郁伟：数字化转型的“最核心要素”

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郁伟

  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像；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，而且组长是工厂的二把手。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。
  当然了，随着时代的变化，企业数字化管理的需求也在转变，对这一块企业非常重视，但整个行业成长还需要点时间。智能工厂的落地实施要找到企业痛点，有问题可以先解决眼前的难题，但一定要有长期规划。（来源：世界经理人）