工业4.0背景下传统制造业转型升级的新思路研究_传统制造业论文

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      中图分类号：F403.6 文献标识码：A 文章编号：1005-1309(2015)10-0107-007

      一、我国传统制造业的现状及其特征

      近几年，随着全球产业竞争格局的重大调整，我国在新一轮发展中面临巨大挑战。数字化、网络化、智能化等信息技术的突破，配合着新能源、新材料和新商业管理模式的变革，使传统制造行业面临着前所未有的重大挑战。透过机器人、物联网、大数据，直至智慧工厂、智慧生产及交易，新型工业化的升级浪潮正在颠覆传统制造方式。国际金融危机发生后，发达国家纷纷实施“再工业化”战略，重塑制造业竞争新优势，积极谋划新一轮全球贸易投资新格局。一些发展中国家也在加快谋划和布局，积极参与全球产业再分工，承接产业及资本转移，拓展国际市场空间。

      今年五月，我国发布了“中国制造2025”，明确提出了建设制造强国的“三步走”战略，为中国制造业由大变强描绘了一张蓝图。而《中国制造2025》的核心目标就是推动产业结构迈向中高端，坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展，加快从制造大国向制造强国的转变。确立了创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本的五项基本方针，将推动实施五大工程，包括国家制造业创新中心建设、智能制造、工业强基、绿色制造、高端装备创新。市场主导、政府引导，既立足当前、又着眼于长远，全面推进、重点突破，自主发展和合作共赢的四项原则。

      由于中德两国的制造业基础不同，德国总体上处于3.0向4.0发展的阶段，而中国的现实情况则要复杂得多，处于工业2.0和工业3.0并存的时代。中国99%的生产性企业都处于工业2.0的时代，即采用流水线大规模生产、电力驱动的方式，而少数企业例如：富士康集团则做到了工业3.0时代，现代模具信息电子技术为主的无人化工厂。

      目前，我国制造业还面临着稳增长和调结构双重任务，受发达国家和新兴经济体双重挤压、低成本优势快速递减和新竞争优势尚未形成的两难局面，进入了爬坡过坎的关键时期。每一个产业都必须从价值链的低端向高端跃迁和攀升，否则、庞大的产业大军将拥挤在低洼地中，面临“路径依赖”和“低端锁定”的风险。互联网技术则成为制造业新一轮加快发展的催化剂。

      具体而言，我国制造业具有如下特征：

      1.处于制造价值链的最低端，缺乏创新能力

      我国企业长期处于全球价值链分工的低端，主要通过OEM方式嵌入全球价值链，价值实现主要集中在劳动密集、技术水平低的生产加工环节上，较少涉及产品设计、高端制造、品牌经营等高附加值环节。实际上，制造业升级也包括价值链“微笑曲线”的底端延伸，从制造过程生长出研发、设计、营销、售后服务等生产性服务业，帮助制造业变得更具竞争力。所以中国要想在世界制造价值链中占据有利地位，创新仍是重中之重。

      2.流量较大、存量不足

      随着改革开放30多年来中国经济的快速发展，我国已经成为全球制造业大国，但出现了流量较大而存量不足的问题。除高铁等个别领域，大部分产业的技术制高点都不在中国，这和过去我们的工业发展总体是平推式的、缺乏高度和深度有直接关联。投资并不能有效解决制造业素质提升的问题，因此往往需要中小企业依靠技术突破、文化引领来实现制造业与时代脉搏的接轨。

      3.制造业总体营业收入有所增加

      2015中国企业500强名单一公布，中国制造业企业入围中国企业500强的数量、规模均比去年有所提高(见图1)。2009年以来，中国制造业企业入围中国企业500强的企业数量持续减少，但今年有266家企业榜上有名，比上年增加6家。这266家制造企业的营业收入总额也比上年增长了3.25%，甚至制造业占500强总营业收入的比值都较上年提高了4.7个百分点。

      

      2005-2015中国制造业企业500强入围门槛变化

      图1 2005-2015中国制造业营业收入

      数据来源：根据中国企业联合会、中国企业家协会统计。

      4.制造业总体盈利能力递减

      制造业总体盈利能力未有大的改观，且亏损企业数量及亏损额均有增加，详见图2。2015中国制造业企业500强去年共实现净利润5737.4亿元，比上年增长2.27%，增幅较上年下降了5.57个百分点。在这些制造业企业中，六成企业年利润额仅在10亿元以内，只有8家企业利润额超过100亿元。另有46家企业亏损，比上年多15家。

      

