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根云-工業趨勢分析
返回以下文章來源于知識自動化 ，作者劉朱鋒
標桿工廠的陷落
再見勝利之神，再見透明工廠。工業4.0的一場豪華盛宴，以驚人的前瞻性提前登場；而在工業4.0帷幕徐徐拉開之際，它又以驚人的速度轟然塌落。
在工業4.0狂飆直上之際，大眾汽車，究竟都干了什么？
2016年3月29日，是工業4.0最值得悲傷的一個日子。這一天，德國東部德累斯頓城市的一個透明工廠——工業4.0的圣地，黯然失色，十四年歷史的德國大眾旗艦車型——輝騰，停止生產。
大眾透明工廠曾經作為德國工業4.0考察的標桿，智能制造的代表。這可以算是世界范圍內第一個隕落的智能制造標桿工廠，究竟是什么原因？
此事令人心生疑竇，細思極恐。標桿工廠的破滅，是不是意味著“工業4.0救不了制造業”、“制造核心競爭力與工業4.0無關”呢？
失敗是因為不智能？
有人說，大眾透明工廠有大量的人工作業，算不上是智能制造，其失敗恰恰說明是因為它沒有嚴格遵照智能制造的發展方向。反過來說，就是如果它完全符合“智能制造”和“工業4.0”的規范體系，那么它應該就不會出現目前的問題。
如果工業4.0是未來的方向，是制造業發展的更高階段，那么透明工廠的隕落是不是因為它不夠智能呢？從實際層面看，制造過程有大量的手工操作，和常規意義上的全自動化制造甚至都不搭邊。
自動化是否是智能制造的必備基礎和前提條件？
這里不敢妄下結論，一般意義上好像先做自動化，然后才會有信息化和智能化。國內炒作很熱的紅領案例，之所以招致很多爭議的原因之一是，西服制造過程自動化程度差，大量人工作業，很多參觀者都覺得這算什么智能制造的示范，所以被廣為詬病。
圖1：透明工廠的輝騰手工裝配線
對于透明工廠來說，其實也是手工作業為主，為什么就被稱為德國工業4.0的典范呢？
六大方向來對標
就智能制造體系而言，不同的專家未必一致，而且德國的很多專家也并不完全認同智能制造的說法。Fraunhofer研究所的研究員Ermakov博士提出針對制造業企業進行數字化（國人稱之為智能制造）轉型的體系架構，非常值得借鑒。
圖2：智能制造的六大方向
表1：智能制造的主要方向與內容
那么大眾透明工廠，是如何樹立起工業4.0的標桿典范？
☆ 以客戶為中心
完全新的理念來構思整個工廠，顛覆了傳統汽車制造模式，打造完全以客戶為中心的業務流程：通過私人客戶經理，從訂單的確認到新車的誕生，根據客戶的個人喜好自由選擇各種配置和裝飾，親身參與完整的制造過程，并可以選擇在現場觀看汽車制造過程中最具決定性的步驟，全球車主可選擇在輝騰的生產地透明工廠交車，享受與眾不同的交車體驗。
☆ 全面的客戶化定制
個人認為輝騰應該是真正實現了C2M的生產模式。
顧客可以通過Vision World的交互式多媒體平臺以虛擬方式了解輝騰的生產過程，高度現代化的駕駛模擬裝置以及帶有全球最大觸摸屏的汽車配置裝置以獨特方式向您展示全新車型的技術和定制應用，客戶企業通過觸摸屏直觀顯示外觀中的車漆與顏色、輪圈，內飾中的原木和真皮材質、配色，以及各種選裝配置在內的所有定制內容信息，客戶可以在現場選取自己喜愛的搭配，全程電子化確定一套完整的方案，并最終下訂單。以輝騰木質配件為例，每一件切片都要精確到0.1毫米的切割力度，再以原始的手工方法，用砂紙、蜂蠟等輔料打磨處理十余次，歷時300多個小時方能呈現溫潤如玉的效果。客戶可以親自來到這里按下電腦屏幕上的特別按鈕，為他們的愛車舉辦“婚禮”（車架與車身的結合）。輝騰生產的過程可以被詮釋為：在全球最大的觸摸式熒幕中，打造出完全個性化的夢想轎車。
