，減少因?yàn)樾畔贤ú粫扯斐傻母C工現(xiàn)象，降低因?yàn)槿耸止ぴ诩堎|(zhì)單據(jù)中錄入引起的質(zhì)量數(shù)據(jù)錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)。并加上綠色智能的手段和智能系統(tǒng)等新興技術(shù)于一體，構(gòu)建一個(gè)高效節(jié)能、綠色環(huán)保、成本可控、質(zhì)量可追的現(xiàn)代工廠。

　　《中國(guó)智能制造“十三五”規(guī)劃》的頒布確立了到2020年，傳統(tǒng)制造業(yè)完成數(shù)字化改造，到2025年，重點(diǎn)企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。在政策引導(dǎo)推動(dòng)下，中國(guó)智能制造業(yè)在制造業(yè)中扮演越來越重要角色。既然智能制造的重要性不言而喻而且迫在眉睫，那么智能制造最原始的驅(qū)動(dòng)力在哪？效率？環(huán)保？還是質(zhì)量？

　　目前國(guó)內(nèi)制造業(yè)大部分屬于中低端制造業(yè)，大多數(shù)還是吃人口紅利的血汗工廠，但是由于人力成本相對(duì)較低，所以工廠的老板沒有必要去建立所謂的智能工廠，還不如將精力傾注于銷售端拉更多的訂單。

　　除此之外，還因?yàn)橥度胍粭l產(chǎn)線或者數(shù)字化系統(tǒng)少則上百萬，而即使工廠沒有一條自動(dòng)化產(chǎn)線或者信息化系統(tǒng)，全部用人工去操作反而成本比建設(shè)產(chǎn)線的成本要小，即幾年人工累計(jì)成本＜產(chǎn)線建設(shè)成本。正因如此在現(xiàn)實(shí)當(dāng)中見過太多場(chǎng)景：工廠建立一套管控系統(tǒng)需要壹佰萬，而即使專門雇傭幾個(gè)實(shí)習(xí)生通過人工收集數(shù)據(jù)、Excel匯總，幾年以內(nèi)幾個(gè)工人的成本累計(jì)加起來還沒有壹佰萬，那么對(duì)于老板來說如何選擇已經(jīng)躍然紙上了。所以智能制造最大的阻礙不是外國(guó)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，也不不是技術(shù)難點(diǎn)，而是國(guó)內(nèi)的人口紅利。

　　但是“九宵龍吟驚天變、風(fēng)云際會(huì)淺水游”，盡管美國(guó)勞動(dòng)力成本是國(guó)內(nèi)勞動(dòng)力成本的2.57倍，但美國(guó)自動(dòng)化程度高且用工少。國(guó)內(nèi)兩條月總產(chǎn)量為4500噸的生產(chǎn)線用工250人，美國(guó)設(shè)備改進(jìn)，同產(chǎn)能兩條生產(chǎn)線才用工180人。按照目前國(guó)內(nèi)工人工資上漲趨勢(shì)，如考慮國(guó)內(nèi)5年工資再翻倍、10年工資翻兩番計(jì)算，那么中國(guó)在人工成本上也占不到任何優(yōu)勢(shì)了。即使相對(duì)于印度、越南、泰國(guó)等國(guó)家的人力成本優(yōu)勢(shì)也在逐漸減弱，自2008年以來，我國(guó)勞動(dòng)力成本的增速明顯快于工業(yè)生產(chǎn)效率增速，根據(jù)測(cè)算，2019年，我國(guó)制造業(yè)勞動(dòng)成本將為越南的177%、印度的218%。下圖為地區(qū)工資上漲幅度（估算）與名義GDP增速，明顯已經(jīng)能夠看出人工成本增長(zhǎng)迅速，企業(yè)人力成本管控難度與日俱增，尤其是勞動(dòng)密集型企業(yè)招工難從來都不是新鮮的事，比如2020年疫情剛開始消退，義務(wù)就大舉旗號(hào)：來義務(wù)打工，報(bào)銷車費(fèi)。

　　人工成本劇增的同時(shí)，如今外賣、滴滴之類的第三產(chǎn)業(yè)也蜂擁而起，甚至利潤(rùn)增長(zhǎng)空間遠(yuǎn)大于中低端制造業(yè)，并且受制于很多技術(shù)和非技術(shù)困難，許多業(yè)務(wù)場(chǎng)景很難實(shí)現(xiàn)無人化自動(dòng)化（比如快遞派送、電氣上門安裝、無人駕駛等），因此可以制造大量薪資水平更高的勞動(dòng)密集型的低端就業(yè)崗位。本人曾親眼見過至少十幾個(gè)身邊朋友告別之前比亞迪工廠的工作，然后在京東送外賣、開滴滴，反而比比亞迪薪水高出不少，活的更加體面。

