工业4.0在制造业中的规模化应用

尽管近期全球经济增长呈放缓趋势,制造业仍是发达国家和发展中国家经济的核心驱动力。制造业是研究、开发和创新(R&D&I)投资的主要来源。在德国、日本和韩国,私营部门的制造业公司贡献了 85%以上的研发经费。

科技与创新始终是制造业发展与转型的关键所在。在过去的 20 年里,美国各大行业的工人生产率增长了 47%,主要归功于科技的应用和创新。

当今社会正处于生产和消费日益融合的阶段,科技转型带来的新商业模式正是其背后的主动力。在第四次工业革命的背景下,生产正处于由三大科技趋势驱动的范式转换关键时刻。

尽管这三大类科技尚未全面落地,对于制造业的益处也尚未充分发挥,但其发展速度和影响广度已经达到了前所未有的程度(图 1)。

1. 连通性：随着物联网的迅速扩张,我们已经跨入到全球互联互通时代,目前联网设备约有 84 亿台。虽然截至目前,制造业只有 15%的资产设备达到了联网标准,但这种情况正在迅速改变。科技行业正在开发的工业应用物联网平台多达 700 余个8,主要科技公司也在大规模投资于可扩展的超级物联网平台。

2. 智能：人工智能、计算能力的发展和大数据使得机器学习算法变得更加强大。事实上,语音和图像识别已经达到了人脑级别的准确性。

然而,人工智能在制造业的全部潜能尚未充分发挥;目前只有一小部分数据用于决策。比方说,经研究发现,在石油钻井平台获得的全部数据中,只有其中 0.5%的数据被用于决策。

3. 灵活自动化：自动化科技如今可以实现 60%制造任务的自动化。然而,当前工业机器人的渗透率仍然处于相对较低水平,即使是在韩国这样的机器人应用大国中,每 1 万个生产工人仅对应配备 530 个机器人。

连通性、人工智能和灵活自动化科技领域的共同进步,将极大地改变制造业(制造业的定义是:设计-原料-制造-组装-分发-消费-服务-使用终端周期中为提供产品和相关服务而进行的一系列端到端活动。)中的价值创造方式,如图 2 所示。

图 2:第四次工业革命科技推动下的制造业重要转变

我们预计在短到中期内,制造业将出现下述四大显著变化:

1. 新工厂工人阶层的诞生(即高度互联的智能型车间)使得制造业开始迈入自组织阶段,自动化水平进一步提升。

2. 价值链将实现端到端的无缝连接,帮助制造商以更快速度推出创新产品。

3. 供应链将与更广阔的供应商生态系统相互连接,作为单一平台实现企业与企业之间的整合。

4. 数据将推动新服务创造与商业模式创新。

消费者、企业员工乃至整个社会都将从上述转变中受益匪浅。客户将获得更符合需求的产品;生产者能够更容易地了解消费者的偏好和行为,并通过这些信息来进行产品定制化设计与生产。

例如,物流公司已经改变了自身的商业模式,将按需提供 3D 打印产品加入服务范围内,试水制造业领域。例如,SAP 已经与 UPS、 Fast Radius 快递公司合作建立了一个集成化端到端按需 3D 打印系统。

制造工序和产品交付所需时间的减少,不仅要归功于交通运输的发展,更在于供应链联通性与透明度的提升,流程自动化也是其中一大助力。

制造业工作重心将从重复性任务的执行转移到创新发明上,工厂车间将因此重塑,工人的职业素养因此得到提升,而且能够享受到更加安全的工作环境。

科技还能够降低能源消耗和物质浪费水平,令资源管理效率上升,有利于环境保护。在世界经济论坛关于“塑造制造业的未来”系统行动倡议框架下,“加速可持续生产(Accelerating Sustainable Production)”项目介绍了新一套以科技为驱动力的公私部门合作干预措施,有利于推动实现联合国的可持续发展目标。

逃离第四次工业革命中的试验困局

本研究发现,第四次工业革命科技能够带来有利回报和新的增长机会。然而,各个行业与地区的制造业科技应用速度依旧迟缓:只有 29%的工业企业开始在其生产过程中推行新的科技解决方案;41%的公司在个别工作场地或业务部门试行解决方案,剩下的 30%仍处于准备阶段(图 3)。逾 400 位全球数字制造专家已经证实,各个行业和地区的科技应用速度确实相当缓慢。

