为什么1000万条搜索结果却回答不了一家工厂老板的“智能制造”疑问?

厂商:施耐德电气(中国)有限公司
  点击数:9474  发布时间:2019-04-26 09:37
倘若在百度里输入“智能制造”这个关键词,可以检索出超过一千万条结果,其中不乏知名专家和政策制定者们五花八门的解读。
关键词:智能制造 ,自动化 ,智能工厂

过去,工业圈内的同行见面打招呼都是——“你吃了吗?”

现在再见面,寒暄的内容却都变成了——“你们厂搞智能制造了吗?”

这话虽然只是个段子,却从一个侧面反映了智能制造等相关概念在中国究竟有多火。随着“第四次工业革命”大潮的来袭,哪个工业企业要是不谈智能制造,好像就已经落后于时代了。

然而,讲了这么多年的概念,智能制造的本质究竟是什么?

倘若在百度里输入“智能制造”这个关键词,可以检索出超过一千万条结果,其中不乏知名专家和政策制定者们五花八门的解读。

有的人将其描述成一种无人化、全自动、可以完全根据客户的需求进行柔性化、定制化生产的理想状态

有的人强调工厂内部信息孤岛的消除和所有IT系统之间的互联互通

有的人认为数据才是智能制造时代的基石,企业需要致力于挖掘数据背后的价值

……

然而,当笔者问到一位工厂老板类似的问题时,他的回答却和其他人都不太一样:“你说的这些都很重要,也都不重要。你知道我们最关心什么吗?”

“什么?”

“甭管是智能制造还是其它什么概念,它能帮我提高产品质量吗?它能帮我降低运营成本吗?它能让我的客户更满意吗?说白了,它能帮我赚钱吗?”

第一个故事:不做自动化改造也能进行智能化升级吗?

说起智能制造,不少人会想当然的把其和酷炫的无人工厂、全自动化流水线联系在一起。然而,对于大多数民族中小企业来说,这样的场景犹如那水中的月亮,可以看见,却伸手捞不到。

这不,国内某中小规模制造企业的领导在参观过一些高大上的智能工厂后,竟然“绝望”的放弃了对自家工厂做智能化升级改造的想法——因为他觉得,自己根本不可能做到这种程度!

显然,在中国制造业转型升级的路上,大型企业和中小型企业面临的挑战是完全不同的。对于很多大型企业来说,其痛点是现有的信息化系统比较纷繁复杂,所以需要通过一个统一的平台来做整合以消除信息孤岛;但是对中小企业而言,其面临的问题往往是过去的系统可能根本就不存在,是一张白纸,需要从头构建。

然而,这种中小规模的企业才是制造业的主流和长尾——他们可能还停留在以手工生产为主的初级阶段,自动化设备很少,盈利能力有限,降本增效的需求却最为迫切。

面对智能化的浪潮,不少工厂老板会产生类似的困惑:是不是一定要投巨资做了自动化改造后才能进一步进行智能化的升级?

这家企业,并没有让老旧工厂实现一步登天式的升级,而是先在工厂的数据透明和管理精细方面做出了切实的改善,想知道它是谁?文末有答案

第二个故事:生产投资“打水漂”?

上面那位老板还算幸运,毕竟大把大把的资金并没有实际花出去,但是在实际决策中,有不少制造企业花费了巨额的生产投资之后,却发现资金白白打了水漂,并没有取得预期的提高生产效率和降低运营成本的效果。

造成这种结果的根本原因是没有解决生产运营管理中的黑箱问题。工厂管理者能够清楚的核算工厂的投入和产出,但是生产进行的如何,怎样组织生产最优,为什么订单没有按时完成这些细节问题……往往不太清楚。

这些问题可以被总结为九个字——“看不清、理还乱、剪不断”。

首先,管理者无法通过有效的手段获得生产运营数据,导致有效信息被掩盖,这是所谓的看不清;

第二,即使数据被采集上来,每个人对数据的分析和理解可能会千差万别,最后得出的结论也是各式各样,这是所谓的理还乱;

第三,很多企业对数据的收集并不是实时的,所以基于数据分析做出的决策具有很大的滞后性,这是所谓的剪不断。

也是由于这些问题的存在,导致中国很多制造业企业的管理模式是被动的,也就是说要等到问题发生了,基于这个问题的结果去分析成因,然后再提出改进措施。显然,这种模式并没有做到闭环以防止问题再次发生。

那么,究竟怎么才能解决生产投资“打水漂”的问题?

第三个故事:先有鸡还是先有蛋?

不只是中小型企业,看似“不差钱”的大型制造业企业,“家里也有本难念的经”。

某垂直领域的行业巨头明明已经建成了高度自动化的生产车间,但是在实际生产过程中却依然会遇到各种各样的问题。

这是因为在工厂里,即使硬件基础打好了,软性层面跟不上,也无法真正实现生产效率的最大化。

于是,企业管理者经常会遇到类似于“先有鸡还是先有蛋”的困惑:在转型升级的过程中,我到底是应该先更换硬件设备然后再构建软性体系,还是应该先从软性的部分下手来解决问题?

当前中国制造业的核心问题到底是出在装备水平还是管理水平上?

…………

问题1:不做自动化改造也能进行智能化升级吗?

问题2:究竟怎么才能解决生产投资“打水漂”的问题?

问题3:中国制造的核心问题到底是出在装备水平还是管理水平上?

这是直击智能制造本质的灵魂三问!

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