☆ 制造智能化
從接到訂單到產品測試下線，全過程實現了制造智能化。基于訂單生產，完全的JIT模式，零部件通過城市有軌電車運輸，零庫存拉動式生產；零部件通過電梯送到各層工區，工區內是通過行駛在鑲木地板上的無人駕駛運輸系統送到各工位，每個工位上都有旋轉升降臺，可以自動將車身調整至各個不同的位置和高度，方便裝配。線邊的工作臺和所有工具都是數字化的。檢測過程更是完全的智能化，尤其是燈光隧道內獨特的“漆面檢測”技術可以自動定位漆面上存在的一丁點瑕疵，檢測通過后再經過工廠內的試車場和市區道路30公里的自動檢測。
☆ 環境友好
工廠照顧到所有你能考慮的地方：包括燈光照明布置節能環保、室內自適應溫度調節和通風系統、加拿大楓木地板勞動保護，敏感動植物保護以及保持城市生活質量等多方面的因素。
工廠的四周新種植了350多棵樹，讓工廠與毗鄰的公園融為一體。面積50000平方米的室外區域，也被設計為綠化面積和水面；外部場地還安裝了獨特的鈉氣燈，黃色系的燈光甚至不會驚擾到附近植物園內的昆蟲；大樓四周，使用擴音器播放多種鳥類鳴叫的聲音，使鳥兒遠離玻璃幕墻；建筑地基的深度經過周密設計，旨在不影響地下水的平衡；除車身外殼以外，所有的汽車零部件都通過電動車進行運輸，從而將生產環節中的廢氣排放量降至最低。
☆ 智能產品
輝騰從座椅、空調、天窗、懸掛等多方面踐行著產品的智能化和自我感知能力。
以懸架為例，空氣懸架的對行駛穩定性有著積極的作用，懸架高度可以根據車輛速度進行自動調節，在高速行駛時定量降低車身高度，這樣既節省了燃油消耗，又可以降低翻車的風險，當車輛在不良路面上行駛時，自動調節能夠具有最佳的方向穩定性。
☆ 創新服務
配有完備的高標準的售后服務，為期五年的VIP專享道路救援服務。輝騰給客戶提供多達17項專屬貴賓服務。
由此可以看出，透明工廠是完全符合制造業往智能制造（數字化）方向轉型的體系架構標準的（或者說，工業4.0架構就是德國基于西門子、博世、大眾、寶馬等幾個大企業的領先實踐總結提升得來的）。這也是為什么它一直被標榜為德國工四的代表和典范的原因。
按照德國人的評價體系，大眾透明工廠應該是非常接近工業4.0和智能制造的工廠了。
自從德國人提出4.0的概念后，好多中國人就得了一種病——“小數點病”。專家們參觀考察完任何一個工廠都要量化評估一下這個工廠的智能制造水平究竟是幾點幾，據說什么華為是3.6，海爾是3.4，筆者很難理解這都是怎么量化出來的。
經過上述分析，既然大眾透明工廠是符合智能制造的規范，而且是如此接近工業4.0的標桿工廠，那它的隕落能說明什么呢？能作為一個反例說明企業向智能制造的升級的方向不對嗎？
這一點，應該沒有人會同意。
我和一些專家交流過，他們大多覺得大眾透明工廠本身并沒有問題，確實是智能制造的典范，停產的原因應該是輝騰這個產品有問題。
透明工廠的失敗是因為產品的問題？
咋一看上去，確實是如此，輝騰這款產品有問題。
輝騰雖然產品技術一流，配置一流，質量一流，但可識別度太差，低調到大家都不認識——網上的段子頗能說明問題。開這個車，碰到不識貨的，停車場被保安訓斥，開帕薩特的，停邊上，離那個寶馬5系遠點，碰了你賠得起嗎？如果碰到真正識貨的人卻又說“這是輝騰啊，SB才花那么多錢買這個車，不就是輛大號的帕薩特嗎？！”