      2014-2015中国制造业企业500强利润分布情况

      图2 2014-2015中国制造业企业500强利润分布

      数据来源：根据中国企业联合会、中国企业家协会统计

      二、我国传统制造业存在的问题

      (一)我国制造业的隐忧

      从世界范围看，“大而不强”是中国制造业的真实写照。在当前的国际国内经济环境中，中国制造业既有“内忧”又有“外患”，既要思变，更要谋变，制造业转型升级已迫在眉睫。

      历史的经验教训告诉我们：没有制造业的国度将只能停滞于虚妄，中国制造要“走出去”就必须回归工业化，回归制造业。反观美国出现的金融危机，是由于其经济评价体系与实体经济严重的脱节；俄罗斯卢布的贬值，其背后的核心原因则是由于其经济结构过于单一，过度依赖能源，实体经济不强所造成的；而日本安倍经济学之所以不能长久，也是由于实体经济的全面升级和创新严重的脱节。

      1.“内忧”：劳动力短缺、成本增加、产能过剩

      当前我国的制造业突出矛盾主要集中在以下几个方面：制造业的粗放发展模式与能源和环境约束的矛盾日益突出；劳动生产率低下；产能过剩问题呈现扩大趋势；劳动力成本上升和人口红利的下降；科技创新没有向产业下游转移；资本深化与增加就业之间的矛盾日趋尖锐；产能过剩导致行业利润大幅下降。中小企业往往盲目追逐利润，以削减成本为核心进行技术改造。一旦遭遇经济下行，企业压力便骤然升高。

      此外，根据《世界人口展望》提供的数据，随着人口红利的消失和要素成本的全面上升，中国制造业原有的比较优势正在逐渐消失。如：2014年中国劳动年龄人口从2011年的顶点下降了560万，劳动力供给呈缩减趋势并直接导致用工成本的上升。目前，中国和制造业工资普遍达到3000-4000元，远高于东南亚等国，对美国的成本优势已经由2004年的14%下降到2014年的4%。对我国制造业出口的国际地位也会形成严峻挑战。

      2.“外患”：全球掀起新工业革命浪潮

      目前，来自全球的竞争正逐渐蚕食着中国“世界工厂”的地位。低端制造正快速从中国向其他低成本国家转移，而高端制造向发达国家回流无疑更是雪上加霜。

      制造业强国德国提出工业4.0研究项目，并在学术界和产业界的建议和推动下，已上升为国家级战略。德国政府出面挽救德国制造业，大力扶持中小企业发展。目前，德国的中小企业数量比重达到德国企业总数的99%，为德国创造了70%以上的就业。诸如西门子公司已经开始将这一概念引入其工业软件开发和生产控制系统。

      德国联邦政府启动的升级版“工业4.0平台”提出：促进智能化的时代(CPS)虚拟网络加实体物理的结合，以及实现互联网工业化、云计算和海量数据的处理，全面推动工业4.0朝智能化发展。在这种模式中，传统的行业界限将消失，并会产生各种新的活动领域和合作形式。

      美国政府正积极推动“工业互联网”。2012年起，由美国通用电气发起，IBM、AT&T、思科、英特尔等五大企业联合推动美国所有的行业实现全部网络化，以此大幅降低成本，提高研发标准。据估计，美国的工业互联网可以创造15万亿美元的产值。

      日本的工业4.0则强调人工智能的重要性，对人工智能产业积极探索，生产线在工业化的广泛应用成为其重要的推动力。

      三、“中国制造2025”的战略研究

      (一)智能联动战略

      中国凭借着巨大的制造业总量被誉为了“世界工厂”。但实际上，中国制造业在全球价值链中处于低附加值的生产环节，高强度消耗和高密集化使用资源给环境造成了巨大的压力。而且，中国制造业正面临着人口老龄化的严峻挑战。如果不加以转型，中国制造业将难以实现可持续发展，制造业的缺失将会对中国经济产生巨大冲击。

      中国制造2025的核心目标就是推动产业结构迈向中高端，坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展，加快从制造大国向制造强国，这也就意味着在未来10年里制造业的复兴与升级再造中国制造优势成为中国这个世界第二大经济体的核心发展目标。

      (二)政策导向

      当前我国高端人才短缺，需要加强高端人才建设。鼓励普通高校、职业院校、科研院所与企业联合培养实用创新性相关人才。加强学校教育与产业发展的有效衔接，为制造业发展提供高水平智力支持。完善激励机制，打造一批高科技领军人才队伍和技术带头人。充分利用现有人才引进计划，引进国际领域高端人才。对作出突出贡献的高科技人才，可按国家有关规定给予表彰奖励，在职称评定、落户政策等方面予以优先安排。

