工業數字化轉型正當時,中小制造業企業如何“趁勢上車”
點擊量:  發布時間:2019-09-20 10:40:34

       中國的數字經濟正處于蓬勃發展的階段。

  根據IDC的報告,2021年中國數字經濟規模將達到8.5萬億美元,占據總經濟規模的55%。而2019年的ICT轉型支出,也將由2017年的2300億美元增長到3100億美元。

  與此同時,制造業則是對數字化最不“感冒”的行業。2018年,中國制造業ICT投資占業務收入的比重為0.4%,僅為行業平均值0.8%的一半。

  事實上,受人力成本上漲和環境壓力漸增等因素,制造業的生存壓力在不斷增加。根據工信部副部長王江平在2019中國500強企業高峰論壇上的發言,中國制造業企業的平均利潤僅為2.59%,遠低于世界500強企業的6.57%。

  中國制造業,尤其是中小企業,尋求降本增效的有效途徑,已迫在眉睫。

  作為降本增效的途徑之一,數字化成本正隨著國家政策的扶持、自動化水平的提升和云儲存成本的下降而不斷降低,這無疑是中小制造企業數字化的良機。

  潮頭之上,數字化在制造業不斷推進

  數字化的概念脫胎于上世紀40年代香農采樣定理,隨著“工業3.0”的進程被推進到商業領域。在中國,數字化崛起于2012年風靡的“大數據”概念,并逐漸由消費領域上溯到生產領域。

  從數據可視化到數據決策,數據在生產領域的潛力不斷被發掘,作用也越來越明顯。騰訊研究院發布的《數字中國指數報告(2019)》顯示,中國數字化進程從消費互聯網為主導,轉向產業互聯網主導,產業互聯網已經進入發展黃金期。

  相比強調滿足B端需求的產業互聯網,工業互聯網則更側重技術的共性和應用,兩者最終目的都是實現設備的互聯互通,并且在數字世界內從生產環節向服務環節轉型賦能。數字化,則是構建數字世界的磚瓦。

  數字化首先能夠將生產環節量化,更準確地反映生產狀態。數據采集模塊能采集到人工難以進入的生產狀態,并且實時反應生產狀態。通過數據的積累,企業很快就能摸索出關鍵生產指標的安全范圍,從而更好地安排生產。

  其次,數字化是建立生產預警和預防機制的基礎。以往,車間的運行狀態主要靠熟練工人把握,之后隨著自動化的普及,設備能夠在遇到故障時報警。不管是人工判斷還是設備報警,都已經發生在故障或異常之后,企業依然要承擔緊急停車和恢復生產的成本。

  數據則能很好地彌補人工的不準確性和自動化的滯后性。通過長期追蹤生產數據的變化,能夠在數據進入警戒線之后及時維修或更換設備。而中國工程院院士、北京化工大學教授高金吉領導的團隊,則在研究機器自主調整狀態維持生產,實現“機器自愈”。

  最后,數字化能夠實現生產環節的降本增效。在生產環節中,盡管企業能夠把握原料的消耗和最終產品的產出,卻無法了解原料究竟在哪些環節被消耗和利用狀態如何。通過數字化,每個環節都變成了直觀的數字。比如,在以往的場景中,企業很難比較和選擇空壓機,但是數字卻能直接告訴生產者每個單位動力的價格。

  與數字化技術蓬勃發展狀態相對應,中國的制造業數字化發展卻處在不均衡的狀態中。這主要由于中國工業的發展是躍進式的,僅僅依靠40年的時間在追趕發達國家兩百五十多年的發展經驗,一些領域因為以往需求不足而未能得到發展。

  這種不均衡主要體現在企業管理和生產環節。由于上世紀80年代國家大力推行信息化,信息系統從政府機關、事業單位和國有企業逐漸滲透到私營企業,企業管理軟件得到充分發展,也跑出了用友和金蝶這樣的巨頭。然而這種數字化僅停留在管理領域,沒能進入制造業的生產環節。

  中國制造業數字化的先導者依然是大型生產企業,因為他們最先完成自動化,也最早遇到降本增效的瓶頸。如今,像三一重工和徐工這樣的工業巨頭,都已經孵化出了自己的旗下的工業互聯網企業,并且開始賦能到其他行業。

  樹根互聯就是三一重工旗下的工業互聯網賦能平臺公司,從數據采集的網關到云平臺,樹根互聯的服務已經可以進入后市場、資產管理、能耗管理和融資租賃四大應用場景,進入十幾個生產行業。其服務主要實現了數據采集、數據管理、生產監控等多個環節,用戶也可以在其平臺上進行二次開發。

  受困于成本,中小制造企業自然難以負擔自建平臺的研發成本。由于自動化的發展和數據采集模塊價格的降低,中小企業在數字化上的應用主要在數據監測和可視化上,仍有巨大的發展潛力。

  在成本壓力下,制造業數字化轉型的浪潮洶涌而至。而在政策、技術、資本的多重助力下,中小企業數字化轉型的機遇正在到來。

  從信息化到數字化,數據賦能效果的“三級跳”

