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我们总喊着追德国瑞士制造, 不要妄想靠"智能化"就可反超| 深度

机器也不过是一套正确方法论的组成部分,需要吃透这套方法的,归根结底是人。

撰文 | 宇多田

在技术领域,「弯道超车」听多了,愈加觉得刺耳。

芯片技术追赶美国,靠人工智能来个弯道超车;工业制造追赶德国瑞士,靠互联网和人工智能来个弯道超车。

这就像武学小白想靠一本武功秘籍来个「一招制敌」,却忽视了武林高手靠数十年积聚的深厚内力,我们也忽视了国外制造业过去长达数十年积累起来的历史数据与宝贵的产品推演过程,以及系统化的业务逻辑与方法论。

很多时候,我们甚至已经能够把许多方法论的精髓「倒背如流」:

譬如流程化(做流程软件的知名企业 SAP 就是德国的),可度量化(生产线能够被精确测量各种问题并进行及时纠正),自动化(尽可能将任务交给机器),现在又加了一个「智能化」。

但是却很少有人明白,这并不等于「换一套的全新硬件设备与管理软件」,不等于「收集全部数据」,不等于「不依靠人」。

当然,我们不能否认在一部分高精尖领域,中国制造的成绩已经缩小甚至逆转了与老牌工业强国的差距。

但我相信,没有任何一个人敢理直气壮地喊出——「我们的整体工业制造水平已经超过了德国瑞士以及日本」。

差距依然存在,而且不小。

到瑞士,曾有朋友推荐一定要带回一把刮皮器。因为据说「它能够秒杀你用过的一切削皮工具」,而事实证明,这个说法真的一点都不夸张。

削皮如泥,绝对是给母亲制造惊喜的神器

这把价格不到 20 块,看起来构造异常简单的产品,让我自然而然萌生过一个问题:

「中国怎么造不出来?」

而这个朋友的解释非常有意思:

「生产设备不一样?生产成本高?或者在工艺上更胜一筹?无非是这些原因。」

事实上,这个一点都不专业的答案,已经部分讲出了「德国或瑞士制造高品质论」的核心论点,当然,也符合大部分人的固有认知。

「很多人说要追德国瑞士日本,不仅仅是说追『生产效率要更高』,或者『稍微降低一点成本』。

我们要追的,是改进工艺,进而提高品质,这个我们应该能感同身受。

无论是对于普通消费品还是高精尖产品,这个核心一直都没变过,当然,第二重要或者同样重要的是『降成本增效率』,只有这样你的综合竞争力才会比较强。」

在中国工业制造研究与一线领域内摸爬滚打多年,数之联 CEO 周涛教授用一个案例毫不留情指出了中国与德国瑞士在长生产线上的巨大差距:

「国内龙头企业产线上某重要产品的不良率大约为 1%,而德国、韩国、瑞士类似产线上的产品不良率可以做到千分之二三。」

你可能会说 1000 张片子我们扔 10 张,跟他们 1000 张扔两三张,差别不是很大。

但是,这不在于我们是不是比他们多浪费了七八张片子,而是我们整体的质量都会差很多。

这就像两个班都是 50 个人,一个班数学考试有 8 个人不及格,另一个班是只有 1 个人,那我们基本可以确定,第二个班整体的成绩都会更好。

因此,我们总是讲工业大数据,讲工业智能化有种种好处,但其实最核心的目标只有一个——

生产工艺的智慧化,而不仅仅是「外围」的供应链管理智慧化与库存智慧化。

而这也的确符合《中国制造 2025》的基本方针——「创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本」。

「质量为先」,被放在了前面。

它是我们缩小国内外工业制造水平的最佳突破点。

1 拼硬件时代早已过去

工欲善其事,必先利其器。

这句话曾被国内工业界很好地贯彻过。不少业内人士认为,赶不上国外的工艺水平,很大程度上是简陋的设备在掣肘。

因此,花大价钱购买大量国外进口设备,先用硬件把自己「武装」起来,是工业界一个曾经很流行的思维模式。

这绝对不能说不对。毕竟在改革开放时期,硬件上存在巨大差距是个不争的事实。

但是在当下,这已不是主要矛盾。

更何况,就像一个人想学唱戏就先搭个戏台子,想拍出好照片就先搞一套单反相机一样,过于依赖硬件而忽视技巧与方法,本身就是一个很危险的观念。

很具讽刺意味的是,有中国工程师在知乎上的高赞回答指出了一个真相——

在走遍欧洲和中国各大企业的工厂后,他发现,中国同行业里龙头企业里的大部分设备其实要比欧洲同类公司好很多。而造成差距的关键之一,仍然在于加工工艺。

「我们不能忘记,工具是为人所用的。中国大部分公司的加工工艺,几十年不变,缺乏改进的动力。

实际上,单有设备是远远不够的,我所见到的欧洲不少工厂,设备是很旧的,精度达到就行,何必追求最新。

中国有几个大型工厂,把各个设备,人,部件的成本算清楚并做了优化配置的?」

此外,如果实现工业智能化,还仍然秉着「要换新机器」的想法,那么「降本增效」这个在民营工厂老板眼中与「提升质量」同等份量的目标,就是「无稽之谈」。

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产业自动化供应链智能制造
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终于有人写这样的文章了
深圳航天工业技术研究院・项目主管
这篇文章写的太好了,应该让那些不懂机器人的领导们看看。自动化升级改造不能完全取代人,只是一套方法轮的组成部分,最终还是需要靠人来实现,指导分析和优化。
杭州博拉网络科技有限公司・机器视觉算法工程师
深有同感,机器并不是来取代人的,机器只是为了解放人类的重复性劳动,同时保障劳动的稳定性。现在从工业制造智能化服务商,到工业制造智能化客户,都还远没有认识到这一点。一线技术工人、质检工人的判断,对智能化解决方案系统的实现和运行有着重要意义。在系统投入阶段不愿意投人力物力、在系统运行阶段贸然摆脱人工,以为开箱即用,即用即成,这都是超越现实规律的做法。实际上需要给工业客户灌输以下的观念:智能化设备不是为了在短期内替换人工,而是在长期内改善生产工艺,降本增效。