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智能制造与数字化工厂转型策略

于 2022-08-18
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【本文作者  睿华国际总经理 宋明政】

 

2020年开始制造业首先面临的痛点来自于”新”的挑战,新的技术、新的人才、新的客户、新的业务模式、新的制造模式等,转型技术成本高,中小企业普遍缺乏资源、面向逐步下降的人口结构、招工困难、新的人才资源匮乏、新产品的迭代升级。来到2022年这些问题仍旧凸显,更多的是知道且需要转型,但缺乏清晰的转型路径,和一套覆盘整合后的顶层设计。

 

疫情与内外环境的结构性变化,催生了新常态,加速了数字化转型脚步。转型不能只考量单一构面,而是必须综合考量内外环境、政策扶持、新技术创新成熟、人才结构等四个面向。制造业担任这波转型要角,数字化是关键路径,从技术化的创新突破到管理现场的深度融合,因应技术变革的管理机制正发生质变,意味着人才具备的能力,从解决过去与现在的问题,转而面向不可预知的未来的问题。因此,因应推动转型业务的流程梳理再造、组织变革,打破科层制,敏捷的新形态组织,更精细化运作成为新的管理议题,而提质增效仍是不变主轴。

 

疫情与内外环境的结构性变化,催生了新常态,加速了数字化转型脚步。转型不能只考量单一构面,而是必须综合考量内外环境、政策扶持、新技术创新成熟、人才结构等四个面向。制造业担任这波转型要角,数字化是关键路径,从技术化的创新突破到管理现场的深度融合,因应技术变革的管理机制正发生质变,意味着人才具备的能力,从解决过去与现在的问题,转而面向不可预知的未来的问题。因此,因应推动转型业务的流程梳理再造、组织变革,打破科层制,敏捷的新形态组织,更精细化运作成为新的管理议题,而提质增效仍是不变主轴。 

 

转型蓝图是变革的导航仪,人才建设是首要布局

因此,企业转型前需要执行一套全流程诊断梳理,以对应不断变动的外部竞争与成本双涨的压力,推动数字化转型不再是”想要”与”需要”,而是”必要”,只是这个”必要”虽可借鉴同业,却很难完整复制,即使生产着一样产品,但每家企业存在着高度差异化的因子,更遑论不同行业更千差万别,不是单纯导入几套系统IT可以涵盖的,它是企业一连串管理模式上的转变,包含着文化、生产、市场、人才、技术、采购等战略的改变,背后更有经销商、供应链、商业伙伴、政府资源等共组的生态链关系。而转型策略至关重要,根据统计,没有转型蓝图与执行路径而盲目执行,失败率高达七成,对很多企业来说,没有试错成本。其实说穿了,数字化转型也是PDCA的循环,其中P (plan)跟D (design),有发展策略、短中长目标设定;而C(check) 跟D(do),有着大量运用科学化方法缩短目标和实际的差距,可以说是控制论的极致体现。而最终,转型带来的应该是能为企业创造新的营运优势,创造出新的价值。      如何能不落入数字化转型的误区,就像设定导航仪,所有到达目的的路径应该清晰可现,当可被视预测性高,才有办法管理。而所有策略的执行者都是”人”,因此,人才的建设是首要布局,而高技能人才匹配难度高,企业唯有从倚赖外部到最后能自主造血,搭建出自己的人才培训系统,建构一个连结到客户端的学习型生态,因此,企业大学扮演着至关重要角色,而人力资源数字化也将成为管理运营的硬指标。唯有当人才赋能,内部人才技能重建,才能支撑数字化转型,未来员工不再是单纯被管控者,而是价值流程创造者。而这样的人才价值转变,是体现从客户下订单到终端客户商品体验的场景上,制造业不是再是只管制造就好,而是从数据收集、信息集成到知识,最后创造客户价值;在制造现场透过数据预测控管所有品质,友善环保制程环境,在业务流程透过数据收集使用者体验,及时反馈回给设计端,制造业俨然更朝向智能化、绿能化与服务化。

 

因此,企业转型前需要执行一套全流程诊断梳理,以对应不断变动的外部竞争与成本双涨的压力,推动数字化转型不再是”想要”与”需要”,而是”必要”,只是这个”必要”虽可借鉴同业,却很难完整复制,即使生产着一样产品,但每家企业存在着高度差异化的因子,更遑论不同行业更千差万别,不是单纯导入几套系统IT可以涵盖的,它是企业一连串管理模式上的转变,包含着文化、生产、市场、人才、技术、采购等战略的改变,背后更有经销商、供应链、商业伙伴、政府资源等共组的生态链关系。而转型策略至关重要,根据统计,没有转型蓝图与执行路径而盲目执行,失败率高达七成,对很多企业来说,没有试错成本。其实说穿了,数字化转型也是PDCA的循环,其中P (plan)跟D (design),有发展策略、短中长目标设定;而C(check) 跟D(do),有着大量运用科学化方法缩短目标和实际的差距,可以说是控制论的极致体现。而最终,转型带来的应该是能为企业创造新的营运优势,创造出新的价值。

 

如何能不落入数字化转型的误区,就像设定导航仪,所有到达目的的路径应该清晰可现,当可被视预测性高,才有办法管理。而所有策略的执行者都是”人”,因此,人才的建设是首要布局,而高技能人才匹配难度高,企业唯有从倚赖外部到最后能自主造血,搭建出自己的人才培训系统,建构一个连结到客户端的学习型生态,因此,企业大学扮演着至关重要角色,而人力资源数字化也将成为管理运营的硬指标。唯有当人才赋能,内部人才技能重建,才能支撑数字化转型,未来员工不再是单纯被管控者,而是价值流程创造者。而这样的人才价值转变,是体现从客户下订单到终端客户商品体验的场景上,制造业不是再是只管制造就好,而是从数据收集、信息集成到知识,最后创造客户价值;在制造现场透过数据预测控管所有品质,友善环保制程环境,在业务流程透过数据收集使用者体验,及时反馈回给设计端,制造业俨然更朝向智能化、绿能化与服务化。

