
SNKF-01
傳統制造業(yè)已經(jīng)不能逐漸不能滿(mǎn)足經(jīng)濟發(fā)展的要求,重振制造業(yè)是未來(lái)的發(fā)展方向與目標。
2008年爆發(fā)的金融危機嚴重挫傷了全球實(shí)體經(jīng)濟之后,重振制造業(yè)已成為各國的共識。重振的方向,就是利用先進(jìn)信息科技發(fā)展智能化的制造業(yè),即所謂的“工業(yè)4.0”。在今年5月發(fā)布的《中國制造2025》行動(dòng)綱要中,中國也將智能制造作為主攻方向。
智能制造聚焦生產(chǎn)領(lǐng)域,但又是一次全流程、端到端的轉型過(guò)程,會(huì )讓研發(fā)、生產(chǎn)、產(chǎn)品、渠道、銷(xiāo)售、客戶(hù)管理等一整條生態(tài)鏈為之發(fā)生劇變。
對工業(yè)企業(yè)來(lái)說(shuō),在生產(chǎn)和工廠(chǎng)側,它依然以規?;?、標準化、自動(dòng)化為基礎,但它還需被賦予柔性化、定制化、可視化、低碳化的新特性;在商業(yè)模式側,會(huì )出現顛覆性的變化——生產(chǎn)者影響消費者的模式被消費者需求決定產(chǎn)品生產(chǎn)的模式取而代之;在國家層面,則需要建立一張比消費互聯(lián)網(wǎng)更加安全可靠的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。
這個(gè)轉型的驅動(dòng)因素來(lái)自“互聯(lián)網(wǎng)+”的廣泛應用(智能產(chǎn)品,全渠道營(yíng)銷(xiāo),行業(yè)生態(tài)鏈),使制造企業(yè)有機會(huì )直接面對消費者和上下游,以可接受的成本獲取之前無(wú)法獲取的數據,從而能更好地洞察客戶(hù)需求并獲取產(chǎn)品的市場(chǎng)反饋。
基于這種洞察,企業(yè)能夠重新定義和設計自己的研發(fā)、生產(chǎn)工藝和供應鏈體系,在獲得規模效益的同時(shí)實(shí)現個(gè)性化交付,同時(shí)提升自身的生產(chǎn)效率和資產(chǎn)利用率,降低能耗和污染。
智能制造的實(shí)現之路
聽(tīng)上去好處多多,但具體怎么實(shí)現呢?可以分為三個(gè)階段。
第一階段,是迅速打好企業(yè)轉型的基礎,掌控自我方能支持轉型。重新梳理現有的研發(fā)、供應鏈和財務(wù)人事管理流程,通過(guò)ERP、PLM(產(chǎn)品生命周期管理)系統的實(shí)施構建整合運營(yíng)體系。此外,企業(yè)需要構建流程標準、數據標準以及相應的管制體系,然后通過(guò)智能產(chǎn)品,或全渠道營(yíng)銷(xiāo),或上下游生態(tài)鏈體系去獲取客戶(hù)和產(chǎn)品的數據,從而獲取消費者和產(chǎn)品洞察來(lái)支持后續轉型。
第二階段,結合客戶(hù)和產(chǎn)品洞察,整合企業(yè)內外其他數據資源,構建自己的大數據體系。在該體系指導下,按照以消費者為中心、個(gè)性化、柔性化、大規模定制等智能制造原則重新構建自己的研發(fā)、客服、生產(chǎn)、供應鏈和物流體系。
第三階段,基于智能產(chǎn)品平臺、全渠道平臺、大數據體系來(lái)實(shí)現生態(tài)鏈的跨界創(chuàng )新,強化后臺整合運營(yíng)體系,支持企業(yè)的全球化擴張。
智能制造的核心和難點(diǎn)
企業(yè)要完成從傳統制造向智能制造的轉型,第一前提是要投資一些硬件設備,比如傳感器、機器人、寬帶、云數據中心能力。不過(guò),智能制造轉型絕非僅僅是購買(mǎi)一套軟件,改造一套生產(chǎn)裝置,增加多少機器人就能完成的。這是一場(chǎng)全流程、端到端的變革,因此絕不可能一蹴而就。
對于那些天然擁有智能基因和能力的產(chǎn)品,企業(yè)可以通過(guò)使自己的產(chǎn)品更加智能來(lái)獲取對客戶(hù)和商品的洞察。比如工程機械制造中的領(lǐng)導者中聯(lián)重科,很早就在自己的產(chǎn)品里增加了智能控制模塊,設備的定位、開(kāi)工情況、運行狀態(tài)等都通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)傳到企業(yè)總部,目前已經(jīng)覆蓋了超過(guò)13萬(wàn)臺設備,從而幫助他們建立了自己的工業(yè)大數據。
再比如一家洗衣機企業(yè),通過(guò)傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、大數據分析技術(shù),企業(yè)可以告知維修服務(wù)部門(mén),哪些零配件出了問(wèn)題,或者哪些部件需要提前更換,保證維修人員上門(mén)一次就能搞定,甚至易損壞部件信息也將反饋到廠(chǎng)家用于指導產(chǎn)品設計研發(fā)。
