作者：于琪
出版社：电子工业出版社
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落地生根——让智能制造回归价值试读：
推荐语
本书接地气、有格局，针对企业转型升级面临的困惑和痛点，以及智能制造这个热门话题，以实现价值这个本质的视角对“智能制造”是什么、为什么、做什么、谁去做、怎么做，用深入浅出的语言，拨云见日，直击本质，解惑答疑。尤其是本书分享了作者自己多年做智能制造调研、诊断、提供方案的一些专家工具和思路，对企业从事智能制造的人员，尤其是高层管理者，包括总经理、董事长对本企业智能制造推进之路有更清醒的认识，对智能制造在企业落地操作层面有更明确的认知，为智能制造落地生根，赋能中国制造，让中国制造赢得世界的尊重提供了实操性很强的思想、方法、工具、方案。——澳柯玛控股集团总经理 张兴起
于琪是具有智能工厂丰富诊断、规划、落地和优化全方面服务能力的专家。所以，他的这篇著作《落地生根：让智能制造回归价值》值得制造业高管和智能制造从业者借鉴。企业数字化转型成功率不超过30%，我认为最主要的原因是客户和服务商都没有思考好智能制造转型的价值定位。本书从20个维度，通过5级评估法帮助企业构建“自画像”和体检报告，并给企业提供了智能制造转型所有可能的应用工具优缺点的介绍。我作为一名20年世界五百强制造业从业者，最近3-5年转型创业，从事智能制造服务商，通读全书，受益匪浅。本书实操性强，强烈推荐。——精益云产品经理，迅驰智能创始人，苏州精益教练学院院长 余凤华
作为一家纯法资在华电子代工企业，欧朗电子同样面临着用工贵、用工难、竞争日趋激烈的挑战。选择智能制造来替代某些人工、提高综合效率，已经从之前高大上的概念，变成了企业提升竞争力，乃至长期生存的战略选择。于琪先生将他多年在“IT+OT”领域工作中积累的宝贵实战经验，以及所思所想凝结成本书，我有幸先睹为快，感觉干货满满。不仅有理论的分析和支持，更有实实在在的工具包提供给实施者，对于关心和想要实施智能制造的企业来说，是一本难得的接地气的好书。——欧朗电子科技有限公司CEO 沈春晖
对于制造企业而言，智能制造究竟如何施行，不同的企业，思路和方法各有差异。本书作者立足于长期的实践，以制造企业，尤其是中小企业的痛点为抓手，围绕企业实际运行，深入浅出地从理论的高度和实践的深度上为推进智能制造提供了新的视角和路径，值得大家深入研读。——江苏辉能电气有限公司董事长 江长生
推荐序
不久前，一位朋友跟我分享了高效沟通的THINK原则：T-Truth基于事实，H-Helpful提供助益，I-Inspiring鼓舞人心，N-Necessary有所必要，K-Kindness亲切友善。深以为然。很开心听闻于琪又出新书，更有幸能成为本书的第一批读者。细细读来，恰好是THINK原则的完美诠释。
实业难，制造业这个实业更是难上加难。企业家们希冀借助智能制造的翅膀帮助制造业实现升级转型，但问题盘根错节，概念层出不穷，经费捉襟见肘，从何入手，如何着手，借谁之手？
本书就是作者针对企业家们这些共性问题的一次全方位答疑解惑。作者在智能制造领域有数十年的一线实践经验，文中列举的问题、场景、范例，无一不是制造型企业的真实写照。
作者不但通过冷静观察和深入思考为读者抽丝剥茧，层层剖析，对智能制造进行了系统的解析，更提供了思路、步骤、工具模板、表格、矩阵等，都是作者多年实践的总结，也是帮助企业家们拨云见日，进行自我诊断评估、规划的切实有效的借鉴。
