数字化热潮风起云涌,问道标杆、博采众长,智造合伙人再出发!
2020-08-31 11:19      苏商管理员      1187℃

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在智能制造这场长跑中,各国都具备自身的发展优势与战略智慧。“进入哪条赛道”成为摆在所有中国企业面前的必选之题,而取长补短、集之大成是唯一的破题之策。作为智能制造的后来者,我们唯有汲取其他制造强国的“武功秘籍”,潜心修炼“内功”,方能积蓄力量、后发先至。

夏尽秋来,金风渐至。8月28-29日,由苏商会、苏商学院主办的《江苏智能制造领军人才高级研修班》(第三期)第三次课程如期而至。来自江苏省内的30余位学员再度聚首苏州,共赴为期两天的数字化专题学习之旅。

此次课程特别邀请了Siemens Advanta Consulting首席顾问兼咨询总监石建伟、西门子Advanta产品组合经理朱彬、北京兰光创新科技有限公司创始人朱铎先、中国信息安全研究院院长助理兼网信智能部主任傅毅明老师带来精彩授课,并带领学员们对西门子苏州研究院进行了深度参访。

 

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数字化工厂——智能制造必由之路

 

今时今日,整个世界变化的速度和不可预知性已大大超出了我们的想象。在过去的3到5年中,科技进步和数字化转型给企业,乃至整个行业,带来了巨大的冲击和变革。对于企业来说,那些曾经带来竞争优势的产品、业务模式和市场地位,如今都不再有保证。面对种种挑战,企业应如何抓住数字化浪潮,实现数字化转型和智能化升级的真正落地?

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 Siemens Advanta Consulting首席顾问、咨询总监,西门子运营系统中国区协调人石建伟老师以《数字化工厂规划与最佳实践》为题,立足当前制造业面临的种种挑战,围绕数字化工厂的建设路径带来深度讲解,为企业真正实现转型奉上锦囊妙计。

 

数字化正全面威胁着传统企业,企业组织数字化转型刻不容缓。作为全球数字化转型排行最高的工业制造企业,西门子整合了技术和行业知识,通过横向、纵向及端到端集成全面梳理企业当前运营状态,形成一套标准的数字化工厂规划方法论:通过精益化、自动化、数字化诊断来识别企业运营管理痛点,提供针对性的精益数字化改进建议及落地支持,帮助客户系统化地实现数字化工厂转型升级。

 

此外,数字化工厂规划需要综合考虑生产、物流及信息化,实现精益化、自动化与信息化的三化融合。西门子结合精益生产与物流的理念,按照系统化布局设计的方法,对未来数字化工厂的布局进行规划。

 

“建成罗马非一日之功”,针对企业在数字化转型过程中普遍遭遇的误区和挑战,西门子结合自身实践经验,得出一系列极具洞见的思考:首先,数字化是从组织内部管理运营到外部业务模式的全方位转型;其次,数字化路径须基于组织的核心竞争力量身定做;再次,数字化战略须与现有业务相衔接,成为现有业务的加速器;然后,数字化推进是一场循序渐进、小步快跑的长期变革;最后,数字化的标志是由独立的项目实践到完整的数字化组织生态。简而言之,数字化转型是一场充满挑战且需基于组织现有业务与核心竞争力量身定做的全方位长期变革。面对飞速发展的科技水平和不断变化的外部环境,企业应遵循“敏捷”二字,从自身实际出发,快速反应、不断迭代、逐步优化,方能更好地适应未来。

 

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数字化时代,企业如何走出制造“棕地”?

 

“Brownfield”,即“棕地”,在工业领域,多指一些处于新旧技术、工具、设备并存阶段的企业。而众多传统制造业企业,由于大量老旧设备亟需连接和更新,广泛处于“棕地”阶段。如何让企业更快地走出“棕地”?工业4.0将把制造业带向何方?西门子又将如何引领工业数字化转型浪潮?

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课程首日,学员们一同走进西门子苏州研究院,从互联城市、工业信息安全、数据分析、“数字化双胞胎”等不同视角感知西门子正在构筑的未来世界。西门子Advanta产品组合经理朱彬老师带来《可持续工厂数字化转型之路》主题分享,揭开“棕地”工厂数字化升级解决方案的神秘面纱。

 

制造业通过数字化赋能企业管理运营并创造价值,无疑已经是当下的大势所趋,近几年来,全球的制造业企业都在积极思考和尝试,寻求在数字化、智能化方面的突破与提升。当评价现代制造企业的管理运营水平和数字化水平时,我们需要综合考量其在三条价值链上的表现,分别是:工厂与设备价值链、产品生命周期价值链以及业务价值链。

 

基于大多企业难以实现全价值链耦合的困境,朱彬老师从产品设计、产品验证、制造工艺、产品性能监控分析、产品维护、产品服务升级六大环节对西门子的产品布局展开讲解。西门子通过跨价值链的协同进一步为企业数字化赋能,为实现柔性生产、提高安全性、提升质量等优化措施创造必要条件。在模拟生产的阶段,西门子通过建立“数字化双胞胎”,在虚拟世界中精确复制和模拟实体产品、生产线乃至整个工厂的属性和特点,从而预先了解生产的效能和瓶颈,实现生产力和生产效率的显著提升。

 

