沉浸到跌宕的情绪氛围里叭，我最近去打卡了奥斯汀·李最大个展打造虚拟与现实间的“人间乐园”。
这个艺术展在致敬文艺复兴时期绘画的同时，还体现了当下的数字景观。
进入展厅的瞬间，快乐、放松和童趣的感受集体瞬间爆发。
热烈的色彩，浓烈的情绪氛围，梦境与数字版的艺术效果……非常适合打卡、拍照。
此次艺术展上还见到了云游系列运动鞋，色彩冲击力与人间乐园的视觉非常契合。
锁住，这份快乐。
搭配｜OOTD
T恤/鞋：LINING
墨镜：MIUMIU
配饰：YVMIN
这个艺术展在致敬文艺复兴时期绘画的同时，还体现了当下的数字景观。
进入展厅的瞬间，快乐、放松和童趣的感受集体瞬间爆发。
热烈的色彩，浓烈的情绪氛围，梦境与数字版的艺术效果……非常适合打卡、拍照。
此次艺术展上还见到了云游系列运动鞋，色彩冲击力与人间乐园的视觉非常契合。
锁住，这份快乐。
搭配｜OOTD
T恤/鞋：LINING
墨镜：MIUMIU
配饰：YVMIN
巴菲特5月份继续“追高买入”西方石油！
为何重磅加注石油能源，老巴和芒格有话说
原创 投资报 六里投资报 2022-05-06 20:40
进入5月，巴菲特掌舵的伯克希尔又有大动作。
根据美国证券交易委员会(SEC)最新披露的消息，伯克希尔·哈撒韦公司在5月2日、5月3日，2天内再度大笔买进了588.76万股西方石油股票(Occidental Petroleum Corp.)，交易金额超过3.36亿美元。
加上伯克希尔原本就持有的14.6%的普通股，此次加仓后，伯克希尔持有的西方石油公司股票数量达到了1.42亿股，占比达15.2%。
按今天62.3美元股价计算，仅这部分持仓市值就近90亿美元。
而观察西方石油静态估值，PB高达5.51倍，PE38倍，远远高于国内石油公司估值，老巴重仓市值高达260亿美元的雪佛龙同样如此。
当然，由于油价的大幅涨跌，这类公司的盈利、负债和净资产等也会有相应剧烈波动。
老巴和芒格在前几天刚结束的股东大会上都有针对石油投资的详细阐述和解释，点此查看。
追高买入，
斥资3.36亿美元连续买进西方石油
具体来说，这次交易在5月2日、3日两天内分为5笔进行，价格在55.25美元/股到58.545美元/股间不等。
总计买进了588.76万股，交易金额达到3.36亿美元，买入均价大约在57.11美元/股左右。
很有意思的是，西方石油的股价在5月2日尾盘一路走高，5月2日最后一笔交易的成交价格已经到了58.3745美元/股。
而到了5月3日，西方石油的股价回到了58美元以下，伯克希尔又在再度追买了2.05万股。
在这次增持西方石油公司后，伯克希尔持有西方石油公司的普通股数量达到了1.42亿股，占西方石油公司总股本的15.2%。
此外，伯克希尔还持有大笔转换价格为59.624美元/股的西方石油公司权证以及10万股的优先股。
2019年曾斥资100亿美元投资西方石油，
一年后估值直接腰斩
巴菲特与西方石油公司之间的缘分可以追溯到2019年。
作为一家业务横跨美国、中东、拉丁美洲等地的大型国际油气公司，西方石油公司在2019年希望收购阿纳达科石油公司(Anadarko Petroleum)，以此收获美国一块蕴藏丰富石油资源的盆地。
为此，2019年，伯克希尔向西方石油公司提供了100亿美元的资金，帮助其以380亿美元的价格收购阿纳达科石油公司，成就了近几年全球最大的油气并购案。
这笔100亿的贷款现在以优先股的形式存在伯克希尔的账目上，伯克希尔持有的大笔认股权证同样也是在那时取得的。
而在2020年疫情突发后，全球油气市场陷入萎靡，油价甚至一度跌到价格为负。西方石油公司在当年巨亏156.75亿美元。
雪上加霜的是，此前的收购使得西方石油公司债务累累，长期债务净额在2019年高达385亿美元。
债务压力与油价下行的双重暴击之下，西方石油股价一路暴跌；
从2020年初40美元左右一路跌到10美元附近，到2020年10月时最低达到了8.48美元/股。
在2020年3月时，伯克希尔评估了其以100亿美元取得的优先股，当时估价仅剩55亿美元，巨亏45亿美金。
在2020年的伯克希尔股东大会上，巴菲特也被问及此事，他承认，
“这是一项取决于油价的投资”，
而油价在2020年5月跌到-37美元的价格，显然使得这项投资不具有原本价值。
对此，巴菲特直言，
“如果你是西方石油公司的股东或任何石油生产公司的股东，那你们和我一样，到目前为止，在油价走向及其未来走势方面上犯了一个错误。”
2月开启买买买，
半个月内买到超过14%的西方石油股份
