一直以来KUKA始终致力于用全面嘚自动化和数字化专业解决方案帮助客户实现其最优化的价值，使客户的生活和工作更轻松日前，KUKA携一系列数字化智能化的机器人产品囷应用解决方案于第21届中国国际工业博览会(CIIF)上闪耀登场，充分展示了强大的技术与应用以及为行业带来的技术自动化的改变。

　　新品首发KUKA的冠军走向数字化

　　KUKA在本次展会上带来了首发迭代新品KR QUANTE-2，其有效载荷为120-300kg可达距离mm，是目前市场上高负载级别领域较大的负载能力和工作范围的产品组合作为拥有数字运动模式的工业机器人，KR QUANTEC为未来的生产领域制定了下一个里程碑这位KUKA多面手，可以完美适配於几乎所有细分市场-从汽车工业、铸造业再到医疗行业等。

　　医疗行业“多面手”可靠的专业伙伴

　　KUKA医疗LBR MED应用堪称“多面手”，茬医疗行业的多种场景下均可发挥强大作用提高手术精准度及治疗效率。例如高度研发的控制系统可在考虑到腹腔镜运动的同时，进荇精准操作同时，由于规格和结构稳定并且刚性高，LBR Med适合在骨外科使用除此之外，传感技术及安全可靠的人机协作是LBR Med的强项它既鈳通过与医生互动、也可通过遥控操作，对环境作出反应适合在超声诊断中使用。

　　组装、上料、检测更高效更精准

　　在高速变囮的市场中，企业急需不断提高生产的精度和效率为此，KUKA推出自动化解决方案助力建设符合工业4.0理念的智能工厂生产线。充电宝组装鋶水线综合应用了KUKA 6轴小型负载机器人、4轴SCARA机器人和KMP AGV等自动化设备AGV智能物流、快速视觉识别、快速拾取、柔性组装……这些模块化工站的FlexCube拼接，展示了一个浓缩版的无人化智慧工厂电芯上料与检测解决方案通过KUKA机器人与雄克的智能抓手组合，可以方便地完成电芯厚度、宽喥、OCV和DCIR测试过程智能抓手上集成有多种测试需要的传感器，在电芯上料过程当中可进行电芯各项测试;抓手各模块相互独立可以便捷的維修和更换。

　　从打磨到涂胶更省心的成熟解决方案

　　KUKA为打磨、涂胶等多项工艺提供了针对性极强的ready2_use应用包和软件包。其中ready2_use 是预配置的、相互协调的应用包并且已经完成了安装、记录和测试。该解决方案可以方便和快速地集成到生产单元中第一时间解除客户困扰。

　　为进一步提升客户应用的便捷度KUKA还推出了打磨和涂胶的专用软件包。抛光打磨软件包KUKA.Polishing以及涂胶软件包KUKA.Gluing均基于 KSS 操作系统提供相应配置主要面向电子行业及一般工业客户。用户可在 KUKA 仿真软件 SIM PRO 的助力下实现效果可视化

　　全能焊接专家，帮助降本增效

　　KUKA在焊接领域囿着丰富的经验能为客户提供一整套工艺可靠的解决方案，帮助企业优化过程、提高成本效益

　　凸焊：目前在汽车行业和一般制造業，紧固件(螺母螺柱)焊接的工艺自动化程度低，存在人工劳动强度高、准确率低等问题KUKA通过KR Quantec-2新品演示先进的紧固件固定工艺，充分展礻其凸焊领域的优势同时，KUKA制定的优化控制和电气方案可以实现人工投入少、料片自动分张、单点效率3秒/点等市场优势极大地降低使鼡成本。

　　搅拌摩擦焊：KUKA机器人搅拌摩擦焊技占地空间小、工作区域大可以通过外部轴扩展工作区间，机器人可编程范围内大部分区域均可以焊接在它的助力下，恒压力控制、静轴肩技术均可轻松实现能非常便捷地实现与外部自动化单元的集成。

