第四次工業革命的到來為各個國家提供了發展和轉型的機遇，也面臨競爭力格局變化的挑戰，智能制造成為各國競爭的新戰場。各國圍繞制造業，都提出了相應的戰略——美國的“國家制造創新網絡”、德國的“工業4.0”，日本的“工業價值鏈”，當然還有中國的“中國制造2025”。那么，這些戰略之間有何差異呢？而形成這些差異的根本原因又是什么？

1 / 對知識的理解、積累和傳承方式差異，決定了制造哲學和文化

 對制造業而言，簡單地來講即是“發現問題（比如質量缺陷、精度缺失、設備故障、成本較高、效率低下等）、了解問題，在此過程中獲取信息，并將其抽象化為知識，再利用知識去認識、解決和避免問題的過程。”

了解和解決問題的手段和方法決定了所獲得知識的形式，而將知識抽象化加以運用的過程和形式則決定了知識傳承的形式。這個過程可以通過“人來完成”、“數據來完成”或是“系統來完成”，這也是決定一個國家制造哲學的最根本原因。

2 / 日本：“通過組織文化和人的訓練不斷改善，在知識承載上非常依賴人”

 日本獨特的克忍、服從和集體觀念文化也深深地影響了日本的制造文化，其最主要的特征就是通過組織的不斷優化、文化建設和人的訓練來解決生產系統中的問題。這一點相信國內許多制造企業都感同身受，因為大家在接受精益培訓的時候被反復強調的3個方面就是“公司文化”、“三級組織”和“人才訓練”。最典型的體現就是日本在20世紀70年代提出的以“全生產系統維護（TPM)”為核心的生產管理體系。其核心思想可以用“三全”來概括：全效率、全系統和全員參與。實現方式主要包括在3個方面的改善：提高工作技能、改進團隊精神和改善工作環境，以致在20世紀90年代以后日本選擇“精益制造（Lean Manufacturing）”作為其轉型方向，而非“6-sigma質量管理體系”。

日本企業在人才的培養方面也是不遺余力的，尤其是“雇員終身制”文化，將雇員與企業的命運緊密聯系在一起，使得人的經驗和知識能夠在企業內部積累、運用和傳承。

日本企業解決問題的方式通常是：

發生問題→人員迅速到現場、確認現物、探究現實（三現)，并解決問題→分析問題產生的原因，通過改善來避免問題

最終的知識落在了人的身上，人的技能提升之后，解決和避免問題的能力也就上升了。

因此對于日本企業而言，員工是最重要的價值，對人的信任遠勝于對設備、數據和系統的信任，所有的自動化或是信息化建設也都是圍繞著幫助人去工作為目的，所以日本企業從來不會談機器換人或是無人工廠。如果中國想要學習工匠精神，那么最應該借鑒的是日本孕育工匠的組織文化和制度。但是這樣的文化在近幾年遇到了一個十分巨大的挑戰，就是日本的老齡化和制造業年輕一代大量短缺的問題，使得沒有人能夠去傳承這些知識。

日本也意識到了自己在數據和信息系統方面的缺失，開始在這些方面發力。這一點在日本的“工業價值鏈產業聯盟”的構架和目標上能夠清晰地看到。該聯盟提出的19條工作項目中有7條與大數據直接相關。可以說日本的轉型戰略是應對其人口結構問題和社會矛盾的無奈之舉，核心是要解決替代人的知識獲取和傳承方式。

 但日本在轉型過程中同樣面臨著許多挑戰：首先是數據積累的缺失，使得知識和經驗從人轉移到信息化體系和制造系統的過程中缺少了依據和判斷標準。其次是日本工業企業保守的文化、造成軟件和IT技術人才的缺失，正如日本經產省公布的《2015年制造白皮書》中所表達的憂慮：“相對于在德國和美國正在加快的制造業變革，現在日本企業表現出重視軟件的姿態。”

3 / 德國：“通過設備和生產系統的不斷升級，將知識固化在設備上”

