近年來垃燃，工廠舞铝、企業(yè)招工難問題愈發(fā)凸顯。

數(shù)據(jù)顯示梨浑，2012-2018年面族，我國勞動年齡人口的數(shù)量和比重連續(xù)7年出現(xiàn)雙降，7年間減少了2600多萬人，2018年年末全國就業(yè)人員總量也首次出現(xiàn)下降芙捏。

另有數(shù)據(jù)顯示劳仿，自2012年中國農民工總量增速第一次出現(xiàn)下降，之后增速基本保持持續(xù)下降趨勢粤唤，2019年增速相比2017年幾乎“腰斬”甜海；且最近5年，50歲以上的農民工占比一年比一年高预锅。

與此同時饵来，年輕群體則不再滿足于傳統(tǒng)制造業(yè)工人微薄的收入，在移動互聯(lián)網的高速發(fā)展下民傻，轉而尋求快遞員胰默、騎手、網約車等新的社會需求職業(yè)漓踢。尤其是去年疫情之下初坠，網絡配送、直播電商等擴張彭雾，加劇了勞動力的遷移碟刺。

為了招到更多的工人，工廠不得不提高薪資待遇薯酝，而勞動力成本的水漲船高半沽，進一步導致了制造業(yè)開始出現(xiàn)新一輪向勞動力成本更低的東南亞國家遷移的現(xiàn)象。

勞動力成本上升正日益成為中國制造業(yè)面臨的困境之一吴菠。

另一方面者填，以德國提出“第四次工業(yè)革命”、美國“智能制造領導聯(lián)盟”做葵、英國《英國工業(yè)2050戰(zhàn)略》等為標志占哟，多國正在大力推動新型高自動化制造形式，下一代工業(yè)制造已逐漸成為新的趨勢翠墩。

當前谴童，作為世界工廠，中國制造已經遍及全球帝匙，體量龐大整雷，品類齊全。但是從產品的技術附加價值以及產品品牌溢價上看反狞，中國制造還處于中低端水平珠焦，大多數(shù)制造企業(yè)也處于產業(yè)鏈的底端，缺乏競爭力跳清。中國制造業(yè)大而不強股背、全而不優(yōu)的局面仍未得到根本改變渠吮。

在此背景下，國家近年發(fā)布多項政策支持制造業(yè)智能化轉型痹橙。2015年李克強總理提出“制造強國”戰(zhàn)略稻猜；在第一個“十年綱領”《中國制造2025》中，將“中國智能制造”作為發(fā)展的主要方向堡扣，推動傳統(tǒng)制造業(yè)轉型升級，以“機器換人”的方式竣付，緩解中國制造業(yè)面臨的用工荒問題诡延。

如今，從《中國制造2025》規(guī)劃綱要正式頒發(fā)至今古胆，已經過去6年了肆良，中國制造業(yè)也在信息化、數(shù)字化逸绎、智能化的道路上摸索前行了6年惹恃。在這6年中，企業(yè)家們的觀念發(fā)生了轉變棺牧，大多數(shù)制造企業(yè)也正走在信息化巫糙、數(shù)字化升級的路上，少數(shù)企業(yè)在局部點上實現(xiàn)了智能化颊乘。

尤其在去年我國疫情防控最吃緊的時候参淹，一批智能制造標桿企業(yè)憑借自動化生產線、智能工廠乏悄、網絡運維平臺等優(yōu)勢浙值，率先實現(xiàn)復工復產，不僅增強了全社會抵御突發(fā)事件的韌性褥辰，也為市場主體平穩(wěn)運轉构鸭、產業(yè)鏈、供應鏈保持穩(wěn)定發(fā)揮了堅實的保障作用力邻，充分體現(xiàn)了智能制造強大的潛力旬性。

盡管如此，總體上來看认平，大多數(shù)制造企業(yè)（包括歐美獨資企業(yè)和中外合資企業(yè)）還只是停留在數(shù)據(jù)采集祷燥、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的應用上，離數(shù)據(jù)自動分析登徐、診斷翁乌、反饋到自動調整控制還有很大一段距離，尤其是在智能化上還存在很大的瓶頸和制約哟笨。

