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硬核:制造业数字化转型的价值与解决方案详解!

作者:FineBI

发布时间:2024.1.18

浏览次数:137 次浏览

工业4.0时代是人类工业文明的新阶段,它借助互联网、物联网等技术实现智能制造,为生产力的进一步释放创造了条件。

我国早在2015年就提出了《中国制造2025》规划,旨在将我国由制造大国转型为制造强国。其中一个重要战略任务是“推进信息化与工业化深度融合”,强调了加快新一代信息技术与制造技术的融合发展,将智能制造作为深度融合的主要方向。

然而,2020年的新冠疫情对制造业发展带来了严峻挑战。疫情影响下,上游企业的生产和交付计划受到干扰,进而影响了中下游企业的生产活动,甚至导致生产中断。如何在不断波动的市场环境中提高生产水平,做出科学而灵活的决策,保持竞争力,成为制造企业亟需关注的问题。在这个时期,数字技术成为帮助企业降低成本、提高效率、寻求生存之道的必备工具,制造企业的数字化转型势在必行。

制造业数字化转型

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一、制造业数字化转型的必然性和必要性

1.必然性:顺应时代革新,打造数字经济

《“十四五”数字经济发展规划》中提到:“数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革,成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。”据统计,截止2021年中国数字经济规模已经达到45.5万亿元,占国内生产总值比重高达39.8%。数字经济正在高速增长,已成为带动经济发展的重要引擎。而制造业是国民经济的主体、立国之本与强国之基,以数字经济发展拉动制造业增长,加速数字产业与制造业的相互渗透,推动制造业的数字化发展,既是加快数字经济建设的关键一环,也是促进国民经济蓬勃发展的重要举措。制造企业应充分利用数字经济发展优势,顺应时代发展走向,增强数字技术与自身业务的融合,为企业发展持续注入新动力。

2.必要性:加快制造业数字化转型,跨越数据鸿沟

数据建设是依靠企业信息化基础设施,通过一系列软件的部署来实现数据采集、处理、分析和展示等环节,充分挖掘和应用数据的价值,以推动企业高效有序发展,并最终实现从传统经营模式向智能商业模式的转变。在数字经济时代,制造企业应该抓住这一机遇,积极推进数据建设,跨越数据鸿沟。

然而,制造业的数据建设情况并不容乐观。根据我们的数据应用研究院的调查数据显示,国内制造企业的数据建设普遍还处于起步阶段。约有64.96%的企业仅完成了核心业务系统的数据覆盖,而只有10.26%的企业实现了所有业务的数字化管理。制造企业在数据建设方面面临着重要而漫长的挑战。

制造业数字化转型的必要性

调查结果显示,随着企业规模的扩大,数据建设的成熟度也相应提高,而相对较小规模的企业则成熟度较低。因此,对于中小型制造企业来说,迫切需要加快推进数据建设,以缩小与行业领先企业的差距。而对于那些在数据建设方面相对成熟的大型企业,则需要紧跟前沿技术的发展,不断升级和优化数据的应用和部署。此次调查还突显,实施和完善供应链和生产数字化管理是制造企业当前最迫切的需求之一,在众多业务领域中具有重要意义。

制造业数字化转型的必要性

二、制造业数字化转型的具体解决方案

1.起步阶段:夯实基础,部署业务系统

对于传统阶段的企业来说,手工记录业务信息、利用Excel/Word建立电子台账、通过纸质表单推动流程运转等是很常见的现象。当公司的业务体量很小时,这种传统管理方式尚且能够有效支持企业运行。但是随着业务体量扩大,企业的数据量会随之剧增、业务运营会愈加复杂、需要统筹协调的内容明显变多,传统管理模式将不再适用。一方面,由于缺乏系统支持,业务处理速度慢、效率低;另一方面,需要额外招聘人员收集数据、管理文档,人力成本高昂。因此,传统阶段的企业若想降本增效,适应信息时代的发展节奏,就需要从搭建基础业务系统开始进行数据建设,以实现业务流程数字化为首要目标,推动企业逐步由粗放型管理向精细化管理蜕变。

通过业务系统、流程系统、基础设施的构建,企业实现对业务对象、业务过程和业务规则的数字化,构建起良好的数字化基础,这也是业务运作模式重构的起点。在具体操作时,根据行业特性和需求,制造企业在有限的资源中可以优先选择ERP、OA等系统,而WMS、SRM、MES、QMS、TPM、HR、APS等系统则依据当前影响业务的紧急重要程度通过逐步实施的方式进行上线。多个系统可以同时推进,由各业务部门牵头,信息部门辅助,同时进行数据标准规范建设,尤其是主要业务的数据标准及流程,以便后期的管理和维护。

