基于工业互联网的制造业客制化

李鸿基，徐新悦，陈沛丰

(广州数控设备有限公司，广东广州 510530)

0 引言

随着科技水平的发展以及社会生活水平的提高，消费者对产品的需求也逐渐发生了变化，不再满足于产品的功能性需求，还要求产品具备个性化特点，甚至具备唯一的识别度。个性化需求已从消费品扩展至工业品，正逐步覆盖人们生产生活的方方面面。

在传统生产工艺条件下，相较于批量生产的标准化产品，个性化定制化产品往往预示着更高的成本、更长的供应周期。要满足人民日益增长的对美好生活的需要，针对产品的客制化需求，需要将物联网、大数据、云计算、人工智能等技术与制造业进行深度融合，优化管理手段，才能解决客制化产品高成本、长周期的供应矛盾问题。

本文作者将对客制化的可行性进行分析，并就工业互联网可能带来的红利及对行业的推动进行探讨。

1 制造业与客制化

1.1 客制化的必要性

客制化就是产品完全满足客户的要求，所以产品必须要定制，而定制的产品往往比标准产品的成本要高得多且生产周期要长得多，这是由于传统的定制行为局限于传统的生产工艺所导致的。根本解决方法是将产品设计与生产设计结合起来，在设计产品的时候考虑把客制化作为一项重要的设计原则，智能制造部门也密切参与其中进行生产线研发。就拿汽车某部件的颜色举例，传统生产线上只生产有限的几种颜色，而客制化的产品能让客户在移动端在线调色，智能工厂根据下单颜色调色生产。

从单一的产品，由客户“爱买不买”到“客制”再到“客制化”，可以看出来“客制”和“客制化”就只有一字之差，但转型并不容易。制造业是在生产线上将原材料变成产品的产业，后面产生了柔性生产线的概念，很好地解决了一条生产线多个产品复用的问题。如果把柔性生产比作生产线的“加法”，那客制化就要求生产线实现“乘法”。道理如同10个10加起来等于100，而10个10相乘大大超过全世界人口的数量，只有这样一条“乘法”的生产线才能满足大多数人的需求。就汽车行业来说，一个车型通常只有几个版本供客户选择，但是高配版本有些功能用不上，而低配版本又缺少了某些高配才有的必要功能，这是汽车行业普遍的“爱买不买”现象。当中涉及到车企、经销商、配件商、消费者多方利益，如果仅从客制化考虑，车企可以让客户对汽车的非核心配置进行灵活选配，从而得出上万种组合以满足客户的差异化需求。客制化的进程还促进企业之间的合作和竞争，使用户满足率的并集越来越大。消费观念将从“要我买”转变为“我要买”。

综上所述，客制化不但能给客户带来满足的体验，还能给企业带来飞跃性突破。同时也带来苛刻的门槛，要求产品研发和生产上要考虑客制化的智能制造、产品要有效覆盖到80%的用户需求、企业之间要展开高效的合作。

1.2 实现客制化的分析

要实现客制，必须把需求以订单的形式落地到生产。那么客户订单分离点(Customer Order Postponement Decoupling Point,CODP)[1]就决定了客制化程度，也可以把其称为客户需求切入点。

图1 客户订单分离点

从生产流程上来看，客制程度从上到下(从按库存生产到按订单设计)呈现递增，即按订单设计的生产模式将会大大满足客户需求，但与之矛盾的是生产速度从上到下呈现递减。假设产品从设计、采购、制造、装配、发货的时间固定，客户越早把需求落地，商品必然越符合客户的需求，代价是交付时间也会越长、成本也越高。显然客制化程度与客户的付出(金钱、交付时间)相矛盾。

企业可以根据自身产品的客制化程度、库存率、订单响应时间、设备利用率，选择合适的订单分离方案。比如按库存生产的供应链在产品单一且订单量较少时才发挥设备利用率和订单响应时间方面的优势。按库存生产必然难以实现客制化。按订单生产的供应链，库存明显低于按库存生产的供应链，但能满足客户一定的个性化、多样化的需求，但交付时间上也有一定的风险。

但单一的方案并不能获得理想的供应链性能和客户的忠诚度。在客制化进程中，更需要合理运用订单分离的概念，组合一个更适合企业的方案，使库存、订单响应时间和设备利用率达到最优状态。

2 工业互联网红利

2013年6月，GE提出了工业互联网革命(Industrial Internet Revolution)[2]，一个开放、全球化的网络，将人、数据和机器连接起来。 工业互联网同时是工业4.0时代的重要组成部分，我们正处于新时代的开端，这既是挑战也是机遇。

挑战是每次工业革命都带来巨大的产业更替，一旦落后即使巨人也会没落。比如智能手机的出现，颠覆了传统手机，即使诺基亚和摩托罗拉等巨头也不能幸免。机遇是工业互联网能带来颠覆性的红利就在眼前。20年前，戴尔电脑开创了戴尔模式，依托互联网，将自己所生产的各种零部件及其价格陈列给客户。客户根据自己的需要进行组合，然后将订单和定金交给戴尔公司。戴尔公司收到订单和定金后，在几天之内将产品组装好，并送到消费者手中。戴尔模式成为近20年来世界最好的商业模式之一。随着技术的发展，出现了一种新模式，C2M(Customer-to-Manufacturer，即消费者到制造)，是工业互联网时代新的商业模式。先有客户提出需求，后有生产企业按需求组织生产，与人们熟悉的以生产企业为中心、少品种大批量的B2C(Business-to-Consumer, 即企业对消费者)模式恰恰相反。戴尔模式是B2C的成功案例，而制造业客制化是C2M的重要组成部分，能完全颠覆我们消费模式：

