程艳玲：尊敬各位ENI的会员，大家下午好，非常感谢大家关注今天的总编会客室，今天来到总编会客室的嘉宾，是制造业CIO们非常熟悉的一位专家，兰光创新的董事长朱铎先。朱总在制造业已经有很多年实践的经验，兰光创新在MES领域也已深耕多年。

朱铎先：程总好，大家好!兰光公司成立16年了，其中十年的MES研发与应用经验。

程艳玲：16年的历史了，我们也看到在很多行业，像航天、军工、机械制造等等各个领域都有很多关于兰光的智能制造方案应用。

朱铎先：是的，兰光总共有五六百家客户。

程艳玲：相信今天朱总会把他多年的积累和沉淀给我们大家做一个详细介绍，这里面也会结合ENI最近的选题，关于智能制造、数字化转型还包括MES的一些建设和应用，及在和CIO交流时，提到的一些困惑和问题，今天也会请教一下朱总。在开始的时候，朱总刚刚也给我们介绍了一下，最近出的两本新书，还有一本没有面世。一本是《三体智能革命》，还有一本《机·智》，这个请朱总先给我们介绍一下。

朱铎先：《三体智能革命》可能好多人都看到了，2016年9月份出版的，应该说有两年时间了。这本书我们是九个人一起写的，是站在社会的角度讨论智能。随着工业4.0、中国制造2025、美国工业互联网等战略在全球的风靡，2015年我们就开始探讨，智能制造到底是什么，它的原理是什么，路径是什么，应该怎么去实现，怎么去落地，我们一起探讨了一年多，才形成这本书，其中的第五章机器革命，即智能工厂这章是我写的。两年之后我与赵敏老师又推出了《机·智：从数字化车间走向智能制造》这本新书。

《机·智》：取势、明道 、优术、利器和实证

朱铎先： 书名中的“机”代表的是工业1.0的机械化，“智”是工业4.0的智能化，中间加一个“.”表示中间的过程，副标题是“从数字化车间走向智能制造”是一条智能制造实现的路径。这本书完全站在企业的角度思考撰写，视角更加微观，主线非常明晰，可以用十个字概括，即：取势、明道、优术、利器和实证。

“取势”。我们注意到一个现象，近几年，不管中国、德国、美国、日本，还是英国、法国、韩国和俄罗斯其他各个工业国家，都不约而同制定了相关战略，，虽然名称不同、时间点不同、侧重点不同，但其核心都是智能制造。从国内来说，无论是国企还是民企，大家都对智能制造非常热衷，这就涉及到一个趋势的问题。为什么全球各国政府、各种企业不约而同聚焦在智能制造?背景是什么?它的动力来源是什么?在书中我总结为“四难”和“一希望”。第一难就是难以提升的全球经济增长，我们现在看到GDP的增长，发达国家平均0.4%，发展中国家1.8%左右，美国最近是4%点几，特朗普的支持率一下就升上来了，4点几就是美国经济非常好的表现，而发展中国家，无论是中国、印度还是巴西、俄罗斯等所谓的金砖四国，经济增长压力也都比较大。

第二个难是难以消化的产能，现在全球产能严重过剩，这里我就不用具体说了。第三个是老龄化，这是本次全球化智能制造浪潮最大的动力。全球很多工业国家，像日本、德国等都已经是非常严重的老龄社会中国也将会快速地进入老龄化社会。现在制造业普遍面临着适龄劳动者缺少、老龄化严重、招人比较难、成本越来越高等现实问题，这是一个明显的发展趋势。还有一难，就是全球化竞争，原来经济是区域性的，现在是全球性的，企业面临着日益严重的全球化竞争。另一方面，现在随着CPS、工业大数据、机器人、人工智能这些新技术的发展，也给人们带来了非常大的希望，希望通过对这些新技术的应用实现智能化转型升级。 书的第一章就是用取势来概括，我的结论就是本次智能制造浪潮的根本动力不完全是来源于智能技术的拉动，而是在这种压力下，制造业企业被动寻求发展变革，是一种被动战略，但也是制造业将来的发展趋势。

