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　　的制造業尤其是民營企業自改革開放后，長期以來都是以出口加工為主的低端制造，處在產業鏈的價值低端。國家為了促進產業的轉型升級，制定了以信息化帶動工業化、以工業化促進信息化的戰略方針，也就是兩化融合。

　　制造業的信息化主要在ERP、供應鏈、設計、OA、自動化和MES等領域，以前主要是以國外廠商的產品銷售、代理和集成為主，近年來越來越多的國內廠商開始通過項目實施的形式來介入，僅MES和APS就有近百家，這些企業有比較強的軟件開發能力，并了解企業的工廠、車間、機器、物料和人的管理流程，自己研發了MES、APS等軟件，但是這些軟件很難形成標準化、統一化的產品，因此也很難成長。大部分的MES、APS軟件實施廠商都是通過項目實施來維持生存，而且現在制造業企業也比較缺錢，不大容易拿得出較高的資金來實施信息化改造。

　　制造業企業的轉型升級涉及到機器換人、自動化生產線、工人專業技能的提升、管理水平的提高、企業高層的遠見等等，并不是實施一套軟件或信息化就能改變并見到效果的。

　　傳統制造模式是大規模的批量生產方式，標準化、流程化的企業業務管理模式，預制化、固化的軟件和服務方式。而新生代的消費主體在互聯網環境下成長起來，接受多元文化的熏陶，追求的品味越來越趨向個性化和差異化，這使得傳統研發設計、生產制造、產品服務等過程面臨著越來越多的不確定性、多樣性和復雜性。

　　因此規模化、標準化、預制化的傳統生產方式已無法滿足日益增長的定制化需求。傳統制造業新一輪大在所難免。擺在這些企業面前的生路要么是轉型，要么是升級提升競爭力。

　　而制造業要想真正轉型升級，我認為應該按照國家制定的頂層設計和戰略規劃，從供給側改革，走向價值鏈高端，利用互聯網發展的優勢，打通中間流通環節，直接對接和面向用戶需求，讓需求拉動生產，滿足個性化需求，釋放過剩產能。

　　近來由于人口基數的龐大和市場需求的發展，互聯網的發展已經在上處于位置，
　　這就給了制造業極大的機會，制造業企業的轉型升級的路徑和方向應該是信息化、自動化、智能化和服務化，要打造數字化工廠，通過機器人替代人工實現自動化，通過軟件實現信息化，然后通過大數據、人工智能實現柔性化的生產方式，再通過協同供應鏈達到跨企業的上下游信息透明、協作設計與生產，直面互聯網用戶，終滿足個性化時代的定制生產和服務。

　　未來將會有一個電商與工廠打通的平臺，流程可能是，個性化訂單下單，訂單的批次整合，工廠的篩選，工廠產能檢查，工廠對訂單的確認，上游原料供應采購確認，工藝工序確認，排產仿真和確認，物流周期確認，分銷商確認，總成本確認，產品設計參數的傳遞，物料的采購與供應，生產計劃排程，生產制造的監控，物流配送的分配，產品的交付，產品使用的跟蹤與反饋。

　　要想達到這樣一種生產和服務的模式，工廠應該首先要信息化，但是現在的信息化已經不同于過去時代的信息化了，尤其是對于中小企業來說，并不意味著要采購購買大量的軟件，如ERP軟件、設計軟件、供應鏈軟件、客戶關系管理軟件等。

　　在新的面向個性化服務、定制化生產方式的時代，整個生產方式都是智能和柔性化的，是需要靈活多變，能夠自適應的，而傳統軟件都是面向大規模標準化制造的，固化的軟件，難以適應復雜、快速多變的個性化需求。

　　因此在云端將會出現一些靈活定制的云服務模塊，可在云端設立虛擬工廠，滿足制造業企業訂單接收、配置BOM、采購、計劃、物流配送、客服等需求。

　　獲取訂單后，在云端虛擬工廠中，企業可配置產品、物料、產品原型、原材料供應和采購，依據訂單排產，仿真模擬，分配物流和分銷商。訂單需要的原材料采購需求對同樣在云端的上游供應商透明，自動觸發上游供應商的排產或發貨。

　　所有設計、采購、生產、裝配、運輸、銷售環節都是通過云端同步，讓不同的供應鏈實體連接起來，自發產生供需關系，和資源上下游傳遞。

　　在企業端，傳統的像ERP這樣的大型固化軟件也會被更加靈活的云服務的模式取代，可能是在企業內部的私有云，但是集成了各種管理系統，將各個系統的數據抽象成一個個抽象服務，服務可以進行各種組合，再通過流程將人員服務、自動化服務、工程服務結合起來，這樣就能夠做到人與人的協作、人與機器的協作、機器與機器的協作、機器與系統的協作、系統與系統的協作，在這個基礎上沒有ERP概念了，的是與業務相關的服務。

　　對于企業內部已經部署了MES、ERP、WMS、PDM等系統的，通過共享的數據服務總線將各個系統之間實時的協議、數據轉化，打通各自獨立的孤島，形成數據驅動的業務流。再集成生產控制PLC，外部集成物流拉動計劃，形成縱向、橫向、端到端的集成。

　　
　　制造企業的機器、機床、設備、刀具等，都需要通過傳感器、適配器、PLC等以SCADA、MTConnect/OPC協議，連接到物聯網平臺，對設備的加工、運行數據進行采集、處理、檢測、分析，并傳送到企業服務總線，洞察產品制造執行過程中的缺陷、問題、關聯、關系，實現對設備的預防性維護、能耗分析、加工參數優化等。

　　而對于從信息世界到物理世界，則需要通過智能機器人生產線接受智能化系統的控制指令，例如AR機器人。

　　在匯總了設備大數據、生產大數據、運營大數據、管理大數據之后，在企業私有云的大數據平臺上，可以進行機器學習，模型算法抽象，找出數據之間的隱藏關系和聯系，揭示內在規律，通過對時間、質量、成本、效率的關聯分析，以及質量分析、生產分析、物料分析、倉儲分析、銷售分析、客戶分析等，了解合格率、故障原因、設備利用率，實現全局調度優化。為企業提供透明展現、通知提醒、預測和運營優化輔助決策。

　　在以上大數據分析的基礎上，可以基于售價、服務水平、庫存、總成本、采購、物流、生產周期等約束和目標，推算出所追求的利潤模型、成本模型、服務模型，實現基于供應商協作的主生產計劃優化，做出需求預測、采購預測、訂單預測、交貨時間預測，實現利潤、營收、成本、服務的價值化。真正將數據和信息，變為知識和智慧。

　　制造業的轉型升級需要從封閉走向開放體系，以網絡化協同實現制造資源局部優化向全局優化演進。因此企業不但要自己實現制造端的數字化、智能化改造，還要與云端連接，實現跨區域、跨企業、跨行業的聯合設計、聯合研發，將傳統順序、獨立、碎片化的研發工作在時間、空間范圍上交叉重組，整合多方設計資源，將研發流程從串行向并行演進，更進一步的，將業務的合作從單環節協同向全業務全供應鏈協同演進，從傳統長期固定合作向不確定型的隨機合作演進，從而實現從產業鏈級協同向生態平臺演進。

　　總之從規模化生產到定制化生產，打造柔性化制造生產范式，以去中心化，去固化、流程化的業務管理模式，實現小規模、多頻次、分布式、智能化的分布式制造，靠訂單拉動，社會化協作將會是未來制造業的發展方向，而對應的制造業信息化，也必將基于云計算、大數據、物聯網和人工智能，并且軟件趨向微服務化、靈活配置、按需組合、互相聯結的模式。