原来中国的工业4.0供应链长这样
原创2020-09-25 17:57

原来中国的工业4.0供应链长这样

上回 Odin 在《想逃出中国》一文,为大家分析全球供应链在短期内,既不会、也无法和中国脱钩,但长远而言仍然会尝试去中国化,也曾告诉大家中国供应链的优势绝不是成本,而是强大的生态系统,所以中国需要发展更智能的供应链,为科技企业创造更大的价值,强化生态系统的粘性。


这次,我们趁着中国的 PC 行业巨头联想 (Lenovo)向媒体开放武汉以及合肥两大生产线的机会,采访了数位联想供应链的管理层,以此为典型案例,为大家展示疫情后的中国供应链是如何在第四次工业革命阶段进行尝试的,并分析中国供应链的转变最终将给全球产业链带来什么冲击。


  • 什么是第四次工业革命?

  • 工业 4.0 的生产线,到底有何不同?

  • 在新科技影响下,中国供应链的角色,出现了什么重大变化?

  • 我们应该如何应对新环境的挑战?


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第四次工业革命


没有从事硬件工业的朋友,可能还以为供应链就是依赖廉价劳动力,辛劳干活的“工厂”吧?


但实际上,现代供应链实是一条以制造为核心,串着计划、采购、制造、物流、交付、销售、以至售后的整条产品价值链。当你以为从事研发、推广、销售或品牌运营,供应链就与你无关?要知道工厂的生产效率低,产品价格就难以降低,即使销售渠道再强,也难以卖出产品。如果供应链技术不高,研发技术再强,也无法量产;品质控制不好,更谈不上推广品牌了。


图片来源:维基百科


历史上在供应链端出现过三次“工业革命“。 18 世纪的第一次工业革命,来自蒸汽机带来的生产机械化,并使工厂制度出现。20 世纪初的第二次工业革命,工厂在引入电力后,生产力大为提高,并推动了大量生产制和流水线的出现。1980 年,电脑普及化带来第三次工业革命:除了自动化生产之外,供应链也进入数字化管理阶段。


1980 年代中国改革开放,外国企业纷纷借助中国的廉价劳动力,建立低成本的生产线。但中国作为“世界工厂”,也适逢其时的被推到第三次工业革命的前线,跨国企业在这 30 年来的产业升级,也自然在中国的供应链里落地。这同时推动中国供应链的现代化,使中国拥有全球首批的供应链生态。


联想供应链就是这样的典型例子。去年,联想是全球第一的 PC 生产商(Gartner 数据),所以拥有一条被 Gartner 评为全球排名第 15 (排名比 Nike、BMW 和 H&M 更高)的优质供应链。但联想供应链其中的独特之处,是整合了多年来所收购的外国企业业务以及旗下供应链,当中包括 IBM PC 业务、以及摩托罗拉的手机业务,结合而成典型的“全球化”中国供应链。


联想就代表了工业 4.0 (Industry 4.0) 在供应链方面的前进方向。所谓的工业 4.0,就是在供应链里引入新一代的“智能科技”。2011 年,德国是首个把工业 4.0 视作发展国策的国家,但各种报告指出,无论是德国、或是科技龙头美国,其改革步伐一直很缓慢。


在 2020 年全球疫情和中美冲突的双重刺激下,企业突然加速往工业 4.0 方向前进。


其原因就在于,批发商定时向生产商大量订货,生产商再通过大量生产来降低成本,是产业一百多年来恒之有效的运营模式。互联网兴起带来电商急速发展,颠覆了“传统生产商-批发商-零售商”的销售体系,也在撼动生产商的经营模式。


结果,今天的企业要应付⽐以往更频繁、零碎、个性化,但交付时间更短的订单,⽽新冠疫情更把这个挑战,推⾄顶峰。先前提到在苹果财报里提到,尽管不少分析均预计科技产业在疫情期间,销量会急据下降,但没想到由于居家办公和在线学习的需求激增,PC 销量不但没有出现断崖式下降,反而有所增长。


拥有优秀供应链的 PC 生产商,销量在疫情期间逆市上升。图片来源:IDC


联想全球供应链首席转型官徐赫透露,在疫情爆发后,最初大家对市场仍然悲观,但他们后来发现零碎的需求不断涌现,但当时各路生产活动大受影响,所以他们不得不快速调整供应链,以应付突然而至的大量但零碎的订单。


