制造业数字化转型的误区及建议
制造业数字化转型的误区及建议
制造业数字化转型的误区及建议,古建保护的论文,古建保护效益,保护古建梁摘要:在数字经济时代,数字化成为制造业发展的重要方向。近年来,我国产生了一批在全球领先的数字化智能化标杆企业,但制造业总体的数字化水平仍然偏低,对于制造业数字化转型的认识误区是阻碍我国制造业数字化转型的重要原因。制造业数字化转型的误区主要包括囿于制造、贪大求全、“甩手掌柜”、急于求成、“数实”割裂、盲目扩张、数据开放、一网通吃等。制造企业在开展数字化转型时,应协同推进数字技术与制造技术、兼顾数字化升级与经济效益,立足于数字技术成熟度、本企业的实际情况,优先选择能够提高企业绩效的领域、环节循序推进。
随着数字技术的快速发展及其向实体经济的渗透、融合,数字化已成为制造企业竞争力的重要来源,也是国家制造业竞争优势的重要决定因素。在国家政策的大力支持下、在各类市场主体的积极参与下,我国制造企业数字化转型步伐加快、数字化水平有了显著提高。但制造企业还存在着一些认识误区,阻碍了制造业数字化转型的推进。
近年来,随着新一轮科技革命和产业变革深入推进,数字技术是其中创新最活跃的技术群。数字技术是典型的通用目的技术,也是具有强大威力的使能技术。随着发展的逐步成熟,数字技术与制造业的融合不断深化,正在深刻改变制造业的方方面面,成为推动制造业质量变革、效率变革、动力变革的重要力量。主要制造大国都高度重视制造业的数字化转型,如美国通用电气公司(GE)在2012年提出“工业互联网”概念并推动成立工业互联网联盟;德国政府将“工业4.0”纳入《高科技战略2020》,日本政府发布“互联工业”并将之作为制造业发展的战略方向。我国政府也高度重视数字技术与实体经济的深度融合,先后提出“互联网+”“智能+”等战略,其中制造业的数字化、智能化是国家数字经济战略的重要内容。近年来,中央和工业和信息化部等部门先后发布了有关制造业与互联网融合发展、“互联网+先进制造”、信息化和工业化深度融合、工业互联网、工业大数据、智能制造、服务型制造、中小企业数字化赋能等一系列制造业数字化转型的有关政策文件;《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》专门用一节阐述“推进产业与数字化转型”,其重点在制造业;《“十四五”数字经济发展规划》在多处提到“纵深推进工业数字化转型”的内容。许多地方政府将数字化转型作为制造业升级的重要举措,甚至一些地区积极规划为制造业数字化转型服务的智能设备制造、系统解决方案服务等产业,将之作为新的经济增长点。
在政府的大力推动和企业的积极参与下,我国制造企业数字化转型快速推进,但总体上呈现少数高度数字化智能化的行业龙头企业与整体较低的数字化水平并存的状况。一方面,我国在家电、装备、汽车、电子、消费品等行业涌现出一批数字化水平很高的企业。世界经济论坛分八批评选出103家具有数字化转型表率性质的“灯塔工厂”,其中有34家在中国大陆,占全部“灯塔工厂”的1/3。另一方面,我国制造业整体的数字化水平仍然相对偏低。根据国家工业信息安全发展研究中心发布的《工业互联网平台应用数据地图(2021)》,2020年我国工业企业设备上云率、业务上云普及率、工业知识沉淀复用比例分别为15.5%、38.44%和16.85%。根据全国工商联经济服务部与腾讯研究院联合发布的《2022中国民营企业数字化转型调研报告》,在被调查的5410家民营企业中,主营业务未进行数字化转型的企业和处于初步探索阶段的企业占比合计为76.97%,分别仅有5.19%和1.54%的企业处于全面优化阶段和进入成熟应用阶段;分别有25.56%和43.7%的样本企业认为数字化转型效果不明显、有一定效果但吸引力不大,认为转型效果突出的企业仅占4.28%。CBInsights《数智创新,智驱未来——数字化转型正成为产业发展源动力》报告也显示,高达78%的中国企业无法利用实时数据进行调整及优化。
