睿治

智能数据治理平台

睿治作为国内功能最全的数据治理产品之一,入选IDC企业数据治理实施部署指南。同时,在IDC发布的《中国数据治理市场份额,2022》报告中,蝉联数据治理解决方案市场份额第一。

制造业数字化转型破局之道:6模式、4阶段、5步骤、6能力

时间:2023-11-23来源:小怪兽浏览数:24

制造业作为经济发展的主导力量,其数字化转型过程受到多方关注,近日在霍尼韦尔精益数字化研究院发布的白皮书《智能制造白皮书:卓越运营赋能制造企业数字化转型》中,对制造业面临的变局、困局,以及如何进行破局、立局、解局给出了解答,本文将聚焦于“破局阶段”,即制造业数字化转型的最佳路径展开,并将其概括为:“6模式-4阶段-5步骤-6能力”。

来源:霍尼韦尔官网


6模式 数字化转型的6种典型切入模式大量企业在数字化转型的路上进行着探索,不过由于企业的个体差异,造成数字化转型的路径千差万别,但也并非全无规律可言,总体来看,制造业的数字化转型有6种典型的切入模式,即:商业模式转型、服务模式转型、研发模式转型、运营模式转型、制造模式转型和决策模式转型,采用不同模式切入转型的企业比例如下,可以看出制造业企业优先选择制造模式转型和运营模式转型,分别占56%和47.3%。


制造模式转型是通过制造环节的数字化技术应用实现生产及制造过程的转型升级; 

运营模式转型指的是结合业务场景全方位应用数字化技术,帮助企业实现精细化管理;

决策模式转型通常指企业通过推进数字化转型,对已经拥有的海量异构数据进行多维分析,提高数据分析的实时性和可视化,实现数据治理,基于数据驱动进行决策,并利用人工智能和大数据分析技术分析数据背后蕴含的关键信息。 

服务模式转型指企业通过开发产品服务的APP等方式,让客户可以实现自助式服务,转变传统服务方式,从而提升服务效率; 

研发模式转型指在产品研发过程中广泛应用数字化技术,如通过互联网收集客户对产品的需求,在研发过程中实现众包设计等; 

商业模式转型指企业通过数字化手段,建立起了全新的商业模式,如按服务绩效付费(Pay by use)。 

4阶段 数字化转型的四个阶段从发展路径来看,制造业数字化转型可以分为4个阶段,分别是:精益化、自动化、互联及智能,如下所示:

精益化是企业走向智能的重要基础。企业需要引入 5S 现场管理法 / 精益物流(PFEP)、流程设计(design for flow)、制造质量(BIQ)、六西格玛等具体的精益管理方法和工具,指导企业改善管理状态,打好数字管理的基础。同时,数字化也是突破精益管理瓶颈的有效工具,企业需要以精益改善为抓手,通过指标驱动实现自主管理,让数字化转型落地。


自动化是在精益化的基础上,从 IT 与 OT 两方面开始部署,一是升级自动化设备,实现面向库存(Build to stock,BTS) 和 面 向 订 单(Build to order,BTO) 的大规模标准化生产;二是开始部署工业软件,如 MES(制造执行系统)、PLM(产品生命周期管理系统)、ERP(企业资源计划系统) 等,实现业务信息的数字化管理,对于高能耗企业,利用传感器、测量仪表等获取能耗数据,建立能源管理解决方案。 


互联是在精益化和自动化的基础上,强调互联互通,通过 IT 与 OT 融合,实现信息流、物流和生产设备的互联互通,如实现MES与WMS(仓库管理系统) 之间的集成,实现PLM与ERP之间的集成等,逐步从大规模生产演变为大规模定制,实现面向订单生产(BTO)和配置订单生产(Configure To Order,CTO)。 

智能是在精益化、自动化、互联的基础上,通过工业互联网、云计算等技术,实现业务的智能化升级。制造模式也从大规模定制,演变为柔性协同制造,利用机器对话机器(M2M),实现生产的自组织,并对生产设备实现预测性主动维护,同时将集成供应链(ISC)的管理拓展至工厂外部生态链上,形成智能工厂生态链。


