羅克韋爾自動化中國區總裁石安：中國製造業轉型需超越工廠的“四面牆”

21世紀經濟報道記者 董靜怡 上海報道

中國製造業正在持續向高質量發展邁進，數字化與智能化是其中的重要一環。

“近年來，尤其是在今年，我們在數字智能創新和數字化轉型領域，特別是在人工智能的應用方面，見證了越來越多的工業應用場景。”近日，羅克韋爾自動化（中國）有限公司總裁石安在接受21世紀經濟報道記者採訪時表示。

以人工智能等技術爲首的科技革新已成爲打造新質生產力的核心引擎，也是助推中國企業國際競爭力躍升的關鍵航道。據介紹，這些技術已深度融入羅克韋爾的創新技術解決方案之中，爲企業的數智化升級進程提供了強大動力。

不過，石安表示，當前市場的需求已經超越了工廠內部的優化。企業需要向科技創新端、服務端及產業鏈端擴展，超越工廠的“四面牆”，跟隨市場需求，引領行業趨勢。

2024年是羅克韋爾第四次參加進博會，石安向記者表示，以前其專注於解決產業問題，而現在能力已經進一步延伸至工控界之外，解決與民生和社會等相關的更廣泛問題。

“在數智化的推進中提升自身的能力，拓寬應用場景，與合作伙伴共同拓展微笑曲線，尋找更具盈利點和價值點的突破。”石安向記者表示。

數字化掣肘何解？

伴隨以大數據、物聯網、雲計算、人工智能等爲代表的數字科技不斷髮展成熟，企業數字化升級成爲市場競爭格局變化下的必然要求，對製造業工廠來說也是如此。

但數字化的進程卻不算順利。石安向記者指出，許多企業在數字化轉型過程中存在一個普遍誤區，即“爲數字化而數字化”。企業往往被數字化的表象所吸引，忽略了數字化轉型的真正目的——解決實際問題、提升效率和創造價值。這種誤區導致企業投入大量資源，卻未能實現預期的轉型效果。

在這一議題上，儘管衆多工廠紛紛引入數字大屏，但出於節能降耗的考量，許多工廠選擇在非必要時刻不啓動這些大屏，導致設備的實際使用率並不高，其中數據的利用率也十分有限。

麥肯錫曾在全球範圍內調研了800多家傳統企業，結果顯示，儘管已有70%的企業啓動了數字化，但是其中的71%仍然停留在試點階段，85%的企業停留的時間超過一年以上，遲遲不能實現規模化推廣。

石安認爲，獲取數據並不困難，關鍵在於如何運用它們，讓數據發揮真正的價值。但如果沒有訂單，這些數據也失去了意義。

背後的原因有很多，石安認爲，最關鍵的還是“人”的因素。

第一個層面是領導對數字化的理解。“領導是否理解數字化的挑戰？他們是否明白數字化的意義以及希望通過數字化實現什麼目標？”石安表示，如果數字化的初衷僅僅是爲了節約成本，那麼這種努力可能已經失去了意義。即使成本降低了10%、15%或20%，如果產品無法競爭，最終仍可能面臨倒閉。

第二個層面是管理層對數字化的理解。石安向記者表示，許多管理層成員也未能充分理解，導致他們自行開展一些項目，聲稱這些是數字化的實踐，但實際上並沒有明確的目標。這導致數字化的目標與戰略不匹配，戰略與產業趨勢不同步。

“企業如果只是跟隨趨勢，那麼即使完成了數字化，企業也可能因爲無法提供最具競爭力的產品而失敗。”石安向記者表示，數字化的真正任務應是幫助企業快速走到產業和趨勢的前沿，超越競爭對手。

在他看來，數字化與智能化仍然是製造業發展的必然趨勢，企業都希望通過技術手段提升核心競爭力。但在推進數智化的過程中，訂單壓力往往會超過數字化進程的壓力。

“當前逆全球化現象顯著，全球產業鏈正在重新配置。儘管中國在這一領域仍具有優勢，但全球需求分散導致市場規模變小，競爭更加激烈。企業必須在有限的市場中脫穎而出，這要求他們不僅要擴大市場份額，還要創造新的市場機會。”石安向記者表示。

他認爲，未來的趨勢要求數字化與企業戰略緊密結合，迴歸需求，而不是盲目追求數字化。隨着市場規模的縮小，外界需求的變化變得更加明顯，這需要企業針對市場需求做出更及時的調整。

走向微笑曲線的兩端

如何找到那個思維上的關鍵點，讓數字化真正發揮作用？

當前市場的需求已經超越了工廠內部的優化。製造業往往面臨重資產和低利潤的困境，且存在較強的同質化競爭。石安表示，爲了應對這些挑戰，企業需要向微笑曲線的兩端——創新和服務端拓展。

“我們過去更多地集中於微笑曲線底端的工廠內部優化，主要通過節流來幫助企業，但開源的效果有限。”石安向記者表示，“爲了實現開源效果，我們認爲需要向創新、科技創新端以及服務端和產業鏈端擴展，超越工廠的‘四面牆’。”

如何往更多的開創以及服務端去延展，羅克韋爾的戰略是跨界升維。石安強調，企業的目標不應僅僅是成爲全球最大或最強，而應專注於其工作是否具有全球價值。

具體來說，跨界升維戰略包括四個維度的提升：

藍海開拓：通過科技創新，系統性地打通科技創新與GDP增長之間的斷點，以開拓新的市場空間；

產業鏈延展：從單純的生產製造轉變爲產業服務提供商，通過系統性賦能，擴展產業鏈，尋找更多的發展空間；

品牌升維：通過建立供應鏈、實現碳中和、打造燈塔工廠等綜合性賦能，提升品牌在市場上的知名度和認可度；

客羣升維：企業走到金字塔頂端，提升其客戶羣體的維度，從而實現更高的附加價值。

以南昌礦機集團股份有限公司（簡稱“南昌礦機”）的轉型爲例，作爲中國破碎篩分行業的領先企業，南昌礦機面臨着設備成本透明和產品同質化的挑戰。羅克韋爾幫助南昌礦機建立了遠程運維能力，使其能夠預判潛在故障，從而轉變爲服務端的專家。這一轉變不僅改變了南昌礦機的運營模式，也提升了其產業鏈的延展能力。此外，羅克韋爾通過提供智能運維Rockii解決方案，幫助南昌礦機開啓PaaS（產品即服務）商業模式，打造差異化的產品和服務，實現了由製造型企業向製造服務型企業的轉變。

值得注意的是，人工智能在這個過程中發揮着越來越大的作用，其在工業中的應用正在拓寬至微笑曲線中增值潛力更大的科技創新和服務端。

石安舉例稱，在產品試製方面，通過人工智能模型的快速對接，可以加速從科技創新到GDP增長的轉化過程；在營銷方面，利用消費大數據拉動營銷端的人工智能模型，使企業能夠更精準地對接目標市場和研發方向；在產業鏈協同方面，通過人工智能模型實現上下游之間的協同，以應對下游需求的柔性化對上游造成的壓力，實現庫存優化和供需聯動。

不過，備受矚目的大模型在工業場景中的應用仍是有限的。石安表示，在工業場景中，核心是將機理模型與數據運算相結合，形成有效的解決方案，而大模型主要依賴於大數據運算，缺乏機理支持，可能導致邏輯上不合理的結果。

“工業場景與大模型之間在思維上有一定的融合度，但並不完全依賴於大模型，而是更注重細分領域的應用。”石安向記者表示。