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国家信息化专家咨询委员会常务副主任周宏仁撰文指出智能制造发展经历数字化起步,网络化崛起,智能化发展三个阶段。高瞻远瞩,通俗易懂,富有逻辑性,非常精彩,此文值得读三遍!
国家信息化专家咨询委员会常务副主任 周宏仁
来自:赛迪翻译,节选自环球新工业杂志
中国这几年信息化的发展已经出现很多概念和热点,从云计算到物联网,智慧城市到大数据,到现在的人工智能这一波热浪。这些热浪一定要落地下来,为制造业服务。对于中国人工智能的发展而言,最重要的问题还是要解决中国的制造业发展问题。如果制造业的智能化上不去,中国国民经济的脊梁就不够坚实。
首先需要理解,什么是智能制造?按照百科定义,智能是指获取知识和技巧一种能力。而“人工智能”现在还没有统一定义。这个概念,早在1952年就由图灵提了出来。现在,很多人把人工智能的解释,句子越来越长,讲的越来越复杂,最后大家都搞不清楚到底什么是人工智能了。
其实,人工智能简单地说,就是人赋予机器的智能。具体地说,就是通过计算机的硬件和软件,尤其是各种软件,给机器赋予了智能,让机器可以感受环境,意识到环境的变化,进一步为决策者提供建议,拓展了人的智能,甚至在事前授权的情况下自主做出决定。
如果说,智能是指获取知识和技能的一种能力的话,无可否认的是,正是这些计算机辅助系统和工业软件为制造业带来了智能。因此,智能制造,简单地说就是计算机制造,无需加上太多的修饰和太复杂的定义。
电脑比人脑更强大之处,不完全在于其强大的计算能力和存储量,关键是其中运行的软件。如果没有软件,计算机也就是一堆金属塑料。以此为基础,可以看看制造业信息化的发展,实际上也可以理解智能制造演进的三个阶段。
“四化一造”看工业信息化
制造业信息化的发展,主要是围绕着企业的业务运行而展开。首先是企业内部信息化,见图1。这包括“四化一再造”,也就是研发信息化、产品信息化、生产信息化、管理信息化以及业务流程和组织再造。其中产品信息化,主要是指带有嵌入式系统的产品,其复杂程度各不相同。理解产品信息化,对理解当下的智能制造,非常重要。
图1 企业内部信息化
与此同时企业还有一个上游供应链和下游社会关系的问题,上游包括原材料、零部件、装备和人员招聘等,下游则与销售、银行、客户关系等相关联。这些属于企业的外部信息化问题。
企业的内部业务和外部业务,构成了企业信息化最基本的内涵。企业信息化最早就是从数字化开始的。计算机刚刚发明的时候,本来是做科学计算的,很快就被用来做业务处理,提升管理效果。这是一个从下往上发展的过程,开始是做一些数据处理系统,如财务管理,包括一些统计报表处理;随后,逐渐上升到管理层,也就是开发管理信息系统(MIS),从财务管理、人事管理,到生产管理,一层层往上走;最后,上升到了决策层和开发决策信息系统(DSS)。企业信息化,一开始就是处在数字化时期。
数字化起步
然而,利用计算机来改造企业的生产装备,实际上比管理信息系统起步还要早。1952年,即商用电子计算机发明的第二年,美国就有一家公司设计了一套数控装置,开发了第一台三坐标数控铣床。尽管这个铣床体积很大,造价也很高,但是开辟了一个数字控制的新时代。1958年,美国研制出第一台加工中心。这意味着,计算机改变制造业的时代,正式拉开了帷幕。随后,随着第一个微处理芯片的发明,各种各样、数以亿计的嵌入式系统开始嵌入到各种装备、各种产品当中去。制造业开始走向以数字制造技术为核心的计算机控制时代,当时国内叫做机电一体化。“机电一体化”这个提法没有完全点到问题的本质,那就是计算机控制。
可以看到,计算机系统很早就开始赋予各种制造装备以智能。如果按照前面智能的定义的话,那么智能制造这个问题,可以说很早就被提出来了。在整个信息化对制造业的改造过程当中,是工业软件支撑了企业数字化的发展,扮演了一个非常关键的角色。
最近电视台有一个关于中国制造业的讨论会,其中,关于“中国制造业还有什么不能制造?”的问题,提了十个方面,唯独没有提到工业软件。殊不知,中国制造业体量世界第一,占世界制造业的份额20%强,但是,中国的工业软件现在90%以上依靠进口,稍微复杂一点的,都不是国产。而且,中国工业软件的市场份额,仅占世界工业软件市场份额的1.7%。一个20%的制造业大国只占1.7%的份额,足以说明中国工业的“体质”太弱。看上去,大家对于这个问题的认识,还是存在着比较大的偏差。
其实早在上世纪70年代,就可以看到数字化对传统工业的改造蓬勃发展。特别是在1974年,第五代使用微处理芯片和半导体存储器的计算机数控装置研制成功以后,从生产装备的角度来看,发展非常迅速。拿数控机床来讲,从一轴到三轴到五轴到七轴,对基于信息化的工业化产生了革命性的影响。还有各种各样的计算机辅助系统,从辅助制图CAD、到计算机辅助工程仿真CAE、到计算机辅助制造CAM等,都对制造业的现代化产生了深远的影响,完全改变了人们对现代化的工业化的认识。
