如何開啟制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，是時(shí)下的熱門話題。疫情之下，全球制造業(yè)形勢嚴(yán)峻，各國都希望借助自動(dòng)化、數(shù)字化、智能化等新技術(shù)尋求突破，提升制造業(yè)競爭力，進(jìn)而推動(dòng)本國制造業(yè)的發(fā)展。那么，中國制造企業(yè)應(yīng)當(dāng)如何揚(yáng)長補(bǔ)短發(fā)揮自身優(yōu)勢解決實(shí)際問題？企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn)又有哪些？數(shù)字化轉(zhuǎn)型有哪幾個(gè)階段？每個(gè)階段都面臨著怎樣的挑戰(zhàn)？本期專家圓桌特別邀請南京大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師、高級(jí)工程師，原江蘇省發(fā)改委主任，江蘇沿海開發(fā)研究院首席專家錢志新以及AI工業(yè)視覺專家、東聲智能科技CEO韓旭對(duì)此分析解答，以供讀者借鑒。
世界經(jīng)理人：如何看待當(dāng)前傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型？
錢志新：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是選擇問題，而是生存和發(fā)展的唯一出路。新科技革命加速度發(fā)展，對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)對(duì)來的影響前所未有，其最大的挑戰(zhàn)是不確定性，應(yīng)對(duì)不確定性的有效對(duì)策是加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
韓旭：數(shù)字化工廠是傳統(tǒng)制造業(yè)走向智能制造的先決條件之一。當(dāng)前，中國制造業(yè)真正達(dá)到工業(yè)4.0的企業(yè)幾乎沒有。未來要想彎道超車歐美日，先要把自己的智能制造體系建立起來。
世界經(jīng)理人：浪潮之下，如今國內(nèi)中小企業(yè)都在思慮轉(zhuǎn)型升級(jí)。為什么要進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型？數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素是什么？
錢志新：新冠肺炎疫情后，企業(yè)如何對(duì)策發(fā)展，有些企業(yè)存在僥幸心理，認(rèn)為按照老經(jīng)驗(yàn)老辦法挺一挺就過去了。這次疫情對(duì)企業(yè)發(fā)展是新的變革，最大的變革就是發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，轉(zhuǎn)變企業(yè)經(jīng)營方式，按老辦法是挺不過去的，越有困難越要變革，才能走向高質(zhì)量發(fā)展的新臺(tái)階。
當(dāng)前企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中最關(guān)鍵的是對(duì)數(shù)字革命的認(rèn)知：第一，理念認(rèn)知，從無限勞動(dòng)力走向無限計(jì)算力，數(shù)字已成為企業(yè)最底層的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，數(shù)字化不是工具而是決策；第二，機(jī)制認(rèn)知，從人驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，實(shí)施一切業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化和一切數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化。
韓旭：傳統(tǒng)制造業(yè)要先把基礎(chǔ)的數(shù)字化給搞定，搞定了數(shù)字化之后數(shù)據(jù)在手上了，再去挖掘數(shù)據(jù)的意義，接著去實(shí)現(xiàn)機(jī)器決策，最后去實(shí)現(xiàn)頂層管理。一定是一層一層細(xì)分下來，細(xì)分到最底層，然后去攻克每一個(gè)節(jié)點(diǎn)。
世界經(jīng)理人：明確指出：“推進(jìn)制造過程智能化，在重點(diǎn)領(lǐng)域試點(diǎn)建設(shè)智能工廠/數(shù)字化車間。”數(shù)字化車間/工廠建設(shè)時(shí)應(yīng)該遵循什么樣的基本原則，采取什么樣的靈活策略以及系統(tǒng)選型方面的注意事項(xiàng)？
