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产业分析

制造业数字化转型专家:企业走出试点困境可参

更新时间:2020-02-08 07:53 点击数:


  新旧动能转换,产业数字化,工业物联网无论中国还是放眼全球,在人工智能、云端平台和数据处理等技术突飞猛进的当下,对经济发展起到重要支撑的传统产业正经历着科技的洗礼,不断与新兴科技融合,希望迎接新一轮经济增长。

  这一浪潮下,机器人开始走进工厂,与传统作业方式高效整合,优化程序,不断提升产品质量和运营效率。2019世界机器会开幕式上,工业和信息化部部长苗圩表示,中国工业机器人产量达到14.8万套,占全球产量的38%以上。

  转型过程中,阵痛不可避免,那么企业数字化的动力来自哪里?如何攻克技术难题?肩负调控职责的和培养人才的大学又扮演着什么角色?记者专访了骜升科技总经理,请她分享了对中国产业数字化转型的看法。

  “在技术方面,中国与日本、等发达国家仍存在差距,而相比传统手段,使用新技术和解决方案能够加快创新步伐,让中国快速缩小与领先者的差距。这也是中国更加热衷于拥抱新技术浪潮的原因之一。”这样解释产业数字化在中国兴起的原因。

  当然,如果说追赶强国是一个区域性原因,那么数字化转型浪潮来袭则得益于现如今技术的进步。提到,技术为企业提供了更加高效实用的机器人,云服务平台让数据存储更加便捷、低廉,鼓励着企业拥抱数字化。

  “不可忽视的是,初创公司也参与其中,因为他们看到了物联网时代数据创造的价值,通过充分挖掘数据为企业提供解决方案,让单个物联形成网络。” 补充说,“初创公司的参与,使得整个数字化生态系统得以完善。”

  技术是产业数字化的关键,技术性人才是关键的关键。当外部新兴技术涌入传统产业,企业内部要如何布局人才战略?给出的是内外联动。

  在内部,企业应该对现有员工进行再培训,提升数字化、物联网化等技能。她认为,企业内的新老员工将成为公司推动数字化转型的排头兵和代言人,鼓励数字化解决方案在部门及公司层面推广开来。而在外部,企业要招募人才,为企业转型提出专业解决方案,同时与外部公司合作,加速转型速度。

  “我们观察到,在工业物联网生态系统中建立合作关系的企业,要比更加注重内部培养的企业发展得更快、更好。” 表示。她还强调,数字化转型阵痛在所难免,企业应该有战胜一切困难的决心,着眼于最具商业影响力的项目,为后期发力储备人才、技术及合作伙伴。

  产业数字化转型的技术,应该来源于充满活力的生态系统,、高校和企业都扮演着重要角色,三者相互配合才能促进工业物联网的创新。

  有着强大的调控能力,认为可以和高校合作,为中小企业打造专门的生态系统平台,也可以联合建设工业物联网能力发展中心,帮助企业推进数字化转型。更进一步,由、高校与科技公司合作,利用平台进行联合研发,共同制定技术发展线图,加速工业物联网的创新。

  此外,数字转型的灯塔企业必不可少。提到,从全球范围的制造业来看,灯塔企业中有六家位于中国,其中既包括海尔、上汽大通和富士康等国内企业,也包括西门子、丹佛斯和博世等跨国公司的中国工厂。

  “这些企业在转型上与全球制造业的领军企业齐头并进、不相上下。”她说,“中国本土企业可以向这些企业取经,学习如何利用新技术、新合作方式推动转型。”

  在这一背景下,认为未来所需的转型人才应该懂得利用数字化分析工具、机器学习等方式帮助企业提高生产效率,这也是中国高校未来人才的培养方向。

  “多方面驱动才能完成产业数字化,行业协会、、高校和企业应该通力协作,为在转型征途中身处不同起点的企业量身定制数字化方案。” 表示。

  如果把产业数字化转型比作万里长征,中国和世界其他企业一样,才刚刚迈出第一步。在看来,数字化转型的终点是端到端的转型,应该全面覆盖供应端和客户端。

  “当然,如果我们讲狭义上的转型,即工厂四面墙内的整个生产线的转型,全球不少制造商已经欣赏到了转型旅途中的别样风景。”她说。

  尽管全球制造业为争夺数字化创新领导者地位展开的竞争如火如荼,但许多公司却正在遭受所谓的“试点困境”他们推行了种种重大举措,却尚未看到任何有意义的回报。这些公司正在努力尝试从一系列概念验证和试点走出来,全面推广数字化制造转型,以期从根本上改变业务和组织的流程。