后来,随着计算机技术的发展,出现了全三维数字化和数字仿真。工业数字化向高端方向发展。企业从接订单开始,一直到最后的产品交付,全流程完全依赖计算机软件的控制和支撑。
网络化崛起
上个世纪90年代初互联网开始在全球普及,企业的网络化随之也快速发展。在互联网没有普及应用之前,基本上所有的企业都是采用客户服务器(C/S)的架构,但客户服务器只能解决本地域的联网问题。互联网兴起之后,异地可以联网,企业也很快开始走向网络化。
除了应用互联网之外,企业的网络化有两个主要的方向,一个就是内部网,将企业内部各个部门和下属单位所有的信息系统全部连在一个网上,不管这些部门是在北京,还是在印度或墨西哥。这样极大地提高了企业内部业务的运行效率和有效性。当然,只是实现了信息和数据的交换,还没有做到智能化。
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另外一个是外部网。企业的外部联系,全部通过互联网进行。也就是说,把企业内部网的一部分向外部合作单位开放,求得横向打通。比方说生产汽车的,会把生产计划向上游的座椅工厂开放,后者可以进入企业内部网络,了解相关部门的生产进度,以便准确、及时供货。企业跟银行连通之后,只要座椅被汽车制造厂验收,银行就会自动打款给上游供应商。这样,就做到了外部信息系统的一体化。
互联网带来的制造和生产的网络化,正是基于内部网和外部网实现。这个可以看做是早期的“互联网+制造”的核心内涵。可以说“互联网+制造 ”实际上始于上世纪90年代。
制造业网络化带来的重大技术突破,至少表现在以下三个方面。
第一个就是关联设计系统。在虚拟设计与制造的环境下,网络可以支持成百上千个在线用户同时进行实时设计,使得一个系统或者一台装备的总体、子系统之间的三维设计结果相互关联。IBM早期大量发展计算机辅助设计的一个根本动力,就是数字化图纸可以通过网上传送,可以在全世界任何一个IBM的工厂,生产所设计的零部件。当时,新产品的设计速度加快了16倍,产品更改和更新的速度提高了数百倍。“互联网+”为制造能力的提升开辟了一个难以想象的巨大空间,对企业来讲是一个全新的竞争优势。
第二个是网络化协同平台,网络化带来的不仅仅是大家交换信息,而且可以带来工程人员的协同工作。一些大的企业,如波音公司,率先建立了自己非常强大的网络化协同平台。2000年9月以波音、洛克希德?马丁、雷神、BAE及R&R为代表的美英国防航空巨头,发起组建了大名鼎鼎的Exostar,探索国防航空行业的供应链网络协同。目前,通过Exostar进行供应链管理和协同的有六大主制造商,涵盖16000个不同规模的专业供应商。随后,欧洲国防航空行业的四巨头,空中客车、达索航空、赛峰和泰雷兹,也跟随美国竞争对手的脚步,发起设立了一个属于欧洲国防航空工业的网络化协同制造平台Boost Aero Space,于2011年正式对行业内客户提供服务。
第三个是全三维标注技术,任何一个产品只要把三维的图做出来,零部件的图纸就可以利用计算机软件和系统自然而然地分解和生成。这就使得企业得以形成单一的数据源管理。美国国防部和航空航天近几年非常重视的数字主线(Digital Thread),也正是这样一种技术的发展和延伸。
然而,不管是关联设计也好,网络化协同平台也好,全三维标注也好,背后的根本支撑,其实并不是网络,而是工业软件。这一切,都是依靠各种各样的工业软件来支撑的。今天大家讨论的中国还不能生产的工业产品,可能很重要的原因就是没有相应的工业软件支撑的制造设备。集成电路有很多难以突破的核心技术。
其中,集成电路的设计就是重要的一环。高端集成电路的设计图纸,人工是画不出来的,是靠计算机辅助设计软件画出来的。没有最先进的这种软件,就不可能设计出最先进的集成电路。如果国外只卖给我们前二代、前三代的设计软件,那么中国也就只能去设计前二代、前三代的相关产品。工业软件的重要性由此可见一斑。
智能化发展
企业智能化的发展,可以回溯到上个世纪六十年代初。通过图2的制造业智能化发展,可以看到制造业如何从数字化走到网络化,再走到智能化。
图2:制造业智能化的发展史
可以看到制造业的智能化,实际上跟数字化基本上是同步的,不过在早期,只是单机、单个装备而已。像CAE这种非常复杂的软件,需要把计算、工程知识和人类的经验,都融合在里面。因此,工业软件并不简单是软件,而是一门学问。只有学计算机软件的工程师,是设计不出先进的工业软件的。就智能化而言,从数据处理的角度来看,业务智能(Business Intelligence)也是很重要的一个分支。
