企业智能制造赋能的环境条件为什么重要?需要准备什么样的环境?

在全球制造业不断演进的今天,智能制造已经成为推动行业创新和转型的关键力量。它不仅代表了技术的革新,更是企业管理模式和运营思路的全面升级。然而,智能制造的落地实施并非一蹴而就,它需要企业在环境条件上做好充分的准备,这包括领导的支持、人才的培养、顶层规划的制定以及对项目成本、时间和风险的全面预算。

本文将深入探讨智能制造赋能环境条件的重要性,分析企业在推动智能制造过程中需要准备的环境要素,以及如何通过精心的组织和管理,确保智能制造项目的成功实施。让我们一起探索智能制造的深层逻辑,洞察企业在智能化升级道路上的挑战与机遇。

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一、  为智能制造赋能的环境条件为什么重要

智能制造的落地实施,并非仅靠赋能工具就能轻易达成,这些工具不过是支撑和途径。真正推动实施前进的,是管理上的精心组织。我们可以将管理组织的构建比作一个生态系统,其中作物的生长依赖于阳光、根基以及时间的循环。

在这个比喻中:

  • “阳光”代表了作物生长的触发因素,对于智能制造项目而言,它象征着领导的指引和支持。领导的参与,如方案评审、进度汇报的关注,是项目顺利推进的关键。
  • “根基”则相当于作物的营养器官,对于智能制造而言,它指企业对智能制造方案的理解和知识的吸收,以及企业内部人才的作用。只有当企业内部能够有效消化并持续创新智能制造方案,项目才能实现持续的生命力。
  • “时间的循环”则代表了作物生长所必需的时间历程,对于智能制造项目来说,它意味着项目必须经历的成本投入、团队磨合和项目过程。只有在企业在预算、时间和心态上都做好充分准备,智能制造项目才能稳健推进,抵御变化和挑战。

总而言之,智能制造的成功落地,需要领导的支持、企业内部的消化吸收能力以及对项目过程的全面准备。

二、  企业为智能制造赋能需要准备什么样的环境

1、  领导重视

智能制造在制造企业的落地实施,与领导层的关注和投入密切相关。当领导层对项目给予更多精力,项目便能获得更多资源,执行起来也更为顺畅;反之,如果领导层关注不足,项目资源匮乏,团队的重视程度也会随之降低,推进难度和进度自然会受到影响。

(1)智能制造项目需要领导参与和支持

智能制造项目相较于其他项目,更需领导层的直接参与和支持。制造企业的日常工作重点在于生产和销售,员工对这些工作内容已十分熟悉。然而,智能制造对大多数人而言是一项新生事物,缺乏经验,岗位和职责划分可能不够明确,导致团队协作时出现摩擦。加之,一些人可能持有避免额外负担的心态,这些客观因素都可能阻碍项目的顺利推进。

智能制造的成功实施,最大的受益者是公司的最高领导层。尽管短期内,部分员工可能看不到直接受益,例如:

  • 蓝领工人的岗位可能因自动化而减少;
  • 而一些白领的工作也可能因智能制造工具的引入而发生变化。

但从长远来看,智能制造为企业带来的变革能够为员工创造更大的价值。

(2)领导为员工提供转型和再就业的机会

如果企业不推行智能制造,可能短期内保护了部分岗位,但长期而言,企业可能面临被淘汰的风险,最终影响到所有员工的生计。因此,为员工提供技能转型或重新择业的机会,对他们的长期发展更为有利。对白领员工而言,智能制造不是取代他们的工作,而是让他们从重复性劳动中解放出来,有更多空间进行工作内容的升级和转型,从而提升工作竞争力和对行业的深入理解。

因此,智能制造项目需要领导层的高度重视和直接推动。领导层的参与并不意味着要亲自执行项目,而是通过建立和执行相关制度来确保项目的顺利进行。领导层的作用在于为项目提供方向、资源和支持,确保团队能够克服挑战,实现智能制造的长远目标。

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2、  复合型人才

智能制造正推动制造企业实现生产运营流程的全面一体化,这一转变对技术人才提出了更高的标准。在这一新时代,我们不再只需要专注于单一领域的专家,而是需要能够跨越多个领域、具备强大学习能力、并且熟练掌握数字化交付技能的复合型人才。