2021年以来，全球经济逐步从疫情中复苏，油气需求随之回暖，西方石油全年取得了23.22亿美元的净利润，账面上还保留了28亿美元的现金。
债务压力同样有所缓解，2020年末长期债务余额还有357.45亿美元，到2021年末，长期债务余额仅剩94.64亿美元。
以当时的股价计算，公司的动态PE在19倍左右，PB大概在2.8倍上下。
2022年，伴随俄乌冲突引发的一系列地缘政治担忧，油价一飞冲天，布油3月最高达139.13美元/桶，WTI原油最高达124.98美元/桶。
而自2月底以来，巴菲特就开始多次分批买进西方石油的股份。
从最开始2月底西方石油股价在40美元/股附近时开始买，连续5天每天买入超过1000万股，
3月4日当天更是买了接近3400万股，使得伯克希尔在西方石油的持股占比直接达到近10%。
故事并没有结束，3月9日-11日、以及3月14日-16日这6天内，伯克希尔继续加仓。
截至3月16日，伯克希尔持有西方石油的股份数量达到1.364亿股，占比达14.60%。
对于如此迅速的买入动作，在刚刚结束的2022年伯克希尔股东大会上，巴菲特痛批了现在的股票市场——正是由于市场被疯狂的赌博情绪主导，才给了伯克希尔能够迅速买进西方石油的机会。
而在股东大会上，巴菲特也解释了西方石油的实际情况，由于黑石、道富等多家机构的指数基金持有大概40%的股份，这部分股份基本不流通。
也就是说，实际在流通中的股份只有60%。在这仅剩的60%里面，伯克希尔已经占到四分之一以上。
2022一季度，还加仓雪佛龙超过300%
雪佛龙进入前四大重仓股行列
巴菲特押注的油气公司不仅西方石油一家。2022年以来，被大笔增持的还有雪佛龙。
2020年四季度，巴菲特新进雪佛龙即重仓，其后逐渐加仓。
截至2021年年报，伯克希尔重仓持有3824.5万股雪佛龙，
其中的954万股是在2021年四季度增持的，对比原有持仓，四季度的增持比例超过30%。
雪佛龙是美国老牌油气巨头公司，2020年，由于疫情后全球油气市场遭遇重创，雪佛龙亏损55.43亿美元。
2021年，受全球经济逐步复苏影响，油气价格回弹，雪佛龙全年盈利156.25亿美元。
在股价上，雪佛龙同样走出一波V形反转。
2020年，雪佛龙股价全年下跌25.95%，2021年则猛涨了46.24%，2022年又继续上涨了43.17%。
2022年以来，巴菲特在原有持仓的基础上再度大笔加仓。
一季度末，雪佛龙的持仓市值达259亿美元，
直接超过伯克希尔的传统重仓股可口可乐，进入了其前四大重仓股中。
对比2021年末的3824.5万股，一季度伯克希尔在雪佛龙的加仓幅度接近300%。
社会在短期内离不开石油与天然气
200年后石油将是非常珍贵的资源
伯克希尔对油气公司的“重拳出击”使得广大投资者十分关注巴芒二老对石油问题的看法，在本次股东大会上，也有问题就此展开。
总体来说，相比于关心短期供需，巴菲特和芒格的视角显然放得更长。
芒格希望保存尽可能多的原油储量，不要动用现在这些储量。
“因为，我认为200年后石油将会是非常珍贵的资源。
没有人赞成我这个想法，但是无所谓，因为我的想法没什么错误。
不管怎么说，这不是一个非常主流的观点。”
巴菲特同样认为，原油的储量并不足以支撑长期的“挥霍”。
“事实上，我们现在的联邦政府储存了约几十亿桶的原油。对于我们的经济体量来讲，十亿桶也不够造的。
如果我们每天用1100万桶，不用多久就见底了。
这个国家有这么多的存油量当然是好事，但是仔细想想这并不多。
如果我们使用更多的石油，那么三、五年这些储量就会耗尽。未来会怎样谁都不知道。”
而芒格继续表示，
“能源行业的人可能是我知道最靠谱的人群了。
那些设计精炼厂、运输管道的工程师，他们是美国最好、最值得信赖的人。
比起美国其他领域，他们的问题要少得多。”
在伯克希尔买进雪佛龙之初，也有投资者在2021年股东大会上犀利质问，油气公司是否不符合ESG尤其是气候方面的标准？
在这样的背景下，投资者是否还能认为，油气企业在未来很长一段时间内都能产生足够的资本回报？
巴菲特的回应同样观点鲜明，
“我讨厌在三年内禁止任何碳氢化合物的提议，这在现实世界中是行不通的。”
油气与烟草不同，雪佛龙公司以各种方式造福社会，而社会在短期内是离不开石油与天然气的。
“雪佛龙公司不是一个邪恶的公司，我对拥有雪佛龙公司一点也不感到内疚。
如果我们拥有整个公司，我也不会对从事油气这一行业感到不适。
芒格的回应更加戏谑，
“如果一个年轻人将成为你的女婿，他可以是斯沃斯莫尔学院的英语教授，也可以是在雪佛龙公司工作。