都说文如其人。本书没有生僻晦涩的名词、没有高深玄妙的概念，更没有宏大绚烂的夸辞。文字朴实、诚恳、生动，如同与老友饮茶，可以推心置腹，可以沉静深思，可以会心微笑。
罗马非一日建成，智能制造也不可能一蹴而就。希望有更多的朋友读到此书，借助这杯茶的温度和余味回甘，实现智能制造在企业的落地生根，开启真正的价值实现之旅。——西门子中国研究院研发部总经理 李明
自序
制造业生产有形的实物，是一个“实在”的行业。在过去三十年里，中国的制造业通过利用外资，与外商在合作中学习成长、在竞争中提高，产业规模、水平和竞争力不断获得提升和增强。模仿和学习的快车道已经用了这么多年，现在，中国的制造业水平在一些细分领域或者在某些领先企业中已经比肩发达国家的水平，甚至成为某些制造业领域的隐形冠军。但模仿和学习的快车道已经不能继续支撑中国制造业继续快速进步，需要新的增长引擎。这个引擎就是深度拥抱IT技术，发展智能制造，用智能改造制造业，促使制造业再次发生变革。
近三十年来，发展最快的当属IT行业，硬件性能越来越好，并且价格走低，软件功能越来越多。因此，这也是工业领域拥抱IT技术形成现在的智能制造的基础。而事实上，绝大部分领域缺乏创新、换代缓慢，于是，“实在”的部分拿不出手，就纷纷开始炒概念，毕竟造词比造物容易。计算领域算法创新不足，就从架构及名词创新方面狠下功夫，多年前的“分布式计算”现在经过调整以“边缘计算”的形式出现，对应“云计算”的还有“雾计算”。我曾跟同事开玩笑说：“很快会出现霾计算、尘计算”。如果学究式地区分这些名词，可能有一些细分差别，但脱离了用户场景和能够解决的用户问题，脱离了价值，只谈名词称呼，那真的是在“耍流氓”。
智能制造领域也一样，制造工厂的企业主被太多名词包围，甚至被淹没。“工业4.0”“工业互联网”“智能制造”“数字化”，等等；每一个词都有丰富的内涵和外延，每一个词都强调“全价值链”“全景”“端到端”，好像什么都可以囊括。我几个月前在制造业的朋友圈里，甚至看到有国内服务商已经提出“工业互联网2.0”的概念了，大家讲“PaaS”“平台”还没有多长时间呢。几个月前，我们又有了“中台”这个词。业内朋友问我下一个名词会是什么，我开玩笑说：“中台过时了，还会有前台和后台，再不行还有上台和下台。”
针对制造业这么实在的大类行业，还是要回到说实在话、办实在事的轨道上来。“回归价值、价值回归”就是本书的核心主线，通过先提问题，后逐渐解析问题的方式，让制造业的企业高管和制造业服务提供商对当下应该做的事有一个更清晰的认识，获得一些可借鉴的工具。而这两类人也正是本书的目标读者。
我最初较为深入地接触制造业是在2006年，在青岛一个制造钢构件的公司进行了1个多月暑期实习调研。后来因工作原因先后去了南京的3家电力行业的公司，全面地接触了PCBA、钣金、组装、机加工等制造工艺。进入西门子之后，内部岗位换了3次，工作地点也换了3个不同的城市，从南京到苏州，再到青岛，因此，较为全面地接触了江苏和山东两省的制造业。这两个省的制造业基本能够作为中国制造业的代表——江苏的电子、机械及器材制造，山东的家电、化工及重型器械，都是在国内占比大、集中度高、传承较久的省份；江苏多外企、私企、苏南模式的小城镇企业，而山东多央企、国企、混改后的公私合营企业。基于对这两个省制造业的调研和总结而概括出来的内容，相信对中国的制造业发展还是有一些可借鉴之处的。而且本书中的绝大部分问题来源于我在制造业走访、诊断、做方案时遇到的客户疑惑，以及为同事、同行解答或与其交流的问题。2019年于青岛
第1章 制造企业之困惑