此外,疫情期间雷神山和火神山医院需要大量电脑,但他们的需求却和以往完全不同。医院不是办公企业,他们要的不仅仅是电脑,而是为医院量身订制、个性化的信息“解决方案”。由于疫情紧急,联想不但要在短时间内提供 2712 台电脑,更要派出 42 名工程师负责架设、运维、后期维护等工作通通全包。如果联想没有全面的产品线、以及跨事业部运作模式,火神山医院就难以顺利运作。


可见,以往工厂只要速度快、品控好、成本低就好。但这样的工厂,已经无法应付今天碎片化和个性化需求。换言之,如果中国供应链仍然是依靠“廉价”、“低技术”劳工来支撑,即使没有疫情、没有中美贸易战,各国企业也迟早离中国而去。因此,正如 Odin 先前所说,中国只有发展智能供应链。


中国工厂 4.0 


工业 4.0 时代,企业既要保持高效率、低成本的生产模式,又要应对碎片化和个性化订单的挑战,就必须提高柔性 (Flexibility),让供应链能适应小批量、多款式的订单,以及因应特殊情况,快速转变生产模式。因此,供应链需要引入人工智能、5G、物联网、大数据、云计算等新式的智能科技,让电脑有“自主优化” 、“自主设置” 等自适应能力


为什么需要让电脑“自主适应”?因为海量的碎片化订单,令本来已经十分复杂的供应链,进一步演化至人力所无法精确计算、并及时处理的地步。


以联想的 PC 业务为例,他们每天要接 5,000 多笔新订单,80% 以上是⼩于 5 台的个性化订单。

每天要为这些订单制定⽣产计划,需要涵盖 15,000 个产品型号,计算每⼀个型号当中,所涉及数万颗芯⽚、电容和机件物料的⽤量,⽽且不同的物料的库存信息各不相同,更要顾及每个产线的产能、效率,以及相关的⼈员、设备、物料、⼯序、环境等等变量,其复杂程度,外⼈绝对⽆法相像。


联想集团副总裁、联宝科技 CEO 柏鹏向虎嗅解释,以 PC 业务为例,不可能来一台个性化订单,就给它安排一个生产线,这样不但低效、成本也十分高。所以柔性化的重点,在于如何把多个零碎但个性化的订单,用不同的搭配方式并合生产。例如 A 订单的 a 工序,可以与 B 订单的 b 工序一起生产,然后共用 C 订单的 c 原料一起运送。


合并订单是排产过程里相当重要、但又极度复杂的环节,其搭配可能性高达约 10 的 160 次方,每天需要一组人花上 6 小时才能把排程算好,不但大量消耗人力、物力和时间,更重要的是效果也不一定理想。毕竟,生产计划背后涉太多数据,只要当中稍有错漏,在流水式生产工序下,上游工序的延误将会拖慢下游工序的进度,一层一层向下堆叠成多米诺骨牌效应,为生产带来严重难题。


后来在 2018 年,联想启动基于人工智能的智能排产项目,将海量的订单与物料、库存、生产线闲置状况等等生产数据,通过机械学习算法计算,结果在 2 分钟之内,就能排出由生产、检测至物流的全局计划。


联想的模块化机台。


由于碎⽚化和个性化的订单,使⽣产线的⼯序难以⻓时间重复,相关的⼯序和检测标准也会不断变化,所以,在⽣产线上的机台布署,也必须经常改动。据联想智能制造⽩⽪书记载,他们的⽣产线每天需要切换 5 ⾄ 10 次,以适应 50 多种不同的⼯艺流程,并需要针对不同⼯序的,⾼频次更换不同的补给元件和物料,藉此⽀撑⽣产线稳定⽽不间断地运⾏。


因此,联想设计了⼀条⾼度模块化的笔记本⽣产线,这个⽣产线由⼀条主线、以及不同⽣产功能的模块机台所构成(上图)。⽣产线可以根据计划⾥不同的产品和产能,灵活把不同数量、不同功能的机台,嵌⼊主线进⾏⽣产。


