智能制造生态系统耦合关系研究——互联网与大数据视角

王 晟

（西安邮电大学 经济与管理学院，西安 710061）

伴随着信息技术的发展，由信息化和工业化融合所带动的新一轮工业革命，正在迅速推动着智能制造的进程。因此，世界主要发达国家相继制定相关战略促进智能制造发展，其中以美国的工业互联网和德国的“工业4.0”最具代表性。我国作为传统制造业大国，在2015年政府工作报告中提出了“中国制造2025”计划。根据规划，坚持持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展，通过“三步走”实现制造强国的战略目标，“智能制造”被定位为中国制造的主攻方向。2016年12月8日，工业和信息化部正式发布《智能制造发展规划（2016—2020年）》，旨在全面推进制造业智能化转型，培育经济发展新动能。如今，制造业正在由“以供给为导向”转变为“以需求为导向”，我国能够依托庞大的互联网和大数据资源，通过影响供需，在智能制造生态系统内部形成耦合作用关系，对智能制造形成有效推动力。

一、文献综述

纵观智能制造系统相关研究，更多的是集中在智能制造的产业政策、策略研究和技术实现等方面，而关于如何通过互联网、大数据等外部动因直接作用于智能制造生态系统，从而促进其发展的研究较少。一方面，互联网和大数据使生产活动以“用户为导向”进行。王钦和张认为，智能制造系统是以互联工厂为基础的全流程生态圈，制造企业应当以用户数据为切入点进行价值创造。Sawhney等提出，互联网为智能制造系统提供了新的媒介，使制造企业将用户需求以数据形式融合到产品中。Adner等认为，互联网大环境下企业战略是多变的，需要打破传统企业战略的边界，将消费者的价值融入到企业的战略管理中，构建用户资源观。肖静华等认为，企业应依托互联网，加强与消费者的联系，构建协同演化体系，使外部环境与动态能力关系从单向因果拓展为双向因果关系。

二、智能制造创新系统耦合动因分析

智能制造创新系统耦合动因，可分为直接动因和间接动因。直接动因来源于智能制造系统内部，是企业内部的技术、组织结构变化等因素对智能制造系统的直接影响，主要体现在智能制造产业链等方面，能够从企业组织、智能制造技术、业务流程等方面来反映。直接动因主要体现了企业为满足消费者而产生的需求。间接动因是智能制造企业外部环境对智能制造创新系统发展所起的作用，主要体现在经济、社会、文化等方面。由于外部条件发生变化，直接影响到企业参与市场竞争的状态，技术进步产生推动作用，构建动力链条模型，将外因和内因分为直接驱动力和间接驱动力。

智能制造创新系统耦合动因模型图

1.供需变化。随着互联网和大数据的的发展，消费者的需求能够迅速被企业捕捉，行为数据形成的数据资产甚至会被交易，这些信息第一时间会传递到企业，制造业会从“以供给为导向”转变为“以需求为导向”。在需求侧，消费者偏好趋于多元化，制造业传统商业模式和制造企业的组织架构难以为继，企业需要以用户为导向、以需求为核心重建组织形式，改变传统供给为主导的经营策略，这进一步推动了产品、设备、生产线、供应链的全方位进步。企业内部的组织方式，需要效率优先，从而向网络化、扁平化、平台化发展。制造过程中，消费者直接参与到生产过程，这直接导致产业链结构重塑，产品研发周期大大缩短，企业能够在复杂的市场形势下保持稳定。另一方面，消费者和企业需求量的提升，形成正反馈，具有很强的外部性，反方向推动了互联网和大数据的技术供给。在供给侧，互联网和大数据技术的发展，为企业提供了大量的智能制造解决方案，企业运用互联网和大数据技术，在智能化转型中，形成路径依赖，使制造企业锁定在需求为导向的制造模式。因此，制造业在需求和供给两方面的共同作用下，以互联网和大数据为核心驱动智能制造的发展，在宏观层面上实现“中国制造2025”的目标。但供需之间的关系不是绝对的，在复杂的市场形式和技术变革下，供需关系随时打破并重建，供给和需求之间相互影响。当企业对大数据和互联网技术需求被技术供给满足后，企业智能制造的过程中又会产生新的需求，促使企业去吸纳新的技术。制造企业和制造业的革新在技术供给和需求的“非均衡—均衡—非均衡”演进过程中不断变化的，企业产品、设备、生产线、供应链的变革，最后成为了智能制造的直接驱动力。

