在全球制造業不斷演進的今天,智能制造已經成為推動行業創新和轉型的關鍵力量。它不僅代表了技術的革新,更是企業管理模式和運營思路的全面升級。然而,智能制造的落地實施并非一蹴而就,它需要企業在環境條件上做好充分的準備,這包括領導的支持、人才的培養、頂層規劃的制定以及對項目成本、時間和風險的全面預算。
本文將深入探討智能制造賦能環境條件的重要性,分析企業在推動智能制造過程中需要準備的環境要素,以及如何通過精心的組織和管理,確保智能制造項目的成功實施。讓我們一起探索智能制造的深層邏輯,洞察企業在智能化升級道路上的挑戰與機遇。
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一、??為智能制造賦能的環境條件為什么重要
智能制造的落地實施,并非僅靠賦能工具就能輕易達成,這些工具不過是支撐和途徑。真正推動實施前進的,是管理上的精心組織。我們可以將管理組織的構建比作一個生態系統,其中作物的生長依賴于陽光、根基以及時間的循環。
在這個比喻中:
- “陽光”代表了作物生長的觸發因素,對于智能制造項目而言,它象征著領導的指引和支持。領導的參與,如方案評審、進度匯報的關注,是項目順利推進的關鍵。
- “根基”則相當于作物的營養器官,對于智能制造而言,它指企業對智能制造方案的理解和知識的吸收,以及企業內部人才的作用。只有當企業內部能夠有效消化并持續創新智能制造方案,項目才能實現持續的生命力。
- “時間的循環”則代表了作物生長所必需的時間歷程,對于智能制造項目來說,它意味著項目必須經歷的成本投入、團隊磨合和項目過程。只有在企業在預算、時間和心態上都做好充分準備,智能制造項目才能穩健推進,抵御變化和挑戰。
總而言之,智能制造的成功落地,需要領導的支持、企業內部的消化吸收能力以及對項目過程的全面準備。
二、??企業為智能制造賦能需要準備什么樣的環境
1、??領導重視
智能制造在制造企業的落地實施,與領導層的關注和投入密切相關。當領導層對項目給予更多精力,項目便能獲得更多資源,執行起來也更為順暢;反之,如果領導層關注不足,項目資源匱乏,團隊的重視程度也會隨之降低,推進難度和進度自然會受到影響。
(1)智能制造項目需要領導參與和支持
智能制造項目相較于其他項目,更需領導層的直接參與和支持。制造企業的日常工作重點在于生產和銷售,員工對這些工作內容已十分熟悉。然而,智能制造對大多數人而言是一項新生事物,缺乏經驗,崗位和職責劃分可能不夠明確,導致團隊協作時出現摩擦。加之,一些人可能持有避免額外負擔的心態,這些客觀因素都可能阻礙項目的順利推進。
智能制造的成功實施,最大的受益者是公司的最高領導層。盡管短期內,部分員工可能看不到直接受益,例如:
- 藍領工人的崗位可能因自動化而減少;
- 而一些白領的工作也可能因智能制造工具的引入而發生變化。
但從長遠來看,智能制造為企業帶來的變革能夠為員工創造更大的價值。
(2)領導為員工提供轉型和再就業的機會
如果企業不推行智能制造,可能短期內保護了部分崗位,但長期而言,企業可能面臨被淘汰的風險,最終影響到所有員工的生計。因此,為員工提供技能轉型或重新擇業的機會,對他們的長期發展更為有利。對白領員工而言,智能制造不是取代他們的工作,而是讓他們從重復性勞動中解放出來,有更多空間進行工作內容的升級和轉型,從而提升工作競爭力和對行業的深入理解。
因此,智能制造項目需要領導層的高度重視和直接推動。領導層的參與并不意味著要親自執行項目,而是通過建立和執行相關制度來確保項目的順利進行。領導層的作用在于為項目提供方向、資源和支持,確保團隊能夠克服挑戰,實現智能制造的長遠目標。
2、??復合型人才
智能制造正推動制造企業實現生產運營流程的全面一體化,這一轉變對技術人才提出了更高的標準。在這一新時代,我們不再只需要專注于單一領域的專家,而是需要能夠跨越多個領域、具備強大學習能力、并且熟練掌握數字化交付技能的復合型人才。
