三年嘗試，阿迪達(dá)斯最終還是放棄了“機(jī)器人工廠”

近日，德國(guó)運(yùn)動(dòng)用品制造商阿迪達(dá)斯發(fā)布聲明：將最晚在2020年4月停止運(yùn)營(yíng)位于在德國(guó)巴伐利亞州安斯巴赫和美國(guó)喬治亞州亞特蘭大的兩家高速工廠。

2016年阿迪達(dá)斯準(zhǔn)備啟動(dòng)在德國(guó)的機(jī)器人工廠，2017年宣布在美國(guó)開(kāi)設(shè)第二家智能化工廠。兩家工廠分別于2017年與2018年投入生產(chǎn)。據(jù)了解，工廠最大的特點(diǎn)是高度自動(dòng)化。阿迪達(dá)斯的速度工廠里，一個(gè)生產(chǎn)單位大約有6臺(tái)機(jī)器，被分為兩組生產(chǎn)線：一組制作鞋底，一組制作運(yùn)動(dòng)鞋的其他部分。一雙鞋從開(kāi)始到生產(chǎn)完成，全過(guò)程大概需要5小時(shí)。而在阿迪達(dá)斯位于亞洲的生產(chǎn)車間中，這樣的流程要花費(fèi)好幾周時(shí)間。

自動(dòng)化意味著生產(chǎn)過(guò)程要求最少的人員介入。工廠建立并且投入運(yùn)行，整間工廠大概只需要160個(gè)員工。阿迪達(dá)斯的預(yù)設(shè)中；德國(guó)和美國(guó)兩地的工廠未來(lái)每年將生產(chǎn)大概50萬(wàn)雙球鞋，日產(chǎn)量相當(dāng)于中國(guó)和越南的人力工廠2－3個(gè)月的產(chǎn)量。

智造成本的高昂是外界認(rèn)為導(dǎo)致阿迪達(dá)斯關(guān)閉兩家“高速工廠”的原因之一，阿迪達(dá)斯并未披露過(guò)“高速工廠”的成本，僅表示將其計(jì)入研發(fā)支出當(dāng)中，但查看2015－2017研發(fā)費(fèi)用的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)后，我們不難發(fā)現(xiàn)問(wèn)題；2015年間阿迪達(dá)斯的研發(fā)費(fèi)用為139億歐元，2016年上漲至149億歐元，2017年高達(dá)187億歐元，在18年后方有所下降。

雖然人工智能和自動(dòng)化技術(shù)的出現(xiàn)讓企業(yè)看到制造業(yè)的未來(lái)方向，但從阿迪達(dá)斯的嘗試來(lái)看，要想把大量生產(chǎn)環(huán)節(jié)放在歐美等核心消費(fèi)市場(chǎng)，在經(jīng)濟(jì)效益的角度來(lái)看似乎并不現(xiàn)實(shí)。

20世紀(jì)初，福特汽車則將生產(chǎn)過(guò)程流程化，將原料通用部件化，形成流水生產(chǎn)線。工人實(shí)現(xiàn)徹底分工，每個(gè)人不用做任何多余的動(dòng)作與思考。得益于流水線，汽車生產(chǎn)效率大幅提升，第一條流水線使每輛T型汽車的組裝時(shí)間由原來(lái)的12小時(shí)28分鐘縮短至90分鐘，生產(chǎn)效率提高了8倍，“工業(yè)化”的定義：大規(guī)模、流水化、標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)作系統(tǒng)；其中每一個(gè)要素都有明確的邊界、接口，穩(wěn)定的交付質(zhì)量、可預(yù)期的交付時(shí)間。

而AI與工業(yè)化的融合，就是將AI技術(shù)與手動(dòng)或半自動(dòng)操作方式結(jié)合，形成機(jī)器智能操作。根據(jù)企業(yè)不同需求，進(jìn)行大規(guī)模批量化和配置。以往是進(jìn)行單獨(dú)定制，現(xiàn)在是工業(yè)化裝配，形成智能化全自動(dòng)的流水生產(chǎn)線，降低成本的同時(shí)使工作效率、產(chǎn)能在目前的基礎(chǔ)上有一個(gè)質(zhì)的飛越。

根據(jù)中國(guó)信通院2018年9月發(fā)布的報(bào)告，在各類垂直行業(yè)中，人工智能滲透較高的領(lǐng)域包括醫(yī)療健康、金融、商業(yè)、教育和安防等。其中，醫(yī)療健康領(lǐng)域占比居前，達(dá)22％；金融和智能商業(yè)領(lǐng)域占比分別為14％和11％。但在制造業(yè)和工業(yè)領(lǐng)域，卻面臨著融合不足的挑戰(zhàn)。

人工智能在工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景落地遲緩，一方面因?yàn)橄啾扔跀?shù)據(jù)算法的迭代，硬件升級(jí)創(chuàng)新相對(duì)周期較長(zhǎng)，成本高，難度較大，從而導(dǎo)致滯后。另一方面，工業(yè)中應(yīng)用人工智能需要開(kāi)發(fā)，驗(yàn)證不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以實(shí)現(xiàn)可發(fā)展性的工業(yè)應(yīng)用。制造行業(yè)的特性也導(dǎo)致必須針對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行專屬定制，這與其他領(lǐng)域的AI應(yīng)用有本質(zhì)的區(qū)別。