装备制造业数字化转型路径分析

在整个制造业，就实而论，装备是个大投资，尤其对于一些比较传统的行业而言，都是重资产行业。装备制造业包括了非常多的方向，像机床工具、工程机械、纺织机械、印刷机械、包装机械、风力发电、光伏设备、电子与半导体、锂电。装备行业牵扯到制造业的各个方面，每个领域都有大量的装备制造企业来完成整个这些设备的制造，才能构建整个制造业。

其实，我们不论谈及哪个制造业行业，都无法不谈及装备的制造，芯片制造流水线由大量设备构成，而且占据了80%左右的工厂投资，汽车制造业同样如此—但是，这却是一个经常被忽略的产业。人们的传统思想里一直都把机械行业理解为就是铁疙瘩—就是机械加工行业，但是，其实，装备在过去的30年里已经发生了巨大的变化，远远超出了人们对它的理解—即使是在这个行业里的人都会惊叹于它所发生的变化。

装备实际上是一个复杂综合体-装备不仅指的是炼化装置、高铁或打飞机，而是广泛的存在，它融合了机械、电气控制与传动技术、传感器技术、实时通信技术、行业工艺。而且，包括了复杂的工艺算法、乃至人工智能。即使是机械，它也包含了非常精密的加工，就像机床，本身作为母机，就要比其它机器更高的加工精度，而材料微小的变化都会影响加工精度。更不要说光刻机这样的顶流设备，它的复杂以及精密都超出想象。

这些机器的复杂性超出了大部分人的想像，人们都在讨论什么产品会被卡脖子—对于不从事制造业的人来说，理解制造业其实并不容易。制造之所以难在于先得有零配件，然后是组装，这两个过程一个成型难，一个实现高品质稳定的一致性难，前者更看重技术的掌握，而后者更看重集成的效率。

总之，对于装备企业来说，长期是利好的—这个价值是很难被取代的，国家要发展制造业，装备作为基础一环，必然是要被重视。

从大背景来说，可以用VUCA来说明为什么要数字化转型。制造业面临着不稳定、不确定以及复杂性的增强，还有就是模糊性-方向的问题，例如能源的发展锂电和燃料电池就有竞争，在锂电内部也有路线之争—很多事情都具有模糊的特性，因为，在当前我们很难把握未来—这是因为任何时候我们认知世界都是有限的。

对于每个企业来说，数字化转型，其实，就是要让企业具备一种应对这种VUCA的能力，而使得企业能够在这种环境中竞争中胜出—这是一种软实力，而数字化—通过软件、算法赋予这种能力，因为它具有灵活性、应对变化的能力，而且，可以低成本的方式应对这种变化。

就像现在的俄乌战争、疫情都造成了环境的不确定性，包括这两年里芯片的供应问题、原材料的涨价，发生在全球的通货膨胀—这都给我们带来了非常大的不确定性，如何在这种环境里去生存，那么，就需要更为灵活的机制，以及灵活的策略来应对：

数字化转型，是因为数字化能够带来灵活性，以及边际成本下降的能力，这使得我们具有应对变化的整体能力。就像手机，它就通过不断增强的芯片算力，将传统的BP机、MP3、PC、扫码枪、交通卡等等全部纳入到一个手机中，然后通过软件来赋予各种它各种替代原有设备的能力。另外，围绕移动通信构建的微 信沟通、交易平台都实现了极低边际成本优势，增加一个客户而不增加成本。

道理是一样的，生产系统的基础设施投资是固定的，但是，软件能赋予系统更多的能力，而这些能力并不需要增加太多的成本。

数字化，就是借助这些开放的资源，摊薄企业的基础设施成本-进而来实现整体成本的下降。而在实现成本下降的同时，其数字化还具有非常强的应对变化的能力。这就像传统印刷需要制版，而数字印刷则每个产品都可以不同—数字化使得生产具有了灵活性。

对于装备制造而言

1）发挥软件的价值，进而消弭来自硬件的成本上涨。就像我们使用WORD软件一样，其实，大部分时候我们对WORD这个软件的使用仅消耗了1%的能力。而PC硬件是一样的，谁能更大的发挥软件的能力，谁能更好的获得额外的价值输出，以赢得竞争。