2.市场竞争和信息技术进步。市场竞争和制造企业的生存压力迫使企业不断进行技术研发，这推动了信息技术的进步。在制造企业纷纷智能化转型的大环境下，制造企业必须密切关注行业、政策、市场和竞争对手的变化，争取在互联网和大数据技术运用以及经营策略上拥有先发优势，在微观层面的制造和宏观层面的战略上，走在行业前列。制造企业之间在良性的竞争活动中，促使供应链上下游企业以及制造业本身，去适应新的变化，调整行业标准，改变传统的商业模式，这为制造业注入了新的活力，成为智能制造发展的新的动力来源。传统制造型企业不断面对新的问题，对市场上的新的信息技术供给提出了新的需求，互联网和大数据技术进步以及用户数量的扩大是技术供给的前提，它保证了技术的供给不是“花架子”，而是能够切实满足企业的需求，而这又是智能制造的另一个动力来源。

3.大数据和互联网驱动智能制造，实际上是制造企业对大数据和互联网技术进行辨识、采纳、适应、接受直至融合的整个过程。对互联网和大数据技术的应用是从“辨识”企业需求和解决方案开始的，进而对方案进行评价选择并做出“采纳”决策，然后在制造企业中实施移动智能制造解决方案，使制造企业和信息技术相互“适应”，员工通过学习和使用，“接收”互联网和大数据相关技术，相关技术在制造企业中不断推广和扩散，最后成为制造企业的常规活动。并进行集成和改进，支持更高层次的管理活动，至此，互联网和大数据技术与制造企业实现“融合”。这五个阶段不断推进，不断循环，促进企业有效地吸收和应用新技术，从而促使传统制造业向智能制造发展。

三、智能制造生态系统发展的对策建议

1.放松行业进入管制，为智能制造对移动互联网的应用创造外部条件。放松政府管制，对企业逐步试行“负面清单管理”，建立一站式企业服务大厅，精简优化政府的管理内容和管理流程。利用市场配置资源，支持满足条件的企业通过并购、渠道整合等方式推动智能制造发展。帮助低端企业进入全球产业链，推动国际行业巨头和我国劣势企业的兼并重组；提高企业创新能力，在国际市场打造良好的品牌形象。打破产业链局限性，使我国的制造产业从单一加工环节逐步向上下游寻求突破。积极进行对外投资合作，利用外国企业先进的技术和经验优化产业结构。

2.制定移动互联网和智能制造标准，为我国智能制造企业创造国际优势。制定互联网和大数据应用标准统一的技术标准能够避免制造企业在跨平台、跨产业生产时的不兼容问题，极大程度地提高了生产效率。因此，建立我国移动互联网以及制造业标准化体系有着重要的意义。应建立智能制造的标准化体系，参考德国标准和美国标准，对我国重点领域现存标准分析总结，充分考虑我国智能制造基础差、行业发展不平衡的现状，制定智能制造标准，遵从“共性先行，急用先行”的原则，分领域分行业依次实施标准，实现基础共性标准和关键技术标准的全覆盖。

3.改善企业融资环境，为智能制造对移动互联网的应用提供资金保障。互联网和大数据在智能制造的应用，需要完善的金融体系来支撑。因此，要加快构建多层次金融服务体系和发展面向产业融合的专业化资本要素市场。积极发展有利于促进产业融合的资本和要素市场，大力推动有条件的企业上市融资，发挥政府资金对民间资本的引导作用。积极培育面向产业融合的资本和要素市场，提升为相关企业进行权属交易的融资服务能力，促进移动互联网对制造业智能制造的改造。积极发挥资本市场和互联网金融等金融形态和金融产品在智能制造对移动互联网的应用中的重要作用。

参考文献：

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