过去几十年中国信息化的发展有两个不足之处。一个网络化的内向性问题,很多企业只做了内部网,几乎没有做外部网,这种情况与我们的国情有关。第二个就是业务智能的使用在中国发展非常缓慢,这可能是因为“拍脑袋做决策”已经成为习惯。
现在炒得比较多的概念就是人工智能,其中最热门的是深度学习和机器学习。这方面的发展主要是基于两个条件:超强的计算能力和充沛的大数据集。现在,一方面是计算机的运转速度很快,存储量也很大;另外就是很多重要的数据可以收集上来处理。如语音识别、图像识别,都不是今天才搞起来的。早在上世纪60年代初,中科院自动化所就开展了模式识别中的研究。但在当时,数据既算不过来,也存不过来。因此,70年代以后人工智能的动静就不大了。这几年人工智能又开始热起来,是因为数据量大了,计算机算的快了。当然,人工智能不仅仅是深度学习和机器学习,比方说人脑的模拟等,人工智能比较高级的发展阶段,还将有更大的发展。
智能化实际上是依托于计算科学,而不仅仅是计算机科学。美国国家总统信息技术委员会在2005年专门就“计算科学”的重要意义给时任总统小布什写过一个报告,其中讲到计算科学是由三个不同的元素组成的:计算机与信息科学、建模与模拟软件和计算的基础设施,这三点缺一不可。
在计算科学意义上的智能化,实际上包含四个基本的要素:模型、算法、软件和数据。研究任何一个问题,必须首先要把物理问题的数学模型构造出来;之后需要有一套模型计算的算法方法,例如各种微分方程和代数方程的求解;需要形成可以按算法重复执行计算的软件;而在计算的时候,则需要大量的数据处理和分析。
如果只是做了信息的采集、存储、处理、检索和利用,这个不是智能的系统,而只是一个简单的信息系统;即使把它们都连成网络了,仍然只是一个联网的信息系统,而不是一个智能的系统。
因此,判定一个系统是否是真正的、智能的系统,一定要从这四个方面去评估。很多地方搞智慧城市、搞智能制造,如果需要仔细推敲其真伪,最好的衡量的方法,就是利用这把具有四个维度的尺子。
声明:本文来源: 周宏仁, 由《智能制造》公号整理分享大家,仅供学习使用,不得用于商用
任泽平:解码“德国制造”的七大基因
文:恒大研究院 任泽平 华炎雪 熊柴
在全球,“德国制造”一直是高质量的代言;在全球,很少有国家能够经受住货币放水刺激金融地产泡沫的诱惑,上百年安心专注于制造;在全球,很少有国家拥有令人羡慕的如此多的单项冠军、隐形冠军,而且德国只有8000万人口。
德国制造业在全球制造业竞争力指数排名中长期位居前三;2016年德国汽车出口的国际市场份额21.8%,居世界第一位;德国是世界第一大机械设备出口国;德国是世界最大的化工产品出口国;德国在全球最早提出工业4.0战略,在新一轮工业革命中再度抢占先机。
十九大报告指出,中国经济正处于从高速增长到到高质量发展阶段。加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。
“德国制造”从最初的技术模仿到自主创新,从追求规模数量到关注质量和品质,不同于美国制造和日本制造的“规模生产”模式,德国制造塑造了一个全新的“精细化生产”模式。本文旨在研究“德国制造”高质量发展之路,解码七大成功基因,以为“中国制造”崛起镜鉴。
1德国制造享誉全球... 3
1.1德国制造业在国际市场上表现突出... 3
1.2德国优势行业:汽车、机械制造、化工医药、电子电气、新能源和环保技术... 5
1.3德国在全球首提工业4.0战略,在新一轮工业革命中抢占先机... 7
2德国制造发展之路:从劣质产品标签到为高质量代言... 8
2.1起步中的“德国制造”:被贴上劣质产品的标签... 8
2.2夺回尊严的“德国制造”:锐意变革创新,用技术和质量为自己正名... 8
2.3曲折前行的“德国制造”:两次世界大战... 8
2.4走向巅峰的“德国制造”:为高质量代言... 8
3德国制造成功的七大基因... 9
3.1执着、追求完美、严谨的民族性格造就了高质量的德国制造... 9
3.2“双轨制”教育体系培育出优秀的制造业者... 9
3.3德国制造业的发展离不开大批具有发展活力的“隐形冠军”:把一件产品做到极致 10
3.4科研创新是“德国制造”的核心发动机... 10
3.5工会组织及其他服务型组织为企业提供保护和支持服务... 11
3.6政府在政策上的大力支持给企业带来发展的信心... 11
3.7德国长期实施低通胀的货币政策、长效机制的住房制度,有效地控制通货膨胀和资产价格泡沫,始终坚定地以发展制造业作为实体经济竞争力的根本
1 德国制造享誉全球
1.1德国制造业在国际市场上表现突出
在近20年以来,德国从未像其他发达国家一样降低制造业在国家经济中的地位。剔除金融危机的影响,德国制造业占GDP比重基本保持在22%以上水平,2016年制造业增加值占GDP比重为23.6%。而同时期,美国、日本和中国总体上均出现不同程度的下滑。
