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從1月下旬疫情大規(guī)模擴(kuò)散開始算起，我國社會的很多行業(yè)停擺已1個月之久。當(dāng)抗疫的戰(zhàn)線被屢次拉長時，除了病毒本身，人們也開始擔(dān)心疫情對中國經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的沖擊。

服務(wù)業(yè)首當(dāng)其沖。春節(jié)期間，諸如旅游、出行、餐飲、娛樂等線下消費(fèi)行業(yè)集體陷入停滯。顧客銳減、生產(chǎn)經(jīng)營停擺、收入中斷，很多中小企業(yè)的現(xiàn)金流已撐不過兩三個月。

如果說服務(wù)業(yè)的壓力有望在復(fù)工后得到緩解，甚至產(chǎn)生“報復(fù)性反彈”，那么，對于制造業(yè)來說，疫情帶來的沖擊則要深遠(yuǎn)得多，它們面臨的困境也更加嚴(yán)峻。

一、制造業(yè)整體面臨巨大波動

新型冠狀病毒的沖擊下，我國的制造業(yè)呈現(xiàn)出了兩極分化的場景。

生物醫(yī)藥和醫(yī)療器械這類“抗疫相關(guān)”企業(yè)相對受益。不僅未受停工停產(chǎn)影響，反而在市場驅(qū)動與政策扶持的合力之下，釋放出了更大的潛能。春節(jié)后醫(yī)藥股5天201次漲停，醫(yī)療器械子板塊漲幅更是高達(dá)10.61%，漲幅較小的醫(yī)療服務(wù)子板塊也上漲3.92%，成為疫情期間資本市場中的“逆行者”。

另一邊，與火熱的醫(yī)藥企業(yè)形成鮮明對比的，是傳統(tǒng)制造業(yè)的蕭條。在疫情未得到徹底控制的情況下，勞動力密集的制造業(yè)只能一再延后復(fù)工時間，很多工廠至今仍未全面復(fù)工復(fù)產(chǎn)，只能以最低產(chǎn)能維持運(yùn)轉(zhuǎn)。對于上下游關(guān)系非常緊密的制造業(yè)來說，供應(yīng)鏈一旦脫節(jié)，情況就會變得十分棘手。

但現(xiàn)在，很多制造行業(yè)已經(jīng)顯露出這樣的情況。以汽車制造業(yè)為例。汽車制造是現(xiàn)代制造業(yè)的集大成者，它的供應(yīng)鏈條相當(dāng)長且分工細(xì)致，產(chǎn)業(yè)鏈上集中了大量的中小民營企業(yè)，供應(yīng)著汽車裝配所需的上萬個零部件。這些上下游企業(yè)聯(lián)系緊密，任何一個環(huán)節(jié)、任何一個零部件的缺失，都會導(dǎo)致整條產(chǎn)業(yè)鏈的癱瘓。

受本次疫情影響最大的武漢市恰好是中國汽車制造業(yè)的重鎮(zhèn)，僅武漢及周邊就聚集了近千家汽車零部件廠商。這些工廠一日無法開工，主機(jī)廠就無法恢復(fù)正常生產(chǎn)效率。其影響甚至已蔓延到全球，比如此前特斯拉股價一夜暴跌17%，主要原因就是上海工廠無法復(fù)工，而且上游零配件也跟不上。

湖北車企復(fù)工面臨嚴(yán)峻考驗(yàn)（圖源：新浪汽車）

不止是汽車，在電子制造業(yè)，富士康復(fù)工后產(chǎn)能不足的問題，也波及到蘋果的新機(jī)發(fā)布。

目前各地都已出臺復(fù)工政策，在防疫安全與生產(chǎn)效率之間找到一個平衡點(diǎn)。恢復(fù)正常生產(chǎn)或許指日可待，但因生產(chǎn)停滯而引發(fā)的負(fù)面反應(yīng)已經(jīng)發(fā)生，絕大部分制造業(yè)企業(yè)都面臨著訂單銳減、資金周轉(zhuǎn)困難等一連串難題，消化起來，除了更長的時間，還需要企業(yè)深厚的“內(nèi)功”。

可以斷定的是，經(jīng)歷2020年的新冠肺炎疫情后，制造業(yè)整體都面臨著巨大的波動。財務(wù)壓力之下，許多企業(yè)都在用裁員降薪等手段來控制人力成本，暫時渡過寒冬。但我們也必須清醒地認(rèn)識到，一味減員并非可持續(xù)的路徑，想要達(dá)到降本增效的目的，本質(zhì)上應(yīng)該思考的問題是：如何實(shí)現(xiàn)最優(yōu)人效比、如何用最小的資源實(shí)現(xiàn)最大的利用率，以及如何在市場震蕩中保持靈活的調(diào)度與運(yùn)營。

這些問題的答案，都指向了制造業(yè)的無人化、智能化、信息化升級。

二、疫情之下，制造業(yè)加速信息化轉(zhuǎn)型

疫情之下，制造企業(yè)面臨最大兩個痛點(diǎn)：

一是:如何提高運(yùn)轉(zhuǎn)效率，保證高產(chǎn)能?；

二是:如何在返工人員不足的情況下，讓一人身兼數(shù)職，保證生產(chǎn)有條不紊進(jìn)行?

