新闻中心
NEWS CENTER
爱波瑞集团赵希军:数字化转型成功需要过五关
2019-10-19 09:54

由制造业国际联盟、中国机械工业企业管理协会主办,天津爱波瑞科技发展有限公司承办、天津市滨海新区人民政府和天津市工业和信息化局特别支持的第十六届中国制造业国际论坛于10月15日至17日在天津举行。围绕“创新融合共创中国制造高质发展新未来”这一主题展开,1800余人汇聚津门,共享盛举。

 

image.png

爱波瑞集团赵希军与嘉宾分享了主题为“数字化转型成功需要过五关”的演讲


首先跟大分享一下爱波瑞在帮助企业做数字化转型当遇到的一些疑惑跟问题。我们总结主要反应在以下五个方面,第一、整体上要做一个战略规划,就像爬珠峰一样,不是绳子一下拎上去,是一步步走的,企业要有组织人才的储备,这是第一步,有的企业这一步比较仓促。

 

 第二、购买的设备或者是软件一定要从我们的需求出发,这里有一个数据叫IOI,投资回报率,先从容易拿到回报的开始做,把回报周期长的往后延,能够很快的看到效果,真正的从业务需求出发,从业务拉动我的数据化的转型。

 

第三、在整个数字化转型过程中,我们一定要重视管理基础的水准,你的流程是不是标准,你现场的标准化作业是不是具备。同时因为我们要做数字化工厂,那么你数据的标准规范,这种基础条件我们是否具备,避免在实施过程当中出现反复,出现很困难的窘境。

 

第四、在整个实施过程中,我们有了战略、需求、流程技术,很重要的一点我们很多企业出现了问题,数据采集这块因为他过多人工的数据采集,造成软件应用起来会很困难。我们这里通过技术的手段或者我们结合管理的手段去做这个,我们后面会展开讲,根据OT跟IT的融合。

 

第五、也是很重要的一部分,一定要作为一把手工程,因为数字化转型是整个企业管理运营模式的改变,我们一定要领导重视,形成我们可靠的执行力,另外形成持续改善的文化。

 

爱波瑞在实践的过程中逐渐形成了自己的方法论,从底层要利用精益化的四大工具做全价值链流程的梳理和流程的改善。一种是研发设备的软件,我们其实大部分用的像ERP、PRM等管理类的软件。管理类软件要对应着我们管理能力的提升,我们遇到一些企业买了一套很高大上的管理软件但是用不起来,软件的水准比现有的管理水准高太多了,你没有办法适应到它。

 

能力不够会造成你在实施过程中的失败。如果你购买的软件和你现有的水平是一样的或者低于现有水平,其实对于来讲意义不大,因为它没有帮助你提升。所以说在购买软件的时候,在购买产品的时候要高于你现有的水准,但是不要高太多,高太多步子迈的太快容易危险。

 

这种情况下,技术和软件能够拉动你的水平往上提升,反过来你水平提升以后,你对新的技术、新的软件又有了需求,那么二者是互相促进的,是一个PDCA循环的过程。


在这个基础上,我们做整个的从研发到供应链、到制造、到销售服务,同时还有人才培养,逐渐的利用PDCA循环的过程,从标准化、信息化、网络化、智能化爬坡。

 

这个理论的基础上,实施一个4455的精益数字化的推进体系。从最底层的标准化做起做好标准工作,包括我们的现场标准,包括我们的流程标准。有了标准并不能帮助你提高,所以我们要做这种流程的优化,帮助我们把现有的水准做提高。同时在这里我们购买技术和软件会跟我们现有的管理水平互相辅助,帮助我们一步步的拉升。

 

你提高以后,数字化包括自动化是一个很好固化提升水准的工具,帮助提升上来以后不会再往回开倒车,是个一个很好的工具。在这个技术上我们做网络化和智能化,根据我们这个理论我们总结了整个推进的体系。

 

首先是战略组织人才,作业标准、流程标准,数据的规范,将来会有很多的系统,系统与系统之间数据怎么做集成。同时我们要有机房网络的设备以及信息安全。

 

基础具备以后,做生产布局最优化,同时做运营管理的精益化,还有我们装备的联网和智能化,数据采集的简洁化。

 

然后根据业务板块开始搭建信息化的系统和平台,包括数字化的研发设计平台,数字化的生产运营平台,以及数字化供应链平台,数字化的产品和服务平台,数字化的管理和决策平台。