      1.以“智能联动”作为两化融合的战略核心

      在这个智能化、网络化的世界里，网联网和服务网将渗透到所有的关键领域。所谓智能制造就是研发出一批具有智能化的产品，通过人工智能的方式对机器下达口令实现程序控制的功能，在未来建立起机器设备和机器设备之间、产品和人之间这四个维度之间的关系，做到信息的充分交流和共享。当然，在突破“智能制造”的过程中，中国制造还必须解决“缺核少芯”、“少创新、缺设计”、“工匠短缺”以及“中小制造业企业缺钱”等短板。选择优势产业重点突破。

      随着人口红利的消失，劳动力供给减少、人工成本上升和新一代劳动力制造业就业意愿的下降，对我国制造业的国际竞争力形成了巨大制约。推进“工业化和信息化”融合，抢先进入“工业4.0”时代，以保持第一大支出产业—制造业竞争力，是我国无法不选择的一个命题。

      德国于2013年提出“工业4.0”高科技战略计划，以智能工厂、智能生产、智能物流为主题的第四次工业革命，旨在充分利用信息通讯技术和网络物理系统等手段，实现制造业向智能化转型；在信息和通讯技术方面，苹果、谷歌、IBM、雅虎、微软等国际知名企业争相通过并购、人才争夺战等来强化布局人工智能技术相关领域。我国也适时颁布实施了“中国制造2025”和“积极推进互联网+行动的指导意见”等，对人工智能研究应用作出部署，积极推进人工智能战略的实施。“中国制造2025”将大量应用信息技术、智能技术、自动化技术特别是与IT技术相连的管理技术和云计算，不仅有效地弥补了信息系统数据链连续性的短板，而且有利于信息产业的转型升级。

      2.产学研用联合推动制造业创新发展

      目前，在信息技术前沿发展领域，缺乏有效的政府与企业之间的战略联盟。政府在政策引导、研究预算、创新管理等方面的努力无法保持合理的均衡。首先，政府要积极支持和推动产学研利用云平台的协同创新活动，对产学研创新活动中有效发展的良好运行机制予以推广。在政策上支持组建产学研重大项目联盟，搭建技术平台，联合研究技术标准等为产学研协同创新活动营造良好的政策和法律环境。企业、大学等政府主管部门还需要为产学研协同创新的运行机制建立良好的服务环境，在全社会弘扬协同创新的精神。

      本文认为，产学研协同创新推动制造业发展是指：为了共同的目标，企业(产)、第三方(政府以及中介金融机构)、学研(高校和研究机构)等协同主体，通过建立产学研协同创新的战略联盟，各自发挥优势，实现组织创新、市场创新、知识创新、技术创新，各创新主体以及创新要素之间有效、全面协同的活动。为了使概念更加的清晰化，本文归纳出产学研协同创新概念模型，如图3所示。

      目前，我国科技自主创新能力薄弱，长期以来，企业、高校、科研机构具有各自的管理制度和办法，彼此相互分割，力量分散。产学研协同创新活动耦合性不强，产、学、研严重脱节，大量的科技创新资源没有很好的整合与利用。比如，学研方拥有大量的科技资源，没有将这些资源转化成科技资源；企业注重短期经济效益，对科技资源利用的意识不强，科技资源和市场没有很好地对接；国家采取的措施力度不够，协同创新主体的效率不高，资源配置方式不科学等。产学研协同创新过程中技术、人才、资金以及信息资源未能很好地对接，高校和科研机构在市场研究和信息预测上仍然存在劣势，企业在自主创新方面仍然存在劣势，技术水平太低，缺乏研发的能力。我国产学研协同创新有利于对资源进行有效的整合，增强创新主体的开放性，解决科技人员的流动性差和创新资源的严重浪费的问题。

      

      图3 产学研协同创新的概念模型

      (三)技术路线

      对照德国工业4.0，我国信息技术发展战略，尤其是两化融合战略的实施过程，所存在的问题是基础性技术和规范标准研究相对薄弱。企业不能及时的获取技术最前沿的信息，导致技术创新与市场脱节。协同主体在资源禀赋以及学习能力，知识积累程度等存在差异，阻碍了知识贡献和技术流动转移的效率。技术标准的制定需要符合相应的法律法规。建立和完善有利于工业转型升级的长效机制，比如知识产权保护制度、节能环保、质量安全等重点领域的法律法规，人才培养和激励机制等，从而形成推动工业转型升级的制度保障。高校和科研机构内部部门之间应加强联系，科技与市场相结合，建立合理的科技成果评价体系，有效将技术创新成果推向市场化应用。

