三图看懂日本‘互联工业’

日本政府对于未来制造业的愿景，主要是通过 “Connected Industries”（互联工业）来体现的。为了实现这一点，日本在智能制造方面有一系列的举措。

2017年3月份，在德国汉诺威召开的信息通讯展览会上CeBIT，在德国默克尔总理在场的会议中，安倍首相明确提出“互联工业”的概念，发表了“互联工业：日本产业新未来的愿景”的演讲，其三个主要核心就是：人与设备和系统的相互交互的新型数字社会，通过合作与协调解决工业新挑战，积极推动培养适应数字技术的高级人才。日本经产省大臣也随后跟德国经济能源部部长联合发表了德日共同声明“汉诺威宣言”，宣布推进“通过连接人、设备、技术等实现价值创造的互联工业”。

作为日本国家战略层面的产业愿景，“互联工业”强调“通过各种关联，创造新的附加值的产业社会”，包括物与物的连接、人和设备及系统之间的协同、人和技术相互关联、既有经验和知识的传承，以及生产者和消费者之间的关联。其中一点值得注意的是，熟练的技术员和年轻的技术员相接，实现技术的传承，由此创造更多的价值。而在整个数字化进程中，需要充分发挥日本的两大优势：高科技和高现场力，构筑一个以解决问题为导向、以人为本的新型产业社会。

“互联工业”面向各种各样的产业，通过企业、人、数据、机械相互连接，产生出新的价值，同时创造出新的产品和服务，提高生产力。这与日本政府一个更高的目标“Society5.0社会5.0”密切相关。日本正在朝着超智能社会——也就是“社会5.0”方向发展，以解决一些迫切性很强的社会问题，包括老龄化、人手不足、社会环境能源制约等。日本政府每年制定政策的时候，未来的投资计划和战略都包含“社会5.0”的内容，包括综合的解决方案和创新。

图 | 社会5.0视野下的互联工业

对于未来的投资战略，日本提出了第四次产业革命，通过IoT、人工智能、机器人等技术，推动各种各样的产业发展，然后将这一切都融入到社会生活当中去，来解决社会需求，实现社会5.0。社会5.0是现在的信息化社会的下一步方向。而要实现社会5.0，产业所面临的最重要的方向，就把定位于互相连接的制造。

为了推进“互联工业”，日本经济产业省METI，推进了一系列的工作。日本经产省提出了 “东京倡议”，确立了今后的五个重点领域的发展：无人驾驶-移动性服务、生产制造和机器人、生物与素材、工厂-基础设施安保和智能生活。

图 | 互联工业的五个重点领域

以上这五个领域都是采取了交叉式的各种政策来推进的，主要是三类横向政策：一个是实时数据的共享与使用，一个是针对数据有效利用的基础设施建设（如培养人才、研究开发、网络空间的安全对策等）；一个是国际、国内的各种横向合作与推广（如向中小企业的推广普及）等，都是非常重要的课题。

图 | 三大横向政策

数据经济的发展，是需要在一定规模中来推进，而数据的灵活运用则是非常重要。每个国家、每个行业都面临着这样的共同话题。在制造业行业中，数据采集的关注度也在高涨。根据日本经产省在2016年年底做的调查显示了，在工厂中进行采集数据的企业，在2015年只有40%；而在2016年，则达到了66%，其中大型企业达到了88%。数据采集这一个领域，发展迅速。然而，获取的数据如何能够灵活运用，这是一个巨大的挑战，目前没有看到很好都解决方法。调查中发现，对于可视化、追溯管理等应用上，2016年跟2015年相比较，已经实施和部署方案的相差不多。

同时，该调查还发现，主导数据利用的部门往往是来自现场（超过53%），而只有30%是来自企业的经营和战略部门。过半的主导者都是来自现场一方，这对于现场的改善以及提高生产力，非常有好处；然而，这种自下而上的推动，在提高新的附加价值，创建全新的商业模式上，将是一个不小的缺陷。

日本制造业还面临着另外一个重大的命题，就是劳动力人手不足。有80%以上的企业认为在人才建设方面存在问题，并且其中的20%认为已经对业务产生影响。而这些人才问题，往往绝大都体现在技能型人才不足，这对于日本现场能力和生产力的效率，是个一个大的挑战。以前这是日本的强项，而现在，在人手不足的情况下，如何继续维持和强化强大的现场力，这成为日本制造的一个非常大的课题。

为了弥补人才不足，日本制造业当前最流行的方法是，“延长退休年限，以有效利用熟练人才”，调查统计中超过50%以上的企业都是采用这种手段。而且，与大家感觉到的相反，“引入IT系统和信息化手段”和“引进机器人”，这两种减少劳动力的方式，在目前所占比例并不大——这两点将成为今后制造业期望采用的重要手段。额外采用多种工作方式、雇佣外国职员、活跃女性等也都成为一些企业家意识到的手段。

与此同时，日本制造业的一个大问题是利润低，跟欧洲和美国相比，依然有不少差距。2016年日本经产省调取了上市公司的企业样本（日本企业1302家，美国企业753家和欧洲企业803家），对2006-2015年的财务报告进行分析。

