眼看環保政策就要改變目前供過于求的產業現況,印刷生意的版圖也會隨之轉移,于是印刷企業開始著急建立更有效率的生意管理系統去應付新的形勢,智能工廠或是印刷企業的一個目標。
印刷企業的如意算盤
如今,印刷企業承受的壓力大多因為供過于求,而不同規模的印刷企業感受的壓力不同。雖然全國印刷總產值非常高,但是超過一半的份額都集中在僅占企業數量3%、營業額超過5000萬元的規模以上企業手中。所以,中小規模印刷企業苦于大訂單輪不到,小訂單卻競爭者眾的窘迫。
實則,供過于求的壓力由來已久,許多同行見面都在訴苦,似乎印刷市場萎縮已經成為企業生意無法起色的較好借口。然而根據統計數據,國內印刷總產值并沒有縮小,且有些印刷企業還在擴充設備。問問海德堡、小森之類的印刷機供應商,其近銷售的印刷機是否多為全自動的“智能”新機種?問問小羚羊之類的全流程ERP供應商,其客戶導入ERP時,是否都同時安裝了C2M智能流程?答案或許是肯定的。這就引出了一個新的問題,如果印刷市場萎縮,這些投資新技術的印刷企業究竟打的是什么樣的算盤?
供過于求是存在久矣的問題,并不是依靠個別企業短時間內可以解決的。而關心趨勢的同行都知道,接下來為影響整個產業的將是環保政策引起的產業地震。
近,政府將環保檢查提升到一定的高度,作為全國性的政策執行。印刷企業若要通過環保檢查,勢必得投資無關生意效益的環保設施,這個壓力要遠遠大于供過于求帶來的壓力,沒有生意還要花錢,這對許多中小印刷企業而言必然是無法承受的沉重。因此筆者判斷,來自于環保的巨大壓力將會把相當比例的企業推下印刷這方舞臺。那么,原來在這些印刷企業生產的訂單就會游離出來,如果比例夠大的話,環保政策就會成為印刷產業地震的震央,很可能將長久以來的供過于求這個難題都會震碎。供過于求一旦消失,生意的版圖勢必要重新排列,如果一家印刷企業要聘請更多的員工才能完成多出來的訂單,那么其可能應付未來的變化嗎?這就是現時那些印刷企業投資“智能”軟硬件的如意算盤。
智能工廠的定義
談及“人工智能”,馬云說他比較喜歡“機器智能”這樣的說法,不是要將機器變成人模人樣,而是只要機器做得比人有效率,就應該讓機器去做。確實如此,阿法狗不是為了打敗人類高手而設立的,而是谷歌為了實施并改善機器學習技術的專案,結果證實了只要是有規律有規則,機器花24小時學習即可勝過一個圍棋天才寒窗十年。規則復雜如圍棋,每下一步棋可能引起的變化無可計數,機器都能做得比人好,那么,印刷技術或生產工序的復雜度比圍棋如何,“機器智能”在印刷業會有怎樣的表現?
我們來想象一下,印刷機自動上下版或放墨;訂單管理系統把客戶對于印刷品的需求,轉換成印刷工序的規格,再換成價格;ERP管理系統把紙質施工單轉換成膠裝或是騎馬訂的拼大版指令,指揮電腦依據指令去制版……這些原來由資深業務員或車間師傅干的活,是不是有規律可循?讓機器來幫忙會不會比人做得更好?如果答案是肯定的,我們就可以定義“智能工廠”了——可以讓機器處理的,盡量讓機器去處理,可以讓電腦管理的,多讓電腦來管理。
2000年以來的印刷技術數字化,多是利用電腦去解決重復的工序,但至于判斷哪一數字化工序才能滿足客戶的需求,還得依賴人來決定,一旦訂單增加,人不得不跟著增加。如今,印刷數字化已經有20年了,判斷“訂單需求”和“印刷規格”的規則,不至于太復雜到電腦無法處理。如果可以教電腦來判斷該用哪一項工序,讓電腦下命令指揮自動化工序執行,這樣是不是就是“智能”了?今天,ERP已經可以利用訂單信息指揮生產,做到了施工單“無紙化”,且各個生產工序還不會混亂,而只是這樣才可能一天處理上萬筆訂單。
除了生產以外,印刷企業還有許多部門處理各種工作,每日的工作清單或可來自于其他部門數據庫的數字變化,智能ERP連“傳票”都一并無紙化了。例如:庫房今天的工作,或者來自車間昨天入庫的印刷品,或者來自采購部門昨天購買的新耗材,不需要傳票庫房管理員,相關人員一樣可以從ERP的工作清單中,看到自己該完成的工作。重要的是傳票無紙化,這表示所有部門的作業方式都有標準,員工不再需要長期的經驗積累,因為有了SOP標準作業程序。
智能工廠不是無人工廠,也不是機器人在開印刷機,而是印刷企業可以利用“信息”去驅動各部門的工作程序或是生產工序。許多人以為智能印刷廠是未來的事情,但今天許多印刷企業正在使用這樣的管理系統處理每天的印刷生意,這算不算智能印廠呢?筆者認為,智能工廠和傳統印刷廠不同的地方,在于訂單進來了沒有人知道,快遞把印刷品送走了也沒有人知道,只要電腦知道就好了。