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智能制造需要创造价值，但价值管理却是令很多企业感到头疼的问题。我们调研发现：在我国各类企业里，由于管理问题导致的损失至少能够占到企业总成本的10%~20%，甚至更高。所以，通过智能化、大数据的手段提升企业的管理水平，价值潜力非常巨大。但是，这一方向的主要困难是管理的价值损失往往是隐蔽的，不容易被公司管理层直接看到。
管理水平低，常常是制约我国企业产品质量提升和技术发展的瓶颈，是个普遍性的问题。在管理不到位的情况下，设备、操作、原料、检验的稳定性就不高，产品质量就很难稳定，成本也就降不下来。我们看到很多所谓的“技术水平不高”，本质上是管理不到位造成的。所以，从某种意义上说，管理水平“定义了技术工作的边界”：管理越是不好，技术的应用环境就越差，应用效果就越不理想。
要对管理进行“优化”，前提是找到管理中的漏洞和不足。这些漏洞和不足，是过去没有做好的地方，也是价值之所在。但是，这些问题并不好找：如果容易找到，现在很可能就不是问题了。找不到问题的原因有很多，大体上可以分成三类：
1）没有量化的数据，更不能实时地得到数据，不利于精确管理；
2）问题涉及多个部门，信息没有集成起来，不能有效地协同；
3）涉及个人或部门的局部利益，人们会有意无意地掩盖问题。
ICT的机遇在于能够提供解决这些问题的技术工具。例如，广泛地推动数字化，可以帮助人们解决第一类问题；推进互联网的应用，可以用来解决第二类问题；用数字化实现业务和价值的透明化，可以用来解决第三类问题。
下面通过一个形象的例子，谈谈我们对透明化的理解。
有一家生产豆腐的传统工厂，管理上有很多问题，如工人操作不规范、偷懒等。后来，这家企业在车间安装了几个摄像头，并把监视器安装在管理者的办公室里。这样一个小小的办法，竟然让管理水平提高了很多。
虽然“透明化”的工作可能不像安装摄像头这样简单，但原理是一样的：通过数字化记录企业运行的方方面面，让各种生产经营活动的每一个动作都处于受控的状态，变得可追溯，管理的漏洞自然就会减少。大数据和工业互联网，为推进透明化提供了有力的工具。
现实中的透明化，往往不能简单地把各种数据收集上来。我们知道：一个企业往往有成千上万的数据，如果把这些原始数据直接展现在管理者的面前，他会陷入“数据的海洋”，无法提取其中有效的管理信息。这样的“透明化”是没有办法提高管理水平的。
要提高管理水平，必须让管理者能够用有限的精力，去关注那些真正需要管理的重点问题。为此，必须建立数字化的模型和算法，让计算机从纷繁复杂的数据中提炼出管理者真正关心的业务事件。这其实就是智能化。
要做到这一点，需要跨学科的知识：首先要有管理知识，知道管理者关注什么样的业务问题；其次需要有专业领域知识，知道如何从数据中判断业务活动是否正常；另外需要有数据处理能力，能把数据中的干扰和噪声去除掉。
石家庄天远公司就是一个典型的案例。这家公司帮助用户管理各种移动装备，如卡车、挖掘机等。他们有用户需求的知识，知道用户企业的管理者关心什么。比如，用户关心司机有没有用公司的车辆干私活。其次，他们有必要的业务知识，知道如何判断司机是否干私活。比如，如果车辆的载重在某些地方突然发生改变，就可能意味着司机装上了货物。这就是一条知识。但是，知识的应用过程会遇到困难。比如，数据可能是间接的、有干扰的，需要数据分析师把这些干扰过滤掉，减少误报警。这时，就需要数据分析和建模的知识。
这样，只有到真正发生问题的时候，计算机才会向管理者发送信息。于是，一个管理者可以轻松有效地管理成百上千台的设备，管理的能力也就提升了。总之，“透明化”的要点，就是让管理者能花费尽量少的时间和精力，去管理尽量多的重要问题。这在本质上就是管理能力的提升。这种做法，是让机器帮助人决策，是“人机界面的重构”，自然属于智能化的范畴。
刘建
图3-1所示为阿迪达斯在2017年全球发布的一款鞋。这款鞋很有特点：你可以在网上预定，可以选择自己喜欢的颜色、材料、尺寸等，而且这双鞋80%是3D打印的，交付时间为三天。