德国制造业在国际市场上具有极强的竞争力,国际市场占有率保持在前四位水平。从国际上看,德国制造业国际市场占有率始终保持在世界前列,剔除金融危机的影响,德国、日本、美国制造业国际市场占有率总体上均呈现波动走低的趋势,美国、日本制造业市场占有率下降幅度较德国加大,这可能与中国制造业的市场占有率加速上升抢占了部分市场份额有关。
德国制造业在全球制造业竞争力指数排名中已进入世界前三。《全球制造业竞争力指数》是德勤有限公司全球消费与工业产品行业团队与美国竞争力委员会编制,共三份报告,分别发表于2010、2013和2016年。在发布的全球竞争力指数排名报告中,德国从2010年第八位上升到2013年第二位,2016年下降一位,位居第三,预测2020年仍会维持第三位。
德国拥有的制造业500强企业数量位居世界前列。2017年8月22日在北京举行的“全球制造商峰会”上揭晓了由全球制造商集团独家编制的2017年度(首届)《全球制造500强》排行榜,其中美国凭借133席位列第一,日本以85家公司位列第二,中国以76家位列第三、德国以26家位列第四。按资产排名情况,德国的大众汽车公司和戴姆勒股份公司分别位列第一和第九位;按收入排名情况,德国的大众汽车进入前十榜单,位列第四位。
德国拥有的世界出口市场占有率第一的商品数量保持在第二位的水平。韩国贸易协会发布了名为“通过世界出口市场占有率第一的商品看外国出口竞争力”的报告书,其中,全球出口市场占有率第一产品是指全球同一产品的出口市场中占有率中排在第一位的出口产品,此报告书主要统计各国拥有的出口市场占有率第一的商品种类。据该报告显示,德国始终以次多数量水平排在第二位,中国拥有的出口占有率第一的商品种类逐年增多。
德国商品净出口占GDP的比重接连创历史新高。德国商品净出口占GDP比总体呈现震荡上行态势,1990年德国民族统一后,净出口在GDP比重大幅上升,与出口占比的增幅保持一致。2008年金融危机爆发,使得德国制造业净出口在2009年达到了低谷,占GDP比重为5.6%,之后回升,在2015年创造了历史以来新高8.0%,2016年为7.9%,但仍是历史次高水平,德国制造业在国际上竞争力逐渐增强。
1.2德国优势行业:汽车、机械制造、化工医药、电子电气、新能源和环保技术
汽车、机械制造、化工医药和电子电气是德国制造业的四大支柱产业,在世界上达到领先水平。德国经济能持续稳定健康发展的关键在于德国坚持发展实体经济和生产性服务业,重视质量、创新,走专业化、技术型道路,占领高端产业链,保持产品竞争力。同时,德国非常重视新能源和环保技术。
德国是世界上公认的汽车制造强国,拥有着很多世界上知名的品牌。其中,整车制造企业,如大众汽车、宝马、戴姆勒·梅赛德斯;汽配企业,如罗伯特·博世、德国马勒、蒂森·克虏伯。同时,德国汽车凭借安全、舒适、节能、环保、美观、耐用的特点被世界认可。从全球汽车销量排名来看,德系车在国际市场上具有很强的竞争力,销量前十位的汽车中,德系车占三席,日系车占三席,美系车占两席,韩系车占一席;2016年德国出口的国际市场份额21.8%,居世界第一位;德国汽车工业协会的数据显示,2015年德国汽车行业国外营业额为2634.25亿欧元,同比增长11.3%,汽车及汽车零配件销售额的出口占比逐年递增,2015年汽车行业出口占总销售额比重达65%。
德国的机械设备制造业是典型的出口导向型产业,是世界第一大机械设备出口国。德国知名的机械设备制造企业有蒂森克虏伯、西马克、海德堡印刷、福伊特等。2012年全球机械设备产品出口额增长8%,达9310亿欧元。其中德国占比16.1%,居世界第一位。2013年德国机械设备出口额达1490亿欧元,约占世界机械设备出口总额的15.9%,2016年德国机械制造业出口额连续两年创造新高,达1559亿欧元,增幅为0.2%。在机械设备业32个产品领域中,德国产品有16个领域在全球市场占据第一,包括驱动技术机械、材料处理机械、农业机械等;在民用航空技术设备、阀门及管件、机床、电力消防器材和设备等5个领域世界出口第二。
德国是世界最大的化工产品出口国,是欧洲首选的化工投资地区。德国拥有为数众多的世界领先水平的化工企业,其中,巴斯夫公司是世界最大的化学企业,德固萨公司是世界最大的精细化工品生产商,汉高公司是世界第三大日用化工品生产商,德国勃林格殷格翰公司是世界顶级的植物药生产商。根据德国化学工业协会数据,2013年德国化工制药业销售额1887亿欧元,增长1.1%。其中国内销售总额750亿欧元,增长1.4%;国外销售总额1137亿欧元,增长0.8%。在科研方面,有58所大学的化工系、24所大学的应用科学系及68所非大学化工研究机构为化工制药产业提供化学研究。2012年德化工行业研发投入为960亿欧元,其中企业研发投入为780亿欧元,占当年全球化工企业研发投入的7%,排在美国、日本、中国之后列第4位。
