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工业4.0与5G对企业生产管理带来哪些方面的冲击和变革呢？我认为可以先从人力资源管理、智能装备的普及、生产管理模式（视频监控场景远程实时控制、生产品质分析完整系统及准确实时对策）、运营管理模式（完整的产品质量追溯管理体系）以及智能高阶决策系统（DMS，Decision Making System）等方面的冲击和变革谈起。
近年来，管理科学技术的高速发展与思维的转变，为制造企业新式管理科学技术的发展提供了契机，尤其是加入5G、互联网、物联网、移动信息技术等智能元素。在制造系统中，这些信息物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制，有利于从根本上改善包括制造、工程、材料使用、供应链和生命周期管理的工业过程，成为正在兴起的智慧工厂采用的全新生产方法。
前三次工业革命源于自动化、机械化电力和信息技术。现在，将物联网和移动信息技术服务应用到制造业正在驱动第四次工业革命。将来，企业将建立全球网络，把它们的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络——信息物理系统（CPS）中。
智能制造通过独特的形式加以识别，产品可以在任何时候被定位并能知道它们自己的历史、当前状态和为了实现其目标状态的替代路线。嵌入式制造系统在工厂和企业之间的业务流程上实现纵向网络连接，在分散的价值网络上实现横向连接，并可进行实时管理——从下订单开始，直到外运物流。此外，它们形成的且要求的端到端工程贯穿整个价值链，将重构管理模式，如图3-1所示。
图3-1 重构管理模式
工业4.0拥有巨大的潜力。智能工厂使个体顾客的需求得到满足，这意味着只要信息充分，工厂即使是生产少量多样（high mix）甚至一次性的产品也能获利。在工业4.0中，动态业务和工程流程使得生产在最后时刻也可以变化，也可能为供应商对生产过程中的干扰与失效做出灵活反应。制造过程中提供的端到端的透明度有利于优化决策。工业4.0也将带来创造价值的新方式和新的商业模式。特别是，它将为初创企业和小企业提供发展良机，并提供下游服务。此外，工业4.0将应对并解决当今世界所面临的一些挑战，如资源和能源利用效率、城市生产和人口结构变化等。工业4.0使资源生产率和效率增益不间断地贯穿整个价值网络。它使工作的组织考虑到人口结构变化和社会因素。智能辅助系统将工人从执行例行任务中解放出来，使他们能够专注于创新、增值的活动。鉴于即将发生的技术工人短缺问题，这将允许年长的工人延长其工龄，保持更长的生产力。灵活的工作组织使得工人能够将他们的工作和私人生活相结合，并且继续进行更加高效的专业发展，在工作和生活之间实现更好的平衡。
传统制造企业采用以ERP（企业资源计划）为代表的组织信息技术工具进行日常的运营管理，在新时代的背景下，新一代信息技术也可以驱动运营管理方式的变革。例如，微信在企业中广泛应用，其可以收集、消化和传播非结构化的数据。这个特点更加符合新时代产品和服务紧密结合的趋势。技术的发展也提高了数据的透明化以及可获得性，相关人员可以通过这类更加客观、可靠的数据做出相应的决策，降低错误决策的比例。
需要注意的是，技术的发展使企业可以广泛应用智能制造。就生产模式而言，智能制造对生产流程和产品本身的影响尤其巨大。比如：设备上传感器的应用可以帮助企业优化制造流程，提升产品质量和效率；产品上的传感器可以实现对产品状态的实时监测，并采集产品相关数据，帮助企业了解产品使用情况，进而对产品进行改进或优化。
