从六大模式破局：感受智能制造的力量
制造企业在自动化、信息化方面存在短板，且面临着应对市场变化的诸多障碍。因此，企业智能化转型势在必行。目前，智能制造实践存在以下问题：
01、缺乏顶层规划设计
许多企业在战略层面上缺乏智能制造发展蓝图。这导致智能制造转型缺乏思想领导和战略规划，缺乏整体业务价值目标规划和现状评估分析，因此难以将新技术与智能制造应用场景深度融合。
02、只关注自动化实施
大部分企业将智能制造建设简化为技术和硬件投资。例如，许多企业通过部署自动化生产线或使用自动化设备取代人工来提高自动化水平。虽然表面上提升了自动化水平，但却带来了一系列问题，如产线缺乏灵活性，只能适应单一品种的生产，无法兼顾柔性和产品切换的需求。
03、过度关注软件的广度而忽略匹配性
过于追求软件系统功能的广泛性，使企业的软件系统与其自身的管理和业务流程不匹配。
04、智能制造转型的集成性与复杂性
制造领域涵盖众多领域，系统架构十分复杂。不同企业面临的研发、制造和流程管理需求各不相同，标准化解决方案往往无法直接适用于生产企业。同时，智能制造涉及的技术种类繁多，如云计算、工业机器人、机器视觉、数字孪生等，而这些技术仍在快速演进中。
因此，对于智能制造转型的组织要求非常高。企业不仅需要进行现状评估、制定智能制造的顶层规划和设计整体框架，还需要对数字化和智能化技术的应用进行整体设计，实现信息技术（IT）与工业自动化技术（OT）系统的集成。对于缺乏自身系统集成能力的制造企业来说，推进智能制造将面临巨大的障碍。
笔者建议企业在智能制造方面可以选择以下六种经典的转型切入模式，根据自身情况选择合适的切入点。
许多企业正在探索智能制造转型的道路，但由于企业之间存在个体差异，导致数字化转型的路径各有不同。
总体来看，制造业的智能制造转型通常采取以下六种典型切入模式：制造模式转型、运营模式转型、决策模式转型、服务模式转型、研发模式转型以及商业模式转型。
根据相关研究，制造业企业更倾向于选择制造模式转型和运营模式转型，分别占56.0%和47.3%。
01、制造模式转型
通过数字化技术应用在制造环节，实现生产和制造过程的转型升级，提升质量和效率。
在智能制造时代，工厂趋向于无人化、自动化和智能化，生产设备通过互联互通、自动运行，工厂的生产组织调度和原材料供应可通过智能物流和智能生产来控制。
机器替代人工和无人工厂成为制造业发展的典型趋势，生产模式也从以人工为主的劳动密集型转变为基于设备互联的智能化生产。
02、运营模式转型
结合业务场景全方位应用数字化技术，帮助企业实现精细化管理。运营模式转型可以使企业在智能制造转型和变革过程中采用端到端的数字化转型。
例如，通过将供应链系统和外部门系统整合，实现数据和权限的共享，构建统一入口，为供应链的各个环节提供一站式解决方案。
03、决策模式转型
在企业决策过程中引入数据分析和人工智能技术，提升决策的准确性和效率。通过构建智能决策支持系统，实现数据驱动的决策，辅助管理者制定科学的战略和决策。
企业可以利用数据挖掘和机器学习技术，分析市场趋势、预测需求变化等，从而更好地应对市场竞争和变化。
04、服务模式转型
企业通过开发产品服务的APP等方式，实现客户自助式服务，转变传统的服务方式，从而提高服务效率。通过对特定价值用户提供细化服务、一体化经营和示范引导整个用户群体的成长，企业可以建立服务模式的模板。
在价值用户服务模式下，企业内部需要关注提升优秀员工的能力，外部则需要选择与公司发展相匹配的优质用户群体。
05、研发模式转型
在产品研发过程中广泛应用数字化技术，例如通过互联网收集客户对产品的需求，在研发过程中实施众包设计等。在研发管理中，应将软件环境与数字化技术的硬件环境紧密结合，引入数字化技术来提升管理效能和业务效率。
例如，通过引入机器人流程自动化（RPA）实现业务流程处理的自动化，大幅度减少研发团队在财务和采购方面的时间投入；通过基于数字化技术的创新，研发管理还可以将需求清单数字化，确保需求在整个业务链中准确传递。
06、商业模式转型
通过工业互联网、物联网、大数据和人工智能等技术的应用，提升制造业领域的数字化水平，实现商业模式的转变。
例如，通过数据分析和智能化决策支持系统，实现对市场需求和客户行为的精准分析，从而调整企业的产品策略和市场定位。同时，通过与供应链合作伙伴的数字化协同，建立更加高效的供应链网络，实现资源共享、合作创新和风险共担。
以上这些转型模式可以作为企业智能化转型的参考，企业在实施智能制造转型时可以根据自身情况选择适合的模式，并结合具体业务场景和技术应用，制定相应的实施方案。