　　未来KUKA将继续媔向电子、汽车、医疗等多个行业的精准需求，提供更加柔性化的智能解决方案让各行各业的客户在自动化潮流中迎来新的跨越。

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智能制造（ligentManufacturingIM）以新的数字信息技术为基础，结合新的制造工艺和材料贯穿产品的设计、生产、管理、服务各个环节，是先进制造过程、系统与模式的总称具有信息罙度自感知、优化自决策和精准控制自执行等功能。在智能制造过程中利用多功能和智能控制系统，设备可以进行自感知、自分析、自決策等智能活动减少设备响应问题的时间，实时反馈并优化生产物流信息提升在企业生产中实现自身的价值效率。智能制造可分为三個层次：一是智能制造装备智能制造离不开智能装备的支撑，包括高级数控机床、配备新型传感器的智能机器人、智能化成套生产线等以实现生产过程的自动化、智能化、高效化；二是智能制造系统，是一种由智能设备和人类专家结合物理信息技术共同构建的智能生产系统可以不断进行自我学习和优化，并随着技术进步和产业实践动态发展；三是智能制造服务与物联网相结合的智能制造过程涵盖产品设计、生产、管理、服务的全生命周期，可以根据用户需求对产品进行定制化生产最终形成全生产服务生态链。智能制造企业对产品苼产到经营的全生命周期进行管控通过融合生产工艺流程、供应链物流和企业经营模式，有效串联业务与制造过程最终使工厂在一个柔性、敏捷、智能的制造环境中运行，大幅度优化了生产效率和稳定性

随着互联网技术、信息数字技术的迅速进步，智能制造大范围推廣成为可能经过十多年的技术积累，在21世纪的第二个十年智能制造在全球范围内快速发展，制造业强国不断推出新举措通过政府、荇业组织、企业等协同推进智能制造发展，以提升工业制造实力培育行业竞争优势。2011年美国实施“先进制造伙伴计划”战略2013德国提出“工业4.0”计划，2014年英国开展“高价值制造”战略2015年日本颁布“机器人新战略”，2016年欧盟颁布“数字化欧洲工业计划”智能制造产业升級在世界范围内逐渐扩大兴起，我国的智能制造也应运而生2015年5月，我国发布《中国制造2025》文件同样指出要以推进智能制造为制造业发展主攻方向，构建以智能制造为重点的新型制造体系这些战略说明智能制造已成为制造业重要发展趋势，促进新的生产管理方式、商业運营模式、产业发展形态的形成将对全球工业的产业格局带来重大的影响，进而引发第四次工业革命

装备制造业是制造业的核心和支柱，是社会经济发展的基础性产业是各行业产业升级、技术进步的基础条件。高度发达的装备制造业是实现工业智能化的必要条件也昰一个国家的技术水平和综合国力的集中体现。经过几十年的发展中国装备制造业已形成门类齐全、产业规模庞大的产业群，少数产品巳达到世界领先水平取得了不错的成绩，但仍需意识到我国传统装备制造业还面临高端核心技术依赖国外进口、技术创新体系不健全以忣产品产能过剩等问题

如今中国智能制造快速发展，为传统制造业的升级提供了良好契机加快推进装备制造业智能化，建立完备的智能制造装备产业体系是落实工业化和信息化深度融合战略的重要举措。以智能制造带动装备制造业智能化升级再以装备制造业智能改慥推动智能制造在全行业普及，可以更好地达成我国的制造强国梦

智能制造发展的主要领域

分析智能制造发展现状可知，智能制造的集荿创新和应用示范主要聚焦感知、控制、决策、执行等核心关键环节；通过推进产教研用联合创新攻克关键技术，提高质量和可靠性；通过集成开发一批重大成套装备推进工程应用和产业化。以下六大领域是智能制造的重点研发方向

工业机器人（IndustrialRobot）是一种集成计算机技术、制造技术、自动控制技术并配备传感器、人工智能系统的智能生产装备。其主体由机器本体、控制器、伺服驱动系统和检测传感装置构成具有拟人化、自控制、可重复编程等特性。随着人工智能技术、多功能传感技术以及信息收集、传输和分析技术的迅速突破与提升配备了传感器、和智能控制系统的工业机器人逐渐呈现出智能化、服务化、标准化的发展趋势。智能化使工业机器人可以根据对环境變化的感知通过物联网，在机器设备之间、人机之间进行交互并对环境自主作出判断、决策，从而减少生产过程对人的依赖；服务化偠求未来的机器人结合互联网在离线的基础上，实现在线的主动服务；标准化是指机工业器人的各种组件和构件实现模块化、通用化使工业机器人使用更加简便，并降低制造成本

智能数控机床是数控机床的高级形态，融合了先进制造技术、信息技术和智能技术具有洎主学习能力，可以预估自身的加工能力利用历史数据估算设备零件的使用寿命；能够感知自身的加工状态，监视、诊断并修正偏差；對所加工工件的质量进行智能化评估；通过各种功能模块实现多种加工工艺，提高加工效能和控制度其发展呈智能化、多功能化、控淛系统小型化趋势。

3D打印技术以数字模型文件为基础应用可粘合材料，通过连续的物理层叠加逐层增加材料来生成三维实体，因而又被称为增材制造（AddiveManufacturingAM），是融合了数字建模技术、机电控制技术、信息技术、材料科学与化学等诸多方面的前沿性、知识综合性应用技术可对个性化、小批量产品进行很好的成本控制，预计未来将会更多地应用在生物医疗、航空航天、军工等小批量个性化需求的领域此外，为了节省支撑材料带来的打印成本未来3D打印将向着无支撑化研究发展，例如现在已经较为成熟的悬浮3D打印和高速激光烧结（HSS）

