一、制造业的历史变迁

在本讲中，我们把制造业过去150多年以来的主要发展脉络，借用这张前三次工业革命中的制造业演变图（图1-1）来进行说明。

图1-1有两个坐标轴：横坐标是产品复杂度，或者是产品的种类；纵坐标是每一次生产的批量，也可以理解为量产的规模。可以看出，在1850年之前，产品多样性非常强，也许每一件产品都和前一件产品不同。那个时候，制造业更多地依赖手工生产，每一件产品都凝聚了劳动者的心血，凝聚了他的情感，凝聚了独特的文化和价值，因而产品很难被复制。手工生产的特性，使得劳动者第二次制作该产品时，想做得一模一样是不可能的。如果由其他人来做，造出完全相同的产品则更不现实。所以，在1850年以前，每件产品几乎都是独特的、个性化的。1850年以后，随着工业革命的发生，这个曲线就开始变得陡峭，产品的种类减少，但是生产的批量在增加。经典的例子就是1913年福特开发的T型车。亨利·福特希望汽车不是富人们的专属，而是汽车厂的工人们和老百姓都能拥有的出行工具。因此，他用流水线即劳动分工的概念，大批量地进行生产，极大地降低了成本，同时提高了产品质量和可靠性。其结果就是普通的中产阶级甚至一般的工人阶层也买得起福特车，这是一个里程碑式的节点。

图1-1 前三次工业革命中的制造业演变

1955年，大众汽车把这个运动推到了极致，体现为更大的批量、更低的成本和更好的质量，以更高的标准向全世界卖车，但是品类进一步减少。发展到顶点的时候，大约在20世纪60、70年代，大规模生产变得非常成熟和普遍。事实上，今天的大多数经营管理理论、制造工程理论，都来自50年以前人们在大批量生产当中积累的经验和知识。这种变化的好处是让每个人都能以较低的价格买到高质量的产品，问题是牺牲了个性、消灭了品种，消费者只能选择标准化的、品类有限的产品。

时间进入20世纪80年代以后，形势有了新的变化。大家在反思，制造业沿着这个曲线走，是不是我们真正想要的？我们是不是就要这样一个社会，它越来越简单、越来越一致、越来越低价？这是不是跟我们的人性相悖？后来有人甚至说，要是能回到150年前享受那种个性化就好了。当然这只是一个想法而已。进入21世纪以后，随着计算机、通信等技术的发展，人们重新开始探讨产品多样性和大批量制造的高质量与低成本、一致性、标准化能否达成妥协。

因此，图1-1高度概括地反映了1850年到现在，在170年间工业界的变迁。站在品种-批量这个维度上，我们所谈论的先进制造、智能制造，某种程度上就是为了回答这样一个问题——我们能不能在保持高度多样性或丰富品种的同时维持大批量制造给我们带来的种种好处？结论是完全可能。

制造业发展到今天，智能制造初现端倪，为回答上述问题提供了有力的支撑。图1-2所示的这个金字塔有五层结构，最下面是L0，最上面是L4。L0层包括生产设备、操作人员、产品、原材料。L1层是PLC（Programmable Logic Controller，可编程逻辑控制器）控制层，包括PLC等控制器，它们很好地管理着下一层的生产设备。L2层叫作SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition，数据采集与监控系统）层，这一层就跟数据有关了，目的是时刻知道设备是否正常。L3层是MES（Manufacturing Execution System，制造执行系统）层，过去大家都不太关心，但随着多品种小批量需求的提出，为了把不同的订单在同一个产线当中进行合理的安排，排产变得非常重要。同时生产过程的质量追溯变得非常重要，因为产品在不断地切换，一切换就会带来不稳定，从而导致缺陷。综合起来，对产品质量跟踪和追溯的要求、对排产的优化要求、对设备管理的要求、对人的要求等，使得MES变得越来越重要了。最上面一层叫作企业管理层，即ERP（Enterprise Resource Planning，企业资源计划）。到了企业级运营的层面就是管理资源，资源即人、财、物，当然现在还有一个新的重要资源就是数据。

