九十年代最成功的企業(yè)將會是“學習型組織”,因為未來唯一持久的優(yōu)勢,是有能力比你的競爭對手學習得更快。
——彼得·圣吉《第五項修煉》
在筆者看來,作為制造企業(yè)的愿景和目標,智能制造的本質不只在于企業(yè)的產品或服務的競爭力(企業(yè)之“用”),更在于企業(yè)作為一個系統(tǒng)的生態(tài)存活能力(企業(yè)之“體”),即企業(yè)適應環(huán)境和市場變化的能力。在智能制造時代,企業(yè)要能夠敏捷執(zhí)行和實時變化,要能夠自學習和自適應?!皩W習型組織”是彼得·圣吉對優(yōu)秀企業(yè)的要求,不過他主要指的是企業(yè)中的人、組織結構和企業(yè)文化;智能制造則把自學習、自適應的能力要求擴充到企業(yè)的整個系統(tǒng),包括人、組織、文化、技術、流程、資源、設備、工具,等等。具體來說,就是運營技術(OperationTechnology,OT)、信息技術(InformationTechnology,IT)、通訊技術(CommunicationTechnology,CT)、人和組織等四者的融合,以及融合之后的自學習和自適應。
企業(yè)系統(tǒng)從無知、混沌的狀態(tài)到自學習、自適應的狀態(tài),是從無序到有序,從懵懂到明智的進化過程。從企業(yè)數字化轉型和智能制造建設的角度來看,這個過程大體可以分為五個階段:互聯(lián)化、可視化、透明化、可預測和自適應,這也可作為企業(yè)智能制造的建設路徑。
圖1:智能制造的進化階段和路徑
在互聯(lián)化階段,企業(yè)系統(tǒng)的各個要素及運行都可用數字來表達。在信息化時代,業(yè)務的數字化顯現主要通過手工錄入來完成,在數據的準確性、完整性、及時性方面都有一定的缺陷。面向智能制造時代,通過物聯(lián)網和人工智能(圖像識別、語音識別等)等技術的應用,理論上講,業(yè)務的數字化顯現工作可以自動完成,數據在準確性、完整性和及時性等方面有了指數級提高。
在可視化階段,企業(yè)系統(tǒng)的數字化顯現被賦予了業(yè)務意義。在信息化時代,業(yè)務的可視化主要以交易或記錄為中心,以統(tǒng)計學技術來表示業(yè)務運營的特征,比如總量、最大、最小、平均、中位數、環(huán)比、同比、TOPN,等等。面向智能制造時代,隨著云計算技術的發(fā)展,企業(yè)更注重業(yè)務發(fā)展軌跡的變化,數字主線和數字孿生成為了業(yè)務可視化的新型展現方式,并使業(yè)務遠程管理等業(yè)務場景成為可能。
在透明化階段,關注的是企業(yè)系統(tǒng)各要素之間的關系,以及企業(yè)業(yè)務運營和變化的背后,因果關系的尋求。在信息化時代,企業(yè)能夠得到的主要是業(yè)務變化的“How”。面向智能制造時代,隨著數據數量和質量的大大提高,以及高級分析技術的發(fā)展,企業(yè)更關注業(yè)務變化的“Why”。有了對企業(yè)系統(tǒng)中因果關系的清晰認識,就可以做制造運營的仿真和優(yōu)化,從而實現精益制造。
在可預測階段,關注的是業(yè)務運營的未來變化,以便于企業(yè)提前做好應對。在信息化時代,企業(yè)對業(yè)務變化的預測主要是通過統(tǒng)計學方法來實現的,比如SPC(統(tǒng)計過程控制技術)在制造管理中的應用,其在適用范圍和準確性等方面還有很大的局限。面向智能制造時代,隨著機器學習等技術的發(fā)展,可供應用的預測技術更加多元化,線性回歸、神經網絡、決策樹、支持向量機等技術在制造業(yè)都可以找到其適用場景。
在自適應階段,企業(yè)系統(tǒng)的運營已經實現了高度自主。作為智能制造的高級階段,企業(yè)系統(tǒng)可以根據環(huán)境的變化做出實時調整,并根據應對措施的效果反饋進行自學習和算法優(yōu)化。在自適應階段,智能制造的表象就是少人化,甚至零人工干預,并實現柔性制造和自主制造。
