中国社会科学院工业经济研究所课题组
导 读：当前，数字技术与制造业的深度融合，不断催生新的产品架构、组织形态、商业模式、价值链供应链结构、生产流程，制造业出现大量新模式。《未来制造：数智化时代的制造新模式》一书介绍了反向定制（C2M 制造）、用户参与制造、社群化制造、云制造、柔性制造、太空制造等15 种在制造业已经出现并引起较大关注的新模式，并结合具体案例进行解读。“现代化新征程丛书（第二辑）”之《未来制造：数智化时代的制造新模式》，中国社会科学院工业经济研究所课题组编著，中国发展出版社2024 年5 月第一版，内容略有删减。
云制造
摘 要：云制造是一种基于网络、面向服务的智能制造新模式。它融合发展了现有数字制造技术与云计算、物联网等新一代信息技术，将各类制造资源和制造能力虚拟化、服务化，构成制造资源和制造能力的服务云池，并进行统一、集中的优化管理和经营，用户通过云端就能随时随地按需获取制造资源与能力服务，进而智慧地完成其制造全生命周期的各类活动。
新一代数字技术的突破和广泛应用将重塑制造业的技术体系、生产模式、发展要素及价值链。与数字制造、智能制造相关的各种新范式层出不穷、相互交织，体现为不同程度、不同层次的数实融合发展模式。云计算的计算模式和运营模式为制造业所采用，形成了以数据、算法、计算为核心的云制造模式。云制造具有制造资源和能力的物联化、虚拟化、服务化、协同化、智能化等特征，企业可以基于云平台实现设计、制造、采购、营销资源和能力的供需对接，从而满足用户个性化、碎片化的产品和服务需求。与其他几种典型模式相比，云制造采用了不同的视角审视与探索先进制造的方法。在云制造模式的驱动下，社会化分工将更加深化和有序，变得更加协同、有效。适应数字经济发展的大势，数据是云制造的战略资源，算力是云制造的核心生产力。
云制造把制造资源虚拟化，让制造资源能够方便地为更多的人使用。未来专业化的分工只会越来越细化，制造云的资源与能力不但可以为企业自己所用，也可以为其他企业所用。例如有很多小型工业设计室，创意非常好，但由于资金问题，它可能连专业的工业设计软件都买不起。为此，希望有人共享这些“装备”，那就需要通过“云”的协同方式在一个数字化平台上实现。拥有生产设备与设计软件的人或者企业可以在资源闲置的时候将它们“租”出去，从而提升了资源的使用效率。过去，企业与企业之间“协同” 需要打电话、见面，这些都会产生交易成本， 如果有了“云”的平台，协同效率会大幅提升。
一、以用户需求为中心的网络化制造
云制造模式可以将各类制造资源和制造能力虚拟化、服务化，并进行统一、集中的智能化管理，实现多方共赢、普适化和高效的共享和协同，为制造全生命周期提供可随时获取、按需使用、安全可靠、质优价廉的专业服务。
（一）内涵特征
当前，制造业企业面临着“多型、多态、多线”的特征，产品能力状态的持续迭代， 使得生产系统的硬件和软件持续升级变化。新的零部件、新材料不断在生产系统中得到应用，生产集成方案和工艺路径也需随之快速迭代。传统制造业依靠增加产线、对作业单元进行局部改造和工艺流程优化等手段，无法从根本上突破产品生产集成效率提升的瓶颈。因此，根据制造资源不断分散、制造能力持续升级的趋势，企业利用网络和云制造平台将制造资源和能力物联化、虚拟化，最终实现制造服务化、协同化、智能化， 塑造出一种基于知识、面向服务的智能制造新模式——云制造，这是按用户需求组织网上制造资源（制造云），为用户提供各类按需制造服务的一种网络化制造新模式。
与现有先进制造模式相比，云制造适应产业链供应链全球化、网络化发展，以及制造资源共享化、协同化发展的需要，从制造、销售领域延伸拓展到使用、服务等领域。云制造的发展首先得益于云计算技术的成熟， 云计算已经成为各行业数字化转型的技术底座，“上云”的趋势已经从互联网行业拓展到传统制造行业。云制造就是将制造资源和能力放入“云”中，以便企业或个人可以随时随地获取它们。制造资源包括各类制造设备（如机床、加工中心、计算设备），制造能力则包括制造过程中的各种模型、数据、软件、领域知识等，基于制造云平台，可以实现制造过程中用户参与、透明和集成、按需使用和付费、能力共享与交易的功能。
从制造数字化的视角看，云制造涵盖制造全过程所产生的信息、数据、知识等，如生产工序、方法及技术，以及云平台与其他制造设备之间形成的数据要素集合。因此， 云制造至少应包括“制造云”平台、用户交互平台、资源共享平台、远程运维平台等功能。通过数字平台建设实现了产业链的上下打通，通过协同制造技术手段实现了各供应商之间的横向联动，形成了设计、制造、管理一体化的云制造模式。
