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一夜之间在新冠疫情爆发以来，“数字化转型”突然被频频提及，成为“网红”术语。新冠疫情让制造企业对数字化转型有了更加深刻的感受和更加迫切的需求。,数字化管理能力已经成为制造企业最基本的生存能力。然而，制造业圈有很多概念术语，如智能制造、工业互联网、人工智能、数字孪生、数字化转型.这让人眼花缭乱，不知从何说起。可以说概念术语很多，乙方产品互相吹嘘。数智时代要有数，赋能赋智全靠它。技术本是同林鸟，融合应用不分家。智造转型异与同？区分角度讲方法。 一智能制造 虽然智能制造是近几年才兴起的，但这个概念很早就被提出来了。华中科技大学杨树子院士于1992年首次发表了关于中国智能制造的论文《智能制造技术与智能制造系统的发展与研究》。有专家还验证了日本在1990年提出的智能制造系统(IMS)国际合作研究计划。为什么智能制造在接下来的二三十年没有火起来？原因不外乎两个。一是赋能技术不够发达，聪明的女人没有饭也很难做饭，想要实现智能制造，离不开强大的技术支撑。二是应用场景不够充分，英雄无用武之地。即使有一些智能技术，没有实际验证也很难开发。当然，智能制造的内涵和外延也随着技术的发展和环境的变化而变化。 E-works黄培博士曾经总结了智能制造的十大应用场景，被广泛引用。简单来说，我们推动智能制造的目标之一就是为客户提供智能产品或服务。然而，一些常见的商品，如饮料、食品和服装，并不是智能产品。然而，即使是普通商品，在R&D或生产过程中也可能需要涉及智能设备、智能生产线、智能车间、智能工厂、智能R&D、智能管理、智能物流和供应链以及智能决策。如果想再加一个，可以包括智能技术。这十大应用场景涉及到四大模式的创新，即商业模式、生产模式、运营模式、决策模式。 二智能制造与使能技术 如前所述，智能制造愿景的实现需要赋能技术。什么是使能技术？李培根院士曾说，赋能就是赋能和赋能。有哪些使能技术？工业互联网、数字双胞胎、人工智能、工业大数据、CPS、云计算、MEC……等等。这十大应用场景的实现，离不开这一系列赋能技术。 这些使能技术之间既有区别又有联系。例如，工业互联网为数字孪生提供了基石载体和网络通道，而数字孪生则为工业互联网提供了应用场景和发展方向。这些赋能技术本身是相互赋能和赋予价值的。所以从应用层面来说，不可能说用哪种技术来实现某个功能。下图。 使能技术团队不断扩大和升级。一些赋能技术的角色在不断变化，功能在不断深化，能量在不断爆发，比如5G、MEC。因此，提高智能制造水平是可能的。 三数字化转型 关于数字化转型的概念，很多专家说了不同的话。可以说，一千个人眼中有一千个哈姆雷特。 我在这里只谈制造业的数字化转型，我把它定义为：制造业数字化转型，是战略主导下的业务变革，是数据驱动、智能助力的研发、生产、运营、服务改善，最终推进盈利模式优化和用户体验提升。它需要推动业务与系统双向融合，以数字化为核心，借助网络化手段，实现智能化赋能，保证产品和服务高效保质交付，持续提升企业核心竞争力。. 换句话说，数字化转型是基于数字技术的支撑，但本质上不仅仅是数字技术本身，更是业务转型，业务转型必须以企业战略为引领，以客户需求为导向，以组织变革、流程优化和人员能力为保障，以企业文化和环境机遇为促进。 数字化转型重在技术，根在业务，但可能毁于管理。管理包括战略管理、组织变革、流程优化、人员能力提升、IT/OT工具和系统的应用等。人员能力保障的前提是人员的认知，尤其是企业、业务、部门的高层领导，甚至是与客户直接接触的一线人员。下图。 33 ERP等软件在数字化技术是个泛概念，也包括以数字化技术为基础的网络化、智能化系列技术。,应用后，实现了进销存、人财物一体化管理，当然可能还会有更多。也就是说，一般来说，企业的信息化已经达到了一定的水平。 然而，在前两个阶段，制造企业的商业模式可能不会发生根本性的变化。比如某汽车制造企业虽然已经实现了信息化，但还是以销售汽车为主。 基于各种数字化技术，如智能联网汽车、APP、电能、自动驾驶等。