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制造业怎么进行数字化转型?这些坑千万别踩!

作者:finereport

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发布时间:2023.8.4

我们90%的制造型企业都该思考怎么进行数字化转型?

我们制造业数字化的水平在国际上是很低的。欧洲大概有40%的企业搞了工业互联网,我们大概不到20%。

为什么会出现这样的情况?

一是成本太高。中国最多的就是小企业,小本经营,没什么利润,没什么投入。搞数字化不是领导动动嘴皮子拉通一下就行了,得真金白银往里面砸,小企业哪来这个钱。

二是领导层对数字化转型的认知不够。数字化转型不是从底层开始的,是要领导层有足够的远见,能够提出长期的战略规划,自上至下、从点到面去开展的。

上面两个问题,不是单个小企业靠自己就能解决的,得靠大环境的改变,但小企业要有转型意识,至少要有想法吧。

制造业数字化转型是必然趋势,不是遇到问题就能不做的,落后就要挨打啊。

就像徐工信息化总监所说的那样:“工程机械行业属于典型的‘多品种、小批量、定制化’离散型制造业,面对激烈的全球市场竞争环境、 不断提升的制造及劳动力成本、以及高度的柔性生产要求,加快业务流程数字化、智能化改造提升是必由之路。”

企业有了数字化转型的想法之后,接下来的“坑”是一个接着一个,一不小心就花钱干坏事了。

制造业数字化转型的注意点和步骤

制造业数据建设白皮书

首先,要诊断一下自己公司的数据建设成熟度情况,不同阶段的制造企业在数据建设方面的行动方案是不一样的。下面这张评估模型是参考国家发布的《制造业信息化评估体系》、《数据管理能力成熟度评估模型》之后建立的,不知道怎么评估企业数据建设情况的朋友,可以从这几个角度去思考。

一般来说,企业的数据建设情况分为下面五个阶段:传统阶段起步阶段加速阶段成熟阶段智慧阶段

大部分制造业都在传统阶段,怎么识别这个公司是否出于传统阶段呢?

你走进他们的办公室,第一看电脑桌面上Excel多不多,第二看桌子上纸质文件多不多,第三看有没有人拿着纸质文件四处找领导签字。这三点都中的话,基本就是在传统阶段了。

针对处于传统阶段的制造型企业,要先做的是业务数据化,把业务活动过程中产生的数据记录下来。比如利用ERP/CRM/SRM/报表工具,以业务流程的信息记录为核心,把企业的生产、采购、销售过程,以及客户服务、现金流动等业务活动和过程用基础系统储存下来。有了有序的数据,才能够进一步发挥数据的价值。

在有了数据之后,就可以进行数据业务化,用已累积的业务数据去反哺业务流程。一般会利用智能分析平台,算法平台,数据资产管理平台等,以数据分析为核心,把信息化阶段收集的信息利用起来,通过数据发现问题、解决问题,用数据优化业务流程和经营模式。

等把基础的数据都搞明白之后,再去接入人工智能、超级自动化、数字孪生等先进的数字技术,这时候就能朝着智能感知、全流程自动处理、全业务线智能决策的智能工厂发展了。

不同阶段怎么做数字化转型

传统阶段起步阶段:上线仓库管理系统,改变业务管理模式。

背景:

某汽配企业产品销量快速增长,但公司还处于业务系统0部署的状态,人为收集、统计、 分析各业务数据的方式已无法迅速响应管理需要。

解决办法:

该汽配企业从核心业务入手,梳理仓储业务流程和系统逻辑架构,部署了仓库管理系统(WMS)。系统上线后,实现了货品扫码入库、出库管理,出入库数据被实时采集至系统中,公司达到产量翻番的同时,存货下降了50%。

此外,该汽配企业还通过WMS系统整合了采购、配送、生产等流程管理,促进了整体生产效率和业务配合速度的提升。

起步阶段加速阶段

背景:

某头部机械重工企业在数据建设过程中,先后部署了ERP、PDM、MES、SRM、CRM等几十项核心信息系统,实现了研发设计、生产制造、采购物流、营销服务等诸多业务环节的数字化覆盖。但随着信息系统数量增多,出现了业务数据体量大但质量差和业务数据存在壁垒的情况。

解决办法:

该企业与帆软公司联合,成立专项,对关键核心业务应用和数据现状进行调研,并对每项核心业务数据分析的可行性进行了评估,最后做出了涉及生产、设备、营销、人力资源等多个业务的数据分析运行平台,贯穿公司、分厂及区域。

同时,搭建统一的数据仓库,实现对不同源头、标准的业务数据进行集中的管控与处理,保证数据的质量与安全。

加速阶段成熟阶段

背景:

汽车行业进入存量竞争时代,某头部车企想要打造“以终端用户体验为核心”的数字化顶层设计,包括全生命周期管理和全场景生态服务。

解决办法:

建立企业级中台,打通业务间的数据壁垒,对企业内部数据和老旧数据、用户线上(抖音、微博、优酷、淘宝)线下(商圈影院、交通枢纽、4S 店)触点数据进行整合、拉通、治理, 面向集团用户提供统一的数据存储中心及数据服务,通过数字技术重塑商业模式。

成熟阶段智慧阶段

实现这个阶段的企业比较少,我这边给大家提供几个行动方向:数据挖掘和人工智能、数字孪生、工业元宇宙、区块链、超级自动化、VMI管理策略等。

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