我们所在的制造业正在经历一场由数字化、智能化技术引领的变革之中，众多企业主意识到，应当积极拥抱变革，用数字化、智能化理念与技术武装自己，以求尽早实现转型升级。

 

然而，远方的灯塔似乎早已清晰可见，但通向灯塔的航路上，却依然迷雾重重，行者稍有不慎，便会进入误区。想要在灯塔航路上继续戮力前行，至少要警惕以下五大误区。

 

误区一：无人化：人越少越先进、工业4.0就是无人化

 

这是本轮工业革命较早期出现的一种低级怪，但至今仍然横行，它主要抓住制造业企业迫切想要转型的诉求，告诉这些企业“工业4.0就是通过机器换人实现无人化”。

 

很多企业在饶有滋味地欣赏了华美的PPT和记录着国外先进无人工厂的酷炫视频之后，顿时信以为真，心中默默将“无人”与“先进”划了等号。可是，在兴高采烈地大批采购传说中的“智能装备”之后，却尴尬地发现自己手中昂贵的机器，并不能如理想中一样有效实现人工替代，成本非但没有降低，反而还提高了。即便是真正实现了部分人工替代的企业，其效益也并没有得到显著提升，有的甚至还下降了，更莫谈什么实现工业4.0了。这究竟是为什么呢？

 

因为“无人化”将我们带入了“本末倒置”的误区。企业只看到了“无人”这个结果，却忽略了更关键的“因”，即“实现无人的目的是什么？”

 

事实上，无论是今天的数字化，还是明天的智能化，亦或未来的工业4.0愿景，其根本目的都是为了帮助企业降低成本、提高效率、缓解生产过程中的不确定性，进而强化综合竞争实力。

 

机器仅仅是工具，机器换人仅仅是帮助企业达成目的的众多方法与途径中的一种，且并不具备行业、企业的普适性。肉眼可见的是“别人家”先进工厂中“无人化”的表征，根源上却是诸多因素共同影响下综合实力的集中体现。

 

对于一个制造企业来说，机器换人是否能够为其创造效益、能够创造多大的效益，需要站在企业整体运营管理的高度上，在综合考虑整个系统的效率与各方面影响因素的情况下，通过专业的评估，方能做出判断。

 

不过，毋庸置疑的是，“人”始终是制造业中不可替代的重要一环，如今我们发展数字化技术、智能化技术，都是为了能够更有效地辅助人进行工作。甚至可以说，无论未来科技演进到什么程度，人都不会在真正意义上从制造业中“消失”，只是在价值链上扮演的角色的位置越来越高罢了。

 

误区二：软件系统化：买了所有的软件系统，就能实现数字化与智能制造

 

“从ERP到PLM，从MES到各种集成软件平台，我们几乎买了智能制造系统架构中的所有软件系统，可为什么还是没有打造出传说中的数字化企业（或实现智能制造）呢？”

 

迄今为止，笔者已然数不清到底有多少位客户曾经表达过诸如此类的困惑。

 

历史总是在不断的重演，如今在数字化与智能制造的旋风中扶摇直上的MES和PLM，像极了十余年前在管理信息化风潮之中脱颖而出ERP，其所带来的结果，也是惊人的相似，亦即软件供应商们数钱数到手抽筋，但企业的信息管理水平和生产效率并没有实现本质的提高。这究竟是为什么呢？

 

企业受到了“软件系统化”们的鼓动与怂恿，认为买了软件，就能用之以然，其实却是只知其然，而不知其所以然。事实上，软件和机器一样，仅仅是工具，可以辅助人解决具体的问题，却不会告诉人应该如何行事。

 

花钱买软件容易，实现系统之间的集成与互联互通则绝非易事，而后者却恰恰是数字化要完成的重要任务。

 

打造数字化企业就好像是在做一道菜，软硬件就像是各种食材，基于专业咨询的解决方案就像烹调的方法和流程，根据客户需求与特点使方案更适应客户就像添加调料与调整口味，系统集成与工程实施就像实际烹饪的过程。单纯地买来各种食材全部扔进锅里，是不可能做出美味佳肴的。

 

数字化转型的正确的打开方式，应该是先做整体的规划，再制定与企业当前发展水平、未来发展目标相适应的解决方案，最后根据解决方案按部就班地稳步实施。

 

误区三：云端化：企业上云是理所当然之事，上了云即可获得价值

 

