如何走通企業(yè)數(shù)智化落地的“最后一公里”，讓無人工廠不再紙上談兵？

作為數(shù)字化服務提供商，這個問題依然覺得很宏大，畢竟是整個行業(yè)甚至社會趨勢都在共同努力的事情。

我們其實可以借助零售行業(yè)的【人貨場】的理論，來大致總結(jié)【跑通最后一公里】的要點：

1. 人：培養(yǎng)自己的數(shù)字化人才、建設數(shù)字化團隊，以及人才上升需要的數(shù)據(jù)、知識沉淀
2. 貨：承接數(shù)字化需求和發(fā)展需要的一切軟件、工具、設備，設計好對應的預算分配
3. 場：花大力氣、下大決心去調(diào)整當前的管理方式，崇尚數(shù)據(jù)導向，從粗放走向精細、從主觀走向科學，建設能夠支撐數(shù)字化體系的企業(yè)管理體系和文化

對于這個觀點，請允許我細細道來。

其實當前，我國制造業(yè)發(fā)展水平是處于全球第三陣列，排名第四的：

但能處第三序列靠前，還是因為“規(guī)模發(fā)展”起了重要支撐——依靠規(guī)模拉動發(fā)展。所以如果從“質(zhì)量效益”、“結(jié)構(gòu)優(yōu)化”、“持續(xù)發(fā)展”三項來評估，我們僅排名第六，就與前列國家拉開了較大差距。

可見，我國制造業(yè)發(fā)展還是略為“粗暴”，【高質(zhì)量轉(zhuǎn)型】之路任重道遠。

這也就引到了數(shù)智化的問題。

數(shù)智化=數(shù)字化+智能化。

為什么會逐漸提出這個概念？

是因為我們在力圖拉動制造業(yè)往更高質(zhì)量發(fā)展的過程中，發(fā)現(xiàn)：制造業(yè)的傳統(tǒng)方法論在新時代下是水土不服的。

制造業(yè)是以【機械論】為底層方法論的典型代表——

無論是電子、工程機械、汽車等離散 型制造業(yè)，亦或化工、冶金、食品等流程型制造業(yè)，在“機械論”思想指引下，均以 “效率優(yōu)先”為導向，追求流程管控、標準化管理和可追溯性始終是“機械論”是核心。

但進入信息時代，激烈的跨界競爭、產(chǎn)品形態(tài)的頻繁演變、市場預期的快速變化使得 “機械論”的弊端暴露無遺：

較為固定、邊界清晰的管理模式無法適應生命周期短、 生態(tài)邊界模糊、市場預期快速調(diào)整的信息時代。

因此，在經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)底層方法論悄然生變的背景下，制造業(yè)意味著需要應用更先進的數(shù)字化技術、使用更有效率的管理方式、以及生產(chǎn)更好的產(chǎn)品。

進一步具體來說，制造業(yè)的轉(zhuǎn)型就是需經(jīng)過數(shù)字化、網(wǎng)絡化（此網(wǎng)絡非彼網(wǎng)絡，更強調(diào)全局和串聯(lián)）、智能化三個階段：

如上圖所示，從數(shù)字化到智能化的過程。

看著簡潔，但需要解決的問題并不少。

根據(jù)《中國兩化融合發(fā)展數(shù)據(jù)地圖（2020）》，其實信息技術的應用，已廣泛覆蓋我國制造業(yè)各個業(yè)務環(huán)節(jié)，共計49.3%的企業(yè)在研發(fā)設計、生產(chǎn)、采購、銷售、財務、人力、辦公等環(huán)節(jié)實現(xiàn)數(shù)字化工具的全面覆蓋。

其中，辦公、財務、銷售、采購、人力環(huán)節(jié)的數(shù)字化工具應用普及率較高：

分別有超過90%的企業(yè)能實現(xiàn)財務、辦公的在線管理；80%以上的企業(yè)能在原材料采購、成品銷售環(huán)節(jié)實現(xiàn)線上成本、計劃、合同管理。

但在研發(fā)和生產(chǎn)環(huán)節(jié)，我國制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化能力存在明顯短板，均低于全國平均水平。

所以：

如何更全面的覆蓋、更深入的拉通體系的數(shù)字化管理？能不能構(gòu)建一個基于數(shù)字化平臺的新生態(tài)體系？以此推進生產(chǎn)制造模式變革？

這是具有一定信息化基礎的制造企業(yè)，最需要解決的問題。

制造業(yè)數(shù)字化架構(gòu)體系

以某500強制造業(yè)工廠為例，就是打通若干數(shù)字化工具，將OA和MES進行串聯(lián)，大面積覆蓋工廠的管理場景，獲得了企業(yè)效益的迅猛增長：

我們可以說，制造業(yè)的數(shù)字化管理就是——

應用信息化系統(tǒng)，根據(jù)業(yè)務需求和策略，進行生產(chǎn)、運營過程的全鏈條管理活動。

聽著就有點抽象，但實際掰開講，就是拆分為四個方面：

設計和制造協(xié)同流程和質(zhì)量改進資源優(yōu)化與協(xié)同供應鏈管理

那完成了場景的覆蓋后，接下來，就是無人工廠的真正的最后一公里——智能化。

根據(jù)《中國制造2025》戰(zhàn)略，我們其實正加快推動新一代信息技術和制造技術融合，核心就是智能制造。

尤其重點發(fā)展智能裝備和智能產(chǎn)品，推進生產(chǎn)過程智能化，培育新型生產(chǎn)方式，全面提升企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、管理和服務的智能化水平。

