张锋
摘 要：我国经济已由高速增长向高质量发展阶段转变，制造业面临的问题有产品质量不高、投入产出效率低、资源消耗高等问题。造成制造业质量和效益低的原因主要有市场需求导向、标准体系问题、生产工艺落后、企业质量管理体系不健全、从业者素质不高等因素。因此，中国推进“智能制造”首先解决的是制造质量和效益的问题，通过信息数字系统、工业物联网、大数据等技术，实现管理规范化、产品全生命周期数字化，并注重技术人员的培训和激励，通过建立跨行业跨地区的产学研共性技术平台，加强技术的创新和应用。
关键词：质量效益 智能制造 工艺过程质量管控 技能培训 共性技术平台
中图分类号：F424 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）07（a）-0126-03
Abstract： China's economy has changed from high speed to high quality development stage. The problems faced by the manufacturing industry are low product quality， low input-output efficiency and high resource consumption. The main reasons for the low quality and benefit of manufacturing industry are market demand oriented， standard system， backward production technology， imperfect quality management system and low quality of practitioners. Therefore， the first solution to the "intelligent manufacturing" in China is the problem of manufacturing quality and efficiency. Through the information digital system， the industrial Internet of things， large data and other technologies， the management standardization and the whole life cycle of the product are digitized. We should pay attention to the training and motivation of technical personnel， and strengthen technological innovation and application by establishing a cross industry and cross regional common platform for industry， University and research.
Key Words： Quality benefit； Intelligent manufacturing；Quality control of production process ；Common technology platform
中國制造业正处在转型升级的十字路口，传统靠廉价劳动力、低汇率以及大量消耗破坏资源环境的模式已不可持续。如何把中国制造从劳动、资金密集型产业向技术、密集型转型，实现从底端过剩到中高端提升，是中国制造面临的首要任务。同时，以物联网、大数据、人工智能等为代表的新一代信息技术正与制造业快速融合，并催生新的商业模式，对中国制造既是挑战又是机遇。
当前，中国制造业最大的特点是大而不强。经过近几十年的发展，我国建立了比较完备的工业体系和齐全的产业链，据统计中国工业增加值已超过美国成为世界第一。2017年《财富》杂志评选的世界500强企业，中国大陆达到109家，中字头国企雄踞榜单。“高铁”、“核电”成为中国制造走出海外的“国家名片”，并占据全球大部分市场。大型科学仪器如超级计算机、射电望远镜也达到世界领先水平。但在瞩目的成绩单背后，我们看到中国制造业仍处在产业链的中底端，大量核心技术和高端装备依然依靠进口。根据海关总署统计，2017年中国进口集成电路芯片达到2601亿美元，为第一大进口工业品，整车及汽车零部件、仪器仪表紧随其后[1]。
1 中国制造业面临的主要问题
中国制造业面临的主要问题表现在以下几个方面。
⑴产品质量水平不高。2016年国家监督抽查产品质 量不合格率近10%，其中电子商务产品实物抽查质量不合 格率高达20.0%。出口商品长期处于国外通报召回问题产 品数量首位，制造业每年由此造成的直接质量损失超过 2000亿元，间接损失超过万亿元。
⑵投入产出效率低，资源消耗高。美国、德国、日本工 业增加值率超过45%，中国只有23%左右。2015年中国单 位劳动产出为7318美元/人，是世界平均水平的40%，是美 国的7.4%，且中国劳动生产率连续四年放缓。但2016年我 国单位GDP能耗为3.7吨标准煤/万美元，是2015年世界能 耗强度平均水平的1.4倍，是美国的2.0倍。
⑶基础零部件、基础工艺、基础材料相对落后。“三 基”是发展高性能、高可靠性、高质量和高附加值产品的 前提和基础。而基础零部件与材料涉及到的种类、规格和 型号众多，产业门类众多，产品产业化投入高、周期长、风 险高。发达国家在该领域有上百年的技术积累和沉淀，而高端材料和零部件对我国却是实施禁运的。大型跨国公司通过技术垄断、规模效益、市场策略、人才吸引等，使我国在该领域一直保持较大差距。
⑷缺少品牌效益，利润率低。中国大量制造企业从代 工起家，虽然大量行业世界第一企业，但规模效应还没有 转成品牌效益。2017年世界品牌500强中，中国有55家企业 上榜，但真正属于制造业的只有华为、联想、中车、海康威 视、吉利等少数几家。2016年中国规模以上企业利润率为 6%左右，但利润集中于少数行业，大部分企业利润呈下滑 趋势。
