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W88优德官网分享 | 数字化让制造型企业从基础上改头换面

宣布日期：

2020-10-16

一、概述

数字化让制造型企业从基础上改头换面。随着企业对种种立异技术的接纳以及对差别资质人才的聘用，新型的数字化工厂正悄然引领制造业的转型，并推动着制造业的中心迈向高度定制化的产品和系统。

领先的制造型企颐魅正接纳一系列的先进技术实现生产乃至整条供应链的数字化。这些技术包括大数据剖析解决计划、端至端的实时计划和互联、自控系统、数字孪生等。凭借这些技术，效率得以提升，企业能够批量生产高度定制化的产品。然而，想要完全发挥出数字化的潜力，企业仍需要与主要供应商和大客户实时互联。

作为在电子商务和电子支付领域内全球公认的数字化领先者，中国在制造业领域内对数字化的应用却仍处于起步阶段。尽管“中国制造2025” 战略的公布为工业厘革注入了强心针、突显了战略紧迫性，但只有在企业大胆拥抱数字化的情况下才华取得实质性的进展，并爆发深远影响。

在朝着数字化转型的门路上大步前行时，思略特今后次“数字化工厂2020 — 欧洲数字化工厂高管调研”中梳理出的要害发明以及提出的数字化工厂蓝图，将协助企业规避实施中的危害，乐成告竣既定的目标。

二、调研结果综述?

就数字化工厂这一热点话题，普华永道思略特德国公司2017年上半年对来自大型工业及制造业领域内的200位企业高管开展了一次定量市场调研，并对行业领先企业的多位高管进行了深度的访谈。

加入此次调研的高管均为各自企业在产品开发、生产或技术领域的决策者。据调研结果显示，领先的工业企业已经完成了项目的试点事情，开始着手推广数字化解决计划。以成熟的数字化战略为依托，这些工业先驱者接纳立异型的数字化战略，拥抱全面的数字化转型。别的，通过培训和相同，他们让员工加入转型，为企业的数字化乐成做出自己的孝敬。

通过战略、效益、技术和人才这四个维度（见图一），我们详细探究了数字化工厂背后的推动力，或许能为计划建设数字化工厂的中国企业提供一些参考。

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战略

数字化工厂在高层心目中的战略职位甚高：调研结果显示，91%的工业企颐魅正投资数字化工厂，但认为他们的工厂已经“完全数字化”的仅占6%。

数字化能围绕客户提供更好的生产支持：在计划对数字化工厂追加投资的受访者中有四分之三的人体现，通过外地化制造来更贴近客户，以及个性化、灵活化的生产是促成投资的两大主要因素。

数字化工厂对“德国/欧洲制造”起到推进作用：在计划对数字化工厂追加投资的受访者中总共有93%的人体现，有意在未来五年内将部分或全部的数字化工厂迁至德国。未来五年内的投资中有77%将用于新建数字化工厂或扩容。数字化正在强化欧洲工业中心的竞争力。

如果没有数字化工厂的计划，那么企业可能会在未来丧失竞争力。实现数字化工厂需要资金投入，需要携手内外部利益相关方来推行开放式立异。别的，还需要聘请和培养人才，应对诸多变革，在员工间建立信任感并获得他们的全力支持和充分投入。

有些企业在建设数字化工厂的问题上似乎准备浅尝辄止，并没有进一步追加投资的意愿。鉴于数字化工厂能够带来的巨大利益，这些企业可能会被积极实现数字化并不绝改善的竞争敌手抛在身后。

企业想要在如今竞争猛烈的市场中生存，以客户为中心是一大概害要素。企业不绝地贴近客户，能够更实时地对客户偏好的变革做出反应。此举还能有助于减少运输和物流本钱，客户能以极小或者可以忽略不计的配送本钱，从定制化的产品中获益。在部分行业中，受即时生产和即时供货等物流战略的推动，供应商越发贴近客户，整条价值链的外地化水平不绝提升。

许多企业利用数字化来提升工厂柔性，更好地应对客户需求的波动。为了充分利用这些工厂的潜力，企业计划在占主要收入来源的市场中新建或扩建工厂。从推动生产决策的力度看来，对客户的聚焦远远大于劳动力本钱。

效益

短期内难见回报 — 对数字化工厂的投资是战略性的举动，收回投资需要两到五年：近半数的受访者希望能在五年内收回对数字化运营的投资，而仅有3%的受访者希望在一年内收回投资。

企业希望五年后显著提升效率：险些所有的受访者（98%）都将提升效率视为投资数字化工厂的主要原因。综合计划、资产利用率提升、质量本钱降低以及自动化均有助于效率的提升。

大大都的受访企业将收回数字化工厂投资的期限定为五年。我们相信，决定的背后是翔实的商业论证和对投资的仔细考量。随着企业对种种数字化工厂解决计划的不绝熟悉，他们对所需的实施时间和投入力度有了更清楚的认识，因而对收回投资的期限做出了较为守旧的预测。

