近些年來，很多制造企業都在積極推進智能制造，但是不同的人有不同的說法與理解，做自動化的、做信息化的、院士專家，各自有自己的理論體系，并且聽起來都很有道理，于是乎，企業無所適從，不知道該如何做。制造企業到底該如何多快好省地推進智能制造，下面談談我的一些理解與實踐。

　　很多人一說起智能制造，就說機器換人或者上什么軟件等等具體事務，我認為這是“器”的層面，“器”是外在的、具體的、工具化的，我們還應該從方法上看怎么落地，探討采取什么舉措才是最適合自己企業的，這就是“術”層面了。最好還要進一步看清智能制造的本質、原理和發展路徑，這就是“道”了。作為企業的高管，還需要看到制造業發展趨勢，要學會預測趨勢、把握趨勢、利用趨勢，所以看清楚本輪智能制造浪潮背后的根源及制造業發展趨勢是非常重要的。作為企業，不是研究機構，我們一定要務實，不能只坐而論道，更應該勇于實踐，這就是“證”。今天我給大家帶來智能制造的一套方法論，就是從“取勢、明道、優術、利器、實證”五個層級去看智能制造的本質與落地。這也是剛才主持人李博士說的——《機·智：從數字化車間走向智能制造》這本書的主線，這本書是我與趙敏院長花費一年多時間撰寫的，去年10月8日在京東、當當等網店正式發布，受到了智能制造界朋友的認可與歡迎，基本上是兩個月重印一次，現在馬上是第6次印刷了。

　　下面我就按照“取勢、明道、優術、利器、實證”這個主線，談一下我對智能制造的認識及相關實踐。

　　先說取勢。我們看到近幾年智能制造在全球很熱，包括美國、德國、英國、法國、日本、中國等這些主要工業國家，都不約而同地推出了一系列國家戰略，雖然時間點不同、側重點不同，但其本質都可以用智能制造或數字化轉型來概括。但大家想過沒有，這次浪潮為什么來得那么猛，范圍為什么那么廣，根源又是什么?這里面是不是蘊含著一種潛在的發展趨勢或者解決思路?很多人在談智能制造的時候，大談特談機器人、AI等高大上的技術，但我們想一下，1959年就研制出了第一臺工業機器人，人工智能三起三落到現在也有60多年的歷史了，這些技術并不是最近才出現，最近幾年也沒有出現對制造業有什么顛覆性的技術，這是事實。

　　那么，這些國家進行這些戰略部署的動力或者原因來自哪里?我認為這不是來自新技術的拉動，而是來自自身壓力的驅動，我們常說“窮則思變，困在思通”。本輪智能制造的根源是來源于困境與壓力，如果這個問題不搞清楚，就可能會誤導制造企業智能制造的推進。

　　在這里我總結出了“四難”，大家注意，這都是趨勢性的。

　　第一個難就是難以增長的經濟總量。現在全球經濟都面臨下行壓力，不只是中國。大家可以看到，這些年來發達國家平均下降到了0.4%，發展中國家降到了1.8%，有些國家甚至是負的增長。零是什么?零是絕望，零就意味著新開一家飯館就要關一家飯館。美國在2018年經濟增速為2.9%，為2015年以來最高，所以盡管特朗普鬧得歡，我們感覺很討厭，但他在國內支持率很高。日本安倍成為了“二戰”以后任期最長的首相，是因為他在經濟方面有一套，日本2018年GDP增長了0.7%，他的一些舉措被稱為安倍經濟學。盡管這些數字在中國的增長率面前微不足道，但已經是很大的成就了。所以，我們應該深刻地體會到，經濟下行不只是中國所面臨的嚴峻問題，也是這些主要工業國家都面臨的問題，這種經濟下行壓力是“新常態”，是在較長時間內很常見的形勢，近期很難看到大幅度改善的跡象。