德国拥有世界技术领先的电子电气工业。知名的德国电子电气行业龙头企业有西门子、英飞凌、库卡等。德国电子电气行业总会年度报告显示,2013年该行业销售额达1666亿欧元,占德国工业产值的10%;从业人数83.89万人,其中工程师超过21%。2013年,德国电子电气工业用于研发的投入为147亿欧元,创新投入为168亿欧元,获得专利14000项。据德国电子电气行业总会数据,2016年德国电子电气工业出口额连续三年创新高,为1821亿欧元,增幅高达4.4%。德国电子元件主要产品包括:半导体(集成电路、高保真分立元件)、电阻器、电容器、缩合器、感应器、无源及混合微电路、电子机械元件(连接器、开关)和印刷/混合电路板等。德国电子元件业的发展在很大程度上依赖于德国汽车业的发展。未来德国电子元件市场的发展主要依赖汽车业的发展及工业电子领域的发展。
德国在可再生能源发电的开发利用方面居世界领先水平。德国政府在2000年3月发布的《可再生能源法》被视为世界上关于可再生能源最先进的立法。2017年德国可再生能源发电量达216.6万亿瓦时,约占德国总发电量的33.1%,发电量和占比均创历史新高。德国为保持和拓展该领域的强势地位,德国研发投入巨大,德国政府在2013年前斥资120亿欧元用于支持技术革新,其中大部分资金用在可再生能源开发、可再生原材料生产和能效提高方面。
1.3德国在全球首提工业4.0战略,在新一轮工业革命中抢占先机
当下,世界工业发展进入了以大数据、移动互联网、物联网技术联合的新阶段,即第四次工业革命。各国为在新一轮工业革命中占领先机,出台了符合自己国家特色的工业发展政策,如德国的“德国工业4.0”、美国的“工业互联网”、日本的“日本价值链计划”、法国的“新工业法国”、中国的“中国制造2025”。德国是世界上最早提出工业4.0概念的国家,为德国在未来世界工业技术上取得领先地位。
德国“工业4.0”研究项目由德国联邦教研部与联邦经济技术部联手资助,在德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子公司等德国学术界和产业界的建议和推动下形成,于2013年4月发布《保障德国制造业的未来:关于实施工业4.0战略的建议》的报告。德国将工业4.0项目正式列入到《高技术战略2020》十大未来项目之中,德国联邦政府投入达2亿欧元。
“工业4.0战略”核心在于利用信息物理系统(CPS)。CPS是一个结合计算领域以及传感器和致动器装置的整合控制系统,将生产中的供应,制造,销售信息数据化、智慧化,最后达到快速,有效,个人化的产品供应。例如,基于CPS的自组织网络可以将资源进行合理配置,根据工业过程的不同方面,如质量、时间和价格等,将原料与供应链进行实时的动态调整,解决生产、使用过程中产品短缺或过剩的问题。
工业4.0的实施将使得德国制造业在多方面受益。该项目主要分为四大主题,一是“智能工厂”,重点研究智能化生产系统及过程,以及网络化分布式生产设施的实现;现代工厂信息化发展的新阶段,是在数字化工厂的基础上,利用物联网技术和设备监控技术加强信息管理和服务,清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上的人工干预、及时采集生产线数据,合理的生产计划安排,加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体,构建一个高效节能、绿色环保、环境舒适的人性化工厂。二是“智能生产”,主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等;对整个生产流程进行监控,数据采集、分析,形成高度灵活、个性化、网络化的产业链。生产流程智能化是实现工业4.0的关键。三是“智能物流”,即通过互联网和物联网,整合物流资源,发挥现有物流资源供应方的效率,而需求方则能通过快速获得服务匹配,得到物流支持。归根结底,工业4.0就是一个通过人、设备、产品的实时联通与有效沟通,最终实现生产者和消费者直连状态。四是“智能服务”,是应用多方面信息技术,以客户需求为目的跨平台、多元化的集成服务。智能产品配合状态感知控制,运用大数据分析,将改变产品的现有销售和使用模式,增加了在线租用、自动配送和返还、优化保养和设备自动预警、自动维修等智能服务新模式。
2 德国制造发展之路:从劣质产品标签到为高质量代言
近150年间,德国制造业经历了由弱到强、由低质量到高质量的蜕变过程,其大致可分为四个阶段,起步中的“德国制造”、夺回尊严的“德国制造”、曲折前行的“德国制造”和繁荣发展的“德国制造”。
