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企業如何成功打造數字化工廠?

當下,打造數字化工廠成為許多企業的重要目標,但還沒有哪家企業宣布自己已經建成了一座完全數字化的工廠。那么,數字化工廠是什么?如何才能打造一個真正的數字化工廠?

工廠數字化不僅僅是制造的數字化

現在常被提及的數字化工廠只是“智能制造”的一個組成部分。在智能制造之下,傳統的制造流程將被重組,其最終目的是要實現產品的智能化。其中個性化的客戶需求與設計,供應商和制造商之間的信息接入與共享,售后服務的快速響應等環節與數字化工廠一起,成為智能制造非常關鍵的組成部分。

數字化工廠不僅可以覆蓋從研發到售后的各個業務環節,也可以拓展到橫向的供應商管理領域 。

研發工程端的工業4.0 應用包括數字化協同合作、數字化模型和產品虛擬化,通過運用信息化技術,可以大大短研發周期、減少研發風險、提高創新效率。供應鏈管理主要從縱向,即產品生命周期管理,以及橫向,即供應商整合管理兩個角度考慮工業4.0 的應用,應用層面非常廣泛,包括現在國內較熟悉的智能工廠、智能供應鏈、生產信息化管理系統等,可以幫助企業提升整個供應鏈的效率,降低成本,以及規范化管理上游端供應商質量。再往后端推移,工業4.0 技術也可被廣泛應用于設備智能維護及實時服務、打造數字化工作環境,以及運用數字化技術手段提高營銷效率,提供更優質的銷售及售后服務等。

數字化工廠的打造有別于傳統業務模式

數字化可以讓制造型企業從根本上改頭換面。數字化工廠的核心特點是:產品的智能化、生產的自動化、信息流和物資流合一。目前,從世界范圍看,還沒有一家企業宣布建成一座完全數字化的工廠。西門子雖然在全球有樣板工廠,但還沒有在全球范圍進行全面推廣。領先的制造型企業正采用一系列的先進技術實現生產乃至整條供應鏈的數字化。這些技術包括大數據分析解決方案、端至端的實時規劃和互聯、自控系統、數字孿生等。憑借這些技術,效率得以提升,企業能夠批量生產高度定制化的產品。然而,想要完全發揮出數字化的潛力,企業仍需要與主要供應商和大客戶實時互聯。

在討論數字化工廠的未來圖景時,提到最多的是“大規模定制化生產”,這需要企業從6個維度建立相關的企業能力:

強大的客戶需求收集和分析能力;

社會化交互的產品研發體系;

模塊化、智能化的產品制造工藝;

高靈活度的供應鏈管理;

與客戶需求匹配的生產能力(包括設備維護能力);

智能的庫存和物流管理體系。

除了大規模定制化生產,數字化工廠的未來圖景還包括能源的節約(據測算有大約12% 的能源節約空間),讓供應鏈更加安全,以及準確地尋找到相關領域專家的問題解決方式。而且數字化工廠的生產模式不僅局限于生產終端消費品的企業,生產設備的企業一樣可以通過實踐數字化工廠來更好地滿足客戶需求、降低成本、提高交付效率、合理管理產能。

中國制造的數字化轉型

德國“工業4.0”、美國“第三次工業革命”、中國“制造業2025”,世界各國紛紛提出新一代制造理念,主要是為了指導工業制造業的發展,在數字化、智能化、網絡化的全球大環境下,拉動傳統制造往智能制造方向升級,從而滿足未來市場更快速、更個性化的需求響應,并實現更低的制造成本。

德國的“工業4.0”是以“智能制造”為發展目標,建設“數字化工廠”,通過信息技術、廣泛互聯、信息交互、流程再造等一系列手段,滿足消費者差異化、定制化的需求,提高生產的活性,以及向管理者提供更佳的決策支持。

美國的“第三次工業革命”提出得比較早,更多強調的還是信息化和自動化對制造業的沖擊和影響。當然美國的制造業領先企業也對制造業的智能化趨勢進行了布局和研究,比如通用電氣公司提出的工業互聯(Industrial Internet)概念,其方向側重于將機器分析、行業洞察、自動化和商業預測連接起來。《中國制造2025》于2015 年出臺,成為中國實施制造強國戰略第一個十年的行動綱領。實施制造業創新中心建設、智能制造、綠色制造、工業強基和高端裝備創新五項工程,開展質量提升和服務型制造兩項專項行動。其戰略路徑是以創新驅動為動力和引領,以工業強基和質量提升為基礎,以智能制造為主攻方向,以綠色制造和服務型制造為側翼。