圖2 制造業實際生產與產能的對比圖 (來源：Datastream,Natixis)

　　第二難就是難以消化的全球產能。大家看這個圖，全球的產能增長都是直線上升的，現在建個車間、建個工廠很容易，速度很快，但是真正釋放的產能與理論產能是有間隙的，最大間隙發生在經濟危機爆發的2009年，大家注意，這個10%-20%的間隙一直持續存在，遠比以前更為嚴重。您的企業到底是落在實線以內還是以外，這事關您的發展甚至是生存，因為在實線以外就意味著您要破產或者被并購。

圖3 主要工業國家人口增長率 (來源：美國Census Bureau)

　　第三難就是難以逆轉的老齡化。你會看到全球的主要工業國家國家，人口增長都在下降，老齡化嚴重。老齡化國家最嚴重的日本，目前65歲以上人口占比高達27.7%，已經進入超高齡社會，第二嚴重的國家是德國，這個數字是21.4%。中國2015年出現適齡勞動者拐點，所以這幾年招工難，人力成本快速上漲。從較長時間的趨勢來看，這些國家人口下降與適齡勞動者短缺的狀況很難改變。

圖4 主要工業國家出口在全球中的比重(來源：聯合國和國際貨幣基金組織)

　　第四難就是難覓世外的全球化競爭。今天全球化越來越明顯，全球化競爭越來越激烈。以前，我們的產品可能只是在當地賣，比如華東或者中國，但現在是面臨著全球化競爭。“隱形冠軍之父”，德國西蒙教授在《隱性冠軍》描述到，74%的德國隱性冠軍從‘從一開始’就是參與全球化競爭。

　　我們再看全球主要工業國家出口占比這個圖。可以看到別的國家都在下降，只有中國直線上升，中國如此大體量的經濟體外加如此快的發展速度，換位思考，其他國家的壓力有多大?所以，現在你看到在中美貿易嚴重摩擦的時候，沒有一個發達國家站出來支持中國，從這張圖上您可能就會理解了;也沒有什么發展中國家說句公道話，特別是東南亞國家，因為他們都在盼著產能向他們國家轉移。

　　剛才我說的“四難”不是一個國家，更不是一個企業所能輕易改變的，這是長期的、趨勢性的發展。

　　所以，在這種增長乏力、產能過剩、老齡化嚴重、全球化競爭激烈“四難”情況下，人們希望用自動化解決勞動力短缺，也就是體力的問題，用數字化解決人腦力的問題，用網絡化解決協同高效的問題，用智能化提升整個生產與服務。這些都是我們急需的，這就是解決“四難”的技術手段與解決思路，這個東西叫什么呢?德國人起了個很好聽的名字——Smart Manufacturing，在我國被翻譯為智能制造。很多專家基于“智能”兩個漢字的表面意思，又提出了基于AI、機器人等最新技術的“自感知、自決策、自執行、自學習、自適應”等技術特征，但我認為這過于理想化了，對制造企業很難落地，這種理念會誤導制造企業透支財力追求所謂高大上的技術，投入很大，效果不明顯實際上，Smart是聰明的意思，是靈活、敏捷且有些智能的意思，并不是專家說的Intelligent(智能),它要比Intelligent低一級，Smart在中國被人為地拔高了，將Smart等同于Intelligent，是推進智能制造過程中最大的誤區，甚至是概念陷阱。為此，在《機·智》中約定為：凡是涉及到數字化網絡化(即Smart)級別的“智能”，皆稱作智巧;凡是應用了新一代人工智能所形成的(Intelligent)級別的“智能”，直接稱作智能。如此，英文術語與中文術語之間形成一一對應，看到英文，就知道中文是什么，看到中文，也隨即知道英文是什么。我認為德國提的Smart Manufacturing既是具體的智能制造使能技術，也是一種思想，是一種解決方案，是一種新的生產與服務范式。其目的就是在自動化、數字化、網絡化、智能化等技術支撐下，通過敏捷、靈活、高效、高質、綠色的生產與服務模式，化解增長乏力、產能過剩、老齡化嚴重、全球化競爭激烈等“四難”的現實問題，快速響應市場、提升企業的競爭力，而不應該理想化地認為通過自感知、自分析、自決策、自執行、自學習等“尖端”智能技術去追求一種少人化、乃至無人化的智能生產模式。