（二）架构体系
云制造体系包括制造资源（制造设备、制造能力、制造知识等）、制造云、制造全生命周期应用三大组成部分。云制造能够有效利用社会资源，创新生产模式，如个性化定制、众包设计及协同制造、设备健康保障等模式， 这些制造模式以制造云平台等基础设施为实现前提。云平台能够将网、云、数、智、安、边、端、链等技术深度融合，加快打造可提供数据感知、传输、存储、运算一体化服务的算力网络，一点接入、即取即用。基于制造云平台，企业通过建立标准的、统一的制造云服务管理框架和体系，搭建云制造服务平台， 实现分散资源的集成与共享，匹配与交易。
云平台是制造资源虚拟化、服务化后构成的虚拟制造资源池，在云平台上制造资源被封装和组合，形成制造过程所需要的各类服务，如设计服务、仿真服务、生产加工服务、管理服务和集成服务等。在云制造环境下，制造资源可以实现动态、灵敏的组织和使用，并且基于云制造柔性、互联、动态、虚拟服务化的特点，支持用户可以在任何环境下通过网络获取制造服务，实现智能制造和智能服务。云制造的系统架构是一个涵盖智能产品、智能制造、智能服务以及制造云平台的大系统，可实现产品、机器、数据、人的全面互联互通、综合集成与资源优化配置。云制造支持多用户、超大规模集成制造、多区域协同制造，因此，云制造体系架构必须能够支持多用户同时访问、多个制造进程控制、制造全生命周期管理、大量数据的分析处理等复杂业务。在云制造模式下， 智能制造系统将演变成为复杂的生态系统， 企业需融入智能制造生态系统，才能更好地生存和发展。
云制造融合了物联网、信息物理系统、边缘智能等新一代信息技术，能够实现软硬制造资源和能力的全系统、全生命周期、全方位的接入和感知，尤其是制造资源（如机床、加工中心、仿真设备、试验设备和物流货物等制造硬设备）和制造能力（如人、知识、组织、业绩、信誉和资源等）的接入与感知。云制造体系具有系统性特征——复杂性、动态性、不确定性等，以制造云为主要载体，聚集了企业智能制造及社会价值链条，使得智能产品、智能制造、智能服务等各产业链环节的企业可以实现信息共享、系统集成与资源优化配置。云制造系统能够通过获取和分析外部信息，包括人与人之间、机器与机器之间、人与机器之间、企业与企业之间，并主动调整系统结构与运行参数， 不断动态调整以适应环境的变化，以实现快速响应和优化决策。
在应用过程中，云制造平台是负责制造云管理、运行、维护以及云服务的接入接出等任务的软件平台，首先要通过“接入”——将各种制造资源与制造能力封装为云服务，聚集成制造云，而后面向制造全生命周期应用提供各种服务，这一过程称为“接出”，相关行业的用户通过云制造平台提出具体的使用请求，制造云会自动寻找最为匹配的云服务，通过调度、优化、组合等一系列操作，向用户提供解决方案。由于云制造平台的开放性更高，企业在参与业务过程中可以不断积累经验和知识，将通用技术能力沉淀，提升信息系统对企业业务需求的快速响应和敏捷交付能力，使得企业间能够形成持久的协作关系，并组建云制造联盟。
二、云制造的演化过程
在没有任何先例可循的情况下，国内制造业企业通过构建共性技术平台、制造资源虚拟化、建设数字平台等方式，探索云制造发展模式。云制造模式经历了从共性技术平台到制造云平台的演化过程。
（一）共性技术平台
在实践中，企业实现制造资源共享最简易的方式莫过于建设共性技术平台，构建共性技术平台可以实现共性基础技术资源的有效整合和整体布局的优化。
产品共性技术管理平台主要负责产品需求输入、总体设计、集成测试、仿真验证以及产品工艺设计、验证及工艺输出管理等方面。平台以产品需求输入为依据，以产品设计工具和软件为手段，以形成可操作的工艺流程文件为目标，实现了产品设计、工艺设计和过程控制三者的有机结合，构建了灵活高效的产品设计管理机制，解决“多品种、小批量”需求带来的设计难题。为了实现对产品生产制造过程的柔性管理，平台采用“管控+ 数字化+ 生产线”的研制思路， 以通用化、柔性设计为基础，以生产制造的工艺流程优化、管控体系程序固化以及制造设备智能化为手段，充分发挥现有软硬件资源能力，加快建设高效柔性生产线。通过基于共性技术资源整合的通用产品研制管理， 改变了企业传统的“小而全、分而散”的产品通用研发制造模式，消除了共性基础技术资源建设相对分散、不成体系以及多头管理、协调复杂、效率不高等弊端。初级的云制造模式，通过基于共性技术资源整合的通用产品研制管理，解决了将复杂且动态的产品研制流程进行优化并固化的问题，将技术成熟的产品形成通用产品，实现了知识积累并提供技术升级，为基于共性技术资源整合的通用产品提供多专业多平台的大系统和整机产品的研发，为批量生产奠定了坚实的基础。