你会选哪个？
我想，我会选在雪佛龙工作的那个。”
为何重磅加注石油能源，老巴和芒格有话说
原创 投资报 六里投资报 2022-05-06 20:40
进入5月，巴菲特掌舵的伯克希尔又有大动作。
根据美国证券交易委员会(SEC)最新披露的消息，伯克希尔·哈撒韦公司在5月2日、5月3日，2天内再度大笔买进了588.76万股西方石油股票(Occidental Petroleum Corp.)，交易金额超过3.36亿美元。
加上伯克希尔原本就持有的14.6%的普通股，此次加仓后，伯克希尔持有的西方石油公司股票数量达到了1.42亿股，占比达15.2%。
按今天62.3美元股价计算，仅这部分持仓市值就近90亿美元。
而观察西方石油静态估值，PB高达5.51倍，PE38倍，远远高于国内石油公司估值，老巴重仓市值高达260亿美元的雪佛龙同样如此。
当然，由于油价的大幅涨跌，这类公司的盈利、负债和净资产等也会有相应剧烈波动。
老巴和芒格在前几天刚结束的股东大会上都有针对石油投资的详细阐述和解释，点此查看。
追高买入，
斥资3.36亿美元连续买进西方石油
具体来说，这次交易在5月2日、3日两天内分为5笔进行，价格在55.25美元/股到58.545美元/股间不等。
总计买进了588.76万股，交易金额达到3.36亿美元，买入均价大约在57.11美元/股左右。
很有意思的是，西方石油的股价在5月2日尾盘一路走高，5月2日最后一笔交易的成交价格已经到了58.3745美元/股。
而到了5月3日，西方石油的股价回到了58美元以下，伯克希尔又在再度追买了2.05万股。
在这次增持西方石油公司后，伯克希尔持有西方石油公司的普通股数量达到了1.42亿股，占西方石油公司总股本的15.2%。
此外，伯克希尔还持有大笔转换价格为59.624美元/股的西方石油公司权证以及10万股的优先股。
2019年曾斥资100亿美元投资西方石油，
一年后估值直接腰斩
巴菲特与西方石油公司之间的缘分可以追溯到2019年。
作为一家业务横跨美国、中东、拉丁美洲等地的大型国际油气公司，西方石油公司在2019年希望收购阿纳达科石油公司(Anadarko Petroleum)，以此收获美国一块蕴藏丰富石油资源的盆地。
为此，2019年，伯克希尔向西方石油公司提供了100亿美元的资金，帮助其以380亿美元的价格收购阿纳达科石油公司，成就了近几年全球最大的油气并购案。
这笔100亿的贷款现在以优先股的形式存在伯克希尔的账目上，伯克希尔持有的大笔认股权证同样也是在那时取得的。
而在2020年疫情突发后，全球油气市场陷入萎靡，油价甚至一度跌到价格为负。西方石油公司在当年巨亏156.75亿美元。
雪上加霜的是，此前的收购使得西方石油公司债务累累，长期债务净额在2019年高达385亿美元。
债务压力与油价下行的双重暴击之下，西方石油股价一路暴跌；
从2020年初40美元左右一路跌到10美元附近，到2020年10月时最低达到了8.48美元/股。
在2020年3月时，伯克希尔评估了其以100亿美元取得的优先股，当时估价仅剩55亿美元，巨亏45亿美金。
在2020年的伯克希尔股东大会上，巴菲特也被问及此事，他承认，
“这是一项取决于油价的投资”，
而油价在2020年5月跌到-37美元的价格，显然使得这项投资不具有原本价值。
对此，巴菲特直言，
“如果你是西方石油公司的股东或任何石油生产公司的股东，那你们和我一样，到目前为止，在油价走向及其未来走势方面上犯了一个错误。”
2月开启买买买，
半个月内买到超过14%的西方石油股份
2021年以来，全球经济逐步从疫情中复苏，油气需求随之回暖，西方石油全年取得了23.22亿美元的净利润，账面上还保留了28亿美元的现金。
债务压力同样有所缓解，2020年末长期债务余额还有357.45亿美元，到2021年末，长期债务余额仅剩94.64亿美元。
以当时的股价计算，公司的动态PE在19倍左右，PB大概在2.8倍上下。
2022年，伴随俄乌冲突引发的一系列地缘政治担忧，油价一飞冲天，布油3月最高达139.13美元/桶，WTI原油最高达124.98美元/桶。
而自2月底以来，巴菲特就开始多次分批买进西方石油的股份。
从最开始2月底西方石油股价在40美元/股附近时开始买，连续5天每天买入超过1000万股，
3月4日当天更是买了接近3400万股，使得伯克希尔在西方石油的持股占比直接达到近10%。
故事并没有结束，3月9日-11日、以及3月14日-16日这6天内，伯克希尔继续加仓。