　　對工業4.0，我們也不能只看到機械化、電氣化、信息化、智能化等簡單的技術特征，如果這么看就是過于的表面化、工具化、簡單化。工業3.0到4.0之間最大的“坎”，不是純技術問題，最大的轉變是供需關系的轉變。以前人的體力不夠用機械化，產能不夠用電氣化和流水線，品類不多用PLC、數控機床增加柔性，以前主要矛盾是解決生產不出來、成本高、效率低的問題，現在對企業最大的挑戰是產能過剩、競爭激烈的問題。包括前幾位專家說的個性化定制，這個并不是高端技術推動的結果，這是因為產能過剩、競爭激烈帶來的表現形式，你不實現個性化就很難銷售，大批量生產的日子很難再有了。這就是勢的問題，這是制造業所面臨的大勢。

　　這是我的第一組觀點，即智能制造是大勢所趨，但最主要的動力不是來源于技術拉動，而是壓力驅動，千萬不要搞反了，解決方案也是完全不一樣的。

圖5 美中德三國工業革命演變路徑

　　下面我們探討一下智能制造“道”的問題。

　　我們選德國、美國、中國這三個最具典型意義國家看一下。德國是制造業強、美國是信息化強，中國是制造大國但不是強國。三個國家的國情不同，戰略路徑自然不同。

　　德國是以機械化、電氣化、信息化三次工業革命形成的先進制造業為基礎，向以CPS為核心的智巧工廠進軍，進而實現基于智巧工廠的“互聯世界”，目的是“以廠入網”，方向是自下而上。

　　美國是從以互聯網為代表的超級發達的信息產業為立足點、向以CPS網絡為核心的工業互聯網強勢進發，目的是“以網入廠”，方向是自上而下。

　　中國因為工業化、信息化基礎都比較薄弱，不能顧此失彼，最直接的辦法就是從兩化聚焦到兩化融合，無論是“互聯網+”還是“+互聯網”，無論是“工業技術軟件化”還是“工業APP”，最后都是向以CPS為核心的兩化深度融合方向急行軍。

　　很明顯，中德美三國的戰略必然交匯于以CPS賽博物理系統為核心的智能制造。

　　因此，國情不同決定了實施路徑必然不同，我們不能照搬國外模式，要充分借鑒國際先進理念，結合國情，揚長補短，制訂相應戰略。

　　揚長避短，我們的短處很明顯。首先，我們的自動化比別人差，別人是3.0往4.0走，我們是2.0補課、3.0普及、4.0示范，大部分企業是處于2.0階段，3.0還很少。其次，無論是技能、敬業精神等，在人員基礎方面我們也比德國等發達國家差，畢竟西方國家有200多年的工業發展史，我們的工業時間不長。在管理方面，我們也比較欠缺，很多企業還是憑經驗、靠紙張的粗放型管理，根本談不上科學管理。但這恰恰是我們大有潛力可挖的地方，我們隨隨便便就能在管理等方面挖出10%，20%的潛力，國外企業由于管理已經很完善了，很難在管理方面挖出這么大潛力。并且，我們在勞動者數量方面還是有優勢的，雖然是招工難，但畢竟可以招到，在人才方面也是具有明顯的優勢，每年1300多萬大中專畢業生，一年的數量就比歐洲小國全國總人口都多，這些都是我們發展的優勢所在。