结合一些专家的观点，制造业数字化转型至少有三个阶段：可以通过出租车实现按时计费。此时，这家制造企业的商业模式已经延伸，从卖车变成了以汽车为基础的出行服务商。现在很多汽车制造企业都在探索这种转型，比如丰田、大众。 第一个阶段，数字化转换第二个阶段，数字化提升， 所以从前面的文章可以看出，智能制造的核心是数字化。要实现智能制造，需要融合数字化、自动化、网络化、智能化等一系列技术，当然也包括精益思维的实施。如果某些环节精益化、标准化不到位，智能制造将难以实现。 第三个阶段，数字化转型，'s的数字转型可以扩展到涵盖我们当今大多数流行的概念，例如智能制造、工业互联网和数字结对.这些技术/概念是制造企业在推进数字化转型时，根据企业的痛点、重点、难点需要考虑的手段、工具、路径、方法.数字化转型以数字化为核心，但仅仅应用一些数字化技术很难保证最终的成功。 四 那么，对于一个制造企业来说，应该推动数字化转型还是智能制造？事实上，这不是一个绝对的问题，因为它不是一个替代问题。 智能制造和数字化转型有不同的视角。数字化转型与智能制造 数字化转型，当然要以数字化为基础。强调企业要有数字化的理念，增强对数字化的认知，研究数字化时代的变化和挑战，用数字化思维重新审视为客户创造价值的全过程，用数字化的工具和手段重构业务链和价值链。制造业数字化转型，从另外一个角度，更加强调以数字化思想来重构业务模式、业务流程、业务交付，以优化客户体验和盈利模式。 对于具备一定数字化、网络化基础条件的企业，为了进一步解决R&D在技术、生产、服务、供应链、交付等方面的一些痛点和顽疾。或者在整个过程中，有必要采用智能技术来解决它们。比如AI用于质检、远程运维、图像识别、语音识别、智能机器人或人机协同、PHM等。 对于大多数中小企业，或者B2C模式的企业来说，可能主要面临订单问题、客户体验问题、发货问题和服务问题，需要考虑采用各种数字化手段进行改进(升级和变革)。最终可以采取什么样的手段来达到什么样的改善程度，需要结合行业和产品/服务的特点来考虑和规划。如果要梳理这一系列概念之间的关系，大概是下图所示。 在思考数字化转型的时候，可能需要跨界和突破的思维，敢于突破和站出来，不拘泥于规则。智能制造，毫无疑问是以数字化为核心，以数据驱动/数据流动为根本，以采用智能化手段来改进研发生产、经营管理中的瓶颈问题为目标。从智能制造的角度来说，数字化转型是制造业推进智能制造的起点。 总而言之，数字化转型有三个层面： 从数字化转型的角度来说，智能制造是实现制造业数字化转型的主攻方向。是我们推进数字化转型最重要的起步阶段，意识和认知的转变是第一步。有了认知和认知，数字化转型就有了真正的初心。如果就如同我们讲工厂里面的作业改善，有信息化的手段、自动化的手段、精益化的手段、智能化的手段…要因企制宜甚至因线（产线）制宜…...的企业没有意识到数字化转型的重要性、必要性和紧迫性，他们可能会为了获得政府资金而申请项目，甚至政府不给钱就不做项目。数字化的客观性、包容性、集成性、扩展性，以及数字化平台（体系）的叠加效应、聚合效应、倍增效应，可能会带来更多更新的解决问题的视角。 根据业务需求、市场需求和趋势变化，第一个层次是理念，就是意识和认知的转型。采用相应的数字技术，根据需要提供支持和拓展。把数字化转型作为企业生存发展之刚需，只要思想不滑坡，办法总比问题多。 意识和认知的转型，关键还是企业一把手的转型，一把手认知的高度和深度决定了企业发展的速度。必须把数字思维作为生存和发展的第一思想。比如在工程机械行业，从最初的设备销售，到利用设备远程定位技术实现设备租赁，从非数字化到实现设备与物联网和传感的智能互联，从提供设备使用监控到实现设备故障预测和健康管理(PHM)，通过5G技术实现无人驾驶挖掘机，通过设备使用的数据分析实现用户画像，通过设备(机器)状况和工作状况画像计算保险费等。 借用彼得德鲁克的话，“战略不是研究我们将来要做什么，而是研究我们今天要做什么才能有未来”。第二个层次是支撑，工具和手段的转型，用数字化的工具和手段来支撑我们的业务。 |