世界上有一部分人被尊称为实业家，有一部分人被尊称为企业家，如果给这两者做个合并——“实业企业家”，他们应该就是指从事制造业的企业主们。这些人在社会上之所以获得这一尊称，除了制造业生产的产品为大家的衣食住行提供了硬核的解决方法之外，制造业也做出了提供就业岗位、纳税等社会贡献，当然还因为他们的不容易：忙碌的生活节奏，巨大的精神压力，还要应付各种人际关系。
但即使如此，也不能保证他们的企业能够脱颖而出，甚至仅仅是保证企业能够存活下来。人追求差异化带来了产品需求的多样化，从而倒逼生产制造柔性化需求；而智能制造作为解决方法，又是生产制造柔性化、生产制造快速交付、生产制造成本和库存压降等因素倒逼出来的。这个从需求侧倒逼出来的智能制造课题最终要落实在制造企业身上来实现，这又要靠企业的老板和管理者们接下这个任务。
身处繁忙的工作和压力之中，很多企业管理者们很难有精力专门研究课题。这个课题就是IT技术在制造业中的跨界衔接课题，比之前的知识维度有一个较大的跃进；服务商天花乱坠的说辞和概念泛化，许多企业管理者很难深入了解……。
本章针对制造企业面临的困惑进行剖析，直击制造业企业主们的迷茫和担心；并对这些困惑、迷茫、担心给出初步的参考建议，在后续章节中，会更深入地详解智能制造如何落地操作。
1.1 企业之困——升级转型迫在眉睫
老刘是某私人企业的老板。创业30年来，兢兢业业、勤勤恳恳，现在公司也算搞得有模有样，前几年情况好的时候企业一年上缴利税几千万元，为社会做了不少贡献。但这几年市场变动很大，现在的客户订单要求交付的时间越来越短，产品的波动也大，混线生产的情况越来越多，他自己忙于外部应酬，也没精力去抓管理细节。每次会议简单听几个副总、部门负责人的汇报都像是过流水账，狠抓一下管理就有各种吐槽。几个跟随自己多年的老部下都在公司做高管，物质生活日益富裕，没有变革的动力，而年轻人又不能独当一面，正是企业人才青黄不接的时候。老刘自己也能明显感觉公司在生产制造方面存在问题，但细说又说不清，更别提拿出解决方法了。很长时间不接触底层的管理，公司生产制造层面出现问题不能及时进行定量分析，自己也不能实时掌握公司生产状态，直到自己接到客户投诉才发现问题严重了。可问题挖不深，除了发火，还能做什么建设性的工作呢？
老李是某国企的总经理。十几年前，他所在的行业的产品供不应求，而现在这个行业一片黯淡，利润率低。由于国内私企品牌崛起，产品具有较强竞争力，既压低了产品价格，还占有了一大部分市场。国企减员不像私企那么灵活，而增效又似乎不是出路，毕竟市场需求量有限，万一增效之后产品出现滞销又怎么办？搞新产品研发吧，现在私企里的产品研发从进度、质量上似乎都力不从心。思索良久，觉得出路有两条：一条是利用国企可以比较便捷地融到资金的优势，在现在传统制造业基础上，发展智能制造，来个“借壳上位”，争取成为同行业中的智能制造服务商；另一条是利用国企在某些方面更容易获得政府资源和扶持的优势，研发新产品，争取产业升级。方向是有了，关键是抓手在哪里？做事讲究“道、术、器”，“术”和“器”没有积累，从哪里获得指导呢？
以上的问题很典型，是很多我走访、交流过的企业所面临的困境。整体来说，是企业遇到了产业升级转型的临界点，或者叫做瓶颈。具体来说，企业如何升级转型、制造业如何“换血续命”，体现在存在解决制造企业数据不透明、问题不量化、研发复杂等问题。
这还是大面上的问题。如果从生产制造的计划环节、物料供应环节、仓储管理环节、生产报工环节、设备管理环节等方面去发掘更为基本的问题，那简直是纷繁芜杂，不忍直视。“走集约型发展的方式，不要粗放式发展。”之前忽视过的口号现在成了用教训换来的名言警句。但时光不能倒流、时局容不得假设。困局已成，如何破局？这才是当下需要解答的问题。
