從(cong) 1月下旬疫情大規模擴散開始算起，我國社會(hui) 的很多行業(ye) 停擺已1個(ge) 月之久。當抗疫的戰線被屢次拉長時，除了病毒本身，人們(men) 也開始擔心疫情對中國經濟產(chan) 生的衝(chong) 擊。

服務業(ye) 首當其衝(chong) 。春節期間，諸如旅遊、出行、餐飲、娛樂(le) 等線下消費行業(ye) 集體(ti) 陷入停滯。顧客銳減、生產(chan) 經營停擺、收入中斷，很多中小企業(ye) 的現金流已撐不過兩(liang) 三個(ge) 月。

如果說服務業(ye) 的壓力有望在複工後得到緩解，甚至產(chan) 生“報複性反彈”，那麽(me) ，對於(yu) 製造業(ye) 來說，疫情帶來的衝(chong) 擊則要深遠得多，它們(men) 麵臨(lin) 的困境也更加嚴(yan) 峻。

一、製造業(ye) 整體(ti) 麵臨(lin) 巨大波動

新型冠狀病毒的衝(chong) 擊下，我國的製造業(ye) 呈現出了兩(liang) 極分化的場景。

生物醫藥和醫療器械這類“抗疫相關(guan) ”企業(ye) 相對受益。不僅(jin) 未受停工停產(chan) 影響，反而在市場驅動與(yu) 政策扶持的合力之下，釋放出了更大的潛能。春節後醫藥股5天201次漲停，醫療器械子板塊漲幅更是高達10.61%，漲幅較小的醫療服務子板塊也上漲3.92%，成為(wei) 疫情期間資本市場中的“逆行者”。

另一邊，與(yu) 火熱的醫藥企業(ye) 形成鮮明對比的，是傳(chuan) 統製造業(ye) 的蕭條。在疫情未得到徹底控製的情況下，勞動力密集的製造業(ye) 隻能一再延後複工時間，很多工廠至今仍未全麵複工複產(chan) ，隻能以最低產(chan) 能維持運轉。對於(yu) 上下遊關(guan) 係非常緊密的製造業(ye) 來說，供應鏈一旦脫節，情況就會(hui) 變得十分棘手。

但現在，很多製造行業(ye) 已經顯露出這樣的情況。以汽車製造業(ye) 為(wei) 例。汽車製造是現代製造業(ye) 的集大成者，它的供應鏈條相當長且分工細致，產(chan) 業(ye) 鏈上集中了大量的中小民營企業(ye) ，供應著汽車裝配所需的上萬(wan) 個(ge) 零部件。這些上下遊企業(ye) 聯係緊密，任何一個(ge) 環節、任何一個(ge) 零部件的缺失，都會(hui) 導致整條產(chan) 業(ye) 鏈的癱瘓。

受本次疫情影響最大的武漢市恰好是中國汽車製造業(ye) 的重鎮，僅(jin) 武漢及周邊就聚集了近千家汽車零部件廠商。這些工廠一日無法開工，主機廠就無法恢複正常生產(chan) 效率。其影響甚至已蔓延到全球，比如此前特斯拉股價(jia) 一夜暴跌17%，主要原因就是上海工廠無法複工，而且上遊零配件也跟不上。

湖北車企複工麵臨(lin) 嚴(yan) 峻考驗（圖源：新浪汽車）

不止是汽車，在電子製造業(ye) ，富士康複工後產(chan) 能不足的問題，也波及到蘋果的新機發布。

目前各地都已出台複工政策，在防疫安全與(yu) 生產(chan) 效率之間找到一個(ge) 平衡點。恢複正常生產(chan) 或許指日可待，但因生產(chan) 停滯而引發的負麵反應已經發生，絕大部分製造業(ye) 企業(ye) 都麵臨(lin) 著訂單銳減、資金周轉困難等一連串難題，消化起來，除了更長的時間，還需要企業(ye) 深厚的“內(nei) 功”。

可以斷定的是，經曆2020年的新冠肺炎疫情後，製造業(ye) 整體(ti) 都麵臨(lin) 著巨大的波動。財務壓力之下，許多企業(ye) 都在用裁員降薪等手段來控製人力成本，暫時渡過寒冬。但我們(men) 也必須清醒地認識到，一味減員並非可持續的路徑，想要達到降本增效的目的，本質上應該思考的問題是：如何實現最優(you) 人效比、如何用最小的資源實現最大的利用率，以及如何在市場震蕩中保持靈活的調度與(yu) 運營。

這些問題的答案，都指向了製造業(ye) 的無人化、智能化、信息化升級。

二、疫情之下，製造業(ye) 加速信息化轉型

疫情之下，製造企業(ye) 麵臨(lin) 最大兩(liang) 個(ge) 痛點：

一是:如何提高運轉效率，保證高產(chan) 能?；

二是:如何在返工人員不足的情況下，讓一人身兼數職，保證生產(chan) 有條不紊進行?

