數字化讓製造型企業(ye) 從(cong) 根本上改頭換麵。隨著企業(ye) 對各類創新技術的采用以及對不同資質人才的聘用，新型的數字化工廠正悄然引領製造業(ye) 的轉型，並推動著製造業(ye) 的中心邁向高度定製化的產(chan) 品和係統。
領先的製造型企業(ye) 正采用一係列的先進技術實現生產(chan) 乃至整條供應鏈的數字化。這些技術包括大數據分析解決(jue) 方案、端至端的實時規劃和互聯、自控係統、數字孿生等。憑借這些技術，效率得以提升，企業(ye) 能夠批量生產(chan) 高度定製化的產(chan) 品。然而，想要完全發揮出數字化的潛力，企業(ye) 仍需要與(yu) 主要供應商和大客戶實時互聯。
作為(wei) 在電子商務和電子支付領域內(nei) 全球公認的數字化領先者，中國在製造業(ye) 領域內(nei) 對數字化的應用卻仍處於(yu) 起步階段。盡管“中國製造2025” 戰略的頒布為(wei) 產(chan) 業(ye) 變革注入了強心針、突顯了戰略緊迫性，但隻有在企業(ye) 大膽擁抱數字化的情況下才能取得實質性的進展，並產(chan) 生深遠影響。
在朝著數字化轉型的道路上大步前行時，思略特從(cong) 此次“數字化工廠2020 — 歐洲數字化工廠高管調研”中梳理出的關(guan) 鍵發現以及提出的數字化工廠藍圖，將協助企業(ye) 規避實施中的風險，成功達成既定的目標。
就數字化工廠這一熱點話題，普華永道思略特德國公司2017年上半年對來自大型工業(ye) 及製造業(ye) 領域內(nei) 的200位企業(ye) 高管開展了一次定量市場調研，並對行業(ye) 領先企業(ye) 的多位高管進行了深度的訪談。
參與(yu) 此次調研的高管均為(wei) 各自企業(ye) 在產(chan) 品開發、生產(chan) 或技術領域的決(jue) 策者。據調研結果顯示，領先的工業(ye) 企業(ye) 已經完成了項目的試點工作，開始著手推廣數字化解決(jue) 方案。以成熟的數字化戰略為(wei) 依托，這些工業(ye) 先驅者采用創新型的數字化戰略，擁抱全麵的數字化轉型。此外，通過培訓和溝通，他們(men) 讓員工參與(yu) 轉型，為(wei) 企業(ye) 的數字化成功做出自己的貢獻。
通過戰略、效益、技術和人才這四個(ge) 維度（見圖一），我們(men) 詳細探究了數字化工廠背後的推動力，或許能為(wei) 計劃建設數字化工廠的中國企業(ye) 提供一些參考。
數字化工廠在高層心目中的戰略地位甚高：調研結果顯示，91%的工業(ye) 企業(ye) 正投資數字化工廠，但認為(wei) 他們(men) 的工廠已經“完全數字化”的僅(jin) 占6%。
數字化能圍繞客戶提供更好的生產(chan) 支持：在計劃對數字化工廠追加投資的受訪者中有四分之三的人表示，通過本地化製造來更貼近客戶，以及個(ge) 性化、靈活化的生產(chan) 是促成投資的兩(liang) 大主要因素。
數字化工廠對“德國/歐洲製造”起到推進作用：在計劃對數字化工廠追加投資的受訪者中總共有93%的人表示，有意在未來五年內(nei) 將部分或全部的數字化工廠遷至德國。未來五年內(nei) 的投資中有77%將用於(yu) 新建數字化工廠或擴容。數字化正在強化歐洲工業(ye) 中心的競爭(zheng) 力。
如果沒有數字化工廠的打算，那麽(me) 企業(ye) 可能會(hui) 在未來喪(sang) 失競爭(zheng) 力。實現數字化工廠需要資金投入，需要攜手內(nei) 外部利益相關(guan) 方來推行開放式創新。此外，還需要聘請和培養(yang) 人才，應對諸多變化，在員工間建立信任感並得到他們(men) 的全力支持和充分投入。