但并不是所有消費品都可以變得智能,例如鞋服產(chǎn)業(yè),盡管市場(chǎng)上也有智能童鞋等有益嘗試,但從產(chǎn)品特性、使用習慣和性?xún)r(jià)比的角度,大多數鞋服產(chǎn)品并不適合增加智能模塊。類(lèi)似品類(lèi)有很多,例如洗護、食品等等。
同樣也不是所有的工業(yè)品都能變得智能,例如化工產(chǎn)品。對于這類(lèi)工業(yè)品行業(yè)而言,想要增加對客戶(hù)、對產(chǎn)品的洞察,關(guān)鍵在于是否能和自己的上下游取得更好的互動(dòng)、構建和諧的生態(tài)圈,從而實(shí)現共同創(chuàng )新。
企業(yè)需要建立制造業(yè)自己的工業(yè)大數據體系,這個(gè)大數據體系不僅需要囊括來(lái)自客戶(hù)、市場(chǎng)和智能產(chǎn)品的外部反饋信息,也需要匯總內部的數據信息,這包括設備狀態(tài)、物流、生產(chǎn)過(guò)程、能耗等數據。
中國企業(yè)的轉型之路
智能制造愿景美好,但實(shí)現愿景是一條艱苦的轉型之路,與美國、德國、日本等世界先進(jìn)制造大國相比,中國公司的智能制造之路必定會(huì )有大的不同。
德國工業(yè)4.0的提出背景是2006年-2011年德國工業(yè)出口總值幾乎沒(méi)有增長(cháng),目的是增強德國制造的競爭力,開(kāi)拓新市場(chǎng),增強服務(wù)收入來(lái)獲得持續性盈利。所以方向上側重于智能制造,以CPS(信息物理系統)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為核心,重點(diǎn)在設備自動(dòng)化和生產(chǎn)流程管理,試圖實(shí)現面向產(chǎn)品制造和供應鏈的一站式服務(wù)。主要依托企業(yè)包括西門(mén)子、博世、SAP。
美國則是在奧巴馬的第二個(gè)任期提出了“制造業(yè)回歸”,主要背景是美國在過(guò)去20年積累了大量科技紅利,并且經(jīng)過(guò)分析,發(fā)現采用新制造手段,成本會(huì )比中國的勞動(dòng)密集型制造還要低30%左右。所以美國的CPS戰略是發(fā)揮其信息產(chǎn)業(yè)的傳統優(yōu)勢,提升對終端用戶(hù)的體系性服務(wù)能力,重點(diǎn)在以智能設備、大數據分析和互聯(lián)網(wǎng)為基礎的智能化服務(wù)方面,實(shí)現服務(wù)鏈與價(jià)值鏈的一站式服務(wù)。主要依托企業(yè)有GE、IBM、Cisco等。
中國企業(yè)的轉型背景則是:產(chǎn)能過(guò)剩、產(chǎn)品同質(zhì)化現象嚴重、白熱化的價(jià)格戰、勞動(dòng)力成本上升、小批量多批次的定制化生產(chǎn)蔓延中國制造業(yè)。因此,企業(yè)急需通過(guò)智能制造轉型來(lái)解決這些問(wèn)題并獲得正面的成果:個(gè)性化產(chǎn)品、服務(wù)型產(chǎn)品、敏捷化生產(chǎn)、資源高效利用,以及跨界融合的能力。
由于發(fā)展階段的原因,大量中國制造群企業(yè)目前仍處在工業(yè)2.0狀態(tài),且對傳統渠道的依賴(lài)過(guò)大,在前30年的高速發(fā)展過(guò)程中有太多制度紅利,導致企業(yè)家們對精細管理和匠人精神重視不夠。這都不利于企業(yè)的智能化轉型。
但中國企業(yè)之于智能制造也具有一些先天優(yōu)勢:
*大多數民營(yíng)企業(yè)處在一代或者一二代交接過(guò)程中,企業(yè)領(lǐng)頭人有非常旺盛的企業(yè)家精神。
*沒(méi)有太多歷史包袱,后發(fā)優(yōu)勢明顯。
*電商環(huán)境成熟先進(jìn),消費者接受新事物的速度非???,為中國企業(yè)的商業(yè)模式和產(chǎn)品創(chuàng )新提供了一個(gè)非常好的外部環(huán)境。
*有龐大的訓練有素、工作勤奮、成本合理的工程師隊伍。
中國實(shí)施《中國制造2025》,加速制造大國向制造強國轉型,有自己的戰略立足點(diǎn)和定位。中國擁有更多的終端用戶(hù)數據和設備狀態(tài)數據,中國的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng )新處在領(lǐng)先地位,中國企業(yè)也在從效率驅動(dòng)往創(chuàng )新驅動(dòng)轉向,這為中國企業(yè)走出自己的智能制造道路提供了廣闊空間和肥沃土壤。
智能制造不是單純的喊喊口號,不是單純的模式照搬。量力而行、從自身出發(fā)、揚長(cháng)補短、步步推進(jìn)是走智能制造中國路徑的一個(gè)基本大方向。
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