智能化的发展在改变制造模式的基础上，也改变了相应的服务模式，即驱动了智能化服务。产品中的数据采集传输技术可以收集顾客行为相关的数据，帮助企业了解顾客的内在需求，进而智能化地提供相应服务，提升服务的效率和质量。
更重要的是，智能化产品和服务需要相应的管理模式作为支撑，企业应采取智能化管理模式。智能化管理模式主要体现在对数据的分析与应用，不仅仅是生产过程中的数据，还包括企业运营流程以及企业外部的数据，通过智能化工具对生产和管理的各个方面进行不断优化，提高运营效率。很多制造企业在这方面遇到了困难，一方面是缺少打通数据接口的能力，另一方面也是缺少对智能化管理重要性的认识。
智能化管理除了需要引入智能化技术之外，还需要对企业的组织结构、人力资源管理、流程以及企业文化等方面进行大幅调整。例如，传统企业垂直化的组织结构可能不再适用于智能制造企业，数字化的发展使水平化组织结构成为主流，因其可以促进高效率地决策。总而言之，在以数字化、智能化为特点的制造新时代，技术和管理缺一不可，智能制造和智能管理应受到同等重视。
由于新时代的信息更加透明，企业壁垒逐渐消失，在整体资源有限的情况下，制造企业应更加注重合作模式的创新，以整合更多的资源。
随着社会和经济的高速发展，企业的生产制造能力日趋成熟，这也对企业运营管理的效率带来巨大的挑战。当今时代的竞争也是效率的竞争，同类产品比竞争者早一天进入市场就可能拥有更大的优势，反之，企业管理效率的低下会使企业付出巨大的成本，包括时间成本、人力成本、库存成本等，导致企业失去竞争优势。因此，生产模式或者商业模式的转变都离不开管理模式的变革。企业要通过管理变革提升运营效率。
有不少制造企业管理依托新技术或者新模式取得了成功，但是大多数企业管理在新时代的管理变革中仍处于探索阶段，甚至更有企业在应用了相应管理技术或者商业模式后并没有得到预期中的结果。新时代的制造企业管理的“冲击和变革”，顾名思义即为“革命性的变化”，当企业发生“革命性变化”的时候，企业管理模式也必然会遇到相应的挑战。当企业的管理落后于技术发展或者商业模式时，企业的运营成本提升，效率降低，从而导致变革的失败。
毫无疑问，工业4.0与5G对制造企业的生产管理带来了很大的冲击和变革，以下主要从六个方面来加以描述。
● 生产人力资源管理变革。
● 智能装备的普及。
● 视频监控场景远程实时控制。
● 生产品质分析完整系统及准确实时对策。
● 完整的产品质量追溯管理体系。
● 管理决策方式DMS的重大变革。
生产装备智能化升级、工艺流程优化改造、基础数据全方位共享及关键智能装备和产品、核心部件不断突破，促进新一代信息通信技术、高端工艺流程优化，智能装备、器械等产业不断发展壮大，逐步形成新型制造体系。随着生产的发展，智能机械设备逐渐应用到生产、生活的多个领域。
智能装备具有更完整的通信能力、更强的运算能力、人机接口控制能力、多机器沟通协作能力、自主诊断调适等特征。智能设备的应用不仅提高了生产效率和产品质量，同时也解决了生产中人工难以攻克的技术难题，为企业创造了巨大的经济效益和社会效益，数量庞大的智能设备与突发性的物联网技术创新，使5G网络中的生产管理过程变得非常必要也异常困难。
智能化的发展在改变制造模式的基础上，也改变了相应的管理模式，即驱动了智能化管理。产品中的数据采集传输技术可以收集顾客行为相关的数据，帮助企业了解顾客的内在需求，进而智能化地提供相应服务，提升管理的效率和质量。
目前的工业互联网正在从工业3.0转向工业4.0，5G的万物连接是实现制造业智能化升级的基础。5G和人工智能时代下的制造业将会实现海量智能设备的互联互通，设备之间利用有线或者无线的方式相互连接或者连接到互联网中，形成制造业内部信息互联网络，实现智能设备与设备之间、设备与人之间、设备与工厂之间的互联互通，连接的深度和广度都大幅增加。更重要的是，智能化产品和服务需要相应的管理模式作为支撑，企业应采取智能化管理模式。