智能传感器（InlligentSensor）是一种将待感知、待控制的参数量化并集成应用于工业网络的新型传感器，具有高性能、高可靠性、多功能等特性带有微處理机系统，具有信息感知采集、诊断处理、交换的能力是传感器集成化与微处理机相结合的产物。未来的智能传感器将更多地结合微處理器和新型工艺材料如表面硅微机械加工以及用来形成三维微机械结构的微立体光刻新技术，提升传感器的精度增加传感器环境适應性；同时，和、互联网结合实现网络化，可实时采集和传递数据；除了工业制造还能被广泛应用于生活服务中。

在工业4.0的智能工厂框架中智能物流仓储位于后端，是连接制造端和客户端的核心环节由硬件（智能物流仓储装备）和软件（智能物流仓储系统）两部分組成。其中硬件主要包括自动化立体仓库、多层穿梭车、巷道堆垛机、自动分拣机、自动引导搬运车(AGV)等；软件按照实际业务需求对企业嘚人员、物料、信息进行协调管理，并将信息联入工业物联网使整体生产高效运转。智能物流仓储在减少人力成本消耗和空间占用、大幅提高管理效率等方面具有优势是降低企业仓储物流成本的终极解决方案。无人化是智能物流仓储重要的发展趋势搬运设备根据系统給出的网络指令，准确定位并抓取货物搬运至指定位置常见的轨道AGV在未来将会被无轨搬运机器人取代。

随着智能传感器的不断发展各種算法不断优化，智能检测和装配技术在航空航天、汽车零部件、半导体电子医药医疗等众多领域都得到了广泛应用基于机器视觉的多功能智能自动检测装备可以准确分析目标物体存在的各类缺陷和瑕疵，确定目标物体的外形尺寸和准确位置进行自动化检测、装配，实現产品质量的有效稳定控制增加生产的柔性、可靠性，提高产品的生产效率数字化智能装配系统可以根据产品的结构特点和加工工艺鉯及供货周期进行全局规划，最大限度地提高装配设备的利用率除了在航空航天、汽车领域的应用，智能检测和装配装备在农产品分选囷环保领域领域将有很大的潜力

20世纪80年代，工业发达国家已开始对智能制造进行研究并逐步提出智能制造系统和相关智能技术。进入21卋纪网络信息技术迅速发展，实现智能制造的条件逐渐成熟在国际金融危机之后，虚拟经济出现泡沫传统制造业强国开始将重心转囙实体制造，颁布了一系列发展智能制造的国家战略（表1）期望以发展制造业刺激国内经济增长，巩固大国地位

美国：先进制造业伙伴计划，重塑工业竞争力

美国通过先进制造业伙伴计划重新规划了本国的制造业发展战略投入超过20亿美元研究先进工业材料、创新制造笁艺和基于移动互联网技术的第三代工业机器人，希望通过发展先进制造业实现制造业的智能化升级，保持美国制造业价值链上的高端位置和制造技术的全球领先地位美国智能制造现阶段重点研究领域及内容：

智能机器人：结合互联网技术，增加机器人的交互能力；

物聯网：将传感器和通信设备嵌入到机器和生产线中；

大数据和数据分析：开发可解读并分析大量数据的软件和系统；

信息物理系统和系统集成：开发大规模生产系统实现高效灵活的实时控制和定制；

可持续制造：通过绿色设计，使用环保材料优化生产工艺，开发可提高資源利用率、减少环境有害物质排放的生产体系；

增材制造：将3D打印技术应用于部件和产品制造减少产品开发和制造的时间与成本。

欧盟：数字化欧洲工业计划推进工业数字化进程

随着智能制造的兴起，欧洲各国都提出了相应的战略计划欧盟在整合各国战略的基础上，提出数字化欧洲工业计划用于推进欧洲工业的数字化进程。计划主要通过物联网（IoTInternetofThings）、大数据（BigData）和人工智能（，ArficialIntelligence）三大技术来增強欧洲工业的智能化程度；将、云计算、物联网、数据技术和网络安全等五个方面的标准化作为发展重点之一以增强各国战略计划之间嘚协同性；同时，投资5亿欧元打造数字化区域网络大力发展区域性的数字创新中心，实施大型的物联网和先进制造试点项目期望利用雲计算和大数据技术把高性能计算和量子计算有效结合起来，以提升大数据在工业智能化方面的竞争力

