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燈塔企業(yè)如何應(yīng)對全球挑戰(zhàn)以及不確定性

  • 來源:智能制造縱橫
  • 關(guān)鍵字:燈塔,挑戰(zhàn),不確定性
  • 發(fā)布時(shí)間:2023-11-11 11:49

  本刊編輯整理

  2018年,來自公私部門的政商領(lǐng)袖齊聚達(dá)沃斯世界經(jīng)濟(jì)論壇年會,提出了“全球燈塔網(wǎng)絡(luò)”倡議,旨在甄選全球的領(lǐng)先制造企業(yè),以肯定他們作為先行者,在第四次工業(yè)革命(Fourth Industrial Revolution,簡稱4IR)創(chuàng)新中彰顯出的領(lǐng)導(dǎo)力。

  2018年至今,獨(dú)立的專家評審團(tuán)已甄選出了132家燈塔成員,覆蓋消費(fèi)品行業(yè)、流程工業(yè)、先進(jìn)工業(yè),以及醫(yī)藥和醫(yī)療產(chǎn)品。在第四次工業(yè)革命技術(shù)的助力下,燈塔網(wǎng)絡(luò)成員不僅極大提升了可持續(xù)性和生產(chǎn)效率,還在敏捷度、上市速度、定制化等關(guān)鍵指標(biāo)上創(chuàng)造了巨大價(jià)值。

  以嚴(yán)格的執(zhí)行能力應(yīng)對新的挑戰(zhàn)

  作為智能工廠領(lǐng)域的領(lǐng)先者,燈塔網(wǎng)絡(luò)成員大部分已經(jīng)擺脫了“試點(diǎn)陷阱”的階段,他們能將想法快速落地,在單體工廠內(nèi)實(shí)現(xiàn)用例效益的最大化。但是隨著全球環(huán)境的變化,新的挑戰(zhàn)也迎面而來,例如氣候變化、通貨膨脹、能源價(jià)格飆升、供應(yīng)鏈動蕩和人才短缺等。如今,燈塔企業(yè)面臨的挑戰(zhàn),是如何在價(jià)值鏈上下游實(shí)現(xiàn)規(guī)?;D(zhuǎn)型,讓4IR技術(shù)覆蓋多個(gè)生產(chǎn)基地、供應(yīng)商、客戶,以及新的職能部門。

  麥肯錫在今年1月的調(diào)研顯示,提升生產(chǎn)力、推進(jìn)可持續(xù)發(fā)展、加碼韌性是制造企業(yè)的三大戰(zhàn)略重心。在被問及未來12個(gè)月的戰(zhàn)略重點(diǎn)時(shí),近80%的受訪者都將其中一項(xiàng)列為其頭號要務(wù),其中,提升生產(chǎn)力居于首位,占受訪者的37%。燈塔企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)也證明,加速工業(yè)4.0規(guī)模化轉(zhuǎn)型是實(shí)現(xiàn)這三大發(fā)展要務(wù)的重要抓手。

  盡管很多企業(yè)都明白進(jìn)行工業(yè)4.0規(guī)?;D(zhuǎn)型的重要性,但是即便對領(lǐng)先企業(yè)而言,規(guī)?;D(zhuǎn)型也絕非易事。事實(shí)上,不少企業(yè)都面臨著來自各方面的挑戰(zhàn)。例如,有些燈塔企業(yè)的足跡遍布世界各地,擁有上百家工廠和上千名員工。他們需要大力投資“能力”建設(shè),這樣才能鼓勵全員參與數(shù)字化轉(zhuǎn)型征程。此外,很多卓有成效的用例缺乏標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)制,難以在組織上下得到推廣;最后,科技進(jìn)步日新月異,技術(shù)架構(gòu)的頻繁更新也影響著用例的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程。

  麥肯錫通過對比燈塔企業(yè)與非燈塔企業(yè)的轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),燈塔企業(yè)不僅提前制定了轉(zhuǎn)型目標(biāo),在目標(biāo)的完成速度上也要快于非燈塔企業(yè)。比如,接近半數(shù)的非燈塔企業(yè)認(rèn)為自身的規(guī)?;M(jìn)程慢于預(yù)期,而三分之二以上的燈塔企業(yè)認(rèn)為自身的計(jì)劃已如期實(shí)現(xiàn)。其中,最大的差異在于,五分之一的燈塔企業(yè)已提前完成計(jì)劃,而實(shí)現(xiàn)了這一點(diǎn)的非燈塔企業(yè)則為零。

  在評估將4IR技術(shù)推廣到一半以上生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)的用時(shí)方面,所有非燈塔企業(yè)給出的答案都在三年之內(nèi),其中,認(rèn)為兩年之內(nèi)就能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的高達(dá)80%。相比之下,只有62%的燈塔企業(yè)如此樂觀。15%的燈塔企業(yè)認(rèn)為,要想實(shí)現(xiàn)規(guī)?;D(zhuǎn)型目標(biāo)甚至?xí)^三年。

