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浅谈企业智能制造升级难题及应对措施Time：2024-10-19
2015-2023年全球工业智能市场规模情况 来源：智研咨询
近年来，全球智能制造行业市场规模持续扩大。在中国，在强有力的政策护航下，智能制造行业发展尤为迅速。到2023年，中国智能制造行业市场规模同比增长7.5%至4.3万亿元。虽然我国智能制造业不断焕发出生机，并在推进实施中取得了显著成效，但是仍然存在很多突出问题，严重制约智能制造的发展。技术层面存在瓶颈、人才短缺、企业基础薄弱且差异大、地区发展不平衡，实施智能制造的主体——广大企业，对智能升级需求强烈但存在许多困惑和难题。 今天，我们先就企业较为关注的两个问题：智能制造升级过程中员工培训及学习成本难题，转化过程中工厂该如何度过阵痛期来聊一聊。
难题之一：员工培训及学习成本 1 成本来源 智能制造升级意味着引入新的技术和设备，这要求员工掌握新的技能和知识，从而可能导致一定的培训和学习成本，主要体现在以下几个方面： l 技术培训成本：员工需要接受新的技术和设备的培训，包括理论学习和实际操作训练，需要投入一定的时间和资源，如员工准备参加培训的时间、实际参与培训的时间以及学习后消化新知识的时间等。 l 系统集成和学习曲线：新的智能制造系统可能需要员工适应新的工作流程和界面，这需要一个过程，期间可能会产生一定的学习和调试成本。 l 设备操作和维护成本：员工需要时间来适应新的设备和系统，这可能导致短期内生产效率下降，同时增加了设备维护的复杂性。
2 成本降低措施 企业智能制造升级中员工具体的培训及学习成本受到多种因素的影响，这也为各企业降低员工培训及学习成本提供了一定的实施方向。综合考虑以下各影响因素，企业的培训及学习成本是有望保持在相对较低水平的。
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l 技术普及度：随着数字化技术的广泛应用，相关培训资源日益丰富，降低了员工学习新技术的门槛。 l 在线学习平台：许多在线学习平台提供企业智能制造升级相关的课程，员工可以灵活安排时间学习，降低了集中培训的成本。 l 员工基础：员工原有的技术基础和学习能力直接影响学习成本。基础较好的员工能更快掌握新技术，降低学习成本。 l 培训方式：针对不同层次的员工，采用个性化的培训方式，如分组教学、实操演练等，有助于提高学习效率，降低学习成本。 l 企业投入：企业对智能制造建设的重视程度和投入力度直接影响员工学习成本。企业可以通过提供培训经费、学习假期等方式支持员工学习。 l 激励机制：建立有效的激励机制，如将学习成果与绩效考核、晋升机会挂钩，可以激发员工的学习积极性，间接降低学习成本。
来源：Freepik 3 显著的长期效益 尽管企业智能制造升级中会存在一定的员工培训及学习成本，但是其带来的长期效益是显著的，主要表现在一下几个方面： l 提高生产效率：通过自动化和优化生产流程，智能制造可以显著提高生产效率，从而在长期内抵消初始的学习成本。 l 提升产品质量：智能制造可以实时监控和数据驱动的决策可以显著提升产品质量，减少不合格产品的产生，降低能源消耗和废品率，从而在长期内降低生产成本。 l 增强竞争力：智能制造可以帮助企业实现智能化决策和个性化定制，从而提高市场竞争力。
难题之二：转型阵痛期
来源：Freepik 1 转型难点 l 设备落后：许多小型企业仍然使用手工或半自动化生产设备，生产效率和产品质量无法与高度自动化的企业相比。 l 技术能力不足：企业缺乏数字技术人才，不清楚如何将数字技术融入业务，导致转型成效不显著。 l 数据孤岛：企业数据资源分散，互联互通困难，形成“数据孤岛”，限制了数据价值的挖掘和利用。 l 资金压力：智能制造转型需要大量资金投入，包括设备更新、系统建设和人员培训等，这对中小企业的现金流构成压力。
2 应对策略 l 逐步推进自动化：企业应根据自身情况，逐步实现自动化，避免盲目追求无人化生产。 l 个性化方案设计：为企业量身定制转型方案，明确转型的目标和路径，减少试错成本。 l 创新商业模式：在开放、竞争的互联网时代，传统的、单一的、封闭的商业模式在企业智能制造升级中将不再适用，消费端推动产业链的转型升级将成为未来主流模式。企业要花双倍的时间去了解客户需求，改善用户体验。 l 人才培养和引进：加强技术人才培养和引进，提高企业对先进设备的运用能力。 l 管理者的正确引领：企业智能制造的升级需要管理者的引领，需要从顶层设计开始，自上而下地推进，比如企业可以建立起一种良性的激励机制。 l 数据整合和管理：建立统一的数据管理平台，打破“数据孤岛”，提高数据的使用效率。 l 政策支持和合作：积极争取政府政策和资金支持，与其他企业合作，共享资源和经验。
结语 传统制造业已经不再适应中国标准2035以及新质生产力的发展，智能制造开始代表制造业的未来方向，它不仅能够提高生产效率和产品质量，还能够创造新的商业模式和价值链，引领工业发展进入一个全新的时代。 虽然智能制造升级中员工培训、学习成本及转型阵痛期是需要考虑的因素，但是经过合理的规划，还是能应对这些挑战，在长期内实现效益的显著提升。
参考资料： [1]《智启未来：新质生产力引擎驱动下的智能制造行业革新》，毕马威中国研究院 [2] 2024年智能制造行业市场发展现状及未来发展前景趋势分析，中研网 [3] 专访麦肯锡全球资深董事艾家瑞：中国智能制造如何走出阵痛期，《国资报告》 |
