麦肯锡合伙人：机器人技术在中国发挥怎样的作用？

　　2018世界机器人大会拟于8月15日至19日在北京亦创国际会展中心举行。大会以“共创智慧新动能 共享开放新时代”为主题，由“论坛”、“博览会”、“大赛”、“地面无人系统展示活动”四大版块构成。 本届大赛汇聚了来自美国、俄罗斯、德国、日本、以色列等全球近20个国家和地区的1万余支赛队和数百名顶尖专家，共计超过5万多名参赛选手同台竞技。

　　在本次论坛中，麦肯锡全球资深董事合伙人、麦肯锡亚洲运营咨询业务及物联网负责人Karel Eloot进行主题演讲“机器人技术在成功的制造业数字化转型中的作用”。

　　以下是演讲全文：

　　尊贵的各位来宾，大家早上好！感谢主办方邀请我在大会上发言。这是一个非常令人兴奋的大会，也非常兴奋地看到辛国斌部长刚才给我们分享了很多令人兴奋的趋势和发展，我想谈得更为宽泛一些，看一看机器人和整个机器人技术在中国这些公司转型的过程当中发挥着怎样的作用。

　　接下来会讲到机器人需求的趋势以及技术为驱动的行业转型趋势，一些工业公司在数字制造业转型当中的挑战和好的做法，为了把这些讲得更清楚，也会有一个具体的案例，就是绿地数字组装工厂的案例。

　　我们在研究机器人和自动化的潜力到底有多大的时候，可以看到总体而言，所有的制造业工作当中有60%的工作是可以实现自动化的，大家在看自动化潜力的时候就要去看一看都有哪些具体的工作：一方面更多是管理型的工作，另一方面是体力工作，内容预测性比较高的工作。可以看到管理自动化的潜力是比较低的，可预测性比较强的工作自动化的潜力就非常大了。即使是在美国，自动化的使用潜力也是非常大的。中国在这个领域也有非常大的机会，可以大幅度增加工业自动化的程度，也可以大量地使用机器人技术。

　　如果我们把中国和其它国家进行对比，可以发现机器人的使用程度是差不多的，如果和日本、德国相比，我们会发现机器人的使用密度还是有很大的提升潜力，但不同的行业情况还是不一样的，如果把中国和日本相比，中国增长的潜力还有4.5倍，但如果看汽车行业的话差距只有2.5倍，也就是说中国汽车行业平均而言自动化程度和机器人使用程度和日本、德国的差距没有那么大，其它的行业机器人的使用密度就比较低了。

　　这对机器人的供应需求意味着什么呢？我们先来回顾一下历史，很明显，机器人行业在中国可能只有10-15年的历史，而在过去基本上大多数机器人技术都是由跨国企业供应的，过去可能只有不到5%的机器人和机器人技术是由中国公司做出来的。

　　我们来看一下总体需求，可以看到需求增长是非常快的，每年能够增长20%-25%。这种机器人的使用能够进一步提升生产率，也能够促进经济发展，这也意味着有很多的机会，包括对机器人的需求是非常旺盛的。2020年我们预计中国机器人需求占到全球需求的比例可以达到40%，这个比例是非常非常高的，意味着在中国之后将会有一个巨大的变化，也会深刻地影响制造行业，使其在全球更具有竞争力，帮助他们降低成本、提高质量，并且在长期实现可持续发展。

　　当然，现在也面临着一些挑战，因为政府希望到2020年和2025年实现25%和40%的自动化供应。为什么会有挑战呢？因为机器人涉及到很多的应用，有些可能相对比较容易，技术并没有那么复杂，有些技术壁垒也比较低，但有些应用在汽车和电子领域的机器人就会更加复杂，包括轴也更多，做起来更加复杂。现在中国供应商面临的挑战就是如何能够去做那些更为复杂的机器人，因为在中国包括人才的供应仍然是比较稀缺的，尤其是和政府制定的目标相比是有差距的，真正了解机器人的工程师数量也是非常有限的。知识产权也比较缺乏，现在中国只持有不到1%的工业机器人专利，低端的市场中国的份额还是相对比较多一些，中国目前有800多家机器人公司，但大多数公司的重点都是做系统集成的，没有自己的产品原型，也没有非常复杂的产品解决方案。现在本地机器人的行业发展非常快，但中国还是要解决几大挑战才能爬上价值链的上游。