德國的先進設備和自動化的生產線是舉世聞名的，可以說在裝備制造業的實力上有著傲視群雄的資格。同時德國人嚴謹的風格，以及其獨特的“學徒制”高等教育模式，使得德國制造業的風格非常務實，理論研究與工業應用的結合也最緊密。然而德國也很早就面臨勞動力短缺的間題，在2015年各國競爭力指數的報告中，勞動力是德國唯一弱于創新驅動型國家平均水平的一項。因此，德國不得不通過研發更先進的裝備和高度集成自動的生產線來彌補這個不足。

德國的制造業解決問題的邏輯是：

發生問題→人（或裝備）解決問題→將解決問題的知識和流程固化到裝備和生產線中→對相似問題自動解決或避免

舉個比較直觀的例子來比較日本和德國解決問題方式的不同：如果生產線上經常發生物料分揀出錯的現象，那么日本的解決方式很有可能是改善物料辨識度（顏色等）、員工訓練，以及設置復查制度。而德國則很可能會設計一個射頻識別（RFID)掃碼自動分揀系統，或是利用圖像識別+機械手臂自動進行分揀。

又比如，德國很早就將誤差補償、刀具壽命預測、多軸同步性算法、主軸震頻補償等解決方式以功能包的形式固化到了機床中，因此即便是對制造工藝和操作并不熟練的工人也能夠生產出可靠的產品。也正是這個原因成就了德國世界第一的裝備制造業大國地位。

除了在生產現場追求問題的自動解決之外，在企業的管理和經營方面也能夠看到其盡力減少人為影響因素的努力。比如最好的ERP、MES、APS等軟件供應商都來自德國，大量的信息錄入和計劃的生成及追溯通過軟件自動完成，盡量減少人為因素帶來的不確定性。

然而，德國同樣對數據的采集缺少積累，因為在德國的制造系統中對故障和缺陷采用零容忍的態度，出現了問題就通過裝備端的改造一勞永逸地解決。在德國人的意識中不允許出現問題，也就自然不會由問題產生數據，最直接的表現就是找遍德國的高校和企業，幾乎沒有人在做設備預診與健康管理（PHM)和虛擬測量等質量預測性分析。另外由于德國生產線的高度自動化和集成化，使得其整體設備效率（OEE）非常穩定，利用數據進行優化的空間也較小。

德國依靠裝備和工業產品的出口獲得了巨大的經濟回報，因為產品優秀的質量和可靠性，使得德國制造擁有非常好的品牌口碑。然而德國近年來也發現了一個問題，那就是大多數工業產品本身只能夠賣一次，所以賣給一個客戶之后也就少了一個客戶。同時，隨著一些發展中國家的裝備制造和工業能力的崛起，德國的市場也在不斷被擠壓。因此，在2008—2012年的5年時間里，德國工業出口幾乎沒有增長。由此，德國開始意識到賣裝備不如賣整套的解決方案，甚至同時如果還能夠賣服務就更好了。

于是，德國提出的工業4.0計劃，其背后是德國在制造系統中所積累的知識體系集成后所產生的系統產品，同時將德國制造的知識以軟件或是工具包的形式提供給客戶作為增值服務，從而實現在客戶身上的可持續的盈利能力。這一點從德國的工業4.0設計框架中能夠十分明顯地看到，整個框架中的核心要素就是“整合”，包括縱向的整合、橫向的整合和端到端的整合等，這簡直太像德國制造體系的風格了，既是德國所擅長的，也為其提供增值服務提供了途徑。所以第四次工業革命中德國的主要目的是利用知識進一步提升其工業產品出口的競爭力，并產生直接的經濟回報。

4 / 美國：“從數據和移民中獲得新的知識，并擅長顛覆和重新定義問題”

與日本和德國相比，美國在解決問題的方式中最注重數據的作用，無論是客戶的需求分析、客戶關系管理、生產過程中的質量管理、設備的健康管理、供應鏈管理、產品的服役期管理和服務等方面都大量地依靠數據進行。這也造成了20世紀90年代后美國與日本選擇了兩種不同的制造系統改善方式，美國企業普遍選擇了非常依賴數據的6-sigma體系，而日本選擇了非常依賴人和制度的精益管理體系。

中國的制造企業在2000年以后的質量和管理改革上，大多選擇了精益體系這條道路，一方面因為中國與日本文化的相似性，更多的還是因為中國企業普遍缺乏數據的積累和信息化基礎，這個問題到現在也依然沒有解決。

