精益管理和深度数据挖掘对制造业未来至关重要

精益化的管理架构和前瞻性的企业文化对于发展智能制造至关重要。在2017年“体验时代的制造业”论坛上，专家认为，向智能制造转变是当前的一个中心议题，但也有许多专家指出，向全面数字化公司转型需要灵活而强有力的管理。

麦肯锡的侯森表示：“精益管理需要精益文化、坚强的意志和高效率的组织。”他表示，对数字自动化，大多数中国制造商还没有做好充分的准备。麦肯锡对中国、美国、德国和日本的400家公司进行了调查，发现中国企业最有信心实现智能制造模式。不过，“真正的准备程度比自我评估的准备程度低很多。”侯先生说，“我认为大约60%的中国企业仍然处在工业1.0到2.0的过程中，精益管理的基础非常薄弱。”他还说，只有约30%的中国制造企业准备从旧制造模式向价值链上端移动，并考虑采用智能制造。

他的结论得到了埃森哲大中华区高级董事总经理吴琦的数据支持。埃森哲对中国174家公司的调查显示，只有4%的公司可以被归类为智能制造领域的先进者。吴琦说：“智能制造应该整合各个层面的商业模式。成功的中国公司愿意花更多的时间来计划，来深入了解数字化转型的影响。而那些落后者虽然上马了数字化系统，却没有花时间去制定更广泛的总体规划。”这项调查是对中国政府一项雄心勃勃的计划——《中国制造2025》所进行的一项研究。《中国制造2025》旨在使用新技术使中国的工厂和制造业现代化。

不管如何，会上代表们了解到，中国的机器人和人工智能市场已经领先于其他许多市场。中国的规划中已经制定了年产10万台工业机器人的国家目标，到2025年每万人拥有150台机器人。中国在加入世贸组织十年后，超过美国成为世界上最大的制成品出口国，同时也是高科技产品出口的全球领导者。

中国的机器人总量约占全球的30%，并已经在广泛的业务范围内使用人脸识别等人工智能技术。同样，在国家政策的强力支持下，物联网应用的速度也越来越快，预计到2020年市场规模将超过2314亿美元。中国已经在全世界范围制造物联网设备，根据市场研究公司IDC的预测，中国制造业在物联网上的支出每年将增长14%左右，到2020年将达到1275亿美元。专家们认为，制造商需要的是将这种技术和智能流程嵌入到自己的企业文化中。

“首先你要识别出哪里具有应用数字化的机会。”达索系统行业销售总监布莱恩•哈克认为：“如果你正在考虑向价值链上游延伸，你将会逐渐涉及并接触到更多的数字化业务、更多的创新数据，你需要合适的系统来协作。”

达索系统DELMIA公司的研发副总裁凯瑞恩•高斯说：“传统上，制造业一直在考虑如何在生产线和工厂层面进行规划和行动。但目前非常重要的是，在这些规划和行动之上必须要增加学习和优化的阶段。”

“如果你不知道自己想要什么以及如何衡量，那么采用自动化或智能制造将无法帮你实现目标。”达索系统EXALEAD公司的首席执行官摩根•齐默尔曼表示，“你必须首先在分析能力上达到一个较高的水平，才能进入自动化这下一阶段。”

会议上，代表们在3D体验平台上使用了达索系统最新设计的虚拟仿真应用程序，齐默尔曼和高斯也在会上演示了人工智能系统如何被用于实时改进。齐默尔曼举了一个现实例子，说明改变一个客户的数据挖掘过程和分析结构，在十个月内将公司客户定位的精确度提高了80%。

“大多数公司都有大量信息隐藏在它们的系统上和公司里，但不知道如何使用，人工智能使我们能够进行全面的认知学习。”齐默尔曼最后总结说，“唯一重要的是数据。创造且传递价值的不是设计出什么算法，而是具有连接更多数据的能力，以及具有始终学习的能力。”