（二）资源的虚拟化
制造资源虚拟化是搭建制造云平台的关键步骤，而资源虚拟化的核心是开展数学定义与建模，实施系统化模型管理。在深入理解产品的应用环境和集成制造变革需求的基础上，企业结合对数字化、智能化制造的深度研究和实践经验，构建全要素仿真驱动的柔性智能生产体系。充分利用数学计算的优势，实现制造资源与过程的高效协同，大幅提高生产力，缩短生产周期，满足用户需求。
以作者长期跟踪研究的某制造企业为例， 面对外部变化的不确定性、技术状态的多变性、生产集成过程的复杂性和多品种、变批量的产品特点，为确保整个企业多型产品的集成过程连续性、平稳性，企业充分利用数字化的优势，构建了一套综合仿真计算系统—— 这可以视为云制造的雏形。在制造资源虚拟化方面，该企业以用户和相关方需求为牵引， 以数字化价值要素与集成制造要素相融合、数字域/ 物理域双向映射为基础，从数字化定义与建模、数字空间仿真计算、多专业制造协同、运营智能管控、动态调整与自进化五个方面入手，将以前基于项目团队的粗颗粒度生产管理，变革为基于流程规范化、资源多维度精细定义、工艺路径仿真计算柔性重构、车间与产线工位制造能力柔性可扩展、组织与专业精准协同、运营管控数据和模型智能驱动、贯穿企业—车间—产线工位各层级的， 从需求到仿真、执行、控制、优化全过程的自闭环、自进化的智能生产管理体系。
企业开展工艺过程、制造资源的数学定义和建模，完成物理域到数字域的映射， 从数学上打开生产集成过程“黑匣子”，为路径的仿真和灵活规划提供支撑。与传统的批量机械加工、装配相比，个性化产品、规模化定制下的生产过程，存在工艺与技术状态变更频繁、资源需求复杂等特点，为实现柔性智能生产体系的构建，企业通过开展产品数字化建模定义与建模将制造资源虚拟化。例如，对生产过程及可配置制造资源进行识别、分解与数学定义；发布建模规则， 从物理、逻辑、行为等方面进行建模，完成资源和过程从物理世界到虚拟世界的映射； 对制造过程风险进行建模，实现风险的数字化管控；针对类型多、数量庞大的模型，以技术和管理为抓手，构建统一云服务平台， 推进建模工作的标准化与规范化。
基于云制造平台，对单元制造所需的人员、仪器、工位、设备等资源进行仿真计算， 为获取资源配置最优策略进行精细化制造资源计划。利用算法将单台套资源调用模式转变为全局资源动态最优调用，进而快速形成系统协同、可扩展、高效应变的能力，达到大幅提高资源流转效率、提升资源的使用率、节约生产成本的目的。生产线现场各专业团队根据数字空间计算的作业指令，遵循协同作业机制，协同开展各项作业，对大量资源进行快速配置和灵活重组，使单元级的生产集成能力快速重构生成，实现按时完成原本不确定的订单需求，达到最终产出的目标。
（三）数字平台建设
企业建设云制造平台的关键在于数据传递的畅通，通过“数字平台”打通管理层与现场层，实现企业层面的数据信息互联互通。在设备层，实现了设备间的互联互通， 打通了车间制造运营层和设备层数据控制链，从数字化、网络化，稳步迈向制造过程的智能化。
云制造是通过强化新一代信息技术与实体经济融合而成的先进制造模式，云制造平台精准对接客户需求，提供安全高效、便捷、可视化的智能化服务，推动企业数字化转型， 给传统制造业带来了以下几方面的变化。
第一，制造知识与技能的产生、获取、应用与传承效率发生根本性变化，制造业创新能力极大提高。借助机器学习、人机混合智能等新一代信息技术，制造领域知识与技能的产生、获取、应用和传承将从以人为主体，变为人机协同，最终以智能机器为主体，其效率发生根本性变化，制造业创新能力因而有了极大提高。
第二，产品制造过程高质量、柔性、高效、低能耗。在产品设计方面，未来的云制造设计系统将拥有强大且可不断自主学习完善的知识库支持，可对产品性能、可靠性、寿命、成本等进行准确建模与仿真分析，这不仅可极大提高产品设计的效率与质量，以快速响应市场需求，同时将有效减轻产品设计人员的负担，而且方便用户参与设计过程甚至自主设计所偏好的产品，大大提高产品创新的效率；在云生产方面，信息互联互通将从企业内部延伸至全供应链和全产业链，精确建模、实时优化决策等关键技术形成制造装备全生命周期的高安全性、高可靠性、高实时性、高精确性，实现产品制造的高质量、柔性、高效与低能耗。