图1-2 制造业自动化金字塔

（来源：德国it's OWL）

数十年来，制造业无论是什么行业，无论大小公司，都在这个金字塔框架之下，大家按照这个层次来布局和管理企业。进入21世纪以后，随着信息与通信技术的发展，数据变得越来越重要，这个生产模式悄然发生了一些改变。发生了一些什么样的改变呢？比方说，制造过程数据原来只在设备上保存，只要生产线的主管就可以管理，他没必要汇报给公司高管，最多汇报给车间主任即可。而现在，大家追求个性化以后，数据的流转变得非常重要，一个企业必须快速适应这种变化，导致企业的总经理也要关注第一线的事。所以，数据就必须从最底层一直穿透到最上面。而最上面一层不再是ERP，而是一朵云，也就是说，数据要穿透企业天花板，一直到达云端。数据上传到云端，是为了跟企业之外的其他利益相关者，诸如供应商、客户、合作伙伴等分享数据。只有把数据分享出去，大家才能协同。所以，数据和信息就穿透或打破了企业的边界，既把企业的“房顶”揭开，又把“四面墙”推倒，数据要超越企业，然后与上下左右形成数据集成，这两个维度的变化叫作纵向和横向的集成（图1-3、图1-4）。

图1-3 纵向集成

（来源：德国it's OWL）

图1-4 横向集成

（来源：德国it's OWL）

同时，还有一个维度的变化就是产品生命周期和企业价值链的集成（图1-5）。要想给客户创造更好的体验，我们要从产品规划开始，到产品样机和产品制造，到交付和使用，再到维修和更换，实施全过程管理。不仅要拿到产品各个阶段的数据，还要把装备和产线的数据，从规划开始到安装调试维护，全部拿到，这就是产品生命周期的概念。

图1-5 生命周期和企业价值链集成

（来源：德国it's OWL）

价值链的集成是指企业从发现客户需求到研发合适的产品，到交付产品，到创造价值和赚到钱，最后回来再投入研发，这个闭环过程也要依靠数据连接起来。除了生命周期以外，还有一个所谓的“端到端”，也就是说原来产品研发完成后进入制造环节，现在是研发跟需求、研发跟市场、研发跟维修也要直接打通，这叫端到端的集成。显而易见，纵向的、横向的、生命周期的、企业价值链的、端到端的集成，都是要靠数据来实现的。

从下至上贯通和端到端，带来了制造过程及其管理范式的改变。我们来看图1-6。它告诉大家，制造业在悄然地发生这样的改变：居于左边的多层次的金字塔结构正演变成右侧这样一个网络化的、分布式的、自组织的或者是面向服务的架构。所谓面向服务的架构，就是说制造业的要素除了位于最下面的要素之外，剩下的要素都会以节点的形式进行动态自组织。这些节点属于原来金字塔当中的某一层，今天它不再属于任何一层，而是被放在云端，以标准化的通信接口对外提供服务。节点可能是硬件也可能是软件，可能是人也可能是设备，或者可能是它们的组合。也就是说，节点可以是一个制造单元，也可以是一个制造系统，甚至可以是研发网络或人力资源组织。总之，节点是一个专业的、可以对外提供服务的基本单元，它们彼此连接，构成了企业当前的形态。当企业发生变化，比如团队发生变化、目标发生变化时，这个图就变成另外的模样，它所需要的节点也就变了。换句话说，原来的某些节点有可能离开你的企业去给别人服务了。连接节点的就是数据、信息，制造业的场景就这样组织在一起。但是，我们仍然需要时刻保有下方方块所代表的要素，牢牢地摆在制造现场。这些要素就是跟安全、实时性、可靠性高度相关的生产制造系统。

图1-6 从金字塔层次结构到CPS（Cyber-Physical Systems，信息物理系统）的范式转变

（来源：美国NIST）