其实，就现实而言，目前的硬件资源的能力，都是非常经济的—因为，在芯片领域，性价比最高的反倒是最前沿的芯片，因此大部分芯片都是具有富余的能力的。

2）通过提升更高的附加值—使得企业的产品与服务提升耐受度—就像人体身体健康，则对病毒的免疫力提升一样。对于装备企业来说，就是提高技术壁垒，让自己免受恶性竞争的拖累，出离苦海-其实，在高处不胜寒的地方，你竞争对手其实也就少了很多。

3）通过利用开放世界的资源，来降低自身资源的开销。数字世界的优势在于其边际成本较低，这种资源，就能降低自身构建系统所需的成本。

4）数字化是保护Know-How的最佳方法—因为，看得到的容易被复 制，而以软件形式存在的竞争力则不那么容易被复 制。

数十年来，我们的装备制造业都是以逆向工程为主，这个是事实。一直皆是如此，因为，我们追求“短”、“平”、“快”，在一个快速发展的时代，如果我们像欧美人那样按部就班的设计，自然就容易错失市场，而今天，我们缺乏自主创新，缺乏对核心技术的把握，其实，都是这个过程的后遗症。我们没有掌握真正的系统的工程设计能力，并积累这个过程中的“错误”—试错，其实，是一个探索的过程，探索的过程产生的知识，其实，不要认为错误就不产生知识？相反，错误是很大的知识，因为，它让我们不犯错误。但是，我们没有掌握这个过程中的错误，也就没有掌握真正系统的知识。

因此，装备制造业，首先转型就是要实现正向工程，自主创新—这样，我们才能谈“数字化设计”。如果只是把设计改为数字化的软件，买些工具，这不能称为数字化转型，这依旧是在走过去的老路。

应对变化，其实，道理很简单，就是建模。在很多领域，我们的装备其实都是通过人工的“试凑法”在配置参数，这往往特别依赖于师傅的经验，但是，一方面，这样的高级技师越来越缺乏，另一方面，依赖于经验，对于大规模的生产而言可以承受，对小批量多品种就比较难—这个话题，之前我也反复讲过，就是因为批量小了后，开机浪费使得不良品占比被放大了。

因此，数字化对于装备，就是建模，通过数学方式将知识和经验给转化为可复用的软件，这样，就能够让机器具有对材料、工艺的变化的适用性。

为什么特别强调工业软件—这是因为，它的核心在于“经济性”，因为，知识只有被复用才能降低成本，边际成本越来越小，而如果像很多工业互联网都是“项目”，那么就无法具有这种经济性，就会变得非常的高成本-而难以被复 制。

工业软件的本质就在于知识复用，而知识复用同样为了降低成本。

装备，以前从单机到连线，以实现全局优化，从局部最优到全局最优，这就需要设备具有数字化连接能力，开放的接口。

当这些设备被连接，并能够上行采集、传输结构化数据，然后在边缘计算侧实现调度和策略后，又要具有实时的执行能力，这就是数字化要贯穿南向和北向数据的能力。而这个数字化，需要信息建模，以降低工程成本，否则，就像现在很多工业互联网项目，它就成了“项目”而造成了对人力资源的大量消耗。就像前段时间谈到某工业互联网企业，人均产值仅30万，而通常一个制造业企业，其单位人均产值如果不能达到200万，就很难生存。而软件产业，这个人均产值应该更高才对—因此，这种工业互联网企业这么低的人均产值，不能不说是一种劳动密集型产业-其实，劳动密集型产业也不会这么低的人均产值。

数字化转型，是构建一种能力，让企业持续去改善，数字孪生的意义也在于获得持续改善，监测过程并发现问题，进而为改善提供方向，如果可以达到自动的这种改善，那我们说数字化迈入了真正的实现阶段。

其实，对于装备制造业来说，专精特新是条路—这是国家为何扶持这个类型企业的原因。因为，大型企业必须依靠规模效应来实现盈利。而这就导致了对于小市场的不经济性。通常规模大的企业一般都是要么属于像石油炼化、化工这种原材料加工及工业半成品企业。或者是终端生产企业，像啤酒饮料、手机、汽车这类都属于消费端产品了，这个规模才能打。而装备制造业，除了工程机械类企业，装备制造业都不是很大的规模。