明道，是以德国工业4.0，中国制造2025，美国工业互联网，以及美国再工业化战略、日本的新机器人战略等等主要对象进行深入研究，他们的技术路径是怎样的?有什么值得我们借鉴的?哪些是他们本国自己独有的属性，我们是不能照搬的。明道重点研究的是这部分内容。

然后是优术。 CPS、数字孪生体、工业机器人、互联网、工业互联网平台等这些具体的智能化使能技术，作为制造业，我们应该怎么去利用这些先进的技术与理念?智能制造落地有什么战略与战术?有哪些注意事项等等。

利器重点讲解了一些系统、工具，比如MES制造执行系统、设备物联网、APS高级排产系统等等，制造企业应该如何正确地推进这些系统的落地，有什么注意事项等等。

最后的实证就是通过几个实际案例，解读相关企业或学校在智能制造方面的建设思路、过程及实施成效。

本书以取势、明道、优术、利器和实证为主线来阐述，我想这个主线也可以是我们今天访谈的主线。

智能制造的根本目的是降本提质增效

程艳玲：是的，朱总，这本书整体五个阶段，也是我们现在智能制造面临的一个大的社会化的背景。之前我们在采访的时候也说过，智能制造不是个体的事情，不是一个企业的事情，它其实是一个社会，是一个生态的事情，是整个社会生态。刚才朱总谈到的，也是我们从生态一直到企业应该怎么去做，当然这本书里面还有一些实际的案例。

我们今天也可以顺着这个脉络去谈一下，我刚刚听朱总在谈的时候也说到了，各个国家都提了一些理念，包括前两年您在写《三体智能革命》的时候，那个时候是工业4.0特别热的时候。我觉得对于我们企业来说，我们在做个体活动的时候，或者和CIO交流的时候，就会有一个感觉，这么多热词，在企业应用层面上来讲，对于IT负责人，可能有一部分是比较熟悉的，会趋向这种认识，去引导他去思考，另外还有一部分是觉得这里面距离还是挺大的，觉得这个和我没有太大的关系，就是你谈你的，我做我的。我觉得这几年大家会在比较热的这些词里面，包括您谈到的还有一些新的技术，“云大物移智”等等，再加上这些，可以说会给大家在方向上带来一些迷惑。

我们还是从这个概念开始，您觉得现在也比较热，写这本书的时候，也是基于这样的背景，大家动辄都要谈智能制造、数字化转型等等，我们这些日子在采访CIO的时候，大家也都是在这些词上绕来绕去，比如说数字化是信息化的什么阶段，等等，但是这些其实都是一些表面上的东西。所以我第一个问题想和您谈一下，您刚才说到了我们整体在企业当中的一些应用，您也实施过五百多家企业，您觉得我们说智能制造和数字化转型的落地，对不同行业的企业来讲，或者对于当下我们制造业整体的情况来讲，它落地的点或者趋势是什么，或者是这个结合点，到底是在什么方向上?企业真正要落地这些所谓的智能制造和数字化转型的时候，应该考虑哪些问题?

朱铎先：我首先表达一个观点，智能制造要客观地看待。一方面不要漠视智能制造，现在制造业竞争越来越激烈，老龄化越来越严重、成本越来越高，数字化转型是势在必行或者说是迫在眉睫的事情。如果意识不到这种困难或者压力，就是欠缺一种前瞻思想和忧患意识。另一方面，对智能制造也不能过于迷信，认为它就是一个灵丹妙药，什么问题都可以解决。智能制造只是企业转型升级的一个主要方向、有效手段，中国制造2025说得很清楚，以提质增效为中心，以“两化”融合为主攻方向。

智能制造根本目的是帮企业降本提质增效。在9月18号上海召开的“第四届智能制造与工业4.0高峰论坛”上，我将做的报告就叫“智能制造：回归本质，以提质增效促进企业竞争力提升”我们不要将智能制造当成一个目的，别人做我也做，它只是一个很好的手段，是在这种竞争越来越激烈，成本越来越高的情况下，通过自动化、数字化、网络化、智能化，等智能制造的方式减少对人的依赖，实现高效高质快速响应市场的一种生产和服务模式。

