目前在世界范圍內，工業的轉型升級正成為全球經濟發展新一輪的競爭焦點。從美國的“制造業回歸”、德國的“工業4.0”到中國的“兩化深度融合”戰略，都異曲同工地表達了同樣的內容：用云計算、大數據、物聯網、人工智能等技術引領工業生產方式的變革，拉動工業經濟的創新發展，正在成為不可逆轉的潮流趨勢。美國提“制造業回歸”和德國談“工業4.0”都與其不同的產業背景直接關聯，中國的產業發展、企業現狀與這兩個市場有很大不同，我們如何來打造中國版的工業4.0？中國工業企業應該如何因地制宜、抓住機會，成為真正大數據驅動的智能工業企業？我談談IBM的觀點和建議。
智能化的三個維度
首先我們來看大數據驅動的智能工業企業有什么特征。從IBM的觀點來看，智能化的工業企業是真正實現了以需求為導向進行個性化制造、提供個性化服務的企業。智能制造企業包含了三個維度的“智能化”：產品的智能化、生產制造的智能化、企業的智能化。
產品智能化，意味著產品具有非常高的“數據”和“信息”特征，它的更高附加價值體現在軟件或服務上。以汽車為例，目前各家巨頭正在研發的“無人駕駛”汽車，便是一個計算機加4個輪子的代表產物。甚至是牛奶，因為加載了信息特征，按照用戶需求，對于運輸過程，所經歷的環境的溫度濕度、出身地、新鮮度都真正定制和控制，所以能夠賣出比普通牛奶更高的價格。越來越多的智能化硬件出現，硬件產品本身不再收費，而是通過后續的服務來收費。硬件只是提供數據和服務的承載體，透過它收集到的客戶數據和需求可以提供更個性化的服務。
流程和制造的智能化，意味著整個生產過程都是透過IT控制實現優化。在生產過程中所有元件、半成品、成品都有各自的編碼，“產品”與“機器”實現了自由溝通，在一條流水線上，因預先設置了控制程序，可以自動裝配不同的元件，所以流水線生產出來的也是個性化的不同產品。因為所有流程、所有元件都進行實時監測并實時進行數據挖掘分析，所以能夠以規模化的方式來獲得個性化和定制化的產品。在廣東，一家專門做定制家具的企業，允許客戶在網上或體驗店自己設計完全個性化的家具，數據傳送到工廠之后，不同型號、不同樣子的家具會被分解為帶有編碼的元件，透過計算機將這些元件進行分拆并組合實現板材利用最優化，然后進入流水線生產，最后組裝。同一流水線下出來的是完全基于各個用戶需求的定制化產品。
互聯網化或稱智能化的工業企業，最大的變化是產品研發制造從原來的“工廠到客戶”(B2C)轉變為“客戶到工廠”(C2B)，企業生產過程的協同從原來的內部各個部門、不同車間之間的協同，轉向了供應鏈、客戶關系、制造執行、企業資源、工業物聯網等產業鏈、社會化大協作和大協同，從原來的基于自己掌控的生產資料進行生產要素的配置轉向基于需求進行動態資源的最優配置。香港某集團旗下沒有自有工廠，卻能與7500多家供應商和委外廠商合作，為世界知名品牌和零售商生產超過80億美元的服飾和其他產品，創造出超過120億美元的市值，這家企業是靠善用數據來強化價值鏈的效率而獲得競爭力。
目前，美國因為信息技術的領先優勢，在打造大數據驅動的智能制造企業的路徑上，走的是以信息技術企業擁抱“傳統”制造的路線，凸顯“產品的智能化”維度的競爭力，比如谷歌進軍無人汽車等。德國因為傳統制造業的優勢，所以以生產制造過程智能化為切入點來往前后兩端延伸，推動其工業4.0。在中國因為互聯網應用的高速發展，很多企業在企業互聯化運作的新商業模式上獲得了突破。