事實上，經過持續不斷的升級改造，現在大部分製造業(ye) 的生產(chan) 端都已非常成熟，人力在自動化程度很高的生產(chan) 線已經極盡縮減，效率提升空間和降本空間都非常有限。

不過除此之外，另一個(ge) 環節卻習(xi) 慣性地被忽略了——工廠內(nei) 部的物流場景。這個(ge) 環節涉及到大片的工廠物流區域，涉及到了混線生產(chan) 的存儲(chu) 、揀選、搬運等複雜流程，需要眾(zhong) 多物流作業(ye) 人員參與(yu) 才能完成。它的信息化和自動化的程度並不高，也就意味著它有巨大的提升空間。

針對這個(ge) 問題，近年來，一些嚐試用全機械自動化的解決(jue) 方案陸續出現，但他們(men) 往往需要極其昂貴的改造成本，回報周期也相當長，對於(yu) 普通製造業(ye) 企業(ye) 來說存在過高風險，並不實用。

亞(ya) 馬遜的全自動物流係統，需要大量的成本投入和改造時間

相較之下，企業(ye) 更需要輕量化投資、柔性易改動的技術，能幫助他們(men) 靈活應對各種市場情況以及外部突發事件。一些整合物聯網技術的輕量級物流解決(jue) 方案應運而生，而且從(cong) 落地效果來看，已經取得了不錯的成效。

比如，TBL華清科盛就是其中最為(wei) 成熟的解決(jue) 方案供應商之一，它的客戶包含長城、北汽、萬(wan) 力輪胎、京東(dong) 方等，覆蓋了從(cong) 汽車、離散裝配到電子的眾(zhong) 多製造業(ye) 分支。

圍繞工廠物流管理，TBL打造了一套“會(hui) 思考的物流係統”，目的是將決(jue) 策權交給係統，幫助員工“傻瓜式”操作，解放雙手，讓用工範圍擴大，讓用工成本降低，為(wei) 一人多崗提供可能性。

這套係統分為(wei) “AI智慧大腦”和“IoT感知器官”兩(liang) 個(ge) 層麵——“AI智慧大腦”即智慧物流數據分析平台，“IoT感知器官”即RFID標簽、智能手環、無線MESH網絡、UWB高精度定位等IoT技術，兩(liang) 者結合，形成AIoT智慧物流係統。

大數據技術自動采集並分析所有“物流過程行為(wei) 數據”，並反向優(you) 化物流場景的IoT模塊，從(cong) 而實現物流現場的執行改善閉環

比如一個(ge) 員工推著物流車，車子可以直接通過可穿戴設備識別人的身份和任務，把人指引到所需尋找的貨架前。接著，貨架會(hui) 識別物流車的信息，判斷出它內(nei) 置貨品所需擺放的位置，並通過亮燈和數字的形式，來幫助工作人員快速匹配貨架和零件，節省了工作人員挨個(ge) 識別信息的時間。

與(yu) 此同時，整個(ge) 行為(wei) 數據也將被上傳(chuan) 至“大腦”。這個(ge) 上層係統一方麵能實現生產(chan) 過程的全程透明可視化，及時報錯並追蹤溯源；另一方麵，對生產(chan) 進行統一管理和配置，優(you) 化資源配比。

區別於(yu) 完全機械物流自動化改造，這套輕量級智慧物流係統並依賴於(yu) 昂貴的機器人設備，而是將人與(yu) 機器高效結合，優(you) 化作業(ye) 配置，改造成本和落地周期都要低得多。在TBL已服務的案例中，廠內(nei) 物流人員平均效率提升50%；平均利用率從(cong) 30~40%提升至60~80%；實現了物流端的結構型降本。

對於(yu) 製造業(ye) 而言，用“危中有機”來形容現在的生存現狀可能再合適不過。疫情的衝(chong) 擊畢竟隻是暫時的，它無法改變我國經濟長期向好的基本麵。在過去那些蒙眼狂奔的日子中，企業(ye) 傾(qing) 注全部精力瘋狂提升產(chan) 能，鮮有人會(hui) 把生產(chan) 運作方式的轉型升級放在首位。

而現在，在疫情帶來的緩衝(chong) 期中，恰好是製造業(ye) 智能化升級改造、修煉“內(nei) 功”的最佳時機。