图 | 全球上市公司净资产回报率比较

从对比结果中可以发现，日本制造业的净资产收益率ROE长期低于欧美同行，在2013年后又有了差距加大的趋势，2016年日本制造业上市公司的净资产收益率为5.83，低于美欧不少。

总的来说，日本制造业所面临的挑战整体上可以分是两点：如何提高附加价值的创造、如何在人才不足的背景下保持强大的现场力。当前社会有很多新的变化方向，包括从物品“拥有权”走向“使用权”的共享社会，包括在产品基础上构建服务一体化的解决方案等等。这些挑战和变化，需要很好地应用物联网、大数据、人工智能以及机器人等工具，才可以实现“互联工业”的愿景。

为此，日本做了一系列的工作，来推动工厂智能化以及物联网在制造业的应用。包括如下六个方面的举措。一方面是示范应用案例的整理和可视化（制造白皮书、应用实例·在线地图（RRI）、智能工厂示范项目、机器人引进示范项目实例说明手册等），另一方面是建立中小企业的外部支援（建立了“智能制造声援团”对中小企业进行支持、专家派遣、普及中小企业容易使用的的工具等），以提供技术、人员、工具的支撑。除此之外，日本标准国际化、面向制造的网络安全、数字化人才培养、研发支撑等也都是支撑的有效手段。审视不合时宜的旧规范、加速国际间的合作，也是持续推进的措施。

在这个过程中，政府和企业一起建立了新的支援体制，也就是“产官学”合作。当前在日本，推进物联网IoT发展的团体一共有三个，分别是机器人革命协会RRI、物联网IoT推进实验室和工业价值链IVI（Industrial value-chain Initiative）。

为了实现机器人革命，2015年5月成立了产官学在内的推进机器人革命的重量级母体：机器人革命协会RRI（Robot Revolution Initiative）成立。在RRI的下面，成立了借助物联网IoT进行制造业变革工作组（WG1），并且设置4个行动小组（分别是国际标准、网络安全、中小企业、应用示范），跟德国工业4.0平台组的各个工作组相对应。借助于RRI的这些工作小组，推进的产、官、学方面的智能制造。与此同时, “物联网推进实验室”不仅仅局限在制造业，而是在各种领域推进的物联网的建设。而工业价值链协会IVI，则是一个以民间企业为主体的典型事例。

关于对中小企业的支援，需要格外下一些气力。在2016年，日本专门成立了面向中小制造企业咨询的“智能制造声援团”，去年成立了5家。而截止到2017年10月，全国已经建立了25家联络处。

实际上，对于制造业的供应链而言，整体上来讲是都是互联的制造企业。但现在需要更好的技术手段，让“互联”变得更加一体化。而要实现这一点，对于中小企业的支援是非常重要的。

其中之一就是,做好支援智能制造的啦啦队。对于中小企业,不仅是在现场进行指导改善，同时培养他们导入机器人和物联网技术的时候，进行相应的指导。同时，还需要在中小企业的现场，派遣有关人员进行培育，从而缩短制造前期准备时间、作业合理化、顺畅导入新技术等。各个地区的产业支援团体，以及商工会所等，都是可资利用的支援据点。

对中小企业的导入支援，前面提到的机器人革命协会RRI下面的第一个工作组之下，有一个专门面向骨干中小企业支援的工作小组。它的一个最重要的出发点就是：IoT物联网是解决经营及生产现场问题的工具，不要认为它是“无法企及的工具”。它可以适合各个企业。因此，在2016年的夏天，RRI发起了“第一次智能制造声援工具征集”的活动，从而为中小企业提供了七个有效采集数据的场景，从而帮助中小企业可以实现用更为简单、低成本的方法完成传感器模块的使用，并完成业务应用。而这些场景和应用，都是以中小制造企业管理者的眼光出发，由审查委员会实施并公布。

根据第一届实施结果，智能制造声援团又在2017年夏天发起了“第二次智能制造声援工具&方法征集”,根据每个功能领域的工具和一系列框架的方法，同时进行了两个项目的征集。目前，全国已经有96件工具和28种使用方法被征集起来，并在在网上公开以支持中小企业的发展。而在今后将研究：通过积极的宣传以达到广为人知，同时与智能制造声援团等各种项目进行合作。

以上简单谈了谈日本制造业面临的挑战，和推进智能工厂的举措。在推进社会5.0的过程中，智能工厂的举措也是越来越重要。“互联工业Connected Industries”的实现，可根据行业、业态以及至今为止的IT化进度等而灵活应用：可以是某个工厂内的“连接”，也可以与贸易伙伴及同行业其他公司连接，或直接与顾客及市场相连接。甚至可以超越现有关系扩大连接，进而构建新兴产业结构。而要灵活运用新的技术，来实现“互联工业”，则需要各个领域进行积极的探索。国际合作是其中重要的一环，也希望可以和中国方面一道，进行更多的合作。

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《美国制造创新研究院解读》

作 者：及川洋（日本经产省制造产业局副局长）

编 审：孟采菽（《知识自动化》主编）