根據企業(yè)系統(tǒng)智能化的五階段劃分,對于不同的系統(tǒng)要素,其所處的階段是不同的。為了對系統(tǒng)要素的智能化程度有個更具體的認識,以便于后續(xù)的改進優(yōu)化,本文從四個維度、九大視角來對組織范圍和能力要求進行劃分,即資源維度,包括資源的數字化映射和結構化溝通;技術維度,包括數據處理和信息集成;流程維度,包括縱向的執(zhí)行鏈,端到端的產品鏈和資產鏈,橫向的價值鏈;文化維度,包括變革的意愿和社會化協(xié)作。
圖2:組織范圍和能力要求
資源維度,包括各種物理的、可見的資源,包括企業(yè)員工、機器設備、工具、原材料、半成品和產成品,等等。資源維度包括兩項能力要求:資源的可數字化和結構化溝通,其支撐基礎是信息物理網絡(Cyber-PhysicalSystem),以實現物理世界和數字世界的融合。資源維度的能力是智能制造的基礎。
技術維度,主要指信息技術應用能力,包括數據的處理(清洗、加工、存儲、運算等)和信息的集成。有些企業(yè),比如實施了MES等IT系統(tǒng),也獲取了很多數據,但不知道怎么去使用;抑或是,企業(yè)中的信息孤島很多,難以得到業(yè)務的統(tǒng)一視圖,這是數據處理和信息集成方面的能力不足。技術維度的著重點是建立“數據驅動(Data-Driven)”的企業(yè)。
流程維度,指的是企業(yè)內及企業(yè)間流程的柔性化和敏捷化。流程維度的主體內容是工業(yè)4.0的三項集成,即縱向的執(zhí)行鏈集成,端到端的產品鏈和資產鏈的集成,以及產業(yè)鏈上的橫向集成。流程維度的智能化要求,要確保企業(yè)內或企業(yè)間的流程既要高度集成,又能隨機組合,通過高度柔性來實現實時改變或調整。
文化維度,包括企業(yè)內各級員工的變革意愿和社會化協(xié)作。企業(yè)的主體是人,企業(yè)的敏捷性最終取決于員工的行為。如果一個企業(yè)的文化中缺乏變革基因,企業(yè)中的員工不主動擁抱變革,智能制造的愿景就不可能實現。面向智能制造,文化維度指的是企業(yè)內信息的自由流動和高度共享,數字化創(chuàng)新方法,扁平化、網絡化協(xié)作,以及基于知識的決策。
將智能制造的五個階段、組織范圍的四個維度和能力構成的九大視角組合起來,將之與企業(yè)的實際情況做對應,就可以形成類似于雷達圖的企業(yè)智能制造成熟度評估模型。通過這個評估模型,可以對企業(yè)當前的智能化程度(智能制造狀態(tài))進行評估,并其識別短板和改進方向。
圖3:智能制造成熟度評估模型
根據上述評估模型,企業(yè)可以對自身的智能制造成熟度進行評估,并尋找改進方向和措施:
1)確定當前成熟度等級。分別從資源、技術、流程和文化等四個維度看當前的成熟度等級,即看其分別處于互聯(lián)化、可視化、透明化、可預測、自適應中的哪個等級。
2)識別需要強化的能力。根據第一步的成熟度評估結果,分別從數字化映射、結構化溝通、數據的處理、信息的集成、縱向執(zhí)行鏈、端到端產品鏈、橫向價值鏈、變革的意愿、社會化協(xié)作等九大視角去看改進方向。
3)制定具體推進措施。結合第二步所明確的改進方向,根據企業(yè)業(yè)務戰(zhàn)略和優(yōu)先級,制定具體的智能制造推進路徑和落實。
企業(yè)經營發(fā)展的主旋律是變革,企業(yè)能力建設的著力點是轉型。在智能制造的時代背景中,轉型的目標是幫助企業(yè)實現敏捷執(zhí)行和實時變化,最終達至自適應的進化。所謂上善若水,居善地,心善淵,與善仁,言善信,正善治,事善能,動善時;企業(yè)的智能制造愿景,就是通過數字化轉型,建設“水型”企業(yè)生態(tài)。