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【精选阅读】制造企业如何做好数字化转型?

发表时间:2022-11-07 08:52

过去,对于中国制造业来说无疑是值得骄傲的,2010年中国制造业占全球比重达19.8%,高于美国的19.4%成为世界第一。到了2018年,这一比重达到了30%以上,中国进一步坐稳了“世界工厂”的位置。

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而如今中国人口红利逐渐消退,劳动力成本不断上升,土地资源日趋紧俏,这使得“中国制造”也愈发昂贵起来。与此同时,印度、越南、印度尼西亚等成本更为低廉的市场正在崛起,这无疑加剧了中国制造业的转型压力。

伴随着中国“智能制造 2025”国家战略的实施,如何利用自动化、信息化以及大数据技术,在各项成本持续上升的大背景下降本增效,提高产品的竞争力,是制造企业在过去几年持续探索的问题。今天小亿就来说说制造企业该如何做好数字化转型

一、
制造企业做好数字化转型的意义

众所周知,中国是世界上制造行业最完备的国家,大体上,制造行业分为离散制造业流程制造业两大类。


离散制造业,主要有汽车加工、3C电子组装、服装制造等,都是一个工位做完再做下一个工位,要经过一连串可中断的工序进行连接,实现一个产品的输出。


而流程制造业,比如石油化工、煤化工、盐化工、制药、炼钢、发电、水泥、造纸等,他们的生产过程的特色是当把原材料投入到生产设备中以后,要经过一连串的物理化学反应,最后才能够成为一个产品,生产过程是不可中断的。对于化工企业来讲,尤其面临着安全的问题、环保的问题、节能降耗的问题、减人增效的问题。


一方面我国人力、土地、能源等资源价格持续上升,传统工业企业的经营压力越来越大,需要减少对这些资源的依赖。另一方面,中国的人口红利在消失,近10年我国的人力成本上涨了近10倍,平均CAGR高达13%。还有成本控制不易,传统工业企业经营管理模式也相对比较落后,效率低下,难以适应当前快速变化的市场需求,迫切需要新的组织形式和新的技术要素来改善,因此数据成为提升制造业生产力、创造力的关键。

二、
当前,制造企业面临的数字化转型挑战

1.有数据,但不能直接用
制造企业由生产到销售的链路长、环节多,虽有数据沉淀,但存在分散在不同系统、数据口径不一致、数据颗粒度粗、更新频率低等问题。

与此同时制造业企业在过往发展的历程中,依据企业价值链各环节的需求,逐步建立起包括企业ERP系统、CRM系统、供应链系统等内部系统;随着互联网经济的快速发展,又对接了包括第三方市场监测系统、电商平台数据系统等外部系统。企业中的数据分散在不同系统中,由于各系统建设目的、使用方式存在不同,导致不同系统间数据统计的口径不一致。

因此业务人员在对数据进行分析时,需要耗费大量的时间对不同系统中的数据进行整合与清洗,甚至出现数据大量缺失的问题。除此之外,为了更好地洞察消费者需求、应对市场及竞争态势的快速变化,业务部门对于内部数据的更新频率要求越来越高,对于外部数据的颗粒度要求越来越精细,但是当前制造业企业的数据现状难以对这些需求进行相应的匹配。较低的数据治理水平及数据质量造成大量数据冗余、系统冗余及手工作业问题,对员工人效提升提升形成阻碍。


2.知道数据有用,但不知道怎么用

制造业企业数字化起步相对较晚,数据在实际业务中的应用少,业务价值尚未被充分验证。企业内对数据的应用多为简单的数据收集、统计、对比,对数据进行深挖与洞察方面仍存在大量不足,未能将数据分析方法与实际业务场景决策、流程相结合,缺乏数据应用实践案例。

以研发及营销为例,研发信息获取仍以传统的问卷调研、入户访谈为主,营销端目前缺乏基于售后数据的分析与运用,数据仍更多的应用于销售达成统计,研发及营销尚未以数据驱动挖掘消费者关注点和使用痛点,构建业务策略的落地应用。数据价值论证的滞后性将降低员工主动推进业务数字化转型的积极性,延缓企业业务整体数字化转型步伐,使得企业难以构建在数字化时代的“先发优势”。