智能制造对制造企业来说，并不是一个充分条件，有了智能制造这个企业就很厉害了，就能获得一个很好的发展，这是个误区。智能制造是一个必要条件，是企业通过这种智能化应用去改变和改善自己的手段。

智能制造三范式及实践路径

程艳玲：朱总您刚才说到了，我们从理念的层面，从价值层面，大家对这些可能也会有一些了解，我们大家关注的也是几个点，一个是说我们在采访一些CIO的时候，他们也会说到，我们现在这个阶段还不到你谈到的智能制造阶段，或者是我规划还没有到那个时候，我们有几个困惑。第一个是，标准是怎么界定的，之前谈数字化，怎么样就算数字化了，智能制造，什么样的情况下，什么样的水平就算是智能制造，包括大家在做相应规划的时候，到底是不是基于我们现在制造的水平，可能您也有比较深的理解，在这样的情况下企业应该怎么做?这是困惑的第一个问题。

第二个问题就是路径是怎么样的，比如说我们现在做智能制造的规划，包括我们基于之前的一些信息化的建设现在也在提一些转型。对于转型大家也会有一些不同的认识。

就是这两个方面，针对我们制造业的现状，是不是可以结合您之前服务的几百家的企业，它们是怎样去做的，和大家做一个介绍。

朱铎先： 智能制造到底是什么，什么才能算智能制造?现在并没有一个统一的定义，大家的说法也都不一样。中国工程院把智能制造定义为三范式，数字化制造是第一范式，包括数字化研发、数字化管理、数字化生产、数字化服务等等，绝大部分企业当前要做好的是数字化制造。

第二范式数字化网络化制造，认为有条件的企业或者先进的企业在两三年之内要向这个范式去发展，通过数字化、网络化，包括工业互联网平台推进企业智能化转型升级。十五年左右，基于人工智能的新一代智能制造将会发挥更大的作用，这是智能制造的第三范式。

我们再看德国的智能制造，德国人使用的原文就是Smart Manufacturing。早在2015年的时候我就提出来，Smart并不是智能的意思，Smart是聪明的意思，古人将聪明解释为耳聪目明，一个人聪明，首先耳朵能听见，眼睛能看见，嘴巴能说话，大脑能思考。德国人很务实叫Smart Manufacturing，并没有叫Intelligent Manufacturing，很多专家把智能制造说成Intelligent Manufacturing，具有自感知、自决策、自执行、自学习等能力，我觉得这过于理想化了。

我们再思考一下德国人提出来的Smart Manufacturing是解决什么的?前面提的四难问题，老龄化很严重、人越来越少、竞争越来越激烈、订单越来越小，客户的要求越来越高。制造企业希望通过新的技术改造，能够快速、高效、低成本地进行生产与服务。特别是德国很多都是中小企业，通过三项集成，即纵向集成，端对端集成和横向集成，将企业连成网络，形成一个社会化的合作模式。德国人讲Smart Manufacturing，我认为既包括了明确的使能技术，如自动化、数字化、网络化、智能化，也是一种非常明确的解决方案，解决刚才说的老龄化严重，人口越来越少，价格越来越低，成本越来越高等企业所面临的问题。我们制造企业应该更多的关注这种Smart灵活、敏捷、高效。

Smart应该怎么做?我提出来“治聋治哑是智能制造的第一步”，使得企业的设备、产线、车间、制造部门、研发部门和市场部门能够与外界有交流。比如，设备能实现网络化通讯，车间生产能与上游信息系统有交流，研发部门和市场部门能够听到客户的声音等等，这解决的是聋的问题。哑呢，有了问题马上能发现，设备出了问题、产线出了问题，工厂生产出了问题，质量出了问题，相关人员马上就能知道。然后基于及时、准确、客观的数据及决策进行科学化管理，这可以称之为“治傻”。所以说治聋、治哑、治傻，是走向智能制造的第一步。