截至3月16日，伯克希尔持有西方石油的股份数量达到1.364亿股，占比达14.60%。
对于如此迅速的买入动作，在刚刚结束的2022年伯克希尔股东大会上，巴菲特痛批了现在的股票市场——正是由于市场被疯狂的赌博情绪主导，才给了伯克希尔能够迅速买进西方石油的机会。
而在股东大会上，巴菲特也解释了西方石油的实际情况，由于黑石、道富等多家机构的指数基金持有大概40%的股份，这部分股份基本不流通。
也就是说，实际在流通中的股份只有60%。在这仅剩的60%里面，伯克希尔已经占到四分之一以上。
2022一季度，还加仓雪佛龙超过300%
雪佛龙进入前四大重仓股行列
巴菲特押注的油气公司不仅西方石油一家。2022年以来，被大笔增持的还有雪佛龙。
2020年四季度，巴菲特新进雪佛龙即重仓，其后逐渐加仓。
截至2021年年报，伯克希尔重仓持有3824.5万股雪佛龙，
其中的954万股是在2021年四季度增持的，对比原有持仓，四季度的增持比例超过30%。
雪佛龙是美国老牌油气巨头公司，2020年，由于疫情后全球油气市场遭遇重创，雪佛龙亏损55.43亿美元。
2021年，受全球经济逐步复苏影响，油气价格回弹，雪佛龙全年盈利156.25亿美元。
在股价上，雪佛龙同样走出一波V形反转。
2020年，雪佛龙股价全年下跌25.95%，2021年则猛涨了46.24%，2022年又继续上涨了43.17%。
2022年以来，巴菲特在原有持仓的基础上再度大笔加仓。
一季度末，雪佛龙的持仓市值达259亿美元，
直接超过伯克希尔的传统重仓股可口可乐，进入了其前四大重仓股中。
对比2021年末的3824.5万股，一季度伯克希尔在雪佛龙的加仓幅度接近300%。
社会在短期内离不开石油与天然气
200年后石油将是非常珍贵的资源
伯克希尔对油气公司的“重拳出击”使得广大投资者十分关注巴芒二老对石油问题的看法，在本次股东大会上，也有问题就此展开。
总体来说，相比于关心短期供需，巴菲特和芒格的视角显然放得更长。
芒格希望保存尽可能多的原油储量，不要动用现在这些储量。
“因为，我认为200年后石油将会是非常珍贵的资源。
没有人赞成我这个想法，但是无所谓，因为我的想法没什么错误。
不管怎么说，这不是一个非常主流的观点。”
巴菲特同样认为，原油的储量并不足以支撑长期的“挥霍”。
“事实上，我们现在的联邦政府储存了约几十亿桶的原油。对于我们的经济体量来讲，十亿桶也不够造的。
如果我们每天用1100万桶，不用多久就见底了。
这个国家有这么多的存油量当然是好事，但是仔细想想这并不多。
如果我们使用更多的石油，那么三、五年这些储量就会耗尽。未来会怎样谁都不知道。”
而芒格继续表示，
“能源行业的人可能是我知道最靠谱的人群了。
那些设计精炼厂、运输管道的工程师，他们是美国最好、最值得信赖的人。
比起美国其他领域，他们的问题要少得多。”
在伯克希尔买进雪佛龙之初，也有投资者在2021年股东大会上犀利质问，油气公司是否不符合ESG尤其是气候方面的标准？
在这样的背景下，投资者是否还能认为，油气企业在未来很长一段时间内都能产生足够的资本回报？
巴菲特的回应同样观点鲜明，
“我讨厌在三年内禁止任何碳氢化合物的提议，这在现实世界中是行不通的。”
油气与烟草不同，雪佛龙公司以各种方式造福社会，而社会在短期内是离不开石油与天然气的。
“雪佛龙公司不是一个邪恶的公司，我对拥有雪佛龙公司一点也不感到内疚。
如果我们拥有整个公司，我也不会对从事油气这一行业感到不适。
芒格的回应更加戏谑，
“如果一个年轻人将成为你的女婿，他可以是斯沃斯莫尔学院的英语教授，也可以是在雪佛龙公司工作。
你会选哪个？
我想，我会选在雪佛龙工作的那个。”
智能制造到底能帮制造企业解决什么问题#智能制造#
冠卓咨询官方客服：400-168-0525
弄明白这个问题之前，我们先得仔细的研究制造企业最大的难点是什么？
如果让制造企业的人来说，可能五花八门的啥都有。但我就用一个词来总结“波动”——计划和变化之间的永恒博弈。
波动为什么会产生？
世界上任何经济模型都有2个核心内容，那就是需求和供应，但这两者往往都存在着匹配偏差，这类匹配偏差是绝大多数中间成本和利润产生的原因。
匹配偏差主要体现在3个方面:
时间
时间的偏差具体的到生产过程，基本上可以用三个T来解释：
TT:基于客户需求定义的平均每一件产品的需求时间CT:基于生产实际方法和工艺实现的平均一件产品的生产时间LT:从得到需求信息到交付到客户时间
当TT而LT则意味着客户需求得到满足需要等待的时间，如果这个时间大于竞争对手，那么需求自然就会流向其他的供应者
空间
