后疫情时代的工业数字化大趋势

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  “我们把疫情看作‘照妖镜’。”美的集团美云智数公司总经理金江在谈及疫情对企业数字化进程的影响时如此形容。在金江看来,企业平时正常情况还能应付、掩盖的问题,在疫情的挑战下,都无所遁形。
  欧洲工业巨头ABB中国首席数字官李清源观点类似:此次疫情对企业是一次数字化能力的验兵,已经部署了数字化的企业可以看到效果,没有思考清楚的企业,疫情会促使大家反思数字化在生产流程及价值链上的部署。
  疫情之下,数字技术的必要性在各行各业都凸显出来。而对于工业制造业企业而言,除了在线会议、线上营销、远程办公这些常规的IT手段来维持企业运营之外,还对数字化有更深的需求。
  其中既需要与制造业现场密切相关的物联网、设备远程维护、自动化技术,使得工厂在人员缺乏、工人难以到岗的情况下,能够尽量维持生产。更深层的,疫情极大加速了市场的变化,如何掌握供应链和市场真实的变化情况,从而快速决策掌握商机,这离不开对上下游各个环节数据的洞悉。
  疫情下的市场是一个风险急剧变化的市场,极其考验企业的应对能力。照妖镜也好,验兵也罢,意味着疫情所有企业都身处在不寻常的极端市场环境中,一流企业的实践可以看到,练好数字化内功的企业,可以更从容地应对,而刚开始起步的企业,通过疫情的考验也能发现数字化的短板。
  综合多位业内专家的反馈来看,疫情无疑加深了企业对数字化的认知。但另一方面,疫情影响下的经济形势并不乐观,许多企业面临生存问题。一方面是对数字化的渴求,一方面是入不敷出的经营现状,企业的数字化投入决策面临两难。这样的背景下,不同企业的数字化水平会愈加分化,同时,数字化投入也在向更务实的方向转变。
  世界经济论坛(WEF)在一份6月初发布的关于新冠肺炎疫情对先进制造业影响的报告中如此展望:新冠肺炎大流行对国际制造单元敲响了警钟,工业4.0技术是全球市场中生存的必备技术,需要更敏捷和灵活的生产系统和供应链;利用如物联网、3D打印、机器人、人工智能、大数据等工业4.0技术,制造企业会感受到以数字为先的思维开展实体业务的好处。
  趋势明显,需求也明显,但不同企业的药方千差万别,还需根据自身的情况,在疫情这场大考中找出短板对症下药。更重要的是,数字化并非目的,而是手段,数字化转型虽然离不开技术,但更需要企业管理者的决心。

疫情期间的数字化回报


  练好数字化内功的企业在应对疫情方面有更好的表现。其中,通过设备数据上网,在疫情期间进行远程运维,在人员难以到场的情况下维持业务运营,是工业领域数字化最典型的案例。
  德国工业巨头西门子(中国)有限公司执行副总裁、Siemens Advanta事业部(原西门子物联网事业部)总经理朱骁洵博士对《财经》记者介绍,2019年11月,西门子与苏州金融租赁股份公司(苏州金租)合作,完成了智能租后平台的搭建,将苏州金租的各类租赁物如车辆、光伏电站、大型设备等接入平台,目前接入了数百台车辆和数十座电站和设备。
  疫情期间,平台可以一键生成各类租赁物数据报表,省去了之前人工收集、整理数据的过程,也减少了风控人员去现场巡查的周期和频率。以其投放的某个屋顶光伏电站项目为例,共29个场站分布在不同地区,平台上線之前,需要至少两个人连续工作六天,而上线之后可以实现每日巡检。
  此外,平台搜集的数据也在帮助苏州金租作出商业决策,如客户在疫情期间无法按时复工复产,希望延期付款,通过平台的数据可以迅速核实情况,来调整付款计划。


