6月8日，以“智·造未来”为主题的中国制造2025创新峰会在宁波举行。APSS高级计划与排程研究协会会长蔡颖在会上作了题为《新模式、新技术下的制造业未来》主题演讲。
图为APSS高级计划与排程研究协会会长蔡颖
制造领域的淘汰伴随工业4.0正在到来
当前，中国制造业总体上缺少创新品牌价值，从而丧失了制造成本优势，从设计到生产变通性差，生产效率安全管理不透明。在具有二十多年生产制造、物料计划、工业工程、成本控制管理实践经验的蔡颖看来，制造业长期处于亚健康状态，导致了“三高”情况的发生，即高交期、高库存、高成本。
“多品种小批量的按单生产模式已成为常态。” 蔡颖具体阐述了多品种小批量生产模式的企业在实践中常遇到的诸个问题：订单个性化定制要求使用每个订单都需要不同的工艺;研发周期短;多品种并行;资源共享易出现瓶颈;定单变化和生产周期具有不确定性;计划排程应变差;设备、产线难以柔性应对;质量工艺无法迭代可靠;成本无法大规模化并精确化，监控订单进度难;物料需求变化多变，导致缺料与采购延迟严重。
中国制造业如何面对新技术的挑战成为当前亟待解决的问题。随着工业4.0的推进，制造领域的淘汰时代正在到来。
“未来对于制造业一定是需要面向个性化、多品种、小批量的消费市场，建立起高度智能化、柔性化的生产模式。”蔡颖认为，未来制造模式场景非常诱人，需要8个技术来支撑：一是模块化设计、模块化自动化生产、模块化物流;二是智能计划排产调度APS、优化算法内嵌设计、设备、工艺端CPS;三是工业物联网的M2M;四是工业大数据;五是云计算;六是场景化、分布式计算决策;七是自组合、自适应应对多品种小批量;八是社交化(非结构化数据)大数据。
面对柔性生产需快速响应客户需求
其实，纵观全球，德国因为有很强的自动化生产基础，提出了“工业4.0”概念。美国在互联网与大数据高速发展的基础上，提出了“工业互联网”概念。我国在两化融合的基础上，结合“互联网+工业”，提出了“中国制造2025”。值得注意的是，这些措施的关键都离不开“智能制造”这个关键词。用蔡颖的话来说，就是要面对柔性的生产快速响应客户需求，才会有智能。
据蔡颖介绍，所谓智能化，是在动态复杂环境的感知与理解，在动态复杂环境下的自主决策与优化能力，基于经验数据的学习适应能力，尤其是学习能力是典型的智能行为。“智能是建立在一个持续不断连接，强大的优化算法引擎和活数据的闭环之上的。”蔡颖说。
蔡颖认为，从消费意义上来说，“工业4.0”就是一个将生产原料、智能工厂、物流配送、消费者全部编织在一起的大网，消费者只需用手机下单，网络就会自动将订单和个性化要求发送给智能工厂，由其采购原料、设计并生产，再通过网络配送直接交付给消费者。
在蔡颖看来，工业4.0智能制造的三大支柱是个性化定制、柔性化供应生产、CPS信息物理系统。要实现工业4.0智能技术，需要通过智能网络，纵向集成、端到端的集成、横向集成三大集成，以及工业大数据来实现。这其中包括五大关键词，即连接、数据、集成、创新、转型。实现设备与设备、设备与产品、人与设备、设备与知识等万物连接,使得机器、工作部件、系统以及人类会通过网络持续地保持数字信息的交流。
对于智能制造的定义，蔡颖给出了他的解释。他认为需要通过三个维度来说明：首先是从供应链的维度，即成本。其次是研发维度，即研发的产品要智能化。最后是工程维度。
在会上，蔡颖用一个奔跑的小人形象地阐述了智能制造。“大脑指挥中枢APS，包括人工智能，这是一个大方面。我们的血液是物流，是供应链。骨骼跟骨骼之间，就像设备与设备之间有连接。嗅觉、听觉等感官器官需要传感器，即物联网。而人的记忆力，是靠大数据训练，才能跑得更快。”
智能制造最终目的是以用户需求为主
谈到智能制造的未来，蔡颖认为两化融合是主线，智能制造是主攻方向。“中国制造2025的特点，就是创新引领，提质增效，绿色发展，两化深度融合是基础，智能制造为突破口。”
“制造+互联网”，在蔡颖看来，可以实现产品个性化，生产智能化，制造服务化，组织分散化和制造资源云化。
据统计，数字化工厂，可以提高产能20%-30%，缩短材料准备周期40%-50%，提升设备利用率25%-35%，降低运营成本20%-30%。
实际上，蔡颖指出，智能制造的价值在于满足人文关怀的个性化需求，有灵活动态的业务流程，通过工业大数据支撑最佳决策，进行设备的有效产出，通过智能服务为客户带来更大价值，应对人口结构的变化，进行更好的人性化工作与生活，对高价值企业形成竞争力。“不管是‘互联网+’，还是实现数字化工厂，最终目的是积极拥抱用户。”
对于未来新模式、新技术下的制造业转型升级，蔡颖指出要注意以下几点：一是商业模式，即拉平价值微笑曲线底部并延伸价值链到服务;二是管理模式，即C2B、C2M、多品种、小批量按单定制生产;三是技术创新，智能研发创新平台;四是品牌，互联网粉丝营销;五是成本，通过精益管理来降低成本;六是资金，即互联网金融、众筹资金;七是质量，可以通过工业大数据提升监控质量;八是工艺，即数字化联网、知识库、模拟仿真工艺、机器人等;九是人才，即对新型人才的培养。
“实际上智能制造是系统工程，企业根据自身情况逐步实现。智能制造的目标就是满足最大化客户服务水平与最低化总体拥有成本。”蔡颖说。