我们再看德国工业4.0中讲的纵向集成，他们用很大篇幅画了很多设备，设备上面有WIFI，表示设备的互联互通，然后通过这些系统，把设备连成一体。通过信息化系统把人连成一体，能够快速响应上下游的需求，能够高质、高效、低成本地生产与快速响应市场，其根本目的就是使企业能够有更好的竞争力，这个思路与我上面讲的“治聋、治哑、治傻”是异曲同工的。因此，我认为在智能制造方面，企业没必要过多地强调大数据、人工智能、机器人这些比较流行的说法，而更应该关注于你的企业存在什么问题，通过这些手段去解决什么问题，这样才能更加务实有效。

智能制造是不断迭代演进的过程

程艳玲：我觉得朱总您谈到的其实也就是大家期望的这样一个状态，可能第一阶段要达到的一些成果性的东西。我们之前在谈工业4.0的时候，就有一些观点认为，中国企业基本上还在工业2.0、3.0的阶段，怎么可能到4.0。那么企业在考虑转型的时候，是不是需要有什么样的准备，需要到什么阶段，我才能做什么样的事情，你觉得有这个必要性吗?比如现在谈智能制造转型或者数字化转型，可能我们还没有到这个阶段，对于这样的话您是怎么看的。

朱铎先：首先，智能化转型或者叫数字化转型，是制造业在“四难一希望”这个历史阶段的必然选择，无论是先进的企业还是传统的企业，一定要引起重视，并采取切实可行的推进措施。

其次，智能制造并没有明显的阶段性，是一个不断迭代演进的过程。我曾对中国工程院“智能制造三范式”的图示进行专门撰文，我认为工程院以三个立柱表达“三范式”是有改进空间的。“三范式”之间不应该是突变的，应该是一种渐进的关系。后来，我就画了三个“S”型波浪线，体现了智能制造中多进程并行、迭代发展、螺旋上升的演进趋势，可较好地体现了智能制造“三范式”的意图。

这个“S”型波浪线也可很好地回答您刚才的问题，数字化、网络化、智能化之间并没有明显的分界线，我国制造业由于基础不同，特别是在自动化、管理水平、数字化等方面与国外企业相比差距还是比较大，要根据自身情况推进自身智能制造的进程。

工程院原院长周济院士有段很精彩的论述，可以比较好地回答您的这个问题。周济院长说：“我们必须实事求是，循序渐进，分阶段推进企业的技术改造、智能升级。针对我国大多数企业尚未实现数字化转型的‘基本国情‘，各个企业都必须补上‘数字化转型‘这一课，补好智能制造的基础;当然，在‘并行推进‘不同的基本范式的过程中，各个企业可以充分应用成熟的先进技术，根据自身发展的实际需要，‘以高打低，融合发展‘在高质量完成‘数字化补课‘的同时，实现向更高的智能制造水平迈进。”

程艳玲：有时候也是水到渠成的一个过程。

朱铎先：是的，现在大家经常说是第几次工业革命，我认为，所谓的工业革命，并非是有质变的突变，它是一种螺旋演进的一个过程，不能说到2025年就一定发生突变，它在前面时间段就有一些变化，到2035年它还在变化。

程艳玲：是，我们前两天正好也采访一个CIO，他正好也谈到了，你不能说数字化就是一个转型是另外一件事情，其实就是信息化在这个时代对数字要求比较高的时候，有了大数据、经济这个时代的时候，数字化的表现就更加明显了，所以大家就称之为数字化，就是您刚才的那个观点它其实是一个进阶。

智能制造应该对症下药 避免因为智能而智能

接下来这个问题，我们提到这个智能制造的规划，之前谈信息化规划，现在智能制造或者是数字化转型都要谈一个规划的问题，我想请教朱总的是，因为我们在采访一个企业的时候，有的在一个时间点上提出几点的规划是什么样的，智慧企业的规划，智能制造的规划，有些企业可能没有这方面成型的东西，或者是企业的这样的一些提法，您觉得这是必须的吗?