　　因此，我一直強調人是核心，也是中國制造企業值得大力投入的方向。

　　一說起工業4.0，很多人就說德國企業多么自動化，多么高大上，其實，這只是看到了表面現象。在德國人《工業4.0實踐版》一書中，作者重點闡述了企業的三要素“技術、人力與管理”，技術是發展要素之一，機器人等裝備技術也是其中一部分，技術還包括研發技術、工藝技術等等。我們做智能制造不能光關注表面上的機器人等自動化，還要多增加在人力、組織、管理、文化方面的力度。另外，德國人用八項行動作為工業4.0的落地支撐，我們仔細觀察，其中有六條與人有關的，包括如何讓工人掌握這些復雜的系統、員工的培養與職業發展等等。

　　德國人重視人的要素，那么以推崇技術見長的美國人呢?美國GE提出了工業互聯網，他們認為智能機器、高級分析、工作人員是工業互聯網的三要素，我們可以看到GE把人當成三要素之一。

圖6 日本“工業價值鏈參考架構(IVRA)”

　　我們再看和我們同屬東方文化的日本，日本在類似德國RAMI4.0的工業價值鏈參考架構(IVRA)中，將人看作了起點，從中可以看出日本人對人的重視。

圖7 德勤公司對全球一萬多名企業高管的調查統計

　　我們再看從全球視角看。德勤公司對全球140多個國家的一萬多名企業高管進行調查，調查結果表明40%的高管和我們的認知是一樣的，就是關注機器人、認知計算和人工智能。但80%的高管關注的什么呢?是人才獲取、員工的培養培訓和組織的重構，這才是這些頂級企業高管所關注的事情。

　　所以基于這些思考，幾年前我就針對很多專家、廠家、政府機關說智能制造就是機器換人提出我的質疑，我認為這會誤導中國企業。日本是老齡化最嚴重的國家，也是機器人產量最大的國家，如果機器換人能解決問題，他們何苦一會提出社會5.0，一會提出互聯工業等眾多戰略?正如我前面所說，大部分制造企業日子很難過，沒有那么多錢，企業生存是第一位的，不能為了技術而技術，不能為了高大上而高大上，企業要回歸本質，降本提質增效提升企業的競爭力才是根本，智能制造不是制造企業的目的，只是有效的手段與發展方向。

　　從技術核心上看，美國和德國等西方國家是基于CPS為核心的智能化轉型。美國是基于信息化強、制造業空心化的現狀，采取的戰略是C+P，揚C之長補P之短。其中，C為Cyber(賽博的)數字、信息、網絡等虛體世界，P為Physical(物理的)產品、機器、設備、設施等實體世界。而德國恰恰相反，德國是制造業強、信息化弱，德國的戰略是P+C，揚P之長補C之短。如果照搬國外戰略，中國制造業無論是C+P還是P+C，都沒有勝算，如果要取得勝利，必須增加變量，這個變量就是人。

圖8 “人機網三元戰略”

　　早在2015年，針對很多企業家熱衷于采購機器人、關注人工智能與大數據等時髦技術的現狀，我感覺非常著急，認為這些過于理想化的技術會誤導制造企業投入大量的資金，透支財力與熱情，可能最后錯失智能化轉型的機會。于是，我提出了“人機網三元戰略”，就是以人為核心，突出人的價值，在人的方面，包括人才培養、組織管理、業務流程、企業文化等方面挖潛力，提升企業的競爭力。

　　2016年我們出版了《三體智能革命》一書，站在社會的角度，首次提出了“物理實體、意識人體、數字虛體”的“三體智能模型”。《三體智能革命》出版后，在業界獲得了普遍的好評并得到了中國工程院等權威機構的認可，對國內智能制造的研究與應用起到了積極的推動作用。

