“先進制造，與產業屬性無關，每一種產業都需要先進制造。”

“未來趨勢是機器控制更多，人的決策更多；制造正從機器換人到機器強人轉變。”

“保鏈護土的關鍵之戰，不是所有的供應鏈都能保得住，而保得住的要加強數字化勞動能力。”

3月24日，由工業富聯主辦的“數智新裝備 共創新生態”全球智造生態峰會上，智能制造專家、北京聯訊動力咨詢公司總經理林雪萍作主旨發言，南方⁺記者現場實錄并整理發言。

①供應鏈大分流：建“備份”

這幾年，“脫鉤”引起大家關注，但實際上，真正讓中國制造在全球惡劣環境下仍然能夠保持供應鏈穩定，這背后是以富士康為代表的眾多制造企業連接在一起。

過去3年，無論是“芯片荒”，還是原材料價格上漲，疫情只是一個“障眼法”，實際上供應鏈正在發生著全新的變化，從制造企業應對的角度，過去推崇“零庫存”，現在則是分散制造，供應鏈的國別屬性就變得非常重要。

混亂的供應鏈掩藏著另外力量，即Just-in-time（準時制）到 Just-in-Case（以防萬一）的轉變。

來看美國制造。美國一直在探討所謂的“回岸制造”，也很難產生特別積極的成果，但如今，美國正在提所謂“有岸制造”概念，拉攏更多的國家和地區，實際上就是在中國供應鏈之外“另起爐灶”。

這時候我們重新意識到，在過去二三十年，一直以超級工廠形式存在，中國工廠所代表的供應鏈是深度的網絡節點，這種秩序到了現在很難以維持。

早在2010年時候，日本提出“中國+1”理論設想，即轉移部分產業鏈到第三國，依托中國制造能力之外做一個備份，其實，過去10年并沒有完成這件事，但在疫情期間，這個理論設想成為一些企業家的共識。如果說之前還只是一些政治家的設想，企業家的意愿和決心就是很是要命，不少企業確實形成了新的備份供應鏈做法。

大金2021年對中國供應鏈依賴是25%，現在的目標是要下降到0%，也就是說很多企業考慮供應鏈時不再以經濟性來考慮，而是以安全。特別是很多企業在中國有著非常卓越運營能力的時候，就會想著要去其他地方建立備份能力。

有經濟學人專門做了一個對比，南亞、東南亞一些國家人口總量、勞動力人口有1億左右，工資平均水平實際上只有中國不到10%，但這不是關鍵因素。要重新理解當前的全球化是“逆全球化”或者“慢全球化”，如果你到全國各地工廠去看，你去墨西哥、越南和印度的工廠，甚至在非洲，很多工廠的建設是在加速的，現在面臨的不是“逆全球化”，而是全球加速化，至少是局部加速化，從原來單一供應鏈為秩序，即以中國為主導的秩序在走向混合的供應鏈。

面對供應鏈的大分流局面，中國制造如何迎接挑戰？不是要關起門來阻抗這種趨勢，而仍然要積極“走出去”，應對國際化新挑戰，能夠融合到全球供應鏈，并在其中發揮自身供應鏈的韌性。

特別要區分全球化和國際化的區別，國際化是以我為主，和別人并行，而全球化是一開始就要成為全球的部分。中國需要一個高級形態的制造來應對這種挑戰，建立更強大的卓越制造能力，需要擁有一種壓倒性的供應鏈優勢。

②每一個產業都需要先進制造

很多制造廠家做代工，只要用戶下一個指令，可能就必須移動，但是，代工企業后面還帶著上游供應商，包括模組、原材料，還有周邊的非標設備，一個非常龐大的供應鏈體系非常難以移動。在中國現在面對的巨大局面就是“保鏈護土”。

什么樣的供應鏈更容易搬走，什么樣的供應鏈非常難以搬走？要保護這種供應鏈，重新建立自己的優勢。傳統所熟悉的招商引資的大規模工業將難以為繼。

一直以來，中國制造是以多樣性取勝，需要面對可能從手機到電腦到衛星到飛機到豪華郵輪，不同的制造都要去做，在這些不同制造里面，它的復雜度和制造特征完全不同，希望在樣樣領先的情況下，制造能力能夠跟上來。

不是說紡織產業就不是先進制造，未來芯片可能是紡織出來的，每種產業都需要先進制造，這需要重新刷新我們的工業化思維。

比如說，美國汽車就是一個傳統產業，但是特斯拉重新激活了它。它在過去幾年8次收購中，有5次都和自動化和工程公司有關，換個角度而言，特斯拉是用制造這個視角重新激活了傳統汽車制造產業。

數據顯示，凱迪拉克工廠產能占地比為0.21輛/平方米，而特斯拉則是1.16輛/平方米，兩者相差5倍。

對中國來說，當前制造業面臨的三大挑戰分別是超大規模、超級離散、超快速度。“三超”力量，才是中國制造的基本盤。

③強化中國制造“腰部力量”