空间偏差具体到生产过程，基本上可以解释为供应者到需求者之间的空间位置偏差，这个偏差越大，所需要克服的中间成本也就越高。
最直观的偏差就是供应方和需求方的距离，需求回流向更容易获得的供应方，当然这个前提是中间成本优势之下。
能力和资源
能力和资源的偏差其实是所有偏差里面最难解决的，比如专利独有的技术会带来特殊的供需关系，又或者特定原材料、工具、工艺、品质特性等因素。
企业对抗这种偏差的方式无非就是用库存缓冲，用良好的计划和排期来尝试达到最佳的平衡水平，从而尽量让匹配偏差带来的价值流向自己。但库存缓冲意味着成本，而且面对着随时可能发生变化的需求，非常不利。
尽管排期和计划能够一定程度上帮助企业更加合理的调整和适应匹配关系，但是很难得到全面的信息而做出有效的调整，甚至可能一次的局部调整会是更加庞大的变化的触发点。
偏差不可怕，可怕的是细节
但现实往往是复杂的，上述偏差之中每一个都附带着很多影响因子。
智能制造到底能帮制造企业解决什么问题
时间因素的核心影响因子包含：
· 人员：人员技能，责任心，缺勤率等因素
· 机器：平均故障率，维修时间、换装时间、备件齐备情况等因素
· 物料：物料质量、上料准确性、运输方式、上料频率等因素
· 方法：工艺方法、工艺复杂度、精度要求等因素
· 环境：生产物理环境、人际关系等因素
空间偏差也受到很多实际的因子影响：
· 距离
· 运输成本
· 运输方式
· 运输条件
能力和资源偏差：
· 工艺能力水平
· 产出能力的调整能力
· 质量稳定水平
· 专有工艺
越是产品复杂的制造企业，其参与到业务过程的影响因子也就越多，假设各个环节出现的概率为P，且整个业务过程有N个环节，那么整个流程的稳定性S =P1*P2*P3*....*Pn。所当n越大的时候稳定性就越差。也正是因为上述各种因素的不稳定，带来了制造企业最头痛的问题——计划永远赶不上变化，即所谓的“波动”。
智能制造如何帮助企业解决波动问题？
首先我们得定义智能化是什么？
智能，是智慧和能力的总称，中国古代思想家一般把智与能看做是两个相对独立的概念。是人类大脑中文化知识的积累。它是一种生理和心理的潜能，这种潜能在个人经验、文化和动机的影响下，在一定程度上得以实现。
根据霍华德·加德纳的多元智能理论，人类的智能可以分成8个范畴：
1.言语语言智能：指人对语言的掌握和灵活运用的能力，表现为用词语思考，用语言和词语的多种不同方式来表达复杂意义；
2.数理逻辑智能：指人对逻辑结果关系的理解推理思维表达能力，突出特征为用逻辑方法解决问题，有对数字和抽象模式的理解力，认识解决问题的应用推理；
3.视觉空间智能：指人对色彩、形状空间位置的正确感受和表达能力突出特征为对视觉世界有准确的感知，产生思维图像，有三维空间的思维能力，能辨别感知空间物体之间的联系；
4.音乐韵律智能：指人的感受、辨别、记忆、表达音乐的能力，突出特征为对环境中的非言语声音，包括韵律和曲调、节奏、音高音质的敏感；
5.身体运动智能：指人的身体的协调、平衡能力和运动的力量、速度、灵活性等，突出特征为利用身体交流和解决问题，熟练地进行物体操作以及需要良好动作技能的活动；
6.人际沟通智能：指对他人的表情、说话、手势动作的敏感程度以及对此作出有效反应的能力，表现为个人能觉察体验他人的情绪情感并作出适当的反应；
7.自我认识智能：指个体认识、洞察和反省自身的能力，突出特征为对自己的感觉和情绪敏感，了解自己的优缺点，用自己的知识来引导决策，设定目标；
8.自然观察智能：指的是观察自然的各种形态对物体进行辨认和分类、能够洞察自然或人造系统的能力。
智能制造到底能帮制造企业解决什么问题
智能化是指事物在网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，所具有的能满足人的各种需求的属性。
那么综合来说，智能化就是让工厂、让设备、让整个供应链具备人的智慧能力，如：
· 让机器和人交流交互，将数据结果用语言表达出来
· 让机器具备数据分析能力，从数据中分析出有用的信息，并分析出问题所在
· 让机器具备视觉，能够感知距离、方位和空间等，实现查找、对比、筛选、定位等空间操作信息的感知能力
· 让机器具备自身的运动控制能力，实现精准、细微、协作等运动配合能力
· 让机器理解他人的表情、说话、手势等情绪情感因素，并采取合适的语言、运动、分析等反应
· 让机器具备认识、洞察和自我反省的能力，从而可以不断的来改进自身行为
智能化的作用
首先我们有一个明确的前提，那就是波动是无法被消除的这个认知。这个世界是由无数不确定中的确定组成的，万事万物皆有因果。
