米乐 M6什么是智能制造？

　　米乐M6 M6米乐到底什么是智能制造？智能制造又是怎么一步步发展起来的？智能制造能给我们带来什么？ 当智能制造这个概念出现并逐渐火热之后，这依然是很多人心目中的疑问。

　　接下来我们着眼于物资和信息这两条主线，从茹毛饮血的原始社会开始娓娓道来，一直说到即将到来的智能制造时代。

　　在遥远的采集时代，祖先们过着四处游荡靠采集和捕猎过活的日子。这样的生活一直持续到农业时代，祖先们不得不定居下来，照料自己的农作物和家畜。

　　采集时代的祖先们过着居无定所的日子，可见他们的物资并不会太丰富，否则整天的搬家一定会让他们痛苦无比。祖先可能只有一件鹿皮衣服，几块打磨过的锋利石头和上次打猎后吃剩的半只兔子。

　　远古的祖先们当然也需要信息的交流，只是这些交流比较简单，甚至不需要成体系的语言，简单地几种发音就可以了。例如，嗷嗷大叫一声表示看到了野兽出没，嘿嘿几下表示看到了一窝鸟蛋。

　　或许是祖先们打猎愈发熟练，或许是他们开展了农业种植，渐渐地他们的物资有了富余。

　　一天，祖先老王家打猎多打了一只兔子，而老李家恰好多做了一把石锤。于是，经过一番交流，他们俩将兔子和石锤交换了。

　　又过了几千几万年，先人们拥有的物资变得更加丰富了。繁多的物资使得简单的物物交换无法满足人们的需要，于是出现了货币。

　　早期的货币是通常是贝壳或者其他物件。以货币为媒介，极大地方便了物资的协调过程。

　　有人的兽皮衣服做的特别好，于是他成了方圆几里内的裁缝，有需要衣服的人便可以带着货币到他家去。裁缝估量下他的身高，给他做一件衣服。而他，则可以专心打猎，将多打的猎物换成货币。

　　其实货币也是一种信息，一种承载着承诺的信息。这种承诺是说，通过这些货币将来还能兑换到等价值的物资。有了货币这种信息的加入，物资了之间的协调变得更加顺畅。

　　即便有了货币，生产者与消费者之间直接的买卖操作还是存在诸多不便。老张想买一把镰头，可是认识的人中却没有人会做；老刘想卖掉自己的镰头，却不知要卖给谁。可能他们的共同好友老李知道后，便撮合了这桩生意，还得到了两人的答谢。渐渐地，老李开始专门从事买卖撮合工作，收取其中的好处，于是成了商人。

　　商人的出现使得买卖双方无需直接见面，促进了信息的交流，降低了物资交换的门坎。但这也带来了问题，买房和卖方不能直接见面，怎么保证卖方的商品能恰好满足买方的需求？

　　为了解决这个问题，制鞋的工匠会制造大小不同的鞋子，供应给商人，而顾客则到商人那里选择适合自己的哪一款。

　　即便是最精明的商人也无法预测哪款鞋子能卖多少只，因此进货时要留有余量，于是产生了库存问题。

　　库存问题直到现在依旧是商业活动中的一个巨大的问题。由于无法预知下游的销售情况，商品的每一步流转都带来了大量的库存，这既带来了现金流压力，又导致了生产的浪费。

　　还是以鞋子为例，销售商都必须存有一定库存供给顾客选购。这首先是占用了销售商的资金，而更严重的是总有一些款式供不应求，也总有很多款式囤积在仓库卖不出去。

　　但总的来说，商人的出现极大地促进了物资的合理利用，并在整个过程中带来了价值，虽然商人并没有在这个过程中创造新的物资。

　　在商人充当媒介的情况下，为了保证买方和卖方顺畅的交流，渐渐出现了一些约定俗成的规范。例如，从东市买来的镰刀头不用太费劲就可以装到西市买来的镰刀木把上，因为它们接口处的直径是相仿的。

　　如果说以上的这种约定俗成算是标准化的雏形的话，那工业时代的流水线将这种标准化发挥到了极致。也正因为流水线的出现，人类的生产效率急剧提升。福特的第一条流水线让汽车开始走进了千家万户。

