本文即根据创美公司相关专家的演讲整理而成。

　　创美工艺和用友网络一起打造的工业4.0模型机受到了很大的关注。

　　拥抱“智能制造”

　　常熟创美是日企创美工艺(株)独资企业，于1994年11月正式投产，公司主要业务有四大部分，包括汽车零部件、复印机零部件、大型液晶电视机，以及小型液晶显示器的制造。经过二十多年的发展，常熟创美从当初一家默默无闻的企业做到当前被业界所熟知。2014年以来，其IT发展模式一度被集团定义为“常熟创美模式”，并在体系内的中国以及国际市场进行大力推广。企业如今拥有先进的生产设施以及较高的市场竞争力，成为市场中的佼佼者。

　　随着全球经济环境的变化以及“互联网+”、智能制造时代的到来，国内企业普遍面临了空前的转型压力和机遇，而作为定位于制造服务业的创美同样也正在经历自身业务发展的转型。

　　在市场竞争中，速度制胜是一项至关重要的途径。对于市场用户需求的快速把握与反应成为公司一直以来所追求和努力的目标，而互联网+时代的到来则给了企业再次加速的机会。那么如何利用新的技术手段提升企业的运作效率?如何借助企业互联网技术促进生产力进行业务转型?便成为创美公司一段时间以来所迫切需要解决的问题。

　　一线员工首先是企业业务最重要的一个环节，也是能够带来增值的地方。那么如何通过改善一线员工的一天，从而促进业务运作效率的提升?创美将效率分为两种，一种是员工的动作效率，一种是员工沟通效率。

　　在动作效率方面，创美过去的业务流程包括订单收入、打印、分发，以及信息收集、写日报、系统输入等。常熟创美发现，正是这一系列的琐碎动作造成了时间和人力的过多浪费，是应该通过技术手段消除的环节。

　　而沟通效率往往也容易被忽略和造成时间人力的浪费。比如员工之间的语言、文字及视频分享沟通等，包括人机的沟通也是一种传统的沟通方式。在这方面，实现智能制造则意味着机与机间沟通的实现，机与机间沟通的实现则无疑将会大幅提升沟通效率。

　　关键点逐个击破

　　常熟创美认为，提升动作效率与沟通效率的两个核心因素是实现设备的自动化以及智能化的传递和控制。那么，如何来进行实现?常熟创美将IT解决方案整体而言可分为三类，包括信息化、自动化和移动化解决方案。要实现效率的提升和智能制造的目的，则需要在这三个关键点逐个进行击破。

　　在自动化实现方面，常熟创美公司自2008年成立了由两人组成的核心小组，至2010年成立了专业的部门，再到2011年公司拥有了第一台机器人，2013年实现了产出。

　　目前企业在汽车零部件业务上，已经实现了自动搬运、自动检测的功能。自2011年研发机器人以来，其发展已经历了6个版本。公司通过四种不同的方法对其进行持续的分析和改进，在稳定性、操作性、通用性、轻量化方面进行优化改善，使企业的自动化率达到了63%。“事实上，在离散行业，63%是一个不低的数字。”

　　另外一项是生产数据采集和自动化采集的实现。外部的设备已经集成了自动采集装置，直至进入生产的节点，这是公司最需要管控的和实现智能制造的基础。过去的通常做法是利用人前往设备商处采集参数，然后输入计算机，而现在做到完全取代人工。与此同时，向计算机传输数据也变得非常简单。计算机可以加载很多软件，最终目的只有一个，就是实现软件的主动控制，最终使之为生产车间的大脑。事实证明，自动化实现了效率的大幅提升，达到了生产设备应有的效率。

　　在信息化方面，常熟创美有着20多年的发展历程，且自1994年以来至今一直使用用友的产品。公司认为，企业的未来必须要借助好的系统来支撑。目前，公司的所有系统加起来有115个，包括2013年引入用友NC。其中与NC强相关的有28个，58个是间接相关，比如叉车、模具管理等。自2014年3月开始至同年10月份，共产生了12215份单据。

　　在移动化建设方面，常熟创美希望生产数据通过手机传递到系统中去，同时实现在手机APP上进行生产管理、设备管理、仓库管理等功能。目前，每一项核心功能都已经实现。比如在品质现场的一个操作，过去发现不良品，需要先通过相机拍照，再传送电脑。而要实现产品批次的追朔，还须将不良品的相关信息及参数手工上传到计算机。而在实施移动化后，只需拍照和扫描不良品次的二维码，就自动实现了信息的上传输入和产品的追朔，大大简化了操作过程，提升了生产效率。

　　用友助力成长

　　在智能制造实践上，常熟创美通过与用友携手，借助iUAP开发平台搭建起自己的系统架构，并通过用友NC6“一体两翼”解决方案将实体物理世界与虚拟网络世界融合在一起。一方面，利用移动端无线传输，与信息系统无缝连接，记录并传递数据，通过与工控设备的联系，实现网络控制生产自动化并实时计算、反馈数据;另一方面，通过POP系统，实现生产信息的实时采集，包括制造现场实时信息的自动采集与监控，物流与信息流的同步和高效传输，完成了信息化的重要闭环;最终，通过智能数据采集、智能制造、智能物流、智能监控及异常预警以及智能数据控制系统的实施，实现向智能工厂的推进。