三年嘗試，阿迪達(dá)斯最終還是放棄了“機器人工廠”

近日，德國運動用品制造商阿迪達(dá)斯發(fā)布聲明：將最晚在2020年4月停止運營位于在德國巴伐利亞州安斯巴赫和美國喬治亞州亞特蘭大的兩家高速工廠。

2016年阿迪達(dá)斯準(zhǔn)備啟動在德國的機器人工廠，2017年宣布在美國開設(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，工廠最大的特點是高度自動化。阿迪達(dá)斯的速度工廠里，一個生產(chǎn)單位大約有6臺機器，被分為兩組生產(chǎn)線：一組制作鞋底，一組制作運動鞋的其他部分。一雙鞋從開始到生產(chǎn)完成，全過程大概需要5小時。而在阿迪達(dá)斯位于亞洲的生產(chǎn)車間中，這樣的流程要花費好幾周時間。

自動化意味著生產(chǎn)過程要求最少的人員介入。工廠建立并且投入運行，整間工廠大概只需要160個員工。阿迪達(dá)斯的預(yù)設(shè)中；德國和美國兩地的工廠未來每年將生產(chǎn)大概50萬雙球鞋，日產(chǎn)量相當(dāng)于中國和越南的人力工廠2－3個月的產(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“高速工廠”的成本，僅表示將其計入研發(fā)支出當(dāng)中，但查看2015－2017研發(fā)費用的數(shù)據(jù)統(tǒng)計后，我們不難發(fā)現(xiàn)問題；2015年間阿迪達(dá)斯的研發(fā)費用為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化技術(shù)的出現(xiàn)讓企業(yè)看到制造業(yè)的未來方向，但從阿迪達(dá)斯的嘗試來看，要想把大量生產(chǎn)環(huán)節(jié)放在歐美等核心消費市場，在經(jīng)濟效益的角度來看似乎并不現(xiàn)實。

20世紀(jì)初，福特汽車則將生產(chǎn)過程流程化，將原料通用部件化，形成流水生產(chǎn)線。工人實現(xiàn)徹底分工，每個人不用做任何多余的動作與思考。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型汽車的組裝時間由原來的12小時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)期的交付時間。

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

根據(jù)中國信通院2018年9月發(fā)布的報告，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)用場景落地遲緩，一方面因為相比于數(shù)據(jù)算法的迭代，硬件升級創(chuàng)新相對周期較長，成本高，難度較大，從而導(dǎo)致滯后。另一方面，工業(yè)中應(yīng)用人工智能需要開發(fā)，驗證不同的機器學(xué)習(xí)算法，以實現(xiàn)可發(fā)展性的工業(yè)應(yīng)用。制造行業(yè)的特性也導(dǎo)致必須針對應(yīng)用場景進行專屬定制，這與其他領(lǐng)域的AI應(yīng)用有本質(zhì)的區(qū)別。