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中小制造商的改造,只选对的,不选贵的!

不少中小制造商寄希望于越炒越热的数字化改造、智能化生产之类的概念,认为引入某个数字化改造的解决方案提供商,安装一些先进设备就能解决令自己头疼的问题,但其实更应当结合企业当前的实际挑战和能力,本着“实效优先”的准则进行应用。


作为中小型制造企业的掌门人,除了要关注国际贸易氛围、国家政策环境和行业动态之外,自家内部面临的许多挑战也时刻让人放不下心,而这些地方恰恰就是阻碍他们向更高级的形态进化所应当着手的痛点。比如:


Ÿ   有订单不敢接;


Ÿ   接了生产不出来;


Ÿ   生产出来品质不符;


Ÿ   品质不符还找不到改善原因;


Ÿ   生产异常无法及时预警及处理;


Ÿ   生产过程无法追根溯源;


Ÿ   生产做不到透明分析及持续优化改良;


Ÿ   无法实时掌控生产全过程。


这些痛点之所以存在,主要是由于对自家企业的各种状况无法及时掌握。不知道产能或对供应链信心不足,所以“不敢接”;对于突发事件应对不足,所以“生产不出来”;整个生产过程不透明,无法掌握实时数据,不知道发生了什么,所以“找不到改善原因”,“无法追根溯源”。所以不少中小制造商寄希望于越炒越热的数字化改造、智能化生产之类的概念,认为引入某个数字化改造的解决方案提供商,安装一些先进设备就能解决令自己头疼的问题。



解决方案提供商:并非越大越好


目前市面上针对企业的数字化生产改造提供解决方案的供应商主要分为针对单一领域和提供全面服务的两大类。其中,规模较小的解决方案提供商,会选择从企业的某一方面入手(通常是生产)提供数字化制造的配套服务。这类解决方案提供商通常会重点关注企业的生产运行管理指标,比如生产过程、订单管理、排班管理、应急维修、计划维修、点巡检、库存等。以此为基础,视各解决方案提供商能力而定,向上则延伸至企业的运营管理,比如ERP、财务、人事、采购、项目等信息,向下则涉及设备的预测、预警和性能指标,提供实时的数据存储和数据处理。这类服务提供商的产品用途比较明确,相对成本也较低,对于中小规模以下的制造商比较友好。


而更大型的平台,如西门子,则基于数字化双胞胎技术,在上述的生产管控和生产运维环节之外,提前切入了工程设计环节,还通过一体化概念覆盖到了工艺管理和生产优化的领域。这类公司提供的产品更加细化,能够整合产品全生命周期的生产数据,服务范围更全面;但相对的,产品价格也高出了一个档次,没有发展到一定规模的中小型企业根本入不了他们的“法眼”。


其实,无论是单一领域还是全面解决方案提供商,为制造商规划改造方案的思路都是一样的。将其归纳为以下五个步骤:


Ÿ   统一思路:整理战略思想、目标


Ÿ   现状分析:广泛收集需求


Ÿ   机会识别:按照电气化、自动化、数字化、智能化寻找提升机会


Ÿ   可行研究:通过技术成熟度、投资收益、行业普遍性等进行分析


Ÿ   路线规划:总体规划、分步实施


数字化改造解决方案提供商会根据企业的要求,从上述四个方向寻找改造的机会,然后经过可行性分析,得出可以实施的方案。具体的数字化改造过程又可划分为8个环节:业务流程化、流程简单化、流程合理化、流程标准化、标准系统化、系统数字化、数字云端化、系统智能化。其中,数字化改造解决方案提供商的专业价值主要体现在后半程的四个环节上。


但对国内中小规模的制造型企业来说,往往无法“高攀”全面服务提供商,因为这类提供商对客户的挑选标准通常是1亿年营收起步。这种想法也有一定的道理,毕竟整个生产、运营体系的数字化工程量巨大,且所耗不菲,没有一定程度的经济实力的确无法支撑。相比之下,单一领域提供商的策略就灵活一些,大多表示自己不挑客户。


所以,对于有改造需求,但财力有限的中小型企业而言,不妨先选择单一领域解决方案提供商合作,最好是先从成本较低、收益较高的环节开始实施。比如,树根互联公司就介绍过用自然语言方法处理挖掘机故障的知识图谱的案例——用相应的算法处理挖掘机维修保养记录和文本格式的维修经验知识,让企业中的“旧”知识焕发出新的价值。这样比较容易收到成效,让企业的资源在数字化改造方面实现滚动式投入。



数字化改造的两大误区


目前,在企业进行数字化改造的过程中存在两大误区:


1. 自动化并非数字化的前提:西门子指出,虽然业界许多人认为企业应当先完成自动化,然后再进行数字化改造;但其实数字化并不一定要以全自动化为前提条件。假如开发一条全自动化的手机生产线,至少需要半年以上,但手机行业的创新周期太短,一款手机从设计到量产普遍只在一个月内,因此,生产线上大部分的工作靠人来完成速度反而更快。在这种情况下,全盘自动化面对过快的产线更新周期反倒成了生产效率的拖累。