1.2 企业之惑——这么多“解药”吃哪个
问题这么多，遵循“内事不决问百度”，于是制造业的高管们带着问题去搜索了各种软文，最终发现“纸上得来终觉浅”。于是，他们又去市面上听各种讲座，听完后还是一头雾水。名词太多了，工业4.0、工业互联网、工业物联网、智能制造、数字化……甚至有些新的名词还在加工制造中。
表面看起来，有这么多“解药”，但这些药的区别在哪？哪个适合自己？这些药之间是相同的内容，不同的包装，还是互相之间有一定关系？搜集了资料、听完了讲座，大部分企业主的感受是，结果不是更清晰，而是更混乱。
在这里，我可以简单地给这个问题提供一个“非标准答案”。在这里，而不是后面的章节再回答这个问题，是因为它比较简单。之所以说是“非标准答案”，是因为一方面这个问题没有标准答案，另一方面为了简化问题。
工业4.0、智能制造、数字化……这些概念像极了春秋战国时的诸子百家，它们均针对制造业遇到的问题试图给出解决方案。解决社会问题时，“得民心者得天下”。解决制造业的问题也一样——哪个药能解决问题，哪个药就会被社会接纳。
根据这些概念的范围，大致可以理解为：数字化是智能制造的前提，工业4.0是包括了数字化和智能制造的，但又不仅仅是这两者的组合。工业4.0与工业互联网被比较早地提出来。工业4.0由德国主推，工业互联网由美国主推，这都是非常大的概念，但由于迟迟不能形成行业标准，导致概念难以落地，所以后来大家都宣贯智能制造，智能制造在中国大部分中小企业的实践还处于很初级的阶段，因为很多企业连数字化都没有做好。所以数字化又成了最近一直火热的名词。
由此可知，是先有了很大的工业4.0的名词概念，后来调整成了较小范围的智能制造的名词概念，再后来觉得数字化虽然更初级，但与现在中国大部分企业的状况比较接近，起码能看到对标的目标，这好像司机驾驶时更在乎车灯下眼前的30米，而不是更远处的距离。
我们不妨将数字化作为智能制造的初级阶段，选一个比较折中的词来谈当前和未来10年的制造业目标愿景，个人以为这样是比较合适的。其实，当前中国的制造业已经在这样做了。各地出台政策鼓励制造企业进行智能制造，几乎所有的企业现在进行的是深入推进数字化。所以，本书中所说的智能制造既是包含了智能元素的工业制造，也包含了深度推进的制造业数字化。在此解释以免读者在阅读后面的章节时产生歧义。
1.3 企业之怕——花钱后到底会不会成功
很多制造企业都知道智能制造是未来趋势，也是今后发展的需要。但之所以迟迟不动，几乎都因为这样一种心理：我不想当第一个吃螃蟹的人，先看看别人怎么做，能不能收到效果再说。
这种心理可以理解。是否正确，我认为只能说因情况而异：如果企业是通过观望来甄别哪些智能制造的服务商更有能力和责任心实施好某个行业的项目，这种心态是对的。但如果是想等别人都实施好了自己再做而希望风险就一定变小很多，那可能实际情况恰恰不是这样的。
一方面，即使做同一个领域产品的制造企业也没有一模一样的。即使工艺完全一样，企业里的人员素质、生产组织方式、自动化和信息化水平、企业预算等方面可能都不一样。在别人工厂里适用的东西在自己的工厂里未必适用，反之也一样。所以如果实施智能制造，你肯定是要做第一个吃螃蟹的。
另一方面，实施一个智能制造的项目，哪怕是第一期，从立项到实施到小批量试制，再到每个环节应用得比较顺利，至少需要1.5～2年的时间。在这段时间内，制造企业团队人员获取的项目实施和配合经验，以及他们在这个过程中的成长都是至关重要的，这些知识和思考的积累，有助于企业向更高层面迈进。如果等别人已经升维思考、品牌升级、质量提高了，有了更好的声誉之后，自己才亦步亦趋，就已经落在了后面，实施成本上省下的费用很可能弥补不了失去先机造成的损失。