2.1起步中的“德国制造”:被贴上劣质产品的标签
德国统一之初,德国大多数人口仍从事于农业,以人口稠密和重工业基地著称的“莱茵河”流域首先发展起了钢铁、煤炭和机器制造业,当时的制造业存在着工人数量少、技术水平低、工厂规模小等问题。德国统一后,德国制造业为挤入世界市场,仿制英国制造的机器产品,制造出了大批质量低下的机床设备,引起了英国厂商的不满。因此在1887年,英国国会通过《商品法》,勒令德国所有进入英国和其殖民地的产品一律打上“德国制造”的印章,以此将“德国制造”的劣质产品与英国制造的优质产品区别开来。“德国制造”在当时被贴上质量差和精度低的标签。
2.2夺回尊严的“德国制造”:锐意变革创新,用技术和质量为自己正名
为摆脱耻辱的标签,德国开始重视工人技术和科研水平,这也为德国制造高质量发展奠定基础。1884年贸易部接管成人学校,扩大对职业教育支出,增加培训学校数量。1897年德国建立现代型手工业协会,将职业培训系统化,建立统一的培训标准、合法的学徒合同以及职业资格考核制度。到1907年,仅20年的时间,德国创造了大批的技术工人,已经在技术密集型制造领域的生产率领先于英国。与此同时,德国一些企业加大在化学和医药领域的研发,并在国际上获得了垄断地位。到1914年,德国完成了工业化任务,在新兴电子、化工、机械制造领域站稳脚跟,同时也成为那个时代先进制造业的成功典型。
2.3曲折前行的“德国制造”:两次世界大战
1914-1945年,两次世界大战期间,德国经历了曲折发展阶段。一战失败导致德国在海外的资产和市场直接被竞争对手接管,在凡尔赛和约中,德国的国际专利被当做战争赔偿条件,德国早先的优势技术彻底丧失。1920年,德国企业家希望重新打入国际市场,但在当时,美国占据着大规模生产的成本优势,德国想打入国际市场必须找准定位,最终德国企业界取得共识,充分利用德国技术工人的技术优势,实现精细化生产理念。1926年德国成立了“国家标准化协会国际联合会”,是目前“国际标准化组织”的前身,国际标准的A3,A4纸张型号就源于德国的工业标准。但好景不长,美国的“大萧条”,使德国经济也深陷其中。随后在纳粹统治时期,“德国制造”通过基建和军工生产拉动经济,强迫中小企业并入大企业。
2.4走向巅峰的“德国制造”:为高质量代言
在美国的支持下,西德走“和平工业化”道路,纳粹时期的大型工业体被拆解,转向民用工业发展。在面对美国、日本厂商在标准化和大批量生产等方面的激烈竞争,西德该走另一条道路:沿用精细化生产理念,采取特色规模生产和小批量定制模式相结合的竞争策略。在规模生产方面,“德国制造”则突出其在技术、产能、品质、安全和舒适性能方面的特色,如德国汽车制造。在小批量定制方面,依赖其灵活的产品设计传统,针对于工艺技巧密集型产品的制造。这使得西德制造业在车辆制造、电气和电子工业、化学塑料品等领域重新回到世界领先位置。东德制造业主要以重工业为主,在机床制造业方面,拥有设计数控机床、加工中心、加工单元,以及包括从设计直至确保用户生产能力的长期经验。通过企业、科学家、机床制造研究中心、众多协作伙伴与用户共同协作,东德制造出许多大小各异、自动化和连锁程度不同的柔性加工系统,同时缝纫机、光学和精密仪器、钢铁生产等领域占有一席之地。1990年,德国实现民族统一,两个“德国制造”模式进行了调整和融合,逐步走出了一条具有德国特色、以制造业为主的经济发展之路。2008年金融危机发生以来,不被世人看好的制造业却成为德国经济逆势复苏和率先走出衰退的主导产业。“德国制造”再次向世界证明了它的实力。
3德国制造成功的七大基因
解码德国制造,我们发现有七大基因。
3.1执着、追求完美、严谨的民族性格造就了高质量的德国制造
在摆脱“质量次、精度低”形象的20年间,德国人改革创新,锐意进取,通过对传统产业的技术改造和对产品质量的严格把关,大力发展钢铁、化工、机械、电气等制造业和实体经济,因此也形成了,他们的认真、严谨的做事风格。这种风格表现在高度重视产品的生产质量。长期以来实行严谨的工业标准和质量认证体系,德国标准化学会所制定的标准涉及建筑、采矿、冶金、化工、电工、安全技术、环境保护、卫生、消防、运输和家政等几乎所有领域,每年发布上千条行业标准,其中绝大多数被欧洲及世界各国采用。正因如此,德国汽车的安全性和耐用性也大大高于日本、韩国。同时,德国企业发展的一般产品都是具有世界领先水平、高难度,别国一时无法制造出来。这是德国制造的产品在国际市场上能够占据高端市场的领先地位的原因之一。
3.2“双轨制”教育体系培育出优秀的制造业者