中台是实现跨价值链协同的前提。传统的数字化手段难以实现不同价值链的协同,而中台技术可以结合物联网连接技术,打破各个独立子系统、数据源之间的壁垒,对复杂多元的异构数据进行整合,实现工厂与设备价值链、产品生命周期价值链以及业务价值链之间的数据融合。通过中台的一体化语义模型,构建行业知识图谱,不仅能够实现全量数据的分析和积累,支撑专家的诊断与思考,更有助于管理企业数据资产,推动企业管理运营的价值创造和提升,为进一步实现快速高效的企业数字化转型奠定了坚实基础。

 

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智能制造:系统视角,务实落地

 

古人云:善弈者谋势,不善弈者谋子。全球智能制造热潮之下,中国制造业正处于转型升级的关键阶段,众多企业都在积极引进新理念、新技术,并对智能制造寄予厚望。当前中国制造业在升级转型中到底存在哪些问题?制造企业实施智能制造有何路径可循?如何打造以提质增效为核心的智能工厂?

 

 

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北京兰光创新科技有限公司创始人、董事长,高级工程师,智能工厂、数字化车间实战型专家朱铎先老师带来《智能制造:系统视角,务实落地》主题授课,以“取势、明道、优术、利器、实证”为主线,针对制造企业普遍面临的落地难题给出系统、深入而务实的专业解答。

 

“取势”层面,朱铎先老师指出,本轮全球智能制造热潮并非来自新技术的拉动,而是源于自身困境和压力的逼迫。朱老师将智能制造的驱动力总结为“四难一希望”:其一,难以增长的经济总量;其二,难以消化的全球产能;其三,难以逆转的老龄化;其四,难觅世外的全球化竞争;大势所趋之下,制造业唯有寄希望于数字经济与新技术带来的重大转变。

 

来到“明道”篇,朱老师选取德、美、日这三个最具典型意义国家,充分借鉴国际先进理念,结合国情、扬长补短,探讨中国制造企业的智造之道。在技术之道层面,朱老师提出“人机网三元战略”,强调以人为核心,突出人的价值,从而提升企业的竞争力;在经营之道层面,则需要向生产定制化、业务聚焦化、社会协作化、市场全球化的“新四化”方向发展。

 

谈及“优术”,朱老师结合德国工业4.0、美国GE工业互联网、日本工业互联的实践案例,提出别具一格的专业研判:智能制造,从“治聋、治哑、治傻”开始。“聋”就是听不见外部声音,与外界没有交流;“哑”是指设备与岗位出现问题时说不出来;“傻”则指的是建立在人为数据基础上,做出不及时、不科学甚至不正确的决策举措。

 

在深入浅出地结束理论层面的讲解之后,朱铎先老师对工业互联网平台、数字孪生、CPS赛博物理系统、MES制造执行系统等支撑制造企业智能化转型升级的“利器”展开详细介绍,并提出一系列理论和案例“实证”。

 

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大数据时代,数字化转型何去何从?

 

科技革命和产业改革方兴未艾,万物互联万象更新,以大数据为代表的数字革命正在前所未有地重塑我们的生产生活方式。什么是数字经济?什么是数字生态?它们又对企业数字化转型发挥着怎样的赋能作用?

 


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中国信息安全研究院院长助理兼网信智能部主任,大数据分析与应用技术国家工程实验室主任助理傅毅明老师以《数字经济及企业数字化转型》为题,描绘了大数据支撑下的数字世界,为企业的数字化转型提供行动指南,对智造合伙人们大有裨益。

 

傅毅明老师指出,从整个数据生产方式的演进来看,数字经济社会的核心是要解决人跟数据的问题,以及人跟数据背后的人的问题。而所谓数字生态,即是数字经济加数字治理。数字治理是上层建筑层面的制度文化,数字经济是经济基础层面的生产方式。

 

数字化转型的核心要义是要将适应物质经济、规模经济的生产力和生产关系转变为适应数字经济、范围经济的生产力和生产关系。数字化转型的本质在于价值体系的重构,包含了由旧企业范式向新企业范式转型的企业重塑、由旧产业体系向新产业体系转型的产业重塑、由旧技术体系向新技术体系转型的技术重塑。

 

数据、平台、人才是驱动数字化转型的三大要素,数据正在取代资本成为资源汇聚和配置的主导性要素,打造新型能力已成为企业数字化转型的核心要务。傅毅明老师详细解读了企业在推进数字化转型过程中普遍面临的难点问题,包括定义不清、目标难定、选项过多、机制不足、能力缺失等,为学员们厘清自身的发展方向提供理论支撑。

 

时至今日,两化融合发展重心已由“深化局部应用”转向“突破全面集成”,实现跨业务部门、跨管理层级、跨产业链环节集成运作成为重中之重,推动工业互联网发展时不我待、正当其时。

 

在数字化转型的过程和方法层面,傅毅明老师强调,新型能力建设是数字化转型的核心路径,企业应按照价值体系优化、创新和重构的要求,识别和打造新型能力体系,将新型能力建设贯穿数字化转型全过程,建立健全起发展战略过程联动机制、新型能力过程联动机制、解决方案过程联动机制、治理体系过程联动机制和业务转型过程联动机制,以新型能力建设全方位牵引转型活动。

 

课程花絮

课程现场

学员风采

参访西门子苏州研究院

 

以上部分内容根据现场录音整理,未经本人审阅

文:孙苏豫 摄:申鹏鹏