人类是如何实现让企业应对波动的？这个答案非常简单“适应”。在制造企业里面适应能力越强的公司，其生存能力和盈利能力也就越强，相应的其发展历程也就非常的久远，如果观察整个世界的企业发展历史，几乎所有百年以上的企业都经历过近乎奇迹般的转折，有的甚至有多次的转折，其实这就是它们适应能力的体现。
人类为了让企业适应各种波动，最初只是利用人的智能将各种信息汇总在一起形成一个看起来最佳的计划，但是伴随着工业产品的复杂度越来越高，人类的能力已经无法做到将千千万万的信息都管理起来了。为此智能化就逐渐成为了帮助我们实现这种适应能力的最佳路径，即让一个人工智慧来实现信息汇总和最佳匹配计划的工作。
所以为了完美的计划，首先诞生的是MRP或者ERP系统，它们将纷繁复杂的信息收集起来，用计算机来批量，人们需要的只是制定和修改规则即可。
眼下我们常说的MES或者WMS之类的系统也与之类似，实际上是用计算机强化人们批量处理这些信息和数据的能力。
这相当于给机器、工厂、供应链赋予了一定的数据分析能力，但这一点都不智能，给机器设定的规则往往是历史经验得出，一但面对真实环境因素的变化，系统只会给你一个鲜艳的感叹号。
这也是绝大多数上了这些系统的企业所诟病的，由于系统的柔性不够成了压在企业身上枷锁。看似高效的处理能力反过来变成了抽在追赶机器的人身上的皮鞭。
那么当人类遭遇这种突然变化的情况下会如何操作？人们会展开行动，收集更多的信息，并且找到带来问题的根本原因，从而找到让这种波动不再产生影响的方法，并修改和优化系统的规则。
智能制造到底能帮制造企业解决什么问题
其实不管是丰田生产方式还是6sigma，又或者其他任何企业改善，都是在进行着企业适应能力的改造。
所以要想实现真正的这种智能化，还需要给机器赋予更多的能力。
自我反省能力：识别当前数据和规则的局限性，以及改进所需的信息能力，并且依据收集到的信息建立新的分析能力和信息处理规则。
空间和物理感知能力：从传感器、摄像头等感知设备收集针对性的数据
运动控制能力：依据获得的新数据和新规则，来调整和修订设备运作过程，以实现对新规则的执行。
情绪感知能力和语言交互能力：将问题总结和分析的结果与关联方的人类进行汇报、沟通等反馈能力。
这些智能能力如果单独的具备，并不足以形成我们需要的智能，他们还必须组合形成有逻辑认知的思维能力。为此一个所谓的智能制造企业应该具备的基础有：
1.整个业务过程的相关因素所有变量都有数据的收集能力
o 从订单创建到订单交付的全流程信息数据
o 从材料下单到产品交付的全流程物流数据
o 与流程相关的全流程现金流数据
2.每个过程步骤的数据分析能力
o 过程步骤的输入、输出等关联信息。比如订单包含的信息与生产、物流、现金等个流程的逻辑关系
o 过程步骤的运作逻辑和子过程信息。比如加工步骤、工艺、生产参数等相关
o 信息的分析对比、筛选、定位等能力。比如识别设备停机的原因，是由于物料参数变化导致的，并且通过对比历史物料参数和在库物料参数识别问题是由什么参数变化带来的，然后自动将仓库的物料进行冻结、转储、退料等操作。
3.过程步骤中的行动控制能力
设备控制能力
o 调用生产参数、程序的能力
o 自动更换备件、模具、工装等设备控制能力
o 识别生产偏差并且采取措施的能力
物料运输管理能力
o 运输能力
o 物料数量、位置等信息的识别
o 物料装卸能力
4.分析结果的反馈能力
o 异常数据展示
o 分析过程反馈
o 采取的应对措施解释互动能力
总结来说，智能制造实际上是对人的能力的升级那些过去我们因为统计能力、计算能力不足的情况将会被机器替代和实现。
实现智能制造的关键
要让机器增强人类的能力，前提是我们必须清楚的知道人类在这个系统中承担的什么样的角色，和每种生产波动情形下，人们所需要的能力。
其次就是依据人们所需要的能力，来提供更加便利的辅助技术，增强人们的能力。
所以智能制造的关键就是要识别人的价值，然后用技术增强这部分创造价值的工作的能力。
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弄明白这个问题之前，我们先得仔细的研究制造企业最大的难点是什么？
如果让制造企业的人来说，可能五花八门的啥都有。但我就用一个词来总结“波动”——计划和变化之间的永恒博弈。
波动为什么会产生？
世界上任何经济模型都有2个核心内容，那就是需求和供应，但这两者往往都存在着匹配偏差，这类匹配偏差是绝大多数中间成本和利润产生的原因。