所以，制造企业只要能够挤出一些费用，不妨谨慎但坚持地往智能制造方向投资。至于投资是否一定能有回报，坦率地讲，不一定。
就以十年前就开始风靡的ERP，以及三年前非常火爆的MES为例。ERP的服务商宣称大约70%～80%的项目是成功的，而从用户反馈得到的大致统计结果是，只有不到50%的项目是成功的。而MES的服务商宣称，大约一半的项目是成功的，而从用户反馈得到的大致统计结果是，只有不到30%的项目是成功的。ERP和MES两个领域涉及的项目里，不付尾款甚至只付了首款的项目很普遍，制造企业和服务商互相指责、推诿责任也是经常发生的事情。责任不是单单哪一方的，我们在本书中会逐渐对这个问题进行剖析，并提出解决办法。
通过这些例子能得出一个结论：智能制造，花钱了不一定能成功。那花钱不一定能成功为什么还要做这件事？我想把它比喻成学生的高考，这样比较简单、易懂，也比较形象：除非你有其他的谋生之道（作为某些领域指定的固定供应商），否则高考（智能制造）几乎是你唯一的出路。努力学习（深入地走智能制造之路）不一定能顺利考上大学（成功实现智能制造），那你就不努力了吗？
1.4 企业的腻烦——我不要搜索引擎上的浅层科普
制造企业对智能制造的理解参差不齐，对智能制造的诉求也是千变万化的，这对服务提供商也提出了不小的挑战。但一般而言，真心想做智能制造的企业一定同时也有学习和深入了解的需求，规划和实施智能制造的过程也是制造企业成长的过程。所以，用户出现的问题越多，越有可能最终落地实施智能制造。是否由当前这家服务商最终买单倒是未必。但越能够讲清楚智能制造是什么、智能制造怎么样帮助企业、价值在哪里、如何在用户这里落地的服务商，他们获得用户青睐的概率也越高。
之前遇到一个同行被制造企业质问：“不要老讲些概念，关键在我这个行业、我的公司里，怎么做你得说清楚，我不要从百度百科上就能搜索到的那些高大上的概念！”我自己在给一个制造企业进行调研和诊断时，也曾第一次进会议室就被客户告知：“来我们这走访、诊断的专家，没有一百批，也有五十批了，说的都差不多，浮在表面，不能深入，您来这，我希望最终能听到、看到一些实在的东西。”
的确，制造企业希望服务商提供的内容货真价实，而反之，服务商希望所服务的制造企业给予商机，并多多支持。这里，我有一点经验可以分享给读者：
对制造企业来说，如何甄别服务商是否靠谱：● 第一次就聊案例的服务商，比较靠谱。● 第一次就聊痛点的服务商，比较靠谱。● 第一次聊概念后面逐渐引入需求确认和方案的服务商，比较靠谱。● 第一次聊概念，后面还是聊概念的服务商，得考虑下。因为要么这家服务商是一家大体量的公司，沟通协调流程复杂，并且每次来谈业务的人可能相互间信息不衔接；要么这家服务商没这个领域的能力和经验，是在忽悠你。
对服务商来说，如何甄别制造企业能否作为潜在客户，可以从以下几方面判断。● 第一次就聊明确需求和预算，也告诉你接触过哪些服务商的制造企业，后面成交的可能性大。● 第一次就聊明确需求和预算，告诉你这是他们首次接触服务商的制造企业，大多数没说实话，但可以继续跟踪。● 第一次接触说不清需求但表示一定需要往这个方向走，并且感觉到危机感的制造企业，可以继续跟踪。● 第一次接触说不清需求但做过同行业的对标，虚心表示自己有提升空间，或者因为智能制造可以得到一些补贴政策的制造企业，后面成交的可能性也比较大，可以继续跟踪。● 第一次接触就把饼画得很大，声称自己要做行业第一，但其实企业在走下坡路，谈到预算时，似乎只等政府补贴，不愿意自己投入的制造企业，后续难有业务成交的可能，即使接到了单也很难做。● 第一次接触就安排一堆人来参加会议，会上却明显上下不同心，谈到预算就含含糊糊的制造企业，他就是想让你去做个免费培训，后续也难有业务成交的可能。