德国高质量的技术工人是帮助德国制造业摆脱“抄袭者”标签的关键因素。如今德国的职业教育已发展成为涵盖各个专业,包括超过三百多个职业岗位的教育体系。“双轨制”的教育体系是指从中学开始,学校会根据学生兴趣和能力因材施教,分为文理中学、实科中学和职业预校,文理中学的学生向高校发展,实科中学和职业预校的学生向专业技术和职业化方向发展,同时,为了保证学生不因过早分流而失去选择的机会,德国允许在各种职业教育与高等教育之间进行转换。
德国职业教育已经建立起完善的体系制度,强调理论与实践的结合。一是以产业为导向,在职业资格标准的确定以及课程开发上,德国建立了由最富有代表性的企业参加的全国性的“职业资格早期检测监测系统”,由他们收集数据并提供标准制定建议。德国经济部还每年颁布一次“国家承认的职业培训”的名称和数量,并且会随着产业的变化对从业者的资格不断提出新的要求,使得教育与不断发展的产业需求在专业技能上得到了匹配。二是校企合作,学生从中学毕业到进入职业学校之前,首先要与一家企业签订职业培训合同,然后有工厂与学校签约,学生既是企业的学徒也是职业学校的学生,培养经费由企业和学校共同承担,课程设计上,学生在工厂进行培训,在学校进行理论知识学习,而理论知识的学习内容由企业和学校共同制定。三是重视学生实践能力的培养,时间分配上,学生三分之二的时间在工厂进行培训,三分之一时间用来学习理论知识;在教师选择上十分严格,企业培训指导员必须是经验丰富的高级技工。
3.3德国制造业的发展离不开大批具有发展活力的“隐形冠军”:把一件产品做到极致
德国在制造业的发展始终坚持精细化分工,在世界细分市场占据绝大份额的拥有高精技术但知名度很低的中小企业,即“隐形冠军”。赫尔曼·西蒙经过25年的研究并搜集了全球近3000家“隐形冠军”公司的数据,数据显示,德国是拥有隐形冠军数量最多的国家,而且,每百万居民拥有“隐形冠军”的数量远超其他国家,位列全球第一。
这些企业一般只生产单一且相对专业化的产品,在制造业中的某一个细分领域深度耕耘,并且这些小企业一般都是极具历史的家族企业,工艺和技术精湛,很难被其他国家模仿,因而长期在细分市场保持全球领导的地位。例如,缝制设备行业,虽然低档缝纫机制造早在半个世纪前就已经转移到亚洲,但德国依然保留着高端缝制设备的制造,绝大多数中国企业只能制造出4000-4500转水平的设备,只有德国的高档机才能达到5000转的水平。德国30%以上的出口商品,在国际市场上都是没有竞争对手的独家产品。
3.4科研创新是“德国制造”的核心发动机
德国发达的科技水平表现在发明创造、技术创新、知识转化三个方面。德国出现了许多耳熟能详的发明家,以汽车制造业举例,世界第一辆汽车由卡尔·本茨发明,四冲程煤气内燃机由德国工程师奥托创造,汽油机由戴姆勒创造,柴油机由狄赛尔创造,汽车制造业的诞生离不开这四位德国的发明家。2011年,德国申请的专利共58997件,实用型专利为15486件,外观设计专利52585件。同时,德国采用了创新集群政策,注重发挥多元主体的作用,将政府、企业界、科技界以及其他社会力量全部纳入创新网络,通过紧密合作和信息共享实现创新知识的产品转化。
同时德国非常重视研发投入,德国制造业的研发投入占GDP比重已经超越美国,位列世界第二。分产业来看,以2013年为例,汽车行业投入182.7亿欧元,投入数额最大,机械制造业投入62亿欧元,电子电器行业投入147亿元。
3.5工会组织及其他服务型组织为企业提供保护和支持服务
德国前总理施密特曾高度评价德国工会:没有工会富有责任感的、以全体人民福利为目标的态度,我们国家今天就不可能这么好的屹立在世界上。德国工会组织是一个服务性组织,协会通过广泛的出版物、经验交流活动和培训项目为其会员提供支持服务。以德国工商会为例,德国工商会在地方以及全国代表公司的利益,他们是中小企业组织的基础,同时代表中小企业的利益。法律规定,每家企业都必须成为地区商会的会员。这些商会在“双轨制职业培训系统”中扮演着至关重要的角色,这个培训系统是德国工业一个无可争议的重要优势。该培训系统可以为几乎所有的企业活动提供各种培训课程,比如创建企业、会计、营销等,他们甚至还为小企业探寻数字化带来的机会提供咨询。
3.6政府在政策上的大力支持给企业带来发展的信心
德国制造业的发展离不开政府的大力支持,政府在推进制造业发展上主要有以下几方面的举措。一是致力于建设完善科技公共服务体系,德国的技术转移中心是一个综合性科技服务公共平台,其在每一个州均设立了合作伙伴,无偿的为企业提供综合咨询类服务,例如,技术咨询、专利保护、交易项目的受理与评估等。二是积极支持创新发展,德国采用了创新集群政策,注重发挥多元主体的作用,将政府、企业界、科技界以及其他社会力量全部纳入创新网络,通过紧密合作和信息共享实现创新知识的产品转化。三是重视教育体制对产业发展的支撑作用,德国公立学校实行学费全免政策,颁布《职业技术培训法》,规定企业有义务向青年员工提供职业培训和青年员工必须参与技术培训。