我国制造企业的数字化转型水平总体较低的原因主要包括企业的数字化基础薄弱、人才和资金缺乏等方面因素,但对于数字化转型的认识误区也严重影响制造企业的数字化转型以及转型效果的实现。
制造业是将自然资源进行加工和再加工的经济活动的总和,其核心活动是加工制造环节,因此,有一种观点把制造业的数字化等同于加工制造环节的数字化,将制造业数字化转型的重点放在工厂甚至是车间层面。但实际上,制造企业开展产品的加工制造并最终实现经济利润,不仅包括加工制造环节,还包括企业内部各种业务部门的参与,研发、财务、物流、营销、销售等各种生产经营活动的配合,甚至需要供应链和商业生态中其他企业的支持。具体来说,制造企业的生产经营活动既包括制造企业内部由机器设备、车间、工厂、物流、运营管理构成的生产流程,从研发设计到加工制造,再到营销、客户服务、产品回收等环节构成的价值链,还包括制造企业与上下游供应商、合作伙伴构成的商业生态。因此,制造业的数字化转型不应囿于加工制造环节和车间、工厂范围,制造业内部各业务部门、价值链的各个环节、产品本身以及产品生命周期的各个阶段、商业生态各成员之间都能产生数据,存在接入数字网络、应用数字技术的可能,即存在着数字化转型的空间。
包括GE提出的工业互联网、德国的工业4.0、日本的互联工业以及我国的智能制造和工业互联网都提出了标准架构,勾画出高度数字化的制造业的理想形态,这就造成一些人在谈论制造业数字化智能化转型或智能制造时,往往与理想化的智能制造形态对应起来,在推动制造业数字化转型时,也追求全方位、高水平的智能化。但是制造业的数字化受到多方面因素的制约:一是数字技术的发展水平和成熟度。云计算、大数据、人工智能、物联网、移动互联网、智能机器人、3D打印等支撑数字化转型的技术能够在多大程度上替代人工和传统的设备并实现生产经营过程的自动化、智能化。二是数字技术的经济性。数字化技术或许能够替代人工,但是使用成本可能要比人工高得多,这样的数字化不仅不会给企业带来利润的增长甚至会造成利润的下降。数字化转型既是一个工程技术问题,更是一个经济问题,其目的根本上是为了增强企业竞争力、提升经济效益。因此,企业在做出数字化转型决策时,应根据数字技术的成熟程度、经济性以及自身实力,对数字化转型的经济可行性作出评估,不追求数字化的全面铺开,适合用人工的地方就用人工,适合使用数字技术、智能设备的地方就开展“机器换人”。
数字技术固然具有强大的赋能力,能够在提高研发效率、改进产品质量、降低生产成本、增强产线柔性、加快响应速度、拓展增值服务、减少能耗排放等方面发挥重要作用,但是数字化转型不一定能起到立竿见影的成效,一些数字化项目的效果可能需要一定的时间才能显现,这主要有两方面原因。一方面,由于数字化技术本身有多种类型,实施数字化的领域、环节也多有不同,有些领域和环节可能见效较快,比如产品质量检测环节用机器视觉系统替代检测员,但是还有一些领域和环节可能属于需要打好基础,从长期看才能见效的领域,或者数字化与其他经济活动紧密融合在一起,很难把数字化的作用单独剥离出来、看清数字化转型的效果。另一方面,数字化转型并不是解决企业问题的“万灵丹”,有些问题数字化可以解决,还有很多问题数字化力有不逮;有些问题是目前的数字化技术能够解决的,有些问题还需要数字化技术的进一步成熟,成本更低、功能更强大的新型数字技术的出现和应用。