自动取料系统在计算物料安排后,通过 AGV 小车为已模块化的生产线,补给物料。


⾃动取料系统也会调动多台 AGV ⾃动货运机器⼈,在每 1.5 ⼩时内⾃动配送上万款原料,⽽且,⼩⻋不仅可以全⾃动运⾏并躲避⼈员和障碍,整个过程中⽆需任何⼈⼯⼲预。


5G 与物联网助力智能工厂


要进行如此精确和快速的人工智能计算,大数据必不可少。这些大数据,除了来自联想多年来的供应链经验积累,更重要的是生产线内满布各种传感器,收集各种与生产相关的细节数据,再通过物联网 (Internet of Things, IoT) 及时回传到云端,累积成大数据。


据了解,联想的每一条自动化生产线里,安排了数百个由传感器组成的大数据采集点,部份设备如贴片机(为电脑版贴上元件的自动化机器)所取得的数据,更可以把细致到走刀的速度、压力、钢网的张力、以至机器温度等等数据记录下来,再通过网络全部连接起来,实时回传云端,再通过人工智能算法分析,就能通过改良生产方式,提升产品良率。


工业 4.0 的物联网-人工智能闭环生产系统。


此外,这些通过传感器更能收集生产程序中的各种数据,例如生产速度、良率、故障率、空闲率以至原料数量,累积成大数据。专门的工程师团队再把大数据以人工智能算法分析后,就能知道哪些工序容易出错、哪个机台效率不高,随后在下一次智能排产时作进一步的优化。


结果,在物联网以及大数据的结合下,构成一套可自主优化的闭环人工智能系统(上图)。


然而,要在工厂里搭建一个物联网,一点也不容易。大家在上班时间挤地铁时,会发现手机的网络特别卡,原因是数百台手机会在同一时间,通过地铁上的基站连线上网,导致网络不胜负荷。试想想,数百台手机都足以把网络堵住,更何况工厂之内往往部署数以万计的传感器,每一秒均向云端传输千兆计的数据,普通的网络设备根本不可能应付。


但是,供应链就如人类体内的血液循环,生产线里每一个工序都在循环不息地运作。倘若传感器无法及时回传数据,系统就无法知道会否有原材料会否不足,无法及时补货,就会阻延后面的工序。因此,这些设备往往使用有线连接,但数以万计的传感器,背后就会拖着数以万计的网线,不但部署起来十分麻烦,想要弹性迁移设备位置、甚至是增加新的设备?也难免受到网线位和接口数量所束缚。


直⾄联想在武汉搭建了业界首批 5G+IOT 的⽣产线,“量⼦线”。


在联想生产线里使用的 5G 信号发射器。


目前,量子线包含手机组装、测试、检验产出工艺,并使用联想自家 5G 云基站、以及中国联通 5G 专网方案搭建而成,生产线上的传感器数据均可被实时连接,员工操作细节和工序都能够被实时记录、并实现生产溯源,与此同时,也能快速调整产线的工艺流程及参数,实现生产不同型号产品间的自如切换,最大程度增加供应链柔性。


然而,5G 不是手机网络吗?对不起,5G 的主角根本不是手机,而是工业 4.0。


5G 除了拥有比 4G 快 10 倍的网速之外,更重要的是拥有海量机器类通信能力 (mMTC) 能力,容许网络在每平方公里接入 100 万个设备,轻松连接数以万计的传感器;它更具备超可靠低时延通信 (URLLC) 能力,时延低达人脑也难以察觉的 1 毫秒,不难满足供应链对实时数据的要求。


可见,供应链并不仅是一家工厂,而是一个整体。即使你家工厂非常智能,拥有高度生产线柔性,但如果合作伙伴无法跟上,你仍然会被拖后腿。如果上游原材料供应商来不及供货,你的高速生产线也不得不暂停等候补给,如果下游渠道销量不佳?在你手上的高速的生产线,又会带来巨大的库存。


所以,联想除了要搭建自家的智能生产线之外,也要把这些智能技术,同时引入到自家的生态系统。只有自家工厂拥有智能技术,并不代表供应链就能走进工业 4.0 时代,但智能供应却可以通过自身影响力,向外搭建智能生态圈。


