2020年新冠疫情的突發(fā)，限制了勞動力人口流動，加上近幾年國內(nèi)制造業(yè)“用工荒”逐年加劇，人口紅利使低端產(chǎn)業(yè)造成了對低成本勞動力的依賴，而年輕群體則不再滿足于傳統(tǒng)制造業(yè)工人微薄的收入。在移動互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展下，轉(zhuǎn)而尋求快遞員、騎手、網(wǎng)約車等新的社會需求職業(yè)。用工難上加難，部分自動化和智能化水平較高的企業(yè)，能夠快速恢復(fù)80%以上的產(chǎn)能，搶奪市場先機，刺激并加快了制造企業(yè)自動化、數(shù)字化和智能化的轉(zhuǎn)型進程和投資力量。2020年工業(yè)自動化、網(wǎng)絡(luò)視頻會議、協(xié)同辦公等應(yīng)用成為爆款應(yīng)用，遠程監(jiān)控、數(shù)據(jù)采集、智能物流、MES/MOM等應(yīng)用市場增長顯著，工業(yè)軟件和BI應(yīng)用持續(xù)增長。同時，制造企業(yè)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能制造的規(guī)劃和咨詢服務(wù)的重視程度也有明顯提高。
隨著我國快速控制新冠疫情以及十四五規(guī)劃的出臺，大力推進新基建，實施經(jīng)濟發(fā)展的“雙循環(huán)”戰(zhàn)略，我國制造業(yè)迅速回升，2020年12月的制造業(yè)采購經(jīng)理人指數(shù)達到51.9%，連續(xù)十個月位于景氣線之上，醫(yī)療用品、工程機械、商用車、造船、集裝箱、電子、紡織服裝、玩具，乃至自行車等多個行業(yè)出現(xiàn)井噴。
對于還在猶豫的工廠來說，在用工的壓力與“新基建”等政策的指導(dǎo)下，前進的方向逐漸清晰起來：在IoT與大數(shù)據(jù)等技術(shù)的加持之下，通過對傳統(tǒng)產(chǎn)線數(shù)字化的改造與建設(shè)，將達到生產(chǎn)效率與成本的進一步優(yōu)化。
這不僅是局部工廠的解決方案，更是推動我國制造業(yè)發(fā)展的過程中，所采取的必要的生產(chǎn)方式的變革。
如何讓工廠穩(wěn)步向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型？賽百君分析了幾點需要注意的地方。
一、評估自身數(shù)字化成熟度、匹配能力模型、制訂目標(biāo)
很多企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)，尤其是偏生產(chǎn)部門的領(lǐng)導(dǎo)，說要搞數(shù)字化轉(zhuǎn)型，便讓HR在市場上高薪招聘一個智能制造總監(jiān)，然后就幾個人苦心專研。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是一個人幾個人能搞起來的，企業(yè)在確定要搞數(shù)字化轉(zhuǎn)型，在制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略目標(biāo)的時候，一定不能忘記的事，要進行工廠能力調(diào)研，如果只管目標(biāo)制定，不對能力進行匹配分析，結(jié)果往往目標(biāo)可能無法落地。
關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力建設(shè)，賽百君建議由企業(yè)組建數(shù)字化轉(zhuǎn)型團隊，該團隊直接匯報給負責(zé)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的VP。各業(yè)務(wù)部門對接，整合和落實管理層業(yè)務(wù)戰(zhàn)略愿景，并推動具體業(yè)務(wù)部門和IT執(zhí)行落地。
二、智能制造整體規(guī)劃的重要性
其實智能制造和數(shù)字化轉(zhuǎn)型沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，做的多也不代表你就是智能制造，做的少也不代表你就不是，智能制造和數(shù)字化轉(zhuǎn)型其實就是要解決企業(yè)的痛點，如果通過新一代信息技術(shù)賦能企業(yè)業(yè)務(wù)痛點問題的解決，狹義的來講，解決問題的項目就是智能制造項目，沒有必要去上自己不需要的東西，這里特別強調(diào)一點，沒有必要為了新技術(shù)而新技術(shù)，新技術(shù)一定是伴隨著解決某個具體問題的，如5G是為了解決帶寬延遲或者其它因網(wǎng)絡(luò)面臨的痛點；一物一碼是為了解決溯源問題等等。