　　我们退一步来看对中国来说最大的挑战是什么，可能最大的挑战就是“中国制造2025”和工业转型当中遇到的问题，工业转型不仅仅是机器人的问题，其实是一个更为广泛的话题，涉及到一些其它的因素才能实现这个总体目标。我们在对全世界很多公司进行调查，提出的框架大概是这样的，我们会问这些公司机器人的使用程度和自动化的问题，也会问到如何将人工智能应用在制造的过程当中，如何用互联的技术管理公司改善运营，这些工业物联网的平台是如何支持其它几个领域的转型，也就是刚才提到的自动化智能和互联，我们问过了各个国家公司的情况。

　　谈到自动化的时候，我们要考虑到自动化的程度是不一样的，有些公司的自动化程度比较高，有些是全自动化，有些是半自动化，有些自动化程度比较低。人工智能方面涉及到预测性的建模和维护，或者是数字双胞胎，也就是将制造流程做成数字化的影像。再就是如何实时利用数据改善制造流程，将数据实时地传输给一些监控人员，能够实时了解供应过程当中发生了什么问题，这样就能够更好地了解整个供应链的情况。

　　非常有意思的一点是，当我们比较不同国家的情况的时候发现，中国和印度作为发展中国家，可能有一个发展的程度更高一些，这两个国家非常希望能够快速发展这些行业。因为西方国家在这几个行业已经发展了几十年的时间，这几个发展中国家希望花更短的时间、以更快的速度迎头追上。中国和印度在数字制造、数字工厂的计划很多都是由公司推动的，因为有些公司面临着一些挑战，需要提升全球的竞争力，所以需要用这样的方式和技术改善自己的竞争力。可以看到法、德、日在尝试这些工业物联网的基础上相对比较保守，所以可以看到中国这些公司已经觉醒了，他们知道和西方的公司相比现状并没有那么好，但现在一直在不断推动这些新的做法，希望迎头赶上。

　　这是整个故事当中最精彩的部分，也是挑战最大的部分。不仅仅是发生在西方国家，中国也是一样。如果看一看所有参与我们调查的公司，可以看到一些非常有意思的现象。我们会向这些公司提出一些问题，这些工具和新的数字制造方式有多少是真正和你的公司有关的？无论是在机器人使用、智能化还是互联，我们给的技术应用案例当中70%-80%是和自己的公司有关系的，可能很多还没有开始实验，但会发现我们提供这些使用案例当中，至少超过50%以上的用户案例他们都在尝试，所以可以看到这是具体数字的情况。全世界范围内我们可以看到这些技术仍然处于实验阶段，也就是各家公司都在不断地实验，处于准备把它规模化的阶段。

　　不同的行业情况都是差不多的，并不是有些自动化程度比较高的行业用得就会更多一些，现在大家实验比较容易，但大规模推广仍然是一个挑战，因为要想在短时间内把这些东西大规模使用的话，需要把两件事情同时做好，不能一方面是用自下而上的方式进行推广，另一方面也需要用自上而下的方式来看这些是否和自己的战略保持一致，也要了解它对业务会产生怎样的影响，并且知道这些技术和未来的技术路线图是否一致。这是一种自上而下的方式，通过这种方式才能和自下而上的实验方式进行结合。

　　辛国斌部长在刚才的演讲当中也有强调合作的重要性，就是建立起一个大的生态体系，这是工业物联网的核心，也就是各家公司走到一起建立起了这种物联网矩阵进行合作，也是建立起了一个大型生态系统。要动员整个公司内部的人员和资源，如果我们实现了100%的自动化就不需要人的参与，但只要这个世界还没有100%实现自动化就需要人的参与，只要需要人的参与也就意味着需要我们用自上而下的方式动员相应的人和机器进行配合，中国的制造业也是一样。

　　谈到机器人的使用，我们要从更宏观的角度去思考这个问题。下面我们来看一个案例，实际上这是一个集装工厂数字化的问题，现在的问题是怎样能够让这个工厂变成一个更加数字化的工厂。当然，由于这次会议的主题主要是关注自动化和机器人的使用，也会给你们一个更加全面的看法，使用的也是在调查当中使用的人工智能框架和互联互通框架，也就是使用了信息捕捉、信息管理、信息分析等等技术。

　　我们还有一个IOT的平台，是将IT和OT结合到这个新的平台上来，这里我想关注的是A1和A2，也就是机器人的应用以及自动化的元素，因为这也是我们会议的主题。实际上我们也是把它融入到了数字化的转型当中，分成两个部分：一部分是物理产线的自动化，另一部分是间接站点支持功能的自动化，这二者都有自动化的潜在空间，但我们需要适应具体环境的需求。物理产线当中包括手动装配、换线、质量检查和最终包装等等，间接站点支持功能包括供应链、财务人力资源管理等等。