第三，服务呈现智能化。在新一代智能制造环境下，产品和服务将不断融合，服务范围不断拓展，服务效率不断提升。数字化网络化智能化的产品将从单一商品演变成基于互联网的服务资源，企业可以向产品用户提供远程诊断、故障预测、远程维修等一系列服务，从而颠覆原有的商业模式。企业将通过收集用户的原始信息和需求信息，并结合运营过程积累的数据，进行数据挖掘和商业智能分析，主动给用户提供精准、高效的服务。
三、未来展望
云制造是一种典型的面向服务和需求的制造模式，制造需求的不确定性导致了云服务的动态性和多样化特征。如何将动态的、分布的、异构的云制造服务进行集成和协同管理，成为实现云制造模式需解决的关键技术难题之一。当前，云制造模式的应用与发展还处于探索阶段，并没有一个成熟的发展模式。在私有云领域，企业已经做出了大量的探索，并将“上云”作为企业数字化转型的重要手段。随着“上云”工程的实施， 企业也越来越多地将自身的制造资源和制造能力虚拟化，封装成具有企业特色和行业特色的云服务。但是，在公有云领域，更多的是运营商和互联网企业在推动管理的数字化，真正可以为全社会所共享的云制造模式还没有出现。
作为一种先进的制造理念，未来云制造将推动社会生产这一众包理念的实现。云制造模式强调制造能力的服务化及按需使用， 使得更多形态的资源服务进入云制造平台中，并可基于云制造平台建立服务社区，将极大地扩展社会化服务的共享边界，为实现涉及更广泛业务、更复杂任务的众包生产提供资源基础。当制造云不再仅仅为企业自身服务时，制造资源能够为社会化共享，云制造平台便具备了公有属性。为了推动以众包制造为目标的云制造模式实现，政府和企业应坚持“边建设、边运营、边完善”原则， 不断完善功能、丰富应用，并在以下三个方面做出努力。
一是构建先进的网络基础设施。网络是数字化转型最底层的基础设施，其重要性不言而喻。通过构建领先的感知网络体系，可以为涉及国计民生的传统基础设施的高效运转、安全运营提供保障。积极引入外部能力，秉承“开门建中台”理念，通过招募、认证、签约的能力引入相关业务流程，充分发挥合作伙伴的优秀能力。通过感知、连接、算力的融合，使传统基础设施具备长距离、精准防护、实时监测的感知能力。二是推进企业实施智能云计划。鼓励工业智联网平台在产业聚集区落地，积极推动建设工业应用软件及产品和装备维护知识库，应用服务基于云端部署，不断提升平台服务能力，加强资源整合对接，鼓励地方政府以购买服务方式支持中小企业业务系统上云。三是打造可复制的行业云平台。千行百业的数字化都有自身不同的特点，对传统中小企业来说还面临技术能力不足等难题，需要技术和经验融合在一起才能形成更有针对性的数字化方案。打造针对工业、政务、煤矿、电力、公路等行业应用程序平台即服务，实现一次开发、多次部署、广泛复用，加速行业数字化成果复制。
柔性制造
摘 要：柔性制造是一种使制造企业能够以经济的方式实现小批量、多品类产品生产的模式。其核心在于通过柔性生产系统，快速适应市场需求的变化，实现定制化生产。柔性制造系统包括自动加工、监控、仓储物流等子系统，依托5G、人工智能、大数据等新一代信息技术，实现设备、工艺、产品、工序等方面的柔性化。柔性制造不仅推动了生产端的效率提升，还使得企业能够更紧密地连接消费者需求，为制造业的数字化、智能化转型提供了重要支持。
原先需要1000件起订的服装生产最低要求下降至100件，原先需要15天的交付期压缩至7天，这就是阿里巴巴秘密运营三年之后在2020年“千呼万唤始出来”的“犀牛智造”。犀牛制造工厂成功将交货时间缩短75%，库存降低30%，制衣用水量减少50%，运转效率达到行业平均水平的4倍。①通过网络互联打通所有的生产环节，实现相互通信，犀牛制造工厂的柔性制造系统展现出工业互联网时代生产工厂的可能样貌。车间里所有的工艺流程设备全部实现联网，马达转速、频率等数据都被信息系统记录下来，进而将工人的生产效率转化为具体的数字。柔性制造系统会对各项数据指标进行监测分析，及时通知管理人员，根据订单需求推动产能调配持续优化。“犀牛智造”的愿景是成为全球最大的数字化制造基础设施，让商家像使用云计算一样使用“犀牛智造”。这一切的基础在于阿里巴巴在生产场景中应用了柔性制造技术，更重要的是“用活了”柔性制造的思维方式。
