与工业的问题不一样,中国制造疑虑犹存 工业4.0存在这十大误区

  与工业的问题不一样,中国制造疑虑犹存 工业4.0存在这十大误区
  德国工程院院士孔翰宁,被称之为工业教父,国际标准、行业标准、作业指导书,都需要模型化、流程化和标准化,这才是走向未来升级的跟跟,这些缺陷,都需要我们予以冷静地处理。
  

来自德国制造的光环和对中国制造的担忧,已将工业化为业内人士的的一种心理框架:对全新技术升级的迷恋与渴望。
1、甲方与乙方关系的颠倒
中国制造业对工业的狂热,使得德国供应商摸不着头脑了。中国买家纷纷争抢德国供应商各种工业的解决方案。
德国人也没有完全搞明白的事情,到中国来布道,我们本来大可以交流的心态学习。德国工程院院士孔翰宁,被称之为工业教父。但是他做为SAP的高官曾经在SAP任职二十年。他的背后,一直都有SAP的身影。就这样,一个披着带有鲜明供应商印记的大袍子布道者,为什么要称之为“教父”?

在这种背景下,工业将甲方与乙方的关系,颠覆成了师徒关系。供应商一夜之间都变成了精神导师。
德国的制造很好,但不代表他们每个人都可以来告诉我们怎么做工业。这是一个对他们同样生疏的工业升级。
德国工业、德国制造精神都是我们的导师。但我们因工业而将供应商供奉为救星,花冤钱的一定是我们自己。
2、工业大包大揽,干扰了专业分工
工业成为一面万能的旗帜,所有企业都可以使用。它呼唤了无数心志不同的业者,聚集在大旗之下,各说各话。过去几十年中国工业从来没有受到这么重视。结果投资人来了,媒体人来了,专家来了,外国供应商来了,还有可怕的工业成功的案例也来了。
这严重地干扰了扰乱了专业的严谨和分工秩序,混淆了各自需要深耕的疆土。现在需要推崇专业分工,中国工业技术的发展现状,大多数企业现在没有解决专业精细的分工要求。
我们各自守住自己的专业线,做点小事情,做好小事情,中国的制造业就可以变得更好。
3、工匠精神更加遥不可及
一直有人在呼喊“工匠精神”,好像中国的工业搞不好,就是因为我们的工程师缺乏工匠精神。
这是一个浅薄而自私的口号。它把责任推给了别人,推给了一线工程师,而忽略了这是整个社会相互作用的结果。
工匠精神是工业之花,它必须生活在温良肥沃的土壤里。匠艺活动是一种缓慢的积累,因而本身也是特别的脆弱。因为匠艺活动就是以缓慢的学习和长久的习惯为基矗
而工业似乎展示了可以点石成金的魔法。似乎只要朝拜全球数字化工厂,只要用全新的自动化设备,一切都迎刃而解。遭此下去,工匠精神,将再次不受待见。舶来的机器与设备,将  继续摧残着中国不成气候的工匠精神——如果说还有的话。
4、重立刻实施,轻基础转化
不能不说,我们的工业从业者有些过于轻信工业了。迫不及待的媒体,没有表现出应有的批判和严谨
即使受到现场立刻实施的诱惑,严谨的德国人还算是持重地提醒德国中小企业者:工业至少要10~15年。
至少10~15年,这是一个成熟企业家成长所需要的时间,也是产学研转化所需要的时间。美国对此作了深思熟虑的判断,为了更好地填补科研与科技生产力之间的鸿沟,美国制造业真正的国家振兴的策略是,实现对科研能力的转化。

