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阿爾法狗再厲害，也經不住農民給電線上來一鋤頭。智能制造不是簡單“移植”而來，而是要從“敏捷的軟件”——企業管理水平、員工素質、培訓體系等，和“柔軟的硬件”——智能設備及企業內有效的信息支持體系等“內生”而來。

以往我們習以為常的制造業全球產業轉移，正出現截然不同的趨勢。

從制造業的歷史看，以前出現過從英國向美國的產業轉移，后來又出現過向“亞洲四小龍”的產業轉移，到中國崛起的時期，則更是承接了這種產業轉移。但是，現在這個趨勢正在改變——產業轉移開始向發達地區回流。

制造業“回流”，碾壓傳統制造

以世界上先進的電動汽車特斯拉為例，它居然是在美國比較貴的地方之一硅谷生產。而特斯拉之所以負擔得起高生產成本，一個重要原因是采用了智能制造的方式，表現之一就是汽車生產線上大批量使用的機器人。

中國制造業面臨的重大挑戰，就是智能制造很快會使生產中的人力成本大幅下降，而生產的敏捷性和生產系統優化的效率將大幅提升。從而導致全球制造業轉移的 趨勢，不再是簡單的從人力成本高的地區向人力成本低的地區單向轉移，而是開始出現“回流”趨勢。而且越是“油水”足的制造領域，“回流”的力道越 是強勁。

而促使這種歷史性“回流”的關鍵，就是智能制造。中國制造未來的命脈，也在于能不能拿下智能制造這塊高地。

“變態”的市場需求催生智能制造

值得一提的是，智能制造之所以是個歷史機遇，還不僅僅因為前面所說的可以將成本變得比人工更便宜，因為智能制造本質上并不是個成本導向的生產“性價比”問題，而是一種跟隨著市場趨勢而誕生的生產方式變革。

這種市場趨勢的變化，就是企業要生存，就得適應產品生命周期越來越短，而且消費者需求越來越個性化的趨勢。

未來能夠生存的企業，要能以批量生產的時間和成本，去生產出具有個性化的產品。唯有順應智能制造的產業趨勢，才能夠真正解決產業升級問題。

再說直白一些，市場需要的是極短的交貨期、極優的品質、極低的價格和極好的服務！這樣“變態”的市場需求，會讓只適應規模化生產的企業必死，除非你能轉到敏捷化、數據化的智能制造軌道上來。

智能制造絕非凌空“跨越”

智能制造看起來高大上（一般可以表述為設備自動化、生產透明化、物流智能化、管理移動化、決策數據化），但有個笑話說得好：阿爾法狗再厲害，也經不住農民給電線上來一鋤頭。

也就是說，智能制造雖然本質上是一種生產方式的跨越，但在實操層面，可千萬不能一“跨越”了之。反而要拋棄跨越思維，讓智能制造從企業以前的管理基礎上“內生”出來。

因為智能制造不是簡單“移植”而來，它是從“敏捷的軟件”——企業管理水平、員工素質、培訓體系等，和“柔軟的硬件”——智能設備及企業內有效的信息支持體系等“內生”而來。

無論是企業讓生產分散化，與全球合作伙伴進行效率“融合”，還是內部生產的定制化、敏捷化，都離不開原有的管理基礎。

也就是說，智能制造的水平，依然是由企業的管理水平所決定的。但是，為適應這種變革趨勢，原有的管理基礎現在必須改造升級。

特斯拉智能制造的背后

以特斯拉為例。有特斯拉員工這樣描述他們在公司內的工作狀態。

“全公司僅有一個人享有Principal Engineer（首席工程師）這個極高的頭銜，但是工程師團隊內的‘階級’基本不存在，所有人都在一個完全開放的工作環境中工作。可以將特斯拉理解成在足球場上放置多個辦公桌子、椅子的公司。”

“我 可以拿著手提電腦直接放到Principal Engineer的桌上，對他說我找到了一個bug（漏洞），也可以說這個地方的設計我覺得不合理，讓他解釋一下這部分的架構和設計理念。Elon（埃 隆·馬斯克）和公司的CTO就坐在公司的一角，離我的直線距離不到20米。馬斯克的桌子就是完全開放的，這種工作環境的設定也是馬斯克的決定，他覺得這樣 開放的工作環境更有利于信息的交流，打破公司內‘階級’的存在，員工之間的交談變得更加直接、便捷。Elon也很鼓勵員工和他直接對話，讓員工講述對公司 的想法。”

當人們看到特斯拉工廠大批量機器人炫酷般運行，并為之感慨的同時，應該意識到這些只是智能制造的“冰山一角”，后面更多的是特斯拉公司內生的信息支持水平和敏捷性管理的細節。

“橫空出世”不屬于智能制造

其實智能制造概念雖有橫空出世的效果，但它本身，并不是個橫空出世的生產方式，而是制造業內在發展邏輯的一個結果。

“智能制造”的內生邏輯的根本，是市場倒逼的作用。隨著市場個性化和成本壓力的趨勢性變化，它集成了技術創新、模式創新和組織方式創新而誕生的新生產模式。　　

而這種生產模式，如果企業不能從以前的管理基礎上“生出”，打好智能制造的“對接基礎”，想要“跨越”得越遠時，跟頭反而可能摔得越慘。

任何一種生產方式的革命，必然帶來企業組織結構、管理模式、經營模式等的深層改變。對于中國傳統制造企業來說，就是要尋找和過去不同的成長方式以及新的競爭能力。

在此情況下，智能制造的對接基礎，不在那些酷炫的機器人和所謂高大上的管理概念上，而在對身邊管理環境和技術條件的重新審視和策略性升級上管理。

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