除了提升工厂效率之外，数字化工厂还能带来其他一些效益。例如，在航空领域，有些企业利用数字化工厂解决计划开展先进的飞机及发动机设计，突破了古板制造的局限性。别的，数字化工厂还能资助企业减少能源和原质料的消耗，实现可连续生长的目标。企颐魅正在利用数据来改善资源效率，让供应链更合理，实现按需订购原质料，减少库存。

但企业的目标远远不限于此。部分企业已经在计划无人值守工厂，在这些工厂中，电力将按需消耗。凭据最新数据显示，自1990年起，工业品领域的能耗不绝下降。但我们有理由相信，在数字化工厂的协助下，工业品企业在节能方面仍有潜力可挖。

技术

通过综合的制造执行系统 (MES) 实现工厂内外部互联：数字化的第一步，是通过共用基础架构实现机械与其他资产间的互联。MES系统能实时计划和控制生产，提升效率、生产柔性和资产利用率。为了实现效益最大化，MES系统需要与ERP系统整合，从而让企业不但实现内部流程的数字化，还能实现整条供应链的数字化。

协作机械人、数字孪生或增强现实等技术促使运营更精益、生产率更高：能够协助工人提升生产效率和产量、改善流程和产品质量的数字化技术正在迅速普及 — 未来五年，接纳这些技术的企业数量有望翻番。工人和机械间的协作是重点生长领域，并降生了数字孪生这种虚拟工厂的体现形式。增强现实的相关解决计划协助员工生产零缺陷的产品。

企业通过预测性数据剖析和机械学习等手段做出更明智的决策：人工智能和数据剖析是数字化工厂的推动力，半数以上的调研工具企业已经接纳了智能化算法来做出更合理的运营决策。工厂内部和企业生态系统内部的全面互联，以及信息的智能化应用，关于坚持竞争力而言将不可或缺。

利用MES实现工厂内外部互联

工厂智能互联的程序正在加速。许多企业都已经接纳了联网技术，通过MES等技术，以传感器读取频设识别芯片上的数据并传输到数据平台，将零部件、机械、生产治理、运输车辆、工人甚至产品相互连接（见图二）。例如博世力士乐在洪堡 (Homburg) 工厂开展了频射识别跟踪技术的全球试点（拜见“博世力士乐：通过互联实现批量定制”）。

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通过使用MES，利用信息进行实时计划和控制成为可能。

通过使用MES，利用信息进行实时计划和控制成为可能：凭据数据剖析，感知或预测意外事件，并生成应对或优化的相关行动。部分企业还开发出基于系统的贮存监控系统，避免库存缺货并优化库存水平。

许多企业还将眼光投向了数字化工厂之外的领域，力争横向整合从供应商、生产网络到客户的整条价值链。更先进的跟踪系统加上与ERP系统的动态连接，使得数据透明，能够使用数据剖析来优化整条供应链的计划。如同工厂内部联网一样，这些流程也会利用传感器和射频识别芯片来生成数据并通报到中央计划平台（包括与主要价值链同伴的接口）。纯粹的系统互联并缺乏以支撑这一目标。为了实现真正的同步，买通客户需求、供应缺乏等外部因素与内部生产之间的对接，企业必须开发集成度更高的系统（MES、ERP、传感器），并且需要克服各自为政的企业文化。

利用数字化技术提高生产效率并改善流程

许多企业还计划接纳种种数字化技术来协助工人提高生产效率并改善流程。毫无疑问，数字化工厂的事情情况将爆发天翻地覆的变革，并且一切已经悄然爆发。企业为工人提供了包括移动APP在内的种种工具，使其在需要的时候能够会见种种信息。实时质量检测也日益普及，这项技术使得工人能够实时认识到过失并进行纠正，而生产流程的准确性也会自动地进行重复核查。别的，部分企颐魅正接纳移动APP来协助员工更好地开展远程协作�；等撕推渌只际趸故沟霉と嗽椒⑶崴伞⒛埠透咝�。协作机械人不但只是完成预先编程所划定的任务，工人们还能通过交互的方法“训练”这些机械人。他们无需泯灭大宗时间进行编程，只需重复自己的行动即可。我们发明，人机协作是生长的重点领域，也是企业需要密切关注的领域。尽管许多企业聚焦于提升流程的可视化和自动化，但却很少有企业计划接纳相应的技术来提高关于人机协作的接受水平。

随着无人驾驶技术的成熟和相关本钱不绝下降，部分企业已准备利用这项技术来提升效率并减少过失。如今的系统已远非凭据预定路线进行自动循环取货那么简单，物流环节不但朝着真正的无人化偏向生长，并且还能通过互联系统识别需求，向自我制导的运输系统转达指令，实现实时响应。这些系统之间以及与联网的事情台和货仓之间相互通报信息数据，动态地应对供需的变革。

