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项立刚:5G能解决中国制造业的哪些困境?
关键字: 工业物流革命变革产业升级5G每一个环节都被管理
2018年,在德国汉诺威工业博览会上,来自世界各地的参展商、媒体和各界人士看到了信息和自动化技术实现人机合作、机器与机器互通的高科技场景。德国作为东道主和率先提出“工业4.0”概念的国家,为全世界展现了其强大的研发实力,数字化智能生产、联网能源系统、智能化物流解决方案作为展会亮点,让人们看到未来工业、制造业、物流融入信息产业的大趋势。
作为制造业大国,中国主要出口纺织产品、服饰、鞋类、机电产品等,“中国制造”长期以来一直是中国打入世界市场的主要方式。然而,一个残酷的现实是,迄今,大多数“中国制造”都是低附加值产品,如果是与外商合资,也是由外商掌控核心技术和销售渠道,国内的生产线所赚取的利润十分微薄,中方还要支付昂贵的专利费。随着经济的快速发展和电商的发达,传统的制造业面临产能过剩、附加值低、税负过重、高端人才缺乏、运营成本高等重重困难。在管理上,传统的产业链需要经过原料采购、生产、质检、推向市场这样一个流程。这样的产业链不仅周期长,而且在上下游、供应端、仓储、调度等各个环节都非常冗杂,并且由于环节割裂,信息传递效率低,一旦出现问题,就有可能导致不必要的损失。
当电商平台联合私人定制这样的全新模式兴起以后,过去以产品为导向的单向输出的低端制造开始暴露出弊端,一些小企业的日子越发难过。
2017年,一篇题为《制造业已然死路,兼探讨神州未来崛起之路》的文章轰动网络,该文作者以自己叔叔的制造厂为例,描述了国内的低端制造在数据时代走向溃败的惨状。文中提到的制造厂主要业务是加工耳机,与台湾客户建立了长期合作,但由于后期人力成本增加,盈利空间急速缩小,工厂老板也谋求转型,将设备进行了自动化升级,但却达不到客户要求。无奈之下,老板只好再次采用劳动密集型的传统管理模式,在推出产品的时候寻找代理商,然而遇人不淑,代理商频繁拖欠货款或者携款而逃,加上市场竞争残酷,大量产品积压。最后,台湾客户放弃合作,把重心转移到人力成本更低的越南,这家工厂被迫宣告歇业。
这个故事着实令人感慨不已,工厂老板为了维持工厂运作,寻求各种办法,本着为企业负责,也为员工负责的态度努力经营,结果却不尽如人意。如果制造商能够转变经营思维,将目光放得更远,在管理上突破传统机械思维模式,充分利用大数据技术,结局很可能大不相同。
传统工业制造生产的管理长期受到机械思维模式的影响,缺乏灵活性和可变性,导致生产管理十分“刚化”,而“工业4.0”的概念,主打“柔性”生产。“柔性”将是未来工业加工和制造业生产的核心竞争力。与传统的螺丝钉式的生产流水线不同,“柔性”制造致力于加工制造的灵活性、可调节性和可变动性,以生产效率最大化为最终目的,进行资源的优化配置,将最大限度降低成本、提高利润落实到各个环节。
出于传统生产的转型需要,各个国家现在对这方面的人才尤其是专业管理人才的需求十分迫切。因此,许多顶尖高校也陆续设置相应的新兴交叉学科,比如“工业工程”,大力培养这方面的人才。相关专业在各大高校,尤其是美国顶尖院校已经成为大热门专业,对学生的数理统计、概率论、线性代数、大数据分析能力要求十分苛刻,并且还要求学生掌握商务管理知识。这样的人才一旦走出校园,致力于工业、制造业加工管理工作,就能与智能时代的大数据思维管理模式接轨,成为5G时代传统产业转型的中坚力量。
“工业4.0”是顺应未来智能物联网时代的产物,是人类社会发展的必然趋势。在大数据和物联网的强大支撑下,感应将成为下一代技术主导。工业加工、制造业生产的整个产业链会越来越精细化。产业链上下游、供应链并存于一个信息系统之内,各环节实现扁平化运作,任何信息都会被其他环节的相关工作人员知晓,所有的管理环节都会实现透明化。不仅如此,在大数据的存储记录中,优秀的管理人员会运用最好的数据建模,进行最佳数据核算来实现利润最大化,全方位无死角地高效管理每一个角落,将运营每一个环节的成本都降到最低,真正贯彻生产的柔性化。
在2018年德国汉诺威工业博览会上,西门子公司展出了多乐士数字化涂料厂,利用数字技术实现虚拟现实的工业化生产装置;博世公司展出了人工智能机器人完成多种复杂作业的智能工厂运作模式;SAP公司展出了自动化仓储管理系统。在德国,“工业4.0”的观念已经深入到本土各个企业,许多工厂都采用了联网机器。智能制造的管理模式每年为德国带来超过100亿欧元的经济增长。
第四次工业革命的浪潮已经兴起,中国采取积极主动的态度,与德国加强合作,大力发展人工智能。我们有理由对未来“中国制造”的标签进行重新定义,也相信中国制造商能充分展示出勇于创新的能力,在智能物联网时代重新扬帆起航,打破长期以来根深蒂固的机械思维,创新数据化柔性管理模式,实现资源优化配置。
- 原标题:项立刚|5G能在哪些方面解决中国制造业的困境? 本文仅代表作者个人观点。
- 责任编辑:吴立群
- 最后更新: 2019-06-29 18:49:40
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