　　所以以外賣業(yè)為代表的第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，相當(dāng)于對(duì)制造業(yè)來說其實(shí)是進(jìn)行了一次放血式療法，大面積搶奪人工，倒逼企業(yè)發(fā)力去推動(dòng)智能制造實(shí)現(xiàn)機(jī)器代人，從而降低人工參與度，實(shí)現(xiàn)成本可控、質(zhì)量可控。假設(shè)沒有以外賣、滴滴、快遞為代表的第三產(chǎn)業(yè)大規(guī)模發(fā)展與侵占制造業(yè)人口紅利，吸收過剩的低端勞動(dòng)力，智能制造缺少最根本、最原始的驅(qū)動(dòng)力去發(fā)展智能制造。

　　當(dāng)你想到的時(shí)候一定要抓緊時(shí)間與機(jī)會(huì)，因?yàn)橹覆欢ㄒ呀?jīng)有人開始在行動(dòng)了。比如，2011年開始郭臺(tái)銘為解決招工難和人力成本快速上漲等問題，就啟動(dòng)了大規(guī)模的機(jī)器換人計(jì)劃，計(jì)劃到2020年讓富士康的自動(dòng)化率達(dá)到30%；而如今富士康已部署超過4萬臺(tái)自研的Foxbot工業(yè)機(jī)器人，大量的流水線工人被機(jī)器人替代，盡管如此還是不得不面對(duì)工人成本劇增而考慮搬遷工廠到越南的局面。因?yàn)閾?jù)測(cè)算2017年中國(guó)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資是泰國(guó)和越南的2.14/3.51倍，這也造成部分勞動(dòng)密集型的制造業(yè)傾向于向人力成本更低、環(huán)保要求更寬松的東南亞國(guó)家轉(zhuǎn)移。

　　與富士康類似，2012年美的已投入6億元改造費(fèi)和6年的時(shí)間，打造中央空調(diào)核心零部件全自動(dòng)組裝生產(chǎn)線，生產(chǎn)效率提升70%，生產(chǎn)線人數(shù)下降50%，產(chǎn)品合格率達(dá)到99.9%。而在東莞勁勝的打磨車間，60臺(tái)機(jī)器手日夜無休地打磨一個(gè)個(gè)手機(jī)中框結(jié)構(gòu)件。一臺(tái)機(jī)器手替代6至8名工人，原來需要650名工人的車間，現(xiàn)在只有60人負(fù)責(zé)看線和檢查，未來將減少到20人。與熟練工人相比，剛上線的機(jī)器手雖是“新人”，但生產(chǎn)的產(chǎn)品數(shù)量和質(zhì)量卻遠(yuǎn)超熟工、能手。

　　與此同時(shí)，工人成本工資不斷上漲，而機(jī)器人成本回收時(shí)間逐年降低：2012年一臺(tái)工業(yè)機(jī)器人成本回收的時(shí)間約為5.2年，到2018年約下降至1.05年。同時(shí)，在人力成本上升與設(shè)備價(jià)格下降的確定性趨勢(shì)下，未來工業(yè)機(jī)器人回收期有望進(jìn)一步縮短，制造業(yè)機(jī)器換人、智能制造升級(jí)已經(jīng)是大勢(shì)所趨。勞動(dòng)力減少、人力成本上升倒逼制造業(yè)向智能化自動(dòng)化升級(jí)，智能制造將逐步替代人力勞動(dòng)，提高生產(chǎn)效率，是制造業(yè)未來的發(fā)展趨勢(shì)。

　　所以綜合而言，目前工廠對(duì)于智能制造的訴求更多的其實(shí)并不是來源于競(jìng)爭(zhēng)或者技術(shù)發(fā)展，當(dāng)然這兩個(gè)也有影響的因素，但并不是倒逼企業(yè)數(shù)字化改造的根本原因，最原始的驅(qū)動(dòng)力更多的是為了擺脫勞動(dòng)密集型這種特性，為了更好的控制成本而不得不做出的改變。那么有人與無人之下工廠運(yùn)營(yíng)的模式又有哪些不同？或者說智能制造為勞動(dòng)密集型其他帶來了哪些，目前比較成熟的有以下幾個(gè)場(chǎng)景：

　　設(shè)備巡檢

　　目前中國(guó)大部分企業(yè)仍然保持著“人工智能”的本性，凡是人工能夠完成的，肯定以人工為主，之所以有這樣的局面，是因?yàn)橹叭斯こ杀颈容^便宜或者說信息技術(shù)成本比較高，但現(xiàn)在人工成本劇增外加信息技術(shù)逐漸成熟，仍然再保持“人工智能”的現(xiàn)狀，就有些敝帚自珍了。

　　比如大型流程行業(yè)最影響交付的時(shí)間與質(zhì)量的無非是設(shè)備與各類儀表，但是現(xiàn)在大面積化工廠，即使是杭州恒逸集團(tuán)這樣在全球范圍內(nèi)具有定價(jià)權(quán)的企業(yè)，也保持著人工巡檢的傳統(tǒng)。定期巡檢設(shè)備進(jìn)行點(diǎn)檢，定期巡檢儀表查看溫度、壓力等工藝參數(shù)，再將數(shù)據(jù)記錄在紙質(zhì)單據(jù)中，耗時(shí)費(fèi)力成本大。類似于這種業(yè)務(wù)完全可以通過數(shù)據(jù)自動(dòng)采集、報(bào)警完成，實(shí)現(xiàn)半自動(dòng)化、數(shù)字化，從而降低成本、管控交付周期。

