工业数字化转型正当时,中小制造业企业如何“趁势上车”?

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工业数字化转型正当时,中小制造业企业如何“趁势上车”?

撰文 | 夏一哲

编辑 | 余欣婷

中国的数字经济正处于蓬勃发展的阶段。

根据IDC的报告,2021年中国数字经济规模将达到8.5万亿美元,占据总经济规模的55%。而2019年的ICT转型支出,也将由2017年的2300亿美元增长到3100亿美元。

与此同时,制造业则是对数字化最不“感冒”的行业。2018年,中国制造业ICT投资占业务收入的比重为0.4%,仅为行业平均值0.8%的一半。

事实上,受人力成本上涨和环境压力渐增等因素,制造业的生存压力在不断增加。根据工信部副部长王江平在2019中国500强企业高峰论坛上的发言,中国制造业企业的平均利润仅为2.59%,远低于世界500强企业的6.57%。 

中国制造业,尤其是中小企业,寻求降本增效的有效途径,已迫在眉睫。  

作为降本增效的途径之一,数字化成本正随着国家政策的扶持、自动化水平的提升和云储存成本的下降而不断降低,这无疑是 中小制造企业数字化 的良机。

潮头之上,数字化在制造业不断推进

数字化的概念脱胎于上世纪40年代香农采样定理,随着“工业3.0”的进程被推进到商业领域。在中国,数字化崛起于2012年风靡的“大数据”概念,并逐渐由消费领域上溯到生产领域。 

从数据可视化到数据决策,数据在生产领域的潜力不断被发掘,作用也越来越明显。腾讯研究院发布的《数字中国指数报告(2019)》显示,中国数字化进程从消费互联网为主导,转向 产业互联网 主导,产业互联网已经进入发展黄金期。

相比强调满足B端需求的产业互联网,工业互联网则更侧重技术的共性和应用,两者最终目的都是实现设备的互联互通,并且在数字世界内从生产环节向服务环节转型赋能。数字化,则是构建数字世界的砖瓦。 

数字化首先能够将生产环节量化,更准确地反映生产状态。 数据采集模块能采集到人工难以进入的生产状态,并且实时反应生产状态。通过数据的积累,企业很快就能摸索出关键生产指标的安全范围,从而更好地安排生产。

其次,数字化是建立生产预警和预防机制的基础。 以往,车间的运行状态主要靠熟练工人把握,之后随着自动化的普及,设备能够在遇到故障时报警。不管是人工判断还是设备报警,都已经发生在故障或异常之后,企业依然要承担紧急停车和恢复生产的成本。

数据则能很好地弥补人工的不准确性和自动化的滞后性。 通过长期追踪生产数据的变化,能够在数据进入警戒线之后及时维修或更换设备。而中国工程院院士、北京化工大学教授高金吉领导的团队,则在研究机器自主调整状态维持生产,实现“机器自愈”。 

最后,数字化能够实现生产环节的降本增效。在生产环节中,尽管企业能够把握原料的消耗和最终产品的产出,却无法了解原料究竟在哪些环节被消耗和利用状态如何。通过数字化,每个环节都变成了直观的数字。比如,在以往的场景中,企业很难比较和选择空压机,但是数字却能直接告诉生产者每个单位动力的价格。

与数字化技术蓬勃发展状态相对应,中国的制造业数字化发展却处在不均衡的状态中。这主要由于中国工业的发展是跃进式的,仅仅依靠40年的时间在追赶发达国家两百五十多年的发展经验,一些领域因为以往需求不足而未能得到发展。

这种不均衡主要体现在企业管理和生产环节。 由于上世纪80年代国家大力推行信息化,信息系统从政府机关、事业单位和国有企业逐渐渗透到私营企业,企业管理软件得到充分发展,也跑出了用友和金蝶这样的巨头。然而这种数字化仅停留在管理领域,没能进入制造业的生产环节。

中国制造业数字化的先导者依然是大型生产企业,因为他们最先完成自动化,也最早遇到降本增效的瓶颈。如今,像三一重工和徐工这样的工业巨头,都已经孵化出了自己的旗下的工业互联网企业,并且开始赋能到其他行业。

树根互联就是三一重工旗下的工业互联网赋能平台公司,从数据采集的网关到云平台,树根互联的服务已经可以进入后市场、资产管理、能耗管理和融资租赁四大应用场景,进入十几个生产行业。其服务主要实现了数据采集、数据管理、生产监控等多个环节,用户也可以在其平台上进行二次开发。

受困于成本,中小制造企业自然难以负担自建平台的研发成本。由于自动化的发展和数据采集模块价格的降低,中小企业在数字化上的应用主要在数据监测和可视化上,仍有巨大的发展潜力。

在成本压力下,制造业数字化转型的浪潮汹涌而至。而在政策、技术、资本的多重助力下,中小企业数字化转型的机遇正在到来。

从信息化到数字化,数据赋能效果的“三级跳”