去年自从某位互联网大佬提出“企业上云”的倡议之后，有关部门和市场上相当一部分企业就像接到了决战未来的终极密码一样。一时之间，“上云”似乎变为一种潮流和时尚，言谈之间不提两句物联网和云计算，都不好意思跟人打招呼。

 

制造业显然也没有幸免于这股风潮，因“云化怪”们怂恿而诞生的各种“万企上云”论，甚至把云描摹成包治百病的灵丹妙药，把上云定义为企业当下理所当然的必做之事。却忽略了根本问题 ——为什么要上云？上云的价值是什么？

 

玄冰先生曾经在《西门子向左，GE往右 | 数字化征程不归路》一文中提到过：“没有多少人会因为一家电商平台知道他一个月吃了多少袋薯片而感到担忧，甚至对于部分人来说，即便这条信息不小心泄露，被一家减肥药制造商得知，也无关痛痒。但是，机器制造商（OEM）或工业产品生产商却时刻担心数字化解决方案供应商会玩转自己的生产数据，即便供应商们都承诺客户不会因为采用他们的数字化解决方案而失去对自己数据的主宰权，也丝毫未能减弱客户的忧虑，因为这些制造业企业深知关键数据与企业的生死存亡息息相关。”

 

制造业企业的数据本身就蕴藏着巨大的价值，上云就意味着要把自己的数据开放给别人，如果上云之后所获得的价值增值，还不如自己贡献的价值大，那为什么还要上云呢？

 

诚然，上云无疑是顺应未来发展趋势的正确之举，但是企业上云之前，仍然应该想清楚：为什么要上云、要上什么样的云、要解决什么样的问题、获得什么样的价值。这样才能做到有的放矢，做出正确的选择，真正收获价值。

 

误区四：人工智能化：人工智能保罗一切，包打智能制造的天下

 

人工智能的历史，差不多二三十年一个轮回，不断循环往复。愚以为本轮人工智能“腾飞”背后的真正推动力，其实是芯片技术的快速发展对CPU运算能力的加速赋能与可获取数据量级的本质提升。说的通俗一点，就是今天我们能用的数据更多了，且数据处理的速度更快了。而我们则兴高采烈地称之为“新一代人工智能”。

 

在这种条件下，以语音识别、机器视觉、机器学习乃至深度学习为代表的人工智能技术，在很多领域能够更好地辅助人类工作，例如，辅助医生诊断、分析消费者行为等。但人工智能在工业领域的应用，还有很长的路要走。

 

基于工业大数据分析，制造业企业确实已经能够解决很多应用场景中的实际问题，例如，设备状态管理与预测性维护、自学习质量检测等。但人工智能还远远达不到市场上炒作的“无所不能”的程度，因为制造业对“确定性、稳定性、可靠性”要求极高，“概率判断”在很多场景下，都没有用武之地。

 

一切单纯为了炒作而设计或凭空想象出来的无法实际落地并为企业创造实际效益人工智能应用场景，都应该归为“人工智能化”的范畴。

 

误区五：技术速进化：用了这个技术，可以加速发展、弯道超车

 

无论在哪个领域，都充斥着希望通过走捷径获取成功的人，工业领域自然也不例外，不少企业总是幻想借助所谓的高科技实现跃进式发展，而“技术速进化”恰恰就是利用这种投机取巧的心态出来作怪。

 

事实上，制造业具有较强的壁垒性，没有良好的基础和足以支撑进一步发展的积淀，即便有先进的技术支持，也很难有所突破，更不用说所谓的弯道超车。

 

先进技术的单点应用，或许可以缓解企业局部的问题，但如果从系统视角上看，整体效率未必有所提高。数字化与智能制造，都并非单一技术可解之题，甚至都不是单纯的技术问题，而是企业整体运营管理与商业模式的全面转型升级，是需要企业管理层站在战略发展的高度上协调统一、自上而下逐级推进的复杂系统工程，更加不可能一蹴而就。

 

对于制造业企业而言，无论是发展进步，还是转型升级，都需要步步脚踏实地、辛勤耕耘，没有什么所谓的捷径可言。弯道超车看似炫酷，却易出轨。

 

尾声

 

制造业转型升级之路实非坦途，亦非朝夕即至。在这求索悟真的征程上，我们都是苦行者。而扰心歧路者的多个误区，其实也是来自我们被过度激发的期望。让我们铭记这些年追寻的目标，这些一起走过的误区，踏实践行未来之路。

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