企业中的部署及特点，对智能制造落地前景进行预测并帮助相关企业迎接关键转型挑战。
智能制造慢慢的变成了全球价值链重构和国际分工格局调整背景下各国的重要选择，而中国是亚洲智能化转型的重要力量。物联网资本论通过解读德勤此份报告，分析人机一体化智能系统在中国工业公司中的部署策略，以及人机一体化智能系统如何重构企业的商业模式。
中国工业企业数字化能力素质提升，为未来制造系统的分析预测和自适应奠定基础。
依次为：数字化工厂（63%）、设备及用户价值深挖（62%）、工业物联网（48%）、重构商业模式（36%）、人工智能（21%）。
人机一体化智能系统是以制造环节的智能化为核心，以端到端数据流为基础，以数字作为核心驱动力，因此数字化工厂被企业列为智能制造部署的第一个任务。目前企业数字化工厂部署以打通生产到执行的数据流为主要任务，而产品数据流和供应链数据流提升空间巨大。
制造型企业面临愈发激烈的市场之间的竞争和日益透明的产品定价，不得不寻找新的价值来源。调研结果为，设备和用户价值深度挖掘是企业人机一体化智能系统部署第二重点领域。62%的受访企业正积极部署设备和用户价值深度挖掘，其中41%的企业侧重设备价值挖掘，21%的企业侧重用户价值挖掘。
53%受访企业尚未部署工业云，47%的企业正在进行工业云部署，其中27%的企业部署私有云，14%部署公有云，6%部署混合云。
智能制造不仅仅可以帮助制造型公司实现降本增效，也赋予企业重新思考价值定位和重构商业模式的契机。30%的受访企业未来商业模式以平台为核心，26%的企业走规模化定制，24%以“产品+服务”为核心向解决方案商转型，12%以知识产权为核心。
重构商业模式是一项复杂艰巨的任务，要达成这项任务，企业需先加强商业模式优化、创新管理以及云部署三大关键能力。
德勤在报告中指出，“人机一体化智能系统是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制作的完整过程、系统与模式的总称”。
目前，亚洲正受到自动化、智能化大潮冲击。国际劳工组织调研发现，越南、柬埔寨、菲律宾和印度尼西亚的工人的失业风险最高，据估计这几个区域约50%的工人工作可能在未来20年被自动化取代。
中国是亚洲智能化转型的重要力量。政府加强人机一体化智能系统顶层设计，开展试点示范和标准体系建设；企业加快数字化转型，提升系统解决方案能力。中国人机一体化智能系统取得明显成效，进入高速成长期。
中国人机一体化智能系统进入成长期大多数表现在三方面：首先，中国工业公司数字化能力素质提升，为未来制造系统的分析预测和自适应奠定基础。第二、财务效益方面，人机一体化智能系统对企业的利润贡献率显著提升。第三、典型应用方面，中国已成为工业机器人第一消费大国，需求量开始上涨强劲。
企业数字化能力素质体现在其利用数据指导生产以及系统自优化的能力。该报告借鉴国际普遍认可的工业4.0发展路径，将企业智能化成熟度分为六个阶段：计算机化、连接、可视、透明、预测和自适应。
随着中国两化融合和工业物联网建设等多项举措推进，制造型企业数字化能力素质明显提升，大部分企业正致力于数据纵向集成。德勤调研结果为，81%的受访企业已完成计算机化阶段，其中41% 处于连接阶段，28%处于可视阶段，9% 处于透明阶段，而预测和自适应阶段的企业各自占2%。
上图显示，2013年人机一体化智能系统为公司能够带来的利润并不明显，55%的受访企业其智能制造产品和服务净利润贡献率处于0-10%的区间，而2017年，仅有11%的受访企业处于这个区间，而41%的企业其智能制造利润贡献率在11-30%之间。利润贡献 率超过50%的企业，由2013年受访企业占比14%提升到2017年的33%。智能制造利润贡献率显著提升，利润来源包括生产的全部过程中效率的提升和产品服务价值的提升。