有些企業(ye) 在建設數字化工廠的問題上似乎準備淺嚐輒止，並沒有進一步追加投資的意願。鑒於(yu) 數字化工廠能夠帶來的巨大利益，這些企業(ye) 可能會(hui) 被積極實現數字化並不斷改善的競爭(zheng) 對手拋在身後。
企業(ye) 想要在如今競爭(zheng) 激烈的市場中生存，以客戶為(wei) 中心是一大關(guan) 鍵要素。企業(ye) 不斷地貼近客戶，能夠更及時地對客戶偏好的變化做出反應。此舉(ju) 還能有助於(yu) 減少運輸和物流成本，客戶能以極小或者可以忽略不計的配送成本，從(cong) 定製化的產(chan) 品中獲益。在部分行業(ye) 中，受即時生產(chan) 和即時供貨等物流戰略的推動，供應商更加貼近客戶，整條價(jia) 值鏈的本地化程度不斷提升。
許多企業(ye) 利用數字化來提升工廠柔性，更好地應對客戶需求的波動。為(wei) 了充分利用這些工廠的潛力，企業(ye) 計劃在占主要收入來源的市場中新建或擴建工廠。從(cong) 推動生產(chan) 決(jue) 策的力度看來，對客戶的聚焦遠遠大於(yu) 勞動力成本。
短期內(nei) 難見回報 — 對數字化工廠的投資是戰略性的舉(ju) 動，收回投資需要兩(liang) 到五年：近半數的受訪者希望能在五年內(nei) 收回對數字化運營的投資，而僅(jin) 有3%的受訪者希望在一年內(nei) 收回投資。
企業(ye) 希望五年後顯著提升效率：幾乎所有的受訪者（98%）都將提升效率視為(wei) 投資數字化工廠的主要原因。綜合規劃、資產(chan) 利用率提升、質量成本降低以及自動化均有助於(yu) 效率的提升。
大多數的受訪企業(ye) 將收回數字化工廠投資的期限定為(wei) 五年。我們(men) 相信，決(jue) 定的背後是翔實的商業(ye) 論證和對投資的仔細考量。隨著企業(ye) 對各種數字化工廠解決(jue) 方案的不斷熟悉，他們(men) 對所需的實施時間和投入力度有了更清楚的認識，因而對收回投資的期限做出了較為(wei) 保守的預測。
除了提升工廠效率之外，數字化工廠還能帶來其他一些效益。例如，在航空領域，有些企業(ye) 利用數字化工廠解決(jue) 方案開展先進的飛機及發動機設計，打破了傳(chuan) 統製造的局限性。此外，數字化工廠還能幫助企業(ye) 減少能源和原材料的消耗，實現可持續發展的目標。企業(ye) 正在利用數據來改善資源效率，讓供應鏈更合理，實現按需訂購原材料，減少庫存。
但企業(ye) 的目標遠遠不限於(yu) 此。部分企業(ye) 已經在規劃無人值守工廠，在這些工廠中，電力將按需消耗。根據最新數據顯示，自1990年起，工業(ye) 品領域的能耗不斷下降。但我們(men) 有理由相信，在數字化工廠的協助下，工業(ye) 品企業(ye) 在節能方麵仍有潛力可挖。
通過綜合的製造執行係統 (MES) 實現工廠內(nei) 外部互聯：數字化的第一步，是通過共用基礎架構實現機器與(yu) 其他資產(chan) 間的互聯。MES係統能實時規劃和控製生產(chan) ，提升效率、生產(chan) 柔性和資產(chan) 利用率。為(wei) 了實現效益最大化，MES係統需要與(yu) ERP係統整合，從(cong) 而讓企業(ye) 不僅(jin) 實現內(nei) 部流程的數字化，還能實現整條供應鏈的數字化。