　　两种类型的自动化是我这里想要介绍的，更加深入介绍之前，我想让大家感受一下潜在效率提升有多大空间。经济转型实现了30%的成本降低，可以使得最终装配线的吞吐量增加1倍，直接人工和直接支持人工减少70%，间接人工减少35%，重复性作业减少85%。之前讲的内容当中也有提到预测性越高、重复性越高的工作就越有可能被自动化替代，所以这样一个IOT的平台当中我们需要把整个生态系统考虑进去。这里我们列出了35家供应商，这些供应商都进入到了这样一个生态系统。

　　路线图当中有200多个用户案例，其中有45个案例被我们优先考虑，这些用户既有在生产的环境，也有在支持的环境当中出现，很多案例都是在自动化领域，但是会和那些跟联通、人工智能相关的领域。这是一种自上而下的路线图，使得这样一个绿地工厂得到数字化的转型。这里提出一些需要解决的问题，如果我们希望能够提高自动化的程度就需要这些问题，特别是在中国。

　　机器人的应用或者自动化不仅仅是在机器人本身，机器人可以做很多的工作，有的时候机器人做的事情太多了，这些事情很多都是现在的人来做的。因为在中国有很长的生产线的历史，也就是说各个环节都是为人设计的，机器人和人不一样，人只有两只手，机器人可以有八只手或者十只手，所以我们现在就要重新设计生产线，使其更适合机器人的工作，如果生产线不改造的话，用机器人来替代人工太昂贵了，因为机器人可能只用了20%的能力，本来可以做更多的事情，所以我们需要关注生产线的改造。

　　中国的这些工程师在开发为人设计的生产线方面非常强，但在开发为机器人设计的生产线方面没有那么强，甚至是在过渡的阶段，如何设计一个人机协同的生产线，这是一个需要克服的挑战，也需要很多重新的设计。这也就意味着我们需要进入更多的细节，哪些步骤是我们需要采取的，哪些是真正具体的细节需要重新设计，也需要和我们以前的设计不一样。

　　下面我们看一看仓储方面，这项工作不仅仅是在仓库做的，应该是在生产和仓库之间有一个连接的界面，也就是仓库和生产如何相互结合和连接。有了这样一个IOT的平台，我们就需要推动各个系统之间的沟通，人和系统之间的沟通，这也是很多潜力所在。我们可以用机器人做很多事情，但必须要在更宽泛的环境当中去看机器人，考虑端到端的供应链才能充分发挥它的潜力，也就意味着这样会更容易找到机器人给我们带来的回报，因为它们有的时候并不便宜，人们会说这么多的机器人、数字化的手段这么昂贵，是这样的，如果我们不做我们的家庭作业确实是这样，把家庭作业做好了，机器人和数字化的解决方案真正充分发挥潜力的话，我们就会有利可图了。这是工程师所做的工作，不是机器人要做的事情。支持流程方面我们也要做我们的家庭作业。人力资源、供应链和维护等等方面，看一看谁应该参与。很多时候机器人看不到RPA，这些工作是要我们来做，我们怎样真正实现机器人的应用和自动化？

　　刚才讲了目前中国在机器人供需方面面临着什么样的挑战，我们需要克服哪些挑战才能加速工业的发展，因为挑战可以化为机遇，要想在全球的制造业领先就必须克服这些挑战，利用所有最先进的技术。我们需要在更大的环境当中看待机器人和自动化的转型，要和其它的元素、其它的功能相联系，也要与合作伙伴进行协作才能实现。

　　那么我们可以做些什么开展数字化的转型之旅呢？进入这种数字化转型之旅的时候，首先需要定义我们的机会是什么，或者在数字化当中我们需要做的是什么，也要看一看我们的愿景是什么，所以就要从大的方面开始，不仅仅是从细节开始。需要有一个大的愿景，要让它变得更加具体化的话需要两件事情：自下而上地把这些工具进行试用，看一看是否能够服务我们的需求，需要捕捉具体价值创造的机会。但我们不能停止在这里，要想升级扩大规模的话必须要有一个自上而下的功能，也就是要整体转型，端到端都要集中到一起，某些领域的概念和方法变成我们更大的标准，也会把它变成整个行业转型的标准。

　　谢谢大家的聆听！