智能化管理模式主要体现在对数据的分析与应用——不仅仅是生产过程中的数据，还包括企业运营流程以及企业外部的数据，通过智能化工具对生产和管理的各个方面进行不断优化，提高运营效率。
在以数字化、智能化为特点的制造新时代，技术和管理缺一不可，智能制造和智能管理应受到同等重视。由于新时代的信息更加透明，企业壁垒逐渐消失，在整体资源有限的情况下，制造企业应更加注重合作模式的创新，以整合更多的资源。
随着计算机技术、通信技术和控制技术的飞跃发展，传统的管理正经历着一场前所未有的变革，开始向网络化方向发展，自动化控制技术已成为工厂必不可少的帮手。随着时代的进步和发展，针对自动化生产线的实时监控，使得现场工作情况真实地反映在画面上，使管理工作更简洁、更方便、更有效率。
在5G之前，设备数据传送效率较低，更多的是将设备数据传输到云端进行处理，但是在5G和人工智能时代，智能设备采用就近计算可以在设备侧直接进行人工智能运算，无法及时处理的数据也可以利用5G高速网络快速传到云端，促成智能设备与云端的相互协作，共同进行处理。5G网络的传输速度可达每秒数十亿字节，超快的传输速度可以保障视频实时流畅的播放。5G和人工智能的融合将会有效地促进在制造业中的管理变革，全新的信息传输方式将推动制造业数字化、智能化转型升级，带动产业发展，创造价值。
远程实时视频监控管理，贯穿于整个制造业流程。
（1）在产品规划阶段。企业利用视频监控技术对产品进行可视化管理，网络为工程师提供流畅的视频监控递送，以便工程师对产品有更直观的了解，同时，视频监控所产生的数据可以作为机器学习的数据源，通过对数据进行处理从而对产品性能进行优化升级。
（2）在产品生产阶段。企业利用远程实时视频监控管理的数据虚拟演示工厂状态，可针对状态变化实时进行工业设备的远程操作。
（3）在产品检测阶段。企业可以建立虚拟车间进行仿真检修作业，利用人工智能技术自动生成检修方案，节约成本。还可以有效提升视频监控生产中的数据利用率和视频分析的精确度和效率，以及促进设备能耗管理、设备参数优化、数据处理自动化和资源调度，为智能化工厂提供更加精确、可靠的服务。例如：智能化监控设备可以自主识别出车间内未知的入侵者，实时触发门禁及报警装置，维护车间生产安全；此外，智能化监控设备也可以实时监控车间内原料使用状况，将数据通过5G网络实时传递给工厂管理人员，辅助管理人员进行有效资源调度。
生产管理者可以利用远程实时监控设备状态信息进行分析，自动生成对应决策和控制指令。设备收到工人发送的控制指令，完成相应动作。在远程实时控制中，低延时尤为重要，远程实时控制管理帮助设备与生产管理者保持实时、可靠的连接，从而及时、稳定地做出最正确的决策。远程实时控制应用广泛，例如：对于一些危险设备，远程操作可以降低大量风险，节约人力；在一些恶劣环境下，远程操作可以提升工作安全度和工作效率；远程实时控制技术还可以建立无人工厂或无人实验室，减少制造业的人工成本。远程实时控制管理正在以各种方式改变着制造业。
目前，国家正在大力支持制造业发展，推动传统制造业向智能制造业方向转型，5G和人工智能技术将会从设备连接、数据传送、服务递送等方面向制造业提供动能，提升生产效率，满足智能化生产需求，推动制造业的智慧化生产管理的变革与发展。
制造企业提升产品质量和效率可以通过结合数字化技术（如人工智能、物联网、大数据）来实现智能制造，并降低产品成本。此外，通过产品乃至制造设备采集的大量数据可以用于故障诊断等，帮助改进设备或者生产流程，从而进一步地实现成本的降低和效率的提升。这个特点更加符合新时代产品品质和服务紧密结合的趋势。技术的发展也提高了数据的透明化以及获取率，相关人员可以通过这类更加客观、可靠的数据做出相应的决策，降低错误决策的比例。
