1000万条百度搜索结果,却无法回答一家工厂老板的“智能制造”疑问?

作者:重庆市工业设计促进中心 发布时间:2020-04-28浏览:0

 

 

 

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?
答案是否定的,笔者就曾了解到一家企业,其转型升级之路为中小企业提供了一种“小步快跑”的解题新思路。
该企业并没有购买大量的新式硬件设备,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。自实施改造之后,工厂的生产效率提升了12%,产能提升了22%,人均产值提升了14%,市场反馈的故障率降低了25%。

 

 

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,也就无法对正确决策形成辅助,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,管理层无法基于数据产生统一的洞察,决策也就无法对业务层真正产生影响,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,导致问题追溯不及时,企业无法及时止损,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。
要想堵上决策环上的“缺口”,只有打开工厂的“黑箱”,让生产制造的过程变得透明可视,让管理层能够实时的获得正确的信息,方能及时的做出合理的决策,让问题防患于未然。即只有在正确的时间,把正确的信息用正确的方式发给正确的人,才能做出正确的决策。
那么,究竟怎么构建透明工厂?

 

 

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?
要回答这个问题,就需要从头思考,对任何一家企业来说,想要进行智能制造转型升级的根本动因是什么呢?相信所有老板的答案都是相似的:提高产品质量、降低运营成本、为用户提供更好的服务、为企业带来更高的收益。
站在这个角度来看,制造企业在进行生产投资之前,最好的决策思路就是“以始为终”。

即首先诊断自家工厂在生产过程中存在哪些问题以及管理流程中存在哪些薄弱环节,然后思考这些薄弱的环节可以通过什么样的数字化手段或工具来解决,最后反推出到底需要投资哪些硬件来为整个业务流的改进做支撑。

换言之,“先软还是先硬”其实是一个“本和末”的问题,切勿本末倒置。

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