　　如今，国际标准化组织、国际电工委员会、国际电信联盟、国家标准化管理委员会、国防科学工业委员会等等众多国际、国家、行业标准化组织制定了大量的标准。小到一颗螺丝，大到一个集装箱，都被标准化了起来。正是这些标准使得不同企业甚至国家可以协作起来，共同生产，构成了现在的国际化生产体系。

　　当然，即便社会生产发展到这个阶段，非流水线的订做产品依然存在。例如众多具有“纯手工”“订制”“私家”等标签的商品，只是它们因为成本高昂而成了奢侈的象征。

　　如今，同一版本同一型号的手机，几乎是一模一样的。当我们说去选购商品，其实是在有限的型号中选择我们需要的那一款。可是，人的需求千变万化，为什么偏偏要归结到几个固定的型号上去呢？每个人不应该根据自己的需求，定义自己的产品么？

　　如今，库存问题依旧困扰着商业流程，那我们能否直接对接消费者和生产者，从而消除库存呢？

　　智能制造，它意味着在产品生命周期内对整个价值创造链的组织和控制再进一步，即意味着从创意、订单到研发、生产、终端客户产品交付，再到废物循环利用，包括与之紧密联系的各服务行业，在各个阶段都能更好满足日益个性化的客户需求。所有参与价值创造的相关实体形成网络，获得随时从数据中创造最大价值流的能力，从而实现所有相关信息的实时共享。以此为基础，通过人、物和系统的连接，实现企业价值网络的动态建立、实时优化和自组织，根据不同的标准，对成本、效率和能耗进行优化。

　　在物资贫瘠的时代，人类通过屏蔽个性化的需求来创造出一个标准化的环境，从能能提升效率创造更多的物资；而当物资充盈的时候，人类终于有精力来满足每个人个性化的需求。

　　你再也不需要将自己的需求归结到几个特定的标准型号上，物资将被完全依照你的需求而生产。你不需要再购买XL的衣服，衣服将绝对贴合你的身材；你不需要再挑选合适的手机，工厂为你制造你的手机。

　　当物资急剧匮乏时，提高生产力是最重要的。而当物资变得极为丰富时，哪怕不提高生产力，只要能让物资能被利用的稍微合理些，就能产生巨大的价值。例如，如果生产商的订单数据能够实时来自于市场，那库存问题不就解决了，这会避免巨大的资源浪费。而且，如果买卖双方之间的信息足够通畅，负责进行信息协调的商人似乎也没有存在的必要了。

　　而智能制造时代，我们可以直接登录自行车生产商的网站。然后根据自己的需求选取合适的车把、车架、车轮……然后全自动的生产设备按照你的选配组装一辆完全契合你需求的自行车。再进一步看，自行车生产商也会根据你的选取，去相应的车把生产商提交订单，获取完全符合你要求的车把，因此车把的参数你可以完全自定。而整个生产过程，完全为你进行，没有库存，没有中间商赚差价，没有生产力的浪费。

　　信息化让我们渐渐地有能力实现上面描述的一切，也让我们渐渐地回到了遥远的过去，回到了买卖双方直接交流、物资协调更为便利的古代，毕竟，那时展露的才是我们需求的本质。愈发丰富的物资让着它们变得不可能，而高速发展的信息化又渐渐地使它们变得可能。

　　事实上，目前已经有一些行业的生产制造商开始这样做了，只是还很初级，还不够深入。

　　如今可能有很多概念是炒作出来的泡沫，但智能制造一定不是。因为它在还原本真，在尊重每个人的需求，是人文主义的体现。

　　智能制造是一个涉及信息、制造、管理等多方面的革新，是对人类生产方式的又一次颠覆。

　　像工业时代中的流水线给人类社会带来的冲击一样，信息时代中的智能制造也必将会给人类社会带来深远的影响。

　　从荒野逐鹿的时代梳理过来，我们发现，智能制造并非天方夜谭。它是人类生产力提升而将步入的必然阶段，是物资与信息交互发展共同作用的产物。

　　在智能制造时代，依赖信息化，人们的个性化需求再次开始广泛地得到满足，物资之间的利用变得更为合理。

　　德勤公司 (Deloitte LLP) 的副总裁兼美国工业产品和建筑领域负责人Paul Wellener对智能制造做出了这样的阐释：

　　从工厂车间到企业业务的方方面面，对所有的制造活动广泛地实施数字化的制造模式便是智能制造。这包括产品设计、供应链、生产、分销和销售。

　　每场工业革命的重点都是提高生产系统的生产力。第四次工业革命借由智能制造渠道数字化转型实现了改善生产和管理系统的突破，这也为实现以前不可能实现的生产力和专业化水平创造了机会。