换言之,今天的供应链,已经不再是供应链,而是由“信息链”和“价值链”结合而成的"产业集群” (industry cluster)。


由智能工厂结合的智能产业集群


最初,不少中国公司因为长期与跨国企业合作,早就习惯通过电脑信息系统,对与客户、供应商以至物流公司,通过数字化方式协同管理。也由于不少中国的供应链早就习惯这种高科技的协同模式,使他们能更快地从疫情之中恢复过来,而联想也同样得益于这样的供应链协同模式。


联想集团高级副总裁、全球供应链负责人关伟向虎嗅表示,一般在春节期间,联想会准备 4 周左右的库存,但当武汉出现疫情爆发之后,他们经过评估后紧急增加备货量至 10 周。但在增加备货量的同时,他们更担心的是在日后复产复工时,首先复工的一定是大企业,但如果其他上游元件供应商还未复工?联想造的是笔记本电脑,这台笔记本电脑即使只是缺了一颗螺丝钉,也难以出货。


联想的供应商协同平台。图片来源:联想智能制造白皮书。


因此,他们当时决定把所有供应链里能调动的元件库存,尽可能全部都集中在联想自家的仓库。但是,联想有几千家供应商的大企业,总不可能一个一个供应商打电话,看看这些供应商有多少库存、能不能拉过来?


这时,供应链的数字化联动就十分重要了。关伟表示,联想有一套供应商协同 SCP 平台,它打通了供应商的信息系统。只要进入系统,他们就清楚知道几千家供应商、不同类别的元件和库存量,从而进行快速的安排和调动。


最终,联想在 2 月份开始复工,武汉的的工厂也在 3 月也顺利复产,快速的复工、复产,使他们顺利应付因应在家办公和网上教学,带来的笔记本电脑和平板电需求暴增。


联想供应商协同模式。图片来源:联想智能制造白皮书。


在 2016 年,联想开始推动整个生态圈的信息化,引入“数据湖”概念,把上下游的数据报表,通过统一接口平台集中在网络(上图)。目前联想的生态链里,均能实时 360 度可视化,无论是从上游到物流的垂直数据链,以及不同的工序和零件的水平数据链,都能了如指掌。借此基础,联想才能把生态圈的信息结合成大数据,共同实现高柔性的生产计划。


也许大家会以为,这些跨国大企业都是富得漏油,他们只要愿意花上大钱,就能在自家的生态链里搭建这样的协同平台吧?


可惜的是,这些企业就算愿意花钱,也不一定能买来信息互通的协同平台。毕竟人有惰性,供应链企业之间的合作,需要长时间的磨合,因此很多时存在严重的“路径依赖”,导致上下游的合作伙伴,抗拒尝试各种全新的智能系统。


事实上,要让供应商的数据接入自己的数据平台,本来就很不容易,更不要说进一步搭建智能生态链了。


联想后来继续协助供应商改造为智能生产线,并向他们提供免费的智能检测系统方案,但这些中小企业最初并不理解,也不想去做。关伟也坦言说:“即使联想货款给供应商、甚至提供资金,这些年营业额数亿的供应商,也不在乎这些几千万的资金。”


后来,联想只能要求供应商必须装配这条系统,才会继续下订单,也耐心向供应商解释,使用智能检测后,联想就能在线实时检测他们的生产质量,也能实时监察整个入库环节,双方都不用派人检测,省了很多人力、物力,最终在几番磨合后,才能成功推动生态圈的智能化。


中国在供应链角色上的转变


我们从联想的智能化发展的历程里,就可见到工业 4.0 的竞争,已不再是企业之间的“单打独斗“,而是由一大波共享信息和价值的“企业联盟“之间的“群殴”。


一家公司是否有竞争力,已经不光看这家企业的资金、技术或推广能力,更要同时看其背后的“产业集群”:上游企业是否有足够的技术,帮这家企业生产出优质的产品?下游渠道是否有足够的规模,把更多的产品售出?