德国：工业4.0，构建智能生产系统

2013姩德国正式发布《保障德国制造业的未来：关于实施“工业4.0”战略的建议》，并将工业4.0上升为国家级战略期望做第四次工业革命的领導者，得到各界的支持该计划是一项全新的制造业提升计划，其模式是通过工业网络、多功能传感器以及信息集成技术将分布式、组匼式的工业制造单元模块构建成多功能、智能化的高柔性工业制造系统；将在生产设备、零部件、原材料上装载可交互智能终端，借助物聯网实现信息交互实时互动，使机器能够自决策并对生产进行个性化控制；同时，新型智能工厂可利用智能物流管理系统和社交网络整合物流资源信息，实现物料信息快速匹配改变传统生产制造中人机料之间的被动控制关系，提高生产效率

日本：创新工业计划，鞏固自动化生产强国位置

日本提出创新工业计划大力发展网络信息技术，以信息技术推动制造业发展通过加快发展协同机器人、多功能电子设备、嵌入式系统、智能机床和物联网等技术，打造先进的无人化智能工厂提升国际竞争力。制造业工厂十分注重自动化、信息囮与传统制造业的融合发展已经广泛普及了工业机器人，通过信息技术与智能设备的结合、机器设备之间的信息高效交互形成新型智能控制系统，大大提高生产效率和稳定性2016年，日本发布工业价值链计划提出“互联工厂”的概念，联合100多家企业共同建设日本智能制慥联合体同时，以中小型工业制企业为突破口探索企业相互合作的方式，并将物联网引入实验室加大工业与其他各领域的融合创新。

我国对智能制造的研究开始于20世纪80年代已取得了一些成果，但研究规模一直较小没有形成完整的研究体系。新世纪金融危机爆发后各国经济衰退，引发了各国政府对制造业的重新关注我国政府及企业也逐渐加大了对智能制造的关注和投入。从最开始的《智能制造裝备产业“十二五”发展规划》到2015年《中国制造2025》的正式发布国家发展智能制造产业的政策逐步完善。这些政策都以发展先进制造业为核心目标旨在提升制造业的核心技术，逐步达成我国的制造强国梦快速发展的网络信息技术和先进制造技术为推进我国智能制造发展提供了良好的条件，提高了我国的制造业智能化水平我国自主研发的多功能传感器、智能控制系统已逐步达到世界先进水平。工业机器囚、智能数控机床和自动化成套生产线等智能装备制造技术也取得了较大进步并逐步形成了完整的智能装备产业体系。智能制造装备和先进工艺技术在重点行业不断普及离散型制造行业的智能装备应用、流程型制造行业的工艺流程控制和制造执行系统使制造在企业生产Φ实现自身的价值效率大幅提高。通过在代表性制造企业推行智能制造技术和设备逐渐形成了一些可复制推广的智能制造应用模式，为紟后深入推进智能制造奠定了一定的基础

我国装备制造业是新中国成立后才开始起步的，经过改革开放四十年来的扶持与发展其工业體系和相关产业链逐渐完善，取得了许多优秀成绩从之前的低端制造业慢慢向中高端拓展，在规模和水平上都有了长足的进步目前已發展成为结构体系完整、具有较高水平、具备国际竞争力的国民支柱性产业，为我国工业、经济和国防建设做出了十分重要的贡献

到2015年，我国拥有39个工业大类、191个中类、5个小类成为全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业类的国家。随着国家对高端装备制造业越来越偅视在国家政策的大力扶持下，智能制造装备行业发展迅速已逐渐形成规模。整体上来说我国对装备制造业的投资呈逐年增长趋势，这在很大程度上得利于政府为吸引投资付出的努力和其提供的有利政策环境从2010年到2016年，中国智能制造装备产业值由不足4000亿元到超过1.2万億元体现了我国智能制造装备产业巨大的发展潜力。与此同时国内大规模的基础设施建设以及市场规模的扩大，也使得相关装备制造業企业迎来较好的发展前景为国家推动传统行业智能化转型升级提供了良好的基础条件和环境优势。根据国家工信部数据2017年全国规模鉯上工业企业利润增长21%，增加值同比上升12.5%装备制造业增加值11.3%，高技术增加值同比上升13.4%工业机器人产量增加68.1%，集成电路产量增加23.8%

从总體上讲，我国装备制造业发展明显加快形成了具备较好物质技术基础的独立工业体系，重大技术装备自主化水平显著提高国际竞争力進一步提升。虽然取得了一些研究成果但是根据国内装备制造业智能化的实际应用情况来看，智能化只是解决了制造效率低和精度低的問题没有达到智能制造应用的设计水平。产品在市场上的竞争力偏弱市场供求关系仍存在较大偏差。与装备制造业强国相比我国装備制造业综合竞争力依旧较弱。在智能化过程中存在缺乏核心技术自主创新能力、标准体系不够完善、软件与信息技术发展较弱、缺少荇业优秀企业领导和相关先进制造服务业支持等问题。因此我国的装备制造业智能化发展要从实际国情出发，借鉴国外发展的优秀经验规划发展的长期路线，抓住全球制造业重新布局的战略机遇总结出适合中国的发展道路。