朱铎先：首先，制造企业要从思想上重视数字化转型，或者叫智能化转型，企业必须正视这种大的潮流。孙子是著名的兵家，他说：“善战者，求之于势，不责于人，故能择人而任势。”也就是说，一个企业好的企业家，不会求全责备，抱怨今天经济大环境不好，或抱怨手下的人不行，或者国家政策不好等等而是要做到这四个字：“择人任势”，“择人”就是选择合适的合作伙伴，包括你的员工;“任势”就要预测趋势、把握趋势、利用趋势。如果整个社会都是数字化转型的浪潮，你在这个进程中还是满足于现状，不思进取，将来一定没有舒服的日子过。

其次，企业要有务实的智能制造规划。但是这个规划不能只从技术谈多么先进或者多么高大上，要服从企业经营战略，德鲁克有一句经典的名言：“企业的唯一目的就是创造顾客”。企业应该以竞争力的提升为目标。我们要知道企业存在什么问题，应该通过什么手段去提升，说到底智能制造中的数字化、网络化、智能化这些都是药，尽管是很好的药，但并不是适合每个人，也不是量越大越好。企业应该首先要找到自己的病症，对症下药，比如，主要问题是效率问题、质量问题，还是响应的速度问题，还是管理混乱的问题。找到这些关键问题，然后辅助这些有效手段。在数字化转型这一块，我觉得潜力很大现在很多企业，买了很多先进的设备，硬件可能跟国外相接近甚至超过人家了，但是我们看一下我们管得是什么水平?以机床利用率为例，根据2013年、2014年MASA协会的统计，欧美这些国家的机床有效利用率能够平均71%，还有11%的能够达到80%以上。

兰光做了五六百家客户，也联了三万多台数控设备，这些设备的利用率平均大概是37%，和十年前相比有进步，十年前是20%多。同样的设备，你的37%和人家的71%相比还差很多。现在美国、德国这些发达国家的高端制造业回流，低端往东南亚转移，制造企业即便是买再多的先进设备，但如果你的效率不提升，你的质量不提升，日子会越来越困难。

在2015年的时候，我就提出来智能制造的一个重点是质量的提升。质量是我们制造企业应该非常关注的一件事情。效率高一点、低一点总是能够生产出来，但是如果质量比较差，价格就上不去，利润率就不能保证，企业就很难有好的竞争力。欧美国家经过两百多年的工业文明沉淀，特别是德国、日本这些国家，它的质量很好，他们劳动者的素质相对较高，工艺怎么规定，，工人就怎么干。但很多国内工人小聪明比较多，白班晚班、高兴不高兴、领导在还是不在、发奖金的时候和扣钱的时候都不一样。生产出来的产品质量不稳定，企业怎么会有竞争力?在工业文明不够的情况下，通过数字化、网络化、智能化的技术手段去分析、监控、去优化，把质量稳定下来并提升起来，这些方面都有很多潜力可以挖掘。

还是以机床利用率为例，我们兰光做过很多客户，从30%多完全能提升到50%，再把质量控制起来。能够做到事前有预测，事中有监控，事后有优化，通过这样的迭代就可以把效率、质量提升上去，把成本降下来。无论是对于落后的企业、先进的企业，大企业、小企业，利润薄的、利润厚的，都非常有好处，没有一个企业的老板会说企业的利润太高了，不想提升了。任何企业都有潜力可挖，利润薄的企业面临着生存问题，迫切性更高，更需要积极推进数字化转型的工作。

程艳玲：我理解朱总就我刚才那个问题的谈话，您是说我们在这个阶段是要解决问题，而且问题解决之后，从成效上来讲还是比较大的。因为我们的基点比较低，基础非常低，所以潜力非常大。谈到规划这方面，倒不是每个企业都拿出一个智能转型的规划或者怎么样，它是针对你当下或者某一个时间阶段遇到的一些问题，在处理这些问题的过程中，要有意识的主动去认识这个问题、解决这个问题，可以这样理解吗?