图 3:科技规模性应用较为滞后

试验或正在部署物联网解决方案的公司占受访者的百分比

从试验阶段到科技的大规模应用并取得一定成果的过程中,大部分公司面临着重重困难,主要原因包括:组织机构与潜在价值和投资回报关联的困难性,数字科技对组织绩效影响的不确定性(特别是在短期内),执行新解决方案所需的较大资源成本及规模化必要投资。图 4 详细介绍了企业在实现科技规模性应用过程中面临的挑战。

图 5 展示了塑造科技规模化影响力的种种困难。在麦肯锡公司的物联网调查中, 84%的受访企业的试点期超过了 1 年,28%持续超过 2 年。过长的试验时间产生了问题。

创业公司的经验表明,生产系统的有效改造至少涉及 20 到 30 个应用科技,因此企业必须缩短试验期,以便在短期内测试大量科技的应用效果。鉴于科技开发周期较短,过长的试验阶段可能会导致企业难以跟上当前科技发展的步伐。

企业为挑选最佳平台而试验的物联网平台数量显示了试点阶段的复杂性和延迟的可能性。在 63%的案例中,企业试验了 2-3 个物联网平台,31%的企业试验了 3 个以上的平台。只有 7%的受访公司成功完成一个平台的试验。

漫长的试验期以及制造企业(制造商)缺乏推动科技从试验阶段迈向全公司应用的能力,被称为“试验困局”。

加速第四次工业革命科技应用进程:

对商业领袖的建议

加快科技的应用进程对于提升生产率和利润回报,帮助企业跟上第四次工业革命科技发展的步伐至关重要。

世界经济论坛与麦肯锡公司共同研发了一套制造业工具组合(图 6),为那些迫切希望开启、加速科技应用进程的企业提供了诸多实用建议,有利于帮助企业避开试验困局。该工具组合由两大部分(“引擎”)构成:

– 价值交付引擎：第四次工业革命的 39 个制造业用例概要。该引擎基于 500 多个科技解决方案供应商及其高度关联的解决方案执行状况分析。

– 规模扩张引擎：按照科技规模扩张四个主要阶段介绍 12 个最佳实践的详细框架。该引擎基于大量研究、实地工作和对主要制造公司和制造业科技应用先行者的结构化采访成果。

价值交付引擎——极具影响力的用例

技术供应商日益增多,服务范围愈加广泛,包括人工智能、物联网、机器人技术、 虚拟现实、增强现实、3D 打印、数字孪生等。希望规模化应用这些科技的制造商需要从现有科技选项中找出优先解决方案,这并非一件轻而易举的事。

研究表明,在推动第四次工业革命科技应用时,企业应根据每一项科技具备的特定制造业与商业问题解决能力,采用切实可行的方法。

“用例模式”即制造业/商业问题驱动方式的简称,其以商业价值为核心,将新技术作为解决问题的驱动力。在第四次工业革命科技初步应用阶段,我们非常建议企业采用“用例”方法。

极具影响力的用例往往需要与第四次工业革命科技相结合,以达成所需的系统性变革效果。由于用例可以在小范围内施行且其回报立竿见影,因此可以作为未来制造业体系建设事业的探路石。

虽然某些商业领袖仍然希望掌握一种杀手锏式的终极性用例,但要实现特定企业生产系统的成功改造,有必要将 20-30 个用例与 60-80%的第四次工业革命科技结合起来。

制造业未来项目的科技和创新小组根据麦肯锡公司对于 500 多家科技解决方案供应商的专有研究成果,对 39 个涉及众多公司、行业和地区的用例进行了概要归纳。

这些用例分布于制造业各个部门:工厂车间(装配和加工、维护、质量和性能管理)以及供应链和产品价值链(包括设计、原型设计和采购)。在用例中,我们可以得到一个关键结论:不少投入使用且高度成熟的科技已经对规模化推广做好了准备。

每个用例都配有详细介绍,包括该用例计划实现何种商业目标,旨在解决何种生产问题,如何将科技应用到实处,如何发挥科技的影响力。

在食品和饮料制造商例子中(图 7),其目标在于减少手动流程的生产力损失,提高效率。制造商采用数字解决方案,将手动标准操作程序转换为支持远程设备访问且与生产部门关联的数字化平台,有效提高了设备的利用率,大幅减少了手动文书工作量。

在航空航天业用例中(图 8),制造商试图通过削减手动工作量,避免相关问题的方法来增强生产调度的灵活性。制造商的解决方案兼具连通性与智能性,具有自动化生产序列功能,可以追溯和处理装配过程中所有组件的数字化质量信息。这有助于提高工厂的产量,减少因调度问题而产生的废材。

图 8:用例——库存管理中的材料选择自动化与优化

什么是用例?

