智能工厂?数字化转型?时间管理和数据管理一样重要!

听到“智能工厂”大家应该会想到很多场面 。 按照规定路线进行组装的机器人手臂 , 看着工厂各处安装的电脑屏幕的员工 , 以及搬运原材料的无人驾驶机器人等等……之所以会想到这些不同的制造现场 , 是因为“工厂”的外观相似 , 但“智能”一词的定义略有不同 。
字典对“智能化”的定义是“指事物在计算机网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下 , 所具有的能满足人的各种需求的属性” 。 智能工厂简单来说就是实现“聪明”的制造流程 , 其过程是数字化转型 , 而实现这一过程的最突出手段是“数据” 。 智能化的核心是让机器自行判断并执行必要的工作 , 即制造业的数字化转型 , 而不是停留在制造流程的单纯自动化上 。 如果能整合并充分利用ERP、MES、CMMS等分散在制造业中广泛使用的各种系统中的数据 , 就可以实现设备预知保护、预测管理、产品跟踪等 , 并据此改善制造流程来提高生产效率 。
智能工厂?数字化转型?时间管理和数据管理一样重要!
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传统制造业的数字化转型障碍
那么 , 在真实世界的制造业中“整合并充分利用数据”的可行性如何?是只要下定决心就能很快实现的工作吗?万余家企业数字化转型诊断数据显示 , 2020年我国企业数字化转型整体处于探索期 , 全国超过80%的企业仍处于场景级以下阶段 。 著名的企业管理咨询巨头麦肯锡公司发布的一份报告显示 , 中国企业数字化转型成功率仅为20% 。 按行业划分 , 制造业的数字化转型阶段低于服务业 , 这归因于制造业数字化需要转换制造设施或智能制造建设成本 , 难以改变商业模式 。 简而言之 , 实现数字化转型并没有想象的那么快 , 而且在传统制造商向智能工厂数字化转型之前 , 还有更多的障碍需要克服 。
智能工厂?数字化转型?时间管理和数据管理一样重要!】Q.问题
一家制造汽车螺母的工厂应该如何转变为“智能工厂”?前提是将材料放入模具中并反复施加高压的基本制造方法不能改变 。
A.答案
首先应该改变无条件效仿其他公司 , 特别是大公司的想法 。 企业需要明确通过工厂智能转型要达成的目标是什么 , 而且应该以适合企业组织的方式转型 。
以上回答是笔者最近实地考察一家智能工厂后确认到的事实 。 该企业在实现制造过程智能化的过程中 , 最看重的目标并不是像人们通常认为的那样 , 通过用更少的人做更多的事情来提高生产率 。 根本目标是“改变工作方式” 。 该企业没有过度整合所有数据 , 或减少人员并用机器人代替 , 而是首先在交付现况和库存管理中引入了计算机系统 , 并重点投资了整个制造过程中需要和可以实现自动化的部分 。 现在员工可以更舒适和安全地处理之前困难和危险的任务 , 以前负责体力劳动的现场工人现在负责管理智能流程 。 即使在对工厂进行智能化改造后 , 现场工人的数量也没有减少 , 员工们能够专注于比以前有更高附加价值的工作 , 从而提高了生产力 。
此外 , 加入该公司的年轻人比例增加 , 任期延长 , 这归因于传统生产流程的数字化转型 , 以及对过去被视为3D行业的制造业的认知转型 。 根据《中国人口和就业统计年鉴》城镇就业口径数据分析 , 制造业30岁以下劳动力的比例从2015年的28.2%下降到2019年的21.4% , 降幅为6.8%p 。 非常令人鼓舞的是 , 在这种情况下青年就业仍然有所增加 。 该公司的智能工厂仍在建设中 , 并正试图通过寻求利用先进技术(如基于员工快速适应和提高数字工作技能的机器学习)的方法 , 使整个生产过程智能化 。