 

我们曾帮助一家企业做的蓝图规划,大家都知道蓝图规划一般是三到五年的,从底层帮他去搭好技术,中间层我们帮他做工艺布局,包括我们自动化设备的联网,数据的采集。智能研发数据的平台,CNPP软件,我们光培训就培训了九个月,这个平台是一个很庞大的工程,当然前提是在我们的技术之上。

 

第一部分,我们在智能研发设计对于机械和装备行业,主要做C4P,CAD,CAE,CAM,还有PLM,对于生产运营,我们仿真系统和中控调度指挥,以及智能供应链企业。

 

有了数据以后,我们会做大数据的分析系统,其实目前大部分的企业处于工业2.0阶段,在上自动化的阶段,正在做数据采集。有的先进企业已经上了三大系统,上个月我们去一些头部企业,他们开始有这种我们叫幸福的烦恼,他开始说我的数据上来了赵老师,怎么体现出它的价值,他开始在研究这一块。每一家企业的阶段不一样,但是我们走数字化转型这条路一定要做一个顶层规划,最好写到公司的战略里,不然换个老板又换一套思路,这个也很麻烦。

 

对于人才培养体系,爱波瑞建了四个工厂,里面会有实操包括理论培训,也欢迎大家去参观。同时我们有精益中国行,每个月都有几期走进各个省市做培训交流。包括我们的智能神州行,以及企业的内训课,以及像正大等企业内面对面交流。

 

在为企业设计功能的时候,一定要从企业真正的需求出发,你规划什么、设计什么,然后就是未来我们人机交互。第一个功能是保证我们的需求,第二我们的界面是保证我们将来用得好、用得起来。虽然规划设计的时候是一个整体,但是实施的时候不要一下子全用。我们叫整体规划,分布实施。

 

第二部分,我们要做信息化为前提的这种流程数据的梳理,从产品研发开始,在流程中体现出数据,包括安全库存,采购中心,准时率,而且有一些数据是跨业务部门的,在业务部门之间形成的这种联动。所以说,跨部门的业务需要我们去做业务集成,当然后期我们也要做这种系统之间的数据集成。

 

当我们流程梳理完,流程中的数据拿到以后,刚才我们讲的幸福的烦恼,有一些做的好的企业开始做到这一步的,我们拿到数据给我们带来哪些价值,我怎么去展现和分析,有哪些指标,它一定是分层级。对于车间的主任和班组长需要哪些数据,往往是以表格的形式,不光看到数据,还要解决问题。


对于中层我们的运营管理人员他需要做这种日级别或者周级别的统计,他看到趋势避免趋势的恶化,他要做前瞻性的解决和预防。对于我们的决策层他看到的数据更复杂,绝对不是一个系统过来的,像生产成本分析、人工成本分析,肯定是从多个系统里来的,没有一个软件能直接把数据给你,后期我们的企业会遇到数据的应用分析价值。

image.png


我们对于数字化转型的价值,我们举了一个MISS的案例,我们能体现出这些价值来。但是我们企业实施的时候,你有没有拿到这些价值?这个一方面是我们软件产品效果的问题,一方面是我们基础和现有流程数据梳理的问题,大家对这个软件一定要公正的分析它,效果不好我们什么原因要做这个。


第三部分是我们的精益流程的梳理跟数据的标准化。我们会把整个生产企业的流程梳理出来,各个流程从最基础的产能节拍的规划开始,到我们的PQ、PR分析,到工艺流程的优化。做完以后就是做的建标准、夯基础、构经营这一个阶段。往上走相应把流程之间的数据提炼出来,形成这种标准化、规范化的数据,叫业务的数字化。


在这个基础上开始搭建我们的平台,有很多的软件去做平台,这个企业应该不陌生。再往上走就是我们的数据,算法、模型,真正利用我们的这些数据为我们带来价值。最终也是回到公司的理念,叫精益贯穿,数字驱动,智能引领,价值创造。


当系统越来越多的时候,要考虑到数据集成。爱波瑞的PRM系统,它在物流系统里也有,数据是在系统之间流转的。但是我们这些系统并不是从一个供应商购买的,他的数据标准是什么,接口是什么,规划的时候都要做好这方面的标准。

 