圖3：輝騰汽車的大眾臉
這看起來確實是產品的問題，簡單說是產品定位和支撐產品定位的設計不匹配帶來的問題，但這和智能制造有沒有關系呢？
世界上失敗的產品案例比比皆是，好汽車賣不火的案例太多了，不說汽車業，蘋果推出的電腦Apple III、牛頓 PDA也曾經嚴重失敗，LG的手機、家電產品，無論是質量還是功能創新，很多方面都比三星還好，但是產品就是賣不火。我相信LG的產品制造水平肯定不差，所有這些，如果我們要歸結，我們可以統統稱之為“產品的問題”，那這種產品的問題，是智能制造所能涉及的范疇嗎？是不是智能制造并不如專家們所說的那樣包治百病？我們如果由此推斷出智能制造解決不了“產品的問題”，很多專家肯定也是不同意的。
假設大眾的輝騰是產品本身外觀設計有問題，但產品本身恰恰是智能制造的重要組成部分。
為什么在設計階段沒有考慮到潛在客戶的需求？這看起來歸根到底應該還是智能制造水平不夠的原因。智能制造概念的領域和范疇涵蓋了產品的全生命周期，從產品早期市場調研、產品策劃、項目立項、研發過程、制造過程，一直到使用過程、再制造過程、報廢回收過程，可謂無所不包。
按照智能制造的體系，如果是產品的功能設計缺陷，應該在仿真和驗證階段就解決掉，外觀和審美問題應該在市場調研階段解決掉，價格定位不合理也應該在市場調研和產品宣傳及推出市場之前就解決掉，所以有了智能制造，應該不可能出現“產品的問題”。
通過這個推導，我們是不是可以得出結論：大眾透明工廠的問題，盡管看上去，主要是輝騰產品的問題，但歸根到底還是因為大眾不夠智能制造！？
智能制造能否解決產品問題？
以輝騰為例，筆者認為，輝騰雖然從配置、質量方面是個優秀的產品，但是品牌卻沒有和大眾其他車型有效的區分，這是個致命的問題，尤其是輝騰80%的客戶是中國人。買得起輝騰的人估計是沒時間專程從中國跑到德國來體會自己專屬的新車發布儀式的，以中國消費者的心理，汽車是不是純手工打造，從訂車到提車的過程服務是否尊貴，這些不是最重要的，買個豪車就算是低調的奢華，但也總得讓別人認得吧。輝騰的競爭對手可是奔馳S系和奧迪A8，入門就是3.0V6的配置，但識別度卻是極低。
中國的富豪會為這輛個性化定制+純手工打造的頂級豪華車買單嗎？這就是典型的產品戰略問題，個人認為大眾對輝騰的商業模式設計沒有問題，只要有好產品好故事，世界上愿意買單的富人有的是。但是輝騰的產品戰略卻非常糟糕，消費者都分不清輝騰是誰，怎么可能不失敗。至少可以換個車標，產品設計風格也要與大眾現在的車型譜系完全不同嘛，正如豐田對雷克薩斯所做的那樣。
淺顯的講，輝騰的主要問題是產品設計定位和目標消費人群訴求不夠匹配，那么在智能制造的整個框架體系下，該如何解決呢？
根據智能制造的標準體系，在產品概念設計階段，就要收集潛在客戶的需求，目前提的最多的就是人工智能和大數據，基于大量潛在消費者的數據采集和人工智能分析，尋找和定位目標客戶，通過對目標客戶的數據收集、指數建模研究，基于一系列真實數據之上的目標用戶模型分析，將多種信息集合在一起并形成在一定類型上的獨特的特征與氣質，形成了用戶群體的獨特的“畫像”，然后基于此畫像來做產品的定義和設計。這并非非常前沿的技術，現在國內的家電行業都號稱已經把大數據分析應用到了新產品研發和改型設計中。