5步骤 推进数字化转型的5个步骤

在推进数字化转型的过程中,企业不可盲目照搬其他企业转型的模式,而是需要结合自身特点,来尽可能全面地描绘自身愿景,通过在过往的实践中沉淀的经验、思考,定义适合企业的最佳转型方向,具体可参考如下5步骤。

第一,评估数字化转型的现状。企业推进数字化转型的实施步骤需要从建立正确的理解和认识开始,全面评估企业数字化转型的现状,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,明确企业数字化转型的基础。 

第二,分析企业机会与突破口。通过广泛的企业调研和行业案例分析,在企业战略发展规划的前提下,寻找适合企业的数字化转型的机会。 

第三,明确数字化系统的整体框架。通过对企业业务流程分析明确优化方向,同时确定企业数字化转型的关键考核指标,数字化系统的整体框架,明确未来三到五年的整体规划。 

第四,确定企业数字化转型的路线图。结合实际的业务现状,明确各个数字化系统的具体功能、部署方式、集成方式,确定数据采集、设备联网、IT和OT集成方案等,制定完整的数字化转型路线图。

第五,规划落地实施并即时修订规划。根据数字化转型规划实施推进,并定期诊断对规划进行修订。 制造企业需要通过科学的实施路径与步骤,并像“滚雪球”一样不断积累和重复上述步骤,在实践中探索、学习才能找到适合自身企业的数字化转型路径最佳答案。6能力 数字化转型的6大能力框架


为了更好地解决和规避数字化转型中的潜在问题,企业还需要清晰地了解自身真实的状况,通过数字化转型核心能力的构建,以前瞻性的视角与洞察,制定符合企业实际情况的具体方法与路线。

战略规划能力。数字化转型的规划应该是三年一规划,一年一滚动,企业需要站在长期发展的战略高度,根据企业自身需求、产业链中的地位、企业的实力及发展愿景,制定个性化的数字化转型策略。因此,企业必须具备从变革驱动、创新能力、组织架构等多维度勾勒企业数字化转型蓝图的能力。 


数据能力。企业管理和决策的基础是数据,数据要真实、可靠、全面、及时,因此,数据也成为了信息爆炸时代的重要企业资产之一。那么,如何获取数据、传输数据、管理数据、发挥数据的价值,如何用数据来驱动企业的业务运作和正确决策,如何打造企业强有力的数据能力,包含数据战略、数据架构、数据治理等成为了企业重要的关注点。 


技术能力。面对数字化技术的日新月异,企业需要具备对技术的甄别能力、架构能力、应用能力以及整合能力等,结合实际情况进一步追踪技术趋势对于自身数字化转型的影响,并评估数字化技术深化应用对企业业务目标实现的价值。特别是在数字化技术提供商的选择方面,企业需要全面考核供应商的资质和能力,考虑产品之间的可连接、可扩展性等,确保给予企业数字化技术应用落地强有力的保障。 


软硬件应用能力。数字化转型是数字技术对传统商业模式、业务模式、运用模式、决策模式等方面地重塑与再造,软硬件结合的应用能力以及整合能力是数字化生产活动的基础性设施,也是制造企业需要通过自身或者协同合作伙伴提升的必要能力。


知识与经验转化能力。数字化企业和传统企业存在截然不同的形态和运行方式,数字化转型是企业突破“舒适圈”的时代选择,需要企业在缺乏经验的状态下,耗费大量的时间与金钱不断探索未知领域,并将数字化转型的知识和经验固化,因此为了避免走很多“弯路”,企业需要具备建立自身数字化转型“know-how”的能力。 制造业的数字化转型,有6种经典的转型切入模式,企业可依据自身情况,选择合适的切入点;从发展路径来看包括精益化、自动化、互联以及智能4个阶段,企业可以从5个步骤来推进自身转型过程,并逐步构建起转型的6大能力。

(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即申请数据分析/数据治理产品免费试用 我要试用
customer

在线咨询