中国信息化百人会邀请有“工业4.0教父”之称的德国国家科学和工程院的院长孔翰宁与国内众多专家和业内人士一起,探讨中国工业4.0实施的预期目标、现实基础和路径抉择。
德国蓝图十年后或能完成一半
无论是德国工业4.0还是“中国制造2025”,实际上都是两国描述未来一二十年制造业变化的一个蓝图。在孔翰宁看来,德国工业4.0蓝图的落地是一个漫长的过程。
“我认为五年之后10-15%就能够实现,十年之后我认为这个比例将会达到50%以上,但是这个不是一个十年能走完的旅程。”
孔翰宁表示,2011年他们正式推出工业4.0说法,当时有50个机构共同参与;2013年和今年又分别做了新的报告,但是根据其在德国做一个普查,现在60%的小企业还没有听说过工业4.0。
“我们觉得整个进展相对还是比较慢,去年德国政府把这个再抬高一个层级,就是我们让更多的部门、企业和一些行业协会组织参与进来,所以现在这个工作整个层级提升了,范围也扩大了。我们希望它能够在商业上有更强的关联性,能够以更快的速度推进。”
中国信息化百人会顾问、国家信息化专家咨询委员会常务副主任周宏仁表示,新一轮技术已经使企业的信息化正在面临一个深层次的变革,在这个基础上,各国的蓝图已经逐渐勾画出来,在这个过程中中国一定不能置之度外。
“‘中国制造2025’这个文件对我们的发展目标,战略重点都描述的比较清楚,这个文件对制造业而言,解决了一个是否要过河,过什么样的河的问题,这个目标是清楚的。”
但周宏仁认为,“中国制造2025”没有回答“怎么过河”的问题,在具体落实时,他认为一定要结合中国的国情稳步的推进,急不得,但也慢不得。
三一重工高级副总裁贺东东则表示,企业实践“中国制造2025”最大的困惑就是有限的资源和无限任务的矛盾,“按照4.0蓝图去做,在每一个维度都要投资,这起码要几十个亿,我们资源有限,需要很长时间。”
腾笼换鸟与比较优势
“中国制造2025”与德国工业4.0的一个不同在于,前者不只是一个工业4.0的规划,而是工业2.0的补课、工业3.0普及和工业4.0示范的并联式发展战略规划,这不可避免地涉及到一个产业替代的问题。
北京大学政府管理学院的教授路风对此表示担忧。“我觉得中国在政策上讨论新的信息化创新,好象是用新的东西代替旧的东西,当我们把整个经济升级,我们的转型都寄托在一些很虚无缥渺,没有工业基础的问题上。我担心所有的工业企业都被当做落后的就给抛弃了。然后说出来的办法是我们人类工业文明以来没有得到过任何证明的东西。”
孔翰宁认为,中德两国都得面对这样的事实:新的技术不可能一切都替代,尤其是现在用的东西还是非常好的时候。
周宏仁表示,新的技术不是要把传统的制造业丢掉,腾笼换鸟的关键在换鸟上,而非是把笼子也换掉。“传统产业是不能扔的,但是要把鸟换掉,鸟换掉要把产品换掉,产品要更新,围绕产品的更新来做企业的更新,我想这个是中国企业的一条出路。”
工业和信息化部电信研究院总工程师余晓晖认为,中国应该考虑自己独特的比较优势。
“我们做了一个比较,发现美国的工业互联网、德国的工业4.0都是工业界来牵头的。而我们的IT、CT企业是很强的,我觉得这可能是中国的比较优势。我们可以把互联网的东西拿过来,也就是说中国可以是工业体系加IT加CT加互联网体系,放在一起构筑中国4.0,或者中国智能制造综合优势,中国可以走出来和美国和德国不一样的道路来,因为中国有自己的一些优势和特点。”
上下结合、各司其责
在实施的路径上,孔翰宁认为,自上而下和自下而上两条路都要走,政府和企业应该厘清各自的职责。
“对政府来讲,他们要做的工作是框架做好,基础设施做好。在一些关键领域领先的企业,他们很快应该拿出产品或者拿出自己的理念,让更多的公司能够看到好处,能够效仿,这样大家就会跟进了。”孔翰宁说。
原信息产业部副部长、原国务院信息化领导小组办公室常务副主任曲维枝表示,“工业4.0千万不能万马齐上,又大量搞成产量过剩企业,像之前光伏一样,现在国家产能还要不断的消化,我们觉得要搞工业4.0要避免这一条,建议政府把总体的目标、路径和切入点要指明。”
周宏仁认为,推进的路径一个是自上而下,“从公共政策上讲,政府应该做或者推动行业协会或者通过产业联盟来做一些需要顶层设计,比如说大的框架、法律问题、标准规范,还有大家提到的相互连接的问题。这些问题靠企业一家是做不了的。”
另外一个就是自下而上的,“我觉得这个要靠企业先行探索,实际上我们有一些企业做得很好的,不比发达国家的企业差。我们完全可以先走一步,大胆的往前探索,起到一些引领的作用。”
贺东东表示,希望政府能够建好无线等基础设施,也恳请联通、移动运营商把资费降下来,“第二个是软件标准我们企业做不了,另外跨企业的行业标准建立,这是功德无量的事情,也只能国家去做,或者说协会去推动这个事情。”
而关于微观企业的工业4.0建设,贺东东认为应基于三个路径:一个是基于流程的业务变革。二是基于数据的业务互联。三是基于用户的模式创新。