就智能制造所需的賦能工具而言,它們往往偏向IT領域。目前,市場上的IT人才多數集中在互聯網行業,他們擅長開發和用戶界面設計,但可能對制造企業及其特定場景不夠熟悉。與此同時,那些深諳制造企業及其場景的專業人士可能并不具備IT技術背景。因此,制造行業的IT需求遠不止于工具使用和編程,它是一個綜合了自動化、信息化等多個方面的復雜體系。
此外,制造企業在不同層級——無論是管理層、生產層還是設備層——對功能的需求和關注點各有側重,這對從業人員的綜合素質提出了更高的要求。他們不僅要理解技術本身,還要能夠將技術應用到具體的制造場景中,以滿足企業的不同需求。因此,智能制造時代的技術人才,需要具備廣泛的知識基礎和卓越的適應能力,以推動企業在數字化轉型的道路上不斷前進。
3、??明智的頂層規劃
為了讓制造企業在智能制造投資上更加精準有效,企業需要樹立一種全局價值觀。這種價值觀的形成不是由基層部門來完成的,而是需要企業高層來統籌規劃,無論是企業內部自行規劃還是借助外部專家的指導。
頂層規劃依賴于全面的數據收集和深入分析。通過頂層規劃,企業可能會發現,例如物料運輸路徑過長實際上是由生產布局不合理造成的。據此,通過調整生產布局,原本計劃需要的15臺AGV小車可能減少到4臺,同時整體物料流動效率提升了20%。頂層規劃幫助制造企業跳出了傳統的”頭痛醫頭、腳痛醫腳”的問題處理方式,而是深入挖掘問題的根本原因,實現價值的最大化。
智能制造的路線圖也是頂層規劃中的重要組成部分,它為智能制造項目指明了方向,明確了短期和長期計劃如何與整體智能制造目標相結合,為制造企業的智能化發展提供了清晰的指引。企業不僅需要清楚自己當前的位置,還需要知道每年應如何提升,以實現智能制造的長遠目標。
4、??合理的代價預算
對于所有制造企業來說,無論是咨詢還是實施智能制造項目,都涉及到成本的投入。然而,這里所指的代價不僅限于財務成本,還包括時間的投入、潛在的風險以及在過渡期間可能出現的暫時性負面效應。
(1)成本代價
成本代價主要涉及智能制造項目的預算規劃,通常遵循幾個關鍵步驟來確定:
- 在決定啟動智能制造項目之初會制定一個初步的預算。這個預算通常只是一個大致的估計,給出一個數量級的概念。
- 通過進行可行性研究,并參考其他企業在智能制造項目上的投入和成果,我們可以對項目的范圍有一個基本的把握。
- 基于這個項目范圍,我們會制定一個新的預算。值得注意的是,這個預算往往會比最初的粗略估計要高。
- 對項目中的每個子項進行細致的投資收益分析,結合企業的發展重點,確定智能制造項目的優先順序。這將幫助我們規劃項目的跨年度、多批次投入,并形成智能制造項目路線圖的主體框架。
- 結合最初的預算和路線圖中第一年計劃實現的目標,對預算進行再次調整,以形成最終的正式預算。這個過程確保了預算的合理性和項目的可行性。
(2)時間代價
時間代價是衡量智能制造項目執行過程中所需投入的時間,這直接關聯到項目的整體周期。對于制造企業和服務商來說,一些時間成本是必須考慮的:
- 項目調研階段至少需要兩周時間,以深入理解生產流程、梳理現狀和問題,這一階段的工作并非簡單增加人手就能加速完成。調研需要全面掌握情況,涉及團隊成員之間的溝通和整合。
- 如果需要采購標準自動化設備,應預留大約2至3個月的時間,確保設備在投入使用前有足夠的準備期。
- 對于非標自動化設備的采購,則需預計4至6個月的時間,同樣需要在設備使用前留出充足的時間余地。
- 實施MES系統時,必須確保待連接的設備及其軟件接口滿足條件。
- 在軟件系統集成方面,建議先分別調試好各軟件系統(如ERP、MES、WMS等)的功能,避免在接口聯調和軟件功能調整同時進行,以降低項目風險。
- 從小批量試制到大規模生產,通常需要至少3至4個月,有時甚至超過半年。
這些是智能制造項目中需要考慮的時間成本因素的一部分,屬于較為普遍的考量。針對不同類型的智能制造項目,可能還需要考慮更多的時間因素。
在智能制造項目周期的確定上,制造企業和服務商由于立場不同,難免會出現時間上的分歧。雙方需要通過溝通,列出各自的限制條件,如:
- 制造企業需考慮投產或試制時間、采購周期、資金到位時間;
- 服務商則需考慮工作量與人手的平衡、每項工作的最短時間需求、項目實施和集成的復雜度。
通過這些條件的梳理,雙方可以共同確定一個合理的項目時間周期,確保項目的順利進行。
(3)風險代價
開拓性的工作總是伴隨著不確定性,智能制造項目同樣無法完全避免達不到預期成果的風險。這些風險可能包括項目組織、時間管理、需求理解不足、資金問題以及后續維護支持等各個方面。
眾所周知,任何項目都存在風險。如果公司選擇不進行項目投資,同樣會面臨技術落后甚至被淘汰的風險。因此,不采取行動本身也是一種風險。重要的是,我們不能期望找到一個完全沒有風險的項目,而應該尋求更有效的風險控制方法。這些方法可能包括明確的合同條款、合理的分期付款計劃、穩固的項目組織結構、定期的溝通會議以及需求澄清的書面確認等。
風險管理是項目成功的關鍵,不僅對甲方(制造企業)至關重要,對乙方(服務商)也同樣重要。由于甲方和乙方的立場不同,他們面臨的風險類型也會有所不同。只有雙方都能夠有效地識別、控制并妥善處理風險,才能共同打造出一個成果令人滿意的智能制造項目。
(4)負效應代價
評估一件事情是否值得做,以及執行得如何,關鍵在于比較正面效應和負面效應哪個更為顯著。但在智能制造項目的初期過渡階段,可能會出現較多的負面效應,這通常也是制造企業和服務商之間矛盾最為集中的時期。
- 咨詢類的智能制造項目
對于咨詢類的智能制造項目,這個過渡期通常出現在項目啟動后的大約一個月內。這時,雙方團隊還在磨合期,對彼此的工作方式和方法尚不熟悉,需要時間來相互適應和理解,以形成一個協同合作的大團隊。
- 實施類的智能制造項目
對于實施類的智能制造項目,過渡期則發生在新實施的成果開始使用的3到6個月內。新軟件或系統改變了用戶的操作習慣,但初期可能存在不足,使得制造企業的員工感到不適應,甚至認為“有問題”。
實際上,人們往往對改變持保守態度,當日常流程或操作習慣被新軟件或系統改變時,很容易產生抵觸感。如果新系統被發現缺少關鍵功能,或者某些功能不如舊的操作方式,就會成為被指責的對象,給人一種項目失敗的印象。
對于這種改善效果的波動,J型曲線提供了一個很好的解釋。每次改進或磨合初期,都可能因為團隊適應問題和對新方法的抵觸而導致效果暫時下降。但隨著團隊磨合的深入和對新方法的熟練掌握,效果會逐漸顯現出來。每一次這樣的小“J”型改善過程,最終會匯聚成一個整體上升的趨勢。
企業只有為智能制造賦能準備好環境條件,才能夠有效消化并持續創新智能制造方案,項目才能實現持續的生命力。
帆軟軟件有限公司為廣大客戶提供了包括解決方案以及數據平臺在內的等多種智能制造賦能工具,為制造企業激活智能制造潛能提供多種選擇。
帆軟是國內領先的數據軟件服務商,深耕數字行業十八年,能夠依托于自身數字化產品,為各行業企業提供數字化轉型解決方案。為協助制造企業邁向數字化轉型,帆軟成立了數字制造事業部,專注于制造業領域的數據分析與數據規劃。
以制造業精益生產解決方案為例,帆軟制定的制造業精益生產解決方案打通業務系統數據,利用生產、質量、成本、設備、持續改進、8S管控六大中心,展示各個模塊的核心指標及分析體系,協同管理整個生產過程。通過精益體系的建設,提升綜合管理效率,實現降本增效提質的目標。
同時帆軟還使用FineReport搭建了相應的精益生產管理控制塔,該控制塔包含了六大中心,以便企業及時進行生產管控、質量管控、成本管控、設備管控、持續改進管控以及8S管控。
三、??總結
隨著智能制造的深入發展,企業正站在數字化轉型的前沿。通過本文的探討,我們認識到智能制造的落地實施不僅需要先進的技術工具,更依賴于周密的管理組織和全方位的環境準備。從領導的堅定支持到跨領域的人才培養,從戰略性的頂層規劃到對成本、時間和風險的細致預算,每一步都是企業智能化旅程中不可或缺的部分。
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