2019年11月22日,沈阳的一家数字化智能工厂内,机器人正在自主地抓取各种零部件,快速组装稍小的工业机器人。图/ 视觉中国

  朱骁洵计划,目前疫情下让客户的业务能够持续只是第一步,现在正在讨论如何给租户提供更好的服务,比如利用平台的数据,结合西门子在能源、交通、工业方面的知识,去进行性能分析、设备优化。
  TCL旗下的华星光电是重要的液晶面板生产商,其大量的生产设备来自进口,维护需要国外的技术人员,疫情期间也面临了挑战。
  格创东智是TCL孵化的工业互联网公司,格创东智CEO何军对《财经》记者介绍,华星光电的许多技术人员来自韩国、日本,疫情发生后他们没办法过来,一些新的设备的调试和验证面临困难,是非常大的问题。同时,产线也一度面临普遍的缺乏工人的问题。
  何军介绍,疫情发生后设备远程运维解决方案被关注。基于企业已有的EHM(设备健康管理),通过集成AR(增强现实)技术,将传统的EHM改造为设备远程运维解决方案。方案为现场工程师增加一个AR眼镜,让远端专家可以与现场工程师共享实时业务场景,既能看到设备的运行情况,又能实时与现场工程师进行业务交互,比如资料共享、图像标注、语音通话。通过工业现场数据的实时共享以及后台系统查找最佳实践,远端专家可以快速做出决策,准确地完成远程调试和诊断服务。在过去积累的系统和平台基础上,华星光电也通过增强现实的方式与身处韩国的专家合作,一起对新设备进行调试,远程完成了一些技术的POC(概念验证),取得了良好的效果。
  在何军看来,能够快速应对是企业此前数字化能力的综合体现;其一,数字化与传统IT的区别就是要理解现场的业务场景,这是很重要的数字化能力,需要IT和OT融合的团队;其二,新技术的掌控能力很重要,知道如何将新技术迅速与实际业务落地;其三,要有很好的数字化系统和平台基础,具备良好的接入能力;其四,团队要有快速的开发交付能力,疫情期间团队要能自己开发应用快速解决问题。所有这些能力都离不开此前的积累。

用数据打通价值链

  数字化的价值不仅体现在连接现场的设备并对生产提供支持,更深的层次上,优秀的企业正在用数据打通各个环节,帮助企业更快决策。在疫情这种急剧变化的市场下,数据打通各个环节的价值体现得更加明显,也为多家企业所强调。这背后,也离不开管理的变革。
  法国工业巨头施耐德电气工业自动化业务战略总监申红锋对《财经》记者强调,疫情影响下,生产端和业务端的协同显得尤其重要。
  申红锋介绍,过往很多产品基本是按照固定的生产计划来排产,然后再拿去卖。但在疫情期间,预测显得尤为重要,需要销售前端的销售预测和后台供应链的前后台协同,不同系统之间如果没有精准的预测和对接,可能出现生产的产品卖不出去,需要的产品无法交付。
  以施耐德电气旗下的北京中压变频器生产厂商利德华福等为例,申红锋介绍,疫情期间,与房地产、大型基建项目相关的订单都延后了,而与民生相关的如口罩机、包装机等短周期业务订单需求则迅速上升,市场的变化需要生产来迅速满足,而施耐德电气基于此前与客户之间,以及施耐德电气内部生产和销售之间的数字化交互系统,来保证信息的流通。
  具體来说,销售预测的系统、ERP供应链管控、供应商的管理、采购的管理和客户管理这些系统需要打通,从而精准知道多少订单在跟踪,多少需要发货,多少开始生产,基于这些数据来对工厂提出排产需求,同时又需要结合工厂的设备运行状况、人员情况、上下游物流情况制定出最终的排产计划。整个反应的速度一定要柔性且及时,申红锋强调。
  美云智数总经理金江对《财经》记者表示,数字化水平的差异决定了业务能否正常运作,首先就体现在关键的供应链协同上。如今美的与上下游的发货、零部件采购都通过数字化系统直接完成,不需要当面沟通、开会,日常的管理逻辑已经沉淀到系统上。
  此外,数字化也支撑企业决策。金江举例表示,疫情对市场有影响,但不同省份、国家的影响大小不一样,如果每个月报一次数据,不可能了解市场情况,要有日常的数据体系来支撑决策。比如国内疫情好转之后,具体哪些市场恢复比较快,消费者对产品需求是否有改变,库存、排产能否跟上,零部件的供应能否迅速调整,这些都需要有数据来支撑进行决策。而这种基于数据的决策,也会进一步减少对人工的依赖。
  有着工业自动化深厚积累的ABB,其中国首席数字官李清源从数字化和自动化的闭环来总结数据应该呈现的价值,他告诉《财经》记者,传统企业做数字化肯定要做很多数据的分析,包括跨企业、产业上下游的分析,但是这次疫情也体现出来不足,不足并非主要在数据分析本身,而是它的闭环能力。
  李清源介绍,这些年许多企业都上了工业互联网平台,做数据采集,进行信息展示和简单的分析,而疫情带来的直接诉求是在疫情下还能稳定企业的生产、运营,应对人员密集工作环境下的挑战,那么谁能把数字化和自动化技术结合起来形成闭环,用各种信息、数据有能力指导生产,结合自动化支持无人化以及远程运营,提升生产柔性满足市场需求波动,谁就能应对得更好。