柔性制造的理念被应用在不同的制造业类型、商业模式和生产线上。当下，以5G、人工智能、大数据、云服务、边缘计算、区块链等为代表的新一代信息通信技术在数据联通、配置优化和系统安全等各个方面，为工业互联网时代的柔性制造提供了必要的软硬件技术基础，推动制造业的数字化、网络化、智能化转型，提高制造业的柔性化水平。
柔性制造不仅解决了生产端的难题，而且将生产端和消费端更加紧密地联系在一起，利用大数据技术更加精准地判断市场趋势和顾客的个性化需求，在此基础上快速进行定制化生产。“犀牛智造”可以通过阿里巴巴旗下天猫、淘宝的销售信息、浏览与搜索记录以及社交媒体上的海量信息进行分析，把握消费需求，预测潮流动向，给予品牌商及时的销售预测建议，指导品牌商生产爆款产品。
尽管“犀牛智造”作为现阶段柔性制造的经典案例离不开阿里巴巴在数据、技术等各方面的有力支持，但这并不意味着只有具有阿里巴巴级别的资金、数据量和数字化能力的企业才能拥抱柔性制造。制造企业不必追求一步到位，实现彻底的“机器换人”，即便是在有限的资金投入和技术支撑下，生产系统和供应链也能提高柔性水平，更好地适应需求变化，逐步向数字化、网络化、智能化的方向迈进。这是柔性制造在众多“工业4.0”发展路径和思路中耀眼的闪光点。
一、制造企业柔性生产模式
（一）柔性制造的发展历程
柔性制造这一概念来源于20世纪60年代英国工程师大卫·威廉姆逊（David Williamson）对机器加工车间的改造，之后由英国Molins公司正式推出柔性生产制造系统（Flexible Machining System），取名为“System24”，代表这套制造系统可以全天24个小时持续生产。到20世纪70年代，柔性制造从最初的生产系统本身演变为企业组织生产管理的理念。日本丰田的“精益制造”就是柔性制造的典型实践，并逐渐确定了零库存、低成本和快速反应作为柔性制造的核心特征和要求。
数字经济的深入推进为柔性制造提供了更有力的支撑。2012年，美国通用电气公司首次提出将“人、数据和机器连接起来”的工业互联网概念。德国于2013年的汉诺威工业博览会上提出“工业4.0”，利用信息化促进产业变革的浪潮逐渐席卷全球。2017年，日本也提出了将人、设备、系统、技术等相互连接起来的“互联工业”战略。我国早在2002年党的十六大上就明确提出，坚持以信息化带动工业化，以工业化促进信息化；2007年党的十七大报告指出，大力推进信息化和工业化融合的发展方针。习近平总书记在十九届中央政治局第二次集体学习时指出，要深入实施工业互联网创新发展战略。工业互联网通过跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的全面互联互通，实现工业生产的资源优化、协同制造和服务延伸，重构传统工业制造体系和服务体系，催生了一系列新模式新业态。在工业互联网浪潮中，实现定制化的柔性制造占据了重要地位。
柔性制造的内涵和外延随着时代的发展发生了诸多变化，但是其本质在于使一条产线可以进行多种类、小规模的生产。对于制造业企业而言，产品种类越多、销量越大，生产多种类产品所需的设计和差异化生产等边际成本就会递增，产品多样化带来的边际利润则会递减，因此企业需要在利润曲线和成本曲线之间的盈利空间内找到平衡点。柔性制造对于企业的最重要帮助在于其可以降低生产差异化产品的成本，在产品种类增加的情况下压低成本曲线的上升率，创造更大的盈利空间。
所谓柔性，最重要的体现就是生产对于需求变化的应对能力。只要是在柔性生产系统的设计承受能力范围之内，应对产品要求的变化不需要对系统硬件结构进行调整，只需要通过改变原材料或零件供应以及适配不同的加工参数就可以实现，不影响制造系统的正常生产，在微观层面提升产线对订单的响应速度，在宏观层面提升企业对市场需求的适应能力。柔性生产系统从最早的“System24”原型开始就带有与生俱来的“无人化”属性，减少不可控因素和人为干预，可以保证产品的一致性并提高生产质量，降低残次品率，并通过流程可追溯来提高品控管理水平。
（二）柔性制造的特征
具体而言，整个生产系统的柔性化特征可以拆解成以下七个方面。
一是设备柔性，即生产设备为适应不同加工要求进行适应和调整的能力。
二是工艺柔性，即能够针对加工对象的变化调整加工工艺，不采用成批方式也能够在小批量内进行成组加工的能力。
三是产品柔性，即能够迅速且经济地生产不同产品的能力，缩短生产转换所需的时间，降低所需的成本。
四是工序柔性，即在面临堆积或故障时通过调整工序尽可能维持原有生产速度的能力。