錢志新：數(shù)字化解決企業(yè)兩大目標(biāo)：對(duì)外擴(kuò)大市場，數(shù)字化以客戶為導(dǎo)向，通過數(shù)字化精準(zhǔn)開發(fā)客戶，精準(zhǔn)滿足客戶要求，典型案例是應(yīng)用數(shù)據(jù)為客戶畫像；對(duì)內(nèi)提高效益，數(shù)字化解決傳統(tǒng)企業(yè)“不連接、不匹配、不協(xié)同、不及時(shí)”等非價(jià)值活動(dòng)，大幅度消除浪費(fèi)，實(shí)現(xiàn)價(jià)值倍增，一般可提升價(jià)值3到5偣。有個(gè)案例，電梯數(shù)字化遠(yuǎn)程運(yùn)維平臺(tái)，通過打通數(shù)據(jù)可降低成本60％。智能制造為系統(tǒng)工程，應(yīng)是全價(jià)值鏈數(shù)字化，包括六大模塊：產(chǎn)品智能化、研發(fā)設(shè)計(jì)智能化、供應(yīng)鏈智能化、生產(chǎn)智能化、服務(wù)智能化、營銷智能化。智能工廠僅是其中的一個(gè)模塊，主要是實(shí)施定制化和分布式生產(chǎn)。智能制造的關(guān)健是實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)場景、專業(yè)技術(shù)和數(shù)字技術(shù)三者的深度融合，提供智能化解決方案。5G一旦實(shí)現(xiàn)工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用，將成為支撐智能制造轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵使能技術(shù)，5G將分布廣泛、零散的人、機(jī)器和設(shè)備全部連接起來，構(gòu)建統(tǒng)一的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，幫助制造企業(yè)擺脫以往無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)較為混亂的應(yīng)用狀態(tài)，推動(dòng)制造企業(yè)邁向“萬物互聯(lián)、萬物可控”的智能制造成熟階段。韓旭：還是要從最基本的每個(gè)點(diǎn)做起，從最底層開始做。智能工廠很大程度上解決了老工廠的改造升級(jí)。如果建一個(gè)自動(dòng)化程度比較高的工廠，一定是工廠在規(guī)劃時(shí)就要全盤考慮自動(dòng)化設(shè)計(jì)路線。視覺是工業(yè)的“眼睛”，有了視覺之后，從原料到成品，整個(gè)流程都可追溯，人工智能賦能的是把“經(jīng)驗(yàn)”標(biāo)準(zhǔn)化。數(shù)字化工廠是走向智能制造的先決條件。生產(chǎn)制造和流程管理全部實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，然后通過算法、軟件給它擬合成一些標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，把特征提取出來，這樣它的可復(fù)制性是極高的。數(shù)字化的痛點(diǎn)之一就是視覺和聽覺，現(xiàn)在很多工廠還是靠人工檢測，有些工廠幾乎沒有圖像信息，只有監(jiān)視器信息。中國制造業(yè)真正達(dá)到工業(yè)4.0標(biāo)準(zhǔn)的幾乎沒有，要想彎道超車歐美日，要先把自己的智能制造體系建立起來。中國制造最大的優(yōu)勢之一是“實(shí)驗(yàn)田”太豐富了，巨量的工業(yè)場景。智能制造做應(yīng)用層面一定要源于實(shí)際，所有的產(chǎn)品都是以解決工業(yè)實(shí)際需求為導(dǎo)向。世界經(jīng)理人：從當(dāng)前中國制造業(yè)的現(xiàn)狀出發(fā)，傳統(tǒng)制造企業(yè)應(yīng)該怎樣開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型？從戰(zhàn)略布局、技術(shù)研發(fā)和人才管理層面分別要做哪些考量？錢志新：企業(yè)數(shù)字化有兩大“痛點(diǎn)”：線上缺數(shù)據(jù)，線下缺人才。解決數(shù)據(jù)，重點(diǎn)是建立企業(yè)數(shù)據(jù)大腦，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的大集中、大協(xié)同、大共享。解決人才，重點(diǎn)是提高企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)的“數(shù)商”，引進(jìn)數(shù)字人才，對(duì)現(xiàn)有專業(yè)人員和員工進(jìn)行全員培訓(xùn)，大力度增強(qiáng)數(shù)字素養(yǎng)和數(shù)據(jù)技能。韓旭：智能制造，與其說是替代人類，不如說是服務(wù)人類。比如使用協(xié)作機(jī)器人的工廠工人的幸福指數(shù)就顯著提高了。所以說企業(yè)升級(jí)智能制造機(jī)器和人不是對(duì)立的，應(yīng)該是相輔相成的，數(shù)字化轉(zhuǎn)型也會(huì)倒逼人才結(jié)構(gòu)的升級(jí)。我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)小現(xiàn)象，隨著中國教育的提升，工廠的員工基本素質(zhì)也都提高了，表現(xiàn)在企業(yè)的裝備和科技升級(jí)了，簡單單調(diào)的工作任務(wù)派給機(jī)械手臂，把人力分離出來做一些技術(shù)含量高的工作，反過來看，人才結(jié)構(gòu)的升級(jí)在推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化的轉(zhuǎn)型。