朱铎先：是的。

程艳玲：再回到您刚才说的这些内容，兰光在各个行业都有这样一些的做法，在智能化工厂包括MES等等这些方面的案例。您能不能举例说明一下，把刚才提到的这些问题串一个场景。不一定要聚焦某一家企业，而是有一些代表性的，我们在规划、实现的路径、产出的效率，等等这些方面，它们是怎样做的，现在有什么样的成果?有没有这样的例子可以跟大家介绍一下。

朱铎先：这样的例子很多，可以从各个方面去说，比如从质量、效率、设备管理等等。例如宁夏共享集团，是比较典型的一家企业，地处宁夏比较偏远，以铸钢、机加为主，业务上是很传统的企业。这家企业在智能化转型过程中，通过数控机床、3D打印机等的自动化改造，以及实施设备联网、设备数据采集、高级排产、MES系统等信息化改造，把车间的这些设备之间联成网络，人通过信息手段联成网络，通过人机融合实现数据的自动流动，实现了一种灵活、敏捷的生产模式。再加上相关管理的完善，宁夏共享集团在智能制造方面做得卓有成效。在2015年被工信部评为首批智能制造试点示范单位，2016年2月份李克强总理视察的时候，给予了高度评价，将该企业比喻为“傻大黑粗”转型升级成为了“窈窕淑女”，称赞是“展示了‘中国制造2025+互联网’的融合，是新旧动能转换的生动体现。”

如何推动智能制造在企业的落地

程艳玲：对于企业来讲，真正在落地的时候该怎么去做，能不能结合您实践的这些案例，给大家一些场景化的描述?

朱铎先： 在2015年的时候，我提出了“六维智能”理论，从六个维度打造中国特色的数字化车间。“六维智能”分别从计划源头、过程协同、设备底层、资源优化、质量控制、决策支持等六个方面着手，以智能计划排产、智能生产过程协同、智能设备互联互通、智能生产资源管控、智能质量过程控制、智能大数据分析与决策支持等六个维度，实现车间数字化、网络化、智能化、精益化的管理与控制，这就是智能制造一个很好的场景化落地模型。

首先是智能的计划排产。现在企业订单越来越小，交货期越来越紧，但你会发现很多机床或者是很多工人，往往处于等待时间，一个活他那里没有完成导致我这里没法组装，导致生产等待时间比较多，因为一个活安排得不合理，整个装配或者是生产的周期就延长了。我们是否可以从计划源头上提高效率，以最短的时间完成交货，这就需要智能化的计划排产，自动生成的生产计划可准确到每一道工序、每一台设备、每一分钟，并做到设备等待时间少、生产效率高、交货期短

第二个就是智能的过程协同。机床利用率低，并不等于工人闲，工人往往很忙，比如说在机床上输入程序，找刀、找料、装夹、送检等等，这部分时间都可以大大压缩。2009年我提出来协同制造，通过协同准备，这个活到这个设备的时候，刀具、量具、加工程序、检验文档这些东西都提前准备好，或者是准点地送过来。通过协同制造，避免因一个环节而影响整个生产。

第三是智能的设备互联互通。将那些贵重的数控设备、机器人、自动化生产线等数字化设备，通过数字化生产设备的分布式网络化通讯、程序集中管理、设备状态实时监控、大数据分析与可视化展现，实现数据在设备与信息化系统之间的自由流动，使“聋哑傻”设备变得耳聪目明，充分发挥数字化、网络化、集群化的协同工作优势，就是CPS赛博物理系统在制造企业中的具体应用。

第四，智能的质量管控。除了对质量问题进行及时处理，分析出原因，减少问题再次发生以外，还需要在生产过程中对生产设备的制造过程参数进行实时采集、及时处理，这也是确保产品质量的一个重要手段。

第五是智能资源管理。通过对生产资源(如物料、刀具、量具、夹具等)进行出入库、查询、盘点、报损、并行准备、切削参数、统计分析等管理，有效地避免因生产资源的积压与短缺，实现库存的精益化，可明显减少因生产资源不足带来的生产延误，也可避免因生产资源积压造成生产辅助成本的居高不下。

第六是智能的决策支持。在生产过程中，系统中运行着大量的生产数据和设备的实时数据，这是一种真正意义的工业大数据，这些数据是企业宝贵的财富。对这些数据进行深入的挖掘与分析，生成各种直观的统计、分析报表，如计划制订、计划执行、质量、库存、设备等方面的分布及发展趋势，可为相关人员进行科学决策、优化生产提供帮助。