从大国到强国，制造业的数字化就那么难吗？
2019-09-27 13:12:30.0 来源：云掌财经 责编：彭皖春
- 摘要：
- 传统制造业“提效降本”的难题如何解决？▪ 工业互联网为什么会创新错配？▪ 工业互联网与物联网如何结合？
以生产制造场景中的采购链条为例，在传统采购模式下，一家大型企业的供应链管理动辄牵涉数10万级SKU，需要对接的供应商多达几千家，不仅让企业供应链管理“负担过重”，且流程环节过多也让企业对供应链品质管理方面存在风险，工业品价格不透明，质量参差不齐。
与此同时，生产线和采购环节脱节，采购的物资常常不能与生产需求及时匹配，供应链管理体系单向、封闭、低效，更不用说供应链金融的滞后发展了。
在这样的背景下，工业互联网便有了用武之地。
比如在钢铁厂，如果运用工业互联网，在焦化、烧结、炼铁、炼钢、轧钢、仓储运输等核心生产环节中实现设备快速接入，将生产环节中每一个部件的工作数据进行记录、收集、汇总并高效分析，那么就能实现厂区单点设备及整个厂区设备的管理、监控、预警等功能。
一旦某种原材料、设备或者MRO(运维物料)告急，系统便会自动生成需求，同时也避免了提早过长时间备货，浪费库存的现象。 不过，虽然工业互联网拥有“神奇”功效，但在实际生产过程中，许多要素都是断层的。你无法指望一家县级工厂接受创新的理念及成本，也很难劝说一家传统工业巨头把关系生产命脉的数据都交给互联网。
创新的错配正是当下工业互联网的急症。
对于一个工厂而言，工业互联网并非等同于先进。在工业制造的场景下，更重要的是看最终生产结果实现的过程中，如何实现效率以及经济效益的最大化——如果创新的研发成本太高，或是现阶段无法实现与人工同等的效率，那么短期内强行创新，意义并不大。
“一个工厂的自动化程度的高低，是由加工对象决定的。”西门子工业自动化产品成都生产研发基地总经理李永利曾在接受「深响」采访时表示：“加工对象对于工艺的要求，才是决定工厂自动化程度高低的关键，将两个生产不同产品的工厂强行放到一起进行自动化程度比较，实际上是没有意义的。”
因此，尽管人们感慨“无人工厂”的先进，“AI+制造”的时尚，甚至“5G工厂”的前瞻性，但我们无法奢望水平差距极大的工厂们都嫁接上最创新的技术，真正要完成从高科技样板间到实实在在每条生产线的落地，还有很远的路要走。
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