從制鞋業(yè)的大退敗來看智能制造：從工業(yè)中來，到工業(yè)中去
發(fā)表于：2022/3/16 11:42:59??閱讀量：?[關閉]
作為生產(chǎn)量和出口量均位列世界第一的中國制鞋業(yè)，在過去幾年遭遇了一場史無前例的陣痛。
這種陣痛，在我國制造業(yè)兩大中心之一的珠三角尤為明顯。亞洲鞋業(yè)協(xié)會是珠三角地區(qū)一家頗有影響力的行業(yè)協(xié)會。他們曾統(tǒng)計過一個數(shù)據(jù)：2018年，廣州五六千家制鞋廠中超過1000家倒閉了。這些關閉的鞋企以中小企業(yè)為主，整體生產(chǎn)能力占廣東省制鞋業(yè)的15%左右，涉及員工15-20萬人。
制鞋業(yè)的陣痛，背后其實是整個中國制造業(yè)的陣痛。
實際上，早在20年前中國制造業(yè)就已經(jīng)成規(guī)模地進入自動化階段，但僅靠自動化沒法應對多變的市場需求并快速針對生產(chǎn)做出調整。
一些敏銳的民營制造業(yè)企業(yè)主已經(jīng)意識到，過去粗放式、高成本的制造業(yè)已經(jīng)行不通了，必須要改變。他們投入重金，買下更先進的智能化設備，試圖用“機器換人”的方式降低成本，重獲新生。
市場和時代的變化，倒逼整個制造業(yè)需要一場更深層次的轉型和變革，這也是當下制造業(yè)數(shù)字化、智能化轉型的核心命題。
01、中國制造業(yè)之痛
2020年初，當突然爆發(fā)的疫情打亂人們的正常生活、生產(chǎn)秩序時，少有人想到，接下來幾年整個中國的制造業(yè)也將被這只“黑天鵝”徹底改變。
中國的制造業(yè)，已經(jīng)到了不得不進行數(shù)字化、智能化轉型升級的時候了。
過去的制造業(yè)數(shù)字化中，流程型制造在改造時相對更容易，而離散型制造步驟和環(huán)節(jié)較多，在數(shù)字化改造時相對復雜。
雖然工廠的自動化設施已比較完備，但這些設備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)并沒有被完整歸檔、整理、分析并反饋給產(chǎn)線，這導致生產(chǎn)車間內的機器仍然按傳統(tǒng)方式靠人為干預運行——不同工序上的配料生產(chǎn)速度經(jīng)常出現(xiàn)偏差，以至于下一個環(huán)節(jié)時常要停工等上一個環(huán)節(jié)的來料，整體產(chǎn)能大打折扣。
過去解決這一問題的辦法，一是靠人來調度。但人力調度是有滯后性的，通常只能減少損失，不能避免損失。比如，當有經(jīng)驗的師傅預測到材料不匹配問題，有時要提前兩三個月備料，給庫存、供應鏈帶來很大壓力。
二是會嘗試用數(shù)字化系統(tǒng)來解決。市面上的工業(yè)軟件大多是設備廠商根據(jù)自家設備所自家出來的，其中的數(shù)據(jù)在數(shù)量、精度、類型、呈現(xiàn)方式等方面都不相同。這導致不同設備需要匹配不同的軟件系統(tǒng)，而且各個系統(tǒng)之間的打通也存在壁壘。
此外，由于工業(yè)領域每個細分賽道的行業(yè)特性天差地別，業(yè)內目前也沒有一家軟件公司能開發(fā)出一套能夠整合所有信息的軟件。
但“數(shù)據(jù)化”不等于數(shù)字化、智能化，即使完成工業(yè)數(shù)據(jù)的收集、清洗和匯總，也只是達到了數(shù)據(jù)在線的程度，還不能實現(xiàn)“數(shù)字化”的效果——用數(shù)據(jù)觀察生產(chǎn)、指導生產(chǎn)。因為還有一項更難的事情——恰當?shù)厥褂脭?shù)據(jù)。
02、數(shù)字化，不只是獲取數(shù)據(jù)
什么是“恰當?shù)厥褂脭?shù)據(jù)”呢?就是用工業(yè)的思維來看待數(shù)據(jù)的關系，選擇最恰當?shù)臄?shù)據(jù)來使用。
面對所收集到的幾百種數(shù)據(jù)、上萬種建模的組合方式，選擇哪些數(shù)據(jù)來進行訓練，變得尤為關鍵。通常，在一個數(shù)字化的項目上，服務商需要花費幾個月到一年的時間來做咨詢、了解工業(yè)生產(chǎn)的真實形態(tài)，并經(jīng)過上萬次調試，得到能夠服務于該工廠的數(shù)字化模型。
工業(yè)生產(chǎn)中數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系影射的是實體要素之間的聯(lián)系，而不是簡單的數(shù)據(jù)關聯(lián)。它們之間互相關聯(lián)影響、復雜地交織在一起。稍有錯配，就會帶來嚴重的錯誤判斷。
03、從數(shù)字化到智能化
從自動化、數(shù)字化再邁向智能化，解決的問題本質上是面向整個生產(chǎn)全流程的“管理”問題。
某知名汽車生產(chǎn)廠家年產(chǎn)汽車130萬臺，為了確保物料充足、產(chǎn)線不停，一般物料庫里會存有未來14天的生產(chǎn)物料，庫存價值超過10億，存儲成本也相當大。
此外，C端消費場景的多樣化，也倒逼工業(yè)制造向智能化變革。國潮熱、定制化及C2M模式的出現(xiàn)，要求工廠在過往追求高生產(chǎn)量、低平均成本的常態(tài)下做出改變，以適應“小單快返”“柔性制造”的需求。
04、警惕“拿著錘子找釘子”
不過，令企業(yè)擔憂的是，“有效果”的智能制造實施成本是多大?
一些客戶方以為，技術的難度會帶來成本的劇增。這固然是一個重要的原因，但更為重要的是，由于工業(yè)領域的復雜性，如果不能夠深入理解客戶的生產(chǎn)機理，那么即使給出最為精深和酷炫的改造方案，也不能完全達到預期的效果，況且這一路徑的結果必然導致客戶成本的增加。
那么對于一些自動化和數(shù)字化水平更低的生產(chǎn)制造業(yè)來說，如何通過技術，最大性價比地優(yōu)化產(chǎn)線呢?答案顯而易見，但在實踐中并不容易做到，那就是“把技術和錢用在最需要的地方”。
如果不了解具體的生產(chǎn)情況、不深入到客戶的運維管理層面、不是針對具體的企業(yè)痛點來使用技術，則像是“拿著錘子找釘子”。
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