匹配偏差主要体现在3个方面:
时间
时间的偏差具体的到生产过程，基本上可以用三个T来解释：
TT:基于客户需求定义的平均每一件产品的需求时间CT:基于生产实际方法和工艺实现的平均一件产品的生产时间LT:从得到需求信息到交付到客户时间
当TT而LT则意味着客户需求得到满足需要等待的时间，如果这个时间大于竞争对手，那么需求自然就会流向其他的供应者
空间
空间偏差具体到生产过程，基本上可以解释为供应者到需求者之间的空间位置偏差，这个偏差越大，所需要克服的中间成本也就越高。
最直观的偏差就是供应方和需求方的距离，需求回流向更容易获得的供应方，当然这个前提是中间成本优势之下。
能力和资源
能力和资源的偏差其实是所有偏差里面最难解决的，比如专利独有的技术会带来特殊的供需关系，又或者特定原材料、工具、工艺、品质特性等因素。
企业对抗这种偏差的方式无非就是用库存缓冲，用良好的计划和排期来尝试达到最佳的平衡水平，从而尽量让匹配偏差带来的价值流向自己。但库存缓冲意味着成本，而且面对着随时可能发生变化的需求，非常不利。
尽管排期和计划能够一定程度上帮助企业更加合理的调整和适应匹配关系，但是很难得到全面的信息而做出有效的调整，甚至可能一次的局部调整会是更加庞大的变化的触发点。
偏差不可怕，可怕的是细节
但现实往往是复杂的，上述偏差之中每一个都附带着很多影响因子。
智能制造到底能帮制造企业解决什么问题
时间因素的核心影响因子包含：
· 人员：人员技能，责任心，缺勤率等因素
· 机器：平均故障率，维修时间、换装时间、备件齐备情况等因素
· 物料：物料质量、上料准确性、运输方式、上料频率等因素
· 方法：工艺方法、工艺复杂度、精度要求等因素
· 环境：生产物理环境、人际关系等因素
空间偏差也受到很多实际的因子影响：
· 距离
· 运输成本
· 运输方式
· 运输条件
能力和资源偏差：
· 工艺能力水平
· 产出能力的调整能力
· 质量稳定水平
· 专有工艺
越是产品复杂的制造企业，其参与到业务过程的影响因子也就越多，假设各个环节出现的概率为P，且整个业务过程有N个环节，那么整个流程的稳定性S =P1*P2*P3*....*Pn。所当n越大的时候稳定性就越差。也正是因为上述各种因素的不稳定，带来了制造企业最头痛的问题——计划永远赶不上变化，即所谓的“波动”。
智能制造如何帮助企业解决波动问题？
首先我们得定义智能化是什么？
智能，是智慧和能力的总称，中国古代思想家一般把智与能看做是两个相对独立的概念。是人类大脑中文化知识的积累。它是一种生理和心理的潜能，这种潜能在个人经验、文化和动机的影响下，在一定程度上得以实现。
根据霍华德·加德纳的多元智能理论，人类的智能可以分成8个范畴：
1.言语语言智能：指人对语言的掌握和灵活运用的能力，表现为用词语思考，用语言和词语的多种不同方式来表达复杂意义；
2.数理逻辑智能：指人对逻辑结果关系的理解推理思维表达能力，突出特征为用逻辑方法解决问题，有对数字和抽象模式的理解力，认识解决问题的应用推理；
3.视觉空间智能：指人对色彩、形状空间位置的正确感受和表达能力突出特征为对视觉世界有准确的感知，产生思维图像，有三维空间的思维能力，能辨别感知空间物体之间的联系；
4.音乐韵律智能：指人的感受、辨别、记忆、表达音乐的能力，突出特征为对环境中的非言语声音，包括韵律和曲调、节奏、音高音质的敏感；
5.身体运动智能：指人的身体的协调、平衡能力和运动的力量、速度、灵活性等，突出特征为利用身体交流和解决问题，熟练地进行物体操作以及需要良好动作技能的活动；
6.人际沟通智能：指对他人的表情、说话、手势动作的敏感程度以及对此作出有效反应的能力，表现为个人能觉察体验他人的情绪情感并作出适当的反应；
7.自我认识智能：指个体认识、洞察和反省自身的能力，突出特征为对自己的感觉和情绪敏感，了解自己的优缺点，用自己的知识来引导决策，设定目标；
8.自然观察智能：指的是观察自然的各种形态对物体进行辨认和分类、能够洞察自然或人造系统的能力。
智能制造到底能帮制造企业解决什么问题
智能化是指事物在网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，所具有的能满足人的各种需求的属性。
那么综合来说，智能化就是让工厂、让设备、让整个供应链具备人的智慧能力，如：
· 让机器和人交流交互，将数据结果用语言表达出来
· 让机器具备数据分析能力，从数据中分析出有用的信息，并分析出问题所在
· 让机器具备视觉，能够感知距离、方位和空间等，实现查找、对比、筛选、定位等空间操作信息的感知能力
