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從大國到強國，制造業的數字化就那么難嗎？

2019-09-27 13:12 來源：云掌財經責編：彭皖春

摘要：: 傳統制造業“提效降本”的難題如何解決？▪ 工業互聯網為什么會創新錯配？▪ 工業互聯網與物聯網如何結合？

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以生產制造場景中的采購鏈條為例，在傳統采購模式下，一家大型企業的供應鏈管理動輒牽涉數10萬級SKU，需要對接的供應商多達幾千家，不僅讓企業供應鏈管理“負擔過重”，且流程環節過多也讓企業對供應鏈品質管理方面存在風險，工業品價格不透明，質量參差不齊。

與此同時，生產線和采購環節脫節，采購的物資常常不能與生產需求及時匹配，供應鏈管理體系單向、封閉、低效，更不用說供應鏈金融的滯后發展了。

在這樣的背景下，工業互聯網便有了用武之地。

比如在鋼鐵廠，如果運用工業互聯網，在焦化、燒結、煉鐵、煉鋼、軋鋼、倉儲運輸等核心生產環節中實現設備快速接入，將生產環節中每一個部件的工作數據進行記錄、收集、匯總并高效分析，那么就能實現廠區單點設備及整個廠區設備的管理、監控、預警等功能。

一旦某種原材料、設備或者MRO(運維物料)告急，系統便會自動生成需求，同時也避免了提早過長時間備貨，浪費庫存的現象。不過，雖然工業互聯網擁有“神奇”功效，但在實際生產過程中，許多要素都是斷層的。你無法指望一家縣級工廠接受創新的理念及成本，也很難勸說一家傳統工業巨頭把關系生產命脈的數據都交給互聯網。

創新的錯配正是當下工業互聯網的急癥。

對于一個工廠而言，工業互聯網并非等同于先進。在工業制造的場景下，更重要的是看最終生產結果實現的過程中，如何實現效率以及經濟效益的最大化——如果創新的研發成本太高，或是現階段無法實現與人工同等的效率，那么短期內強行創新，意義并不大。

“一個工廠的自動化程度的高低，是由加工對象決定的。”西門子工業自動化產品成都生產研發基地總經理李永利曾在接受「深響」采訪時表示：“加工對象對于工藝的要求，才是決定工廠自動化程度高低的關鍵，將兩個生產不同產品的工廠強行放到一起進行自動化程度比較，實際上是沒有意義的。”

因此，盡管人們感慨“無人工廠”的先進，“AI+制造”的時尚，甚至“5G工廠”的前瞻性，但我們無法奢望水平差距極大的工廠們都嫁接上最創新的技術，真正要完成從高科技樣板間到實實在在每條生產線的落地，還有很遠的路要走。