内部关键影响因素分析及优化建议

首先，从企业内部来看，在资源方面，无论是人力资源、资金资源还是技术资源都是转型的核心因素，而从制度层面，公司的流程、结构和文化又都会对转型的效果造成直接的影响。

1.企业战略决策

企业战略决策层是公司战略的制定者，是否要向智能制造转型在很大程度上取决于他们的决策。决策者在做出决定前需要综合考虑公司的资源禀赋和内外部的竞争环境，其做出转型的决定既可能由于行业竞争压力巨大、企业出现亏损等被动的原因，也可能来自行业目前发展势头良好，但决策者看到了未来的发展趋势这种主动的原因。以红领和沈阳机床两家智能制造转型领先企业来看，红领作为服装行业，其转型发生在整体服装行业进入恶性价格竞争的大背景下，开始了向个性化定制的转型，并最终形成了智能制造的雏形。而沈阳机床则是因为决策层看到了未来国内低端机床将被逐渐淘汰的大趋势，在其销售量成为全国首位的关键一年做出的主动转型决定。但无论出于哪种原因，在制定向智能制造转型的战略决定后，决策层往往都要承受着巨大的压力，尤其是在智能制造转型的初期，没有模板可供参考，在公司内部也很容易听到不同的声音，而智能制造转型的过程又往往是痛苦的，需要长时间的投入，决策层在这种内外部压力的条件下，如何坚持是一项艰巨的使命。当然，即使在转型发生后，决策层依然会成为影响智能制造的关键因素，因为智能制造转型中很重要的一点就是智能决策，决策层的决策方式会随着智能制造时代的到来而发生巨大的改变。一个面向消费者需求，与消费者保持积极互动，产品可以追踪，用户行为获得反馈，并通过广泛的物联网进行实时管理的智能工厂将产生大量的数据，而围绕着这些数据的产生、收集、分类和分析，将为智能工厂的管理者提供对于市场最新动向、消费者行为变化、PLM衰竭、工厂运营提升方向、SCM重点环节等一系列的预测和决策能力。决策层的决策将从以往的经验模式更多地向大数据模式转变，这会在一定程度上挑战决策层的作用和权威，同时也需要决策层在管理方面形成适应智能制造的新模式。一旦决策层没有做好这个准备，就会使智能制造的成效大打折扣。

2.员工素质

在智能制造转型中另外一个企业核心的因素就是员工。首先，智能制造意味着大量的机器换人，企业对于操作型工人的需求将大幅降低，未来可能出现的情况是一个人操作多台装备甚至整个车间。但与此同时，企业的用工需求并没有减少，而是在其他方面如数据分析、辅助决策等方面有了更大的人员需求。因此，员工素质将成为智能制造中制约企业发展的重要因素，企业能以什么样的工资水平雇佣其所需要的人才成为了重中之重。再以红领为例，其转型的一个重要变化就是企业主营业务的转型，现在红领已经开始逐步从服装制造企业转型成为软件开发企业和智能化转型服务提供商，其软件工程师在员工中所占比例在不断地攀升，这也将成为其他很多企业智能制造转型的必经之路。对于人力资源来说，开放式的产品设计研发、智能化的生产设备操作及维修养护，工厂信息的收集分析，复杂的SCM体系无一不对智能工厂的人才提出了更高的要求。智能工厂对于员工的要求有三个层次：首先也是最最重要的是有能够重新设计生产流程、SCM流程、产品再设计、大数据分析等复杂工作的高级人才；其次是有能够维持智能工厂日常设备调试维修、供应链运营等工作的中级人才；最后是要具备整个工厂的人力资源升级以满足智能工厂更高的操作和运营要求的人力储备。

而另一方面，除了对于员工专业的需求外，未来的智能工厂还需要员工具有更强的学习能力以适应快速变化的柔性生产需求，以及更强的与顾客沟通的能力以了解顾客的真实需求，还需要员工之间的利用各种信息化手段进行高效的相互沟通，否则员工将无法应付碎片化消费市场为其带来的挑战。这种制约对于企业来说是可以通过更加具有针对性的培训得以实现的，因此如果企业内及职业技术学院校教育不在培训体系上进行调整，也将成为制约其转型的核心因素之一。