總體來說,制造業數字化轉型在中國還剛剛起步,在未來邁向智能制造、數字化工廠之時,也要充分利用目前中國制造業企業已廣泛應用的工業自動化設備。

未來的數字化工廠首先是基于重新設計的生產流程、供應鏈管理流程、產品再設計,以及數據收集分析和決策系統。它需要形成一個標準,自動化設備需要接入這樣的生產體系——第一,需要具備的是功能和應用場景的豐富化,滿足生產需求;第二,滿足信息采集的需求,這里的信息包括產品信息和操作信息;第三,要在實現標準化生產的同時(工序工藝的標準化,零部件的標準化)保留一定的生產柔性;最后,自動化設備的使用界面友好、維修養護費用較低、調試簡單等特性也會加快此類設備的普及。

博世中國數字化工廠實踐——博世是工業4.0 的重要發起者之一,在工業4.0 領域擁有領先的能力和獨到的優勢;依靠在機械設計、制造以及軟件服務等領域所積累的經驗,以及全球超過250 家工廠運營儲備的廣泛制造知識,成為工業4.0 的領軍企業。其對外提供包括傳感器、硬件設備、軟件以及服務的一站式解決方案。同時在內部開展了超過100個工業4.0 的試點項目。

目前在博世蘇州汽車電子工廠開展的工業4.0 應用覆蓋了多個方面,在物料管理、生產訂單安排、設備維護保養以及人員效率提升等方面的效益體現尤為明顯。在生產區域,所有工位、原料均處于有序管理狀態。根據生產訂單,實現設備自動叫料、機器人準確定位和自動派料。依托大數據收集和分析完成預知維護。共享的知識庫、可視化通信系統為即時維護提供有力保障。在多種終端實現定制化報告,針對不同場景為員工提供最及時可靠的關鍵數據。

轉型之中的四大挑戰

中國數字化工廠的蓬勃發展固然可喜,但我們也發現了一些問題。當我們與希望建設數字化工廠的客戶接洽時,通常能聽到他們表示:“我們想造一座類似于某企業的全自動工廠或‘智能化’工廠。”而我們接下來拋出的問題自然是“貴公司如何定義‘智能化’?是否有清晰的數字化工廠戰略?是否有明確的各項評估指?”然而,大多數企業并不能明確闡述他們希望中的數字化工廠,而是寄希望于有現成的智能化工廠定義,能夠毫不費力地直接照搬。在我們看來,數字化工廠的定義以及對成功的評判指標建立在多種因素之上。

挑戰一:缺乏整體性的戰略規劃

我們觀察到不少項目由于缺乏整體性的戰略規劃,導致對未來數字化的具體需求不甚明晰,對企業當前數字化水平認知不足,從而無法客觀地判斷兩者間的差距,確定所需補強的能力。

許多中國企業從軟件(技術)和硬件(設備)的角度考慮數字化工廠的開發建設,依靠內部經驗豐富的工程師和專業人員與外部供應商合作,通過對各類解決方案的整合來實現生產線上特定環節的自動化和跟蹤。

此舉雖然有效,但在很多情況下并未解決“為什么要建設數字化工廠”這個根本性的戰略層面問題。因此,企業應該以自上而下的方式推進數字化工廠的建設,從戰略、產品設計、運營模式變化等整體的角度考慮問題,根據自身的實際情況和目標來挑選合適的技術,而不是盲目地追求所謂的尖端技術。例如,海爾以互聯工廠為核心的發展戰略,既符合集團大規模定制的發展方向,同時契合海爾在模塊化和數字化的豐富經驗,從而成功打造出了互聯工廠的生態體系。

挑戰二:無法走出效益的狹義誤區

在某些特定的行業,尤其是在離散制造領域,數字化和自動化的程度取決于當前的基礎設施、所生產的產品以及整個生產流程。要實現高度數字化或自動化,技術方面可能需要很長時間的積累方才可行。而從成本效益角度考慮,收回投資也需要很長一段時間。因此,如果純粹從投資回報的角度考慮效益問題,將使得企業在面對數字化工廠時躊躇不前。在可持續發展日益受到重視、生產安全不斷規范、勞動力紅利逐步消失的今天,數字化工廠所實現的節能減排、人機交互、遠程控制等緊跟當前形勢下的要求,能帶來顯著的社會效益。

