挖機算大型機械嗎
注：此文得到華為、百度、聯想、三一重工等企業的調研支援，特此致謝。
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智慧製造，說得多，做得少，做得好的更少。我去看過黑燈工廠、無人倉儲，看完大開眼界，但也就是看看而已，那大多是樣板工程，很難推廣，離落地還早得很。
智慧製造為什麼這麼難呢？
想要實現智慧製造，有三步要走，而且步步維艱。
第一步，資料化。資料化就是要獲取生產資料。
按道理來說，這不算難事。比較先進的機床，本身就能提供實測的資料。傳統的機器裝置、生產線，如果裝上感應器或是升級改造一下，也能收集到更多的資料。
問題在於，生產中採集來的資料，往往不能直接拿來就用。
就像剛拔出的蘿蔔，還帶著泥巴，需要先清洗一遍。
圖源：Pixabay
還有，網際網路企業熟悉的是大資料，但製造業企業擁有的是小資料。比如說吧，歐美的汽車企業，每天都要進行撞擊實驗，積累的資料都在他們的手中。你就算挖走了他們的優秀工程師，但工程師也帶不走企業的資料。大資料可以一網打盡，小資料只能靠日積月累。
第二步，數字化。數字化是用資料來做分析和判斷。
這就更難。難處之一，製造業的型別太複雜，難以用一套模式適用全部企業。簡單地說，製造業可以分為離散製造和流程製造。離散製造是組裝加工，流程製造是透過不間斷的化學反應或物理變化，把原料變成另一種產品。適合離散製造的工藝、生產組織方式，就不適合流程製造。流程製造一開工就停不下來，要隨時監控各種控制引數，生產連續性更強，需要更高水平的自動化。過去，科學家以為，人工智慧將是通用的，在現實中的應用多了，才發現
人工智慧是專用的，各有各的人工智慧。
難度之二，資料化無法直接為製造業企業創造利潤。製造業獲得資料之後，比較容易實現的是全程可追溯。比如，一部手機，裡面大大小小的零部件有數百個。如果全程可追溯，出了問題，就能找到是哪個供應商、哪個生產環節有問題。這能更好地保證產品質量，但沒有辦法直接變現。這跟網際網路企業大不一樣。網際網路企業拿到關於消費者的大資料，馬上就能找到各種各樣的變現辦法。網際網路企業可以精準地找到消費者的畫像，定向投餵、精準引導。可是，網際網路企業能做的，製造業企業還做不了。
難度之三，資料化會動到製造業企業的內部組織管理。比如，用資料分析監控，可以找到原來的生產環節，或是採購環節的漏洞。“跑冒滴漏”，就能杜絕。那企業裡過去拿了好處的人就不樂意了。這也是智慧製造經常遇到的現實阻力。
第三步，智慧化。這就是由人工智慧做出決策，人來輔助機器。
這意味著工廠將變成新型的人機協同。人要學會聽從機器的指令。人要學會和機器溝通。人要學會和機器協作。如果不知道如何分配機器人和工人的工作，那就是個落伍的生產經理。如果不知道怎麼面試機器人，那就是個不合格的人力資源經理。
圖源：Pixabay
坦率地說，我們距離這一步還很遠。我能見到的智慧製造，大多還停留在第二步。透過資料化，把整個生產過程做到全程可視，用一塊碩大的螢幕顯示出來，讓管理者一目瞭然。這是有真實需求的。第一代老闆喜歡自己進車間，跟工人、車間主任一起幹活。“企二代”誰還下車間啊，能在辦公室盯著大螢幕就算相當敬業了。
很多網際網路企業躍躍欲試，想幫製造業企業做智慧製造，我得給這些企業潑個冷水。這條道路很難走，不賺錢，做不大。
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但如果換個思路，智慧製造其實也很容易。
我們需要重新定義問題。
製造業是幹什麼的？它們是生產產品的。你能生產出來，我也能生產出來，大家賣的是同質化的產品。那就只能拼價格了。價格戰的結果是廠家兩敗俱傷，消費者只能拿到價廉質次的產品。
所以，
製造業企業的痛點是如何才能避免價格競爭。解決這個問題的辦法是把產品變成解決方案。也就是說，要把製造業做成服務業。
按照這樣的思路，網際網路企業再去幫製造業企業，就很順手了。
Step 1：連線終端使用者。