抓住機會向智能化企業轉型
最近我們也看到一些中國企業在推進工業4.0方面的努力，比如大量采購機器人，推進設計研發數字化而購買3D打印機等，但這些只是一個方面。事實上這些都只是我們推進智能化制造過程中所采用的一些工具，一些表象，大數據驅動的企業強調的是“系統的系統”，是透過全程、全鏈條的數據化而獲得更智能、更高效的系統化能力。這其中“數據”是關鍵靈魂，產品因為有了“數據”的特征而擁有更高的附加值，生產制造過程因為數據化而實現制造流程最優化，從而變得更精益化、柔性化、智能化，企業因為擁有從用戶到制造全生命周期的數據而實現效益的最大化。
在這一進程中，將涌現出更多的D世代企業，即大數據分析驅動型企業，可以戰略性運用云計算、移動、社交和大數據分析工具，掌握并預測以客戶為中心的市場狀況和變化趨勢，并根據數據洞察生成最佳行動建議，數據貫穿企業研發、生產、營銷、服務等管理運作。
具體而言，我們應該如何助力推動中國的工業企業升級？中國制造企業如何可以成為大數據驅動的智能企業？選擇什么樣的路徑，如何來走？我認為中國企業有非常大的創新發展空間和機會，不必照搬也很難復制美國和德國的推進方式。
中國有著全球最豐富的制造業群體，打造大數據驅動的制造企業，從前面提及的三個維度，不同的企業有不同的歷史背景、不同的基礎，因而可以選擇不同的發展路徑、不同的切入點來形成自己獨有的優勢。
比如推動產品的智能化，打造更有數據特征的產品和服務，走向價值鏈高端，在這方面中國有很多企業走在了前面。在很多人看來，機械類、電子類的企業產品實現“數據化”、“智能化”相對順理成章，但其實不然，每一個制造企業都存在機會。
湖北一家服裝制造企業原來主要給各類品牌服裝做代工，和其他做服裝制造加工制造的企業一樣，處于價值鏈的低端，產品附加值低、利潤低。它因為常常與全球一流的服裝品牌進行版型合作，于是萌發了要進入服裝設計版型優化環節的想法。事實上很多人都不知道，版型優化是服裝制造的關鍵環節，也是薄弱環節，服裝設計概念出來到規模制造之前，需要進行版型設計裝換、放碼，需要進行布料冗余度測試等環節。“一個服裝設計師月薪是二三萬元，但一個好的版型師年薪高達300萬元。”看到這樣的薪酬對比，大家就能夠很好理解制造版型優化在服裝制造價值鏈上的地位和重要性。版型設計優化從一流國際品牌到眾多的前店后廠的小服裝加工作坊都需要，有巨大的市場需求空間，但版型設計又是一個多品種、小批量的工作，成本很高、耗時很長，要想在其中賺錢，其實并不容易。一般企業做一個版型優化需要一個星期，而這家企業只需要幾個小時就可以實現。這家企業之所以能夠快速為其他企業提供版型優化，是因為他們20多年來積累了大量的實物版型庫，現在他們正在打造亞洲最大的女裝版型數據庫，透過實物版型數字化轉換建立版型數據庫，他們就能夠快速進行版型設計裝換、放碼，布料冗余度測試等版型優化。事實上，他們就從一個傳統的服裝加工企業，變成了一個服裝加工的數據服務提供商，成為版型服務供應商。
傳統制造企業轉型升級，成為大數據驅動的智能化企業，終極目標是從產品、生產過程到企業運作全方位都實現了智能化，真正是基于以需求為導向實現個性化的生產制造。而每一類企業的行業積累、企業積累不一樣，特點不一樣，或選擇全方位推進，或選擇分步實施，“各個擊破”，條條道路都有機會通向智能化的“羅馬”。