整體規(guī)劃其實在做一件事情，即定義清楚在什么時候需要解決什么問題，鎖定的是兩個維度屬性，時間維度和需求維度。那為什么整體規(guī)劃這么重要呢？
整體規(guī)劃能夠讓管理層看到未來2～3年的整體藍圖，更容易界定這個標(biāo)的是不是與他對企業(yè)或者戰(zhàn)略發(fā)展方向的定位是相吻合的，管理層的認(rèn)同對于后續(xù)下面執(zhí)行層的推動是非常有利的，行業(yè)有一種說法叫“所謂領(lǐng)導(dǎo)重視的項目一般都比較好推”；有了清晰的整體規(guī)劃，更好識別促成整體規(guī)劃可落地的相關(guān)資源要素的匹配，如預(yù)算、人才等；整體規(guī)劃也是對企業(yè)現(xiàn)狀的一種最好的摸底，雖然說規(guī)劃要仰望星空、對標(biāo)一流，但我們不能忽視規(guī)劃最最重要的屬性，即立足于企業(yè)當(dāng)下和實際。通過整體規(guī)劃的行動，識別出企業(yè)當(dāng)下面臨的困難和業(yè)務(wù)痛點，整體規(guī)劃其實也是一種找出疼點，持續(xù)改善的過程。
三、生產(chǎn)部門和IT部門的深度融合
提到兩化融合，工業(yè)化和信息化的融合，大家都不陌生，站在甲方的視角，真正落實兩化融合，首先最應(yīng)該做的，在管理模式上要落實生產(chǎn)部門和IT部門的融合。
制造企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)不同，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，一個211/985計算機專業(yè)畢業(yè)的應(yīng)屆生，一般3個月到半年時間就可以在team內(nèi)獨立的工作，3年內(nèi)，悟性不錯的人，基本就可以晉升為team leader，獨當(dāng)一面帶團隊，相比互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，制造業(yè)的流程和體系更為復(fù)雜，我身邊認(rèn)識一些985名校畢業(yè)的研究生，一些工作2年以上，也只能做些點狀的事情。
經(jīng)常會有朋友問，數(shù)字化轉(zhuǎn)型誰牽頭會更合適，賽百君基于目前200多個項目案例參考的觀點是，項目架構(gòu)（我要什么）由數(shù)字化轉(zhuǎn)型團隊牽頭規(guī)劃、技術(shù)架構(gòu)（我怎么實現(xiàn)）由IT團隊牽頭規(guī)劃，基于3點考慮：
項目架構(gòu)更多體現(xiàn)生產(chǎn)執(zhí)行層對于企業(yè)中長期的發(fā)展戰(zhàn)略定位和生產(chǎn)部門運作流程，數(shù)字化轉(zhuǎn)型團隊比IT部門更了解業(yè)務(wù)，更重要的一點，相比IT，數(shù)字化轉(zhuǎn)型團隊有獨特的優(yōu)勢，他們有更多的機會和高層一起開會、訪談交流，他們更懂老板的心聲；技術(shù)架構(gòu)更偏向底層技術(shù)，IT會比業(yè)務(wù)更懂，知道如何進行資源部署配置，實現(xiàn)性能最優(yōu)，如使用5G還是wifi，部署私有云還是公有云等；IT要和數(shù)字化轉(zhuǎn)型團隊保持密切的協(xié)作，IT人員前期可以參與項目架構(gòu)規(guī)劃的討論和交流中，從技術(shù)層面，給業(yè)務(wù)人員提供技術(shù)指導(dǎo)，便于項目架構(gòu)最終可實施的可行性。
四、選擇合適的實施路徑
數(shù)字化轉(zhuǎn)型涉及的業(yè)務(wù)面非常廣，要落實企業(yè)基于一個流的執(zhí)行，很多企業(yè)都實施了幾十個，上百個不同的IT系統(tǒng)。表面上看呢，感覺信息化做的很成功的，但仔細一分析，很多系統(tǒng)都是靠著兄弟們的血汗在人肉運維才可以支撐下去。一般業(yè)務(wù)在做業(yè)務(wù)架構(gòu)規(guī)劃時，是基于企業(yè)的價值鏈流程來識別業(yè)務(wù)需求，所以作為甲方數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的規(guī)劃團隊，除了日常要不斷積累業(yè)務(wù)經(jīng)驗，也不要忘記去多走出去，了解和對標(biāo)行業(yè)內(nèi)標(biāo)桿企業(yè)和標(biāo)桿乙方解決方案，有能力去識別、判定和積累，形成符合企業(yè)潛在需求的知識庫，以便在項目真正來臨的時候，不至于盲人摸象，不知所措。
賽百君建議企業(yè)采納自上而下的頂層規(guī)劃和自下而上的局部嘗試并行。不同的局部嘗試發(fā)生沖突時，遵循直接客戶相關(guān)的解決方案優(yōu)先、客戶體驗優(yōu)先，以及IT架構(gòu)前瞻性優(yōu)先原則。
五、數(shù)據(jù)驅(qū)動和智能化