　　现在一提到制造业数字化，大家不免会想到一个名词——ERP。然而 ERP 的出现，也经过了几十年的发展历程：

　　回顾 ERP 的发展历史，我们不难发现，ERP 业务包含范围越来越广，米乐 M6制造业信息化的架构也越来越完善。但是在真正落地的时候，仍然免不了出现很多问题：

　　以上诸多难题让很多企业都产生了挫败感，那么企业建设智能工厂吗？对比美好的规划前景和高昂的落地成本，国内制造企业又该何去何从？

　　智能制造是国家战略、行业转型的大趋势，落实到具体每一家制造企业，核心就是将传统工厂改造为智能工厂。

　　建设智能工厂必须同时考虑精益化、信息化和自动化。三化缺一不可，且互相支持、分工明确。信息化是智能工厂的眼睛，精益化是智能工厂的大脑，自动化是智能工厂的手和脚。

　　精细化既是智能制造的基础、也是目标，既要考虑全局战略级的优化，又要考虑基层执行的优化。

　　精益生产战略推进的同时，需要进行自动化和信息化的总体规划，并指引自动化、信息化和智能化项目的实施。

　　自动划的目标是减少人力劳动，包括脑力劳动和体力劳动，更多关注基层执行优化的实现。

　　自动化通常可以更好实现少人化、减少人的体力劳动、提高生产效率、提高产品质量的稳定性，为信息化采集数据创造条件。
信息化为管理层提供准确精炼的数据、指挥决策的依据。

　　信息化为一线员工提供前后道工序的信息透明，为部门间提供工作进展的信息透明，为全公司提供采销产的协作情况报告。大量实际工作中产生的数据将通过信息化系统、形成各式各样的 BI仪表盘。企业战略层通过仪表盘调整企业方向、岗位职能，企业中层部门间通过仪表盘协调资源投入，企业基层通过仪表盘查看工作量、前后工序进展。

　　精益化 BI 层则负责将执行结果进行数据收集、汇总、分析，最终呈现为一张张结果仪表盘，让管理层能第一时间拿到精益化战略推行的成效，然后可以根据实际情况提出改善措施、调整规划细节。

　　如果信息化系统不够完善，无法提供 BI 需要的数据支持，BI 层最终展现的执行结果必然偏离、缺漏，或将直接导致精益化战略规划出现偏差。

　　一个卓有成效的信息化系统，必须是能贯彻精益化战略持续改善目标的、必须是上下对齐的、必须是根据精益化战略理论定制搭建的。

　　美国史丹利百得集团于 2002 年在苏州工业园区高端制造贸易区成立百得（苏州）科技有限公司（以下简称“百得科技”），生产制造和销售得伟（DEWALT）品牌的各类专业电动工具及手动工具。经过近二十年的努力，百得科技已成为史丹利百得集团最大规模的制造基地与研发中心。

　　百得科技对设备管理的升级思路沿袭了垂直一体化的数据设计理念——让行为由数据留痕，密切关注部门流程效率，提升人员的技能和绩效。为了逐步实现【数字智能工厂】的目标，百得科技拉开了“数字智能三部曲之设备篇”的序幕。

　　一个合适的设备管理系统，想要冲破传统的固有思维延展产品功能，除了利用简道云满足业务基础需求的流程表单，智能助手和数据工厂，还需要充分借助 API 接口拉通设备间和智能硬件与简道云的数据。

　　2. 设备互联：通过标准化设备 PLC 和 IPC 数据类型格式规范，使设备的数据即连即用。借鉴市场智能硬件解决方案，设计制作专属智能硬件，构建软硬件间实时互联互通；

　　3. 数据赋能：利用 API 打通现有系统、智能硬件与简道云间的连接，行为数据留痕，拉通数据的垂直一体化，实现数据实时触发流转及报表呈现，为闭环管理提供决策支持。