這是製造業企業很吃虧的一件事。賣冰箱的企業，把冰箱賣出去，後面發生的故事就一無所知了。誰在用，怎麼用，壞了誰去維修，都無從知曉。賣榨汁機的企業，研發了各種用榨汁機的辦法，但怎麼教給自己的使用者呢？不知道，因為根本找不到使用者在哪兒。
解決這個問題，突破點就是用各種感測器接收使用者資訊。難點有二。一是很多家電的單價很低，加裝個感測器，成本就上來了，比競爭對手多賣一塊錢，消費者可能都不答應。這就要大幅度降低家電智慧化的成本。二是對消費者的隱私保護。不能染上某些網際網路企業肆意獲取消費者資料的惡習。解決的方案也很簡單：用方便換取資料。我跑步，佳明手錶知道我的資料，這我沒有意見。我用印表機，手機直接連線印表機，資料傳送給印表機，我也沒意見。你給我方便，我就給你資料。
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Step 2：完善產品。
有了使用者的資訊，就能找到使用者的真實需求。
使用者買的並不是產品，而是解決方案。
舉個例子。三一重工的朋友告訴我，他們的客戶買挖掘機不是圖便宜，而是看好用不好用，耐用不耐用。客戶算的賬是，萬一出了故障，不僅要花錢維修，還會因為裝置停機，造成巨大的損失。假如一個十億元的基建專案，需要在一年內建設完成，那停工一天，工程損失就是近三百萬。如果裝置出現了故障，那又會出現一個使用者的痛點。施工隊買了挖掘機，一般都是在交通不便的地方施工作業，要是裝置壞了，可不像汽車壞了，去店內維修或是找拖車拉走就行，而是需要維修人員趕到現場進行維修的。
那三一重工是怎麼解決這個問題的？他們把挖掘機這些裝置都連上網，這樣就能利用裝置採集到的資料資訊，遠端監測、遠端診斷。如果哪一臺挖掘機出現了異常，該更換配件了，客戶還沒有發現問題，三一重工就已經通知客戶，而且把要更換的配件交到客戶手裡了。實現了資料聯網之後，還能讓工程師不到現場，在遠端就能與裝置進行通訊，做相關的程式調整或者在遠端指導現場的人員排除故障。
Step 3：重塑流程。
從使用者資訊入手，找到使用者的真正需求，這能幫助製造業企業提高競爭力，因為解決方案幫企業增加了附加值。以原有的產品為基礎，圍繞著如何滿足對客戶的承諾，完善產品的質量和服務，這能幫助製造業企業降低變革的風險，因為不需要推倒重來。但最難也是最有意義的變革在於，按照這樣的打法，必須對製造業企業的流程進行重塑。
製造業企業最需要向網際網路企業學習的，就是如何緊緊地貼著終端使用者，不斷進行迭代。
這意味著企業關注的不僅僅是生產過程，而是服務質量。這就要求各個部門協同作戰，要有好的產品經理，而生產經理、銷售經理、財務經理和人力資源部經理都要被調動起來，為了一個終極目標，即全心全意為使用者服務團結一致。這在很大程度上會衝擊製造業企業原來的生產管理方式。
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再往深裡想一想。為什麼智慧製造做起來很難？因為用大資料預測消費者行為容易，整合供應鏈很難。
但是，很多看起來解決不了的難題，很可能是因為提問方式錯了。如果你把智慧製造定義為用機器替代工人，那會很難。更何況，習慣了大資料的網際網路企業對千差萬別的製造業流程完全不熟悉。你不可能讓空軍飛行員去打巷戰。
如果我們換個思路呢？
從製造業企業的終極需求入手，從網際網路企業的比較優勢入手，這才能找到二者的結合點。
按照這種思路，要學會“逆鏈經脈”，也就是說，要把流程顛倒過來，不是從生產過程的改造開始，而是從瞭解消費者的真實需求開始，從後往前推。
這個思路有三個好處：
製造業企業能賺到錢。
有了錢，它們才更有積極性為智慧製造投資。
網際網路企業能說得上話。
用自己的優勢去幫助製造業企業，同時也能在這個過程中逐漸熟悉各種生產流程，理順一個個供應鏈的佈局。
這套模式可以很方便地變成模版，那就能在更廣的範圍內推廣。
這才能在更短的時間內助力中國的製造業企業，幫助它們脫胎換骨。
先找到一個破局點。按照自己的優勢，我打我的。改變約束條件，換個角度思考問題。這套思路，就是我說的“騰挪”打法。