在談企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時候一定單獨將數(shù)據(jù)拿出來談。但是對應(yīng)數(shù)據(jù)問題實際上企業(yè)在原有的業(yè)務(wù)運作和IT系統(tǒng)建設(shè)中就已經(jīng)在做。做法有很多，包括構(gòu)建基礎(chǔ)主數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)管控治理體系、BI系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析平臺等。那么在談數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時候在數(shù)據(jù)這個維度有哪些注意點呢？
1：數(shù)據(jù)應(yīng)用于管理和自動化
在第一階段，實際上數(shù)據(jù)僅僅是應(yīng)用到管理和自動化，我們通過信息化建設(shè)，不斷地在IT系統(tǒng)里面形成數(shù)據(jù)，通過這些數(shù)據(jù)來支撐了我們最基本的業(yè)務(wù)運作。比如我們常說的你要完成一個端到端供應(yīng)鏈流程，里面涉及到供應(yīng)商、采購框架協(xié)議、采購訂單、采購接收單、出庫單、付款單等，這些都是數(shù)據(jù)。而通過這些數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，使用，交互和協(xié)同我們完成了一個完整的端到端業(yè)務(wù)流程，即：數(shù)據(jù)支撐了基本的業(yè)務(wù)流程運作，實現(xiàn)管理自動化。
2：數(shù)據(jù)應(yīng)用于運營
在第一階段數(shù)據(jù)實際上也可能應(yīng)用到運營，比如我們常說的構(gòu)建了企業(yè)內(nèi)部的BI系統(tǒng)，通過BI系統(tǒng)進行輔助決策和運營。但是在數(shù)字化經(jīng)濟時代，面對客戶的需求我們需要更加敏捷地響應(yīng)，傳統(tǒng)的BI很難做到如此敏捷。其次，在第一階段更多的是固化的定時操作，比如我們接到到訂單后，安排采購和生產(chǎn)，我們每個月進行一次需求計劃和預(yù)測，然后安排生產(chǎn)。而在數(shù)字化階段，真正需要回答的是客戶究竟需要什么？我們該生產(chǎn)多少，哪些應(yīng)該多生產(chǎn)哪些應(yīng)該少生產(chǎn)，基于當(dāng)前的訂單數(shù)據(jù)，我們應(yīng)該如何快速調(diào)整我們的市場策略，如何引導(dǎo)客戶產(chǎn)生更多的購買需求等。也就是說數(shù)據(jù)不再是簡單地實現(xiàn)管理自動化，而是需要形成數(shù)據(jù)思維，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動運營的思想。這與我們在談到中臺建設(shè)時，將業(yè)務(wù)能力數(shù)據(jù)化和數(shù)據(jù)能力業(yè)務(wù)化是一個道理。
3：從自動化到智能化
當(dāng)積累到一定量的數(shù)據(jù)后，你就可以開始考慮智能化的問題。賽百君認(rèn)為，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，智能化度是一個關(guān)鍵趨勢。真正的智能化不是簡單的信息化和信息采集的自動化，而是基于歷史數(shù)據(jù)進行持續(xù)的學(xué)習(xí)，形成有價值的規(guī)則，并持續(xù)改造運營和業(yè)務(wù)運作的能力。而從自動化到智能化的過程中，數(shù)據(jù)剛好起到了承上啟下的作用，即數(shù)據(jù)本身的積累數(shù)量、數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)據(jù)的全面性等都將直接影響到后續(xù)智能化分析模型的構(gòu)建，深度學(xué)習(xí)的輸入和算法優(yōu)化。沒有數(shù)據(jù)，所有的智能化都是空談。
注：在談到數(shù)據(jù)這個維度的時候，我們經(jīng)常會馬上談到數(shù)據(jù)中臺，大數(shù)據(jù)分析平臺這些技術(shù)層面的內(nèi)容。但是實際上數(shù)據(jù)維度的核心仍然是數(shù)據(jù)驅(qū)動運營的思維轉(zhuǎn)變。而且這種驅(qū)動是一種實時敏捷的驅(qū)動，是一種對運營的持續(xù)優(yōu)化改進。
六、重視持續(xù)運營、持續(xù)優(yōu)化