      1.强化制造基础，提高大数据的处理能力

      由于创新能力不强，中国制造在国际分工中处于低技术含量和附加值环节，欠缺高附加值业务能力。因此加快传统制造业转型升级已刻不容缓。

      其中，大数据是智能联动的关键技术。移动互联网的时代，微信、微博所创造出的海量数据透过所谓的移动互联网形成一个前所未有的庞大的数据库。以谷歌为例，每一天处理数据的量等于2516万部高清电影。传统制造业的流程需经过产品设计、原料采购、仓储运输、订单处理、批发零售、终端零售加上制造的“6+1”产业链模式，而这往往导致企业生产的产品相对单一，无法满足消费者个性化的需求。而基于大数据时代下的工业4.0则为传统制造业注入了新的生机和活力，“6+1”的制造产业链变成“4+1”的智能产业链，由产品设计、原料采购、订单处理、终端零售和制造组成，省略了仓储运输和批发零售的环节，降低了成本，提高了利润。

      工业4.0解决方案的核心组件是能够对数据集中分析和应用。通过分析，可以集中审视企业流程，从而能够根据审视结果优化这些流程。有汽车供应商通过实施大数据解决方案提升了交付产品的质量和可靠性，基于复杂的分析(高达8000亿数据条目以及50TB的年数据规模)，此大数据方案实现了海量传感器数据的互联和处理。有了大数据方案，该公司能够在生产流程中及时发现有缺陷的部件，从而尽早排除。

      2.云计算在产学研领域的广泛应用

      从技术角度看，云计算是重要领域。云计算不仅支持多种设备和传感器以及传递它们所生成的数据的需求，而且支持对海量数据的处理。而在云计算领域，数据保护就是德国企业目前努力的方向。核心技术如机器人上的传感器等，也是关键技术。

      为了更好地适应消费者的转变，需要借助大数据、云计算、社交、移动等新技术推动企业转型，从而帮助企业更好地满足消费者需求的企业。它们能够运用基于云计算的多种移动社交和大数据分析工具了解市场状况，预测客户未来需求，并根据数据洞察指导企业内部运作和市场销售的行动目标。

      为了保证产学研协同创新机制的运行的效果，根据产学研协同创新实践的需求，支撑产学研协同创新的云平台包括：技术创新云平台、沟通管理云平台、风险控制云平台、过程管理云平台、运营监控云平台、资源整合云平台等，如图4所示。

      

      图4 产学研协同创新云平台

      产学研协同创新资源云平台整合了产学研协同创新过程中分散的需求、资源、能力、服务。技术创新平台将技术创新的过程：技术需求寻找、技术研发、中试、创新、成果导入、技术成果交易、咨询服务、技术成果转化等一体化整合。过程管理云平台可以更好地实现产学研协同创新活动从市场调研，技术开发、技术对接、生产运营、产品化的过程。运营监控云平台通过借助云计算技术搭建监控模块构建而成。运营监控云平台对产学研协同创新运行过程以及云计算平台运营中故障监测，对物理服务器以及网络应用服务的运行状态与运行相关技术支持层面监控。服务监控云平台重点监控云计算提供的资源服务。为了监控产学研协同创新过程出现的风险，保证产学研协同过程顺利进行，设置风险监控平台。沟通管理云平台，为了改善产学研合作中信息不对称与资源不共享问题，实现数据信息的高效流通与实时共享，提高沟通效率，利用云计算技术建立沟通管理平台。

      德国工业4.0与中国的“信息化与工业化深度融合”一脉相通，在新的发展背景下，只有将信息化的时代特征与我国工业化历史进程紧密结合起来，把两化深度融合作为主线，才能为推动工业转型升级注入新的动力，也才能在向工业化迈进的过程中占得先机。

      金融危机过后的这几年，使得人们清醒的认识到，光靠虚拟经济达不到真正意义上的经济转型，科技创新结合产业升级才是中国实业兴邦的正道。而实业的根本在于制造，改革开放30年所取得的辉煌成绩也印证了这个根本点，制造对我们振兴经济，促进社会发展所起到的关键作用，目前中央的中心经济工作在于结构调整和产业升级，目的也是提升制造业。在国务院的计划中，“新四化”的提出，无论是新型工业化，还是信息化，还是农业现代化，还是城镇化都是立足于实业，立足于制造业这个根本。

      未来的“中国制造”，将打破产品输出为主的传统出口形态，形成产品、技术、资本全方位“走出去”态势。“中国制造”新标签的背后，还融入了更多的要素。我们要结合中国国情、中国工业企业的实际，把发展的路径选择好，走一条更好更快的发展道路。

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