智能化的发展在改变制造模式的基础上，也改变了相应的服务模式，即驱动了智能化服务。产品中的数据采集传输技术可以收集顾客行为相关的数据，帮助企业了解顾客的内在需求，进而智能化地提供相应服务，提升服务的效率和质量。
目前我国制造企业已普遍应用了ERP系统（企业资源计划），ERP系统帮助制造企业有效降低了库存资金占用，提高了各项生产计划编排的效率和准确性，进一步加强了制造企业“以销定产、以产定料”的经营模式。然而，ERP系统却无法实现对车间现场的精细化管理，使得车间现场存在一定程度的“黑箱作业”，无法最大限度地降低制造成本，无法最大限度地保证产品生产质量，在此种情况下，进一步引入MES（制造执行系统）就显得尤为重要。
MES可以为企业中其他管理信息系统提供实时数据；为企业资源计划（ERP）系统提供成本、制造周期和预计产出时间等实时生产数据；为供应链管理（SCM）系统提供当前的订单状态、当前的生产能力以及企业中生产换班的相互约束关系；为客户关系管理（CRM）提供有关生产的实时数据；为控制模块提供生产配方和操作技术资料，从而指导人员和设备进行正确地生产；等等。MES能够为制造型企业带来信息化的管理，具体如下。
● 实现对在制品进行跟踪管理，减少在制品损耗和不良。
● 对各条生产线、各个生产工段的加工过程进行实时监控，确保订单准时交付。
● 建立电子化产品档案，实现对成品的追溯管理和召回管理。
● 设备集成控制，实现对生产设备全面的信息化管理。
● 高效的质量管理，MES进行全面的品质管理，符合ISO9000质量系统的质量精神，展现集成化的优势，提供详细的品质管理、质量检验、质量控制、成品的质量追踪。
一般MES还提供丰富多元的功能模块架构的系统以方便企业的管理，信息采集、工程控制更为快捷。MES适用于离散制造企业（如机械制造、电子电器、航空制造、汽车制造等行业）和流程生产行业（如化工、制药、石油化工、电力、钢铁制造、能源、水泥等行业）。MES达成效益如下。
● 质量的保证：历史数据的分析，能够快速反映质量的潜在问题，报警质量事故或质量隐患，实现品质问题的可追溯性。
● 灵活的工厂控制：设备的系统可动/不可动设置，能在办公室就完成对设备的控制。
● 高效的生产：全自动化的生产模式与数据采集，更加准确的数据分析。
● 更低的成本：制造资源利用率的提高，库存的减少，品质的提高，产品的成本下降。
● 计划生产的转变：由库存生产转为计划生产，等等。
MES能带来的效益是巨大的，不仅体现在工厂的信息化管理，更体现在市场上的优势，能为企业获得更大的竞争力提供条件。
工业4.0时代下，质量管理人员需从单一品质监控到客户协作导向、品质提高、监控，客诉处理及订单、生产、售后全程参与的“跨界”。工业4.0是机遇还是挑战？作为中国制造业的质量管理人员，可以从图3-2所示三方面着手。
图3-2 工业4.0环境下的质量管理着力点
信息技术的发展，应用水平的提高和范围的扩大，使得国内原有的产品识别和流通环节的监控和质量追溯应用面临新的挑战。以往的手工操作已越来越不适应新形势下的现代化管理的要求，计算机技术、条码技术、产品数字化技术逐渐引入生产产品追溯系统领域，已成为必然趋势。过去，企业发生质量事故时，往往浪费大量人力及时间，效率低下，甚至有时候等调查清楚时发现存在潜在风险的产品已经发货，对企业的品牌建设及售后都造成很大的负面影响。因此，产品质量追溯体系应运而生，通过采集记录产品生产、流通、消费等环节信息，实现来源可查、去向可追、责任可究，强化全过程质量安全管理与风险控制。
（1）传统企业产品质量追踪状况。传统企业产品质量追踪由原料到成品的管理工作中，会遇到品质记录数据量繁重，检查表格多、保存期限，查询历史数据困难等问题，及工厂品质检测与质量管理的一系列细密繁琐工作，如图3-3所示。