  发现一种饶有趣味的现象,一方面是组织认同和明显的推进,另一方面则是数字化制造的停滞不前。

  在此基础上,引领性地创造了数字化转型成功的模式,归结为四大疑问,三个类别,六个成功因素:

  例如,在汽车制造业,数字双胞胎、预见性和数字质量系统等多种性数字解决方案,已经能够在冲压、车身和油漆车间以及装配过程中安全、质量和生产效率等方方面面的价值。

  加工业也可以获得重大价值。例如,在石灰窑中,将升级的传感器、数据聚合和分析相结合,辅之先进的决策,可以节省6%的燃料成本,增加16%的石灰产量。

  比较普遍的情况是,公司会同时试点多种数字解决方案。全球平均值是8种,数量因国家而异。平均而言,印度制造商会同时尝试十几种数字化制造技术,而日本公司只有4种。

  此外,一项实施分析表明,越来越多的公司的试点是成功的。中国、美国甚至日本实施数字化制造解决方案的成功率都相当不错,但公司的试点成功率却停滞不前。

  事实上,试点和铺开之间的差距,明显大于意识到相关性和试点之间的差距,这表明扩大规模比着手行动有更大的障碍。

  对行业的一项分析表明,制造业中较新、技术较先进的行业(例如工业自动化)在数字化制造的实施方面,比纸品和包装业等较老、较成熟的行业更进一步。

  虽然绝大多数制造业公司已开始试点数字解决方案,但是大多数制造业公司了所谓的“试点”,如何跨越试点阶段成为巨大挑战。

  对于阻碍从试点推广的原因,的调查显示前三项分别为:缺少扩张的资源/知识(45%),扩张成本高(44%),难以证明商业案例、没有短期效果(44%)。

  的研究了解到,公司在数字化制造战略和实施方面经常会犯同样的错误。为了逃脱“试点”,捕捉和保持数字技术的价值,对3个类别的6个成功因素加以重点关注。

  以下列出了获得成功的关键因素,让制造商具有产生扎实商业案例的能力,使得数字化制造方案实施落地。

  市面上有为数众多的数字化制造解决方案,稍不注意就错误地选择了一些看似令人兴奋的方案。从数字化制造解决方案如何解决运营痛点的角度出发,创造竞争优势,产生重大成效是确保实际回报的关键。

  确定价值创造的潜力。只有当回报足够大的时候,实施成本才可能是合理的。61%的受访者认为缺乏投资回报是 大规模实施数字化制造解决方案的主要障碍。摸清公司情况对于确定数字化制造转型的潜在价值至关重要。

  在过去一年,出于对缺乏远见成为数字化转型重大障碍的担忧有所增长。2017年,只有15%的受访者认为缺乏远见是重大障碍。如今,已攀升至59%。

  随着战略和业务方面的因素被充分强调,各公司可专注于IoT垂直技术架构的关键影响以及技术生态圈的重要性。

  根据定义,数字化制造属“技术驱动”,但超过44%的受访者认为IT缺陷是成功实施这些计划的主要问题。

  在定义最佳垂直技术架构时,应牢记以下五项原则:全面性、可扩展性、分析可行性、集成性、安全性。

  整个技术架构搭建流程从开发到推广必须严格管理,以确保凝聚力和无缝性。

  生产系统的数字化意味着巨大变革。虽然技术毫无疑问是数字化转型的工具,但以下两个成功因素应引起注意。

  那些取得成功的公司认识到,新技能在数字化转型方法中的重要性,以及组织文化对促进发展的重要性,要鼓励创新、专注于人才。



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