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专家圆桌:数字化转型的“最核心要素”

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专家圆桌:数字化转型的“最核心要素”

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【摘要】:

专家圆桌:数字化转型的“最核心要素”

 

顶层规划,底层升级。

 

如何开启制造业数字化转型,是时下的热门话题。疫情之下,全球制造业形势严峻,各国都希望借助自动化、数字化智能化等新技术寻求突破,提升制造业竞争力,进而推动本国制造业的发展。那么,中国制造企业应当如何扬长补短发挥自身优势解决实际问题?企业数字化转型面临的机遇和挑战又有哪些?数字化转型有哪几个阶段?每个阶段都面临着怎样的挑战?本期专家圆桌特别邀请南京大学教授、博士生导师、高级工程师,原江苏省发改委主任,江苏沿海开发研究院首席专家钱志新以及AI工业视觉专家、东声智能科技CEO韩旭对此分析解答,以供读者借鉴。

世界经理人:如何看待当前传统企业数字化转型?

钱志新:企业数字化转型不是选择问题,而是生存和发展的唯一出路。新科技革命加速度发展,对经济和社会对来的影响前所未有,其最大的挑战是不确定性,应对不确定性的有效对策是加快数字化转型。

韩旭:数字化工厂是传统制造业走向智能制造的先决条件之一。当前,中国制造业真正达到工业4.0的企业几乎没有。未来要想弯道超车欧美日,先要把自己的智能制造体系建立起来。

世界经理人:浪潮之下,如今国内中小企业都在思虑转型升级。为什么要进行数字化转型?数字化转型的关键驱动因素是什么?

钱志新:新冠肺炎疫情后,企业如何对策发展,有些企业存在侥幸心理,认为按照老经验老办法挺一挺就过去了。这次疫情对企业发展是新的变革,最大的变革就是发展数字经济,转变企业经营方式,按老办法是挺不过去的,越有困难越要变革,才能走向高质量发展的新台阶。

当前企业数字化转型中最关键的是对数字革命的认知:第一,理念认知,从无限劳动力走向无限计算力,数字已成为企业最底层的基础结构,数字化不是工具而是决策;第二,机制认知,从人驱动业务到数据驱动业务,实施一切业务数据化和一切数据业务化。

韩旭:传统制造业要先把基础的数字化给搞定,搞定了数字化之后数据在手上了,再去挖掘数据的意义,接着去实现机器决策,最后去实现顶层管理。一定是一层一层细分下来,细分到最底层,然后去攻克每一个节点。

世界经理人:中国制造2025》明确指出:“推进制造过程智能化,在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间。”数字化车间/工厂建设时应该遵循什么样的基本原则,采取什么样的灵活策略以及系统选型方面的注意事项?

钱志新:数字化解决企业两大目标:对外扩大市场,数字化以客户为导向,通过数字化精准开发客户,精准满足客户要求,典型案例是应用数据为客户画象;对内提高效益,数字化解决传统企业“不连接、不匹配、不协同、不及时”等非价值活动,大幅度消除浪费,实现价值倍增,一般可提升价值3到5偣。有个案例,电梯数字化远程运维平台,通过打通数据可降低成本60%。

智能制造为系统工程,应是全价值链数字化,包括六大模块:产品智能化、研发设计智能化、供应链智能化、生产智能化、服务智能化、营销智能化。智能工厂仅是其中的一个模块,主要是实施定制化和分布式生产。智能制造的关健是实现业务场景、专业技术和数字技术三者的深度融合,提供智能化解决方案。5G一旦实现工业领域应用,将成为支撑智能制造转型的关键使能技术,5G将分布广泛、零散的人、机器和设备全部连接起来,构建统一的互联网络,帮助制造企业摆脱以往无线网络技术较为混乱的应用状态,推动制造企业迈向“万物互联、万物可控”的智能制造成熟阶段。

韩旭:还是要从最基本的每个点做起,从最底层开始做。智能工厂很大程度上解决了老工厂的改造升级。如果建一个自动化程度比较高的工厂,一定是工厂在规划时就要全盘考虑自动化设计路线。视觉是工业的“眼睛”,有了视觉之后,从原料到成品,整个流程都可追溯,人工智能赋能的是把“经验”标准化。