对于那些实力强、数字化能力高的企业,可以自己组建数字化部门推动数字化转型,但对于更多的制造企业,由于内部缺乏数字化的人才和能力,数字化转型往往需要交给更专业的数字化解决方案提供商来完成。一些制造企业以为把数字化转型业务包出去、把服务商请进来就可以坐等服务商把最终解决方案拿出来、项目做下去所能起到的业绩提升效果出现。但实际上,数字化解决方案提供商特别是其中的互联网背景企业,他们虽然拥有高水平的数字技术人才、具有先进的算法和数字化工具,但是他们对制造企业所在的行业知识缺少充分的了解。没有制造企业的配合,服务商很难提出真正符合制造企业需求、能够解决制造企业痛点的解决方案并落实下去。因此,在聘请外部服务商帮助实施服务化转型时,企业高层以及相关部门需要深度参与、与服务商紧密配合,形成二者能力的互补;同时要逐步形成自己的数字化人才队伍,后续对数字化系统的运行维护、故障维修以及更新升级要更多依赖制造企业自己的力量来完成。
在实施数字化转型过程中,一些企业只重视数字技术的应用,认为数字化水平提高了,企业的效率和竞争力就能获得提升,而忽视了制造业本身技术的适应性改进和持续创新。制造业数字化转型是数字技术与制造企业生产活动的深度融合,涉及到数字基础设施、数据、算法、软件等数字技术,也包括应用这些数字技术的生产设备、生产流程、产品等制造业的生产活动。一方面,数字化转型不是数字技术在制造企业中的简单叠加,需要对实体性质的经济活动、设备、产品等进行适应性的改造,以使数字技术能够与制造活动深度融合在一起。例如,在产品中嵌入智能模块、在设备上增加传感器需要对产品架构的改造、对设备的软件和控制系统调整,这背后都需要制造知识的支撑。另一方面,单纯数字技术对制造企业生产率的提高是有限度的。GE在发布《工业互联网》白皮书时提出要发挥工业互联网“1%的威力”[1],在许多案例中数字化的确表现出提升制造企业良品率、降低成本、提高生产效率的结果,但是当“1%的威力”释放之后,如果要进一步提升制造企业的绩效,必须深化对自然规律的认识,提高制造活动相关的基础科学、应用科学和工程技术水平,对产品架构、材料、核心生产设备、工艺流程等根据制造业本身的规律进行优化提升。
在数字化转型过程中,一些行业龙头企业自身取得了良好的成效,如美国的GE、德国的西门子、国内的三一重工、美的等。一些取得数字化成功转型的行业龙头企业认为自己数字化转型形成的数字平台,积累的数字化转型知识、人才和经验可以用于帮助本行业甚至跨行业的其他企业进行数字化转型,并将提供数字化转型相关的基础设施、服务和解决方案作为企业新的增长点[2]。固然数字化是制造业发展的方向,提供数字化转型解决方案的市场也在逐步增大,但将其作为主业发展仍然有一些问题需要注意:一是数字化服务市场规模发展的速度难以预测,业务收入未必会随着投入增加而同步增长;二是随着数字化部门所服务企业数量的增加,对数字基础设施、人才的投入也会快速增长,巨大的资金、人力投入可能会影响到原有主营业务的发展;三是数字解决方案往往是针对企业个案开展,缺少规模经济,业务的扩大可能会拉低企业的利润率水平。可以看到,有不少本身数字化水平较高的制造企业,涉足数字化转型服务不但未能取得良好的发展,而且对主业造成了冲击。因此,数字化转型成功的行业龙头企业在拓展数字化服务业务时,要注意循序渐进,在一个行业、领域形成成熟的经验、工具后再对该行业、领域进行深耕,逐步扩大服务的行业、领域范围。
