摘 要：大力發展智能制造是新時代我國推動產業轉型和制造業信息化的必經之路。優化智能制造服務，為傳統制造業轉型升級提供優質高效的服務是其中的關鍵問題。構建智能制造服務優化影響因素的結構方程模型，從內部和外部兩個角度分析影響智能制造企業服務的若干影響因素，基于問卷調查運用主成分分析法驗證假設。結果表明：對智能制造服務能力的正向影響由高到低的各個因素，分別為國家政策支持、智能制造系統建設、人才隊伍建設、工業大數據獲取與利用、技術創新與支撐能力、企業間協同。其中國家政策支持對智能制造服務能力影響非常顯著，企業間協同融合的影響不顯著，其余為影響顯著。并從技術創新、工業大數據平臺建設、政策制定以及人才建設等方面為智能制造服務優化提供了建議。
關鍵詞：智能制造;服務優化;影響因素;結構方程模型;主成分分析法
0 引言
智能制造是信息化與工業化深度融合的產物，以人際網、知識網、物聯網以及務聯網等先進網絡技術為支撐，通過實現“大制造”環境下的人-物互聯、人-人互聯和物-物互聯[1];以設計、生產、管理、營銷和服務等各個環節的集成與優化，實現制造服務的優化和升級[2]，滿足供應網絡和客戶需求的不斷變化。由于智能制造模式突出了知識在制造活動中的價值地位，而知識經濟又是繼工業經濟后的主體經濟形式，所以智能制造就成為影響未來經濟發展過程的重要生產模式。大力發展智能制造已成為世界主要國家的廣泛共識。2015年，美國科技政策辦公室和國家經濟委員會制定的《美國創新戰略2015》，將先進制造業作為重點發展的九大創新領域之首，并成立了“先進制造研究院(The Smart Manufacturing Ins-titute)”。2018年，美國科學技術委員會發布《確保美國先進制造業領先戰略》，再次表明特朗普政府強化制造業回流、刺激美國制造業再出發的戰略意圖。德國、英國、日本和韓國等國家，普遍制定了相應戰略，以確保本國始終處于智能制造產業發展的第一梯隊。我國政府于2015年正式發布《中國制造2025》戰略框架。在隨后的4年間，中央政府陸續發布了《國家智能制造標準體系建設指南》、《智能制造發展規劃(2016—2020)》、《高端智能再制造行動計劃(2018—2020)》、《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》等一系列支持智能制造發展的政策文件。2018年中央經濟工作會議提出，“把推動制造業高質量發展放到首位”;2019年4月19日和7月30日的中央政治局會議，再次提出“把推動制造業高質量發展作為穩增長的重要依托”。這些舉措充分證明，通過發展智能制造促進傳統制造業轉型升級，已成為我國從“中國制造”邁向“中國智造”乃至“中國創造”的必由之路。其中，制造業服務化是智能制造中最不可或缺的關鍵環節。然而影響制造業服務化的因素是多方面的，從制造企業內部因素看，有智能制造系統的構建、技術創新和人才隊伍建設等，外部因素主要有國家政策和企業間協同等。因此研究影響智能制造服務優化的相關因素，結合我國智能制造發展現實，從各個因素的角度出發進行改善優化，對于提高我國制造業服務化水平，推動我國制造業的高質量發展具有重要意義。
1 研究現狀智能制造認為制造即服務[3]。“制造業服務化”這一概念由Vandermerwe和Rada(1988)首次提出，認為“是由產品供給變成服務供給的一種動態改變過程，成為制造企業實現升級和價值增值的主要途徑”[4]。楊蕙馨(2020)等認為，制造業服務化為制造業企業提供了新的思路，是制造業智能化發展的落腳點[5]。“人-人互聯，以人為本”是智能制造服務的重要理念之一。Cagni等(2014)對不同文化背景下國家和地區制造組織管理模式進行研究，重點闡述了人在系統中的重要性，提出制造業服務需要“以人為本”[6]。盡管當前我國智能制造業創造的附加值已躍居全球第一，但由于我國制造業仍是全球產業鏈和價值鏈的中低端，根本的解決方法還是要對智能制造服務進行優化，滿足顧客需求，增強顧客對制造企業的經濟黏性和情感黏性，以此進一步促進智能制造產業的發展[7]。在影響制造業服務化的因素方面。胡查平等(2019)認為，制造企業特征、顧客特征和企業能力對企業的服務化轉型過程起到了重要的影響作用[8]。肖挺等(2018)研究了區域特征、企業規模以及企業創新能力等對企業服務化的作用方向，結論表明我國部分省份在企業服務化進程中存在區域“紅利”;在企業規模上，中型企業最熱衷于實現高度的服務化態勢;企業的服務化與其創新行為互為誘因[9]。