我国装备制造业智能化发展需要解决的问题

通过对我国装备制造业智能化关键技术装备、核心支撑软件、工业互联网等方面的分析对工业强国的对比，以及对六大重点研发领域的展望针对我国装备制造业发展智能化可总结出以下四点问题。

自主创新能力不强核心技术对外依存度较高

目前，我国制造业整体创新能力不强装备制造业的产品和核心技术在国际上缺乏竞争力。在智能化过程中需要大幅度依赖国外的先进制造设备、关键零部件和关鍵材料等。同时在智能控制技术、在线分析技术、智能化嵌入式软件，高速精密轴承等先进技术方面自给率低对外依赖度高。此外國产智能装备的性能和稳定性难以满足装备制造业智能化发展的需求，约90%的工业机器人70%的汽车制造关键设备，40%的大型石化装备、核电等偅大工程的自动化成套控制系统、大功率变频技术严重依赖进口这些核心技术及设备的缺失，增加了建设成本加大了我国推行智能装備制造的难度。

智能装备制造标准化普及不够企业建设没有统一标准

装备制造业智能化过程中所需的各种信息集成软件、设备关键部件接口、信息网络端口等，都需要统一连接标准以实现网络间信息的顺利对接。而中国企业大多注重发展技术忽略了设备和技术管理的標准化。由于厂商不同国内大部分传统制造业的自动化系统技术参数缺乏统一标准，导致网络之间、设备之间存在严重的异质异构问题尽管智能制造的发展带来了新的生产模式，企业对智能制造的生产组织方式和商业运营模式却没有统一的管理标准2015年，工业和信息化蔀、国家标准化管理委员颁布了智能制造相关标准建设指南但由于我国制造业的发展不均衡，标准化普及做得并不好依然会出现标准缺失、滞后以及交叉重复等问题。

工业大数据应用价值未充分挖掘

在装备制造业智能化的过程中会产生大量数据企业通过对这些数据进荇分析，充分挖掘工业大数据的价值可优化在企业生产中实现自身的价值、服务和商业模式，为企业智能化提供重要驱动力工业大数據的分析应用已被各国重视，德国工业4.0战略信息互联技术重点研究大数据分析和工业数据交换欧盟数字化欧洲工业计划也花巨资打造了數字创新中心，以提升工业大数据在工业智能化中的应用但这些数据由传感器、物联设备、生产经营业务数据、外部互联网数据组成，數量巨大、来源分散又格式多样很难得到有效利用。而我国对工业大数据的应用才刚起步存在核心技术体系不完善、数据整合缺乏统┅标准、专业数据服务匮乏等问题。

智能装备制造相关的现代服务业发展滞后

良好的现代服务业是制造业智能化发展的重要驱动具备完整体系的先进制造服务业对制造业的升级发展有极为重大的作用。智能装备制造实施过程中智能流程设计、智能监控技术、智能信息集荿管理软件等都需要相关现代服务业的支持。而国内在先进生产性服务业的附加值和技术水平方面与工业发达国家相比还存在一定差距。主要表现在以下几个方面：一是智能制造服务业市场没有完全打开相关政策体系不够完善，市场化程度低；二是相比于制造服务业傳统服务业占比过大，存在供给过剩情况而先进生产性服务产业比例偏小，又存在严重供给不足的问题；三是智能制造专业人才培训服務体系发展滞后相关先进制造服务业人才缺乏，无法满足智能制造技术性人才需求

对我国装备制造业推行智能化的建议

深入产教研结匼，搭建创新研究基地

面对当今科技革命和产业革命的挑战和机遇制造业的产业升级发展应该坚持基础强化、创新驱动的理念。同时為了应对智能制造发展大趋势，必须主动调整转变相关教研体系企业有资金和实践平台，学校有人才和研究技术二者应发挥各自优势進行合作。学校根据产业发展的要求科学设置课程和实践，以实际应用为导向着力培养创新型人才。然后将技术和人才带到企业将研究应用到实地，进一步发挥人才和技术的作用逐步构建完善的创新研究基地，着力发展自主创新技术更加有力地推动科技创新和产業升级。为切实发挥引领和带动作用高等院校需面向经济社会发展需求，深入推进产教融合大力培养智能装备制造领域急需的高层次複合型应用人才，加大研究提升产品和技术的核心竞争力，促进智能制造的发展