企業可以將一些定量指標,例如生產效率、單人產出、能耗、質量控制(次品率)、生產周期等,用于評估數字化工廠的效益。而減少人工作業、提升員工士氣(工作不再無聊,而是更加有趣、附加值更高)和加大員工忠誠度等定性指標也能用于輔助評估。行業和企業本身訴求的不同也會對指標的選擇產生一定的影響。除了生產效率、良品率、生產周期等常見指標外,某領先的紡織企業還選擇了換產時間、用工人數等指衡量其數字化工廠的成效,而某工程機械巨頭針對其示范車間則加入了生產誤操作、物流效率等指標,解決其自身痛點。

挑戰三:沒有對技術進行全盤考慮

中國制造業的自動化和數字化發展時間相對較短,即使是在同一行業內,企業的自動化程度和技術路線也大相徑庭。數據分布較為分散,難以獲得數字化工廠所需要的產品全生命周期的系統性數據,同時使得標準的制定變得困難。在部分較為傳統的行業中,中國企業爭相計劃實現數字化工廠的跨越式發展。但是工廠車間里的設備落后,難以實時抓取和傳輸數據,是中國企業不得不面對的主要問題。盡管如此,仍然有以安燈系統為代表的解決方案能夠為人工作業提供補充,并有效地整合進工廠自動化。

同時,中國企業往往更注重單體設備的自動化率,忽略了生產體系是一個有機的整體,而且在企業資源計劃(ERP)、制造執行系統(MES)和產品生命周期管理(PLM)等不同系統間的打通和整合方面也有待改進,能做到不同工廠間互聯的更是鳳毛麟角。因此,企業需要根據自身的數字化工廠戰略制定技術路線圖,分階段地推行各種技術轉型舉措,從而將實施的風險降至最低,避免對業務和運營造成沖擊。

挑戰四:人才仍是瓶頸

數字化和自動化毫無疑問地會減少人工重復作業,改善工作環境,保障人身安全。我們認為,制造業能夠抓住此次機遇一改傳統的“工作環境欠佳”的形象,通過升級來吸引更多新型人才。數字化工廠將生產運營流程高度一體化,由此對技術人才提出了更高的要求,過去單一領域的專才將不再適用,取而代之的將是橫跨多領域、學習能力更強、懂得數字化交付的復合型人才。

參照國外的先進經驗,以課堂教育與實際工作相結合的職業教育體系為產學合作制定數字化工廠培訓項目指明了道路。例如,某領先的機床企業直接與當地的工科院校建立起聯合學院,通過產教融合和資源互補,為其數字化工廠的建設定向培養和輸送人才。除了教育機制,職業培訓課程本身也需要做出調整,實現課程培訓的標準化,并在商業、自然科學和工程等傳統領域加大人才培養力度,培育出熟練掌握數據分析、產品管理、項目管理、IT 架構或者信息安全的跨學科數字化工程師。

最后,由于數字化工廠的轉型需要多部門協調,往往需要頂層決策者對數字化有著較強的決心和較深的認識,能夠指導整個企業制定數字化戰略,帶領企業順利度過轉型,打造出成功的數字化工廠。

中國工廠數字化轉型藍圖

領先的工業企業已經在數字化工廠的建設和發展方面邁出了堅實的步伐,在提升生產效率的同時,能夠迅速可靠地生產出更多定制化、高質量的產品服務于市場。對于許多沒有打算建設數字化工廠的企業而言,缺乏一套數字化的愿景和企業文化是讓它們裹足不前的最大阻礙。在我們看來,這正是數字化工廠先行者們不可獲取的一大要素。

數字化愿景不僅只是考慮各項技術,而且還定義了這些技術如何在整個產品生命周期和企業生態圈中相互配合。阻礙企業制定數字化工廠計劃的其他因素還包括機會不定、經濟效益不明、投資代價不菲。綜合考慮這些因素,企業所需要的不僅僅是一套清晰的愿景,更需要一張切實可行的數字化路線圖。普華永道思略特制定了一套由六個環節組成的藍圖,協助企業制定或優化路線圖成功應對通向數字化工廠和工業4.0 道路上的各項挑戰。