5、热衷于搞示范工程,轻  工厂基层
在各地政府的鼓励下,智能制造的示范工程迫不及待地出炉。而企业则急于从政府手里扣到钱,进行大戏开演。
说实在的,对于没有数字化思维的企业,把钱给他们,只能让他们更舒服地死在新的道路上。如果把示范都变成了自动化、机器人升级设备而无法深刻理解这次数字技术革命的根本,就是断掉了自己走向未来的最后一次机会,就是堵死了升级之路。
工业大讲智能工厂的分层构造,却很少好谈论工厂本身的卓越要素。精益制造、成组技术、DFSS等大量基本管理思维被忽视
工业热衷于谈智能产品,很少谈论BOM。有着一线工厂实践经验的人都知道,企业得BOM者得天下。如何有效管理好BOM,有效管理好流程,是评价一个企业真正的标准。国际标准、行业标准、作业指导书,都需要模型化、流程化和标准化,这才是走向未来升级的跟跟。而知识模型化,才会有数据的流动,大数据分析才会有了真正的价值。
6、质量不在工业清单中
当我们把所有的焦点,都集中在工业  神奇的智能产品和智能工厂的时候,我们会忘记生产过程中的一个最为重要的环节:质量控制。
工业不可以干扰我们对质量的关注。谈论质量必须成为一种表明身份的工具:和其他人相比,我或者我们工作更主动、更卖力和更积极。
相比戴明的全面质量控制理论,不客气地说,工业反倒是一种香水有毒的邀请:大学生别有用意地舞会,邀请着那些容易上当的高中生。
我们在看到德美全面进行制造业升级的时候,必须弄清楚自己的路并未有走完。中国制造2025有着自己迥然不同的心事。
7、人才的培养被漠视
德国工业从来没有忽视人才的培养。在德国工业白皮书中,郑重其事地推荐了人才教育作为根基。德国颇为精巧地设计了学院立方体Academube的概念,就是为了强调人才教育的高校、企业、政府的联动,成为这次推动工业发展的根本力量。
在工业互联中,新型人才的培养被同样寄予厚望。除了传统的机械、电气工程技能,需要全新的跨学科的技术、分析和领导人才。GE特别  强了下一代工程学、数据科学家、用户界面专家等适应工业互联的工作岗位,需要制定专属的教育计划,来培养“数据人才”。所有的知识基础,就需要从上游的教育系统抓起。
我们的从业者、媒体或是解读者,会漫不经心地抹掉这段记录。实际上,在德国工业整个战略中,教育部一直深驻其中。
8、大笔专项资金被工业引到另外一条设备升级的路上
政府为中国的智能制造,配备了1+X专项配套资金。每一个体量够大的种子选手,都跃跃欲试地急于从政府手中拿走这些大笔的资金。而这些资金如此进入企业的方式,则需要大加考量。工业最容易掉进去的坑,就是“设备升级陷阱”。
我们需要回到这次工业升级的起点来看,中国制造2025的目标,与工业的问题不一样,不能用工业的设备升级思路,来引导政府资金的支配。

9、全民患上过度解读症
在这样一个充满渴望的年代,任何人如果不能评论工业,似乎就是一个落伍于时代的受害者。于是每人都不得不担心自己是否缺少维生素。大家都口中念念有词CPS,挥舞着工业的钙片盒,好像大口嚼着善存片,就解决了自己的钙量不足的问题。
全民都患有解读焦虑症,神奇地解决方案满天飞;然后就是实施过程中的你追我赶的抢跑症。
这很容易将强国之路,以工业的名义,变成概念堆砌之路、采购之路,把大把的资金用于扶持国外制造业的繁荣。解读过度,为此开出来的药房,难免就像是杜冷丁,短期止痛太管用了,但毕竟容易中毒上瘾。
10、工业技术体系的节奏再次被打乱
如果没有工业突然横刀插入,我们或许会选择遵从日本制造、德国制造的早期发展之路,从质量入手,一边打磨我们的产品,一边磨练我们的的工业从业者,过渡到一个强大的制造业。
然而工业所代表的全球资源配置,打乱了这个节奏。数字化技术解构一切,全球工业的各个末梢和枝节,都需要思度如何进入有系统、有分工的生态体系。
中国拥有全世界最完整的工业分类。然而我们并没有将这些技术分类,转化成一个可以连通、可以数字化连接的生态体系。它们过于脆弱,以至于绝大部分都处在价值链的最远端。
一个值得思考的问题是,工业对于离散制造业的解读颇具章法,然而对于流程制造业则乏力得多,这是它先天性的一个缺陷。另外,它对于设备健康维护和资产管理这些话题,都具有诸多不足。这些缺陷,都需要我们予以冷静地处理。

工业对我们最大的干扰之一,就是技术与设备升级再次压制了管理思维。这干扰了我们正常的思考。我们略显紧张地判断局势,有时难免会以为这是一场单纯的技术革命,而忽视了其下面的数字思维。我们需要从系统工程的角度出发,认清数字制造的本质核心,而不是被工业的工厂、技术和设备所迷惑。
不是反对工业。恰好相反,也十分推崇工业的本质,并且潜心研究其中诸多要素。只是提醒业内需要冷静吹掉喧嚣,不能忘记根基。否则,工业就可能成为一个有罪的概念。设想一下,中国制造在2025的时候,满地景象是什么?一大堆遍地开花的全自动化工厂,一大堆深具生产潜能却怠速等待订单的机器人生产线。然后,这些设备本身,也在无聊地等在着自身的升级。是的,它们之间会通讯,会对话,不过它们之间群聊的或许是,即将被肢解、被报废、被换代的主题。
  
德国的制造很好,但不代表他们每个人都可以来告诉我们怎么做工业,
说实在的,对于没有数字化思维的企业,把钱给他们,只能让他们更舒服地死在新的道路上,sans-serif; padding-left: 0px; widows: 1; margin: 0px; letter-spacing: normal; padding-right: 0px; background-color: rgb; text-indent: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px”>9、全民患上过度解读症
在这样一个充满渴望的年代,任何人如果不能评论工业,似乎就是一个落伍于时代的受害者,
10、工业技术体系的节奏再次被打乱
如果没有工业突然横刀插入,我们或许会选择遵从日本制造、德国制造的早期发展之路,从质量入手,一边打磨我们的产品,一边磨练我们的的工业从业者,过渡到一个强大的制造业。

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