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迭代升级，赢得先机：制造业如何迎接新时代？

来源：晰数塔互联网快讯时间：2020年07月30日 15:23

文/赵立强、夷萍

古往今来，漫长岁月见证了技术进步，科技之光点亮了人类发展。自第一次工业革命以来，机械化取代了手工生产，此后，电力得到大规模运用，而日新月异的计算应用技术和海量数据则引领我们进入信息化时代。

如今，伴随数字化浪潮席卷各行各业，展望未来，世界经济论坛创始人克劳斯·施瓦布认为，整个世界正处于“第四次工业革命”的初期：生产方式、消费方式和关联方式正在物质世界、数字世界与人类自身相融合的驱动下，发生根本性转变。

身处转型变革的关键时期，中国制造业如何率先突破重围，实现升级蜕变？企业领导者应当采取哪些措施先发制人？本文中，贝恩将与广大企业分享我们对于工业4.0的最新见解，分别从未来工厂和未来供应链两大视角剖析数字化工具落地场景，并为制造业企业转型提供专业而务实的建议。

工业4.0：技术和运营的双重迭代

近年，由于内需走弱和国际环境趋于复杂，我国工业处于承压前行状态。长期看，为提高企业的经济效益和竞争实力，降本增效是大势所趋。此外，随着人口红利减弱，劳动力优势不复存在，因此，制造业加速自动化进程，运用数字化手段实现转型刻不容缓。

不仅如此，日益多元化的现代市场不断拓展着下游终端需求，相较以往，对于制造业提出更高要求。贝恩发现，定制化、个性化产品成为消费者新追求，从产品标准化的“工业3.0”时代迈向塑造柔性化供应链为目标的“工业4.0”时代，成为制造业致胜长远的重要因素。

基于上述背景，贝恩认为，“工业4.0”极具颠覆性，它将不再局限于某个特定领域，而是涵盖了企业为最大程度发挥数据价值，推动运营转型而使用的一系列数字化工具。

首先，企业须提升数字化和互联互通的能力，使得制造设施实现高度互联化，不同设备可以实时沟通、处理数据和做出决定；其次，保障数据透明化，从规划到终端用户的整个供应链中轻松获取实时数据；最后，全方位实现智能自动化，新兴技术为流程和决策自动化铺平了道路。

贝恩发现，各行业对于“工业4.0”的侧重板块和发展程度不尽相。例如，电子和汽车行业在保障数据透明化方面处于领先地位，已经在各个层级实现自我优化，并且引入了模块化和自动化生产，实现实体智能自动化。然而，工程建造和物流运输行业则依然处于数据互联互通的起步阶段，须迎头赶上。此外，虽然制浆造纸业对于数据实时监控的能力较强，石油天然气和电力、金属行业着重于藉由数据描述性分析，但是均主要采用传统的半自动生产模式，对于人工依赖性较强。而工业制造、航空航天、制药和化学业偏重发展数据预测能力，试图纠正未来可能发生的事件。

值得注意的是，对于制造业，工业4.0不仅意味着在技术层面打通数据壁垒，更是一场针对智能化运营的全方位改革。包括如何调动人力资源来提升跨部门的分析能力？企业怎样借助安全和IT支持设施优化质量管理？以及协力供产销各个环节落地交付战略目标等。

伴随越来越多企业投身于这场革命中，不少新挑战逐一涌现，而转型效果亦不如预期。贝恩此前的研究显示，进行工业4.0改革的企业中，仅1%受访企业表示实现或超过了设定的预期，32%受访企业未能实现目标且产出结果不足50%，2/3企业表示只能接受缩水的价值和中庸的表现。

针对上述现状，贝恩建议，制造企业不妨立足现有条件，以打造未来工厂为切入点，树立创新意识，有针对性地进行“小步快跑”式转型。

未来工厂：纵向联通众多场景

作为制造业生产基地，工厂是企业的核心组织，而“未来工厂”更是提升企业竞争力的动力源泉。

不同于传统的单一分割生产模式，贝恩认为，“未来工厂”的目标是纵向联通各个生产和运营环节，使其成为有机的整体：从动态进行生产规划和排班计划着手，减少约30%-40%运营成本的同时增加了对于生产效率的预测准确率；采用先进机器人和协同处理完成自动化和适应性制造，使得产品上市时间缩短20%-50%；辅以3D打印零件，降低约85%原型制作成本；广泛运用预测模型和决策自动化，提升设备综合效率和生产力。

此外，物流管理方面，通过自动化仓储和可扫描的标签系统，免除了一部分人力劳动。在系统管理层面，经由数字孪生技术，将仪表盘和机器联网，成功降本增效且尽可能避免了停工和返工。可穿戴设备更可以赋能人力规划，提高劳动生产力。

实际上，“未来工厂”中，数字化落地场景多达上百种，贝恩发现，质量管理是当前制造企业普遍关心且纷纷试水的场景之一。我们的行业经验显示，先进的传感器和质量保障系统让企业节省约10%-20%人力和返工成本，与此同时，还能减少产品返工和报废，真正做到质量并举，而优质的产品更提升了客户满意度。

复盘贝恩对于一家领先汽车企业发动机工厂全面数字化的案例，我们端到端透视了所有现有工厂流程，以可行性和利益最大化为准则，采用“灯塔法则”为其规划了一套包含多重优先级的数字化路线图（图一）。根据该方案，智能能源管理、跟踪系统、工人指导、数字化人力资源管理和Cobot系统位于首要的改善顺序。

包含多重优先级的数字化路线图

实践中，首先，我们衡量并确定准确的能耗水平；其次，通过安全连接，把数值传输至能源平台，存储并分析能源数据。最后，我们建议企业连接各类能源设施（如加热、冷却、压缩空气或照明设备），呈现完整的能源使用视图，完成能耗透明化。此外，贝恩还向该企业的预防性维护场景提出了以下三条建议：

l 移动维护系统向服务人员/机器操作员提供预防性/纠正性服务订单方面的支持

l 减少机械和生产设备停工时间（反应和维修时间）

l 及早识别根本原因，降低了未来失败率

经过一系列调整和升级，该工厂以新的影响识别系统实现了质量提升，以个性化、定制化工作制取代了原先的工作模式，激发了灵活性，更增强了人体工程学，总项目成果提升15%-20%。

未来供应链：横向赋能各个环节

分析研究“工业4.0”在“未来工厂”的应用场景后，贝恩认为，该方法论同样适用于规划、采购、配货、销售等环节，“工业4.0”在制造业的价值链各个环节都存在重要的应用场景。

首先是规划。一方面，企业使用数字工程技术建立自身的数字化运营模型，另一方面，凭借产量预测卫星图完成自动需求预测，从而实现与生产能力相互匹配的先进销售与运营计划（S&OP）。

其次是采购。贝恩发现，不少企业已经在采购阶段践行了数字化转型理念。例如，通过摄像头、传感器和扫描器实现自动质量管理。而近年以来盛行的区块链技术则为追踪环节提供了强有力的技术支持。此外，人工智能和机器人流程自动化加速了企业转向自动和敏捷采购，自动补货、B2B网络智能成为了企业进行库存管理和智能化采购的得力助手。

最后是履行。智能无人设备、自主移动机器人使得自动仓储走进现实，越来越多的无人车和无人机或将成为互联物流的新工具，我们相信，伴随物联网、人工智能、基于云的交易平台不断成熟壮大，将激发贸易金融新活力。