偏生產(chǎn)管理類的系統(tǒng)，如PLM、ERP、MES，傳統(tǒng)的IT人員很難運維，賽百君所說的運維，不是只是保證服務(wù)器不宕機，那個是狹義的運維，也不是運營，系統(tǒng)運營的概念，首先得了解和熟悉這個系統(tǒng)內(nèi)落地實施的流程，在用戶不清楚或者不懂的情況下，具備培訓(xùn)和引導(dǎo)的職責(zé)，同時對系統(tǒng)運行的數(shù)據(jù)可進行配置、運行狀態(tài)進行分析和提出優(yōu)化改善建議。
一個系統(tǒng)或者項目上線，只是萬里長征邁開了第一步，其實真正的挑戰(zhàn)和困難是運營不是上線。為什么現(xiàn)在很多企業(yè)的信息化項目上了很多，但反饋都是用的不好呢，這有很多原因造成的：很多軟件不是為企業(yè)的業(yè)務(wù)量身定做的，項目實施過程期間，真正的用戶往往參與的時間很短，一般就需求調(diào)研階段和用戶接受測試UAT（User Acceptance Test）階段，加起來估計也不足半個月，而且好多業(yè)務(wù)關(guān)鍵用戶在這個參與其間，又不是全職，還有很多本職的工作，所以在這個階段，想讓最終使用的用戶能對系統(tǒng)功能和體驗做出很恰當(dāng)判定是不可能的；項目功能測試的數(shù)據(jù)也是偽造的，UAT測試不可能把所有的業(yè)務(wù)流程都能按照1：1實物流程運作一遍，這個時候的測試往往并不能識別很多潛在的問題；業(yè)務(wù)的需求在不斷的變化，很多業(yè)務(wù)本身也是在不斷通過項目不斷優(yōu)化和完善，因此不可能基于半年前或者一年前提的需求，還能那么好的兼容；軟件系統(tǒng)的笨重和復(fù)雜，若沒有足夠的運營支持和不斷的培訓(xùn)推廣，很多用戶就放棄使用了。
那如何制定合適的運營策略呢？
系統(tǒng)IT系統(tǒng)運維策略，保證系統(tǒng)的運行穩(wěn)定性、可靠性和性能；制定企業(yè)數(shù)據(jù)運營，根據(jù)實際用戶的使用情況，定期分析和評估判定，識別出影響系統(tǒng)應(yīng)用的潛在問題和風(fēng)險，并和規(guī)劃團隊進行溝通，制定改善策略；制定系統(tǒng)用戶推廣機制，包含培訓(xùn)、日常問題對接處理響應(yīng)機制。
七、不忘前沿技術(shù)的研究儲備
如果說第1～第6點都是腳踏實地，那第7點算是錦上添花。新技術(shù)的誕生到商業(yè)化的應(yīng)用，一般都有一個很漫長的時間差。對于傳統(tǒng)制造業(yè)來說，這個時間差可能會更長。有人說，針對新技術(shù)的應(yīng)用，傳統(tǒng)制造業(yè)要比互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)至少落后5～10年。那作為制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型團隊，如何做到既保障內(nèi)部穩(wěn)定，又不落后于行業(yè)的先行者們呢？
參觀對標(biāo)交流，通過學(xué)習(xí)別人的案例，了解前沿技術(shù)的儲備和應(yīng)用情況，這個也是最簡單、最直接、最可行的方式，通過看和聽來了解；嘗試和一些具有代表性的企業(yè)展開一些合作研究，比方說AI算法如何應(yīng)用于工藝過程質(zhì)量預(yù)防；經(jīng)濟條件允許的企業(yè)，可以內(nèi)部設(shè)置一些先進技術(shù)研究實驗室，可以聯(lián)合高校、生態(tài)圈其他同行建立聯(lián)合創(chuàng)新項目，真正落實產(chǎn)學(xué)研一體化融合，讓高等學(xué)府的孩子們能夠盡早了解企業(yè)的需求。
總結(jié)：
數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個復(fù)雜的體系化工程，對于甲方來說，要有真正勝任的人來牽頭，整合內(nèi)部資源和外部資源，形成真正的數(shù)字化轉(zhuǎn)型生態(tài)圈或者聯(lián)盟，讓合作更加融合，讓模式更加多元化。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是一朝一夕的事情，要做好打持久戰(zhàn)的準(zhǔn)備。作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的牽頭人，要能深刻認(rèn)識到，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是一批項目上線就結(jié)束了，要始終秉持持續(xù)的、精益的運營改善思維和理念，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程培養(yǎng)人才，在培養(yǎng)人才過程中促成企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。
