图 1
我国制造型企业开展网络化协同、服务型制造和个性化定制
的比例
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网络化协同
35.3%
服务型制造
25.3%
个性化定制
8.1%
谈话要点
智能制造要从业务价值角度出发
智能制造可以通过业务驱动、技术支撑和组
织保障三轮驱动，实现转型。
智慧工厂需要实现全链路价值优化
企业需要形成以生产为核心的横向价值链协
同，以及纵向各层级的智能化。
转型路径应目标导向、循序渐进
企业智能制造转型，要以绩效为导向、由最
高管理层自上而下、长期有序推进，切忌为
了智能化而智能化。
柔性生产，迫在眉睫
生产线上，工厂调度正在紧锣密鼓地安排订单。突然，他
发现，即将安排生产的某个订单中，有一部分供应商没有
到料。他急得满头大汗，火急火燎地临时更换另一个产品
进行生产，但由于两个产品的工艺路线不同，一个不小心，
结果出错了，造成了极大的成本浪费。
车间里，机器正在轰隆轰隆地运转，一个批次的产品生产
完毕，陆续被传送带送到质检员处检验。可是，由于生产
设备老化，生产过程不稳定，导致产品质量出现大幅波动。
这个批次都生产完了，到了最后的质检环节才发现问题，
导致大量产品报废。
以上场景，在我国的制造企业时有出现，反映出企业在计划、
采购、生产等多环节上的问题。当前，我国制造型企业开
展网络化协同、服务型制造和个性化定制的比例不高（见
图 1），未来还有很大的发展空间。那么，制造企业应当
如何有效实现长效发展？本文将结合消费品行业，阐述基
于工业大数据的智能制造升级之路。
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消费品行业已经初步从满足基本消费需求转变为功能需求
更细腻、体验诉求更突出的消费侧驱动模式。消费者的需
求更加细腻多样，监管更加严格和全方位。小而美、迭代
快的新品类、新品牌的加速涌现，对精细化管理的需求日
益凸显。
市场需求往价值链后端推导，设计 - 研发 - 计划 - 采购 -
生产 - 仓储 - 物流等环节的难点和痛点也显现出来：
– 竞争对手刚推出的新款饮料大受欢迎，生产商能否快速
研发出新配方和口味，满足消费者的需求？
– 产品越来越多，如何安排生产计划是最为经济的？整体
计划安排是否足够灵活？
– 产品多，辅料也越来越多，采购、生产、仓储、物流等
调度如何有效衔接？
– 生产换线、排程、工艺和设备控制，如何做到有条不紊？
一言以蔽之，产品的多样化需求提升了制造体系的复杂性，
更要求企业思考，如何在保证效率和成本的前提下，加强
多品种、小批量的柔性生产能力？