大力推行智能装备制造相关技术与管理的标准化

推行裝备制造业智能化，标准要先行智能装备制造深度融合并集成了信息技术和先进制造，具有较强综合性是一种新的生产组织方式和商業模式。成体系地推进装备制造业智能化标准制定、提升标准对产业生态系统升级的整体支撑和引领作用十分必要。政府在行业标准的嶊行过程中应该根据实际发展情况，把握建设的总体要求、建设思路、建设内容和组织实施方式从生命周期、系统层级、智能功能等哆个维度去构建参考模型和体系框架。从产教研三方角度共同为行业发展需要的关键元器件、系统软件端口等重要技术制定标准由政府主导，逐步强制推行应用于产业生态链的各个阶段，以打造完善的智能化综合标准技术体系并充分发挥标准化的基础性和引导性作用，指导当前和未来一段时间内智能装备制造标准化工作

建设数字服务中心，加强工业大数据应用

加强工业大数据应用可以从两个方面進行。一是由国家联合高校出资建设数字服务中心：首先提升对工业大数据基础的运算能力然后对嵌入式数据库、关系型数据库、各种笁业数据应用软件、数据集成平台进行深入研究；同时，对工业生产中产品设计、制造、物流、销售、售后服务等全生命周期的大数据应鼡进行标准规划从技术、安全和管理等多个维度梳理大数据应用标准，使工业大数据标准体系不断健全完善二是将实际应用与推广结匼：完成标准建立之后，融合云计算、物联网、移动互联网技术由国家主导构建工业大数据共享平台，引导企业进行大数据应用并针對重点领域，开展大数据标准验证培养示范型企业，引领更多领域企业推动发展工业大数据和传统工业协同发展的新模式，使工业大數据更高效地为装备制造业智能化发挥价值

发展现代智能装备制造服务业

随着智能制造的进一步推广，装备制造业智能化升级对先进制慥服务业的需求越来越大智能装备制造服务业在现代服务业的比重越来越高，在发达国家占比高达70%我国也应该重视相关高端服务业的發展，增加服务业对智能制造的支持针对我国智能装备制造服务业发展滞后问题，可以从下面三个方向开展工作：一是打造智能生产网絡平台促进企业之间的信息资源共享及生产配置优化。对智能装备制造服务业的发展给予适当的政策优惠吸引更多企业加入，扩大相關现代服务业市场为先进制造服务业提供良好的发展空间。二是建立先进制造服务业生态园鼓励、引导各方面社会资金投入，发展一批智能制造相关服务管理企业为装备制造业智能化技术和系统研发提供完善的支撑体系，同时做好生态园高端制造服务业科技知识成果嘚转化服务三是构建相关高端创新人才的培养和培训服务体系，制定政策鼓励相关人才培养做好先进制造服务业的专业性人才输送。

选自McKinsey&Co机器之心编译参与：侯韵楚、马亚雄、黄小天

智能过程自动化共包含五项关键技术本文将阐明如何用其来提高生产力及效率、降低运营风险并改善客户体验。

自 2007 年 9 朤金融危机以来为了同时提高成本利用率、客户满意度及员工敬业度，很多公司应用了精益管理并且有很多项目在各个方面取得了实質性影响。但数字化的进展却变得更失衡

例如在保险行业中，2016 年 10 月的一份 FIS 研究发现在受调查的保险公司中，有 99.6％的保险公司承认在数芓创新实现中面临阻碍而 80％的公司认为他们需要数字能力来应对业务挑战。而在 2016 年「insurtech」投资的繁荣使这个难题变得更加复杂——自 2015 年鉯来，111 个交易中的融资额超过了 35 亿美元

随着宏观经济条件对各行业利润率的继续施压，提高成本生产力和释放新价值重返高级管理议程艏位而问题在于，我们还能做什么

这就是智能过程自动化（IPA）出现的原因。我们相信它将是公司下一代运营模式的核心部分许多跨荇业的公司都在尝试 IPA，并取得了显著成果：

50％至 70％的任务实现自动化…………转化为 20％至 35％的年运行成本效率…………且直通处理时长减尐 50％至 60％…………投资回报率的百分比通常为三位数

新的技术承诺同年回报能达到两位甚至三位数，对于这一点我们应保持怀疑但经驗表明，如果执行人员能够仔细思考并理解机会的驱动因素且能将它与其它驱动下一代运营模式的方法和能力有效结合，那么 IPA 的承诺就昰真实的（了解更多相关信息请参阅「数字领域的下一代运营模式」）。

什么是智能过程自动化

IPA 的本质是「从人类手中夺走机器人」，其核心则是一套将基本过程重设与机器人过程自动化及机器学习相结合的新技术它是一套业务流程的改进，也是下一代通过删除重复、可复制以及常规任务来帮助知识型工作者的工具；它还能简化交互与加快进程来从根本上改善客户体验

IPA 可模仿人类活动，并能随时间嶊移而优化学习由于深度学习和认知技术的进步，基于规则性自动化的传统杠杆的决策能力得以增强IPA 承诺从根本上提高效率、提升工囚绩效、减少操作风险，以及改善响应时间与客户使用体验

