制造企业为什么要数字化转型?面临哪些困难?

news2024/9/21 20:33:55

如何界定制造企业

制造业(Manufacturing Industry)是指机械工业时代利用某种资源(物料、能源、设备、工具、资金、技术、信息和人力等),按照市场要求,通过制造过程,转化为可供人们使用和利用的大型工具、工业品与生活消费产品的行业。

制造业可细分为农副食品加工业、食品制造业、酒、饮料和精制茶制造业、烟草制品业、纺织业、纺织服装、服饰业、家具制造业、造纸和纸制品业、印刷和记录媒介复制业、文教、工美、体育和娱乐用品制造业、石油加工、炼焦和核燃料加工业、化学原料和化学制品制造业、医药制造业、化学纤维制造业、橡胶和塑料制品业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼和压延加工业、有色金属冶炼和压延加工业、金属制品业、通用设备制造业、专用设备制造业、汽车制造业、电气机械和器材制造业、计算机、通信和其他电子设备制造业、仪器仪表制造业、废弃资源综合利用业、金属制品、机械和设备修理业等几十项类别。

如何界定数字化转型

数字化转型指企业以数字化为基础,通过充分挖掘和利用数字资产的价值,提升自身研发、生产、运营和服务的数字化、网络化和智能化水平,进而优化其企业经营效益和客户服务体验。

“十四五”规划中,对产业数字化做出了非常具象化的介绍。产业数字化指“深化研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等环节的数字化应用,培育发展个性定制、柔性制造等新模式”。

在此,我们可以将制造业数字化转型提炼为制造企业通过运用使能技术,实现生产方式变革和组织模式创新,进而重构、优化制造业的价值体系。

  • 使能技术指一项或一系列、应用面广,具有多学科特性的技术。对制造业而言,能使用的使能技术包括云计算、大数据、工业互联网、低代码等。

  • 生产方式变革可以是生产工具由机械化工具转变为数字化、智能化工具,也可以是生产对象从物质材料向数据、信息和知识转变等。

  • 组织模式创新可以是从单一关系向协作关系转变、利益分配从按劳动分配向按价值分配转变等。

  • 制造业的价值体系重构主要体现在由卖方市场向买方市场转变、强调技术创新能力和服务生态等,以提升制造业上下产业链的敏捷响应、协同研发等能力,更好地应对市场挑战。

制造企业进行数字化的原因

制造业是立国之本、强国之基,是国家经济命脉所系。作为世界第一制造业大国,我国已在制造业增加值世界第一的宝座上稳坐了11年。我们拥有全世界最为完整的工业体系,最为完善的配套设施。但与此同时,中国制造业长期面临“大而不强、全而不优”的难题。

我国虽为全球第二大经济体,但是数字经济占GDP比重和数字化渗透率远远落后于发达国家。制造业关键基础材料和零部件对外依赖度超过50%,研发投入比重低,制造业基础薄弱。

全球化地缘政治紧张局势,供应链、通货膨胀、劳动力短缺更增加了人们对全球经济形势的普遍担忧。在世界未来不确定性成为常态的当下,制造业不仅面临经济增速缓慢、行业竞争加剧的困境,供应链缺乏透明度、需求剧烈变化、运输成本不断增加等问题还被无限放大。况且制造业本身就具备相当高的复杂性,如汽车制造中组成的零部件数量超万个,生产设备繁杂,往往需要多个生产基地协同制造。

作为我国的重点产业,制造业数字化转型迫在眉睫。自2017年起,数字化转型已经连续多年在政府工作报告中被提及,国家不断下发各类指导意见和通知文件,鼓励制造企业进行产业升级,推动智能制造,实现融合创新。

2021年11月30日,工业和信息化部印发“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划。规划提出,到2025年,信息化和工业化在更广范围、更深程度、更高水平上实现融合发展,新一代信息技术向制造业各领域加速渗透,范围显著扩展、程度持续深化、质量大幅提升,制造业数字化转型步伐明显加快,全国两化融合发展指数达到105。 企业经营管理数字化普及率达80%,企业形态加速向扁平化、平台化、生态化转变。数字化研发设计工具普及率达85%,平台化设计得到规模化推广。关键工序数控化率达68%,网络化、智能化、个性化生产方式在重点领域得到深度应用。