用例指的是应用第四次工业革命科技(通常是多种科技的组合),解决特定的生产问题来重塑生产流程,创造商业价值。用例可能遍及加工、装配、维护、质检、 供应链、设计、原型和工程多个领域。

用例有利于哪些商业价值驱动因素?

– 进入市场的速度

– 敏捷性和反应力

– 资源生产力与效率

– 客户需求定制

– 增值服务和商业模式创新

用例解决了哪些生产问题?

用例解决了生产部门众多领域乃至其他行业的问题。示例包括:

– 大型高度定制产品的检查时间易变问题

– 组件可追溯性以及生产调度和序列之外的质量数据问题

– 成型周期时间过长,代价过高问题

在整个研究过程中,我们发现企业往往是科技应用先驱。这表明科技不仅仅能够提高生产力,还会对质量、员工安全和可持续性产生影响,有助于创造其他形式的商业价值,使公司能够更好地专注于创新发明。

从这个角度来看,用例可以按照价值驱动因素进行分类(上市速度、敏捷性和反应能力、资源生产力和效率和客户需求定制,如图 9 所示)。出于对实用性和适用性的重视,概要中 70%的用例可以用于强化多个价值驱动因素。

用例库涵盖多个生产部门的示例,具体分布状况如图 10 所示。超过 80%的用例除了示例中所提及的特定行业,还适用于其他行业。这表明用例交换和开发过程存在着跨行业协作机会。

规模扩张引擎——具有可行性的最佳实践

在尝试跨越试验困局阶段时,规模化是生产组织面临的最大挑战之一。科技规模化历程鲜有人知,因为只有少数企业成功将第四次工业革命科技应用于自身的工厂、供应商和客户网络中。

对公司和专家的采访以及案头研究有助于我们识别关键的成功因素,更好地了解规模化历程。由此产生的规模扩张引擎(图 11)是一个涉及组织动员、策略制定、创新和规模扩张四阶段的框架。其中还包含了 12 项关键活动的最佳实践和可行建议,旨在促进科技与创新在制造业中的规模化应用。

这 12 项关键活动按一定次序执行,旨在提升意识和科技应用两方面的成熟度(从第一阶段的初步意识与信念建设阶段,再到战略和创新阶段自上而下和自下而上的拓展性驱动因素构建)。

规模扩张引擎介绍了一种适用于各个生产领域和国家的通用性路径。然而,关键活动的顺序需要根据每个机构组织的文化和数字化科技成熟度进行调整。

例如,一些公司应当同时制定战略(自上而下),开展创新工作(自下而上),而另一些公司则需要由执行层授权,通过自上而下的方式实现流程重塑。

动员:组织集会

如需启动一项生产科技与创新应用计划,大多数生产组织必须动员起来。该阶段一般持续 9 到 12 个月,视企业具体情况而定。首先执行以下两项活动:在小规模范围内进行概念证明,组建项目领导团队。

要充分发挥第四次工业革命科技的潜能,就需要重塑当下的生产流程。这样的变化为企业突破工厂的局限性、实现各个生产职能部门(从工程到供应链)的联结提供了机会。因此,企业可以通过跨职能团队的早期参与,利用创新手段促进生产系统转型,打破组织各部门之间的壁垒。

本阶段的成功关键在于:执行简短而详实的概念验证试验。概念验证试验不仅应当成为学习平台,而且作为成功经历来强化组织信念,这一点众所周知。根据研究的成功经验,我们建议企业对那些可以在几周内解决的生产问题进行概念验证, 并实现三个核心目标:

– 在小规模范围内造成一定影响(产品级别)

– 确定下一阶段工作内容

– 宣传工作成果与成功经验,在组织内形成良好势头

战略:树立愿景与价值追求目标

考虑到科技和用例的复杂性、必要的流程和文化变迁以及战略规模化所需的投资, 企业需要一个清晰的动态路线图来明确未来发展方向。在这个关键阶段以及随后的工作过程中,高管层的支持以及前瞻性愿景将成为其中的关键成功因素。

第四次工业革命科技应用战略立足于由高管层提出的生产用例。这不仅涉及到业务案例(将企业战略与业务驱动因素及特定业务目标联系起来),而且还与企业的发展愿景相关。

在这个阶段,高管应当明确未来型发展模式的价值,帮助企业找到自己在第四次工业革命中的定位。为了实现发展愿景,企业必须精心选择能够产生预期价值的一系列科技用例。

例如,宝马公司正致力于将第四个工业革命中六大关键科技应用到自己的生产系统中:环境感知辅助系统、创新机器人系统、 模拟和工厂数字化、规划和控制系统、智能物流与高级分析。