 

借力系统完成“信息集成”达到“数字赋能”

当有了策略、组织人才、流程,这些无形条件,我们才能在有形投资上看到价值。在数字化转型蓝图中,建构一个数字化工厂是全球制造业趋势,而导入系统是必备要素。目前很多企业谈的智能制造,其实层次仍停留在只有制造维度,没有智能维度,在智能化阶段仍旧处在合理化、标准化、自动化的阶段,距离数位化、智能化尚有距离,这样的差距在于“信息集成”,现场和控制技术的集成、ERP和制造信息的集成、业务需求和技术能力的集成、工艺研发和制造的集成;在制造产品的过程中,数据形成的信息是否互通互联,是否有平台整合。而我们要思考的是,这些数字呈现的管理价值是什么? 因此,高效的平台不是体现IT技术秀肌肉的战场,而是扮演管理流程设计的典范。      要避免闯入这样的误区,首先要了解智能工厂的几个构面,分为设备层、现场管理层、运营层。设备层为现场车间在制程中透过各类感测器收集相关数据,例如有生产状态采集、制程参数采集、人员稼动状态等等,而这些数据传回中控平台,进行储存、分析、可视化等,因此需要像MES、APS、QMS、WMS等系统串起现场管理的工作,例如生产参数设定、派工派料、生产调度、设备稼动故障预测、品质管理等,对于现场车间主管来说,要管理的数字跟厂长是不一样的,所以要避免一味呈现所有收集数据给所有管理者,这样没有分级优化、层次过滤的数据,容易让管理品质失真。此外,系统也不是越多越好,数据没有整合,越多的系统变成越多的数据孤岛,也是无法变成完成生产过程的闭环,因此在现场管理层,要能够透过数字来进行管理,否则也只是误会一场。最后来到企业运营层,大家广泛熟悉的ERP、CRM、HRM、KM等系统都在这个构面,这里一般企业都在用,但最大的问题是数据若没有将各层资讯进行横向与纵向的整合,最后落于像文管中心的档案管理,当打通各层了解管理价值后,数字才会赋能,从智能设备到智能生产,最终到智能运营,数字化转型最终才能带领企业到达新的服务型态,有了新的价值,我们才能获取新的客户体验,达成商业结果,亦即所谓的”转型”后的商业模式。

 

当有了策略、组织人才、流程,这些无形条件,我们才能在有形投资上看到价值。在数字化转型蓝图中,建构一个数字化工厂是全球制造业趋势,而导入系统是必备要素。目前很多企业谈的智能制造,其实层次仍停留在只有制造维度,没有智能维度,在智能化阶段仍旧处在合理化、标准化、自动化的阶段,距离数位化、智能化尚有距离,这样的差距在于“信息集成”,现场和控制技术的集成、ERP和制造信息的集成、业务需求和技术能力的集成、工艺研发和制造的集成;在制造产品的过程中,数据形成的信息是否互通互联,是否有平台整合。而我们要思考的是,这些数字呈现的管理价值是什么? 因此,高效的平台不是体现IT技术秀肌肉的战场,而是扮演管理流程设计的典范。

 

要避免闯入这样的误区,首先要了解智能工厂的几个构面,分为设备层、现场管理层、运营层。设备层为现场车间在制程中透过各类感测器收集相关数据,例如有生产状态采集、制程参数采集、人员稼动状态等等,而这些数据传回中控平台,进行储存、分析、可视化等,因此需要像MES、APS、QMS、WMS等系统串起现场管理的工作,例如生产参数设定、派工派料、生产调度、设备稼动故障预测、品质管理等,对于现场车间主管来说,要管理的数字跟厂长是不一样的,所以要避免一味呈现所有收集数据给所有管理者,这样没有分级优化、层次过滤的数据,容易让管理品质失真。此外,系统也不是越多越好,数据没有整合,越多的系统变成越多的数据孤岛,也是无法变成完成生产过程的闭环,因此在现场管理层,要能够透过数字来进行管理,否则也只是误会一场。最后来到企业运营层,大家广泛熟悉的ERP、CRM、HRM、KM等系统都在这个构面,这里一般企业都在用,但最大的问题是数据若没有将各层资讯进行横向与纵向的整合,最后落于像文管中心的档案管理,当打通各层了解管理价值后,数字才会赋能,从智能设备到智能生产,最终到智能运营,数字化转型最终才能带领企业到达新的服务型态,有了新的价值,我们才能获取新的客户体验,达成商业结果,亦即所谓的”转型”后的商业模式。

 

从思路转型才能迈向体质转型

虽然绝大企业倚赖行业多年经验,透过内部盘点看出自己盲点,企业资源有限,但不会每件事都重要,说转就能转,奢望毕其功于一疫,反转进死胡同。转型是一个非常复杂的系统工程。我们必须说,过去放不下的优势便是眼下成长的劣势,大环境或许是限制条件( constraints),过去高速增长反容易成为主要障碍 (obstacle),观念上的改变是难点,思路上的转型才是第一步。如何能确保转型成效并降低失败风险,需要的是数字化转型顶层设计,针对特点明确转型方向,依据设计规划转型蓝图,少了这个步骤,想像一下就像盖房子没有设计图,就开始施工,这样的质量免不了让人担心。企业的经营亦然。

 

制造业正在迎向新制造型态,从量变质变走向精细化,数字从基础建设到驱动决策,新型态组织如何更敏捷更快速反馈客户需求,创造更好的体验,将是未来差异化的关键 !

 

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