從技術和管理的角度看蒙搅，中國制造要走向智能制造肺疾，主要還存在五大難點：

一，智能制造是基于新的物聯(lián)網潘尿、大數(shù)據(jù)届慈、云計算等數(shù)字化技術與先進制造技術的深度融合，貫穿于從設計忿偷、供應金顿、生產制造、服務等整個供應鏈制造鲤桥、運營和管理的各個環(huán)節(jié)揍拆。

因此，智能制造包含兩個系統(tǒng)工程茶凳，一個是智能制造技術（制造技術和信息技術）整合的系統(tǒng)工程嫂拴，另一個是管理的系統(tǒng)工程。目前贮喧，這兩個系統(tǒng)工程不僅是中國企業(yè)面臨的問題筒狠，歐美企業(yè)也同樣面臨這個問題。

二箱沦，裝備制造業(yè)仍然是瓶頸辩恼，跟不上智能制造發(fā)展的要求。智能制造最終還是要落到制造技術和裝備上谓形，雖然我國在互聯(lián)網迄咸、物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)杉源、云計算等數(shù)字化技術以及5G的深入應用上處于優(yōu)勢地位屿钥，但制造最后的執(zhí)行單元還得是機床，在這方面我們與歐美日企業(yè)相比還存在很大的差距墙哲，比如工業(yè)機器人坎市、3D打印、芯片光刻機氏石、高精度的測量測試設備等盹馅。

三，基礎數(shù)據(jù)平臺深度開發(fā)不受控愿航。企業(yè)要實現(xiàn)智能制造毒奇，需要兩個基礎系統(tǒng)平臺，一個是MES系統(tǒng)身音，另一個是ERP系統(tǒng)沥葛，而這兩個系統(tǒng)我們沒有自主的軟件平臺，還是要依賴于歐美叔收，因此在深度定制開發(fā)上還是受限制齿穗。

四傲隶，算法開發(fā)。智能制造需要基于數(shù)據(jù)并充分挖掘數(shù)據(jù)價值而實現(xiàn)自決策窃页、自管理跺株、自學習，從數(shù)據(jù)源采集脖卖、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)乒省、數(shù)據(jù)分析到自行診斷、自動反饋畦木、自動調整控制袖扛，中間就離不開算法的開發(fā)，智能的核心也就是算法馋劈。

而算法開發(fā)是一個多元跨界和交叉學科的工作，既要求對業(yè)務有深入理解晾嘶，又要有IT技術思維妓雾。目前，我們在算法開放的資源上還存在很大的差距垒迂。

五屁坛，管理和組織的變革。一方面笨拯，智能制造基于數(shù)據(jù)實現(xiàn)端對端宽缎、信息充分共享、管理平臺化讶粹，打破了企業(yè)原有的金字塔官僚管理體制結構着雪，來自原有權力結構擁有者的變革阻力會很大，往往他們還掌握了決策權贩仇，導致智能制造的資源投入不到位瞎励。

另一方面，管理方式會因信息平臺化而發(fā)生改變切役，個體和任務小團隊的自管理蒜肥、自決策機制會越來越普遍，但是蕉妇，目前還沒有找到很好的組織管理方式及組織文化激發(fā)個體和小團隊的工作意愿并相互協(xié)同碟堵。

基于以上原因，未來智能制造之路還有很長一段時間需要去探索腹忽，其中有三點是需有所創(chuàng)新和突破：

一是在技術上需要自主研發(fā)来累，突破裝配和軟件技術的瓶頸，同時關注整個生態(tài)鏈中的核心技術窘奏；

二是在適應性上佃扼，需要推動組織和管理的變革偎巢，以適應信息技術帶來的管理變化。

三是在智能化的道路上需要引入系統(tǒng)工程兼耀、頂層設計压昼，才有可能實現(xiàn)制造技術、信息技術和組織管理三者的深度融合瘤运。

（控制工程網）

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