图3-3 传统企业产品质量追踪由原料到成品
（2）企业面临新挑战及需求。随着国民经济发展，确保工业生产、医疗、工控、汽车、消费性电子产品以及一般民生、药品、食品、农产品、国家专控产品等为代表的商品质量安全和可追溯需求已成为必然趋势，而且随着生活水平的提高对商品质量安全需求越发强烈。在企业的采购、生产、加工、储运、销售等各个环节存在以下问题。
● 如何对出现的质量问题进行准确跟踪？
● 如何快速有效地查出其根源，便于识别责任人，并提出证据？
● 如何追查出这批产品的销售去向，进而控制存在有质量问题的产品进行销售，便于进行不合格产品的回收或销毁处理？
● 当出现假冒伪劣产品时，如何举证说明不是自己的产品？
● 如何降低质量追溯的成本及追溯的周期？
● 如何更加快速、准确地进行质量责任跟踪？
当前，适应形势发展需要，充分依托现代化信息技术，加快推进产品质量追溯体系建设，有助于提高企业产品质量管理能力。随着信息技术的不断发展，符合工厂实际需求的移动品质记录无纸化系统，可做到无纸化办公、节省人力成本，提高作业人员工作效率，同时缩短现场品质问题的反馈时间。无纸化同时结合平板和手机移动终端，使拥有智能操作系统的移动终端已经逐渐取代传统管理方式，成为移动管理的重大变革。
通过信息技术质量追溯体系，既加强了企业质量管理，减少纠错成本，又方便企业收集产品情报，了解消费趋势，提高快速响应能力。在流程制造领域，尤其是在生产领域，随着投入市场的产品不断累积、增加，产品质量追溯的准确性和效率问题日益凸显，企业迫切需要建立一套完善的信息技术产品质量追溯系统，来提高管理效率。
搭载“互联网+”，建设质量追溯平台，是未来质量的重大发展方向。因为用户需要一个公开、透明且便于查询的信息平台。但要做好重要产品的质量安全追溯体系建设，还必须借助“大数据”等信息技术。大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据整理集合，质量安全的基础其实也是一个个数据，包括质量指标、检测结果等，如果能够对这些大数据加以利用，加上物联网、云计算等信息技术的组合使用，必然会对质量安全追溯体系建设起到事半功倍的作用。
从1999年开始在充分了解制造业的需求下，政府与民间致力于发展优秀的MES（制造执行系统）及配套服务，WES（仓库执行系统）、SCADA（数据采集监控系统）、EAM（企业资产管理系统）、SPC（统计过程控制系统）等。
可追溯性是MES的一个重要特性，可追溯数据模型不仅可以完整记录生产过程数据，还可以扩展到质量追溯、采购追溯等方面，对企业制造过程控制和制造过程改进具有重要意义。在生产车间仓工人将产品放错是很常见的事情。MES追溯管理系统主要是帮助企业进行产品生产基础数据整理、物料防错管理还有产品整个生产销售流程的追溯管理，预防人为因素造成工艺漏装。MES防错追溯管理系统主要是使用统一的信息管理方法，在装配线上通过安装一维/二维条码、RFID等信息载体。
企业迫切需要建立产品质量数字化技术追溯系统，具体可以通过建立产品数字化技术及质量追溯平台（图3-4）及各个模块，对生产企业信息管理系统的从源头进行改造、完善和扩展，在不影响生产效率的前提下，从产品原材料供应、产品生产加工、包装对应、仓库管理、订单、物流、销售通路等各个环节的信息进行有效采集、分析和管理，从而进行产品生命周期的全程监控，实现物流跟踪、质量控制及追溯等众多功能。
图3-4 产品质量追溯系统由客户端成品追溯到原料
（1）产品质量数字化技术追溯系统的特点。产品质量数字化技术追溯系统应具备如下主要特点。
● 追溯时效大大提高。做到真正单品质量追溯的系统平台能够对整个产品链条各环节信息进行非常灵活的追溯，最大限度地利用企业已有的质量控制信息系统及编码规则。