  信息化和數字化雖然同屬于“工業3.0”階段,在概念上卻略有不同。尤其是伴隨著大數據技術的發展,數據的價值被不斷發掘,數字化也逐漸成為了信息化的后延。

  籠統地說,“信息化”是對企業管理過程的數字化,是業務到數據的過程,通常體現在無紙化辦公等環節。相較于信息化,數字化更強調用數據邏輯和技術去支撐生產環節,是數據到業務的過程。

  中國的制造業則處于后發之勢,同時吸收著不同階段的發展成果,信息化、自動化和數字化交錯發展,逐漸并入同一條發展路徑。

  中國企業的信息化起始于20世紀80年代,當時以組建內網為契機,將紙質信息轉化為數字信息。之后興起的OA、ERP和CRM等軟件,分別將企業行政和管理的不同流程從現實世界搬到了計算機上。

  信息化的好處主要有三點。

  首先,信息化相當于企業管理的現代化,讓企業管理的各項環節都被流程化和規范化。信息系統猶如一面鏡子,映射出企業各項管理工作的運行狀態,行政事務有規可循,簡化了大量重復的事務性工作。

  其次,信息化延展了辦公空間,以往需要面對面進行的工作,可以直接在電腦上授權完成,簡化了大量協調性工作,也節省了行政成本。

  最后,信息化保存了企業忠實的、可追溯的運營狀況。以往紙質材料留存不僅難以存放,查閱起來也費時費力。當這些數據被轉移到信息系統上,企業信息被再使用的難度大大下降,一切決策和行動都將有跡可循。

  不過,信息化中的數據依然只是企業運營狀況的記錄者和參照物,數字化則將數據推動到改善生產甚至協助決策的層面。

  在企業層面,數字化的作用早已超越生產狀況的監測。目前服務商除了能夠提供數據采集和可視化外,還可以通過積累數據,形成企業生產模型。

  通過AI算法,積累下來的生產數據可以逐漸轉化為定制化的生產經驗和知識,系統得以像經驗豐富的工程師一樣洞察企業的生產狀況并做出及時反應。以往純粹依賴經驗判斷的決策開始有數據層的參與,制造企業能夠向智能化轉型。

  在行業層面,政府正在大力推動的企業上云等舉措,能夠同時積累同個行業下多個企業的數據。由大數據數據形成的產業集群,能夠構建單個行業的生產模型,從而解決行業生產的共性問題,或打通銷售端和生產端的連接,實現對整個行業的賦能。

  由此可見,信息化實現了客觀世界向數字世界的轉化,提升了行政效率同時降低成本;數字化則開始參與生產決策,改善生產;最終的智能化將同時對企業和行業產生賦能效果,幫助實現產業集群。

  中小企業可以根據自身的需要,選擇不同的信息化和數字化產品,逐步邁向智能制造。

  花費降低、政策扶持,實現數字化已進入紅利期

  從市場環境看,數字化的成本正逐漸降低。在硬件端,數據采集模塊和云存儲服務的成本負擔都在減輕,極大便利了中小制造企業的數據采集和儲存。

  在平臺層和應用層,由于軟件的邊際成本幾乎為零,服務價格也有下降趨勢。服務商同時針對中小企業的實際需求,提供定制化和輕量化的解決方案。

  從政策環境看,政府正在大力推動制造企業的數字化建設。今年9月,在工信部發布《工業大數據發展指導意見(征求意見稿)》中,強調逐步成熟的工業互聯網平臺要為廣大中小企業提供便捷、優質、低成本的數據服務,同時也要鼓勵中小企業務實有序建立工業大數據管理能力。

  地方政府則采取了鼓勵加補助的形式,鼓勵中小企業推進數字化。如廣東省經信委在2018年8月印發的《廣東省工業企業上云上平臺服務券獎補工作方案(試行)》就重點關注中小工業企業上云。工業企業在與供應商簽約后可申領服務券,并可在支付服務款項后申請兌現。

  拋開政策優惠支持和部署費用降低的紅利,數字化真正解決的是中小制造企業生存環境惡化、生產和運營成本不斷增加的燃眉之急。

  隨著中美貿易摩擦的加劇,外貿市場越來越難做,越來越多的制造企業將國內市場作為發展的重心。然而,國內市場也處在經濟下行、需求不振的階段,汽車、消費電子等行業更是出現了多年來的首次下滑,國內市場競爭加劇的趨勢已成定局。

  人力和環境成本的逐漸增加,已經逼迫企業在生產端轉型。對于大企業而言,他們有足夠的資金去提升自動化,用“機器替人”、“關燈工廠”等高科技手段直接代替勞動力。但是對中小企業而言,推進數字化,降本增效,則是比奢求擴大營收更切實可行的方案。

  更值得期待的是,隨著工業互聯網平臺的逐步完善和巨頭的逐漸跑出,部署平臺和購買服務的成本有望大幅下降。彼時,擁有數據積累的中小制造企業將能夠率先享受到AI算法、孿生工廠等數字化、智能化的科技紅利。

  不管是在消費端還是生產端,數字世界都不再只是真實世界的反映、記錄和補充,而是在不斷以更高效、便利的方式取代真實世界的部分環節。搭上工業數字化的快車,現在還來得及。

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