協作機器人、數字孿生或增強現實等技術促使運營更精益、生產(chan) 率更高：能夠協助工人提升生產(chan) 效率和產(chan) 量、改善流程和產(chan) 品質量的數字化技術正在迅速普及 — 未來五年，采用這些技術的企業(ye) 數量有望翻番。工人和機器間的協作是重點發展領域，並誕生了數字孿生這種虛擬工廠的表現形式。增強現實的相關(guan) 解決(jue) 方案協助員工生產(chan) 零缺陷的產(chan) 品。
企業(ye) 通過預測性數據分析和機器學習(xi) 等手段做出更明智的決(jue) 策：人工智能和數據分析是數字化工廠的推動力，半數以上的調研對象企業(ye) 已經采用了智能化算法來做出更合理的運營決(jue) 策。工廠內(nei) 部和企業(ye) 生態係統內(nei) 部的全麵互聯，以及信息的智能化應用，對於(yu) 保持競爭(zheng) 力而言將不可或缺。
利用MES實現工廠內外部互聯
工廠智能互聯的步伐正在加快。許多企業(ye) 都已經采用了聯網技術，通過MES等技術，以傳(chuan) 感器讀取頻設識別芯片上的數據並傳(chuan) 輸到數據平台，將零部件、機器、生產(chan) 管理、運輸車輛、工人甚至產(chan) 品相互連接（見圖二）。例如博世力士樂(le) 在洪堡 (Homburg) 工廠開展了頻射識別跟蹤技術的全球試點（參見“博世力士樂(le) ：通過互聯實現批量定製”）。
通過使用MES，利用信息進行實時規劃和控製成為(wei) 可能。
通過使用MES，利用信息進行實時規劃和控製成為(wei) 可能：根據數據分析，感知或預測意外事件，並生成應對或優(you) 化的相關(guan) 行動。部分企業(ye) 還開發出基於(yu) 係統的貯存監控係統，防止庫存缺貨並優(you) 化庫存水平。
許多企業(ye) 還將眼光投向了數字化工廠之外的領域，力爭(zheng) 橫向整合從(cong) 供應商、生產(chan) 網絡到客戶的整條價(jia) 值鏈。更先進的跟蹤係統加上與(yu) ERP係統的動態連接，使得數據透明，能夠使用數據分析來優(you) 化整條供應鏈的規劃。如同工廠內(nei) 部聯網一樣，這些流程也會(hui) 利用傳(chuan) 感器和射頻識別芯片來生成數據並傳(chuan) 遞到中央規劃平台（包括與(yu) 主要價(jia) 值鏈夥(huo) 伴的接口）。單純的係統互聯並不足以支撐這一目標。為(wei) 了實現真正的同步，打通客戶需求、供應不足等外部因素與(yu) 內(nei) 部生產(chan) 之間的對接，企業(ye) 必須開發集成度更高的係統（MES、ERP、傳(chuan) 感器），並且需要克服各自為(wei) 政的企業(ye) 文化。
利用數字化技術提高生產效率並改善流程
許多企業(ye) 還計劃采用各類數字化技術來協助工人提高生產(chan) 效率並改善流程。毫無疑問，數字化工廠的工作環境將發生天翻地覆的變化，而且一切已經悄然發生。企業(ye) 為(wei) 工人提供了包括移動APP在內(nei) 的各種工具，使其在需要的時候能夠訪問各類信息。實時質量檢測也日益普及，這項技術使得工人能夠及時認識到錯誤並進行糾正，而生產(chan) 流程的準確性也會(hui) 自動地進行反複核查。此外，部分企業(ye) 正采用移動APP來協助員工更好地開展遠程協作。機器人和其他數字化技術還使得工人更加輕鬆、安全和高效。協作機器人不僅(jin) 隻是完成預先編程所規定的任務，工人們(men) 還能通過交互的方式“訓練”這些機器人。他們(men) 無需耗費大量時間進行編程，隻需重複自己的動作即可。我們(men) 發現，人機協作是發展的重點領域，也是企業(ye) 需要密切關(guan) 注的領域。盡管許多企業(ye) 聚焦於(yu) 提升流程的可視化和自動化，但卻很少有企業(ye) 計劃采用相應的技術來提高對於(yu) 人機協作的接受程度。