通过结合产品和生产线的数字孪生，能够在实际启动前模拟测试新的生产流程并进行优化。

目前，将产品、设备、整条生产线和工厂基础设施以数字化的方法泛起，即所谓的“数字孪生”已经成为可能。这项技术主要用于产品开发或生产计划阶段，能够让提升开发流程的效率，改善质量，有助于利益相关方之间的信息共享。通过结合产品和生产线的数字孪生，能够在实际启动前模拟测试新的生产流程并进行优化。如果能与相助同伴配合使用数字孪生，则能够让他们更好地优化自己的流程进行匹配。数字孪生也是虚拟现实、增强现实、远程维护等多种应用的基础。值得注意的是，目前最受接待的数字化工厂技术甚至是五年后最有可能接纳的技术，仍然是以古板模式下的流水线为基础。在这种情况下，或许需要从基础上反思制造战略甚至是企业的生产模式（如�？榛璞浮⑷嵝陨鞒痰龋�，但许多企业都不肯担负这种危害。我们认为，企业需要凭据整体的业务战略和技术生长的情况，从全局的角度制定命字化战略。

通过数据剖析支持决策

数据是数字化工厂的基础所在，需要投入巨资打造数据剖析和系统整合方面的能力。通过传感器，未来的数字化工厂能够爆发海量的数据。随着数据整合和内存方面的技术能力不绝完善，数字化工厂与供应链生态体系的实时整合成为了可能。通过机械设备爆发的数据传输到MRS和ERP系统，甚至是供应商和客户，企业能够在整条供应链中实现要害供需数据的实时交互。在未来，数字化工厂将能够在客户需求缺乏的生产期间计划种种维护和停工检修安排，实现利润率的最优化。

实现工厂和整个企业生态体系内部的全面互联，以及对信息的智能化使用，将成为企业坚持竞争力不可或缺的选项。我们欣喜地看到，许多企业都已经认识到了这一点，并大力生长他们的大数据能力。

人才

数字化生产意味着打造数字化劳动力：数字化工厂需要全新的事情方法。劳动力的组成将会爆发变革，企业需要招聘和挽留相应的人才。数据科学家需要发明智能算法来提升运营体现，而人机智能交互也需要全新的技术。数字化培训项目以及招聘外部的“数字原住民”能确保乐成打造数字化工厂。

数字化转型必须由高层挂帅、立即开始：企业的数字化转型需要高层的领导和指导。随着全球规模内的竞争敌手迈上数字化之路，企业需要立即行动起来。

数字化工厂需要截然差别的事情方法，企业因此也需要打造数字化的劳动力。企业需要调解员工的组成，需要相应地招聘和挽留人才。随着我们步入人机交互的新时代，人才对数字化工厂的影响力禁止低估。

数字化工厂能协助企业面临老龄化社会的挑战。随着大批技术工人退休，大大都行业可能面临熟练劳动力缺少的局面。数字化能够从一定水平上弥补这种缺少。

为了确保有足够的工人具备数字化工厂所需的技术，企业需要与商界、政界和学术界积极相助，解决及格人才缺少的问题。虽然，在培训和教育方面的投入价钱不菲，但通过效率改善所带来的收入提升能抵消这方面的投入，并且还能让员工享受到由此带来的涨薪等福利。别的，人才所需具备的素质也在爆发显著的变革。数字化工厂对流水线工人的需求将降低，转而需要更多的数据剖析师和程序员。

问题的解决不但仅是招聘更多的人才和培训现有员工这么简单。高层应该以身作则地领导整个数字化转型，并在整个企业中贯彻连续学习的精神。员工依然是整个生产环节的要害，在开展数字化转型的历程中，企业领导人需要与员工并肩战斗坚持相同，选择员工接受水平高的新技术进行推广，让他们挣脱高强度的重复劳动或减少过失的爆发，从而赢得他们对新技术的信任，确保他们欣然使用这些新技术，并从上到下建立起以数字化为导向的企业文化。

人才：产教融合

数字化和自动化毫无疑问地会减少人工重复作业，改善事情情况，包管人身宁静。我们认为，制造业能够抓住此次机缘一改古板以来“事情情况欠佳”的形象，通过升级来吸引更多新型人才。数字化工厂将生产运营流程高度一体化，由此对技术人才提出了更高的要求，已往简单领域的专才将不再适用，取而代之的将是横跨多领域、学习能力更强、明白数字化交付的复合型人才。

参照外洋的先进经验，以课堂教育与实际事情相结合的职业教育体系能为产学相助制定命字化工厂培训项目指明了门路。例如，某领先的机床企业直接与外地的工科院校建立起联合学院，通过产教融合和资源互补，为其数字化工厂的建设定向培养和输送人才。除了教育机制，职业培训课程自己也需要做出调解，实现课程培训的标准化，并在商业、自然科学和工程等古板领域加大人才培养力度，培育出熟练掌握数据剖析、产品治理、项目治理、IT架构或者信息宁静的跨学科数字化工程师。

最后，由于数字化工厂的转型需要多部分协调，往往需要顶层决策者对数字化有着较强的决心和较深的认识，能够指导整个企业制定命字化战略，领导企业顺利度过转型，打造出乐成的数字化工厂。

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