· 让机器具备自身的运动控制能力，实现精准、细微、协作等运动配合能力
· 让机器理解他人的表情、说话、手势等情绪情感因素，并采取合适的语言、运动、分析等反应
· 让机器具备认识、洞察和自我反省的能力，从而可以不断的来改进自身行为
智能化的作用
首先我们有一个明确的前提，那就是波动是无法被消除的这个认知。这个世界是由无数不确定中的确定组成的，万事万物皆有因果。
人类是如何实现让企业应对波动的？这个答案非常简单“适应”。在制造企业里面适应能力越强的公司，其生存能力和盈利能力也就越强，相应的其发展历程也就非常的久远，如果观察整个世界的企业发展历史，几乎所有百年以上的企业都经历过近乎奇迹般的转折，有的甚至有多次的转折，其实这就是它们适应能力的体现。
人类为了让企业适应各种波动，最初只是利用人的智能将各种信息汇总在一起形成一个看起来最佳的计划，但是伴随着工业产品的复杂度越来越高，人类的能力已经无法做到将千千万万的信息都管理起来了。为此智能化就逐渐成为了帮助我们实现这种适应能力的最佳路径，即让一个人工智慧来实现信息汇总和最佳匹配计划的工作。
所以为了完美的计划，首先诞生的是MRP或者ERP系统，它们将纷繁复杂的信息收集起来，用计算机来批量，人们需要的只是制定和修改规则即可。
眼下我们常说的MES或者WMS之类的系统也与之类似，实际上是用计算机强化人们批量处理这些信息和数据的能力。
这相当于给机器、工厂、供应链赋予了一定的数据分析能力，但这一点都不智能，给机器设定的规则往往是历史经验得出，一但面对真实环境因素的变化，系统只会给你一个鲜艳的感叹号。
这也是绝大多数上了这些系统的企业所诟病的，由于系统的柔性不够成了压在企业身上枷锁。看似高效的处理能力反过来变成了抽在追赶机器的人身上的皮鞭。
那么当人类遭遇这种突然变化的情况下会如何操作？人们会展开行动，收集更多的信息，并且找到带来问题的根本原因，从而找到让这种波动不再产生影响的方法，并修改和优化系统的规则。
智能制造到底能帮制造企业解决什么问题
其实不管是丰田生产方式还是6sigma，又或者其他任何企业改善，都是在进行着企业适应能力的改造。
所以要想实现真正的这种智能化，还需要给机器赋予更多的能力。
自我反省能力：识别当前数据和规则的局限性，以及改进所需的信息能力，并且依据收集到的信息建立新的分析能力和信息处理规则。
空间和物理感知能力：从传感器、摄像头等感知设备收集针对性的数据
运动控制能力：依据获得的新数据和新规则，来调整和修订设备运作过程，以实现对新规则的执行。
情绪感知能力和语言交互能力：将问题总结和分析的结果与关联方的人类进行汇报、沟通等反馈能力。
这些智能能力如果单独的具备，并不足以形成我们需要的智能，他们还必须组合形成有逻辑认知的思维能力。为此一个所谓的智能制造企业应该具备的基础有：
1.整个业务过程的相关因素所有变量都有数据的收集能力
o 从订单创建到订单交付的全流程信息数据
o 从材料下单到产品交付的全流程物流数据
o 与流程相关的全流程现金流数据
2.每个过程步骤的数据分析能力
o 过程步骤的输入、输出等关联信息。比如订单包含的信息与生产、物流、现金等个流程的逻辑关系
o 过程步骤的运作逻辑和子过程信息。比如加工步骤、工艺、生产参数等相关
o 信息的分析对比、筛选、定位等能力。比如识别设备停机的原因，是由于物料参数变化导致的，并且通过对比历史物料参数和在库物料参数识别问题是由什么参数变化带来的，然后自动将仓库的物料进行冻结、转储、退料等操作。
3.过程步骤中的行动控制能力
设备控制能力
o 调用生产参数、程序的能力
o 自动更换备件、模具、工装等设备控制能力
o 识别生产偏差并且采取措施的能力
物料运输管理能力
o 运输能力
o 物料数量、位置等信息的识别
o 物料装卸能力
4.分析结果的反馈能力
o 异常数据展示
o 分析过程反馈
o 采取的应对措施解释互动能力
总结来说，智能制造实际上是对人的能力的升级那些过去我们因为统计能力、计算能力不足的情况将会被机器替代和实现。
实现智能制造的关键
要让机器增强人类的能力，前提是我们必须清楚的知道人类在这个系统中承担的什么样的角色，和每种生产波动情形下，人们所需要的能力。
其次就是依据人们所需要的能力，来提供更加便利的辅助技术，增强人们的能力。
所以智能制造的关键就是要识别人的价值，然后用技术增强这部分创造价值的工作的能力。
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