我想談談一家水泥企業，他們選擇從水泥的生產制造過程智能化進行突圍。在很多人看來，水泥是非常傳統的制造企業，向高端化、智能化、服務化轉型時，方向應該是把水泥的標號做得更高，向全產業鏈滲透，提供更豐富的混凝土產品。但事實上，水泥企業的數據化轉型同樣可以另辟蹊徑。大家都知道水泥生產制造過程通常是伴隨著高能耗、高污染的，如果能夠使其生產工藝進一步提高，對于生產過程就能夠更好地控制；優化其能源模型，就能夠實現高效、高品質、低能耗的制造。在華北有這樣一家水泥企業，他們布局傳感設備，對關鍵生產指標進行自動采集、實時監控；利用仿真技術，研發、優化相關的生產模型、能源模型，讓整個生產過程變得更高效、更節能。這家水泥企業研發出了一套“水泥生產線全范圍數字化管控技術”，讓企業的生產效率和產品品質大大提升，能耗大幅下降。同時，他們還把這套管控技術商業化，成立了專門的軟件公司，為國內其他同類型的水泥企業提供全方位的數字化解決方案。從而，這家水泥制造企業演變成為了一個IT軟件企業，提供水泥IT服務。
愿攜手中國企業邁向工業4.0
推動企業轉型升級，成為大數據驅動的智能企業，看清了方向，找到了路徑，但如何落地事實上最大的難題是“數據化”和“價值化”。如何將物理世界與軟件世界融合，如何將從設備、人、機器、流程、生態鏈上采集的海量數據進行分析并轉化為有效的服務提供給客戶，是打造大數據驅動的智能企業的焦點難題。
前面提及的服裝制造企業，他們向版型服務提供商轉型的過程中，面臨的最大難題是如何進行版型的數據采集，如何進行版型的動態建模，如何用數據切割建成服裝工業的動態數據庫、檔案庫，如何將他們的服裝資產進行數字化并快速生成新服務。同樣也是前面提及的水泥企業，他們在構建“水泥生產線全范圍數字化管控技術”中面臨的最大挑戰，依然是如何將傳感器、生產設備自動采集，監控設備捕捉到的海量信息進行分析，尋找到最優的全生產線生產模型。要破解這些難題，它既需要IT的大數據處理能力、數學分析能力，也需要傳統制造企業的行業積累和行業能力，這是一個融合創新的過程。
最近IBM公司正在加快轉型。一方面，我們把更多的資源轉向CAMSS(云、分析、移動、社交、安全)技術領域。在我們看來，打造大數據驅動的智能企業需要靈活、高效而安全的計算基礎設施，也需要更互動化、社交化、移動化、物聯化的前后端整合，以及海量分析與處理能力。目前，IBM在這幾個維度都領先。另一方面，IBM也在改變原有的商業模式。IBM正在進行更多的開放與開源，包括開放power芯片與數據庫等。可能大家還注意到，IBM最近有一個很大的變化，就是IBM正在全球范圍內與各個行業的代表性企業建立聯合實驗室。IBM現在不僅開放和輸出技術，還在輸出工程師、數學家，并希望能夠聯合更多行業企業，以聯合創新的方式來破解在城市升級、企業升級等過程中遇到的重大難題。事實上，我們在和客戶廣泛接觸中，收到很多企業反饋，他們不僅看重IBM公司的技術實力，也看重IBM擁有的大量工程師和數學家。他們希望和這些數學家和科學家一起，研發更多的行業模型，破解各個領域大數據處理分析中的難題。
IBM希望成為加速中國企業打造大數據驅動的智能化企業，并在助力中國產業轉型升級方面有更多的貢獻，成為最佳的合作伙伴。目前，IBM在全球，在推動制造業企業成為大數據驅動的智能企業方面都有成功案例。IBM愿意將相關經驗、技術、人才以更靈活的方式融入到中國企業轉型升級的進程中，一起擁抱大數據驅動的智能化時代到來。
