1.2.2 美国、德国制造业对比

在智能制造的战略内容上，德国和美国表现出不同的目的和利益侧重。

1．德国智能制造战略：工业4.0

其目的是发挥其传统的装备设计和制造优势，进一步提升产品市场竞争力和配套价值，主要关注智能化生产制造能力，通过设备和生产系统的不断升级，将知识固化在设备上。

德国的高端工业装备和自动化生产线是举世闻名的，在装备制造业享有傲视群雄的地位。“德国制造”之所以能够迄今长盛不衰，并在全球化时代始终保持领先地位，主要得益于德国制造业科技创新、标准化建立的体系保障。同时，德国人严谨务实，理论研究与工业应用的结合也最紧密。可以说德国智能制造的核心竞争力是先进设备和生产系统。在德国工业4.0的战略框架中最重要的词是“整合”，包括纵向整合、横向整合及端到端整合，从而将德国在制造体系中所积累的知识资产集成为一套最佳的设备和生产系统解决方案，通过不断优化的生产效率和效益实现领先。我们向德国学习，学的就是“弯道超车”，即打造智能生产系统解决方案。

从科技创新上来讲，德国历届政府十分重视制造业的科研创新和成果转化，着力建立集科研开发、成果转化、知识传播和人力培训于一体的科研创新体系。德国企业对研发投入毫不吝啬，研发经费约占国民生产总值的3%，位居世界前列。从标准化和质量认证体系上来讲，德国长期以来实行严谨的工业标准和质量认证体系，为德国制造业确立在世界上的领先地位做出了重要的贡献。

德国除了在生产现场追求问题的自动解决之外，在企业的管理和经营方面也为尽力减少人为影响因素做出了努力。比如优秀的企业资源计划（ERP）、制造执行系统（MES）、高级计划与排程（APS）系统等软件供应商都来自德国，通过软件自动完成以尽量减少人为因素带来的不确定性。另外，由于德国生产线的高度自动化和集成化，其设备综合效率（OEE）非常稳定，利用数据进行优化的空间也较小。除此之外，德国“学徒制”和一贯理性严谨的民族特征，在德国制造业中体现得尤为明显。德国还是一个高福利社会，德国的产业结构、薪酬结构决定了一线的工程师、工人有可能被说服老老实实坚持搞工程技术。然而德国对数据的采集缺少积累，缺乏设备预诊与健康管理（PHM）和虚拟测量等质量预测性分析。于是，德国提出了工业4.0，整个框架的核心要素就是“整合”，包括纵向的整合、横向的整合和端到端的整合。所以第四次工业革命中德国的主要目的，是利用知识进一步提升其工业产品出口的竞争力，并产生直接的经济回报。总之，德国工业4.0战略体现在德国开始转向销售智能服务，并将知识以软件或者工具包的形式提供给客户。

2．美国的智能制造战略：工业互联网

其目的是发挥其传统信息产业优势，进一步提升面向终端用户的体系性服务能力，主要关注智能化体系服务能力及顾客价值创造。

作为第三次技术革命的发源地，美国在信息技术领域的积累深厚，拥有全世界最顶尖的信息技术企业和研发团队。因此，在智能制造诞生伊始，美国就提出了“工业互联网”的概念，将数据的整合和使用作为战略重点，通过制定通用的工业互联网标准，利用互联网激活传统的生产制造过程，促进物理世界和信息世界的融合。

美国智能制造的核心是充分挖掘数据的价值，即利用其在大数据、芯片、物联网、人工智能等“软服务”上的强大实力，实现真正的工厂智能化。其典型案例包括数字化资产管理、预见性维护、数字化业绩管理等。我国向美国学习，学的就是“换道超车”，建立数据采集、传输、管理、分析及应用的物联网架构，用数据驱动工业智能服务的模式创新，成就企业主业以外的新赛道——新兴业务增长点。

美国依靠数据获得新的知识，在解决问题的方式中最注重数据的作用，无论客户的需求分析、客户的关系管理、生产过程中的质量管理还是供应链管理，都大量依靠数据进行。因此，美国产生了许多先进制造的软件和网络。与德国相比，美国在解决问题的方式中最注重数据的作用，无论客户的需求分析、客户关系管理、生产过程中的质量管理、设备的健康管理、供应链管理还是产品的服役期管理和服务等方面，都大量地依靠数据。

除了从生产系统中获取数据以外，美国还在21世纪初提出了“产品全生命周期管理”（PLM）的概念，核心是对所有与产品相关的数据在整个生命周期内进行管理，管理的对象即产品的数据，目的是实现全生命周期的增值服务和到设计端的数据闭环。

数据也是美国企业获取知识最重要的途径，它们不仅仅重视数据积累，更重要的是重视数据分析，并且形成了企业决策从数据所反映出来的事实出发的管理文化。除了利用知识去解决问题以外，美国也非常擅长利用知识进行颠覆式创新，从而对问题进行重新定义。例如美国的航空发动机制造业，降低发动机的油耗是需要解决的重要问题。大多数企业会从设计、材料、工艺、控制优化等角度去解决这个问题，然而通用电气发现飞机的油耗与飞行员的驾驶习惯以及发动机的保养情况非常相关，于是就从制造端跳出来转向运维端去解决这个问题，收到的效果比从制造端的改善还要明显。这也就是通用电气在推广工业互联网时所提出的“1%的力量”（Power of 1%）的依据和信心来源，其实与制造本身并没有太大的关系。

所以美国在智能制造革命中的关键词依然是“颠覆”，这一点从其新的战略布局中可以清楚地看到：利用工业互联网颠覆制造业的价值体系，利用数字化、新材料和新的生产方式（3D打印等）去颠覆制造业的生产方式。但是，2000年以来，美国制造业就业人数总体呈下降趋势。美国制造业面临着严重的劳动力供给不足问题。制造业的发展有很多要素，但归根结底是要人去做。美国模式的问题是技术演进会失活（失去活力），创新的基石如果是数据，那么人对创新的干预就会变少，而创新关键却在于人。