数字化技术深刻改变制造业

目前，数字化革命正在攻破制造业的城墙，并且像一条鲶鱼一样不断搅动媒体、金融、消费品、医疗和其他行业原有的秩序。事实上，数据和新型计算能力的爆炸式发展以及人工智能、自动化、机器人、增材技术、人机互动等领域的进步都在激发创新，这些都将改变制造业自身的性质。业界和学界的领军人物一致认为，数字化制造技术将改变产业链的每个环节：从研发、供应链、工厂运营到营销、销售和服务。设计师、管理者、员工、消费者以及工业实物资产之间的数字化链接将释放出巨大的价值， 并彻底刷新制造业的版图。

尽管制造业产生了比其他任何行业更多的数据，但很少有公司能充分利用。例如，某油气公司有99%的数据被丢弃，因此未能为决策者所用。如果公司能够通过开发利用自身生成的数据（以及其他公开的数据）来缩小被丢弃数据的比例，就可以挖掘有价值的洞见，从而提升利润、促进增长。再对比一下传统的汽车制造商和Uber，从产业链的最高点看，二者的共同点是都在开展人员运输的业务。

汽车制造商利用一个世纪以来的经验，通过工厂车间和展厅来满足这一需求;Uber通过智能手机使乘客和汽车配对，无需钢铁、玻璃、橡胶和销售员，仅使用数据就能满足乘客的交通需求。Uber诞生仅5年，其价值就已超过500亿美元，拥有的数据、算法和广阔的增长前景已经让它比一些全球最大的汽车制造商所有的实物资产、知识产权和品牌都更具价值。

这样的结果并不令人意外，于是，制造商们开始意识到数字化的机会和威胁。美国国家制造创新网络（NNMI）正在组织六家大型研究机构加快推动新的制造技术面市。尽管所有这些机构的研究都与数字化沾边，但只有一家专门对数字化制造进行研究。在全球范围内，很多国家和地区也展开了类似的项目。

人们和组织机构使用信息的方式已经发生了极大的改变。数字存储更加便宜和灵活，先进的分析和人工智能可以从海量的数据中获取洞见。在虚拟和增强现实、下一代界面、高级机器人和增材制造等方面取得的进步都在开启通往数字化颠覆的大门。在未来十年里，数字化制造技术将使企业通过“数字线”连接实物资产，促进数据在产业链上的无缝流动，链接产品生命周期的每个阶段，从设计、采购、测试、生产到配送、销售点和使用。

尽管价值超过10万亿美元的全球制造业数字变革将持续10年时间或者更久，但领先者已经行动起来，很快就会对利润和营收产生影响。

在审视制造业的价值驱动因素并将其与数字化抓手匹配时，许多企业都可以通过提高运营效率、进行产品创新和发掘新收入来源来把握创造价值的机会。制造业运营中有八个典型的价值驱动因素：资产利用、劳动力效率、库存、质量、供需对接、入市时机、服务与售后效率、资源与流程效率，并将其与数字化制造抓手相匹配。

许多大型制造商已经开始利用数据分析来优化工厂运营、提升设备利用率和产品质量，同时降低能耗。一旦使用新的供应网络管理工具，工厂管理者对原材料、制造部件在制造网络中的流动就可以有清晰了解，这有助于合理安排工厂运营和产品发货，从而降低成本、提高效率。智能互联的产品把客户的体验数据发送给产品经理，帮助他们对需求和维修需要进行预测，进而设计出更好的产品。各行各业的公司都在用不同的方式部署数字技术以驱动价值。例如，一家大型金属厂使用数字工具来进行全面、逐步的产能提升，操纵台的实时表现可视化与日常问题解决方案相结合，使其中一条生产线的生产率提高了50%。通过数据挖掘，工程师对主要设备模式的故障特征有了新的洞见，并对设备的可靠性进行了持续改善。该公司希望通过使用状态监测、预测性维护以及流程控制、自动化材料跟踪，使得大数据分析成为可能，从而在运营成本无显著增加的前提下实现产量30%的提升。

制造商利用自身对端到端流程的深刻理解开发出连续生产车间，其大小不到传统工厂的一半。一些企业甚至开发出“便携式”工厂，可以建在40英尺长的拖车里。他们还利用数字线来提升质量控制：持续监测搅拌容器、压片机、冻干机和其他关键设备的情况。一些企业现在依靠红外技术来发现伪劣药物和污染物，不再需要传统的降低生产线速度的测试了。随着行业把这类先进技术带进市场，领先者将会把“三西格玛”的行业表现转变成“六西格玛”甚至更高水平。

领先的消费品生产商正在利用数字工具来提升配送能力，并加强与消费者的联系。全球快时尚服饰商Zara早已因在两周内完成新品开发和交付而闻名。目前，公司正在使用数字化工具，以更快响应消费者偏好并降低供应链成本，在旗下的2000多家门店中，有700多家已经将可重复使用的射频识别RFID标签加在每一件衣物上。仅需10名员工挥动装在衣架上的小型手持电脑，就可以在两三个小时内完成一家门店的库存更新。而过去，这项工作需要40个员工努力至少5个小时才能完成。Zara计划于2016年实现向“无线库存”的转变。RFID的硬件和相关软件成本的不断下降可以帮助其完成这一转型。

航空和国防工业正在利用数字化工具来整合极端复杂的供应链网络。比如，现代喷气式涡轮发动机有成百上千个独立部件，其中一部分由发动机制造商自己制造，其他部件则在供应商网络中的数十家厂商那里采购。由于一处设计的改动可能会影响到许多其他部件的制造，采购的复杂性可能会骤然上升。以云计算为基础的工具能让供应商实现快速协作并提高效率：发动机制造商可以在其网络中分享组件设计的三维模型，每家供应商均可依次共享价格、物流和质量方面的信息。这种信息共享方式和透明度减少了管理设计变更所需的人力，也降低了发动机制造商和供应商的风险，同时加快了供应链网络变革的速度。波音公司为777和787飞机开发最新机身时就采用了全虚拟设计，上市所需时间减少了50%以上。

相关链接

当前，计算、大数据、物联网等技术为智能制造提供了重要基石。面對新技术、新领域、制造业的CIO该如何把控？

中国自控的朱学新结合他14年的企业信息化、智能化实践，以及CIO到CEO的角色转换带来的视角转换，分享了他的认知。

制造业有其自身的规律。制造业与互联网领域的最大差别或许在于，信息在理论上可以瞬时无限复制、送达，而实体产品的制造却不是。生产实体产品，需要大量生产设备、工装夹具，本身具有重资产的特征;生产过程有其特定的生产周期、上下游配套关系，不管是改造还是升级，其复杂度远比互联网领域要复杂，需要结合制造业自身的特点、规律，借鉴、融合互联网领域的创新思维、模式、路径，而不能简单地照搬照抄。

推进智能制造需要以人为本。智能的核心是给人类解放自我、突破自我赋能，其目标是“更美好的生活”，在这个过程中，人是最根本的参与者、受益者。因此，在推进智能制造的过程中，需要以人为本，以“人在回路”模式进行人与制造体系的互动，而不是简单地应用各种技术。

CIO更多的是扮演一个参谋，一个讲故事的人。这个故事怎么讲，不是从技术角度讲，不是从自身讲，而是围绕着利益相关人的关注点去讲，比如说领导关注什么，其它业务部门主管关注什么，客户关注什么，员工关注什么。

基于这些关注点，我们在做方案的时候，明确受益主体，明确受益方式，明确受益层次，明确衡量标准，把自己的目标当作一种副产品去赋能，在成就别人的同时成就我们自己。