IFR(InternationalFederation ofRobotics)多个方面数据显示，中国工业机器人市场规模在2017年为42亿美元，全球占比27%， 2020年将扩大到59亿美元。2018-2020年国内机器人销量将分别为16、19.5、23.8万台，未来3年CAGR 达到22%。汽车、高端装备制造和电子电器行业依然为工业机器人的主要用户。
首先是数据量。当前人工智能热潮背后的机器学习技术对数据极其依赖。识别人脸、翻译语言和试验无人驾驶汽车需要大量的“训练数据”。由于中国的人口数量和设备数量庞大，中国企业在获取数据方面具有天然的优势。
第二，中国制造业企业硬件设备和厂房相对欧美企业普遍较新， 非常容易实现设备连接和厂房改造。
德勤调查发现，中国工业公司人机一体化智能系统五大部署重点依次为：数字化工厂（63%）、设备及用户价值深挖（62%）、工业物联网（48%）、重构商业模式（36%）以及人工智能（21%）。
受访企业所关注的有关技术包括工业软件、传感器技术、通信技术、人工智能、物联网、大数据分析等。当然，咱们不可以简单认为有了这些技术，就是实现人机一体化智能系统，因为新制造业文化的变革进程是相当复杂和缓慢的，没有行业、企业与用户的融合推进，这次变革无法实现。
目前企业数字化工厂部署以打通生产到执行的数据流为主要任务，而产品数据流和供应链数据流提升空间大。
数字化工厂通过新一代信息技术，实现从设计、生产、物流和服务等所有的环节的数据串连，加速决策，提高准确性。只有打通数据流才能实现基于实时数据变化，对生产的全部过程做多元化的分析和优化处理，进而实现业务流程、工艺流程和资金流程的协同，以及生产资源（材料、能源等）在企业内部及企业之间的动态配置。
打通数据流也是工厂建立“数字孪生”的前提，数字孪生不仅指产品的数字化，也包含工厂本身和工艺流程及设备的数字化，以此来实现全面追溯、物理与虚拟双向共享和交互信息。
打通数据流最重要的包含三类数据的连通， 即生产流程数据、产品数据及供应链数据。
从行业角度来看，航空航天领域全部受访企业已经打通从生产计划到执行的数据， 但从生产执行到现场设备、产品以及供应链的数据链条连通相对滞后，提升空间大。
电子组件及电器制造业产品数据流和供应链数据流连通情况高于别的行业， 数字化工厂整体水平较高。
产品质量可谓是制药行业的生命，而打通产品数据流的制药企业仅占33%，行业需要强化产品全生命周期可追溯，提升产品质量管控能力。
调研结果为，设备和用户价值深度挖掘是企业人机一体化智能系统部署第二重点领域。62%的受访企业正积极部署设备和用户价值深度挖掘，其中41%的企业侧重设备价值挖掘，21%的企业侧重用户价值挖掘。
围绕设备做价值挖掘能够说是制造型企业的天性。如在研发设计阶段，嵌入新技术，生产更智能或更多样化的产品；在销售阶段，提供设备相关金融服务；在售后阶段，对出厂设备和产品做实时数据采集和监控，并进行性能分析、预测性维护等，既提升安全性，也为企业创造更多服务机会。
智能制造要求制造系统具备感知、分析、决策和执行的能力，而这些能力的核心均涉及物联网有关技术，如面向感知的物联技术（传感器、RFID芯片）、面向分析的工业大数据分析和面向决策及服务的应用平台。
德勤调研结果为，目前中国制造企业物联网应用以感知为重点，分析和服务交融将是未来物联网建设重点。
如上图所示，受访企业普遍建立系统以传感器采集动态数据，但数据分析和平台应用相对滞后。
从行业应用来看，电子及电器行业传感器和平台应用最为普及，76%的受访企业利用传感器采集数据，43%的企业利用物联网平台，但仅有33%的企业采用大数据技术分析所采集的数据。
汽车及零部件制造业传感器技术应用也有较高普及率达73%，但大数据和平台应用低于其他受访行业。
制药行业大数据技术利用最为积极，因为医药行业早已面临海量数据和非结构化数据挑战。
感知仅是物联网应用的初级阶段，以数据洞察指导行动，来提升效率，或者与服务交融创造新价值，才是物联网的核心。
云平台通过提供强大的数据传 输、存储和解决能力，帮助制造企业采集和处理大量数据。工业云平台不仅仅可以实现企业通过平成产品的设计、工艺、制造、采购、营销等环节，还将改变传统生产方式和制造生态，创造新的收入来源和商业模式。