　　3. 延展到供应商关系管理（SRM）和智能仓储管理，通过智能柜领用及库存的数据实时共享，供应商自主补货，可实现先使用再月结下单付款。

　　4. 运营数据更加便捷、精准，自动跟进相关的行为及数据的管理闭环，实时绩效管理。

　　智能制造主要在两方面来帮助企业发展，一是提供先进的工业制造技术如先进装备、先进材料和先进工艺等来提升制造硬实力，适当采用“机器换人”，提高制造的智能化自动化水平，尽可能多的实现产品在更高品质、更高精度、更高性能上实现突破；另一方面使用工业互联网技术提供的智能传感控制软硬件、新型工业网络、工业互联网平台等，充分发挥工业装备、工艺和材料潜能，提高生产效率、优化资源配置效率、创造差异化产品和实现服务增值。

　　显然，工业互联网被视为智能制造的基础，它是实现人、机、物全面互联的新型网络基础设施，面向企业CIO、CTO、 CDO 等信息化主管与核心业务管理人员，帮助其在企业各项生产经营业务中确定工业互联网的作用与应用模式，形成智能化发展的新兴业态和应用模式，工业互联网就是要实现物理形式的企业在数字空间的投射，并基于此来实现的以人机物（Human，Machines，Things）泛在互联为基础上，深度感知为支撑，智能决策为导向，精准管控为目的的细胞元化（cell，蜂窝）IT/CT/OT一体化工业系统，如下图中所示，需构建泛在感知、智能决策、敏捷响应、全局协同、动态优化五类工业互联网核心能力，以支撑企业在不同场景下的具体应用实践。工业互联网边界很大，不仅像3UCS ERP、MES、xWorks（3UCS）之类的工业APPs是包揽其中，工业设计仿真软件CAD、EDA等以及物联网IOT等等全包含在内。以3UCS xWorks工业互联网为例（拓扑图如下），物理空间的设备、传感器、马达等通过工业协议接入3UCS xWorks平台中，实现智能感知与驱动执行，工业APPs（ERP、MES、CAD、EDA等）与3UCS xWorks相关元素智能交互辅助决策与管理等：

　　智能制造是由物联网系统支撑的智能产品、智能生产和智能服务，而物联网在工业中的应用实现了工业互联网，事实上，物联网、大数据、云计算、人工智能等新技术给制造业带来的红利都离不开工业互联网这个载体。

　　所以在智能制造里，数字化工厂是首要任务。智能制造是以制造环节的智能化为核心，以端到端数据流为基础，以数字作为核心驱动力，因此数字化工厂被企业列为智能制造部署的首要任务。

　　1、首先企业内部要打通数据链，通过智能传感、物联网等技术打造全业务链数据的实时采集和全面贯通的泛在互联的工业互联网平台（如上图所示），在工业互联网基础上构建数字化供应链管理体系，打造数字化驾驶舱，实现经营管理的可视化和透明化。基于企业的生产运营数据重构战略布局、运营管理和市场服务，形成数据驱动的高效运营管理模式，提升智能决策、精益制造和精准服务能力。

　　2、同时依托工业互联网平台实现高水平高效率的平台化设计，将轻量化设计、并行设计、敏捷设计、交互设计和基于模型的设计等充分融合，变革传统设计方式，提升研发质量和效率。利用平台化、虚拟化仿真设计工具，创新平台化设计新模式，推动设计和工艺、制造、运维的一体化，实现无实物样机生产，缩短新产品研发周期，提升产品竞争力。

　　3、在智能化制造方面，依托工业互联网的泛在互联，提升企业信息技术应用能力，实现生产制造全过程数字化，打造智能制造单元、智能产线、智能车间等，实现全要素全环节的动态感知、互联互通、数据集成和智能管控。推动先进过程控制系统在企业的深化应用，加快制造执行系统的云化部署和优化升级，深化人工智能融合应用，通过全面感知、实时分析、科学决策和精准执行，提升生产效率、产品质量和安全水平，降低生产成本和能源资源消耗。

　　4、在工业互联网的支撑下，网络化协同变得异常便捷，企业间的数据互通和业务互联成为可能，供应链上下游企业与合作伙伴各类资源安全便捷共享，网络化的协同设计、协同生产和协同服务得以实现。各类云化的设计软件CAX）、企业资源计划系统（ERP）、制造执行系统（MES）、供应链管理系统（SCM）等新型软件工具得到广泛应用，设计模型、生产数据、用户使用信息、产品数据库等充分共享，制造资源配置效率将大大获得提升。