就智能制造所需的赋能工具而言,它们往往偏向IT领域。目前,市场上的IT人才多数集中在互联网行业,他们擅长开发和用户界面设计,但可能对制造企业及其特定场景不够熟悉。与此同时,那些深谙制造企业及其场景的专业人士可能并不具备IT技术背景。因此,制造行业的IT需求远不止于工具使用和编程,它是一个综合了自动化、信息化等多个方面的复杂体系。

此外,制造企业在不同层级——无论是管理层、生产层还是设备层——对功能的需求和关注点各有侧重,这对从业人员的综合素质提出了更高的要求。他们不仅要理解技术本身,还要能够将技术应用到具体的制造场景中,以满足企业的不同需求。因此,智能制造时代的技术人才,需要具备广泛的知识基础和卓越的适应能力,以推动企业在数字化转型的道路上不断前进。

3、  明智的顶层规划

为了让制造企业在智能制造投资上更加精准有效,企业需要树立一种全局价值观。这种价值观的形成不是由基层部门来完成的,而是需要企业高层来统筹规划,无论是企业内部自行规划还是借助外部专家的指导。

顶层规划依赖于全面的数据收集和深入分析。通过顶层规划,企业可能会发现,例如物料运输路径过长实际上是由生产布局不合理造成的。据此,通过调整生产布局,原本计划需要的15台AGV小车可能减少到4台,同时整体物料流动效率提升了20%。顶层规划帮助制造企业跳出了传统的”头痛医头、脚痛医脚”的问题处理方式,而是深入挖掘问题的根本原因,实现价值的最大化。

智能制造的路线图也是顶层规划中的重要组成部分,它为智能制造项目指明了方向,明确了短期和长期计划如何与整体智能制造目标相结合,为制造企业的智能化发展提供了清晰的指引。企业不仅需要清楚自己当前的位置,还需要知道每年应如何提升,以实现智能制造的长远目标。

4、  合理的代价预算

对于所有制造企业来说,无论是咨询还是实施智能制造项目,都涉及到成本的投入。然而,这里所指的代价不仅限于财务成本,还包括时间的投入、潜在的风险以及在过渡期间可能出现的暂时性负面效应。

(1)成本代价

成本代价主要涉及智能制造项目的预算规划,通常遵循几个关键步骤来确定:

  • 在决定启动智能制造项目之初会制定一个初步的预算。这个预算通常只是一个大致的估计,给出一个数量级的概念。
  • 通过进行可行性研究,并参考其他企业在智能制造项目上的投入和成果,我们可以对项目的范围有一个基本的把握。
  • 基于这个项目范围,我们会制定一个新的预算。值得注意的是,这个预算往往会比最初的粗略估计要高。
  • 对项目中的每个子项进行细致的投资收益分析,结合企业的发展重点,确定智能制造项目的优先顺序。这将帮助我们规划项目的跨年度、多批次投入,并形成智能制造项目路线图的主体框架。
  • 结合最初的预算和路线图中第一年计划实现的目标,对预算进行再次调整,以形成最终的正式预算。这个过程确保了预算的合理性和项目的可行性。
(2)时间代价

时间代价是衡量智能制造项目执行过程中所需投入的时间,这直接关联到项目的整体周期。对于制造企业和服务商来说,一些时间成本是必须考虑的:

  • 项目调研阶段至少需要两周时间,以深入理解生产流程、梳理现状和问题,这一阶段的工作并非简单增加人手就能加速完成。调研需要全面掌握情况,涉及团队成员之间的沟通和整合。
  • 如果需要采购标准自动化设备,应预留大约2至3个月的时间,确保设备在投入使用前有足够的准备期。
  • 对于非标自动化设备的采购,则需预计4至6个月的时间,同样需要在设备使用前留出充足的时间余地。
  • 实施MES系统时,必须确保待连接的设备及其软件接口满足条件。
  • 在软件系统集成方面,建议先分别调试好各软件系统(如ERP、MES、WMS等)的功能,避免在接口联调和软件功能调整同时进行,以降低项目风险。
  • 从小批量试制到大规模生产,通常需要至少3至4个月,有时甚至超过半年。

这些是智能制造项目中需要考虑的时间成本因素的一部分,属于较为普遍的考量。针对不同类型的智能制造项目,可能还需要考虑更多的时间因素。

在智能制造项目周期的确定上,制造企业和服务商由于立场不同,难免会出现时间上的分歧。双方需要通过沟通,列出各自的限制条件,如:

  • 制造企业需考虑投产或试制时间、采购周期、资金到位时间;
  • 服务商则需考虑工作量与人手的平衡、每项工作的最短时间需求、项目实施和集成的复杂度。

通过这些条件的梳理,双方可以共同确定一个合理的项目时间周期,确保项目的顺利进行。

(3)风险代价

开拓性的工作总是伴随着不确定性,智能制造项目同样无法完全避免达不到预期成果的风险。这些风险可能包括项目组织、时间管理、需求理解不足、资金问题以及后续维护支持等各个方面。

众所周知,任何项目都存在风险。如果公司选择不进行项目投资,同样会面临技术落后甚至被淘汰的风险。因此,不采取行动本身也是一种风险。重要的是,我们不能期望找到一个完全没有风险的项目,而应该寻求更有效的风险控制方法。这些方法可能包括明确的合同条款、合理的分期付款计划、稳固的项目组织结构、定期的沟通会议以及需求澄清的书面确认等。

风险管理是项目成功的关键,不仅对甲方(制造企业)至关重要,对乙方(服务商)也同样重要。由于甲方和乙方的立场不同,他们面临的风险类型也会有所不同。只有双方都能够有效地识别、控制并妥善处理风险,才能共同打造出一个成果令人满意的智能制造项目。

(4)负效应代价

评估一件事情是否值得做,以及执行得如何,关键在于比较正面效应和负面效应哪个更为显著。但在智能制造项目的初期过渡阶段,可能会出现较多的负面效应,这通常也是制造企业和服务商之间矛盾最为集中的时期。

  • 咨询类的智能制造项目

对于咨询类的智能制造项目,这个过渡期通常出现在项目启动后的大约一个月内。这时,双方团队还在磨合期,对彼此的工作方式和方法尚不熟悉,需要时间来相互适应和理解,以形成一个协同合作的大团队。

  • 实施类的智能制造项目

对于实施类的智能制造项目,过渡期则发生在新实施的成果开始使用的3到6个月内。新软件或系统改变了用户的操作习惯,但初期可能存在不足,使得制造企业的员工感到不适应,甚至认为“有问题”。

实际上,人们往往对改变持保守态度,当日常流程或操作习惯被新软件或系统改变时,很容易产生抵触感。如果新系统被发现缺少关键功能,或者某些功能不如旧的操作方式,就会成为被指责的对象,给人一种项目失败的印象。

对于这种改善效果的波动,J型曲线提供了一个很好的解释。每次改进或磨合初期,都可能因为团队适应问题和对新方法的抵触而导致效果暂时下降。但随着团队磨合的深入和对新方法的熟练掌握,效果会逐渐显现出来。每一次这样的小“J”型改善过程,最终会汇聚成一个整体上升的趋势。

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企业只有为智能制造赋能准备好环境条件,才能够有效消化并持续创新智能制造方案,项目才能实现持续的生命力。

帆软软件有限公司为广大客户提供了包括解决方案以及数据平台在内的等多种智能制造赋能工具,为制造企业激活智能制造潜能提供多种选择。

帆软是国内领先的数据软件服务商,深耕数字行业十八年,能够依托于自身数字化产品,为各行业企业提供数字化转型解决方案。为协助制造企业迈向数字化转型,帆软成立了数字制造事业部,专注于制造业领域的数据分析与数据规划。

以制造业精益生产解决方案为例,帆软制定的制造业精益生产解决方案打通业务系统数据,利用生产、质量、成本、设备、持续改进、8S管控六大中心,展示各个模块的核心指标及分析体系,协同管理整个生产过程。通过精益体系的建设,提升综合管理效率,实现降本增效提质的目标。

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同时帆软还使用FineReport搭建了相应的精益生产管理控制塔,该控制塔包含了六大中心,以便企业及时进行生产管控、质量管控、成本管控、设备管控、持续改进管控以及8S管控。

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三、  总结

随着智能制造的深入发展,企业正站在数字化转型的前沿。通过本文的探讨,我们认识到智能制造的落地实施不仅需要先进的技术工具,更依赖于周密的管理组织和全方位的环境准备。从领导的坚定支持到跨领域的人才培养,从战略性的顶层规划到对成本、时间和风险的细致预算,每一步都是企业智能化旅程中不可或缺的部分。

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