　　因此，我提出推進智能制造有“三見”。第一“見”是看得見摸得著的自動化，相對來說易見、易學、易購、易建，不用過多強調也能引起企業的重視，這是外在的，建設周期也短，企業只要有錢基本就能買得到。第二“見”是看得見摸不著的信息化，這里面沉淀了大量的研發技術、生產工藝、業務流程等知識與訣竅，這不是買套軟件系統那么簡單，甚至會涉及企業組織架構、管理流程等方面的重塑，是企業完善自身管理的契機。第三“見”，是最重要的，即看不見摸不著的工業文明，包括人才培養、企業文化、戰略、管理等方面，這往往容易被企業所忽視。這些方面不是通過購買就能快速復制，需要企業長期的積累，這是一個可以壓縮但不可跨越的過程，卻是企業的核心競爭力所在。

　　以上是我講的智能制造之“道”，下面談一下我在智能制造“術”方面的理解。

　　我們知道，智能制造的英文是SmartManufacturing，不是Intelligent Manufacturing，Smart的中文是聰明的意思，聰明就是耳聰目明，就是耳朵靈敏，眼睛明亮，大腦能思考，嘴巴能說話，四肢能執行，不是很多專家強調的自感知、自學習等高大上的理解。

　　那么制造企業該如何推進智能制造呢?我的建議就是智能制造，先從“治聾治啞治傻”開始。

　　由于管理的不科學，制造企業“聾啞傻”現象比比皆是。

　　聾就是聽不見外部聲音，與外界沒有交流。在企業里，我們可以看到上百萬元數控機床的加工程序是靠工人手動輸，沒有實現網絡化傳輸和管理;工人干活是看紙質文檔，沒有電子化、網絡化手段。機器與人和外界沒有交流，這可稱之為“聾”。

　　啞是指說不了話，有問題別人不知道。比如設備運行狀態、故障信息、生產信息等都是不透明的，出現問題“說不出來”，相關人員不能及時獲知，容易造成更大的損失。設備是啞的，崗位是啞的。

　　傻是相對明智而言。設備狀態、生產進度、質量信息等不能自動、及時獲知，只能靠人工事后反饋，效率低，且不客觀。建立在這種人為數據基礎上的決策就必然是不及時、不科學，甚至是錯誤的，不能科學指導生產，這個可用“傻”來概括。

　　剛才我說的聾啞傻可能有些通俗，不夠高大上，我們再看一下高大上的國外戰略。

　　圖9 美國GE工業互聯網的數據價值鏈循環圖

　　GE的工業互聯網風靡全球，他們有一個數據價值鏈循環圖，我們抽象地概括一下，就是設備、采集、分析、展現、決策，形成閉環迭代優化，這實際上就是將聾啞傻的設備進行采集、分析、優化，變成Smart的管控方式。

圖10 德國工業4.0之縱向集成

　　我們再看德國人提出的工業4.0，其中三項集成的第一項是縱向集成，是工業4.0的基礎。德國人在圖中央用大量的篇幅畫了很多生產設備，這些生產設備是帶Wi-Fi的，這代表生產設備的互聯互通。右邊你會看到一個電腦里面有很多用虛線連接的生產設備，是表示生產設備在互聯互通的基礎上與信息化系統深度集成，實現虛實兩個世界的深度融合，打造車間級和企業級的CPS系統，這也可以理解為將車間內的“聾啞傻”設備、崗位通過互聯互通，實現一種耳聰目明(Smart)的生產與管理模式。

　　我們最后再看一下日本。日本人在智能制造方面起步更早，波折更多。日本在1989年就提出了智能制造系統(Intelligent Manufacturing System)，但失敗了，于是一朝被蛇咬十年怕井繩，日本人對Intelligent 的使用非常謹慎，在社會5.0中，寧愿用Super Smart(超級智巧),也不敢用Intelligent了。后來他們看到德國工業4.0和中國制造2025等戰略搞得有聲有色，于2017年在社會5.0等戰略的基礎上提出了“互聯工業”，并定為日本國家級發展愿景。“互聯工業”是在充分發揮高科技和現場力兩大優勢的基礎上，“通過連接人、設備、技術等實現價值創造的互聯工業”，構建一個以解決問題為導向、以人為本的新型產業社會，解決“老齡化社會”、“勞動力短缺”、“環境和能源制約”等社會問題。其實質就是建立在互聯互通的基礎上，構建更為Smart的生產與服務模式。