数字化工厂是走向智能制造的先决条件。生产制造和流程管理全部实现数字化,然后通过算法、软件给它拟合成一些标准化产品,把特征提取出来,这样它的可复制性是极高的。数字化的痛点之一就是视觉和听觉,现在很多工厂还是靠人工检测,有些工厂几乎没有图像信息,只有监视器信息。中国制造业真正达到工业4.0标准的几乎没有,要想弯道超车欧美日,要先把自己的智能制造体系建立起来。

中国制造最大的优势之一是“实验田”太丰富了,巨量的工业场景。智能制造做应用层面一定要源于实际,所有的产品都是以解决工业实际需求为导向。

世界经理人:从当前中国制造业的现状出发,传统制造企业应该怎样开展数字化转型?从战略布局、技术研发和人才管理层面分别要做哪些考量?

钱志新:企业数字化有两大“痛点”:线上缺数据,线下缺人才。解决数据,重点是建立企业数据大脑,实现数据的大集中、大协同、大共享。解决人才,重点是提高企业领导的“数商”,引进数字人才,对现有专业人员和员工进行全员培训,大力度增强数字素养和数据技能。

韩旭:智能制造,与其说是替代人类,不如说是服务人类。比如使用协作机器人的工厂工人的幸福指数就显著提高了。

所以说企业升级智能制造机器和人不是对立的,应该是相辅相成的,数字化转型也会倒逼人才结构的升级。我们发现一个小现象,随着中国教育的提升,工厂的员工基本素质也都提高了,表现在企业的装备和科技升级了,简单单调的工作任务派给机械手臂,把人力分离出来做一些技术含量高的工作,反过来看,人才结构的升级在推动企业数字化的转型。

世界经理人:传统制造业企业在数字化转型升级上(软件、硬件装备),有哪些常见的痛点和需求?如何应对?

钱志新:企业数字化的根本在于提高企业数字能力,现在数字能力已成为核心能力,通过数字能力赋能生产能力、市场能力和研究能力,企业的新价值=(生产能力+市场能力+研发能力)x数字能力。关于数字技术应用可以上云服务,选择合适的工业互联网平台和专业数字技术公司。做好数字化企业升级,是从理念、机制、技术三个层次入手,前两个问题需要企业自己解决,技术问题可以第三方公司来解决。

韩旭:一个工厂如果升级智能制造,就像一个人变得非常智慧,视觉就是给工厂增加一双眼睛,听觉让它能关注到每个细节。智能制造不可或缺几个层面的数据,生产制造数据、工艺制造数据,然后就是视觉数据和声音数据,多维数据融合在一起,整个流程它才能智能。真正的智能制造就是实时的发现问题,分析到底是来料导致还是生产参数导致,如果是生产参数导致,就立马调整生产参数,如果是原料导致,要立马停线来找原料问题,都要基于数据做依托。从生产数据,到产能产量,物流供应链、ERP、MES,当数据越来越多时,再分析运用,这个工厂在某种程度上它就是智能工厂。

前沿的数字化转型,例如数字孪生,把整个工厂建模数字化,虚拟场景和真实场景是完全一体的,数字化转型是一步一步完成的。

在数据方面,大型工厂每分每秒实时产生的数据是海量的,但数据可能高达70%都是无用数据,滤掉70%或50%的无用数据,提炼30或50%的有用数据,收集和利用有效数据来形成数据闭环,无论是质量数据,还是生产数据,还是效能数据,可以从侧面帮企业完善一些数字化的管控。

世界经理人:数字化转型后,将会产生技术、产品、市场的创新,同时面临商业模式、组织结构上的变革,那么,管理适应性变革应该怎么做?

钱志新:数字化是全方位变革,一要调整组织织结构,实行“大平台+微组织”的网络组织,最大限度地发挥员工的积极性和创造性;二要创新商业模式,以客户为中心,以社群为基础,围绕价值创造构建全新的企业生态体系。总而言之,线上解决数据问题,线下要解决人才问题,只有解决了这两个痛点问题,数字化升级才能够顺利地进行。

韩旭:数字化转型会产生很多新部门或者跨部门的组织,像日本企业要做智能化升级,会单独弄个人工智能小组,而且组长是工厂的一把手。也会有人才的转移流动,以前企业可能没有这个部门,现在就把各部门几个优秀的人调配,成立人工智能部门或者智能制造部门,这个部门就是为企业数字化或智能制造做服务的。(来源:《世界经理人》杂志)

 

 

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