先前 Odin 就说过,完整的生态系统,构成了中国供应链的巨大粘性,让众多科技公司无法果断作出迁移供应链的决定,但仍然有不少人以为,只要欧美企业肯花大钱,就能在印度越南等地,搭建高效率的供应链。但从联想的例子就可知道完整的供应链生态,并不是跨国企业肯花大钱,就能立即搭建起来,而是需要企业长时间的持续投资和磨合,才能慢慢建立起。


我们刚才提过,联想的智能供应链,在三月迅速恢复生产后,并获得 Gartner 的认可,把他们排在全球供应链 25 强里的第 15 名 。但据华尔街日报消息指,去年在同一榜上取得第 21 名的三星,由于在近年不断把供应链迁出中国,但这些地区的供应链仍然严重倚赖中国提供原料,导致供应出现严重问题。结果,三星被 Gartner 剔出 2020 年全球供应链 25 强的名单。


不要误会,Odin 并不是认为全球供应链会因此不会“逃出中国”,但跨国企业要面对未来的挑战,靠的绝不是把供应链迁出中国,而是搭建更柔性、更能适应严苛环境的智能供应链。


但要在这些落后的供应链里,保障原材料供应稳定、工程师数量足够,已经很不容易;还要在这些供应链上,搭建需要尖端科技、而且复杂程度更高的智能生产线?


难度有多高?可想而知。


物联网在生产上的年度支出,将会在未来数年快速增长。图片来源:Business Insider


时间并不等人。当三星在越南的工厂,还因为当地没有足够的零件,只能等待中国供应商的补给,那边厢富士康、TCL 早已在广东搭建 5G 生产试点,而联想在武汉 5G 物联网生产线也早已绪。


根据 Gartner 与树根互联发布的工业互联网行业白皮书,估计在 2021 年,半数的大型工业企业将使用数字孪生,Business Insider 也在年初报道,有 70% 的公司正准备在供应链上推动数字化变革(上图)。也有报道指出,近期已有不少外企加强与中国企业数字化转型,9月初西门子就与与广东华兴玻璃达成协议,对该公司旗下15家工厂进行数字化改造。


笔者再次强调,这并不代表供应链不会撤出中国,但说到底,这些想撤出中国的企业,更关心的是:


能不能把中国以外的供应链,快速提升至能与中国相比的水平?


关伟表示,虽然其他地区想要追上中国,保守估计需要 10-20 年,但即使如此,他坦言为了规避风险和满足当地需求,联想不可能把工厂都集中在中国。可是,联想仍然会把中国作为智能工厂的试点,然后才将之推广到全球其他地区。他表示,联想早前就曾把中国供应链的一些优点,直接复制到墨西哥的工厂,尽管目前仍与中国有一定差距,但在当地已算是首屈一指的生产线。


虽然三星在中国的生产支出(灰色)下降了,但研发支出(橙)却比以往更高。图片来源:远川商业评论 via 虎嗅


即使是近年要“撤出中国”的三星,骨子里也做着与联想相同的事情。三星关闭中国工厂,并不意味着完全退出中国市场,更多的是结构性的优化:只是把低端组装厂搬走,然后把高端的研发中心搬来。联想的关伟也对虎嗅透露,尽管有人说供应链即将转移出中国,但包括联想的合作伙伴或竞争对手,以至行业里面的知名公司,却一直把研发中心,一拨又一拨的搬到中国。


全球供应链的确在加速逃离中国,但在工业 4.0 的发展之下,中国供应链可能变成这些企业全球生产线的指挥塔、甚至是新一代"产业集群”的大脑。


智能化:中国供应链的独有优势


从联想的经验里可知,中国高科技供应链的优势,并不是成本,而是强大的生态系统;未来的工业,也不可能是劳动力密集型的生产模式,而是所谓工业 4.0 时代。


事实上,这正是中国的强项所在。近年中国加大新基建的投资力度,以 5G 基建为例,中国目前的水平已在全球前列,即使不一定领导群雄,但比起印度、越南等新兴的供应链地区都远为优胜。中国未来的方向,不是如何与这些新兴国家争夺廉价订单,而是把这些新兴国家作为自己的后盾,建立起产业集群,并以自身的智能优势,带领产业发展。


尽管疫情非大家所能预计,而贸易战也并非大家所能控制,跨国企业要出中国,也不是大家所能阻止。在未来愈发不可难以预测的情况下,中国不可能仿效欧美国家,搞搞税务优惠、或地价补贴企业来扭转局面。无论大家是跨国企业的经营者、又或是中国工厂的管理者、又或是单纯在未来准备投身供应链事业的学生,唯一能做到的就有装备好自己,以更具智慧、更具弹性的手法去应对挑战。


要克服困难,就只有“智”强一途。


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