制造业数字化转型的起步阶段

2.加速阶段:拓展业务,发展商业智能

起步阶段的制造企业经历了初步的业务数字化和业务管理模式重构后,开始逐步积累数据资产,并获得了一定的效率提升。但是这个阶段的企业,业务流程还未实现全面的数字化管理,仍有部分场景需要人为驱动,费时费力;数据的来源和应用较为单一,数据只用来支持企业的流程管理,数据价值未得到充分挖掘和运用;另外,随着各业务系统逐步上线,数据孤岛问题开始出现。因此,制造企业要想转变为以数据为决策依据的现代、科学管理模式,就必须进一步完善基础信息系统部署,对数据进行体系化管理与场景化应用,同时建立起涵盖宏观与微观的可视化数据分析体系,以实现业数融合、满足高层与基层的差异化需求。

大多数企业会在起步阶段进行核心业务系统的上线,从而实现业务流程数字化,推动业务管理模式的创新,改变以往以经验决策的传统管理模式。但是业务系统初次上线难免存在不少空缺的功能和应用场景,难以构建完整完善的精细化管控体系,仍旧存在大量数据需要人为手工填报的现象。而业务系统的改造会牵扯到之前构建好的众多业务逻辑及底层表架构,成本往往十分高昂,因此,企业可以通过SaaS或者PaaS平台等工具补充和完善企业业务系统的不足;抑或是通过构建数据的填报应用,可以实现对业务系统的补充和完善,实现更多数据的透明和展示。

制造业数字化转型的加速阶段

3.成熟阶段:全局统筹规划,平台化方向发展

企业数据建设经过前面两个阶段的发展,已经有了比较全面的应用落地和价值体现。但是“数据孤岛”现象仍然存在,各业务系统彼此分散、独立,数据无法在业务系统间畅通流动。这导致了企业的数据资产处于分裂状态,缺乏统一管理与应用;企业整体协同能力不足。另外,随着企业部署的信息系统越来越多,功能重复配置的现象逐渐出现,这会带来企业整体运营效率的削弱。因此,如何将孤立的数据变成网络化的资源,将众多“孤岛式”的信息系统进行整合,实现数据在企业内部最广泛的共享、最快捷的流通和最高效的应用,是企业数据建设从加速阶段迈向成熟阶段过程中亟待解决的问题。完成业务全面数字化的同时,企业需要对所有业务数据进行平台化管理,实现业务系统的集成与贯通,增强组织协同能力。

企业需要建立一个支撑数据存储、开发、服务、应用的平台,以实现数据基础的标准统一、数据信息的透明共享以及场景和应用的灵活构建。建设企业级的数据管理平台需要完善企业的数据资产管理体系、数据服务管理体系、数据开发管理体系及数据集成管理体系。通过构建从采集获取、加工清洗到应用服务等完整的流程,打造完整的数据全生命周期管理中台,加速数据的价值化。

制造业数字化转型的成熟阶段

4.智慧阶段:智能化发展与数据边界的全新定义

根据数字技术发展现状,依托人工智能、数字孪生等技术构建企业级数字大脑,以整体数字能力的提升推动实现智能制造,是制造企业数据建设的最终阶段。学会如何与智能机器相处、实现“人机协同”,以及如何通过数字技术革新管理模式和商业模式,是企业打造智慧型制造的必修课。企业需要充分、广泛应用机器人,以此代替人去做一些机械性、危险性工作,同时提高自动化生产水平与实现智能化决策。实现智能制造不仅要关注内部的智能程度,还要求企业整合外部数据资源,建设生态合作体系,打造利益共同体。通过生态内的数字共享与数据智能处理促进上下游敏捷协同,最大程度上减少企业之间的协作障碍,从而使企业能够更专注于业务创新。

制造业数字化转型的智慧阶段

三、结语

放眼十年之前,可能很多人都不曾想到,数据在不久的将来能够一跃成为新的生产要素,并掀起一场浩浩荡荡的数字化变革,将人类社会带入数字经济时代。如今,宏观环境的复杂性和不确定性日益加剧,数据也早已成为广大企业应对不确定性,驱动降本增效,获取长足发展的核心动能。数据动能的产生本质上是数据价值的体现,而数据价值的体现离不开对数据的应用和建设。在工业4.0东风和数字化浪潮之下,作为经济发展的重要基础和支撑,制造企业更是需要以排头兵的姿态,全力推进自身的数据建设,充分发挥出数据的价值。面对外部环境带来的经营压力和内部积累的大量数据,面对各种复杂的行业特性,如何精准定位,找到适合自己的数据建设方案是制造企业破局的关键,也是我们一直以来期望能为各大企业解决的问题。

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