第2章 智能制造的两头难
第1章提到，智能制造的落地，花了钱也不一定能成功，还得去了解各种新东西，那是不是可以不做、维持现状就挺好呢？我想不用我回答制造企业的管理者们也知道肯定不可以维持现状，因为现状存在太多的不足。
其实，不仅仅是因为现状不足，所以要推进智能制造，还因为现在的制造业产能已经供大于求，所以不是所有制造企业都会在未来的竞争中存活下来。世界上的人口就那么多，所以需求也就那么多。由于受物流运输成本等因素的限制，一个工厂生产的实物产品多数也就在方圆几百平米内销售是比较有成本优势的，所以能去迎合的需求也就那么多。既然市场需求有限，有的企业还在推进智能制造，提高人均产能和地均产能，这也意味着制造企业之间的竞争只会越来越激烈。实施智能制造的结果一定是“明天可能会更好”，但对智能制造迟迟不能付诸行动的结果就可想而知了。
本章当然不是为了解释制造企业的难处，也不是为了强调制造企业不去做智能制造就会无法生存下去。而是从制造企业及服务商两方面去剖析是什么因素导致了制造业的问题不容易解决，以便于双方能够彼此理解对方的业务和难点，从而更清楚自己在智能制造之路上应有的准备。这也为后续为什么需要诊断企业的制造现状和问题，制定智能制造实施的路线图，以及为什么要选择敏捷或者小步迭代的方式去实施智能制造做原因铺垫。
2.1 制造企业为什么这么难？——升级转型的临界点
中国制造企业当年的快速崛起有其背景因素，现在面临的困难也多是因为随着时代发展，当年那些助力制造业快速腾飞的背景因素不存在了。所以，只能摆脱对之前因素的依赖而迈入升级转型的新路子。
1.当年中国制造兴起的条件与现在情况不同
中国制造业的兴起兼具“天时、地利、人和”，一方面得益于改革开始后，大量国有企业的倒闭导致大量产业工人下岗，这为制造业的发展提供了优秀工人，这些产业工人可以迅速成为生产力，为投资者节约了大量的人员培训成本。
另一方面，中国的基础设施建设能力很强大，为制造业发展提供了有效的保障。中国在建筑方面屡创世界第一，再难的工程也可以做，再长的桥也可以造，再深的隧道也可以挖。我在电力行业的继电保护方向做项目经理和产品经理时，同行们骄傲地说世界第一的继保技术在中国，这确实是事实。中国地域广所以特高压直流输电技术有试验场，人口多、供电复杂为运营经验的丰富提供了基础。国家要求“村村通电，家家户户有电”给制造业发展提供了基础条件。
2.现有的国际竞争者太多
中国在改革开放之际，世界上没有其他国家比中国更适合劳动密集型和低端的制造业生产。但时隔数十年后，中高端制造业市场受到西方国家的堵截，低端制造业市场有老挝、孟加拉、越南等国的争抢。
现在的中美贸易战主要原因就是美国要保护本国的中高端制造业，对中国的高科技和中高端制造业进行打压。而中低端制造业方面，很多之前在苏州和南通一带的工厂为了节省人工成本，整厂搬迁到了苏北和安徽，而位于安徽的很多工厂搬迁到了东南亚国家。这几年，苏州和无锡等苏南城市的很多外企，如欧姆龙等工厂关门，让配套的供应商工厂面临极大的生存压力。看看我们手头使用的打印机及国外品牌的服饰，之前印着“made in China”，而现在大多数印着“made in Vietnam”，还有来自柬埔寨生产的。