从独善其身到兼济“天下”


  疫情影响下,对于工业、制造业而言,其复杂的产业链决定了任何企业都不能单独完成复工,而是需要整个产业链都准备好之后才能重启,这一点在汽车制造这样分工复杂的产业体现的尤其明显,龙头的主机厂需要保证每个零部件供应商都复工才能重启产线。
  而疫情之下,这种产业链彼此协同的需求,也在数字化中体现得非常明显。供应链随时受疫情影响变动,需要和上下游迅速同步信息,才能帮助每个环节的企业作出自己的决策。某种程度上,单个企业的数字化已经不够,数字化转型的趋势正在从独善其身向兼济“天下”扩展,数据也需要在更多的企业之间流通。
  格创东智何军对《财经》记者表示,过往采购,往往只需要保证供应即可,但疫情影响下,企业都开始了解供应商更多的数据,既包括供应商再上游供应商的信息,也需要知道更详细的产能、排产计划。
  他举例表示,华星光电的客户有些开始询问更多的信息。同样,对于华星光电来说,也需要知道更上一级原材料供应商的产能数据、设备数据、排产数据。疫情之后,需要对供应商有更细致的了解。
  在知名咨询机构Gartner今年5月公布的2020年全球供应链榜单上,施耐德位列苹果等五家供应链大师企业之后第二梯队的第四名,是排名最高的工业自动化企业。申红锋对《财经》记者表示,施耐德在供应链管理数字化方面前期投入非常大,工业制造业的供应链复杂,一方面需要有成熟的销售客户管理系统完成精准的业务预测,另一方面供应链需要高度协同,如果某一方无法交货,要清楚知晓备选方案的交付能力,不同工厂之间需要高度的协同,信息互通,进行数字化的经济管理。
  美云智数总经理金江对《财经》记者介绍,美的与供应商之间有供应商协同系统,由美的来主导建设,所有美的的供应商生产时都需要在系统内进行业务操作,包括进出库的资产乃至设备参数的数据,都需要进入系统,因此,供应商的能力都沉淀在系统中。
  由于有这套系统,供应商的各类生产要素、材料的信息,生产企业都可以掌握,当某一家供应商出了问题,可以立刻在系统中调节生产比例安排其他家生产。此外,供应商生产的品质数据也实时同步,从而省去了一些入场检验的人工环节。这都可以减轻疫情的影响。
  金江表示,如果没有这些工作,整个计划协同就会非常复杂,那么为了解决供应的问题,传统的方式就很容易去做大库存,但库存提高之后,一方面不一定满足市场的需求,库存的东西不一定是市场最需要的,市场需要的不一定拿得出来;另一方面,库存本身也提高了经营成本。
  基于此,金江认为,所有企业之间都是互联的,既是其他企业的供应商,也是客户,那么别人会带着你跑,比如一家企业要和美的做生意,如果不做数字化是不可能的。现在不再是一家企业的数字化的问题,而是整个产业链都要去做数字化,否则就不在产业链中,大企业都在快速进步,会带动所有小企业一起跑。

