智能制造，研发先行

   文 | 叶洎沅

配图 | 来源互联网

在传统制造时代，市场竞争焦点是批量和单价，企业的利润来源依赖于较低的原材料、劳动力或运营成本。但在智能制造时代，随着产品的日益个性化，竞争将聚焦于用户体验和产品的总拥有成本。而在这两个方面，研发都起着至关重要的作用。

许多人都去参观过海尔在沈阳的智能互联工厂，对其高度的柔性和自动化印象深刻。这家以冰箱产品为主的工厂实现了高度的柔性(支持多达500多种型号冰箱的生产)和高度自动化(节拍可达10秒/台)。该工厂支撑了家电个性化定制的商业模式，并通过单件产品上的溢价实现了不错的投资回报率。然而多数参观者往往会忽略海尔研发团队在其中的贡献，正式他们成功地将冰箱产品进行了模块化设计，将其大约300多个零部件组合成为23个模块(其中包含10个标准模块和13个可变模块)，从此大幅度降低了零部件、半成品和成品数字化管理的复杂度，同时也简化了制造工艺和供应链，让自动化的价值得以凸显。可以想象，如果没有研发团队前期构建的基础，海尔这种商业模式很可能在成本和质量上发生失控，而其在智能互联工厂上的投资也很可能重蹈上海二纺机当年CIMS项目的覆辙。

▲  海尔沈阳智能互联工厂生产线兼顾自动化和柔性

另一个经典案例，美国Munro公司为某整车企业设计的电池托盘，通过利用精益设计方法，从设计端大幅降低产品复杂程度，使得各项生产相关指标大幅度提升。

随着制造业的服务化，客户开始关注产品在整个生命周期中的总拥有成本(TOC)。研发将在TOC的竞争中起到更为关键的作用，毕竟制造业从业人员广泛公认的事实是——TOC的70~80%在研发阶段就已经决定了。

▲70%的产品总拥有成本在研发阶段就已经被确定

大族激光是被李克强总理亲自点赞的一家民营企业，其激光切割设备目前在全球的市场份额排名第一。其重要的竞争优势之一就在其独特的营销模式。大族激光通过建立服务支持团队，聚合一批高素质的工艺设计专家，从研发端介入，帮助其“客户的客户”解决产品工艺问题。最后由“客户的客户”来推荐大族激光的设备和解决方案。这种模式为大族激光带来了很高的客户忠诚度，并因此赢得超过40%的产品毛利，其原因正在于虽然设备本身虽然价格不菲，但与竞争对手相比，其连同服务在内的整体解决方案却显著降低了设备的总拥有成本。

2在智能制造的转型过程中，企业研发应该做些什么？

古代打仗强调“兵马未动，粮草先行”。一方面粮草事关军心稳定，粮草充足，一线将士就不会慌；另一方面粮草的储存与运输往往费力，必须预先筹谋。在现代制造业，研发的角色也类似于此，产品抓住了市场需求，“质”和“量”短时间内跟不上也不影响大局；而研发同样耗时费力，提前规划才能帮助保持企业持续增长的节奏。

在智能制造转型过程中，企业研发团队应当做好以下准备：

(一)  对产品和服务模式的主动创新

客户的个性化需求千奇百怪，如果企业只是被动响应这些需求将会陷入疲于奔命的绝境。争取主动创新来引导客户的需求将是必然的选择。同时创新并非是盲目的，市场上有成熟的方法 论指引。著名的TRIZ理论无疑是很好的创新方法 论，但其过于广博的特性增加了学习和掌握的难度。近年来一些国内外机构在TRIZ理论基础上研究出了一些更加实用的创新方法，例如著名创新专家赵敏先生提出的U-TRIZ和以色列SIT公司提出的系统创新思维。前文中提到的精益设计方法，本质上也是一种产品创新方法，现在已经被很多企业所重视。