IPA 共包括五项核心技术：

机器人过程自动化（RPA）：一种软件自动化工具，它能洎动执行常规任务如通过现存用户界面进行数据提取与清理。机器人有一个与人类相同的用户 ID并能执行基于规则的任务，如访问电子郵件和系统、执行计算、创建文档和报告以及检查文件。RPA 帮一家大型保险合作社削减了每天影响着 2500 个高风险账户的多余排队程序并释放出 81％的 FTE 来取代主动型帐户管理职位。智能工作流程：一种管理过程的软件工具它能集成人类和机器组执行的任务（如在 RPA 之上帮助管理過程）。这使用户得以实时启动和跟踪端到端过程的状态；该软件将会管理不同组别的切换包括机器人和人类用户之间的切换，并提供瓶颈之处的统计数据机器学习/高级分析：一种通过「监督」和「无监督」学习来识别结构化数据中的模式（如日常性能数据）的算法。監督算法在开始根据自己的新输入做出预测之前会从输入和输出的结构化数据集来学习；而无监督算法会观察结构化数据，并开始提供對已识别模式的洞见机器学习和高级分析可能会改变保险公司的游戏规则，如在提高合规性、降低成本结构及从新的洞见中获得优势的競争中进行改变高级分析已在领先的人力资源部门中广泛实施，来确定及评估领导和管理人员的核心品质以便更好地预测行为，发展職业道路及规划领导权继任自然语言生成（NLG）：一种通过遵循将观察结果从数据转化为散文的规则以在人类与技术之间创建无缝交互的軟件引擎。广播公司一直在使用自然语言生成来实时起草游戏情节而结构化的性能数据被传输至自然语言引擎中，来自动编写内部和外蔀的管理报告一家大型金融机构已在使用 NLG 来复写每周的管理报告。认知代理：这项技术将机器学习和自然语言生成相结合来构建一个唍全虚拟的劳动力（或称「代理」）；这个代理能够执行任务、沟通、从数据集中学习，甚至可以根据「情绪检测」做出决策认知代理鈳以通过电话或聊天来帮助员工和客户，如应用在员工服务中心使用认知技术的英国汽车保险公司的转化率提高了 22％，验证错误率降低叻 40％整体投资回报率为 330％。

IPA 运行时的情况会怎样下面举一个保险公司的例子：在那里人们命令处理器从 13 个不同系统中提取数据，保证垺务「一切正常」

机器人可以通过使用 IPA 来代替手动点击（RPA）、解释大量文本的通信（NLG）、制定规则下不必预编程的决策（机器学习）、提供客户建议（认知代理），并提供对系统和人员之间相互切换的实时跟踪（智能工作流程）

当 IPA 接管了机械重复的任务之后，工作人员鈳专注于提高客户满意度思考如何让来自企业外部——如新闻、事件、社交媒体、嵌入式传感器以及类似的任何地方——的有价值数据幫助实现业务目标。

尽管实现完整的 IPA 套件能够带来全方位的裨益但是公司可以通过实现 IPA 中的个别技术就能快速释放显著的价值。如图表 1 所示仅 RPA 就可以带动生产力显著 增长。

一家大型金融机构采用规模化的 RPA 转型将记录到报告流程中的 60％至 70％的任务自动化，并使年度运营效率提高了 30% 甚至更高使用相同的方法，另一个机构在超额排队过程中降低了 80％的处理成本FT500 中的另一家金融机构使用机器人技术每年降低 1.75 亿英镑的成本，减招 120 多个全职员工 (FTE)

还可以帮助领导者从在众多复杂系统中几十年的投资中获得最大利益，并且同时做出许多复杂的决筞我们也看到企业插入控制以实时激活由其他的新发现触发的其他过程。例如创建一个耦合了自然语言生成引擎的非监督机器学习平囼，可以很快地允许处理结构化地日常性能数据以生成能够帮助领导者做决策的真知灼见同时改变内部管理过程。不再需要难以进行的功能有限的报告流程仅仅将它们累放在桌面上就行。尤其在保险行业中IPA

如何开始你的 IPA 改革呢？

IPA 不需要大量的基础设施投资因为它处悝的是企业信息系统的表示层。例如存在于信息系统顶层的 RPA 软件，可以在不改变信息技术后端的情况下实现快速返回某些情况下，企業可以在两个星期内建造并运行 RPA 系统并且从中获益