　　5、基于工业互联网的泛在互联，着力解决消费者的个性化需求，客户需求精准分析、敏捷产品开发设计、柔性智能生产、精准交付服务等得以应用，大大增强了用户在产品全生命周期中的参与度，实现供需精准对接和高效匹配。鼓励具有成熟经验和服务模式的个性化定制企业，基于自身个性化定制平台及模型库，培育形成一批集用户需求获取、研发设计、柔性生产、交付服务于一体的系统解决方案，加快大规模个性化定制模式的示范推广。

　　6、推动工业企业产品供应和服务链条的数字化升级，从原有制造业务向价值链两端高附加值环节延伸，发展设备健康管理、产品远程运维、设备融资租赁、共享制造、供应链、总集成总承包等新型服务，实现从单纯出售产品向出售 “产品+服务”转变。鼓励工业领域工程服务商深化数字仿真、 制造信息建模（MIM）等新技术应用，提升工厂建设和运维 的数字化水平，实现从交钥匙工程向“工程建设+运维服务”转变。

　　智能制造的本质，是运用物联网、大数据、云计算、移动互联等新一代信息技术及智能装备对传统制造业进行深入广泛地改造提升，实现人、设备、产品和服务等制造要素和资源的相互识别、实时交互和信息集成，推动产品的智能化、装备的智能化、生产方式的智能化、管理的智能化和服务的智能化发展。

　　迄今为止，人类社会已经经历了三次工业革命，分别是以蒸汽机为标志的蒸汽时代，以发电机为标志的电气时代和以计算机为标志的信息时代。

　　在信息时代，我们的生产方式从原有的人工转向半自动化、全自动化，这时开始出现了数字化的概念。

　　2013年，为了提高德国工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机，德国率先提出了工业4.0，也就是第四次工业革命。2014年，美国推出了“工业互联网联盟（IIC）”，这是由AT&T、思科、通用电气、IBM及英特尔等美国产业巨头联合创建的面向未来的制造业项目。2015年，我国提出了“中国制造2025”的制造强国战略，提出力争用三个十年的努力，实现制造强国的战略目标。2016年，日本制造业企业、设备厂商、系统集成企业等组织成立的“工业价值链倡议”，基于当时日本制造业的基础，推出了智能工厂的基本架构《工业价值链参考架构》。

　　四个国家都提出了第四次工业革命的标准，并且都提出了一系列相应的措施。在这个阶段，制造业开始全面由自动化迈向数字化时代。

　　企业需要借助各类信息化系统和硬件设备来透视整个管理过程，包括产研、生产、销售、售后全价值链的经营过程。然后基于各类数据建模的结果分析，来对企业的运营进行调整和决策，从而保障企业的稳定经营。

　　这一点在制造业显得更加关键，制造业的企业在整个工业化时代的发展过程中，开始逐渐的从后端管理转向前端经营，从围绕建设ERP、MES、WMS等后端系统转向建设前端CRM，从重视QCD（quality-cost-delivery）模型到SCM全链管理的以产品为中心的经营模式再到以客户为中心的市场经营模式，数字化的支撑已经显现出明显的短板。

　　那么什么是数智化呢？很多人会简单理解为在数字化系统中增加了AI技术，这并不完全正确，但是不可否认，AI在其中所起到的作用是非常关键的。

　　以工厂中的机械焊接场景为例。过去的焊接方式是工人拿着电焊，对照着设计图纸，以人工的方式进行焊接。随着技术演进，工人不用再看图纸了，可以在显示器上看到从PLM系统传到生产执行系统MES上的设计样式，设计样式从纸质变成了无纸化，并且保障了信息传输的准确性和及时性。不过，人工操作还是难免会出现一些问题，随着技术进一步发展，工人可以被替换成自动化的机械手臂。借助数智化时代的技术力量，焊接机器人可以及时掌握了解技术图纸的修正与调整，并且基于AR技术完全掌握焊接的实际情况，进行实时调整，从而彻底消除了人工所可能出现的各种误操作，降低了质量成本，提升了生产效率。焊接完成之后，通过AGV小车进行传输，通过质检设备的检查确认无误之后再进入立体仓储区域，完成下线入仓动作，全过程几乎可以做到无人化操作，这也就是数智化时代所带来的效率的巨大飞跃。