管理乐动体育app无法登录公司AT科尔尼就曾提出过“双速”模式:选择适合数字化举措的职能和组织按照敏捷模式推进,快速取得分阶段的成果,而企业的其他部分的职能和组织仍按照传统模式推进。此外,一些即使仍在利用人工来完成的环节,也提取其中的数据,以最适合、而非自动化水平最高的方式,用于其他环节、乃至整个系统的效率优化。


2. 全盘数字化也并非改造中不可或缺的环节:在一些必要的环节数字化确实有助于提升生产和运营效率,但全盘数字化却不是企业生产改造的先决条件。美国福特公司的奥特桑品牌(Otosan)在土耳其的两家汽车厂在今年7月被世界经济论坛加入了灯塔工厂的名单,以认可该工厂在利用工业4.0技术提升制造水平方面所取得的成绩。该工厂利用了协作机器人、无人机、3D打印、预测感应器、智能叉车、3D仿真与建模等数字制造和先进自动化技术,在不增加资本支出的情况下,将产量提升了6%。然而该厂厂长Cem Temel也承认,截至2018年,这两家工厂的生产线上仍然还在使用纸张而非数字化的显示屏。


事实上,国内一些企业在先进技术的应用上就非常讲求实际。他们并不局限于先进技术的“高科技”光环,在具体用法上非常“接地气”。深慧视(深圳)有限公司副总程至强就介绍过这样一家食品加工厂的应用:用机器视觉引导机械手臂给散乱分布的槟榔自动点卤。利用机器视觉的识别技术,得以定位槟榔的位置、计算内腔体积,从而取代人手点卤的环节,不仅提高了生产效率,还减少了物料用量。



成本优先,量力而行


企业采用一项技术的首要考量就是成本。对于一家制造企业来说,如果要让其决策者采用一项新的技术,并为此投资,那么收回成本的期限定在半年,最能够产生吸引力,大多数决策者能够接受的最长回本时限其实不超过两年。


这其实也很好理解,最近微信上的一篇热门文章《年收过亿的制造业老板,连500万都拿不出来》就点出了制造业企业主,尤其是中小型制造企业在这方面的症结——没钱。文中分享的案例中,企业年营收上亿,但刨去银行贷款利息、税费、人工等杂七杂八的费用之后,净利润到手100多万。所以上文数字化改造的系统集成商不考虑年营收1亿以下的企业客户,的确情有可原。


有数据显示,2018年中国制造业增加值约占全球制造业的30%左右,位列全球第一。但中国制造业企业的平均利润率仅为2.59%。一方面,企业担心不进行数字化、智能化改造,会逐渐丧失竞争力,被对手慢慢淘汰;另一方面,企业自身的现金流较为紧张的情况下,对于投入大、周期长的改造方案会畏缩不前。


那么国内企业在这方面应该怎么做呢?答案还是我们之前提到的:量力而行。不论是数字化、自动化还是智能化,应当结合企业当前的实际挑战和能力,本着“实效优先”的准则应用。因此,在具体选择标准上,中小规模的制造商应当考虑的是:


一、根据成本选择:深圳市超准视觉的陈珉博士在介绍工业领域内二维与三维视觉识别这两类技术时就说过,表面上三维识别比二维识别要多一个维度,精度更高,用途更广泛,但在实际应用中,三维视觉识别技术在成本、动作频率等方面尚不如二维,目前只适合用来解决二维视觉识别的适用有难度的场景。因此,在实际应用中,许多企业更青睐于大量二维应用加少量三维应用的组合。这就是从成本考虑,选择最适合企业当前阶段的方案。


此外,目前阶段,一些先进的制造技术的应用产品在指标上主要还是国外的企业占优势。但国外的产品指标虽好,价格却令人望而生畏。好在国内不少企业也瞄准了其中的空隙,以较低的价格、接近国外先进水平的性能切入,到市场上分一杯羹。国内制造商在改造过程中也不妨考虑这样的搅局者。


二、根据技术选择:以目前比较热门的AGV自动导引车为例。AGV车能够帮助制造工厂或仓库实现自动化,有效提高效率并降低成本。AGV的导航方式经历了4代技术的演变(磁条磁钉、二维码、激光、视觉),从成本和识别精度上是逐级上升的。但不少企业在实际应用过程中,并不盲目引进最新一代的技术,而是根据自身生产环境的实际选择,甚至把不同世代的技术混合起来应用(行进过程中用磁条,装卸时用二维码),哪种实用就用哪种。有些企业自身在机械开发方面有技术积累,甚至会撇开AGV生产商,跑去跟与提供导航技术的公司合作,自行研发AGV车。


三、根据业务板块选择:集中力量先改造条件相对成熟的业务,其余的可以适当“牺牲”,避免分散资源,做到有先有后,确保主要改造目标的达成。据AT科尔尼介绍,工业技术巨头博世集团就根据业务板块的数字化成熟度制定了不同的推进节奏:成熟度较高的家电业务最早开始推进智能和互联家居的研发,其次是车联网与汽车电子相关研发;同时,工业物联网等工业4.0相关的业务也开始跟上;距离数字化相去较远的电动工具和传统汽车零部件等业务投入的资源则最少。


AT科尔尼就指出,企业在制定数字化转型的战略时,应当首先考虑加强自身的主业,根据所在行业的规律和自身的商业模式,决定改造的切入点和优先顺序。每个企业的数字化改造过程可能各不相同,具体如何进行,必须由企业谨慎地做出符合自身的判断。