这是一个反例,在做数据采集的时候,因为我们的工人没有时间去给你输这些东西,你一定是自动的把这些数据都采集上来,因为工人他首先要满足他的工作,第二他有闲暇工夫才帮你干这些,尤其有些行业两手都是油,戴个手套帮你输这些东西非常难。所以数字化的自动采集是非常重要的,虽然看起来不起眼,包括我们的中控机,包括我们自动的仪表设备,我们要做自动化的数据采集。好多的时候这种烦琐的人工数据输入其实是影响系统的使用。


第四部分,涉及到融合的部分。我举一个1995年的一个小案例。当时遇到的困难是装箱,机械很重,第一它的数量容易不正确,第二个不打印标签就出去了。两个问题,怎么解决?爱波瑞做了一个通用的系统,就避免了这两个问题。这个小小的功能,它有精益管理流程的问题,也有跟扫描打印机连接信息化的技术,管理的技术、自动化的技术、信息化的技术,三者结合才能把这个做好。


现在企业更牛了已经做成无人包装了,但是那个是要花钱的,我们这个在1999年阶段钱很少,用更少的钱把事解决。保证准确数量和保证标签打印出来以后,我们会自动的搬运。这就是精益理念里的防灾防错,如果整个系统一百个功能都这么用心去做,相信你这个系统一定是成功的。


最后第五部分,你每一个项目一定要把领导放好,不然你成功的概率很低。同时你要把整个的项目组织建起来,他们是你的帮手,你一个人干不了这么大的事,智能制造是一个非常庞大的工程。同时你要做好全面的计划,可能同时有几个项目在做,可能这一个人在几个项目里,你要统一的安排他,做好这种详细的计划。我们一般做到周级别,你未来三年每一周做什么。有了组织,有了计划,我们还要有管理,你的日报制度,你的周别制度,你的日清会,周总结,日级别和群级别都要建立起来,这个是保障你真正落地的一个有力手段。

最后我总结一下这五关。


第一个整体战略规划,组织人才储备,做好详细企业三到五年的战略蓝图,进行人才的储备和培养。


第二是真正的看我们的需求,从IOI开始做,清晰现状,做好对标,找到差距以后,明确我们数字化的需求和对收益的回报。


第三个做好精益流程的工作,跟我们未来系统的水平是贴合的,做这种正向互相促进的循环过程,同时建立起我们的数据标准,我们的系统集成标准。


第四个涉及到融合,一定要做好自动的数据采集,必然过多的人工输入,做精益化、数字化和信息化的融合。


第五关一定要形式重视,团队稳定,另外系统运行要可靠,界面友好。还有最重要的一点,如果一个系统可用可不用,最后的结果一定是没有人用,只有用了发现它不好才有改善的机会,如果可用可不用好多人就闲置了,这也是我们的问题。最后形成持续改善的文化。大家不要想买一个软件未来十年都靠它把我们的水准提高,这是这样的。我们的管理每年都在进步,你怎么能苛求一个软件满足你未来十年的管理呢?它一定是一个提高的过程。


嘉宾提问:

现在很多企业采集了大量的数据,大家认为数据的价值体会比较小,或者没怎么体会到。您刚才演讲的时候介绍到了一点,您再给点建议和方法,展开介绍一下。谢谢!

   

赵希军:这个问题属于幸福的烦恼,好多企业我相信还没到这个阶段。今年我走访了有些头部企业,他们在提数据的要求。数据上来了,怎么利用数据给我企业带来价值,促进我的管理,促进我的质量先进性指标。

我举一个我当初遇到的案例,当初有一家企业做手机,手机的CPU是上下两层,它的质量很不稳定。一个CPU是40美金,一报废几万部手机,成本非常高。我们就利用采集来的数据,包括当时的压力数据,速度数据,哪些材料是不是上下层匹配的问题,甚至包括环境的数据,因为好久不解决,拖了一年多大家都迷信了,是不是那天阴天导致出现问题。

诸如此类,这么多数据拿上来就可以做横向和纵向的比较,昨天我也用了这个材料没问题,排除材料的问题。同时旁边那条生产线用的工艺参数和你的是一样的,那我排除工艺参数的问题,其实就是帮助你把质量问题做一个降维分析,因为你要变的量太多,又很难分析出你最终的原因来,你有十几个变量太难了,如果只有一到两个变量,其他都排除以后,很难准确的找到造成缺陷的原因。我们利用数据及时反馈,当然那个年代还没有建模这个概念,现在如果你能把模型建出来,会更快的把结果分析出来。我就是举了一个利用数据分析提升质量的案例。