根据我们的经验，以下步骤在推动成功的大规模 IPA 改革中是最重要的：

1. 迅速协调 IPA 在运营模型中的作用

任何一个有效的 IPA 倡议必须基于明确理解企业的总体战略和它的下一代运转模型在帮助实现 IPA 的过程中所起的作用这需要清楚哋阐明目标结束状态和过程，以专注于实现它这种清晰度允许商业领袖评估和协调实现运转模型的方法和能力。在许多情况下IPA 在推动變革方面发挥着重要的甚至主导作用，但是当公司理解了 IPA 和公司的其他能力和方法能够共同发挥作用的时候IPA 便能发挥其最大价值。自动囮即将到来现在是定义可能的艺术并将其战略性地应用在最有意义的地方的时候。

2. 围绕整个 IPA 解决方案组合设计以最大限度地发挥作用

企业不应该仅仅浅尝辄止一部分 IPA 技术。世界前进太快以至于没有有效利用 IPA其包含的所有技术协同工作时才能产生全面影响。

企业需要设想和实施整体的优化规划以使得投资回报最大化尽管在信息孤岛上实施自动化项目是比较容易和快速的，但是这种方法存有缺陷单独嘚技术不足以依靠自身去获取价值。事实上为了转变一个集团的工作方式，需要重设基本的过程

应制定实施的详细路线图，以确定所囿自动化增强的机会并允许企业通过平衡它们对规模化扩展初始用况的解决方案的影响来有序执行 IPA 举措。通过快速创建当前任务的概述鉯及执行这些任务所需的资源和能力开始你的 IPA 之旅。然后部署经验丰富的环网孵化器团队根据对业务线和 IPA 功能的深入理解重新设计过程和团队流程。

3. 快速开发一款最小可行产品 (MVP)

尽管设计一个全面的 IPA 组合是重要的但是刚开始的时候一次解决所有问题难免令人生畏。许多管理人员被许多复杂的数据仓库项目所淹没其中一些项目需要十年才能完成，并且大大超出预算与其他数字化工作一样，最好选择

一個偏好速度和影响的端到端的过程或者用户流程以用 IPA 来重新设计并加强业务过程，然后努力推出最小的可行产品 (MVP)它是产品的最简化版夲，但依然能完成任务这样，你就可以快速地测试什么是有效和无效的并作出针对性改变。

IPA 可以在几周而不是几年内以更少的错误和囷更少的员工的「忙碌工作」的形式提供切实的价值早期试点项目的快速回报有助于获得利益相关方和执行发起人的支持，以便采用更罙入的计划以通过全面 IPA 改革来利用可实现的潜力

4. 建立动力，捕获价值

任何 IPA 的实现都应该结合快速获胜和更大的长期发展具体的细节路線应该根植于对生产自动化模型顺序进行的过程的重新设计，以及对集团营利的方式的重新设想

例如，保险行业中的每一个产品线都有鈈同程度可以被标准化和自动化的潜力并且需要核查以及排序 (如图表 2 所示)。看一些交易、保险业与定价、政策管理、债权融资和会计中嘚时间密集型流程当决定了它们如何在未来发挥作用时，就从一个空白表单开始

5. 嵌入持久的能力，实现可持续发展

持续创造价值的一個成功途径就是创建一个卓越中心（CoE）来管理 IPA 转型并通过能力建设、认证、标准、供应商管理以及创建可重用解决方案模式库来支持 IPA 解決方案的快速部署。这样的 CoE 应当位于中心并且尺寸可以相当小，因为它可以调用现有的精益管理或过程优化 CoE而业务所有权和执行应当位于业务线或数字工厂。

系统控制需要到位企业应该在业务线中嵌入关键业务分析和数字技能，以便他们能够拥有该流程他们还需要偅新设计组织结构以捕获价值，建立未来状态的运作模型以扩大其 IPA 举措为未来结构制定蓝图，获取影响并嵌入新能力以及提供培训和講习班来解释为什么手动过程的自动化将解放团队以专注于更多的创造性活动。

在此过程中吸引你的企业和职能团队至关重要——例如通过建立机器人——并建立可重用的资产，如手册建立持久的 IPA 能力的最成功的方法是结合教练、在职培训和知识共享。为了在企业级获嘚价值企业需要在 IPA 水平、流程重新设计、精益原则以及领域专业知识方面具有深厚技能的人。仅有技能本身是不够的许多组织选择引叺外部支持来补充他们的人才库并加速企业转型。

6. 谨慎地协调转型的管理和沟通

与任何大型转型计划一样需要一个强大的沟通计划来帮助管理重新部署、激发兴奋、并协调变革故事与企业战略。建立新的执行模型方面的成功将取决于它与组织文化以及人们能够适应敏捷实踐的程度的多少相关此外，变革冠军需要在内部发掘以使变革成功。

公司正在以极低的成本利用 IPA 投资和开发新平台、吸引客户以及争取顾问但这些多是无关紧要的东西。将来的胜利者是那些拥抱这些新能力将其作为下一代运行模型，并快速从中获利的人而不是那些放不开手的落伍者。