工业企业数字化转型的咨询

(1)数字化转型的背景

       新工业革命的趋势将改变传统工业时代在资本、机器和社会分工上的固有体系,将人类智慧从资本和技术垄断的束缚中解放出来,随着物联网、大数据、人工智能的加速发展,数字化时代正在到来。

       随着技术驱动整个工业系统改变的加速,将会使得数字化时代不仅仅是应用场景加速度的“量变”,更是企业商业和战略逻辑的“质变”。数据、协同、智能这些要素碰撞在一起重构的商业系统,不像工业时代的逻辑,它是一个非连续性的、不可预测的和非线性思维的商业存在。

       数字化时代,一切将被重新定义。数字化时代最大的改变是就是价值创造和获取方式发生了本质的变化,所有的应用场景都在变,一切都在被解构,又被重新定义,改进已经无法跟上变化的加速度,必须用重构才可以解决。这些重构包括:观念重构、商业模式重构、管理重构和技术平台重构。

       因此任何企业都要关注新工业革命的趋势和可能的影响。新工业革命及其技术发展促使企业转型,转型需要从理念、能力、管理、生态等方面去综合考虑,要有新认识;转型要全面数据驱动,重新定义行业边界,依靠数字化、网络化、智能化技术,打造新的数字化平台。

       中国更是在数字化时代的大背景下,提出了 “智能制造”这一长期国家发展战略,并明确将工业互联网平台作为中国建设“制造强国”的主攻方向。这就意味着,中国的制造企业要想跟上时代的发展,就必须完成面向数字化的转型。这也意味着,工业互联网平台的研发和产业化会带来极大的市场空间,谁抓住了这一关键,谁就站在了“智能制造”的制高点。对于制造企业而言,其数字化时代的能力转型主要包括硬能力(更智能的硬件设备)和软能力(数据驱动的管理和运营)。

       一方面,未来的生产系统不同于以往的刚性自动化系统,更强调柔性、灵活性来满足用户不断增长的个性化需求。这不仅需要硬能力,还要加上软能力,当产品变更时,生产线变更所需时间大幅度缩短,生产线迅速完成重组的的软能力将成为制造企业发展的最重要的驱动力之一;另一方面,未来管理和运营要靠数据驱动。不同于传统工业时代强调企业信息化(如ERP、MES、SCM、CRM等)对企业运营管理的支撑,数字时代则强调管理和运营方面需要依靠数据驱动,需要重新定义行业边界。下图体现的就是面向数字时代的新要求,需要新的数字化平台支持企业实现智能生产、智能运营和持续创新。

(2)传统工业企业数字化转型的挑战

       制造企业生产的目的是以可接受的成本,在规定的时间内为客户提供质量合格的产品。在工业时代,自动化和信息化技术为其生产的提升提供了工具和手段。
       由于历史的原因,国内制造企业的自动化和信息化发展水平参差不齐。从流程制造业和离散制造业来看,由于连续不间断稳定生产的要求,流程工业的自动化水平相对高于离散制造业,大部分生产控制环节已经实现自动化;离散制造业中大规模制造生产线的自动化水平较高,但高精细、高柔性度的小规模生产线的自动化水平相对较低。

       另外,国内大中型制造企业的信息化水平较高,但各种信息化系统各自独立运行,相互之间的协同尚待提高。大部分企业均成功实施了以进销存为核心的ERP系统,但对于以生产管理为核心的MES、WMS等生产信息系统的应用水平相对较低,且存在ERP与MES,MES与自动化装备之间的信息断层。

       下图展示了当前工厂自动化和信息化系统的基本框架及其挑战。
                                 
 
  当前自动化和信息化系统的基本框架及挑战
 
       流程制造业的信息化系统偏重于设备资产的运维和生产优化,其目的是保证生产设备的稳定运行状态和工艺过程的优化。离散制造业的信息化系统侧重于生产资源的调度,重点在于减少生产过程中无价值的环节和库存,实现精益制造。离散制造业生产管理的复杂度高于流程行业,细分行业定制要求多,实施成本和时间较高,造成MES中直接影响生产效率的生产调度排程等核心功能的实施效果不甚理想,生产可视化、设备管理、能源管理等相对标准的功能实施效果较好。大部分国内制造企业虽逐渐增加在物流和仓储信息化方面的投入,但WMS系统与MES、ERP等系统的协同性不足,全局优化效果有待提高。

(3)传统工业企业数字化转型的目标和战略路径

       从短期到长期,工业企业数字化转型可以从工厂自动化起步,从基础自动化到车间/工厂级数字化集成、智能化,再到集团层面的数字化集成、智能化、生态构建,再到加入区域甚至国家层面的工业互联网生态发展基础设施。一般集团工业企业数字化转型的战略路径可参考下图所示:
 

       首先是生产过程智能化。平台将通过实现对车间设备运行、加工、人员操作、生产进度、现场环境等各类生产过程数据的全方位深度感知,为实现基于数据驱动的工厂运营提供真实有效可靠的数据。第一,通过对这些数据的分析,可以实现生产过程的关键设备的预防性维护、提高系统的可靠性;第二,实现关键装备的效率优化,能效提升;第三,通过与现有产品设计、生产管理、资源管理等软件系统的有效集成,可以为工厂、甚至集团层面在生产调度、设备维护、库存管理、质量改进等方面提供更加精准的决策,并实现持续优化。

       其次是产品全生命周期优化。通过把产品设计、工艺、生产、销售、运行等生命周期各环节数据融合在一起,支撑企业实现技术、管理和商业模式持续创新。如借助物联网,企业实时采集并分析设备现场运行数据,并据此提供持续性的维护服务,按运行时间收费服务,实现向服务型企业的转变;通过设计与产品运行数据集成,产品生产与运行数据反馈至设计环节后,企业可以不断完善设计方案与工艺,实现快速迭代的产品创新。

       第三是实现敏捷柔性生产。通过对产品设计、生产制造过程、企业资源、企业管理、运维服务等不同业务链条的全方位集成,企业将极大提升对市场变化的快速响应能力。针对新的市场需求,企业可以快速形成设计方案,并通过可编排软件和动态组织的生产系统实现产品定制。

       最后是实现端对端的自动化,每一个部分都成为区域乃至国家智能工厂基础设施的组成部分,每一部分为其它工业互联网提供数据,支持整个工业体系变革,支持整个工业体系效率的提升,为人类绿色发展和美好生活提供强大力量。