隨著智能制造的推進，多品種、小批量成為趨勢，這是中國制造的優勢，但如果將“短時間”這一參數加入進來，整個制造就會變得非常有挑戰。

每個企業都有自己的極限挑戰，例如，一場電商直播，產品訂單可能突然增加100倍，而且要一周內交貨；宏光Mini電動車在2020年剛上市時，訂單直接跳漲到4萬臺；英國女王2022年去世，90分鐘有1萬面國旗訂單涌向紹興一家工廠；全球單體最大的筆記本電腦工廠，高峰生產量是20萬臺；湖南邵東打火機，每天1000萬臺峰值。

機器人可能是拯救我們的“明星”，幾乎每一個機器人時代的爆發前夜，都會有一個大的危機，比如金融危機，比如這一次的疫情，機器人用量陡升，很多不確定因素或災難性因素情況下，機器人發展就越發達。

同時我們也看到，數據的獲取變得快速下降，傳感器成本大幅度下降。如果把人工智能看作是一個知識模型，它在以每年70%的成本下降。你會發現，機器人能力越來越強，既是拯救制造的一種方式，但也可能是崗位的“殺手”。

原來工廠的工人去哪里了？很多工廠都在談IT和OT的融合，機器的語言是毫秒級的，人的決策者可能以周或者以月，現在就要把這兩個不同的時間維度融合在一起，才能使得現場的每個數據能夠為我所用，真正能夠實現管理一體化，做到“機進人退”，機器要更多的工作，人要做更高質量的決策，這時候大量的藍領被減少了，被各種裝備和機器人所替代，數字化勞動力變得緊缺。

不是所有供應鏈都能保得住，保得住的供應鏈要加強數字化的能力。強化“人機合一”，更關注如何將很多機器技術轉移到為人服務上。

過去我們做了這么多的信息化，大量還是在加強管理者的水平，現在則是加強一線班組長和線段長的能力。

一個班長、一個組長，往下要面對的就是最基礎的藍領，往上又面對著副廠長的經營指標，現在就要把視線轉移到這批人身上，我把他們稱為中國制造的“腰部力量”，要為他們提供軟件硬件分析能力，讓他們做到人、機器、技術、崗位四位一體，對機器更透徹了解，對機器分鐘屬性有很好認知，理解機器正在發生什么，然后再通過“腰部力量”把這種能力賦予線邊的工人和小管理者，讓他們能夠做到在線邊會議時得到數據支撐。

以前這種決策的支撐，只是給了廠長、副廠長，現在則是要給到小班長、小組長。

現在的設備都出現機器人化的局面，比如AGV（智能搬運機器人）進入到AMR（自主移動機器人），機器人移動小車上面都多了很多夾具，已經變成一個可移動的柔性產線工位組成部分，這時候如果把數字化能力賦予線邊人員，才能真正做到加強一線現場的能力。

藍領也好，白領也好，中間還有紫領，相互界限已經大程度削除。對于供應鏈而言，如果你是一個高度智能化裝備，很容易搬到國外去；如果你是和AI結合的智能機器，是很難撼動的。原來說“日清日高”，現在能不能“時清時高”，推動人機合一的優勢，提高自動化勞動力，讓自身變得難以被取代。

④數據重新供應鏈生態

“燈塔工廠”構建了供應鏈創新共同體，我們可以從中理解到什么？

以前提到“微笑曲線”，就覺得制造業附加值太低，這實際是單一企業的“微笑曲線”。如果重新審視整個企業的上下游，你會發現實際發生的不是單一的曲線，而是一個企業和它的上游、下游發生很多聯合。如果再放開思路，我和供應鏈如何聯合創新，就會形成一個新的競爭力的共同體，對于企業來說，下游給你提供的不僅僅是訂單，而是能力的交互、知識的注入，這就構成了一個新的供應鏈優勢形態，這時候需要重新思考供應鏈生態圈。

過去的供應鏈生態圈，會強調1小時、4小時生態圈，實際上這個過程中還要考慮制造能力如何外溢。當企業要求供應鏈提供更快貨品的時候，如果要修改設計，就要聯動上下游一起調整。

現在數據變得隨手可取，但是在我看來，數據是最難開發的石油，因為需要大家把不同知識學科灌輸進去才能真正做到“開采”，我們希望能夠打破供應鏈的數據邊界——以前說到節拍（指連續完成相同的兩個產品之間的間隔時間），從一開始的工序到最后的工序是共同的拍子，現在，這個拍子能不能傳遞到上游端？以質量追溯為例，過去是用戶端一點點往上反饋，現在能不能做到發現質量問題就迅速追溯到上游供應廠家？

這種情況下，我們意識到從數據連接的角度考慮供應鏈的時候，有更大的空間。如果我們不能把上游、更上游整個供應鏈碳足跡、碳指標解決出來，最后很難拿出一個完整的ESG的報告。數據連接需要整個供應鏈推動。

總結來說，中國供應鏈面臨一個大的變局，很多人在討論是否存在資源的溢出，從我的觀察來看并非資源的溢出，而是遷移，是有施加明顯外力的遷移。這種情況下，希望主動“出海”，不能只留在家里；要重新認識我們的制造系統，打造在智能制造、先進制造的[敏感詞]優勢，就要理解人在這其中所發揮的作用，如果很難留住10萬人的工廠，那我們要讓留下來的3萬人產生高價值。與此同時，“燈塔工廠”給予一個非常大的啟示，就是推動供應鏈的[敏感詞]效率，在供應鏈壓倒性地取勝，這是中國制造全盤的優勢。




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