在数字经济时代,数据已经成为继劳动、资本、土地、知识、技术、管理之后的关键生产要素,数据的使用成为企业竞争力的重要来源。关于数据开放存在两种相反的误区,一种是数据的过度开放,另一种是数据的过度封闭。在数字化转型后,数据成为制造企业生产经营活动的基础,按照数据的特性,数据之间的关联性越高,能够创造的价值越大。因此,一些企业不但打通企业内部各部门、各板块、各环节之间的数据,而且将本企业的数据与商业生态中企业的数据实现共享,使用公有云进行数据的存储、计算。由于数据不仅是企业运行状况的现实反映,而且包含着关于企业长期积累的知识、产品和用户状况、生产和供应链进度等方面的商业机密,因此,一些企业为了保护商业秘密,采取对企业内部数据严格封闭的方式,甚至因为害怕数据泄露不上网、不上云,企业内部的数据也没有完全打通。数据的过度开放会造成数据安全、商业机密和用户隐私泄露等问题,数据的过度封闭又会造成数据的价值难以充分发挥。因此,企业一方面应推动数据的开放共享,另一方面要做好数据安全防护,对企业内部的数据进行分类分级管理,推动不涉及企业核心秘密的数据共享,同时加强使用技术手段提高数据安全水平,如建立数据安全“防火墙”,对重要数据使用私有云。
工业互联网和工业APP是一些政府部门推动数字化转型的重要方向,也是一些数字化服务企业的发展重点。一种观点认为,工业互联网平台建起来,工业APP传上去,就能够显著降造企业特别是中小企业的数字化转型门槛,加速制造业的数字化进程,但实际上工业生产的高度差异化特征很难让工业互联网“一网通吃”。制造业由为数众多的细分行业组成,每一个行业都具有自己独特的技术特征,即使在同一行业,各个企业所使用的设备、工艺流程、软件、技术参数也千差万别。与面向消费者的互联网平台和应用不同,消费者不需要高度的精确性,人的能动性具有更高的容错率,即使系统存在缺陷也不会造成太大的后果,因此面向消费互联网的APP经常采用快速发布、后续不断迭代完善的策略。但是制造业生产过程或最终产品对安全性、稳定性、可靠性具有很高的要求,系统或软件的不匹配或缺陷会导致企业生产出大量残次品,造成巨大的浪费和损失,甚至可能由于生产过程或产品的软件缺陷发生安全事故,造成巨大的生命和财产损失。因此,制造业的数字化转型一方面需要高度可靠、稳定的平台、系统和软件,另一方面,一个行业的工业互联网平台无法做到“包打天下”,工业APP也很难“即插即用”。工业互联网可以作为制造企业数字化转型的基础设施,一些应用可以在工业互联网平台提供的平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS)服务基础上进行适应性开发,但是针对特定企业的数字化转型项目一定是个性化的,需要逐个项目推进实施。
在数字经济时代,数字化转型是制造业的发展方向,也是保持我国制造业全球竞争力的重要抓手,目前我国已经出现一批数字化转型效果好、数字化智能化水平较高的代表性企业,但制造业整体数字化水平仍然偏低。这其中既有数字技术成熟度的问题、企业能力和投入的制约,对数字化转型的认识误区也是阻碍我国制造企业数字化转型的重要因素。总体上看,制造业企业应树立数字化意识,积极制定数字化转型战略,将培养数字人才、应用数字技术、开发数字产品、发展数字化生产系统、提升数字化智能化水平作为企业的发展方向;同时在开展数字化转型时,应协同推进数字技术和制造技术、兼顾数字化升级与经济效益,立足于数字技术成熟度、本企业的实际情况,优先选择能够提高企业绩效的领域、环节循序推进,形成数字化转型与业绩提升相互促进的良性循环。建议政府加强对数字技术和制造技术创新的支持,加快数字基础设施建设,支持数字化转型服务商发展,加大对制造企业数字意识、数字人才的培训和数字化转型的支持,积极开展数字化转型新模式、新业态示范。
[1][美]通用电气公司.工业互联网:打破智慧与机器的边界[M]. 机械工业出版社,2015.
[2]李东红. 数字化转型中的五大陷阱[J]. 中国经济报告,2019(2):54-57.
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