五是批量柔性，即根据不同订单量进行生产的能力，在保持盈利的情况下可以接受的订单量要求越低，批量柔性越高。
六是扩展柔性，即针对不同的批量或工艺要求对现有生产系统进行模块化扩展的能力。
七是维护柔性，即生产系统能够排查和防范生产隐患的能力，提前进行更换或者快速维修来尽可能维持生产率。
综合以上七个方面的柔性特征，柔性生产系统可以帮助企业简化生产线，提高场地利用率；提高设备利用率，提高生产效率； 压缩交货周期，快速抢占市场；除去初次建造或升级投资外，降低企业在扩大产品差异化程度时的生产成本；降低生产中间库存， 提高企业资金利用效率；降低生产损耗，提高产品质量；实现全流程可追溯，为持续优化生产提供可能。
（三）柔性制造系统的构成
从技术角度来看，柔性制造主要需要以下细分系统来共同实现。
一是自动加工系统，由机床等硬件设备作为基础，通过数控系统按照相应指令和要求，根据原材料或零部件选择相应工装夹具和刀具等设备进行加工。
二是自动监控系统，由传感器、摄像头、识别器等硬件设备作为基础，通过对设备状况等生产信息的数据采集，利用数字孪生等仿真技术实时反映生产状况，对生产进行实时监控、故障诊断和处理，并为相应调整和优化提供参考依据。
三是自动仓储物流系统，由智能仓储和运输机器人等硬件设备作为基础，实时监测进出生产工厂的物料和产品运输情况，实时掌握仓库内原材料、零部件、半成品、成品的数量，及时向生产现场提供物料和设备备件，运出替换下来的零部件和生产废料。
为实现上述系统，还需要搭建基础的网络和软件架构，在生产环节实现低延迟、高带宽的稳定网络覆盖，设置边缘网关对数据进行汇总、清洗、传输，通过边缘计算、云计算等技术对海量生产数据进行即时分析和处理，并引入人工智能技术，整体赋能柔性制造。
柔性生产系统可以由小到大划分为柔性制造单元（Flexible Manufacturing Cell）、柔性制造产线（Flexible Manufacturing Line）、柔性制造工厂（Flexible Manufacturing Factory） 等不同层级。理想状态下，企业可以在投资建设的新厂房内提前做好柔性生产的布局规划，做好网络覆盖、设备数据打通、人员素质培训等前期配套工作。但是实际中开展柔性制造不必一步到位，生产端完全可以从更小的层级开始逐步推进，从一个个制造单元的“点”开始，连成制造产线， 再覆盖整个工厂，形成连点成线、由线及面的发展。在此过程中企业可以量力而行， 从关键工艺流程开始逐步实现更大范围内的柔性生产。
（四）柔性制造的广义扩展与局限性
广义上的柔性制造包括狭义的柔性生产系统，将生产端和需求端更加紧密地联系在一起。柔性制造使得基于供需精准对接的个性化定制成为可能，推动诸多行业实现用户与企业产品定制服务平台的有效对接，推动用户与企业的深度交互。从需求端出发，大数据和人工智能技术将深入挖掘不同客户群体的需求，提供更具针对性的产品设计方案；在设计阶段，以电子化设计知识库、工艺知识库为支撑，应用建模技术结合客户需求快速进行产品设计和工艺设计，缩短产品设计周期；在生产阶段，利用柔性生产系统进行大规模定制，通过敏捷的供应链系统减少库存需求，力求实现刚性批量生产的效率和成本；在售后阶段，利用产品数据收集提供故障预警、及时维修更换等服务，在服务化延伸的模式下创造新的利润增长点。
与此同时，柔性制造并不是万能的，其本身存在一定的局限性，需要结合企业自身情况适度发展。第一，柔性制造的应用不能帮助企业解决现有的生产技术和工艺难题，需要在理顺现有生产工艺流程的基础上进行改造，只有目前能够顺利运行的生产系统才能在柔性制造的路径下实现更加集约的效率优化。第二，柔性制造虽然可以优化供应链布局和提高反应敏捷度，但前提是企业原有的供应链具备相应的原材料和零件，并且企业内部的信息流充足。第三，尽管柔性制造可以逐步推进，但是设备改造、人员培训等所需的资金成本较高，且投资回报周期较长，还可能需要进行持续磨合和优化。
二、犀牛智造：世界“灯塔工厂”
（一）建立灯塔工厂，专攻服装生产
2020年9月16日，阿里巴巴举行新制造发布会，秘密运营三年、投入海量资源研发的一号工程“犀牛智造”亮相。原先需要1000件起订的服装生产最低要求下降至100件，原先需要15天的交付期压缩至7天，交货时间缩短75%，库存降低30%，制衣用水量减少了50%，运转效率达到行业平均水平的4倍，比快时尚鼻祖——ZARA还要快7天。2018年世界经济论坛制定了“灯塔工厂”的标准，评选代表全球制造业未来发展方向、探索第四次工业革命的标杆工厂。犀牛工厂于2020年第五批入选，是当时唯一一家专攻服装生产的“灯塔工厂”。
