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第四次工業革命的來臨,德、日、美怎樣接招

作者:摩爾元數發布時間:2018-12-15 16:16:56瀏覽次數:0

  第四次工業革命的來臨,德、日、美怎樣接招?西方有句話說的好:To live well, a nation must produce well。要實現強國夢,還需要依賴制造業。從中可以看出制造業對于一個國家的重要性可想而知。

  第四次工業革命的到來,為各國提供了新的發展和轉型的機遇,智能制造成為各國競爭的新戰場。各國家也紛紛提出相應的策略,如美國的“工業互聯網”、德國的“工業4.0”及日本的“工業互聯網聯盟”、中國“中國制造2025”等,為什么他們會有如此的不同,這里可以先看德日美因何不同。

  生產車間出現問題,可以由人解決。但將所獲得的經驗傳承下來可以有不同的形式。可以將經驗固化到人身上,也可以封裝在設備上亦或是形成大數據模型。不同的傳承形式是決定一個國家制造哲學最根本的原因。

  日本---人解決

  日本獨特的克忍、服從和集體觀念文化深深地影響了日本的制造文化,其最主要的特征就是通過組織的不斷優化、文化建設和人的訓練來解決生產系統中的問題。

  日本企業解決問題的方式通常是:

  發生問題→人員迅速到現場、確認現物、探究現實(三現),并解決問題→分析問題產生的原因,通過改善來避免問題

  因而最終的知識落在了人的身上,人的技能提升之后,解決和避免問題的能力也就上升了。所以對于日本企業而言,員工是最重要的價值,對人的信任遠勝于對設備、數據和系統的信任,所有的自動化或是信息化建設也都是圍繞著幫助人去工作為目的,日本企業從來不會談機器換人或是無人工廠。

  但是這樣的文化在近幾年遇到了一個十分巨大的挑戰,就是日本的老齡化和制造業年輕一代大量短缺的問題,使得沒有人能夠去傳承這些知識。

  日本也意識到了自己在數據和信息系統方面的缺失,開始在這些方面發力。這一點在日本的“工業價值鏈產業聯盟”的構架和目標上能夠清晰地看到。該聯盟提出的19條工作項目中有7條與大數據直接相關。可以說日本的轉型戰略是應對其人口結構問題和社會矛盾的無奈之舉,核心是要解決替代人的知識獲取和傳承方式。

  德國---設備解決

  德國的制造業解決問題的邏輯是:

  發生問題→人(或裝備)解決問題→將解決問題的知識和流程固化到裝備和生產線中→對相似問題自動解決或避免。

  舉個比較直觀的例子來比較日本和德國解決問題方式的不同:如果生產線上經常發生物料分揀出錯的現象,那么日本的解決方式很有可能是改善物料辨識度(顏色等)、員工訓練,以及設置復查制度。而德國則很可能會設計一個射頻識別(RFID)掃碼自動分揀系統,或是利用圖像識別+機械手臂自動進行分揀。

  德國依靠裝備和工業產品的出口獲得了巨大的經濟回報,因為產品優秀的質量和可靠性,使得德國制造擁有非常好的品牌口碑。然而德國近年來也發現了一個問題,那就是大多數工業產品本身只能夠賣一次,所以賣給一個客戶之后也就少了一個客戶。

  同時,隨著一些發展中國家的裝備制造和工業能力的崛起,德國的市場也在不斷被擠壓。因此,在2008—2012年的5年時間里,德國工業出口幾乎沒有增長。由此,德國開始意識到賣裝備不如賣整套的解決方案,甚至同時如果還能夠賣服務就更好了。

  于是,德國提出的工業4.0計劃,其背后是德國在制造系統中所積累的知識體系集成后所產生的系統產品,同時將德國制造的知識以軟件或是工具包的形式提供給客戶作為增值服務,從而實現在客戶身上的可持續的盈利能力。

  這一點從德國的工業4.0設計框架中能夠十分明顯地看到,整個框架中的核心要素就是“整合”,包括縱向的整合、橫向的整合和端到端的整合等,這簡直太像德國制造體系的風格了,既是德國所擅長的,也為其提供增值服務提供了途徑。所以第四次工業革命中德國的主要目的是利用知識進一步提升其工業產品出口的競爭力,并產生直接的經濟回報。

  美國---數據解決

  美國的制造業解決問題的邏輯是:

  發生問題→數據重新定義問題→將解決問題的數據收集、整理、分析→對相似問題避免

  與日本和德國相比,美國在解決問題的方式中最注重數據的作用,無論是客戶的需求分析、客戶關系管理、生產過程中的質量管理、設備的健康管理、供應鏈管理、產品的服役期管理和服務等方面都大量地依靠數據進行。

  數據是美國獲取知識的最重要途徑,不僅僅是對數據積累的重視,更重要的是對數據分析的重視。從數據中挖掘出的不同因素之間的關聯性、事物之間的因果關系,對一個現象定性和定量的描述和某一個問題發生的過程等,都可以通過分析數據后建立的模型來描述,這也是知識形成和傳承的過程。

  除了利用知識去解決問題以外,美國也非常擅長利用知識進行顛覆式創新,從而對問題進行重新定義。

  例如美國的航空發動機制造業,降低發動機的油耗是需要解決的重要問題。大多數企業會從設計、材料、工藝、控制優化等角度去解決這個問題,然而通用電氣公司(GE)發現飛機的油耗與飛行員的駕駛習慣以及發動機的保養情況非常相關,于是就從制造端跳出來轉向運維端去解決這個問題,收到的效果比從制造端的改善還要明顯。這也就是GE在推廣工業互聯網時所提出的“1%的力量”的依據和信心來源,其實與制造并沒有太大的關系。

  所以美國在智能制造革命中的關鍵詞依然是“顛覆”,這一點從其新的戰略布局中可以清楚地看到,利用工業互聯網顛覆制造業的價值體系,利用數字化、新材料和新的生產方式(3D打印等)去顛覆制造業的生產方式。

  孔子說:要因材施教,即對于不同的情況要采取不同的策略。企業亦如此。不能為了智能制造而智能制造,智能制造只是手段,不是目的。要充分結合自身特點,在利潤最大化的前提下,實施智能制造。以上就是小編為大家帶來的關于第四次工業革命的來臨,德、日、美怎樣接招的全部內容,各位看官怎么看待呢?

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