　　管理大師德魯克說“你無法度量它，就無法管理它”，其實智能制造沒必要一定追求高大上，從治聾治啞治傻開始，是投入少見效快的一種很Smart的策略。

　　前面談了“勢”、“道”與“術”，都屬于理論層面，下面我們看一下用什么的“器”實現以上目標。車間是企業中將各種圖紙轉變為產品的主要場所，是決定生產效率與產品質量的重要環節，同時，車間往往也是企業中員工數量最多的組織。在很大程度上，車間強則企業強，車間智則企業智。可以說，以車間為實施對象的MES制造執行系統就是助力企業實現智能制造的基礎與利器。“忽如一夜春風來,千樹萬樹梨花開”，近年來，中國MES軟件公司及產品如雨后春筍般地冒出來了。我經過深入思考后認為，這種局面一方面是由于MES品牌尚未完全建立起來，市場良莠不齊，還處于群雄逐鹿的初級階段。還有一個重要原因就是MES現有的定義與標準過于陳舊，在物聯網、大數據、智能制造等新概念日新月異的今天，MES的定義，特別是MESA的定義已經不能適應今天市場快速發展的需要，也為今天市場的混亂埋下了隱患。首先是MES定義時間過于久遠。1990年美國AMR提出概念，當時是為了彌補ERP不能對設備層直接進行管控而衍生出的一個新概念。1997年MESA進行了進一步定義，MESA后來在MES定義及概念、目標等方面并沒有實質性的改變。其次是定義的不嚴謹。MESA規定只要具備11個之中的某一個或幾個，也屬于MES系列的單一功能產品。按照MESA的定義，一個模塊也叫MES，因此，做條碼的公司開發個軟件就可以叫MES系統，做物料的開發一個庫存模塊也可以叫MES，這都不能說人家不對，的的確確是符合MESA定義的。所以說，MESA標準定義的不嚴謹，是市場上MES系統魚目混珠的根本原因。最后，也是最重要的是MES理念沒有與時俱進。MESA對MES的定義已經很多年沒更新了，但近年來，全球興起了智能制造的浪潮，工業4.0、物聯網、云計算、大數據、CPS等理念近幾年層出不窮，這些理念必將對制造也產生重大影響，但作為承上啟下，處于智能制造核心的MES系統，其定義根本就沒有體現出來這些理念，MES定義仍然屬于典型的工業3.0以前的概念。如果軟件公司按照這些理念研發，或者制造業引進這些理念指導下的MES，用工業3.0以前的系統，如何建設企業的工業4.0?又如何能促進企業智能化的轉型升級?針對這種情況，2009年我就提出來MES系統不是一套簡單的信息化系統，強調指出MES是有靈魂的，那就是精益生產，并強調指出精益生產是MES的精髓，MES是精益生產落地的載體。2014年，我撰寫《離散行業MES選型“三忌”》一文，第二忌就是切忌將MES平庸化，將一兩個模塊就叫MES，這種過低的要求會誤導制造企業，影響MES的健康發展。2015年，我提出“六維智能理論”，分別從計劃源頭、過程協同、設備底層、資源優化、質量控制、決策支持等6個方面著手，實現生產過程的自動化、數字化、網絡化、智能化的管理與控制。該理論被新華網、網易等眾多媒體報道，成為很多制造企業進行智能制造的重要參考。因此，我第四組的觀點就是，一套好的MES系統應該具備兼顧智能制造、工業互聯網、精益生產的理念，是一套3 in 1的產品，這才是支撐制造企業智能化轉型升級的利器。五、實證：降本提質增效是中心