专精特新是装备类企业的发展方向—因为，装备制造业具有显著专业性、垂直行业属性，而且，细分市场之间的跨度还比较大，就像印刷机，凹版和柔版，单张胶印看上去都是属于印刷装备，但是，其实，他们之间差别都很大，一般很少有同时生产这几款机器的企业。即使是数字印刷，喷墨、静电吸附类也是差别很大，即使是3D打印，其工艺不同，一般也都是细分市场很强。

因此，这决定了装备类企业的专业性、细分属性，以及规模等，必须走专业化的道路，差异化市场，在一个细分市场不断打磨，精工细作，把壁垒建立越高，就可以稳定的长期获利。

专精特新的定位也算是比较清晰的—就是在垂直细分市场扎实的落地生根，适合于装备企业。

对于装备制造业，数字化转型，其实，就是借助于开放的资源来获得自身资源的有效整合，进而，降低整体成本，获得竞争力。无论是发挥软件的知识复用，还是借助于互联网基础设施、软件资源，更经济的AI算力，来解决客户的质量-成本和交付问题，都是数字化的能力发挥—那么，围绕着自身的定位，去为客户带来什么样的价值，根据这个的实现来选择工具与方法。

装备的数字化能力-包括装备的稳定性、开放性连接能力、被集成到产线中的数字化能力、行业工艺Know-How、产品的生产广泛适配性，以及能够为用户带来的TCO降低。这些能力，可以借助于数字化来实现。关于数字化在这些方面能够发挥的作用，已经有很多论述。

用户需求导向的战略定位—重新梳理一遍，如何能够跳出今天的竞争？摆脱恶性的价格竞争，让自己的企业走向康庄大道。其实，这件事情其实不搞数字化转型也是要进行的。

前面已经谈到了装备的数字化转型内涵，那么，其实，数字化转型就是要清晰自己要提供给客户什么，解析为在实现手法上如何借助于开放的资源来构筑自身的技术壁垒。

任何数字化技术，都要能够被有效组织，才能发挥作用，这就是研发项目管理的重点。技术，和其它资源一样，如果不能被有效的利用，其实，也是成本高昂的。

1) 设计数字化-实现正向设计，自主创新，能够具有高效的研发体系，来数字化产品，以让产品具有灵活的变化能力。就像，传统印刷行业转向数字印刷一样，数字印刷赋予了印刷独特的灵活性，机器的数字化也赋予了机器灵活性，就是可以按照需要来组织。

2) 开发数字化：数字化的机器，就得开发可复用的模块，进而来配置不同的设备，以融入到生产中。

3) 数字化运用能力：设备不仅能完成工艺控制这些核心任务，同时，机器也要具有融入到生产中的能力，并且，能够为用户的整个工厂连接与持续改善提供数字化支持能力。

数字化是一种应变与创新能力的打造，或者一种软实力的打造，因为，机器具有的自适应能力，以应对生产的变化。那么，这里就要认知数字化，它可以做什么，它不能做什么，数字化并非灵丹妙药，任何的转型必须是系统的，而不是孤立的，仅在局部的问题解决不能获得全局最优。

真正的专家，不会鼓吹一个技术，而是明确的指出在什么样的场景用什么样的方法，能够获得更好的经济性。另一方面，任何技术都存在缺陷，问题，创新在于融合，而融合又是最难的，因为，这需要跨界的人才—对问题的把握，以及合适的方法，甚至需要智慧—如何判定更好的方法？

就像建模能力，数据驱动建模与物理建模融合，可以发挥物理建模的低成本优势，而又发挥数据驱动建模在隐性知识方面的挖掘能力—这就是要有清晰的技术认知能力。如何利用数字化工具平台来解决技术的封装，其实，要求具有机理、数据建模，以及懂行业工艺的人，如何缺乏就需要一个高效组织的团队来协作来完成。

数字化转型，更需要快捷的人才来构建企业的自身发展，越快的决策能力，越灵活的软件功能模块化，才能让机器具有快速变化的能力。

所有事情，最终落脚点，一定是人才，认知数字化需要人才，构建数字化需要人才，实现数字化还需要人才，推动持续改善也需要人才。这里的人才，不是AI算法工程师，而是包括了工人、技师、工程师、服务、市场与销售、研发设计的每个环节的人才培养，因为，木桶的容量取决于最短那块板。