隨著無人駕駛技術的成熟和相關(guan) 成本不斷下降，部分企業(ye) 已準備利用這項技術來提升效率並減少錯誤。如今的係統已遠非按照預定路線進行自動循環取貨那麽(me) 簡單，物流環節不僅(jin) 朝著真正的無人化方向發展，而且還能通過互聯係統識別需求，向自我製導的運輸係統傳(chuan) 達指令，實現實時響應。這些係統之間以及與(yu) 聯網的工作台和倉(cang) 庫之間互相傳(chuan) 遞信息數據，動態地應對供需的變化。
通過結合產(chan) 品和生產(chan) 線的數字孿生，能夠在實際啟動前模擬測試新的生產(chan) 流程並進行優(you) 化。
目前，將產(chan) 品、設備、整條生產(chan) 線和工廠基礎設施以數字化的方式呈現，即所謂的“數字孿生”已經成為(wei) 可能。這項技術主要用於(yu) 產(chan) 品開發或生產(chan) 規劃階段，能夠讓提升開發流程的效率，改善質量，有助於(yu) 利益相關(guan) 方之間的信息共享。通過結合產(chan) 品和生產(chan) 線的數字孿生，能夠在實際啟動前模擬測試新的生產(chan) 流程並進行優(you) 化。如果能與(yu) 合作夥(huo) 伴共同使用數字孿生，則能夠讓他們(men) 更好地優(you) 化自己的流程進行匹配。數字孿生也是虛擬現實、增強現實、遠程維護等多種應用的基礎。值得注意的是，目前最受歡迎的數字化工廠技術甚至是五年後最有可能采用的技術，仍然是以傳(chuan) 統模式下的流水線為(wei) 基礎。在這種情況下，或許需要從(cong) 根本上反思製造戰略甚至是企業(ye) 的生產(chan) 模式（如模塊化生產(chan) 設備、柔性生產(chan) 流程等），但許多企業(ye) 都不願承擔這種風險。我們(men) 認為(wei) ，企業(ye) 需要根據整體(ti) 的業(ye) 務戰略和技術發展的情況，從(cong) 全局的角度製定數字化戰略。
通過數據分析支持決策
數據是數字化工廠的根本所在，需要投入巨資打造數據分析和係統整合方麵的能力。通過傳(chuan) 感器，未來的數字化工廠能夠產(chan) 生海量的數據。隨著數據整合和內(nei) 存方麵的技術能力不斷完善，數字化工廠與(yu) 供應鏈生態體(ti) 係的實時整合成為(wei) 了可能。通過機械設備產(chan) 生的數據傳(chuan) 輸到MRS和ERP係統，甚至是供應商和客戶，企業(ye) 能夠在整條供應鏈中實現關(guan) 鍵供需數據的實時交互。在未來，數字化工廠將能夠在客戶需求不足的生產(chan) 期間規劃各類維護和停工檢修安排，實現利潤率的最優(you) 化。
實現工廠和整個(ge) 企業(ye) 生態體(ti) 係內(nei) 部的全麵互聯，以及對信息的智能化使用，將成為(wei) 企業(ye) 保持競爭(zheng) 力不可或缺的選項。我們(men) 欣喜地看到，許多企業(ye) 都已經認識到了這一點，並大力發展他們(men) 的大數據能力。
數字化生產(chan) 意味著打造數字化勞動力：數字化工廠需要全新的工作方式。勞動力的組成將會(hui) 發生變化，企業(ye) 需要招聘和挽留相應的人才。數據科學家需要發現智能算法來提升運營表現，而人機智能交互也需要全新的技能。數字化培訓項目以及招聘外部的“數字原住民”能確保成功打造數字化工廠。