信息化和数字化虽然同属于“工业3.0”阶段,在概念上却略有不同。尤其是伴随着大数据技术的发展,数据的价值被不断发掘,数字化也逐渐成为了信息化的后延。 

笼统地说,“信息化”是对企业管理过程的数字化,是业务到数据的过程,通常体现在无纸化办公等环节。 相较于信息化,数字化更强调用数据逻辑和技术去支撑生产环节,是数据到业务的过程。

中国的制造业则处于后发之势,同时吸收着不同阶段的发展成果,信息化、自动化和数字化交错发展,逐渐并入同一条发展路径。

中国企业的信息化起始于20世纪80年代,当时以组建内网为契机,将纸质信息转化为数字信息。之后兴起的OA、ERP和CRM等软件,分别将企业行政和管理的不同流程从现实世界搬到了计算机上。

信息化的好处主要有三点。

首先,信息化相当于企业管理的现代化,让企业管理的各项环节都被流程化和规范化。 信息系统犹如一面镜子,映射出企业各项管理工作的运行状态,行政事务有规可循,简化了大量重复的事务性工作。 

其次,信息化延展了办公空间, 以往需要面对面进行的工作,可以直接在电脑上授权完成,简化了大量协调性工作,也节省了行政成本。

最后,信息化保存了企业忠实的、可追溯的运营状况。 以往纸质材料留存不仅难以存放,查阅起来也费时费力。当这些数据被转移到信息系统上,企业信息被再使用的难度大大下降,一切决策和行动都将有迹可循。 

不过,信息化中的数据依然只是企业运营状况的记录者和参照物,数字化则将数据推动到改善生产甚至协助决策的层面。

在企业层面,数字化的作用早已超越生产状况的监测。目前服务商除了能够提供数据采集和可视化外,还可以通过积累数据,形成企业生产模型。

通过AI算法,积累下来的生产数据可以逐渐转化为定制化的生产经验和知识,系统得以像经验丰富的工程师一样洞察企业的生产状况并做出及时反应。以往纯粹依赖经验判断的决策开始有数据层的参与,制造企业能够向智能化转型。

在行业层面,政府正在大力推动的企业上云等举措,能够同时积累同个行业下多个企业的数据。 由大数据数据形成的产业集群,能够构建单个行业的生产模型,从而解决行业生产的共性问题,或打通销售端和生产端的连接,实现对整个行业的赋能。

由此可见,信息化实现了客观世界向数字世界的转化,提升了行政效率同时降低成本;数字化则开始参与生产决策,改善生产;最终的智能化将同时对企业和行业产生赋能效果,帮助实现产业集群。

中小企业可以根据自身的需要,选择不同的信息化和数字化产品,逐步迈向智能制造。

花费降低、政策扶持,实现数字化已进入红利期

从市场环境看,数字化的成本正逐渐降低。在硬件端,数据采集模块和云存储服务的成本负担都在减轻,极大便利了中小制造企业的数据采集和储存。

在平台层和应用层,由于软件的边际成本几乎为零,服务价格也有下降趋势。服务商同时针对中小企业的实际需求,提供定制化和轻量化的解决方案。

从政策环境看,政府正在大力推动制造企业的数字化建设。 今年9月,在工信部发布《工业大数据发展指导意见(征求意见稿)》中,强调逐步成熟的工业互联网平台要为广大中小企业提供便捷、优质、低成本的数据服务,同时也要鼓励中小企业务实有序建立工业大数据管理能力。 

地方政府则采取了鼓励加补助的形式,鼓励中小企业推进数字化。如 广东省 经信委在2018年8月印发的《广东省工业企业上云上平台服务券奖补工作方案(试行)》就重点关注中小工业企业上云。工业企业在与供应商签约后可申领服务券,并可在支付服务款项后申请兑现。

抛开政策优惠支持和部署费用降低的红利, 数字化真正解决的是中小制造企业生存环境恶化、生产和运营成本不断增加的燃眉之急。

随着中美贸易摩擦的加剧,外贸市场越来越难做,越来越多的制造企业将国内市场作为发展的重心。然而,国内市场也处在经济下行、需求不振的阶段,汽车、消费电子等行业更是出现了多年来的首次下滑,国内市场竞争加剧的趋势已成定局。

人力和环境成本的逐渐增加,已经逼迫企业在生产端转型。对于大企业而言,他们有足够的资金去提升自动化,用“机器替人”、“关灯工厂”等高科技手段直接代替劳动力。但是对中小企业而言,推进数字化,降本增效,则是比奢求扩大营收更切实可行的方案。

更值得期待的是,随着工业互联网平台的逐步完善和巨头的逐渐跑出,部署平台和购买服务的成本有望大幅下降。 彼时,拥有数据积累的中小制造企业将能够率先享受到AI算法、孪生工厂等数字化、智能化的科技红利。 

不管是在消费端还是生产端,数字世界都不再只是真实世界的反映、记录和补充,而是在不断以更高效、便利的方式取代真实世界的部分环节。搭上工业数字化的快车,现在还来得及。

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