(二) 从用户体验出发，规划智能制造相关技术在产品、制程和服务模式中的应用。

智能制造项目的价值归根到底体现在其是否能够帮助企业顺应市场趋势的变化，实现向个性化定制和制造服务化转型，满足客户的个性化需求，并实现更高的利润。智能制造相关技术——例如CPS、Digital Twin、智能传感、实时通讯、机器视觉、智能机器人、虚拟现实、增材制造、工业大数据等，必须由研发团队在产品功能、工艺制程乃至商业模式的设计过程中就加以规划，才能真正发挥价值。

在规划时还需要避免对技术的盲目堆砌，要以用户为中心，仔细分析用户的刚性需求，同时分析各种先进技术对实现需求的价值。

(三) 进行必要的组织和流程重构，促进研发与内部其他部门和外部供应商的协同。

在智能制造时代，企业内部各个部门以及供应链上下游企业之间需要强化“合伙人”关系，通过资源(尤其是知识资源)的互补，产生协同效应。过去我们强调利用技术来促进协同，然而在组织、流程和文化上的变革也同样重要。

例如过去许多机械设计工程师倾向于在图纸上无差别地设定过于严格的公差标准，表面上是严格要求供应商提高质量，但实质上是将控制零部件采购成本和生产缺料的责任全部推卸给运营部门和供应商——这一责任本应是研发部门共同承担的。而在上海良信电器这样的企业，良好的协同文化促进研发部门主动担起责任。在某型号开关产品的量产过程中，研发部门了解到供应商的低合格率严重影响了组装生产的进度，于是主动分析问题，采取了优化公差设计的措施，在不改动模具不牺牲装配质量的前提下帮助供应商将合格率直接提升近10%，帮助企业大幅度降低了采购成本并提高了产能。

(四) 建立学习型组织，培养复合型技术人才。

智能制造时代对两种研发人才——第一种是术业有专攻的“I”型人才，另一种是复合型的“T”型人才——的需求会发生分化。前者由于知识固化，被自动化流程或智能设备取代的可能性较高。而对后者的需求则会越来越多。

这其中，人才培养体系的设计与规划极为重要，除了结合智能制造的技术演化重新规划培训课程之外，人才技术能力的评估体系也需要被重构。传统的职称评定往往偏重于单项专业技术，不利于引导员工主动学习跨专业知识，因此必须予以变革。同时还要在公司内部鼓励不同专业技术人员之间的互动交流，例如建立重点培养人才的跨部门轮岗制度。

(五) 强化信息化建设，为数字化企业构建基础。

大多数制造企业的研发部门已经实现了对产品基础数据(包括BOM或者配方)的管理，也有部分企业利用信息系统完成了对研发流程的管理。在笔者调研过的许多企业中，其研发团队似乎倾向于满足于现状，认为已有的信息化建设已经足够。在大规模制造时代，这种个人自扫门前雪的心态或许可以接受，但在智能制造时代，日益个性化的市场需求是无法容忍这种心态背后的低效和扯皮的。研发团队不能再独善其身，从权责角度讲，研发团队拥有管理物料基础数据的关键权力，就必须承担利用这些数据和信息来支持销售、采购、生产、运营和售后服务部门决策的责任。以下是一些需要被规划的信息化建设方向：

• 建立提供配置管理系统帮助销售团队快速出具方案参与投标；

• 建立内部的竞品分析数据库，帮助产品规划部门掌握市场趋势；

• 协助生产和运营部门建设工程变更管理流程；

• 协助采购和质量部门建设供应商管理和零部件(原材料)质量跟踪系统；

• 协助售后服务部门规划产品的MRO管理系统和相关流程。

2总结

研发先行，是实现智能制造价值的必由之路。而要完成这项光荣使命，企业研发团队必须充分学习并理解智能制造，积极储备相关人才，并通过创新与协同能力建设为智能制造奠定基础！

作者介绍：叶洎沅先生 制学网联合创始人   本篇内容来源微 信 公 众 号：制学

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