如何透过德国工业4.0理解中国制造2025

2020-09-11 财经 97阅读
无论是德国工业4.0、美国工业互联网还是中国制造2025,汽车都举足轻重,它如何顺势而变,特别是在中国?
无论它的名字是德国工业4.0、美国工业互联网还是中国制造2025,信息技术与传统产业的跨界融合已经成为必然趋势。一个制造业向定制化、智能制造以及制造业服务化方向转型的时代已经来临。
与美国流行的第三次工业革命的说法不同,对于工业史的演进,德国将制造业领域技术的渐进性进步描述为工业革命的四个阶段,即工业4.0的进化历程。
18年世纪后半期以蒸汽机车诞生为标志的工业1.0时代,20世纪初以福特流水线为标志、以电气化为特征的工业2.0,始于1970年代自动化给制造业贴上了工业3.0的标签,现在,以智能制造为主导的工业4.0成为当下最火热名词之一。
简单来说,2013年始于德国的工业4.0旨在通过充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统――信息物理系统(CPS,CyberPhysicalSystem),将制造业向高度智能化转型。
工业4.0描绘的是制造业的未来愿景,目的在于提升制造业的智能化水平,建立具有适应性,资源效率的智慧工厂,在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴,其技术基础是网络实体系统及物联网。
在美国,与“工业4.0”相似的概念被称为“工业互联网”,尽管称呼不同,但这两个概念的基本理念一致,就是将虚拟网络与实体连接,形成更具有效率的生产系统。
今年5月18日,国务院正式发布《中国制造2025》规划,酝酿已久中国版“工业4.0计划”终于出炉,在其圈定的十大重点领域中,节能与新能源汽车也包括在内。
随后,6月24日,“中国制造2025”战略的顶级领导机构――国家制造强国建设领导小组宣布成立,国务院副总理马凯担任组长,工信部部长苗圩等人任副组长。他们将领导中国实施制造强国战略第一个十年行动。
那么,怎样才能更好地理解“中国制造2025”战略?我们认为,深刻把握最近一年来流行于业界的德国工业4.0理念,就是一个捷径。
我们必须承认,智能制造的确是制造业未来发展的清晰路径,而整体薄弱的“中国制造”如何转向“中国智造”成为一个艰难的课题。对于身处其中的汽车业,则极有必要在这个框架下认真思考和规划自己的未来。
与中国制造2025最初犹豫是否把汽车业列入重点不同,德国汽车行业因其在制造业中技术含量、智能化程度较高,在最初的阶段就已成为工业4.0框架的积极构建、参与和推动者。
相比而言,除长安、上汽大通等车企积极回应外,国内汽车制造商对这一概念的熟悉度尚且不高,遑论思考与行动。
坊间对于工业4.0的概念也有多种解读,有人大呼中国制造业机会到来,也有人认为德国政府力推工业4.0,是一个国家级的商业谋略,目的是向中国等发展中国家更多输出智能工厂装备及标准。
《汽车商业评论》这一组封面故事的报道和探讨希望能够扫清相关迷雾,描绘在这样一个趋势下,汽车制造业未来会呈现怎样的图景、有哪些机会,哪些企业正在作出努力,又有什么在阻碍他们的发展。
从整体来看,工业4.0时代下的汽车业面临的主要课题包括以下几种:开发轻量化、智能化的产品;由封闭的大规模流水线生产向开放的规模化定制生产转变;汽车产业与信息通信、互联网等产业融合,衍生更多的商业模式。
在此基础上,多品种、小批量的生产成为可能,以极大满足未来人们智能化、个性化的汽车需求。整个生产过程中人机互动、智能物流管理、3D打印等技术,使得虚拟生产成为可能,从而减少材料浪费,大幅提高了生产效率,同时达到降低了能耗。
与此同时,在产品开发环节工程师们可以使用大量虚拟仿真技术,更精确地完成原先难以完成的工序,或将原本繁杂的研发生产过程简化或重构。
过去,汽车一直是在相对封闭的体系中进行生产,而在工业4.0的构架中,未来汽车企业的各部门都将对外开放。消费者可以将自己的需求输入制造系统,企业则按照这些定制需求,开发产品或对其进行改进和调整。
智能化的生产体系使得每一个汽车零部件都有属于自己的身份认证,并贯穿其整个生产、装备和服务环节,便于管理和追溯。机器与机器之间有了实现交流的可能性,它们可以根据产品性能、环境要求等参数,结合大数据去寻找相应材料,每台机器也可根据产品特性做相应调节,进行零部件匹配性生产。
虽然目前汽车生产线已经可以实现相对柔性化的生产,但未来,这种柔性会进一步加大,更极端的构想是,汽车工厂实现网络化、分布式、模块化的生产,社区工厂就可以生产消费者想要的车型。
工业4.0时代,汽车共享模式会得到进一步发展,这种模式改变了汽车的销售模式和使用方式,汽车企业更多将通过提供服务实现盈利,而其发展出的新商业模式对各国也意味着重新洗牌,谁先开发出新的商业模式,谁就将占领更大的市场。
现实的残酷性则恰恰在于在美好的图景背后是必须要面对的现实――中国制造业包括汽车制造业本身基础薄弱,甚至在还没有完成自动化的情况下,就要跨步迈进信息化。虽然国内也有类似兰光创新这样的企业成功开发出构建智能工厂所需要的软件流程体系,但比起软件、硬件、智能设备和体系等等,专业人才的作用可能更大。
事实上,从中国制造业的发展来看,人才的匮乏可能是中国走向工业4.0面临的最大困难,虽然像同济大学这样的先行者已经开始着手为工业4.0培养人才,但技术工程师和管理人员的匮乏依旧是需要艰难跨越的重要障碍。
因为,在整个工业4.0所设想的生产过程中,人仍是信息交互、决策和流程优化的核心载体。
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