（二）赋能现有技术，实现小单快返
过去受制于流水线的固定长度，服装生产厂商都有固定的起订批量要求，低于这个批量就无法生产。传统的服装生产模式产品批量大，品种单一，生产线上的设备参数和工艺流程相对固定，针对不同生产需求进行调整，所需的时间周期长，无法保证生产效率最大化，成本也水涨船高。如果想满足小批量的生产需求，就需要放弃自动化流水线，雇用大量有经验的裁缝让每个工人都生产成品而不是负责具体环节，按单件生产模式实现多品种的制造，但是这就倒退回了劳动分工之前的状态，自然成本更高。
在犀牛工厂的生产流水线上，灰色物料在“蜘蛛网式”的路径中沿着系统最新指定的路线，先在一个工人手里加了拉链，再在另一个工人手里多了口袋，最终缝成了一件成衣。重复100次，只有100件的订单就可以交付。
服装生产本质上就是把平面料片进行缝合制成成衣的过程，主要包括人体数据采集、款式设计、样板打制、号型研究、布匹裁剪、裁片缝合、成衣整烫、成品检验等生产环节，智能化、数字化服装车间仍然是依照上述环节进行服装产品的生产。表面上看，“犀牛智造”的核心内容大致包括中央仓、智能仓、裁、配系统；智能导航“棋盘式吊挂”系统；数字印花技术；E-Flow雾化洗水技术等。不过，这些看似高大上的技术对于服装企业来说并不陌生。最引人注目的服装吊挂流水线系统，早在2008年左右就传入内地，已经被我国众多服装生产企业所使用。数字印花技术、雾化洗水技术等也早已是成熟技术了。①以吊挂流水线系统为例，其本身已经克服了更为传统的捆扎式流水线的不足，可以调整生产线排位顺序和生产速率，具备一定的生产柔性。但是此前吊挂流水线系统也主要以大型服装生产企业为主，其中更有部分只是作为先进生产力代表的形象工程。
真正帮助犀牛智造脱颖而出的是基于阿里巴巴的云计算、IoT、AI、RFID（射频识别技术）等技术为工厂赋能的柔性制造系统，成功搭建起了云、端、智、造融合的新制造体系。在犀牛智造的柔性生产系统中，每一件产品从消费者下单开始就获得一个ID（身份标识号），记录了消费者要求的材料、款式、板型、交期等信息以及为实现此要求所需的工艺流程信息。智能缝纫系统统筹平缝机、上袖机、敷衬机、自动钉扣机等生产设备进行加工，智能吊挂系统则负责将服装的裁片、半成品或者成品挂在衣架上，根据生产加工工艺的要求，按照计算机设定的工序流程，自动将其送到下道工序的员工工位上。犀牛工厂首创了“棋盘式吊挂”，通过“物联网+人工智能技术”将产前排位、生产排期、吊挂路线等选择交由AI基于生产线上的实时数据进行决策，可将吊挂衣架自动分配至相对空闲的工位，改变了过去服装工厂吊挂系统因单向流转而容易导致拥堵的问题。
整个犀牛平台都是技术与数据在驱动。每个生产设备、生产工艺乃至生产步骤都是与数字化技术融合的，计算与数据充斥于所有业务流程。犀牛智造采用了更为先进的智能设计研发系统、量体数据处理系统、智能打版与裁剪系统、智能缝制系统、智能整烫系统以及智能配送系统等。在传统生产模式下，订单产品数量减少和需求多样性的增加会导致流程重组的时间挤压有效生产时间，工人也无法及时获取不同订单需求和相应的生产工艺要求，降低了生产效率和响应时间。犀牛工厂则可以凭借极强的数据同步能力和柔性重组能力，有效解决多品种、小数量生产时所面临的工艺柔性低、适应性差等问题，并依托人工智能决策体系对服装产线进行整体规划，消除中间冗余环节和等待时间，提升各个工段之间信息和物流的传递效率，进而提高生产效率。
（三）需求驱动生产，推动行业赋能
除了柔性制造之外，阿里巴巴追求的“新制造”还在于柔性制造使得需求驱动不再是一句口号，而是切实能够和生产端更加紧密地结合在一起。阿里巴巴在开展C2M 业务时清醒地意识到，需求就是火车头，自然是先瞄准市场和消费者，如果火车头不坚定，市场不拥抱消费者，那么需求就不复存在，没有需求自然就没有生产。
犀牛智造还不是完全的个性化定制，只是对供需关系的精准匹配。目前“犀牛智造”还只是围绕阿里巴巴的生态做一些数字化闭环，但是阿里巴巴也希望能够逐渐扩大闭环覆盖的生态圈。如果未来犀牛智造真的成长为一个大型服装企业平台，那么或许可以被理解为服务整个中国服装行业的超大ERP 系统。理论上讲，只要犀牛智造的算法足够优秀，数据足够全面，就有可能形成极强的市场预测、生产计划以及生产资料统筹分配能力。
