对制造业数字化转型的研究

来源:国研网2021年6月6日

摘要:在推动经济体系优化升级,激活数据要素潜能,迎接数字时代的数字化转型中,尤其是产品与软硬件方面存在差异性的制造业,在已使用的ERP等管理软件基础上,如何打破“信息孤岛”和在数字化转型的过程中需要注意的几个问题。 

关键词:制造业,数字化转型,数据集成,扁平化管理,动态管理,智能决策,统一计划

十四五规划和2035远景目标,都将建设数字中国和加快发展现代产业体系,推动经济体系优化升级,激活数据要素潜能,迎接数字时代列入国家战略。如何采用现代信息技术,进行制造企业的生产、管理、营销模式变革,重塑产业链、供应链、价值链,促进制造业的高质量发展。

当前国内制造业面临着结构性产能过剩,以及人力成本、生产资料价格、环保达标和安全防控等诸多因素的制约,企业如不具有自主创新能力,就会在行业内缺乏竞争力,而面临存优劣汰的严峻局面。数字化转型是一项战略决策,企业如何借助数字管理来增强自身的竞争力,在不影响生产经营的情况下,低成本、低风险地实现数字化转型,需在决策前增加对信息技术的了解,有助于“夫未战而庙算胜者,得算多也;未战而庙算不胜者,得算少也。多算胜,少算不胜,而况于无算乎!”

国内制造业,自从作坊式生产变身到传统的工业化生产,又随着计算机的使用迈入了信息管理的早期阶段,管理软件的应用将企业融入了数据管理,各个发展阶段的特征有:

作坊式生产,由于产品单一和人员少,作坊的一切事务都由作坊主一人调配,具有决策快和执行力强的特点,产品制作通过师父的现场指导与管理,并可做到精益求精。由于生产工具的简陋,而产品的质量取决于工匠精神,所以生产效率低下,因不能批量生产而产品成本很高,作坊的经济效益,取决于作坊主和师父的个人决策管理与技术的能力。

传统工业化生产,随着生产工具的改进和产品品种与生产人员的增加,相应的职能部门应运而生,按工艺流程组织生产以及标准化管理,使产品得以量化生产并大幅降低了生产成本。企业的产品质量与生产能力,是各部门职能相互协作的结果,而其管理效益则取决于管理人员的决策与计划的能力和对工作的责任心与主动性。

信息管理,将部分离散数据采集到计算机,用Excel、Word进行数据计算以及报表和文档的制作与管理,数据的采集与计算,有效提高了企业的管理效率。由于数据采集缺乏规范性,影响到数据的真实性、准确性、及时性,从而使信息的应用价值受到严重制约。企业对信息的采集、分析、应用与管理,取决于操作人员计算机应用和决策与计划的能力,以及对工作的责任心与主动性。

数据管理,ERP等管理软件,将企业常规业务流程的管理职能程序化,业务流程标准化、数据信息标准化、数据管理标准化,尤其是进销存的需求运算功能,使企业的管理效益取得了质的飞跃。由于ERP是建立在,企业原有的垂直管理架构基础上,而信息数据的采集又源于各个部门,从而形成的“信息孤岛”,制约了ERP与其他管理软件的同步运作,以及系统的决策与计划功能。由于各企业在产品与软硬件方面的差异性,软件供应商一般不会涉及企业的数据质量,而企业又缺乏具备计算机应用与编程能力的系统管理员,从事对企业的数据质量维护和编写企业应用拓展中的小程序,同时系统管理员的人员稳定性也是企业数据管理的一大痛点。

企业是以生产符合市场需求的产品并获取最大利润为宗旨,并且企业各部门的管理职能也是围绕着产品而展开的。产品是由若干的部件、组件、零件和原材料经生产加工所组装而成,每个自制件在生产流程的每个环节中,同步又产生了与其应对的各类信息及其费用。面对企业运营中如此庞大的动态数据,这就要求企业的运营机制需具备,简捷的营销模式、简捷的管理程序、简捷的生产流程、简捷的决策过程、简捷的计划生成、简捷的执行、反馈、纠错机制,才能够用最简捷的方法、最低的成本、生产出最好的产品。

简捷运营机制是基于各部门对不同资源的同步使用与管理,这就要求这些动态的资源信息是能共享的集成数据,从而才能够实现企业运营全流程的智能决策与统一计划管理的功能,助力企业经济效益的再次飞跃。

根据从事“数据集成式管理软件”十六年的研究经验,阐述几个制造企业在数字化转型过程中会遇到的问题。

数字化的管理框架,数字化管理应具备以下几个方面:

第一是数据层面,破除“信息孤岛”,实现共享的资源信息集成数据。

第二是算法层面,基于运营决策与计划功能的目标识别、态势感知、状态预测,基于数字化应用中的计算机视觉、图像处理、元学习、深度学习,以及智能化研究中的强化学习、迁移学习、时空分析等算法。