3.知道怎么用,但是能力达不到

制造业企业人员数字化能力差异大,企业希望通过牵引提升组织和人员的数字化能力来推动数字化转型,但在实施过程缺乏突破点。企业数字化转型最终需要落实到人员的能力提升与转型,而当前制造业企业在此方面虽努力尝试,但整体成效甚微。

企业人员数字化能力提升大多停留在培训层面,主要通过开展数据分析课程对业务人员进行赋能,与业务人员的实际工作及业务场景结合度有限,难以让课程参与人员产生共鸣并切实带来业务价值。

此外,承担企业数字化赋能的部门多为中后台部门,缺乏足够的话语权,数字化能力的提升尚未与员工的绩效、奖金及晋升相挂钩,导致业务数字化转型的牵引力不足,培训流于表面,业务团队基于数据的创新能力与精细化运营能力难以被充分激活。


三、制造企业如何做好数字化转型?

制造企业要推进数字化转型,必须明确数字化转型战略,制定数字化转型规划,然后实现规划的落地。在这个过程中,制造企业需要借助专业的咨询服务机构,来完成数字化转型的现状诊断、需求分析、流程梳理、整体框架设计和实施方案制定等过程,可以从5个步骤来进行:

1.评估数字化转型的现状

制造企业可以通过现状评估,了解价值链各个环节应用数字技术的深度、广度和应用效果,还存在哪些数字化技术应用的断点,并对各个分支机构进行比较,与行业标杆进行对标,从而明确企业进行数字化转型的基础。


2.分析企业数字化转型的机会与突破口

通过广泛的企业内部调研与行业最佳实践分析,结合行业的标准规范和合规性需求,基于企业的发展战略,来梳理企业推进数字化转型的需求,并根据重要度与可行性来确定企业推进数字化转型的突破口。

3.明确企业数字化系统的整体框架

分析企业的业务流程在数字化转型过程中应当如何进行优化,确定企业进行数字化转型的关键考核指标,制定数字化系统的整体框架,明确企业未来三到五年数字化转型的整体规划。

4.确定企业数字化转型的路线图

明确各个数字化系统的具体功能、部署方式和集成方案;确定数据采集、设备联网,IT与OT集成方案;制定数字化转型的年度投资计划;明确推进数字化转型的组织体系;分析数字化转型的投资收益;预测数字化转型过程可能存在的风险和规避策略。


5.根据数字化转型的规划落地实施,并及时修订规划

数字化转型的规划也应该是三年一规划、一年一滚动。企业应当对数字化转型的状况进行年检,并结合企业实际情况的变化和新兴技术的发展,对数字化转型的规划进行修订。同时,企业应当高度重视数字化转型的核心团队建设,将IT部门、自动化部门、规划部门和推进精益的部门结合起来,并聘请外部的专家顾问,从而确保企业的数字化转型过程一步一个脚印,取得实实在在的效益。


除了思维的变革,能力的不断迭代,让制造企业变“聪明”的第一步就是让设备拥有开口“说话”的能力,为企业装上“智慧大脑”让它变得“耳聪目明”,这个大脑中枢则是亿信华辰智能制造大屏,通过全方位感知、精细化反馈,将生产调度、设备运转、监控录像等管理者最关心的事务以可视化的形式跃然屏上,将其从繁忙的奔波中解放出来,直观精准地查看生产运作状况。让高效管理、智慧生产变成现实。

五、小结

随着现代制造业向着自动化、信息化、智能化方向快速发展,生产过程中会产生大量的多源异构数据。对多源异构数据的有效处理和深度挖掘可为生产制造者提供更有效的生产调度、设备管理等策略,与此同时,通过通过对产品、供应链、生产制造的有效集成,能够实现产品定制化与个性化以及生产中的降本增效以及物流库存中的资源节约。


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