此外,我们建议企业建立一个覆盖全组织的执行驱动框架,确保各个生产单位和站点执行性的统一性,即便这些生产单位和站点在性能和成熟度方面可能有所差异。

战略阶段的最终任务是:与业务单位合作制定企业级路线图。路线图通常按照层次构建,需要考虑用例的复杂性和每个业务单元的起始点。

创新:识别处于风险中的商业价值,激发创新能力

在争取高管认可和资金支持的同时,业务单位必须通过第一批用例部署与可扩展动因素构建来证明第四次工业革命科技的价值。

在这个阶段,由业务单位主导的试点工作至关重要。试点工作不仅有助于企业取得商业成功,还有助于建设科技包容性创新公司文化。

第一层次的用例将不再仅仅停留在概念证明阶段,而是具有一定程度影响力的试验,展示真正的商业价值与流程再造过程。在实现科技的生产系统全面应用之前, 有必要提供两大可扩展因素支持:

– 现代化的科技基础设施：操作和信息科技应当相互配合,加强科技骨干工程建设。具体工作包括:整合来自信息科技和操作科技系统(IT/ OT 聚合)的有效数据;创建价值交付引擎以开发用例,满足业务需求。

企业必须借助现有未来生产系统细致分析等手段,积极解决网络安全问题。在此阶段,理解以往系统及其与即将到来平台的适应性同样具有重要意义。

– 建设能力和伙伴关系网络:第四次工业革命科技要求一系列新能力与之相匹配。公司需要增强技能,招揽新的人才,将能力建设模式作为企业发展转型的工作中心。探索与科技解决方案供应商、学术界和研究人员展开合作的新方法也至关重要。

例如,阿迪达斯和西门子在 2017 年开始合作开展研发项目,推动阿迪达斯未来工厂——高速工厂(Speedfactory)的数字化进程17。此外,ABB 公司和微软在 2016 年建立了战略合作伙伴关系,共同开发工业数字解决方案。

规模扩张：获取全部价值

在完成规模扩张驱动因素及全公司路线图建设之后,企业应当将用例推广至整个生产系统。这需要企业通过以下方法动员整个组织：

– 数字绩效管理：是必须经由专家和科技应用领导者确认的用例,不可缺少。它不仅可以通过直接或间接与其他用例配合的方式为价值提供保障,还能将整个生产过程中的操作数据集成到全公司平台上;这些数据可以用于工厂之间的比较、 模拟和决策优化。

– 卓越中心：主要负责变更过程梳理工作,包括管理项目,建立新的生产系统, 以标准化方式引导转型过程。

– 将用例推广至合作伙伴的价值链生态系统(各级供应商和客户),有助于企业更好地获取价值。例如,增强操作数据之间的连通性,有助于建设统一的生产生态系统。虽然数据集成为竞争和创新带来了新的可能性,但必须小心行事,避免创建过多的数据平台以致于供应商无所适从。

推广策略：对国家领导人的建议

第四次工业革命将掀起国家内部以及国与国之间的新一轮竞争,制造业国家将面临更多的不确定性。不过,最新科技发展趋势同时也为各国提供了制造业未来发展与转型的机会。

在 2017 年期间受访的大多数制造业企业都认可政府在建设有利于科技进步、推广和应用的环境和制造业生态系统方面的关键作用。

虽然工业政策和战略已经存在了几十年,由于近年来政府积极拥抱第四次工业革命的机遇与挑战,科技与创新跃升为当下的工作重点。

国家政策制定者将继续致力于管理宏观经济杠杆,力求创造有利于制造业企业发展的市场条件,加强重要基础设施(特别是电信和信息科技连通性)建设,制定合适的贸易政策为工业品市场提供支持。

此外,国家综合性计划下开展的科技推广与应用具体工作正在不断增多。在过去的 6 年里,前十大制造业国家中有 8 个国家启动了国家级发展计划,积极提高生产率,巩固自己在全球竞争中的领先地位,其中最有名的莫过于工业 4.0 战略。各国之所以对于以科技为主要支持的制造业重视度不断增加,原因如下:

– 加速新科技应用进程有助于各国实现工业跨越式发展,走向现代化之路。

– 为了促进制造业科技的规模化应用,有必要建设一个具备基础设施、信息科技连通性与适当知识产权法的有利环境。

– 经济体的成功依赖于对研发与创新工作的进步。研发与创新工作使得科技能够以更低的成本在各种规模企业中应用与推广。