数字化既加速又分化


  无论是照妖镜,还是验兵,对工业制造企业而言,数字化的价值毋庸置疑。但与此同时,数字化本身需要投入,而企业又往往受到疫情的负面影响,一些企业的经营本身就存在困难。两难之下,有的企业选择推迟转型,继续投入的企业也会更加精打细算。
  西门子朱骁洵对《财经》记者表示,的确有部分企业在疫情后推迟了数字化转型的投入,生存是第一要务,但总的来说疫情推动了企业的观念向数字化加速,前来咨询的企业变多了。而选择继续投入的企业,在投入方式上会有变化,此前可能是一个大项目,现在变为“小步快走”的方式,一个个小项目开始做。朱骁洵认为,对数字化来說,小步快走也是一种比较合适的方式,在一个良好架构的指引下,通过快速迭代的流程来推进,可能是很多企业在疫后做数字化比较好的方式。
  施耐德电气申红锋认为,数字化转型是一个一把手工程,疫情之后推动起来会更加谨慎,更加看重投资回报。
  申红锋表示,此前一些企业的数字化项目就是做一些面子工程,比如做一个大屏的看板,上一些运输机器人(AGV)等,但是这些数据是不是真的和业务打通了,是不是真正能带来成本、效率、品质的提升,还是只是做一个展示,此后这类需求会减少,企业会在更详细的评估下,更看重投资回报,希望转型能快速带来效益。
  ABB李清源也对《财经》记者表示,疫情给大家提了个醒,那就是数字化一定要带来真实价值,能否真正针对不同场景下市场的波动带来成本的降低、安全的提升,而不是概念上的泛泛而谈。
  格创东智何军表示,过去有些制造业在数字化方面推进比较慢,是对投入产出拿捏不准,制造业的负责人对设备、工艺的投入比较清楚,但对数字化的投入往往看做成本而非投资。此次疫情,会很大程度改变这种观念,更加意识到数字化是一种生产工具,这会激发未来数字化的投入。
  何军表示,今年来咨询业务的企业明显增多,其中有的是去年在观望的企业,今年下定决心推进,有的是来了解情况,看看数字化能有什么实际效果。在何军看来,当前阶段,短期内数字化的投入不会有迅速的上升,许多企业依然受生存所限,大企业也不会大量调整预算。但如果从六个月到一年之后的时间尺度看,许多中国企业,尤其是龙头制造业会开始加大数字化方面的投入。其中,供应链和销售端的数据打通和流程变革,以及数据中台的建设,将会是热点的方向。
  美云智数金江表示,疫情会加速数字化投入的两极分化,认识到数字化重要性的企业会加速去推动,而原来不重视的企业会先砍数字化的预算,使得往后企业间差异变大,的确有企业在去年底谈好的项目,今年因为疫情没有预算而取消。
  另一方面,金江表示,今年客户数量增幅虽然不大,但来的都是大企业、大客户。在他看来,中小企业的投入能力相对较差,遇到问题时最先砍掉不影响生存的预算,数字化的预算就很容易被砍掉。而大企业的抗压能力更强,同时由于疫情让它看到了全价值链上的短板,想解决这些问题,有的观望了一两年的客户现在马上启动了。
  而长期来看,中国产业升级的大趋势如此,金江认为中小企业最终必须要补上数字化这一课,只要深处产业链中,就一定要跟随大企业的脚步进行数字化转型。
  李清源也对《财经》记者表达了中小企业数字化能力可能分化的担忧,他表示,中小企业在目前这个阶段,确实生存是第一位的,在投入上会很谨慎,而高增长行业还在进一步加大数字化的投入。放在未来两年的时间尺度里,数字化的趋势依然非常明显,并且疫情之后,人们的关注点会从产业链的末端扩展到全价值链。
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