第三是运维层面,企业各类资源在运营全流程中,资源信息的动态交互识别与互动操作,企业在数控设备、机器人和机电(气、液)一体化应用中的接口识别与拓展。

第四是制造层面,根据产品工艺分析溯原的工艺流程、工艺规程、工艺设备以及工艺保障的数字中台。

第五是维护层面,对系统运营中反常态现象的监测、报警、纠错的维护机制。

数字化的数据架构,各类数据管理软件都是基于垂直管理架构进行设计的。而在数字管理中,智能决策与统一计划的动态管理功能,是建立在扁平化管理体系架构上的。在数字化转型过程中,数字架构的设定决定了软件系统在数字转型的不同阶段,软件是否能够顺利叠代,即系统功能是否可以持续的拓展与衔接,决定了系统递延的可操作性。

数字化的数据要求,企业简捷运营机制要求,各部门所使用与管理的各类资源信息,是已经数字化的共享集成数据。数字化资源信息的共享集成数据应具备以下条件:

1)资源信息与信息数据是一对多的关系;

2)信息数据必须是完整的和标准化的;

3)信息数据在量化时必须准确;

4)信息数据必须具有时效性;

5)信息数据的数据结构在机电(气、液)一体化与智能化时,具有数据的可兼容性和可拓延性。

数字化的数据安全,企业运营数字化后,数据安全即提高到企业生命的高度。系统的操作权限、数据泄露、恶意代码、非法访问、拒绝服务攻击,以及网络故障和未来的新型攻击等安全问题,不但会因数据泄露而降低企业的竞争力,甚至还会造成生产运营的瘫痪。

数字化的管理职能,企业在垂直管理下,各部门的管理职能是对信息的收集&分析、决策&计划、执行&反馈和对存在问题的整改。数字化将部门原有管理职能精简到执行&整改,并且与数字化转型同步,企业从人治管理转变为制度化管理。所以,企业各部门的管理职能、管理职责、管理程序、管理制度等都需进行相应的调整,从而与扁平化管理体系相匹配。

数字化的运营模式,智能决策和统一计划的动态管理功能,将企业的运营管理细化到每一个自制件(零件、组件、部件乃至产品),以及在生产流程中的每一个基础单元(如生产工序等)。自制件在每个基础单元所涉及的资源,诸如生产资料、生产设备、工装夹具、工艺规程、技术标准,以及基础单元的生产要素等信息,通过动态数据的交互识别与数据反馈,形成资源信息的闭环数据链。

数字化的自我维护,任何影响智能决策的因素,都会影响到统一计划的可操作性,从而降低了数字化所产生的管理效益与经济效益。系统在运营中出现数据失真、量化不准确、反馈滞后等问题是不可避免的,这就需要系统具备一种自动报警、纠错、整改的自我维护机制。

转型中需关注的问题,企业的数字化转型,是一个持续挖掘数字潜能的过程,并具有程序渐进的阶段特征:

1)数字转型阶段,企业从数据管理到数字管理的转型;

2)智能生产阶段,企业在持续的工艺改革中,实现数字化资源信息与数控设备、机器人、机电(气、液)一体化的兼容;

3)营销智能化阶段,实现企业的数字化资源信息与上下游供应链的客户资源信息相兼容;

4)行业智能化阶段,实现本行业或多行业的数字化资源信息的共享;

5)社会智能化,实现全社会的数字化资源信息共享。

由此可见,数字化的核心是,数字化资源信息标准化的编制和制定,这个标准化架构必须是科学的、前瞻性的、跨行业的和可拓延的。如果企业在数字化转型中的数字化资源信息标准不符合规则,那么企业将会在不同的数字化阶段持续为转型试错去埋单。因而,企业在选择数字化转型解决方案和服务商时,切不可用拍脑袋的决策方式,需要进行充分的论证工作(或向专业人士进行咨询),避免投入了资金和时间的转型成本,而没产生应有的数据潜能,反而增加了企业的经营风险。

当前数字经济作为国家战略是大势所趋,但数字产业目前还没有发展到成熟阶段,在这个发展过程中,必然存在着探索的试错风险、成本风险、时间风险乃至企业风险。而企业也面临着数字化转型决策的二难困惑:

1)不进则退,如业内其它企业转型成功,获得了数字红利,反之自己就失去了竞争力;

2)选型失误,企业数字转型的过程了了无期,并且不能产生数字红利,最终因不能承受持续的埋单成本而搁置。

本世纪初有句“上ERP找死,不上ERP等死”的名言,其哲理性值得回味。因而,企业如不具备雄厚的资金基础,一般还是以静制动为好,先关注数字化变革的进程,待有适合自己企业的成熟转型方案时,再进行平稳的、安全的数字化转型,切不可为了转型而转型。

制造业数字化转型的解决方案,成功与否的唯一检验标准是,通过简捷运营机制为企业创造可量化的新增利润,即数字红利。

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