　　基于機(jī)器視覺的質(zhì)量檢驗(yàn)：

　　印刷品質(zhì)量目前大部分需要人工查看，長(zhǎng)時(shí)間進(jìn)行質(zhì)量觀測(cè)對(duì)于眼睛有不可逆轉(zhuǎn)的傷害，而且眼睛檢測(cè)的效率、效果都有待商榷，很多工廠這個(gè)工作崗位兩三個(gè)月就要輪一次崗，因?yàn)槿庋鄞_實(shí)受不了。這種情況下就可以采用基于機(jī)器視覺的質(zhì)量檢測(cè)方式，通過CCD采集待檢測(cè)印刷品的圖像，并對(duì)圖像進(jìn)行處理，根據(jù)印刷品所要求達(dá)到的質(zhì)量要求設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)（由客戶提出標(biāo)準(zhǔn)），如待檢測(cè)圖像相關(guān)指標(biāo)超過所設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)，系統(tǒng)自動(dòng)報(bào)警，被檢測(cè)品被認(rèn)為不合格品自動(dòng)發(fā)起不合格品處置流程。通過這種降低人為參與的方式，降低成本、提升質(zhì)量。

　　倉儲(chǔ)物流的應(yīng)用

　　倉儲(chǔ)物流也是勞動(dòng)密集的業(yè)務(wù)之一，目前傳統(tǒng)工廠充斥著大量的叉車司機(jī)、手工分揀、庫管員等人員，從入庫分揀、庫位管理、上下架、出庫分揀到物料運(yùn)輸，尤其倉儲(chǔ)類業(yè)務(wù)勞動(dòng)強(qiáng)度大，而且容易出錯(cuò)。通過計(jì)算機(jī)視覺用于分揀機(jī)器人的感知和地圖定位，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)分檢機(jī)器人的路徑規(guī)劃和避障。通過數(shù)學(xué)規(guī)劃等運(yùn)籌優(yōu)化算法和遺傳算法，實(shí)現(xiàn)倉庫上下架策略管理。通過多智能體算法蟻群算法用于多個(gè)分揀機(jī)器人的協(xié)調(diào)行動(dòng)。基于人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)貨架、商品、機(jī)器人的整體協(xié)調(diào)，能夠更快速的實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品出入庫和高效的倉庫貨架規(guī)劃。在工廠倉儲(chǔ)中，各種類型的全自動(dòng)流水線、自動(dòng)分撥、倉儲(chǔ)和配送機(jī)器人已經(jīng)開始慢慢應(yīng)用，基于人工智能技術(shù)可以讓每一個(gè)物料都有最優(yōu)路徑，最短時(shí)間送達(dá)。

　　生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管控：

　　目前工廠大量存在人工管控，即使相對(duì)來說流水線自動(dòng)化程度比較高的企業(yè)同樣存在這樣的問題。甚至部門企業(yè)因?yàn)轭I(lǐng)導(dǎo)需求成立“數(shù)據(jù)科”，通過人工錄入的形式收集企業(yè)管理運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，然后以Excel進(jìn)行匯總統(tǒng)計(jì)，管理本并不應(yīng)該屬于勞動(dòng)密集型崗位，但是因?yàn)楹诤泄S的存在，造成管理人員數(shù)量突增。完全可以通過數(shù)字化改造，通過數(shù)字驅(qū)動(dòng)企業(yè)管理，尋找企業(yè)窩工、低效率、低質(zhì)量的業(yè)務(wù)點(diǎn)，然后進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)，提升客戶體驗(yàn)、降低交付周期。

　　目前企業(yè)通過機(jī)器、軟件代替低端、重復(fù)性勞動(dòng)的需求已逐步呈現(xiàn)出風(fēng)起云涌之勢(shì)，但理想很豐滿，現(xiàn)實(shí)很骨感，由于種種技術(shù)、成本等條框的限制造成許多業(yè)務(wù)根本沒辦法擺脫人為干涉，只能極大限度的降低人工參與度，從而減少人數(shù)、降低因?yàn)槿藶橐鸬馁|(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)。而整個(gè)企業(yè)包含的業(yè)務(wù)鏈非常冗長(zhǎng)，目前只能在質(zhì)量檢測(cè)、倉儲(chǔ)等單點(diǎn)業(yè)務(wù)上進(jìn)行升級(jí)優(yōu)化，然后根據(jù)技術(shù)的發(fā)展與多項(xiàng)技術(shù)的不斷融合，逐漸由點(diǎn)到線拓?fù)涫铰影l(fā)展。
責(zé)任編輯：YYX