　　总结来说，数智化对于智能制造的提升是划时代的，在未来加入ChatGPT或者类似人工智能技术之后，制造业的发展将迎来下一个腾飞。

　　智能制造的应用有两个非常重要的标签：一是和人工智能技术相关，二是和精益制造相关。因为在制造业中有个核心点，就是消除一切可能的浪费。对于流水型作业来说，如果有10道工序，中间每一道工序的生产时长不能接近或相等，就会产生大量的等待和浪费。是否要上各类设备，上多少，怎么上，其实都是对于制造业在探索精益制造路径上不可绕开的问题，从精益制造到智能制造，既需要拥有懂IE的高精尖人才，也需要拥有懂智能制造的优秀团队，两条腿走路，才是科学的发展方向。

　　第一种路径是以日本企业为代表的丰田模式。这类模式的特点是在初期不大量引入自动化设备和信息技术之前，就能依靠精益制造的管理，让工厂的运转和运行达到非常高效的程度。

　　这样的企业对于前端的市场需求把控非常严格，因为市场需求的变动、订单的调整都会影响到工厂的生产排期、库存管理以及后端的供应链管控。所以这些企业往往会采用JIT（Just in time）的管理模式，对于前端的供应商和下订单的客户，都有一套严格的管理逻辑，供应商必须在要求的时间段之内，按照约定的数量、质量提供零部件，而下订单的客户在一定时间之后就不能再调整和修改订单。同时日本企业的员工工匠精神非常明显，在同一家企业的工作时长非常久远，这就有利于企业沉淀知识资产，不断提升团队人员能力。

　　在这套模式下，如果要从精益制造转向智能制造，企业需要做的就是对于已有的产线做平衡改造，结合财务预算分析将部分人工用设备来替换，结合当下最先进的技术进行迭代，这种转型成功的概率就会很高，当然需要考虑的就是被替换人工的后续处理办法，考虑到日本社会的人员结构和少子化时代的到来，这种模式也有很大的局限性。

　　第二种路径是以美国德国为代表的西方精益模式，他们提出了诸如六西格玛、WCM（world class manufacturing)等管理体系，核心在于如何通过先进的设备和技术来管控整个生产制造过程，相比较第一种路径，美西方最大的区别就在于他们没有日式的工匠精神，以及较高的人力成本，这就导致了他们不得不选择持续升级和迭代更多的设备和技术来保障整体管理体系的稳定。

　　以特斯拉的汽车工厂为例，很多工厂都是无人工厂，主要劳动力不是人，而是机器设备，因为人力成本往往更高。

　　这两条路径最大的区别在于国情不同，日本企业的模式没法复制到欧美企业中，欧美企业的模式也无法在日本取得成功。那么，面对两种不同的路径，中国企业到底该怎么选？

　　首先客观得说，在2000年之前，我国制造业都处于工业基础很薄弱的阶段，一方面需要不断引入外部先进的技术，另一方面还要不断提升企业内部人员的综合能力。但是面对市场的残酷竞争，企业往往必须面临先活下来才能活得更好的现状，正是这些因素造就了一大批早期我国优秀制造业企业的独特的发展之路。

　　以国内某制造企业A集团的转型为例。在十多年前，A集团也曾面临着先活下来，还是先掌握技术的困扰。

　　A集团先聘请了日本的专家，在集团内部推行精益质量的改善体系。这次转型持续了N年之久，但是却没有达到当时集团预期的的效果。

　　首先，在当时的数字化时代，A集团的部分中层管理人员缺乏足够的手段和工具来将高层战略设计转化为可以落地执行的方案，这就导致上层想法和一线执行出现了两张皮的情况

　　第二，A集团对于当时市场的变化、政策的调整、国内外竞争形式的突变、自身产品策略和经营策略的调整等诸多因素并未有快速及时的响应

　　第三，A集团受限于小批量多品种的柔性生产的要求，在当时的设备条件和生产模式上都无法达到市场多变的响应要求，造成了市场口碑的下滑。

　　第四，A集团整体的文化建设还在过程中，面对新的竞争挑战和市场压力，企业内部的价值观存在隐患。

　　在经历了本次精益制造的升级失败之后，随着市场的变化，企业内部也进行了大量裁员，在稳定之后，A集团重新卷土重来，结合国家的相关战略调整，大量引入了代表新技术的设备，虽然在硬件条件上跟上了国际水平，但是在人才梯队建设上，依然存在短板。