　　下面談談大家最關心的“實證”，也就是如何做的問題。現在制造企業都很困難，成本上升很快，但在人均產出方面，我們與發達國家相比差距還是很大。9月1日，我出席了在沈陽召開的制造強國論壇，原工信部部長李毅中說，中國的人均產值是美國的1/10，是日本的18%。據蘭光創新實施的七百客戶、三萬多臺數控機床的統計來看，我國中小批量離散制造業數控機床的有效利用率大約37%左右，而MESA協會統計的結果是國外平均71%，11%的優秀企業達到80%。什么原因造成如此大的懸殊?說到底，我認為最大的問題不是生產設備的問題，是管理的問題。我們應該客觀地認識看待這些數字，想辦法進行持續改善和不斷提升，這才是我們有大潛力可挖的地方，而不是購買更多的高端設備。我們應該怎么做呢?根據上述情況，我們首先要優化生產計劃。現在生產批量越來越小，訂單越來越碎，交貨期越來越緊，要從源頭上優化生產計劃，通過各種高級算法，從成千上萬種排產方案里選出最優生產計劃，使等待時間最少、生產更均衡、交貨更短。其次，要大力優化你的庫存，避免各種物料短缺或者積壓，減少資金的占用與管理的復雜度。另外，實現生產過程的信息共享、過程協同與知識重用也非常重要，相關的技術、庫房、檢驗、操作工人等相關人員都應該以設備的高效生產為中心，高效協同。還有一個重要問題，就是質量的問題。對大部分企業而言，我們不是生產不出來，是質量不穩定，價格賣不上去，沒有什么利潤。質量不穩定的原因往往不是設備問題，而是管理問題。在生產過程中，白班晚班不一樣，張三李四不一樣，高興與不高興不一樣。在工業文明不夠的情況下，我們應該采用技術手段加以控制。比如我們要設備受控，出現異常及時知道，工藝生產制造參數受控，做到生產過程透明，事后可以追溯、將來可以優化，打造一個設備自動化、管理數字化、生產精益化、人員高效化的“新四化”智能工廠。基于這些年的研究與思考，筆者于2015年提出了智能制造下的“六維智能”理論，并用“六維智能”指導蘭光MES的研發與實施，取得了很好的應用效果。“六維智能”是分別從計劃源頭、過程協同、設備底層、資源優化、質量控制、決策支持等六個方面著手，實現生產過程的自動化、數字化、網絡化、智能化的管理與控制。經過17年的發展，蘭光創新在離散制造行業已經擁有700多家客戶，大部分是軍工企業、高端裝備、機械制造等高端制造企業，在汽車零部件行業也有50多家客戶。今天我展示三個汽車行業的案例，分別是中信戴卡、浙江雙環傳動和濱州渤海活塞。大家可以從界面上看到上述理念在這些企業的落地，通過數字化、網絡化、智能化、精益化等理念，實現了企業生產設備的互聯互通與生產過程的智能化管控，這些企業都取得了良好的經濟與社會效益。最后介紹一下公司情況。蘭光創新成立于2002年，總部位于中關村軟件園，在成都、西安、杭州設有分公司，是國內領先的智能制造與工業互聯網方案供應商。產品包括MES制造執行系統、設備物聯網系統等智能工廠解決方案。榮獲“北京市軟件認定企業”、“北京市高新企業”、“中國工業軟件優秀產品獎”等榮譽，是中國機電一體化協會MES分會、北京市兩化融合服務聯盟等組織的副理事長單位，是金蝶軟件、新松機器人、華中數控等知名公司的戰略合作伙伴。入選工信部2018年度《智能制造系統解決方案供應商規范條件》、“第一批工業互聯網平臺優秀技術供應商”以及“工業互聯網APP優秀解決方案”。因時間關系，今天就向大家匯報到這里，歡迎您的批評指正!