  由此可以看出,面對相同的規(guī)模化目標(biāo),燈塔企業(yè)的員工在計(jì)劃推進(jìn)的時(shí)間規(guī)劃上更為合理。此外,燈塔企業(yè)也更為肯定戰(zhàn)略的重要性。他們認(rèn)為,制定與商業(yè)目標(biāo)一致的規(guī)模化轉(zhuǎn)型策略,并堅(jiān)定執(zhí)行,是克服挑戰(zhàn)的關(guān)鍵。

  照亮更多企業(yè)發(fā)展方向

  相較于非燈塔企業(yè),燈塔企業(yè)在面臨外部環(huán)境帶來的不確定性和挑戰(zhàn)時(shí),能夠以更清晰的戰(zhàn)略,以及始終如一的執(zhí)行力,來達(dá)成企業(yè)轉(zhuǎn)型的目標(biāo)。

  • 達(dá)能:以人為本

  乳品制造企業(yè)達(dá)能擁有40多家工廠,每個(gè)工廠的數(shù)字化成熟度和IT/OT架構(gòu)都不盡相同。此外,其單個(gè)工廠的最小可行產(chǎn)品(MVP)也并未推廣至公司層面,因此達(dá)能在4IR的規(guī)模化轉(zhuǎn)型上面臨重重挑戰(zhàn)。

  達(dá)能擁有數(shù)以百計(jì)的供應(yīng)商,要想識別最佳解決方案十分費(fèi)時(shí)。因此,達(dá)能需要鎖定成功的MVP,在各個(gè)工廠之間推廣,并選擇一套合適的數(shù)字化制造解決方案,以實(shí)現(xiàn)整個(gè)公司層面的部署。此外,達(dá)能還需與供應(yīng)商開展合作,在全公司范圍內(nèi)定制解決方案,并加快解決方案的開發(fā)、測試和確認(rèn),以便將部署時(shí)間從幾個(gè)月縮短到幾周。

  為了成功實(shí)施大規(guī)模的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,達(dá)能開始自上而下地確定每個(gè)工廠的關(guān)鍵價(jià)值,然后結(jié)合本地實(shí)際情況來判斷價(jià)值的解鎖方式。在建立標(biāo)準(zhǔn)化解決方案時(shí),達(dá)能統(tǒng)一制定了一份面向全公司的方案清冊,以便快速在所有工廠中推廣落地。當(dāng)然,部分工廠也會結(jié)合MVP和試點(diǎn)項(xiàng)目來部署定制化方案。入選的解決方案將被編入冊,并說明使用方法及如何從中獲取價(jià)值。

  通過不斷豐富更新這份標(biāo)準(zhǔn)化解決方案清冊,達(dá)能的單個(gè)工廠無需再測試各種無法大規(guī)模推廣的解決方案,進(jìn)而節(jié)省了大量時(shí)間成本。與此同時(shí),達(dá)能亦十分重視傾聽員工聲音,這使其能夠基于工廠的實(shí)際情況來調(diào)整自身做法,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)組織自上而下設(shè)定的明確目標(biāo)。

  • 西普拉:七大核心動能

  西普拉是一家位于印度的跨國制藥公司,短短兩年時(shí)間內(nèi),其20多個(gè)工廠均成功實(shí)現(xiàn)了運(yùn)營轉(zhuǎn)型。西普拉深知,制造目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)離不開數(shù)字化技術(shù)。因此,他們鎖定了七大核心動能,以實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型目標(biāo)。圍繞數(shù)字化、自動化和分析技術(shù)的部署,西普拉在兩年時(shí)間內(nèi),實(shí)現(xiàn)了印度22個(gè)工廠在端到端成本、生產(chǎn)力和質(zhì)量方面的優(yōu)勢提升。該公司針對良品率、設(shè)備效率和動態(tài)人員配置開發(fā)了40多個(gè)數(shù)字化和分析用例。其中,已有18個(gè)用例在印度所有工廠中推廣,28個(gè)用例在5個(gè)以上的工廠中推廣。

  西普拉的成功可歸功于其在各大工廠部署的敏捷團(tuán)隊(duì)。在組織層面的統(tǒng)一賦能下,他們可快速實(shí)現(xiàn)用例的規(guī)模化部署。在此基礎(chǔ)上,西普拉還打造了物聯(lián)網(wǎng)學(xué)院,通過招募新人才、提升現(xiàn)有人才的技能水平來豐富其數(shù)字化能力。部署了30多個(gè)智能自動化應(yīng)用后,西普拉在勞動生產(chǎn)率、設(shè)備效率和質(zhì)量偏差等運(yùn)營績效方面實(shí)現(xiàn)了20%~80%的改進(jìn)。

  西普拉成功轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵,是打造了一個(gè)面向未來的企業(yè)級數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu),通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸,提升可視化水平并賦能決策。這些舉措帶來了顯著影響:起初,只有不到20%的運(yùn)營數(shù)據(jù)被用于數(shù)字化技術(shù)和分析決策,如今這一數(shù)字已經(jīng)超過90%。

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