　　既不能照抄日本体系，也不能硬搬欧美模式，必须走出来一条符合A集团未来发展的长远之路。

　　A集团决定站在智能制造的应用层面来解决集团的一系列问题。以其年营收最高的X事业部为例。X事业部下设智能XX所、工艺XX所、精益XX所，围绕着生产过程的基础建设、应用建设、技术建设等形成了一套完整的运营体系。掌控未来的是应用，只有能够把精益制造和智能制造都成功应用到生产管理过程当中去的企业才能在数智化的时代抢占先机。

　　而同时，A集团在人才建设上独树一帜，通过科班院校的建设和广泛的市场流动人才的进出，为整个行业乃至供应链上下游都储备了大量的优秀人才，全面的推动了中国在该领域的发展，从追赶者的角色逐渐转向领导者。

　　经过这一系列的努力，A集团成功打造出了代表当今全球制造业领域智能制造和数智化最高水平的“灯塔工厂”。

　　A集团为什么能够成功？关键在于它能够仔细聆听来自市场的声音，无论是智能XX所、工艺XX所、精益XX所，实际上都是收集声音的部门。可以说，真正获取到市场上的声音，把市场上的声音转化为自己的产品方向，并以此来提升产品设计，就是A集团的核心转折点。这一做法也就是现在很多企业所说的“以客户为中心”。

　　或许有人会觉得，制造企业的核心能力在于“制造”，为什么要以客户为中心，聆听客户的声音呢？

　　从精益制造的核心来说，强调的是聚焦客户，目标是用最高的质量、最低的成本、最短的交付周期来保障客户的满意度。例如，准时化的生产就是为了能够缩短交付周期，采用自动化的设备就是为了提升产品的质量，消除各种浪费就是为了保证成本最低，保证客户拿到的产品是物美价廉的。

　　在我国，制造业普遍存在着小批量、多品种的生产情况，A集团的产品也有很多是按照客户需求定制的。这种需求可能只是一次性的，那么企业的产研部门就不会把大量资源和力量投入到这种产品的提升中去，研发周期就会缩短。当这个产品出现问题，而这些过程中的数据链条缺失时，就会带来一系列的不良反应，甚至造成恶性循环。所以，获取客户的声音是非常关键的，客户的声音影响的是全价值体系的经营。

　　事实上，制造企业的生产和管理环节中通常会存在八大浪费现象，分别是：不良、修理的浪费，加工的浪费，动作的浪费，搬运的浪费，库存的浪费，制造过多或过早的浪费，等待的浪费和管理的浪费。企业需要分析出自己在哪些环节浪费了什么，量化全链路的过程指标，然后再基于量化指标去搭建数字化的管理体系。

　　企业可以通过PLM系统来管理产品研发，通过ERP和MES系统来管控生产制造。但其实，系统的最前端都是客户需求管理。客户需求管理中的订单资料、技术需求、质量技术、售后反馈等等，都与客户有关。如果不把这些内容搞清楚，产品设计、生产就会走错路，也就失去了抢占市场的机会。

　　A集团就是首先是按照市场的需求去提供符合需求的产品，然后再研发新品来引领市场的需求。这个过程就像质量管理方法QFD（Quality Function Deployment，质量功能展开，也称质量屋）所倡导的，形成了一个从市场到研发、到生产、再到市场的闭环。

　　在这个过程中，企业要通过产品规划矩阵，把顾客需求转化为设计要求，通过设计要求明确产品技术需求，通过零件规划矩阵明确零件特性，再找到关键零件特性，通过工艺规划矩阵确定工序要求，再确定关键步骤，通过工艺/质量控制矩阵明确生产要求，生产之后就到了售后，又回到了顾客需求。

　　由此可见，对于制造企业来说，聆听客户的声音，关注客户的需求，构建以客户为中心的管理体系是非常重要的，而且需要用数智化系统来支撑实现这一目标。而在所有的数智化系统中，CRM是连接客户的最前端、最直接的数字化系统，在帮助制造企业实现环环相扣的转化和提升中，它是不可或缺的存在，是中国制造企业数字化转型的必需品。