对企业来说,引入数字化技术有利于生产、运营、研发、营销各环节高效协同,进而降低运营成本,提升运营效率。企业得以进一步提升研发能力、生产能力、敏捷响应能力,提高供给质量和效率,提升企业核心竞争力,满足日益个性化、动态化的市场需求。在企业数字化转型的基础之上,制造行业得以实现协同化、共享化发展,形成数字化产业生态圈。

制造企业数字化面临的普遍问题

目前,制造企业都或多或少地意识到了数字化转型的急切性。但在实际转型过程中,企业往往会遇到以下问题和限制:

(一)自动化、精细化程度低

不少制造企业生产过程和现场管理仍然停留在手工管理阶段,自动化程度低。如生产过程中,常用纸质表单记录生产问题,不仅文件收集归档困难,而且执行验收过程非常不便,流程流转也非常麻烦,任一过程出现问题必然会影响整个生产线和最终的产品质量。

同时生产过程中缺乏资源综合利用,生产过程依靠员工凭经验和知识进行操作,而不是实时现场数据支持,精细化控制水平不高。

而且制造企业往往缺乏跨部门和跨企业的协作能力,企业内部业务分工、组织、协调非常麻烦,导致业务发展和转型速度受限。

(二)敏态业务、个性化需求无法满足

现代市场日新月异,每日都有新的市场需求。尤其是大型企业,其业务流程和场景一般更加复杂和碎片化,新的业务需求也就更多,通用性的商用化ERP、MES等软件往往较难满足企业的个性化需求。

同时,企业数字化人才稀缺现象较为明显,大多数IT人才不得不将工作重点集中在运维工作上,导致企业业务开发资源紧缺,敏态需求实现困难。不少客户表示,企业人事、运营等部门的长尾需求根本拿不到IT排期。而且IT人员和资源缺乏容易导致企业整体的数字化文化建设困难,极难养成敏捷学习、积极试错、用户导向等数字化思维。

(三)技术环境、信息化架构复杂

考虑到终端设备的增长、应用需求的多样化、降低对单一云服务商的依赖以及对监管需求的响应等因素,企业内部IT架构根据业务与需求不断调整,因而制造企业越发倾向混合云和多云架构。

数据大、多、杂导致的数据治理难是很多企业转型的障碍,未来随着数据量的持续爆发式增多,数据类型的愈发丰富和基础架构的更加复杂,多云之间的数据打通与流动成为一个亟待解决的问题。

随着沉淀数字资产的增多,企业需要智能工具进行数据治理和数据价值的挖掘,从而生成规模化洞察,优化业务流程,为企业战略决策、运营管理、市场服务等提供指导。这对企业技术架构开放程度和数据的共享交互也提出了更高的要求。

(四)供需冲突,转型认知误区多

制造企业在实践数字化转型时,还有不少认知误区和实践盲点。

很多企业缺少对数字化转型的正确认知,数字化不是使用一套系统这么简单。简单来说,数字化转型即”牵一发而动全身“,需由企业自上而下贯彻实行。企业上层系统化推进转型过程,各部门通力协作,调整自身根本性的机制和流程,从业务形态、组织结构、技术管理、企业文化全方位进行转型。而且数字化转型没有“完成时”,只有“进行时”,企业数字化转型一定是伴随着不断深入、不断改进的目标进行下去的。因此,综合国情和制造业自身需求,转型兼具紧迫性、持续性和复杂性,企业应做好长期、高效的战略规划。

制造企业还有一个常见误区,即对信息基础设施建设缺乏重视,过多重视硬件、设备的升级,轻视数字化软件的建设。就算企业完成了数字化软件的建设,公司数据往往来源于多个系统,数据难以共享,研发、生产、品控、运营等环节无法打通。此外,也可能面临某模块厂商专业性不足的问题,拖后企业整体数字化的进度和水平。数字化信息系统的繁杂低效,轻则导致经营数据利用效率低下,重则产生”数据孤岛“的情况,转型白费力气。

数字化转型不仅意味着技术应用的创新,其更重要的目的在于为企业业务带来创新,打造基于实际应用场景的数字化转型路线图,满足行业用户长期战略和短期协同发展的业务需求,才能称作数字化转型的成功。

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