世界經(jīng)理人：傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)上（軟件、硬件裝備），有哪些常見的痛點(diǎn)和需求？如何應(yīng)對(duì)？錢志新：企業(yè)數(shù)字化的根本在于提高企業(yè)數(shù)字能力，現(xiàn)在數(shù)字能力已成為核心能力，通過數(shù)字能力賦能生產(chǎn)能力、市場能力和研究能力，企業(yè)的新價(jià)值＝（生產(chǎn)能力＋市場能力＋研發(fā)能力）x數(shù)字能力。關(guān)于數(shù)字技術(shù)應(yīng)用可以上云服務(wù)，選擇合適的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和專業(yè)數(shù)字技術(shù)公司。做好數(shù)字化企業(yè)升級(jí)，是從理念、機(jī)制、技術(shù)三個(gè)層次入手，前兩個(gè)問題需要企業(yè)自己解決，技術(shù)問題可以第三方公司來解決。韓旭：一個(gè)工廠如果升級(jí)智能制造，就像一個(gè)人變得非常智慧，視覺就是給工廠增加一雙眼睛，聽覺讓它能關(guān)注到每個(gè)細(xì)節(jié)。智能制造不可或缺幾個(gè)層面的數(shù)據(jù)，生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)、工藝制造數(shù)據(jù)，然后就是視覺數(shù)據(jù)和聲音數(shù)據(jù)，多維數(shù)據(jù)融合在一起，整個(gè)流程它才能智能。真正的智能制造就是實(shí)時(shí)的發(fā)現(xiàn)問題，分析到底是來料導(dǎo)致還是生產(chǎn)參數(shù)導(dǎo)致，如果是生產(chǎn)參數(shù)導(dǎo)致，就立馬調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，如果是原料導(dǎo)致，要立馬停線來找原料問題，都要基于數(shù)據(jù)做依托。從生產(chǎn)數(shù)據(jù)，到產(chǎn)能產(chǎn)量，物流供應(yīng)鏈、ERP、MES，當(dāng)數(shù)據(jù)越來越多時(shí)，再分析運(yùn)用，這個(gè)工廠在某種程度上它就是智能工廠。前沿的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，例如數(shù)字孿生，把整個(gè)工廠建模數(shù)字化，虛擬場景和真實(shí)場景是完全一體的，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一步一步完成的。在數(shù)據(jù)方面，大型工廠每分每秒實(shí)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是海量的，但數(shù)據(jù)可能高達(dá)70%都是無用數(shù)據(jù)，濾掉70%或50%的無用數(shù)據(jù)，提煉30或50%的有用數(shù)據(jù)，收集和利用有效數(shù)據(jù)來形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，無論是質(zhì)量數(shù)據(jù)，還是生產(chǎn)數(shù)據(jù)，還是效能數(shù)據(jù)，可以從側(cè)面幫企業(yè)完善一些數(shù)字化的管控。世界經(jīng)理人：數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，將會(huì)產(chǎn)生技術(shù)、產(chǎn)品、市場的創(chuàng)新，同時(shí)面臨商業(yè)模式、組織結(jié)構(gòu)上的變革，那么，管理適應(yīng)性變革應(yīng)該怎么做？錢志新：數(shù)字化是全方位變革，一要調(diào)整組織織結(jié)構(gòu)，實(shí)行“大平臺(tái)＋微組織”的網(wǎng)絡(luò)組織，最大限度地發(fā)揮員工的積極性和創(chuàng)造性；二要?jiǎng)?chuàng)新商業(yè)模式，以客戶為中心，以社群為基礎(chǔ)，圍繞價(jià)值創(chuàng)造構(gòu)建全新的企業(yè)生態(tài)體系?？偠灾€上解決數(shù)據(jù)問題，線下要解決人才問題，只有解決了這兩個(gè)痛點(diǎn)問題，數(shù)字化升級(jí)才能夠順利地進(jìn)行。韓旭：數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)產(chǎn)生很多新部門或者跨部門的組織，像日本企業(yè)要做智能化升級(jí)，會(huì)單獨(dú)弄個(gè)人工智能小組，而且組長是工廠的二把手。也會(huì)有人才的轉(zhuǎn)移流動(dòng)，以前企業(yè)可能沒有這個(gè)部門，現(xiàn)在就把各部門幾個(gè)優(yōu)秀的人調(diào)配，成立人工智能部門或者智能制造部門，這個(gè)部門就是為企業(yè)數(shù)字化或智能制造做服務(wù)的。當(dāng)然了，隨著時(shí)代的變化，企業(yè)數(shù)字化管理的需求也在轉(zhuǎn)變，對(duì)這一塊企業(yè)非常重視，但整個(gè)行業(yè)成長還需要點(diǎn)時(shí)間。智能工廠的落地實(shí)施要找到企業(yè)痛點(diǎn)，有問題可以先解決眼前的難題，但一定要有長期規(guī)劃。