上汽大通就采用了C2M的模式，通过定制化来吸引消费者，给客户高级的体验感受，从而在激烈的乘用车竞争环境中占据一席之地。从公开的信息看，今年上半年上汽大通的产量6 0641辆，上半年销量62 732辆。而关于客户定制方面，上汽大通能提供的订制项目总共能达10 616种，如此定制水平，必然需要工业互联网的支撑，从研发到生产各环节全流程做好供应链的全面设计。

工业互联网时代新名词不断涌现，如无人工厂、黑灯工厂、智能工厂。上海通用金桥工厂，号称中国最先进的汽车制造工厂，十几位操作工管理300多台机器人，实现100%的焊接自动化，不仅释放了人力资源到技术和维护团队，而且加速了生产速度和提高了品质。但成功模式并不容易复制，企业更不能盲目跟随，需要在一定的理论研究、实践验证的基础上根据自身企业的特点推进制造业转型。

3 工业互联网推动下的探索方向

定制化的痛点是复用性低、生产成本高、服务成本高、生产周期长，最终造成企业不愿意看到的利润下滑。所以再次强调企业不能盲目一刀切地跟随别人的成功模式，应该结合自身的特点，做好客制化产品风险因素识别[3]，并在工业互联网的推动下拥抱新技术，不断探索前进。下面将结合客户需求切入点(CODP)和工业互联网发展方向两个维度，提出制造业向客制化转型升级的探索方向，如图2所示。

最理想的生产客制化是能高效地从按订单设计开始按客户的需求把产品生产出来，朝这个目标，需要在产品从设计到发货的各个环节分阶段地实现优化，把痛点逐个击退。

第一阶段：连接。制造业设备之间的互联方式经历了IO方式互联、串行通信、以太网通信，尽管现在的设备主控配以太网接口才是标配，但工业上还有大量设备使用IO和串行通信，这两种通信方式的局限是通信速度慢和连接方式不灵活等，所以具有一定局限性。但不妨碍在一定应用场景下，使用网关的技术使数据上云，同样能实现工业互联网应用。这里所说的数据包括传感器数据、设备运行数据、边缘层数据等，实现数据与云端交互。“连接”是工业互联网应用的根基，为企业实现库存、装配、制造、采购和设计等关键环节的数字化。

连接的另一个概念是客户与企业之间的连接。互联网使客户与企业有了更多的互动，用户通过手机随时随地获取企业产品信息，并且方便地把需求提供给企业；同样，企业与企业之间也通过工业互联网实现相互合作。

图2 制造业向客制化转型升级的探索方向

第二阶段：分析。只有大量的数据是没有意义的，必须要在专业知识的背景下分析后的数据才有价值。在没有大数据之前，可能只对数据作抽样分析，甚至会被某些意外数据干扰分析结果；大数据这一新技术的出现，使数据分析更加高效，产生的价值最大化。比如通过大数据分析，在设计阶段通过分析大量用户需求数据得出优化方案，为客户定制需求提供最大的参考价值。也为企业在设计阶段带来极大的参考价值，比如通过遗传算法，可以从众多需求中测试出最佳可定制参数项组合，以满足80%的客制化需求，而又大大降低企业生产复杂度。在客制化产品制造阶段，通过振动传感器分析机床刀具磨损情况、是否断刀等。在产品测试阶段，通过分析传感器数据，检验产品是否合格。

第三阶段：仿真。数据经过连接和分析之后需要给用户以及客户一个感官上的呈现，即数据透明。对于生产线用户来说，工厂虚拟化、同步化、可视化能带来管理效率的提升[4]。对于设计人员来说，产品的仿真呈现，大大提高了调试优化效率。对于客户来说，可以更快地看到定制化的产品效果。甚至对于客制化企业的下游制造业来看，利用数字孪生技术，只要提供零件加工代码到下游的仿真机床中仿真加工一遍，查看零件加工仿真无误后，就基本能确认其真实机床加工无误，将加工代码下单加工。再由客制化企业装配出客户定制产品，这样一个企业的客制化进程就能带动下游客制化企业，形成客制化产业链。

第四阶段：感知。在智能制造方面，利用机器学习、深度学习等人工智能技术和大数据技术达到产能、良品率和故障等预知能力[5]。在客户需求方面，结合用户关注点，利用推荐算法优化选购系统，利用购后管理系统收集用户对产品的使用评价，最终达到提高客户选购体验的目的。

第五阶段：决策。利用第四阶段感知的结果，自动调整订单排程、排除干扰和处理故障等，形成一个智能控制环路，实现在工业互联网时代下利用人工智能，协同MES、ERP、PLM、APS、QMS、WMS等系统实现精益制造。

4 总结

以上5个阶段其实就是在工业互联网下，物联网、大数据、云计算、人工智能与制造业的深度融合，就是需要企业拥抱新兴技术，脱离旧工艺、旧管理和封闭的体系，一步一步从自动化到信息化再到智能化。按企业现有订单分离点进行5个阶段的优化改造。工业互联网将会给制造业带来巨大变革，让客制化生产模式源源不断深入制造业，甚至“零库存”也成为可能。这不只是客户与厂家双赢的局面，而且是跨行业合作共赢的局面。