事實(shí)上，經(jīng)過持續(xù)不斷的升級改造，現(xiàn)在大部分制造業(yè)的生產(chǎn)端都已非常成熟，人力在自動化程度很高的生產(chǎn)線已經(jīng)極盡縮減，效率提升空間和降本空間都非常有限。

不過除此之外，另一個環(huán)節(jié)卻習(xí)慣性地被忽略了——工廠內(nèi)部的物流場景。這個環(huán)節(jié)涉及到大片的工廠物流區(qū)域，涉及到了混線生產(chǎn)的存儲、揀選、搬運(yùn)等復(fù)雜流程，需要眾多物流作業(yè)人員參與才能完成。它的信息化和自動化的程度并不高，也就意味著它有巨大的提升空間。

針對這個問題，近年來，一些嘗試用全機(jī)械自動化的解決方案陸續(xù)出現(xiàn)，但他們往往需要極其昂貴的改造成本，回報周期也相當(dāng)長，對于普通制造業(yè)企業(yè)來說存在過高風(fēng)險，并不實(shí)用。

亞馬遜的全自動物流系統(tǒng)，需要大量的成本投入和改造時間

相較之下，企業(yè)更需要輕量化投資、柔性易改動的技術(shù)，能幫助他們靈活應(yīng)對各種市場情況以及外部突發(fā)事件。一些整合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的輕量級物流解決方案應(yīng)運(yùn)而生，而且從落地效果來看，已經(jīng)取得了不錯的成效。

比如，TBL華清科盛就是其中最為成熟的解決方案供應(yīng)商之一，它的客戶包含長城、北汽、萬力輪胎、京東方等，覆蓋了從汽車、離散裝配到電子的眾多制造業(yè)分支。

圍繞工廠物流管理，TBL打造了一套“會思考的物流系統(tǒng)”，目的是將決策權(quán)交給系統(tǒng)，幫助員工“傻瓜式”操作，解放雙手，讓用工范圍擴(kuò)大，讓用工成本降低，為一人多崗提供可能性。

這套系統(tǒng)分為“AI智慧大腦”和“IoT感知器官”兩個層面——“AI智慧大腦”即智慧物流數(shù)據(jù)分析平臺，“IoT感知器官”即RFID標(biāo)簽、智能手環(huán)、無線MESH網(wǎng)絡(luò)、UWB高精度定位等IoT技術(shù)，兩者結(jié)合，形成AIoT智慧物流系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)自動采集并分析所有“物流過程行為數(shù)據(jù)”，并反向優(yōu)化物流場景的IoT模塊，從而實(shí)現(xiàn)物流現(xiàn)場的執(zhí)行改善閉環(huán)

比如一個員工推著物流車，車子可以直接通過可穿戴設(shè)備識別人的身份和任務(wù)，把人指引到所需尋找的貨架前。接著，貨架會識別物流車的信息，判斷出它內(nèi)置貨品所需擺放的位置，并通過亮燈和數(shù)字的形式，來幫助工作人員快速匹配貨架和零件，節(jié)省了工作人員挨個識別信息的時間。

與此同時，整個行為數(shù)據(jù)也將被上傳至“大腦”。這個上層系統(tǒng)一方面能實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的全程透明可視化，及時報錯并追蹤溯源；另一方面，對生產(chǎn)進(jìn)行統(tǒng)一管理和配置，優(yōu)化資源配比。

區(qū)別于完全機(jī)械物流自動化改造，這套輕量級智慧物流系統(tǒng)并依賴于昂貴的機(jī)器人設(shè)備，而是將人與機(jī)器高效結(jié)合，優(yōu)化作業(yè)配置，改造成本和落地周期都要低得多。在TBL已服務(wù)的案例中，廠內(nèi)物流人員平均效率提升50%；平均利用率從30~40%提升至60~80%；實(shí)現(xiàn)了物流端的結(jié)構(gòu)型降本。

對于制造業(yè)而言，用“危中有機(jī)”來形容現(xiàn)在的生存現(xiàn)狀可能再合適不過。疫情的沖擊畢竟只是暫時的，它無法改變我國經(jīng)濟(jì)長期向好的基本面。在過去那些蒙眼狂奔的日子中，企業(yè)傾注全部精力瘋狂提升產(chǎn)能，鮮有人會把生產(chǎn)運(yùn)作方式的轉(zhuǎn)型升級放在首位。

而現(xiàn)在，在疫情帶來的緩沖期中，恰好是制造業(yè)智能化升級改造、修煉“內(nèi)功”的最佳時機(jī)。