3.资金投入

投资回报则是制约智能工厂发展又一桎梏。虽然投资回报问题并不是我国制造业企业所独有，世界制造业的领先企业也在估算，如果将整个产品从开发到售后服务的全部关键环节都纳入数据收集和分析体系，那么这个极为复杂的信息系统所带来的收益是否可以弥补其巨大的成本开支。对于我国企业来说，对于投资回报的考虑可能还是集中在智能工厂所带来的生产效率的提高和人员数量的下降是否可以弥补设备和系统的投入支出。尽管我国制造业的劳动力成本在最近几年里快速上升，但是和西方发达国家制造业企业仍然差距明显。对于欧洲的制造业企业来说，如果一台设备10万欧元，可以用于代替生产线上一个人工工序，从而节省下来两班倒的两个工人年工资基本上就已经和设备投入持平。而对于我国企业来说，制造业熟练工人的年工资不过也就在5万元人民币左右，一台10万欧元的设备如果只代替了一个人工工序的话，其节省的人员开支只是其设备价格的1/10。这使得劳动力成本对于智能工厂发展的影响在我国变得并不那么紧迫。

除了投入回报低外，投入回报周期长是另一个制约企业智能制造转型的核心。像红领用了12年的时间形成其智能制造的雏形，沈阳机床用8年的时间开发出其可以为智能制造提供基础的智能机床设备，华曙高科的3D打印设备也是经历了7年的充分准备才达到了可以广泛商业化的水平，并且在未来10年中都无法实现盈利。因此这种长期无回报的研发和转型投入，将把一大批没有足够资金支持其转型的企业推到智能制造的领域之外。

推进智能制造转型另一个门槛便是一次性的设备更新换代的投入。在智能制造行业，虽然政府有一些激励和促销政策，但是想拿到这笔钱，门槛是非常高的，一般企业很难一次性投入几百万甚至上千万元进行智能制造或转型升级和机器人改造。因此，无论是从一次性投入还是产出回报来说，资金投入都将为企业进入智能制造设立极高的门槛。

4.技术准备

除了资金门槛外，技术门槛是另一个限制智能制造在不同行业广泛复制的重要因素。以自动化染色行业为例，筒子纱数字化自动化染色工厂一直是国内外努力追求的目标，因其工艺繁杂，德国、意大利等国经过多年努力，目前仅开发出局部自动化卧式染色生产系统。自动染色存在三大技术难题：其一，从原纱到成品生产工序复杂，设备种类繁多，全部为人工操作。生产工艺难以实现数字化、标准化，由人工经验到实现工艺智能化决策难度大。其二，要实现染色全流程自动化，染色装备需要由人工操作转为自动化运行，开发生产线用自动化染色成套装备难度大。其三，单机自动化控制到全流程系统控制。染色小批量多品种，单染程近300个步骤，工艺繁杂，管控排产、高温高湿，全流程多参数检测反馈、系统控制及可靠运行难。这种难题在很多行业中都将出现，尤其是我国各行业的自动化程度还相对较低，这一问题会更加突出。而即使这些技术难题经过一定的积累可以得到突破，在突破过程中也需要很长的技术积累和数据积累过程，在这个过程中会不断地受到技术层面的挑战，无论是生产技术还是数据处理分析技术，这些都是智能制造在发展中不得不面临的问题。

5.流程管理

智能化既是一种设计理念，也是一种生产流程。它首先要求在产品设计阶段就根据用户多样化的需求，设计或者再设计产品，并对产品生产的全过程（原材料从人厂到成品出厂的全流程）的重要节点进行监控，从而掌握产品相关的全部重要信息。同时在产品销售和售后服务中，针对不同的产品特点和用户反馈与用户进行交互，将用户的需求第一时间反映到产品设计和生产中来。一家真正的智能工厂远远超越了生产环节本身。从公司战略层面如何制定符合智能化工厂发展的战略规划，到如何改变公司组织以适应智能化的工厂生产，再到运营层面的设计研发、原材料采购、生产、销售。最后还需要包括企业共享功能层面的人力资源管理和IT系统等功能，从而在价值链各个环节都建立足以支持智能工厂实现的企业能力。

对于智能工厂来说，其核心要求之一是要实现信息流、物资流和管理流合一。而这样的雄心需要强大的数据收集和分析体系去支持。德国一家世界领先的制造业企业曾表示，在全面建设智能工厂之前必须回答两个问题：第一，产品从设计到生产到售后服务，哪些数据需要收集；第二，如何设计一套数据分析体系使得这些被收集上来的数据可以有效地支持工厂的经营和决策。对于我国企业来说，长期处于产业链的低端环节使得其在信息的收集和分析能力欠缺，很多企业连工厂的管理通报都并不完备，即使是行业的领军企业，也在前几年才消灭了企业内部的信息孤岛，建成了企业内部统一的信息管理体系。但是距离全面、有效地管理信息，综合使用信息还有相当的差距，更何况智能工厂对于信息的创造性使用提出了新的要求。因此，企业的一系列管理流程都需要进行相适应的调整，否则将会因此限制企业的智能化转型之路。