3.现在中国制造业招工难
其一，制造业的工资比较低，活比较累，以前比较好招工是因为可以通过技校或者人才市场招聘工人。但是，现在的年轻人普遍学历较高，对工作的要求也高，很少有能放得下身价来进工厂打工的。
其二，生产工厂的蓝领工人大多数在做重复性劳动，一段时间后对经验积累没什么太多帮助，不属于那种“越看越吃香”的工种，这样的工作对有想法的年轻人来说没有吸引力。
其三，制造企业的工作缺乏社交性。在这个钢筋混凝土把大家隔离起来而人的社交需求更需要沟通出口的时代，很多年轻人宁肯去开网店、送外卖，也不愿意去制造企业工作。
4.人能发挥的作用到了极限
因制造业的管理需要，诞生了很多工厂里的白领岗位。这些岗位有行政岗位，如后勤和秘书等；有生产管理岗位，如计划员和物控等；有工艺提升人员，如工艺工程师和IE工程师等。但人多了，相互之间的沟通也就多了，信息传达的链路就长，所以导致效率比较低。既然人多了效率低了，那么减员行不行？这样做的结果是部分解决了沟通效率问题，却导致某些工作没人完成。如果企业想一直停留在低端制造业，当然不需要效率提升。IE工程师，甚至质量人员也没那么重要，但要走出低端制造业，这些岗位就都不可或缺。
之前，中国靠低端制造业冲击世界市场，不需要那么多白领岗位。即使后来增加了这么多白领岗位却导致了效率低，可以通过加班等方式解决。而当加班也发现仍存在产能不足等问题时，可以采取招工扩产，实在不行就新建厂房，反正那时候土地便宜。而现在不仅是企业主因为低端制造业利润低而不想做低端，而且当时那样的人力成本低、土地便宜等适宜低端制造业生存的条件也不复存在了。
不能走回低端制造业的老路，冲击高端制造业是中国制造企业发展的必然之路。而要走高端制造，人的素质必须要提高，因此这无法靠堆人来解决问题。
总而言之，低端制造业在中国一直在被淘汰，将来也必将全部被淘汰。能否升级到中高端制造业，现在是一个关键时期。已有的中高端制造业要跟西方制造业逐鹿仅有的市场，现在也是处于一个竞争激烈的时代。难就对了，这是近期及长期需要面临的常态。
2.2 服务商为什么这么难？——制造业本来就复杂
制造业有多复杂？BAT还没有把这个领域快速颠覆成功就说明它真的不容易。不要以为这些大互联公司对制造业没兴趣，据我所知，已经有好多大互联网公司在做“工业云平台”，只是暂时没有杀手级的应用发布，所以也没有大肆宣传而已。
这里给出一个我梳理的基本能代表大部分离散制造业的主流程，真正导致不同行业、不同工厂流程不一致的原因主要在于车间的生产过程环节，因为这些环节与工艺有关。这里，我抽象了车间里的生产过程环节，该图主要反映一个离散制造企业从客户订单到生产过程是如何驱动流转起来的。制造企业内部业务流程如图2-1所示。
销售部门的订单主要有两个来源：一是销售部门通过和客户沟通，得到一个订单；二是根据历史销售订单情况进行销售预测，这一般考虑去年同时期的参考数据、上季度的销售状况、行业的周期性、今年的行业变动因素等进行综合销售预测。然后，销售部门将订单交给生产计划部门，生产计划部门生成生产计划用的订单。物控部门计算制作一个订单完成所需原材料的订单（算料，也叫MRP运算），核实有没有当前订单所需的材料，这时候会有两种情况出现。
1.仓库的原材料足够完成订单
生产计划部门就应该进行生产排产，库管按照生产管理人员下达的领料单进行备料，生产部门取走备好的料，安排生产过程。车间生产完成品后，要进行质量检测。如果检测合格，入到仓库作为成品库存。如果检测不合格，有以下两种处理方式：能重新加工的，打回生产车间，进行重新加工；不能重新加工的，入到报废仓库，进行报废处理。