制定一套連貫的戰略絕對是重中之重。數字化工廠涉及不同技術的采用,許多技術很容易臨時倉促上馬。對于各項技術如何匹配整體戰略和運營目標,如何與其他現有技術配合,企業需要有明確的想法,數字化愿景也應該涵蓋整個組織,讓數字化工廠發揮1+1>2 的作用。制定數字化工廠戰略前,企業需要認識到自身目前的成熟度,確保人才和技術得到同等的重視,聚焦能帶來價值最大化的項目。最后,需要組建起一支由高層、中層以及車間工人組成的支持者隊伍,共同推進戰略的落地。

設立試點項目

數字化的經濟效益有時并不容易量化,而且在初始階段,團隊只能提供非常有限的技術概念和演示,因此可能導致難以爭取到資金和利益相關方的認可。

解決這些問題的手段就是試點。通過試點,企業能發現最適合自身的方式,將速贏的成效展現給整個組織并獲得它們的認可,進而爭取到資金用于大規模的推廣。由于數字化工廠可能會給整個勞動力帶來深遠的變革,所以需要讓工人加入到試點工作中。

在一兩處生產基地縱向整合從數字化工程設計到以實時數據為支撐的生產規劃,是一種可行的試點方案。在主要的生產設備上安裝傳感器和執行裝置,或者使用數據分析來探索預測性維護方案,也能取得初步的成效。還可以在特定的工廠中實現特定產品線的數字化,將其作為不斷學習和優化的契機。當然,企業還可以考慮與初創企業、高校或行業組織等外部的數字化領先者合作,加快數字化創新的步伐。

確定所需的能力

生產環節中什么最重要?更完善、自動化程度更高的物流?為工人提供及時、定制化的信息?傳感器集成網絡?我們認為,從能力的角度出發考慮這個問題能帶來更大的價值。數字化工廠的目標并不是實施最酷炫的新裝置,而是達到提升效率、改善質量或增強業務本身等特定的目標。應該根據試點中汲取的經驗,從組織、人才、流程和技術四個戰略的維度,結合企業的生產戰略和整體業務目標,詳細勾勒出數字化工廠所聚焦的能力以及工廠體系的架構。

成為數據分析和互聯方面的領先者

流程及質量改善、資源管理、預防性維護,在數字化工廠里,這些解決方案幾乎總是與互聯息息相關。傳感器協助收集數據,在信息層進行分析,然后傳回聯網的物流設施和生產設備上實時調整生產。每家企業都需要熟練掌握能生成和傳輸數據的互聯工具與系統,以及用于改善效率和質量的分析工具。

推動工廠向數字化轉型

通向數字化工廠之路是一條轉型之路。如同其他轉型一樣,管理變革及其對員工的影響,是成功的關鍵。難以發現合格的人才、缺乏數字化的企業文化、部分員工不愿擁抱數字化變革,這些都是常見的挑戰。這些問題的解決之道在于及早與員工攜手合作,對培訓和繼續教育開展投資,而這些投入會因為數字化工廠所帶來的效率提升而被抵消。數字化環境的培育必須要有領導層的全力支持。高層必須將數字化工廠戰略視為工作的重點,摒棄保守主義的姿態,加快項目的審批流程,從而讓數字化團隊加快推進轉型進程。同時,還需要設計簡練的匯報渠道,確保數字化團隊側重于各類增值活動而不是疲于應付各類行政要求。

將數字化工廠與企業數字生態圈結合

在推動數字化工廠的過程中,許多企業都將精力集中在各個工廠內部的縱向整合。在工廠內部實現MES 系統和ERP系統的連接,確實能實現顯著的改善。但作為數字化生態體系中的一部分,數字化工廠應該發揮更大的作用。當企業橫向地將整條供應鏈上的供應商和客戶信息與數字化工廠進行整合時,將能帶來更大的效率提升。試想一下:你可以利用實時的短期客戶需求調整規劃和生產情況,靈活地根據客戶的要求做出調整,以最小的成本換取最大的客戶滿意度。這種利用跟蹤技術實現的縱向和橫向整合戰略不僅能讓企業優化規劃流程和生產執行,還能深化企業與具有戰略意義的供應商和客戶之間的紐帶。

然而,這些工作只是一個起步。如果企業能在產品中整合數字化功能,就有可能打造出一系列的服務將抽象的數據轉化成具體的價值。生產流程本身也能通過多種途徑將收集起來的數據轉化為收入。在數字化工廠的深遠影響下,企業能夠拓展甚至是徹底改變目前的業務模式,不再只是注重生產環節,還能有機會在利潤豐厚的售后市場中擴大份額,提升利潤率,并進軍全新的業務領域。

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