3.7德国长期实施低通胀的货币政策、长效机制的住房制度,有效地控制通货膨胀和资产价格泡沫,始终坚定地以发展制造业作为实体经济竞争力的根本
德国政府始终把房地产业看作是属于国家社会福利体系的一个重要组成部门,没有过多地强调其“支柱产业”的地位。政府所重视的支柱产业是高附加值和技术密集型的汽车、电子、机械制造和化工等产业。
纵观全球,很少有国家可以保持房价长期稳定,但德国却“独善其身”。从1977年至今,德国人均收入增长约3倍,但同期名义住房价格仅上涨约60%,房价收入比较低,这提高了民众的幸福度,也成就了“德国制造”。
德国房价长期稳定、在全球独善其身主要是因为:德国实行以居住为导向的住房制度设计,并以法律形式保障;充足稳定的住房供给,规范发达的租赁市场,住房拥有率低、租房比例高;合理稳定的住房投资回报率,严厉遏制投机性需求和开发商暴利行为;德国的城市体系是多核心且均衡发展;货币政策首要目标是控通胀,物价长期平稳;实行长期稳定的房贷政策。(详见《房地产周期》,人民出版社,任泽平、夏磊、熊柴等著)。
本文源自泽平宏观
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPS OS
“人工智能赛博物理操作系统”(新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:
重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?
重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?
重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?
AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:
精细:这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。
高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。
边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:
创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率;
人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议:
超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;
迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新
评估未来的知识和技能类型;
制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;
重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临
较高失业风险的人群;
开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。
子曰:“君子和而不同,小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。
如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!
新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。
产业智能官 AI-CPS
用“人工智能赛博物理操作系统”(新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能),在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
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新技术:“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”;新产业:“智能制造”、“智能金融”、“智能零售”、“智能驾驶”、“智能城市”;新模式:“财富空间”、“工业互联网”、“数据科学家”、“赛博物理系统CPS”、“供应链金融”。
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