羅建強等(2017)認為經濟保證、技術支持和客戶價值創造三者的相互影響與反饋作用決定了企業服務化的復雜性[10]。Ardolino M等(2018)指出信息技術在制造業服務化轉型中的重要作用，通過DIKW模型研究物聯網、云計算和大數據預測分析等技術如何將數據轉換為信息和知識，以支持制造企業的服務化轉化[11]。我國越來越多的制造企業實施服務型制造，但仍然面臨很多挑戰。學者們對我國制造業服務化的發展路徑以及優化措施進行探討。閆開寧(2018)等研究在“互聯網+”的背景下，管理模式變革和技術變革及其交互作用可以提升服務型制造企業的績效，并指出了以智能化、平臺化和網絡化為導向的制造企業服務化變革路徑[12]。韓江波(2019)等認為需要在利用信息技術創新商業運作和管理方式、發展智能制造生產模式、深入推進“國際化”戰略、強化標準等領域建設推進我國的制造業服務化[13]。張恒梅(2017)等分析我國制造業服務化轉型中的不足，提出為促進制造業服務化轉型，政府應加大政策支持力度，制造業則應重構企業價值鏈、充分利用“互聯網+制造業”為客戶提供智能服務、重視終端消費者的個性化體驗、采取多種服務方式并轉變為集成服務的供應商[14]。國內外關于制造業服務化的相關研究主要集中在服務化戰略給制造業升級帶來的績效，對制造業服務化的影響因素及優化方案的關注非常少。并且，已有的對影響因素和優化方案的研究大多屬于理論層面的探討，僅關注服務化轉型中的某個方面，如人力資源和技術創新，缺少基于多個影響因素的實證分析。文中針對現有研究缺乏多因素實證分析的不足，提出智能制造服務優化的影響因素假設，利用結構方程模型構建智能制造服務能力影響因素框架，采用問卷調查收集一手樣本數據對智能制造服務影響因素進行實證分析，具有較好的理論與實踐價值。
2 影響因素的理論假設借鑒此前學者的相關研究文獻，文中從內部和外部2個角度分析影響智能制造企業服務的若干影響因素。其中，內部因素包括：智能制造系統的構建、人才隊伍建設、技術創新與支撐能力和工業大數據平臺建設;外部因素包括：企業間協同和國家政策支持。
2.1 內部因素及其假設
2.1.1 智能制造系統構建
智能制造系統是工業大數據產生的溫床，支持了制造企業從產品研發、制造到營銷、服務的全過程。歐盟在其Future Internet項目中提出，物聯網(Internet of Things，IoT)，務聯網(Internet of Services，IoS)，知識網(Internet of Knowledge，IoK)和人際網(Internet of People，IoP)是未來互聯網發展的四大支柱[15]。國內學者姚錫凡進一步指出，通過將這四大類型的網絡與制造進行融合即形成了智能制造[16]。構建智能制造系統的關鍵基礎之一即通過物聯網實現傳感器、智能機器、工業機器人以及智能車間的實時互聯，實現企業范圍內的數據共享。群體智慧和工業大數據的共同融合將極大地有助于企業管理目標的實現。文獻[2]在對智能制造與相關制造模式的關系進行辨析時指出，智能制造在融合了智能制造的智能化、敏捷制造的敏捷化和網絡化、云制造對于制造資源的虛擬化以及制造物聯中基于物聯網的人-物互聯互動(Manager and Operator Interaction)等特點外，更引入了人際網和知識網，即強調作為隱性知識主要載體的人的主觀能動性在制造全周期活動中的重要性。除了制造環節的數據互聯共享，智能制造系統還應實現價值鏈集成以及工廠信息與價值鏈數據的互聯，原材料獲取和顧客需求貫通至產品銷售[17-18]。這種方式有利于實現更為周全的個性化產品定制，新產品研發和仿真，以及更為快速和精準的產品追蹤服務。基于上述分析，文中提出如下假設。H1a：智能制造系統的構建對制造企業的服務優化與創新具有正向影響。H1b：智能制造系統的構建對工業大數據的獲取和利用具有正向影響。
2.1.2 工業大數據的獲取與利用
在智能制造領域中產生的工業大數據具有如下特征：①數據種類多樣性，從制造業采購、生產、物流到銷售的整個環節中存在著無處不在的大數據分析;②數據應用價值多樣性，包括：掌握用戶需求，實現產品創新;控制生產過程，實現企業生產制造和業務管理流程的智能優化;實時監控不確定因素，規避運營風險;分析用戶行為與特征增強用戶粘性;運用工業大數據進行信息推送，提高營銷精準度;產品潛在市場預測和品牌發展方向定位等。根據上述分析，文中提出如下假設。H2：工業大數據的獲取與利用對智能制造企業實現服務優化與創新具有正向影響。
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