制造业危机应对策略:确保短期生存,寻求长期发展

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最近,我读到一段话,说——加速了企业的数字化转型。不是首席执行官、首席信息官、首席财务官,而是冠状病毒(新型冠状病毒)。虽然这只是一个笑话,但却是当下的真实写照。

新型冠状病毒的流行深刻地解释了人类命运共同体是什么。到目前为止,全球新冠状病毒的确诊病例已经超过200万。这意味着人与病毒之间的PK战将持续数月,而世界各国和地区之间的长期隔离将不可避免地给全球产业链和供应链带来巨大冲击。这迫使各行各业思考如何加快数字化,以便更好地抵御全球化的风险。

对于制造企业来说,最重要的目标是在任何时候增加收入、优化成本和降低风险,而切入点无非是研究、生产、供应、营销和服务。然而,面对当前的危机,我们必须“勒紧裤带”,在短期内“生存”,然后才能在未来继续“寻求发展”。

短期生存,行甚于言

谈到企业短期内的速赢生存计划,大中华区, IBM全球企业咨询服务公司认知决策服务行业总监陈松,在接受智鼎网采访时表示:“不要一直担心和思考,快速行动是最好的“生存”计划。”

具体来说,陈松表示,企业可以基于人员、技术和流程三个要素逐步实现内部和外部优化,从而提高企业的运营效率。其中,流程优化带来的好处非常明显。一般来说,平均效益可以提高15%,以前投资不多的企业甚至可以提高30%以上。

以产品可追溯性和类别管理为例。过去,企业采购通常集中度低,没有形成规模效应。同时,采购人员缺乏市场洞察力,这往往导致资源浪费,不利于成本控制。在这方面,IBM的战略可追溯性方法可以通过分析类别和分类需求来制定更合理的管理策略。这样,它可以帮助企业在单一类别中购买5%-20%的中节省成本。

另一个例子是财务共享服务中心和人力资源服务流程优化。简而言之,通过以物理或虚拟团队的形式汇集具有相同功能的资源,并根据人员的能力划分工作和优化流程,可以大大提高企业的运营效率。以人力资源为例,企业中人力资源与员工的服务比率通常为1:120-1:150。通过共享中心模式,这一比例可以达到1:200甚至更高,而平均管理成本(包括工资、福利、培训、差旅等。)可以减少50%。对于金融共享中心,通过专业细化,金融类别可分为交易金融、专业金融和业务金融,一般可降低金融运营成本20%-30%。

陈松谈到了一个企业的实际案例。金融共享服务中心成立后,企业财务人员从900多人减少到300多人,但业务规模从600亿扩大到900亿。

有许多类似的例子,其中大多数被广泛应用于新技术,如人工智能大数据物联网等。例如,制造企业过去通过提高库存来确保生产和分销的及时性,但这会占用大量资金和供应链成本。然而,IBM通过帮助企业建立一个生产、营销和存储的集成计划系统,并将人工智能分析能力融入其中,大大提高了需求预测的准确性,为库存的动态优化提供了重要的参考。根据IBM的经验,在正常情况下,需求预测的准确率可以达到98%以上,库存水平可以降低15%以上,物流成本也可以降低10%。

此外,人工智能也可以用于许多场景。例如,图像识别可用于检测产品质量,声纹识别可用于有效监控设备状态和优化设备维护计划,人工智能分析可用于准确识别各种账单的关键信息,从而提高整体审计效率并降低财务风险。“一般来说,这些新技术和解决方案可以在短时间内、一至两个月内以及六个月内快速推出。它们可以帮助企业通过流程和技术快速提高运营效率。”陈松强调。

长期发展,四步迈向工业4.0

然而,正如刘慈欣在《三体》中所说,“仅靠生存不能保证生存。发展是生存的最好保证。”从短期来看,企业需要依靠自助来快速恢复业务以生存。从长远来看,企业应该保持这种自救能力,形成随时随地应对突发事件和抵御风险的能力。

对此,大中华区,国际商用机器公司全球企业咨询服务部物联网和工业4.0服务总监张思民,认为,工业4.0的实现是制造企业应对当前和未来不断变化的外部环境并塑造其长期发展能力的重要途径。一方面,市场的快速变化使得产品从研发、生产到上市的生命周期越来越短;另一方面,消费者需求的多样化迫使制造业从材料准备和库存方面建立起快速适应的能力。

张思民总结说,制造企业的需求总是围绕着以下三个关键指标,即产品质量、供应链成本和交货周期,这些指标是相互制约和制约的,俗称“压瓜浮瓢”。基于这一思想,企业可以利用物联网、人工智能和大数据技术整合过程信息化和产线自动化,提高工业企业的敏捷响应能力。从细分的角度来看,工业4.0可以通过四个步骤来实现。

第一步是梳理端到端的业务管理流程,细化管理粒度,从管理角度实现精益化,从而缩短产品生命周期和订单生命周期。作为回应,IBM将为不同类型的企业提供有针对性的排序和优化方案。例如,对于基于订单的企业,他们可以设计、生产、变更为最终销售和服务,而对于大规模生产的企业,他们可以专注于优化供应链,并从产品数据管理扩展到产品生命周期管理。

第二步是对端到端物理生产过程进行数字镜像。例如,基于PTC Thingworx平台,通过采集各种工业设备的相关数据并定制其属性,监控设备的实时状态——可以是遥测或静态的,设备也可以通过远程传输状态进行控制。在此基础上,制造企业可以构建一个具有实时感知能力的供应链和制造过程,形成一个从计划到执行,再从执行回到计划到闭环,实现智能化的过程。

第三步是建立“工业大脑”,实现多目标、多约束条件下的实时、准确决策。大数据和人工智能用于辅助商业决策、预测性设备维护、产品质量检测等。对于制造企业来说,闭环的数据生成、数据分析、数据反馈和应用迭代基本上都是基于自己的设备和产线,并不依赖于外界。因此,通过大数据和人工智能,可以非常有效地提高生产过程水平和产品质量。

第四步是建立一个完整的工业互联网平台,将过程信息化与产线自动化相结合,通过管理信息与实际生产的实时交互,大大提高工业企业的敏捷性。具体来说,它可以分为五个“领域”,即包括车辆、产线和仓库在内的控制领域,包括大数据、机器学习和算法在内的信息领域,包括车辆网络和智能工厂在内的操作领域,商业领域和应用领域

“总而言之,制造企业的业务始终围绕产品生命周期和订单生命周期运行。因此,要实现行业4.0,核心是加速和灵活这两个生命周期,实现预测分析和决策,提高业务响应的敏捷性。”张思民总结道。

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发布者:2020-04-17

作者:高玉娴

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