德勤调研发现，中国制造企业云部署积极性不高。53%的受访制造企业尚未部署工业云，47%的企业正在进行工业云部署，其中27%的企业部署私有云，14%部署公有云，6%部署混合云。上云可以大幅度降低每个单元的储存和计算成本，甚至通过跨界创造新的商业模式，但也带来了复杂性。
若企业只是聚焦自己的生产制造，降本增效，往往不会选择公有云；如果企业聚焦商业模式创新和产品转型，则会天然的更倾向于选择公有云或混合云，因为往往涉及服务平台，需要做到某些特定的程度上的兼容和融合。
由于目前国内很常见的工业云的部署以云的基础功能为主，企业把云看作虚拟服务器，在云上做存储、计算，只有少数企业通过云部署改变生产方式和制造生态，进行公有云和混合云部署的企业仍为少数。
树根互联CEO贺东东也指出，未来企业很大部分增值将来自跨企业活动，从长远看，公有云、混合云是大趋势，因为只有这样才可以实现数据交换和资源共享。私有云虽然安全，但很可能被孤立在新的商业模式和新的生态圈之外。
此外，德勤提到物联网在智能制造领域的应用场景大致上可以分为三类：设备与资产管理、产品洞察和服务创新。
平台型商业模式定位以提供多种软件服务和搭建生态系统为核心。未来可能不可能会出现类似BAT这样的行业巨头，但不乏垂直行业领军企业或平台。
“产品+服务”为核心旨在围绕客户的真实需求提供解决方案，是目前很多企业在做的。以知识产权为核心的企业往往通过专利战略，形成技术壁垒占领市场。
上图表明，不同商业模式的价值定位和价值创造方法不一样，所面临的挑战也不完全一样。企业要持续审视自己的商业模式，通过评估自身运营情况做适当地改善并定期评估其他商业模式有没有可行性。
人工智能对制造业的影响大多数来源于两方面： 一是在制造和管理流程中运用人工智能提升产品质量和生产效率；二是对现有产品与服务的彻底颠覆。
调研发现，51%的受访企业在制造和管理流程中运用人工智能，46% 的受访企业在产品和服务领域已经或计划部署人工智能。
制造和管理流程中人工智能的运用更偏向系统自动化和制造精益化，目的是提高生产效率和产品质量，同时人也被解放出来，可以去思考更复杂的问题。
上图显示，AI行业主要使用在场景包括使用机器人实现流程自动化、柔性制造、定制化生产、质量检验等。在产品和服务领域人工智能的运用更侧重产品和服务与使用者的互动，典型应用包括研发和新品测试、用户行为分析、无人驾驶等。
人工智能正迅速渗透各行各业。汽车及汽车零部件制造、高端装备制造、电子及电器制造三个行业在制造流程中采用机器人的比例过半。汽车及零部件制造业使用机器人的企业比例达到80%， 预示未来工业机器人的市场增量将大多数来源于非汽车行业。
在产品和服务领域已经或计划部署人工智能的行业分布比较均匀，高端装备制造和制药比例比较高， 但别的行业如新材料、汽车及零部件、航空航天、电子及电器也正在或计划部署人工智能。
重构商业模式是一项复杂艰巨的任务，我们请企业就实现构想中的商业模式所面临的能力鸿沟进行打分，综合看来，商业模式优化、创新管理以及云部署为企业能力建设三大关键任务，德勤建议分别从以下几个方面入手提升能力：
企业需要运用行之有效的方法和工具，主要从以下工作流程各环节实现优化商业模式：
企业转型整编；重新配置信息技术系统；重新调配人员；重组法律、财务及税务架构
创新管理的目标包括优化创新产品管理、优化生命周期成本、优化资本使用效率和优化风险管理。
仅仅把数据和应用转移到云上是远远不足的，大多数情况，上云会牵涉多个业务功能，影响企业的供应商、财务报表和客户，企业要长远规划，分步执行。企业还需要最大限度地考虑人力资源和数字化程度如何与云部署配合。
原文标题：2018中国人机一体化智能系统报告：智能制造如何重构企业的商业模式？（附报告下载）
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