比如：

在研發(fā)環(huán)節(jié)中，基于AI能力的預測性分析技術將支持產(chǎn)品組合分配決策以及產(chǎn)品開發(fā)生命周期優(yōu)化；在生產(chǎn)運營環(huán)節(jié)，5G、 云計算將為本地優(yōu)化和互聯(lián)資產(chǎn)提供算力、網(wǎng)絡支持，互聯(lián)設備和物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 技術帶來了大量原始數(shù)據(jù)、促進了自動化、遠程監(jiān)控甚至新型合作關系，同時也推動機器學習技術輔助實現(xiàn)智能決策；

對于財務等職能崗位，基于云、AI等技術的ERP、BI工具也實現(xiàn)了大量常規(guī)工作的自動化。

根據(jù)當前制造業(yè)智能化的經(jīng)驗來看，在這塊的資金投入，就以IOT首當其中，占據(jù)20%的高占比：

上面說完了從數(shù)字化走向智能化，這個過程中，還有2個更重要的、貫穿始終的問題。

知識資產(chǎn)人才培養(yǎng)

關于知識資產(chǎn)

一般來說，制造業(yè)企業(yè)的知識資產(chǎn)由數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化而來：

企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營管理數(shù)據(jù)，折射出信息，讓我們在多樣化的用戶運營場景中挖掘價值，挖掘的過程進行知識的沉淀，知識的不斷洗禮則上升為企業(yè)/組織/人才的智慧。

這個邏輯如果畫出來，就是：

舉個例子：

一家領先的油氣公司應用一套AI系統(tǒng)將超級員工的經(jīng)驗和知識持續(xù)轉(zhuǎn)化為流動的知識庫，進而幫助其他員工學習、應用先進經(jīng)驗。

該AI系統(tǒng)以知識圖為基礎，收集有關油井設計和運營的動態(tài)信息、預測設備績效或分析組件失效的類型和原因。 該系統(tǒng)不僅存儲了現(xiàn)有知識，還可以幫助員工檢驗更多的洞察。利用這一技術，企業(yè)本身也轉(zhuǎn)型成為學習型組織。

這是知識庫建設推動組織向?qū)W習型組織轉(zhuǎn)變的典型例子。

再舉個例子：

AT&T為培育具備軟件和網(wǎng)絡工程、數(shù) 據(jù)科學、人工智能、增強現(xiàn)實、自動化等新數(shù)字化技能的員工，對其25萬名員工開展了新技能培訓。

AT&T不僅在 Coursera和Udacity開設線上課程，還運用AI技術搭建職業(yè)情報（Career Intelligence）平臺，員工可以獲得崗 位趨勢趨勢、職位技能要求、以及薪酬 數(shù)據(jù)等相關信息，明智地決定自己要發(fā)展哪些技能，并將其添加到自己的能力檔案中，自由開放的學習環(huán)境幫助員工 更好的規(guī)劃職業(yè)成長。

這一點，則佐證了企業(yè)沉淀下來的知識資產(chǎn)，轉(zhuǎn)化為的培訓和引導的力量，對員工成長和發(fā)展的重要性。

關于人才培養(yǎng)

知識產(chǎn)生于人，又服務于人的行動。所以說了知識資產(chǎn)，就不可能不提人——尤其對于新興事務/探索方向，人才就是基石。

但我國的制造業(yè)，數(shù)字化人才結(jié)構(gòu)問題尤為突出：

一方面，我國制造業(yè)數(shù)字化人才數(shù)量明顯供不應求，根據(jù)人力資源和社會保障部數(shù)據(jù)，2020年我國智能制造領域人才需求約750萬人，人才缺口300萬人，到2025年，數(shù)字化人才需求將達到900萬人，人才缺口預計450萬人，人才缺口將進一 步放大；

人才短缺限制了很多制造企業(yè)提升數(shù)字化能力，這是瓶頸之一（尤其許多中小制造業(yè)，員工教育水平普遍不高）

另一方面，由于數(shù)字化人才交叉技能、多樣化思維要求，我國現(xiàn)有教育體系難以應對數(shù)字化人才的培養(yǎng)。

這就要求：制造業(yè)企業(yè)能不能根據(jù)自身需求，來打造適合自身的數(shù)字化組織模式。（這需要從價值主張、組織架構(gòu)、創(chuàng)新機制、培訓機制等方面多管齊下）

傳統(tǒng)的制造業(yè)，受限于機械論，在管理方式上，普遍實行樹狀組織架構(gòu)——根據(jù)產(chǎn)品功能模塊對組織架構(gòu)進行劃定，以此形成明確的權(quán)責劃分、以及培養(yǎng)熟悉業(yè)務的專業(yè)管理人才。

還普遍采用“胡蘿卜+大棒”的人才管理模式，通過給予物質(zhì)刺激激勵員工積極性：

但這種組織架構(gòu)和管理模式不利于數(shù)字化能力的建設：

晉升渠道和序列轉(zhuǎn)換機制缺乏靈活度缺乏長效合理的激勵機制

這會制約企業(yè)內(nèi)在的創(chuàng)新潛力。

所以制造業(yè)想要做好數(shù)智化，就必須逐漸打造與業(yè)務發(fā)展模式相匹配的人力資源管理體系：

隨著數(shù)字化水平的逐漸加深，對企業(yè)內(nèi)數(shù)字化相關崗位，規(guī)劃設計明確的職責與能力模型，力圖能夠培養(yǎng)出兼具設計思維、業(yè)務場景和ICT專業(yè)能力的T字型復合人才，比如：

但這都是后話了，最后一公里的概念由來已久，但一公里之前種種，皆非一日之寒。從制造業(yè)的全行業(yè)來看，【先富帶動后富】在數(shù)字化尤其智能化的轉(zhuǎn)型上，亦適用。

以上拋磚引玉，希望可以聽見更多價值的聲音。