2.仓库的原材料少于订单的材料所需
物控要制定一个采购单，将其交给采购部门。采购部门得到采购单后根据自己的一个采购渠道，去了解市场价格，然后根据货比三家、物美价廉的原则来采购原材料。当采购部门与供应商签订合同后，供应商会根据当前采购部门签订的合同，将货物运送到仓库，当库管收到货物后，要通知质量部门来审核商品的质量。根据审核质量的结果有两种处理方式：
第一种，质量没问题就入库。之后采购安排收货，并通知财务部门。财务部门收到了供应商的发票后，此时货到、票到，就可以给供应商付款了。
第二种，如果存在问题就通知采购人员过来，并退货给供应商。
生产部门每天生产的成品都放入成品仓库。当订单的成品数量完成时，通知销售人员订单已经完成，销售人员则指示库管可以出货给客户。当客户收到货物以后，财务将发票寄给客户，由营销人员对客户催收货款。财务部收取货款之后，便可以做账了。
这个流程复杂吗？这其实只是一个简化的主生产过程流程，制造企业真正的流程比这个过程复杂得多，遇到的问题也多。比如，物控部门除了关注物料的齐全，也就是不缺料之外，还要注意如何减少库存积压，从而降低库存成本以便提高库存周转率和资金使用率。有的公司还设有生产程序部门来维护生产过程中使用的程序版本。有的公司还具备效率提升人员来统计、追踪、建议公司每个环节的效率，以此来提升工作效率。有的公司设有工艺提升部，并下设工业工程师（IE）进行生产过程中的作业指导等工作。图2-1 制造企业内部业务流程图2-1 制造企业内部业务流程（续）
除了上面提到的，还有一个很复杂的部分没有展开，就是车间里的生产过程。这个过程是以工艺（工序组合）为中心的，可能有少至几个多至几十个步骤。比如一个平时常见的小金属玩具就可能有切料、冲压、机加工、焊接、去毛刺、喷漆、质检等工序环节，而每个环节都要考虑物料供应、与下一道工序的衔接、加工设备换型等因素。这个生产过程中不仅有蓝领工人使用设备进行加工，车间生产计划员和线班长等生管人员的参与调度、生产指令传达、信息反馈等也都是不可或缺的工作组成部分。
2.3 智能制造的推进有哪些难点？——意识、投资需求、技术标准，等等
制造企业组织、业务、产品和价值链的复杂性，为制造企业的智能制造转型带来诸多障碍。事实上，智能制造并非单项技术的应用，也不仅仅是一个技术命题，更是一个战略和管理命题。
不同行业借助信息产业技术向智能制造转型，但行业中的有机构成部分——企业，由于缺乏预算与资源、缺乏专业技能、缺乏上级的支持与赞助、缺乏正确的技术等原因，使智能制造的推进在不同行业深度不一。具体来说，我们可以把智能制造推进过程中存在的难点概括为以下几方面的原因。● 企业高层没有意识到智能制造的必要性、紧迫性和复杂性，观念还停留在部署常用的IT系统。实际上，数字化转型远远不是IT部门能够实现的，必须由企业的决策层引领，自顶向下推进。● 企业已经应用了诸多信息系统，但是孤岛纵横，由于基础数据不准确、编码体系不统一等原因，推进智能制造无从下手。● 不少企业认为推进自动化系统效果更能够立竿见影，因此普遍存在重自动化、轻智能化的状况。通过走访很多企业，我发现企业都更加重视产线的自动化和少人化，但是设备联网和数据采集的基础差，车间没有真正实现可视化。● 企业投资推进数字化转型没有取得显著效果，制约了企业进一步推进智能制造的积极性。例如，一些企业虽然投资自建了电商平台，但在流量为王的时代，客户还是被主流的
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