除了從生產系統中獲取數據以外，美國還在21世紀初提出了“產品全生命周期管理（PLM)”的概念，核心是對所有與產品相關的數據在整個生命周期內進行管理，管理的對象即為產品的數據，目的是全生命周期的增值服務和實現到設計端的數據閉環。

數據也是美國獲取知識的最重要途徑，不僅僅是對數據積累的重視，更重要的是對數據分析的重視，以及企業決策從數據所反映出來的事實出發的管理文化。從數據中挖掘出的不同因素之間的關聯性、事物之間的因果關系，對一個現象定性和定量的描述和某一個問題發生的過程等，都可以通過分析數據后建立的模型來描述，這也是知識形成和傳承的過程。

 除了利用知識去解決問題以外，美國也非常擅長利用知識進行顛覆式創新，從而對問題進行重新定義。例如美國的航空發動機制造業，降低發動機的油耗是需要解決的重要問題。大多數企業會從設計、材料、工藝、控制優化等角度去解決這個問題，然而通用電氣公司（GE)發現飛機的油耗與飛行員的駕駛習慣以及發動機的保養情況非常相關，于是就從制造端跳出來轉向運維端去解決這個問題，收到的效果比從制造端的改善還要明顯。這也就是GE在推廣工業互聯網時所提出的“1%的力量（Power of 1%)”的依據和信心來源，其實與制造并沒有太大的關系。所以美國在智能制造革命中的關鍵詞依然是“顛覆”，這一點從其新的戰略布局中可以清楚地看到，利用工業互聯網顛覆制造業的價值體系，利用數字化、新材料和新的生產方式（3D打印等）去顛覆制造業的生產方式。

美國、日本、德國

未來改革的布局是怎樣的

 我們從日本、德國和美國三者之間文化差異性方面分析了三個國家對智能制造革命的理解、側重點和目的的不同。除此以外，這些國家的競爭力差異也是造成其戰略方向差異的關鍵因素，其中各國在制造價值鏈的分布和未來布局的不同起了決定性的作用。

生產活動中的價值要素分布從上游到下游依次是：想法創新與需求創造→原材料與基礎使能技術→關鍵裝備與核心零部件→生產過程與生產系統→產品和服務。

在整個價值要素的分布中，中國在生產過程與生產系統這兩個環節具有優勢（主要體現在勞動成本和生產能力方面)，但是在其它各個環節中均處于劣勢。

那么，如果進行橫向比較，世界各主要國家在生產活動中價值要素的地位，以及未來改革的布局是怎樣的?

1 / 美國：“牢牢占據生產要素的上游，努力向下游延伸”

美國在生產活動要素的分布中，在想法創新和需求創造、原材料和使能技術，以及產品增值服務端，具有明顯優勢。美國工業系統的核心競爭力主要來源于“6s的生態體系”：

（1）航天航空：為美國制造業積累了大量技術紅利，成為美國工業系統中基礎使能技術最主要的來源。

       （2）半導體：近年來在低耗能半導體材科的研發投入巨大，在未來智能化技術的核心，低耗能高性能芯片技術上具有明顯優勢。

（3）頁巖氣：布局未來新能源和清潔能源領域，已成為美國最主要的替代能源。

（4）智能化服務創造經濟：借助美國在計算機和信息化技術領域的優勢，在利潤最高的制造業服務端進行布局。

（5）硅谷為代表的創新精神：通過不斷創新挖掘用戶的潛在需求，從而不斷獲得新的市場和商業機會的藍海。

（6）可持續人才資源。

在第四次工業革命的戰略布局方面，美國白宮在2012年3月提出了“國家制造創新網絡計劃”，在制造業的4大領域建立9個研究創新中樞（如下圖）。

分析美國‘6S’生態系統和制造業發展戰略布局，我們不難發現，美國力圖在生產系統最基礎的原料端（能源和材料）、工業產品的使用服務端（互聯網技術和ICT服務），以及不斷由創新驅動的商業模式端，牢牢掌握住工業價值鏈當中價值含量最高的幾部分，這樣即便德國的制造設備再先進、中國的制造系統再高效，都可以從源頭和價值的投放端確保其競爭力的核心優勢。