图3-1 阿迪达斯2017年新款鞋
这双鞋的设计是经过对全球大量的运动员及其用鞋的数据进行分析之后提出的。然后我们来看看它的制造过程。这是一个个性化的产品定制过程，整个制造过程几乎都是工业机器人完成的，人的参与非常少，是智能生产管理方式、运动员大数据分析、零库存供应链、3D打印等嵌入其中的一个高度智能的流程。
可以想象，阿迪达斯后面一定有一个非常大的支撑体系或者说支撑平台（图3-2）。云、工业物联网（Industry Internet of Things，IIoT）、人工智能（Artificial Intelligence，AI）、大数据（Big Data，BD）、供应链管理（Supply Chain Management，SCM）、制造运营管理（Manufacturing Operation Management，MOM）等系统概念，都可以在阿迪达斯的制鞋中找到影子。
图3-2 阿迪达斯支撑体系
制造业在整个演变过程当中，其制造支撑体系也在演变，而演变过程是从流程有序开始的（图3-3）。流程有序是指把分隔的制造步骤串联起来，使制造效率更高。
图3-3 制造过程的演变
流程有序后，制造业开始追求生态有序。什么叫生态呢？制造企业一定要购买原材料、设备等用于制造产品，制造后将产品出售。所有与之相关的供应商、经销商、客户等都是其生态中的一部分。生态有序是指企业与其合作伙伴间的协同是有序的，而生态高效则意味着企业与其合作伙伴间的协同具有高效率。接下来是“流程高效+生态高效”。最近的20多年里，我国很多企业都经历了这样的过程或部分是这样的过程。
从图3-3可以看到，“智能制造”是更高层次的制造过程。制造企业要达到所谓“智能制造”的层次，其应该首先具备流程有序、流程高效、生态有序和生态高效的基础。为什么这样说呢？让我们先思考一下“智能制造”代表什么，为什么非要追求“智能制造”。大家知道，“智能制造”包含了一系列重要的概念：智能产品设计、智能生产计划与执行、智能设备维护、智能营销、智能供应链管理、智能客户服务等。首先，让我们先明确界定“智能”的内涵。所谓“智能”，是包含了从感知、学习、认知到执行或控制的循环完善过程，就如我们从小到大通过耳濡目染（感知）、接受教育（学习）、积累经验（认知），并将之用于生活或工作（执行/控制）。所以，“智能制造”意味着在制造涉及的各个环节都应具备感知、学习、认知和相应的控制能力。“智能制造”需要来自制造各环节有序和有效的信息以及更先进的信息技术的支撑。
我们国内很多企业在基本实现制造手段自动化后，开始实施使流程高效的信息系统。过去的20年是ERP（Enterprise Resource Planning，企业资源计划）从概念到获得广泛应用的时期。
这几年企业重视什么呢？三四年前，有些企业在实施MES（Manufacturing Execution System，制造执行系统），而最近这两年大家又在尝试云、IoT、工业互联网、人工智能、大数据、VR/AR，实际上这是信息技术对企业进步给予支撑的一个演变过程，每演进一步都使得企业的管理和制造水平获得更大的提升，使企业的生态系统更完善，整个运营流程更顺畅。
上面我们谈到，整个制造的演变过程实际上有很多新的管理体系和信息技术在做支撑。从信息技术对制造支撑的角度，我们可以发现，自动化控制系统使企业能够提高制造效率和产品质量；ERP、MES、MOM使制造过程变得有条不紊和高效；SCM、CRM、PLM（Product Lifecycle Management，产品生命周期管理）、工业互联网则使制造企业的生态协作更加有序和高效。
那么，工业互联网、大数据、人工智能、VR/AR等新兴技术又能对促进制造向更先进演变起到什么作用呢？首先，这些技术的引入可以加强现有支撑系统的能力，比如应用人工智能技术可以使供应链管理更加“智能”，会预测市场或生态状况的变化并及时进行供应链的计划与执行的调整。其次就是帮助企业逐步实现“智能制造”。