假定輝騰的潛在客戶是低調有品位的富人（其實大眾當初根本沒有預料到這款產品最后80%靠賣給中國人），這類人群在中國可能廣泛的存在于煤老板、IT新貴、互聯網高管、傳統產業擁有者、富二代、網紅、演藝明星等等，是不是他們只要行事低調號稱有品位，都是潛在客戶呢？這些人的買車訴求肯定差異很大，但他們也許都是自認為行事低調和頗有品位，網上戲謔中國新富起來的人消費“只買貴的不買對的”，輝騰讓人感覺既不是“對的”，相對其配置來說也不算是很“貴的”，尤其是國內的實際成交價。
不靠譜的市場調研和大數據
大眾打算開發輝騰這款產品的時候肯定也是做過調研的。時任大眾汽車董事長技術狂人費迪南德·皮耶希超過10億歐元的研發投入、100多項的專利申請，希望提升大眾的高端品牌，以技術引領未來，打造一款夢想旗艦車型，賣給真正懂車的有品位的富人。輝騰(Phaeton)以古希臘神話太陽神之子命名，代表著“耀眼”、“光明四射”，是皮老爺子心中的完美汽車。
眾所周知，汽車行業對產品立項是非常嚴格的，一款全新車型動輒上十億的研發費用，必須要把產品定位、目標人群、市場容量、銷售預計、盈虧平衡點等等大量分析指標量化，更何況輝騰除了10億歐元的研發投入，還另外投資2億多歐新建了透明工廠，當年大眾對這款車型寄予厚望，做過詳細的市場分析和潛在客戶調研，大眾對輝騰制定了保底年銷2萬臺的計劃。
既然做了這么多前期工作，為什么會出現徹底失敗的結局？就算進一步采用大數據分析的工具，強化推進智能制造，就能解決輝騰面臨的問題嗎？
輝騰是2002年推出市場的，那個時候根本沒有考慮中國市場（當時中國汽車市場規模才116萬輛，高端車更是少得可憐），主要是面向美國和歐洲市場的，美國市場一直沒有起色，直到2005年，輝騰的全球銷量僅在9000臺左右。原本被寄予厚望的美國市場也業績欠佳。2005年前十個月，在美國銷量大幅下降52%。同年11月，大眾宣布將從2006年起停止在美國市場銷售輝騰。
圖4：2007—2015年輝騰國內上牌量一覽
此后幾年，丟失美國市場的輝騰全球銷量徘徊在5000到6000輛之間，從2009年開始，出人意料的，輝騰在中國市場迎來一絲生機，但即便有中國市場的支撐，但這個低調貴族整體的沒落卻已不可逆轉。當然，這種青睞看上去仍然不是根本性問題，如果真的在中國市場得到青睞，也不至于沒落，區區2萬輛/年的銷售量在中國高端車市場并非難事。
由此可見，市場調研何其復雜，目標市場都在不斷變化，客戶需求也是模糊不清，個體訴求在潛移默化，如果大數據真的能解決這些產品設計的問題，那么大公司也就不會有那么多失敗的產品了。
相反的，還有另外一些專家認為，以市場調研的結果來作為產品設計的輸入往往毫無價值可言！
亨利·福特的名言：如果我問客戶他們需要什么，他們總是說要“一匹更快的馬”！
史蒂夫·喬布斯堅信用戶“不知道自己要什么”，他曾經說過的話被廣為傳頌：“不必做市場調查，因為消費者自己也不知道自己想要什么，客戶都是膚淺的。” “只有在產品面世后，人們才知道他們想要什么。”
既然市場調研都不可信，或者說不正確，也就是說數據來源都不可靠，那么大數據分析是不是也必然會出現嚴重的偏差？以此為基礎構建的“用戶畫像”也必然非常不準確。
關于大數據不靠譜的案例有很多，“谷歌流感趨勢”（Google Flu Trends）未卜先知的故事，常被看做大數據分析優勢的明證。2008年11月谷歌公司啟動的GFT項目，目標是預測美國疾控中心（CDC）報告的流感發病率。甫一登場，GFT就亮出十分驚艷的成績單。2009年，GFT團隊在《自然》發文報告，只需分析數十億搜索中45個與流感相關的關鍵詞，GFT就能比CDC提前兩周預報2007-2008季流感的發病率。