數字化轉型必須由高層掛帥、立即開始：企業(ye) 的數字化轉型需要高層的領導和指導。隨著全球範圍內(nei) 的競爭(zheng) 對手邁上數字化之路，企業(ye) 需要立即行動起來。
數字化工廠需要截然不同的工作方式，企業(ye) 因此也需要打造數字化的勞動力。企業(ye) 需要調整員工的組成，需要相應地招聘和挽留人才。隨著我們(men) 步入人機交互的新時代，人才對數字化工廠的影響力不容低估。
數字化工廠能協助企業(ye) 麵臨(lin) 老齡化社會(hui) 的挑戰。隨著大批技術工人退休，大多數行業(ye) 可能麵臨(lin) 熟練勞動力短缺的局麵。數字化能夠從(cong) 一定程度上彌補這種短缺。
為(wei) 了確保有足夠的工人具備數字化工廠所需的技能，企業(ye) 需要與(yu) 商界、政界和學術界積極合作，解決(jue) 合格人才短缺的問題。當然，在培訓和教育方麵的投入代價(jia) 不菲，但通過效率改善所帶來的收入提升能抵消這方麵的投入，而且還能讓員工享受到由此帶來的漲薪等福利。此外，人才所需具備的素質也在發生顯著的變化。數字化工廠對流水線工人的需求將降低，轉而需要更多的數據分析師和程序員。
問題的解決(jue) 不僅(jin) 僅(jin) 是招聘更多的人才和培訓現有員工這麽(me) 簡單。高層應該以身作則地領導整個(ge) 數字化轉型，並在整個(ge) 企業(ye) 中貫徹持續學習(xi) 的精神。員工依然是整個(ge) 生產(chan) 環節的關(guan) 鍵，在開展數字化轉型的過程中，企業(ye) 領導人需要與(yu) 員工並肩戰鬥保持溝通，選擇員工接受程度高的新技術進行推廣，讓他們(men) 擺脫高強度的重複勞動或減少錯誤的發生，從(cong) 而贏得他們(men) 對新技術的信任，確保他們(men) 欣然使用這些新技術，並從(cong) 上到下建立起以數字化為(wei) 導向的企業(ye) 文化。
人才：產教融合
數字化和自動化毫無疑問地會(hui) 減少人工重複作業(ye) ，改善工作環境，保障人身安全。我們(men) 認為(wei) ，製造業(ye) 能夠抓住此次機遇一改傳(chuan) 統以來“工作環境欠佳”的形象，通過升級來吸引更多新型人才。數字化工廠將生產(chan) 運營流程高度一體(ti) 化，由此對技術人才提出了更高的要求，過去單一領域的專(zhuan) 才將不再適用，取而代之的將是橫跨多領域、學習(xi) 能力更強、懂得數字化交付的複合型人才。
參照國外的先進經驗，以課堂教育與(yu) 實際工作相結合的職業(ye) 教育體(ti) 係能為(wei) 產(chan) 學合作製定數字化工廠培訓項目指明了道路。例如，某領先的機床企業(ye) 直接與(yu) 當地的工科院校建立起聯合學院，通過產(chan) 教融合和資源互補，為(wei) 其數字化工廠的建設定向培養(yang) 和輸送人才。除了教育機製，職業(ye) 培訓課程本身也需要做出調整，實現課程培訓的標準化，並在商業(ye) 、自然科學和工程等傳(chuan) 統領域加大人才培養(yang) 力度，培育出熟練掌握數據分析、產(chan) 品管理、項目管理、IT架構或者信息安全的跨學科數字化工程師。
最後，由於(yu) 數字化工廠的轉型需要多部門協調，往往需要頂層決(jue) 策者對數字化有著較強的決(jue) 心和較深的認識，能夠指導整個(ge) 企業(ye) 製定數字化戰略，帶領企業(ye) 順利度過轉型，打造出成功的數字化工廠。