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資訊頻道過去，工業圈內的同行見面打招呼都是——“你吃了嗎？”
現在再見面，寒暄的內容卻都變成了——“你們廠搞智能制造了嗎？”
這話雖然只是個段子，卻從一個側面反映了智能制造等相關概念在中國究竟有多火。隨著“第四次工業革命”大潮的來襲，哪個工業企業要是不談智能制造，好像就已經落后于時代了。
然而，講了這么多年的概念，智能制造的本質究竟是什么？
倘若在百度里輸入“智能制造”這個關鍵詞，可以檢索出超過一千萬條結果，其中不乏知名專家和政策制定者們五花八門的解讀。
有的人將其描述成一種無人化、全自動、可以完全根據客戶的需求進行柔性化、定制化生產的理想狀態
有的人強調工廠內部信息孤島的消除和所有IT系統之間的互聯互通
有的人認為數據才是智能制造時代的基石，企業需要致力于挖掘數據背后的價值
……
然而，當筆者問到一位工廠老板類似的問題時，他的回答卻和其他人都不太一樣：“你說的這些都很重要，也都不重要。你知道我們最關心什么嗎？”
“什么？”
“甭管是智能制造還是其它什么概念，它能幫我提高產品質量嗎？它能幫我降低運營成本嗎？它能讓我的客戶更滿意嗎？說白了，它能幫我賺錢嗎？”
第一個故事：不做自動化改造也能進行智能化升級嗎？
說起智能制造，不少人會想當然的把其和酷炫的無人工廠、全自動化流水線聯系在一起。然而，對于大多數民族中小企業來說，這樣的場景猶如那水中的月亮，可以看見，卻伸手撈不到。
這不，國內某中小規模制造企業的領導在參觀過一些高大上的智能工廠后，竟然“絕望”的放棄了對自家工廠做智能化升級改造的想法——因為他覺得，自己根本不可能做到這種程度！
顯然，在中國制造業轉型升級的路上，大型企業和中小型企業面臨的挑戰是完全不同的。對于很多大型企業來說，其痛點是現有的信息化系統比較紛繁復雜，所以需要通過一個統一的平臺來做整合以消除信息孤島；但是對中小企業而言，其面臨的問題往往是過去的系統可能根本就不存在，是一張白紙，需要從頭構建。
然而，這種中小規模的企業才是制造業的主流和長尾——他們可能還停留在以手工生產為主的初級階段，自動化設備很少，盈利能力有限，降本增效的需求卻最為迫切。
面對智能化的浪潮，不少工廠老板會產生類似的困惑：是不是一定要投巨資做了自動化改造后才能進一步進行智能化的升級？
這家企業，并沒有讓老舊工廠實現一步登天式的升級，而是先在工廠的數據透明和管理精細方面做出了切實的改善，想知道它是誰？文末有答案
第二個故事：生產投資“打水漂”？
上面那位老板還算幸運，畢竟大把大把的資金并沒有實際花出去，但是在實際決策中，有不少制造企業花費了巨額的生產投資之后，卻發現資金白白打了水漂，并沒有取得預期的提高生產效率和降低運營成本的效果。
造成這種結果的根本原因是沒有解決生產運營管理中的黑箱問題。工廠管理者能夠清楚的核算工廠的投入和產出，但是生產進行的如何，怎樣組織生產最優，為什么訂單沒有按時完成這些細節問題……往往不太清楚。
這些問題可以被總結為九個字——“看不清、理還亂、剪不斷”。
首先，管理者無法通過有效的手段獲得生產運營數據，導致有效信息被掩蓋，這是所謂的看不清；
第二，即使數據被采集上來，每個人對數據的分析和理解可能會千差萬別，最后得出的結論也是各式各樣，這是所謂的理還亂；
第三，很多企業對數據的收集并不是實時的，所以基于數據分析做出的決策具有很大的滯后性，這是所謂的剪不斷。
也是由于這些問題的存在，導致中國很多制造業企業的管理模式是被動的，也就是說要等到問題發生了，基于這個問題的結果去分析成因，然后再提出改進措施。顯然，這種模式并沒有做到閉環以防止問題再次發生。
那么，究竟怎么才能解決生產投資“打水漂”的問題？
第三個故事：先有雞還是先有蛋？
不只是中小型企業，看似“不差錢”的大型制造業企業，“家里也有本難念的經”。
某垂直領域的行業巨頭明明已經建成了高度自動化的生產車間，但是在實際生產過程中卻依然會遇到各種各樣的問題。
這是因為在工廠里，即使硬件基礎打好了，軟性層面跟不上，也無法真正實現生產效率的最大化。
于是，企業管理者經常會遇到類似于“先有雞還是先有蛋”的困惑：在轉型升級的過程中，我到底是應該先更換硬件設備然后再構建軟性體系，還是應該先從軟性的部分下手來解決問題？
當前中國制造業的核心問題到底是出在裝備水平還是管理水平上？
…………
問題1：不做自動化改造也能進行智能化升級嗎？
問題2：究竟怎么才能解決生產投資“打水漂”的問題？
問題3：中國制造的核心問題到底是出在裝備水平還是管理水平上？
這是直擊智能制造本質的靈魂三問！
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