等到2014年，美國Lazer等學者在《科學》發文報告了GFT近年的表現。
2009年，GFT沒能預測到非季節性流感A-H1N1；從2011年8月到2013年8月的108周里，GFT有100周高估了CDC報告的流感發病率，高估甚至達到兩倍之多。那么不用大數據會如何？作者報告，只用兩周前CDC的歷史數據來預測發病率，其表現也要比GFT好很多。
所以說大數據、人工智能的可靠性尚且值得斟酌，如此說來，似乎智能制造不太可能解決“產品的問題”，如果智能制造真的包治百病的話，那企業家和產品經理就沒什么價值了，企業的競爭力全部靠大數據和智能制造來操縱就能解決，這顯然是大家目前難以認可的。
綜上所述，從大眾透明工廠來說，輝騰的失敗很難靠智能制造來拯救。
既然企業的失敗靠智能制造不一定能挽救，那么企業的成功是不是一定是智能制造的功勞呢？
智能制造肯定會有功勞，但是這份功勞的重要程度需要仔細甄別，其實很多企業的成功，可能真的與智能制造沒有完全的關系，比如小米當年的成功，現在VIVO和OPPO的如日中天，這些成功能都歸功于智能制造嗎？筆者去過OPPO的主裝配車間，擁有大量工人的U型手工裝配線依然是制造的主角！
狹義的智能制造可以縮短產品開發周期，降低產品成本，實現產品質量最優，生產效率最高，這些在一定程度上可以幫助企業帶來競爭優勢，但并不能完全解決產品在市場上的競爭力問題，更不能解決市場需求的問題。
廣義的智能制造，涵蓋了企業商業模式的重塑，產業鏈的優化整合，新業態新模式的創造，但是這一切都是要和企業自身的戰略來綁定的，沒有企業的戰略實踐，任何新模式、新業態都將無法成立！
根基在哪里
中國企業應該通過大眾透明工廠的反例認真反思，無論政府倡導中國智能制造2025也好，互聯網+也罷，無論去歐、美、日參觀多么接近4.0的工廠，環境如何優美，產線如何精致，設備如何先進，講解如何動人，其實這一切都是為企業戰略服務的，其核心還是企業要如何打造自身的核心競爭力。離開了這個根本，一切都是空中樓閣。
凡是去參觀領先企業，都應該認真深入思考一下：
企業核心競爭力究竟是什么？成功源自于什么戰略？背后的價值理念是什么？智能制造在其戰略之下取舍和配置是否得當？智能制造的哪些方面有力的促進了企業的戰略落地和競爭力提升？
那么回來之后，不要先去參照標桿來找自身智能制造的短板，如果你滿眼看到的只是標桿企業的智能制造，那么你回來就肯定滿腦子想的是如何搞自動化、上機器人、弄智能檢測、上軟件系統……結果只能是學得四不像，東施效顰，何其悲哉！如果沒有國家的資金扶持，不知道國內有多少企業搞的智能制造工程將會像大眾透明工廠一樣變成昂貴的負擔？
先拋開智能制造一小會兒吧。首先來思考標桿企業的戰略定位是否清晰，資源配稱是否妥當，戰略執行還有哪些短板。然后再來看，這些短板是不是需要通過智能制造的手段來提升，換言之，需要基于制定自身的智能制造推進計劃，結合精益生產，大力促進質量、成本和交付QCD各要素的提升，取得切實可行的成效。中國的現狀是“五化都在路上”，自動化在持續，信息化在努力，精益化在考慮，數字化在練習，智能化在傳遞。在新制造的大趨勢下，如何找到適合自己的智能轉型之路實現彎道超車，是每個企業應該思考的問題。
（知識自動化授權發布，作者：劉朱鋒 佰思杰科技CEO）