在研发流程方面，传统的研发方式已经不能适应智能制造的需求，在智能制造时代到来之后，以海尔为例，组织的研发将划分为三个类型：模块定制、众创定制和专属定制。众创定制与众筹模式相类似，由用户发起一项产品的设计，其他用户可以参与讨论和投票，达到一定支持数量时，海尔会将其接入智能生产系统，为其匹配相应的研发者、供应商、生产线，最终交付产品。2015年3月，海尔生产出了首台用户定制空调，空调的颜色、外观、性能、结构等全部由用户决定。在智能制造技术的支撑下，完全不懂技术的用户和苦于不了解需求的设计师、供应商，在海尔平台上开启了一个“人人自造”的时代。在这种环境下，组织的研发流程和制度必须调整与之相适应。

在生产流程方面，传统的前后串联式组织流程与大规模制造的生产方式密不可分。当产品设计完全是由企业“摸黑”进行时，整个生产流程的每一个环节都是为上一环节服务的，唯一目标就是将设计图纸转化成实际产品，再推送到顾客面前。定制化的生产方式，企业作为顾客满足自身需求的智能化工具，全流程都是为顾客提供服务的。传统的串联式组织流程无法满足顾客全面接触的需求，必须向并联式的组织流程转变，需要基于客户需求对产品设计流程进行重构，构建符合智能工厂稳定性、安全性和灵活性要求的SCM体系，设计和改良智能工厂的生产流程，创建全新的售后服务，以及就整个生产全流程中重要的节点采集数据进行分析的决策支持流程。如果企业没有进行上述相应改变，也将成为影响智能制造实施的重要因素之一。

6.组织结构

层级制的组织结构会成为智能制造的制约因素，传统的金字塔型组织结构下，企业为了高效安全运转，必须用层层下达的各种命令和规定来保证每一名员工处于正确的位置，做正确的事。在智能制造的情境下，企业的任务不再是“做正确的事”，而是“做顾客需要的事”。随着从串联到并联的转变，企业中的每个人都要直接面对用户，直接向用户负责。这就需要扁平化的组织结构来适应这一变化，企业在大规模制造时代积累下来的能力和知识，在定制化时代成为平台上供用户选择的工具，企业以帮助用户满足需求的方式，实现与用户的价值共创。以安庆石化为例，其信息化转型在传统的层级制模式下难以实现，因此安庆石化根据企业实际采取了“IPMT+项目经理部+（E+P+C）或EPC+工程监理+PMC”的工程建设管理模式，项目经理部负责工程项目的建设与管理，专职人员集中办公。为保证信息化建设顺利开展，安庆石化在生产与技术准备部下设立信息专业工作组，同时设置信息专业负责人，信息工作组成员由公司相关的管理人员和技术骨干构成，信息工作组派出了常驻联系人。信息中心作为公司职能管理部门对项目进行专业化管理，同时又为工作组提供人员和技术保障。信息专业工作组下按专业成立了新区通信网络、新建信息综合楼土建、机房集成、信息系统扩容提升、数据中心等5个小组，各专业协调互动，强化监督、指导和支撑功能。安庆石化的矩阵式管理结构，强化了对项目的监督、指导和支持功能，是安庆石化创新工程管理的成功实践。

7.企业文化

为了更多地让顾客融入企业生产活动中，从产品设计到用户获得产品的整个研发、生产和交付的流程，都可以通过“与用户零距离”提升用户的体验。在产品设计环节，模块商、研发小微和生产小微，围绕着用户及其特定需求组织起来，在多方、实时、零距离的交互中形成一套个性化的解决方案。当方案确定后，直接进入互联工厂的生产系统，此时用户还可以随时查询产品的生产状态、物流状态，直到产品交付到用户手中。将整个定制化生产的流程完全开放给用户，使个性化产品的生产处于用户的掌握之中，是对用户体验的一大提升。对用户个性化需求的同步共享和生产线的协同，依靠的是“一横一纵”两个方向的数字化整合。横向的整合，即通过互联技术的应用，将用户需求、产品设计、制造、物流、服务等全流程供应链体系整合起来。纵向的整合，指的是搭建物联网，实现企业、工厂、车间、设备和人的物物互联。这种全流程的顾客融入需要形成与之相匹配的组织文化，即在全公司形成以顾客为核心的文化，才能保证上述目标的实现。

除了向以客户为中心的企业文化的转变之外，企业文化是否能够保证企业员工的灵活性和活力是另外一个制约智能制造发展的核心因素。众所周知，智能制造将构建一个高度灵活、个性化、数字化的模式，在这种模式下，企业将面临海量的新知识和新需求的融入，这就需要利用企业文化调动每一个员工的创新能力，为企业的产品开发及制造流程优化贡献自己的力量，并适应这种全新的研发、生产节奏，否则必将拖慢企业智能制造的步伐。