以上这些问题中，提升中国制造的质量和效益是最迫切的，也是经济新常态下，供给侧改革的主战场。我国应在现有技术和成本控制下，通过提升质量和效益，进一步促进“三基”水平的提升，并提高品牌知名度和利润，实现良性循环。
2 中国制造质量与效益较低的原因
中国制造质量和效益低主要有几个方面的原因。
⑴市场需求导向。改革开发之初，中国制造首先解决的 是老百姓基本的生产、生活从无到有、从少到多的问题。 因此，产品的质量主要满足低端需求，企业只要生产出来 就能销售，对质量要求不高。但经过三十多年的发展，各 种中低端产品已经饱和，随着人们生活水平的提高，消费 者对中高端的需求越来越大。目前，对质量的要求是从有 到优，不仅要满足使用性、可靠性、安全性、耐久性，而且 要满足环保、健康、美观等需求。
⑵标准体系问题。在标准方面我国的整体水平比较 低，中国主导制定的国际标准仅占1%。长期以来我国的标 准主要以产品为主线，局限在行业内部，以政府主导制定，标准数量庞大、体系混乱、交叉重复。缺乏像欧美国家制定覆盖跨领域、全产业链的标准要求，容易形成空白区 域。例如，我国上游的钢材标准比欧美低，传导到零部件，整机的产品性能质量也就比国外更低了。
⑶市场监管力度。一些职能部门对假冒伪劣、制假贩 假的处罚力度不够，有的为了保护地方经济，甚至睁一只眼 闭一只眼。本身低端产品的进入门槛不高，同时不合格产 品、假冒产品的生产与销售违法成本又很低，造成“劣币驱 逐良币”的现象。很多从事高品质制造的企业难以生存，或 者出现合格品正常渠道销售，不合格品以其他形式流入市 场等乱象。
⑷企业质量管理体系。我国企业目前的管理能力参差 不齐，虽然很多企业按ISO9001标准建立质量管理体系并 通过认证，但一些规范、流程、手册流于形式。受传统文化 以及考虑人员、成本、效率等问题，很多中小企业主要是垂直管理，随意性较大，现代企业管理制度还没有完全建立。
⑸生产工艺水平。由于中国长期以来以劳动密集型生产低端产品为主，工艺比较粗放、简单，对生产设备的精度 要求不高。一些企业只有简单的图纸和工艺卡片，不注重 过程工艺数据的积累以及对产品质量的影响反馈。个别企 业为了获得更高的利润，甚至故意修改客户的工艺技术要 求。工艺水平的提高需要长时间的积累和反复测试，考虑 成本和技术人员水平，国内在这方面差距很大。
⑹从业者素质。虽然我国制造业长期以来提供了大量 就业岗位，但从业者素质整体不高，“农民工”成为制造企业招工的代名词。同时很多企业对员工的技能培训、职业培训不到位。由于在国际分工中，我国制造业主要在产业链的低端，一线工人和技术人员的技能水平不高、收入相对较低，工作环境较差，人员流动频繁，并形成恶性循环。
因此，中国推进“智能制造”首先解决的制造质量和效益的问题，通過信息数字系统、移动互联网、工业物联网、大数据等技术，提升质量和效益、缩短交货期、降低成本，实现企业利润最大化。同时，打通企业研发生产与市场需求的围墙，把个性化需求和规模化生产有机结合。如果离开质量和效益谈智能制造，就如同“沙滩上造房子——基础不牢”[2]。
3 实现质量与效益提升的发展建议
对于如何通过“智能制造”的逐步落地，实现质量和效益的提升，有以下建议。
⑴推进信息数字系统既要有顶层规划，又要着眼于细处，以信息化带动企业管理规范化、标准化。
信息化只是工具，目标是帮助企业实现管理的规范化和标准化，提高质量管理水平、降低管理成本。目前，企业信息管理系统层出不穷有ERP/PLM/PDM/MES等，让人有点眼花缭乱。但其发展趋势是实现产品全生命周期从需求、研发、采购、生产、检测、物流、维护的数字化管理，并从简单的数据存储、统计、展示，到数据分析、决策、优化，再到生产线或设备的自适应执行。从线上到线下、从企业内部到外部、从静态到动态，实现信息流、物流、资金流的融合。因此，企业在制定信息化战略时，应分阶段实施，与管理水平和业务流程相结合，从顶层设计入手，防止盲目建设或水土不服，查找管理过程的薄弱环节，从而实现落地，同时系统要注意兼容性、开放性和可扩展性。
⑵注重工艺过程的质量管控，抓住关键点并分解细化，运用物联网、大数据实现工艺数据的积累、分析和优化。
对工艺全流程进行分析，找出关键影响因素，狠抓工艺过程的质量控制，并分解落实到人、设备、工装、计量检测工具、环境等。在自动化装备、生产线的基础上，运用传感器、工业互联网逐步实现车间的数字化，通过生产过程数据的采集、跟踪、分析对工艺进行优化。条件成熟，运用大数据对历史数据进行挖掘与分析，不断改进工艺和设计。
⑶鼓励技术改造和革新，技术创新从量变到质变。
智能制造的落地不是一蹴而就的，而是一个不断迭代的过程。通过建立激励机制，鼓励员工发现生产过程的问题，进行技术改造和工艺革新，以最小的成本实现效益最大化，使企业保持持续创新的活力，实现量变到质变的提升。
⑷注重技能人才的培养，特别是制造业一线技工的职 业发展，提高技术人员的社会地位。
在全国提倡工匠精神的背景下，提高制造业一线技工和工程师的工作环境、社会保障水平，建立发展基金，鼓励高技能人才的创新和发展，通过落户、保障房、社会荣誉，提升技工的社会地位和生活水平。在科技突飞猛进的今天，各级政府不仅要吸引鼓励高端科技人才的创新创业，也应加强对普通公民的职业教育和技能培养，建立终身教育档案，适应智能制造带来的变革。
⑸促进高校、研究院所、企业的人才交流，建立跨地 区跨行业的共性技术平台。
建立高层次科技人才与企业的交流平台和基金，鼓励专家、教授兼职去企业生产一线，与技术工人、工程师相结合，发现企业实际创新需求。尊重科技发展的规律，容忍失败。建立跨地区跨行业的共性技术平台，鼓励区域间、部门间、产业链间协同创新，防止重复建设。
参考文献
[1]周济.智能制造——“中国制造2025”的主攻方向[J].中国机械工程，2015（9）：2272-2274.
[2]卢秉恒.“互联网+”智能制造是中国制造2025的抓手[J].汽车工艺师，2016（1）：17-18.