● 追溯效率高。自动识别技术输入速度快，准确度高，成本低，易操作，使得原来几周、几天的责任界定及质量追溯缩短至分钟之内。
● 追溯成本大大降低。原来企业往往采取手工追溯、逐级返回、逐级确认的方式，依赖不同环节的不少人员进行质量责任等界定，而采用系统后，系统将自动追溯各级的信息，减少了参与追溯过程的人员，使得追溯成本大大降低。
● 质量追溯系统可以和企业已有的信息系统、质量控制系统进行很好的整合，将原有系统的功能进行有效扩展。
● 质量追溯同时也是产品的自我辨别，企业保护自己的一种方式，可以防止假冒产品损坏企业声誉。
（2）产品质量数字化技术追溯系统的主要功能。产品质量数字化技术追溯系统的主要功能如表3-1所示。
表3-1 产品质量数字化技术追溯系统的主要功能
当然，产品质量追溯体系的建立不是凭企业一己之力可以完成的，需要整合企业、政府和协会等多方力量，形成追溯体系建设合力。
针对产品质量追溯体系中企业是核心、信息是关键的特点，政府要加强政策引导，发挥政府在体系建设中的引导作用，加大政策支持力度，通过完善公共信息服务平台、建设质量信用体系、完善质量奖励和惩罚机制等，引导和带动企业树立产品质量责任主体意识，增强使命感和责任感，主动发挥质量主体作用，自主加快内部质量追溯系统建设。要加强信息系统建设，根据体系建设要求，加快开发系统应用软件，不断优化信息采集、报送、查询、监管等功能，提高软件实际应用的稳定性、操作性、可扩展性。政府要通过技术引进、合作开发、集成创新等形式，运用现代信息技术和装备，实现追溯系统的信息化和自动化水平，充分发挥信息技术在体系建设中的基础性支撑作用。
现今智能制造企业的管理体系大多从智能制造、智慧工厂的总体设计入手，构建了企业安全生产监控与决策管理系统的硬件平台和软件平台，并利用云服务平台技术满足了海量数据处理的需求，从而阶段性实现了智慧工厂的生产监控和智能决策系统（DMS）。
通过传感技术、无线网络技术、云计算等技术将各种数据进行集成和分析实现生产过程的智能控制，是运用物联网技术的核心。智能制造依据参考模型和重点技术领域，构建智能制造体系框架，包括“总体”“智能装备/产品”“工业互联网/物联网”“智能工厂/数字化车间”“工业云和大数据”“服务型制造”和“行业应用”等多个部分。其中，生产管理和决策等系统架构，自下向上可概分为图3-5几个层面。
图3-5 生产管理和决策等系统架构的五个层面
由于综合自动化及数字化工厂在我国企业中已经有了众多的实际应用，综合自动化的监控系统、基础网络建设等相对成熟。运用物联网技术的智慧工厂体系结构分为感知层、传输层和应用层。感知层通过传感器、RFID标签、摄像头等数据采集设备随时随地进行数据采集和获取。传输层是利用工业物联网、移动通讯网和无线网络技术，将设备与网络相连，从而保证采集到的数据的交互和共享。应用层则结合智慧工厂的实际需求，运用云计算机技术对数据进行智能分析与决策，形成安全生产监控与决策解决方案。因此，智慧工厂的建设是建立在已有数字化建设的基础上，要充分运用原有系统和数据，真正发挥智慧工厂的积极科学客观的管理决策作用。
现代工厂信息化发展的新阶段“智慧工厂”是将先进的自动控制、通信、计算机、信息和现代管理等技术相结合，将生产过程的控制、运行与管理作为一个整体，以实现企业的优化运行、控制、管理与决策。利用物联网对生产流程以及市场信息的全面感知及分析进而优化的能力，对工厂内的人、设备、环境进行全面整合。运用云计算等技术将自主感知和人工采集的数据进行运算处理，从而为企业的安全生产提供保证，为企业的科学决策提供支持。真正做到决策依赖大数据，避免英雄主义，不断淡化人为因素影响，避免人为误差，让管理也真正成为科学不再只是艺术。