从犀牛制造工厂的案例来看，制约服装企业智能化、数字化改造升级的主要瓶颈并不是技术问题。尽管阿里巴巴在分析市场需求时可以利用的数据，远非一般服装企业可以比拟，但是在柔性生产升级改造方面还存在企业融资困难、融资成本高、投入资金量过大、企业改造愿望不强等问题。目前的服装生产线大都采用大批量生产的流水线模式，追求产量的生产方式、习惯和制度已经形成了极大的惯性，让服装制造企业放弃目前的生产方式不仅在客观层面将带来巨大的经营风险，也在企业运营和管理的层面存在一定阻力。因此在现有生产模式中由点到线地开展逐步改造更为现实，既可以结合企业实际量力而行， 也可以在前期试点成功的情况下鼓励经营者加快后续改造步伐。“犀牛智造”平台的外溢效应不仅停留在模范效应层面，也可以在实际生产层面赋能并整合现有的其他生产线，以工厂为单位实现柔性制造在更大范围内的“由点及面”式普及。
三、未来展望
推动柔性制造的发展需要企业经营者有足够的决心和把控能力，在持续投入的同时维持好企业的正常生产和运营。柔性制造所需的前期工作也可以帮助企业梳理目前所面临的难点痛点，找准问题，对症下药。围绕柔性制造的改造和建立工作道阻且长，但是成功之后将给企业带来巨大的回报，在推动中国制造业高质量发展中发挥更大作用。
（一）突破中国制造业发展瓶颈
柔性制造使企业有能力利用相同的资源灵活地生产差异化产品，能够帮助企业在竞争中处于优势地位。甚至有观点认为， 先进工业国家保持竞争力的最核心要素就是在柔性制造发展上的领先地位。柔性制造可以提高企业应对外部环境突变的能力，快速而经济地适应环境变化，处理环境不确定性带来的风险。自改革开放以来中国制造业便融入全球产业链条，但还是以劳动密集型产业为主，依靠劳动力价格优势抢占市场。尽管近些年来制造业转型升级取得了一定成效，但是中国在全球产业链上的总体位置仍旧和欧、美、日等发达经济体存在较大差距。在制造业企业长期面临用工难、用工贵等问题且劳动力成本持续攀升的大背景下，利用柔性制造系统的数字化和智能化进一步推进生产线的无人化是中国制造业转型升级的必经之路。无论未来全球产业格局如何变化，价格永远是重要的竞争工具。但是未来中国制造业的价格优势无法再建立在劳动力价格基础上，必然需要找到新的成本控制方法。柔性制造可以帮助企业降低生产不同需求产品的转换成本， 从而降低产品滞销、减少库存、提高资金使用效率，通过柔性制造在生产系统和组织管理上的进步获得竞争优势。只有这样才能在面对欧、美、日等先发国家和地区时在同等质量下保持价格优势，在面对印度、越南等后发国家时在同等价格和生产规模上获得多样性和快速反应优势，在国际产业竞争中立于不败之地。
（二）重视组织架构调整
尽管当下柔性制造的发展高度依赖于新一代信息通信技术的成熟和普及，但是在企业发展战略、管理制度、商业模式等组织架构方面的调整才是柔性制造这一发展路径和思路更为重要的方面。牛津大学全球与区域研究学院的Hugh Whittaker 教授联合全球多国学者一起提出了“压缩发展（Compressed Development）”的概念，其中着重描述了技术与组织架构之间的关系。技术突破是关键的星星之火，真正让新技术创造出商业和社会价值并形成燎原之势的是组织方面的调整。柔性制造所依赖的5G 网络、人工智能、大数据、边缘计算、云平台、区块链等技术都已经日渐成熟，但如果单纯追求先进技术的运用，往往会和企业自身的需求背道而驰，影响企业的发展。真正的挑战不在于技术层面，而在于企业如何运用、整合好这些技术，基于柔性制造系统和组织管理形成制造业新模式，创造出更多的价值。
（三）国家政策大力扶持
柔性制造是近年来我国大力支持的制造业新模式，国家层面出台了诸多政策对柔性制造进行培育和扶持。由国家发展改革委与工业和信息化部等15 部门印发的《关于推动先进制造业和现代服务业深度融合发展的实施意见》明确指出，要推广柔性化定制，通过体验互动、在线设计等方式，增强定制设计能力，加强零件标准化、配件精细化、部件模块化管理，实现以用户为中心的定制和按需灵活生产。工业和信息化部印发的《工业互联网创新发展行动计划（2021— 2023 年）》再次强调要推广个性化定制，鼓励消费品、汽车、钢铁等行业企业基于用户数据分析挖掘个性需求，打造模块化组合、大规模混线生产等柔性生产体系，促进消费互联网与工业互联网打通，推广需求驱动、柔性制造、供应链协同的新模式。着眼未来的制造业新模式，要用好、用活柔性制造的相关技术和理念，形成制造业未来发展的新驱动力，以制造业高质量发展推动中国式现代化。