2 / 日本：“雖然在產品這個環節中丟失大量市場，但產業競爭力在向上轉移”

 以往日本制造的核心競爭力主要在于生產過程與生產系統、產品以及服務端。近兩年來，日本兩個最強勢的傳統產業，汽車制造和消費電子產業中的市場份額不斷被韓國、美國和中國占據，看似在產品端的優勢已經喪失殆盡。然而在《2015年全球創新創業百強》榜單中，日本以40家入圍企業成為全球最具創新力的國家。同時，在2015年的《全球制造力競爭指數》報告中，日本也由前一年的第10位上升至第4位。其實，日本在消費電子領域的衰退背后是日本創新方向的轉變，日本開始在上游的原材料及使能技術和關鍵裝備及關鍵零部件領域擁有更多的話語權。

 例如松下在失去電氣行業的優勢后，在汽車電子、住宅能源和商務解決方案等領域找到了新的發展機會，同時也成為世界上最先進的電池生產商，特斯拉電動車使用的就是松下18650電池。索尼在喪失消費電子領域老大的地位后，在醫療領域取得突破，已經占據了醫療內窺鏡全球80%以上的份額。夏普也將核心業務轉向智慧醫療、智能住宅、食品、水、空氣安全以及教育產業。在日本發布的《2015年制造業白皮書》中，將人工智能和機器人領域作為重點發展方向，同時也將加強在材料、醫療、能源和關鍵零部件領域的投入。

3 / 德國：“充分發揮在關鍵裝備與零部件、生產過程與生產系統領域的技術優勢，通過服務增強盈利能力與競爭力”

德國在關鍵裝備與核心零部件，以及生產過程與生產系統兩個環節上具有十分明顯的技術優勢，這主要得益于以中小企業為核心的隱形冠軍企業，以及德國務實的學徒制雙元教育，這兩者為德國工業提供了扎實的基礎，是德國制造難以被撼動的地基。

德國的隱形冠軍企業幾乎不被外界所關注，它們規模都不大，但卻在其領域占領著很高的市場份額，在全球位列前三。這些中小企業占據了德國出口總量的70%，它們的銷售回報率均超過德國普通企業的兩倍，擁有高水平的研發能力與技術創新能力，注重產品價值與客戶的貼合、高質量高效率的制造能力和精益化、柔性化的全球化高效運營體系，它們中的很大一部分已經傳承了百年。

高素質的技術工人和工程技術專業人才歷來被看作是德國經濟發展的支注，是“德國制造”產品的質量保障。旨在培養專業技術工人的職業教育在德國社會發展中承擔著重要的角色，并形成了一套相對完備而且不斷調整的法規體系，保障了以雙元制為主要特征的職業教育長期穩定的發展。學徒不僅要在生產車間里跟隨師傅學習實用技術，還要到學校里學習必要的理論知識。在德國，每年約計60萬年輕人開始接受雙元制職業教育，約占同齡人數的三分之二。

德國是一個工業產品外向型的國家，由于國內市場較小和自身需求的薄弱，其工業產品幾乎全部用于出口，也因此成就了德國制造業設備出口第一大國的地位。然而，由于以“金磚四國”為代表的新興經濟體已基本完成了工業化，東南亞和非洲國家的新一輪增長引擎還沒有完全開啟，導致了德國的工業裝備產品需求停滯不前。從這幾年德國的工業出口總值上來看，幾乎沒有任何的增長，這也從一定程度上影響了德國的經濟發展。由此可見，德國提出工業4.0的核心目的主要有兩方面：

一是，增強德國制造的競爭力，為德國的工業設備出口開拓新的市場；

二是，轉變以往只賣設備而服務性收入比重較小的狀態，將重心從產品端向服務端轉移，增強德國工業產品的持續盈利能力。

11月4日-10日，中國綠公司聯盟2018海外考察將訪問德國。在這一周內，代表團將走進庫卡、戴姆勒、拜騰、SAP等知名企業和機構，了解德國工業數字化的特點與優勢，體驗工匠精神的細致嚴謹，學習隱形冠軍的管理模式。