王萍：制造业要多多拥抱消费者

爱波瑞集团高级合伙人王萍

　　新浪财经讯 第十四届中国制造业国际论坛于9月27-29日在天津梅江会展中心召开。爱波瑞集团高级合伙人王萍出席致辞，其表示，今年制造业论坛邀请了京东这样一个电商平台的高管，这其实释放了一个信号，就是制造和消费的相互相融江会越来越紧密。电商近些年的发展主要是抓住了消费者的痛点，这值得制造业去学习，应该拥抱消费者来满足消费者一些多样化的个性化的需求。

　　以下为演讲实录

　　王萍：各位领导、各位嘉宾，企业家的朋友们，下午好！

　　每年我们都会用同样一句话开场，但是每年都没有改变过，我觉得这句话最能代表我的心声。作为参加了全部连续14届国际论坛的爱波瑞的一份子，在这里我心情非常激动，欢迎全球各地的朋友来到这里，欢迎大家。

　　大会给了我两个任务，一个就是总点评，对今天主论坛的所有的议题有一个重点的回顾。内容很多，我就把我最重要的三个感受与大家分享一下。

　　各位嘉宾所演讲的主题无非是这三个方面，我们先从最重要的信心与未来开始。

　　我们来到一定是看到智能制造未来的未来。最重要的两个信息我与大家分享一下。从我们权威的的一些调查来看，我们新型试点的一些企业已经取得了良好的成效，这对我们来说是一个鼓舞，我听到说我们在智能制造这条路以后，我们的研发周期，我们的制造周期，我们的产品品质都在提高。

　　第二个重要的信息是来自数据部门的调查。说国内有69%的企业把数字化转型作为有限级的目标，这给我们在座的企业一个很重要的信息，那就是在这条实践的路上，我们并不是在独行，我们有很多企业和我们相伴。其实第二点也给我们一个压力，已经超过50%以上的企业在践行这条路，如果我们不走的话，别人在走，我们可能会错失这次工业4.0给我们的良机和机会，这是企业要注意的。

　　在这样的信心和未来之上，我们还是要审慎的看我们的问题和挑战。今天我接收到的最重要的信息不是说我们的技术，而是说多个嘉宾提到了组织变革，或者阻隔未来对这件事情的一个影响，这点在我们给企业去做这种合作和辅导的时候也是深有体会的。

　　为什么这样讲呢？因为在从传统制造到数字化制造转型的过程之中，其实对企业的组织的一个管理和人员的一个能力的需求会出现一个大的变革，我不知道我们在座的企业意识到没意识到。我就真正见证了一个企业经过三年的实践以后，它的工厂只有工厂长和班组长了，中间的阶层都不存在了，为什么呢？因为在信息驱动的这样的世界里，所有的数据被优化以后，直接传给了执行者，不需要中间的一个解读和一个分解。现在剩的班组长也是在处理一些异常。未来我们可以预见到，如果系统的异常也能被自动处理以后，实际上连班组长这个层级都没有了。这是不是意味着说我们未来不需要这么多的人了呢？我们企业到底还需要什么样的人呢？我深切的感受是这样，未来在数字化转型的过程中间，企业更需要复合型的人才，这种人能够站在一个全流程俯瞰的角度来看到企业的运营，既懂业务，又懂信息化的手段，如何加持我们的业务的一个增值。如何能把我们优化的流程和优化以后的规则能键入我们的系统当中。这样的人才是企业要去培养的人才。

　　今天也有一个特别的有代表，就是电商的巨头京东来到了这里。我们是一个制造业的平台，京东的到来实际上给了我们一个重大的信号，那就是制造和消费的相互相融江会越来越紧密。制造和电商这几年也是有很激烈的对呛，最著名的就是马云和宗庆后。但是我们不得不说，电商在这些年非常大一个强劲的发展是和抓住消费者的痛点，解决了消费者购物的便捷性，选购产品的便捷性。这个价格的一个透明度等等，所以它才得到了一个消费者的青睐。

　　这给我们制造业制造产品是一个很大的压力和挑战，那就是我们是不是也要像电商那样去更加紧密的拥抱消费者来符合消费者一些多样化的个性化的需求，是制造业未来的方向。这个真正也是智能制造极致的一个商业价值的木苗。那就是制造未来也像一个U盘一样，你能够柔性的介入任何的生态环境中去，在环境中提供价值，获得利益。这个是我三个非常重要的感受。

　　接下来也把我们爱波瑞这一年在智能制造上面的一些实践分享给大家。

　　我的一个重要的一个体会是中国目前大部分的企业离智能制造其实还有很大的一个缺口。所以我们提出了一个这样的智能制造的能力模型，希望在座的企业能进行一些对标。这四个能力分别是企业的基本能力、业务能力、目标能力、和竞争能力。基本能力不言而喻，我们这两天一直在谈，就是企业作为一个制造业全价值链，精益管理的体系，是不是能够构筑一个最没有浪费，最具价值增值的流程和规则，这是非常重要的。如果不具备这一点，上什么系统和设备都是没有用的。

　　第二个，在我们逐渐向数字化转型的过程中，我们数据基本的能力也非常重要，包括流程的标准化，数据的结构化，以及编码的体系化。你怎么基于你的业务诉求和业务规则来进行产品全流程的一个编码体系，让我后端的一个业务诉求能够在这些DNA中获取自己所需要的数据，这是很重要的。现在我们看到的很多企业编码都没有意义，都是冷冰冰的数字，没有办法进行一个业务的驱动。

　　在我们构建这些基本能力的时候，我们一定要明确我们的未来路往哪里去，也就是我们的目标能力。为什么提出这一点，我是真心的深有体会。前几个月我去了一家工厂，这家工厂投资很大，在上一条自动化的产线。企业负责这个产线的人非常清楚的告诉我，我们投这条产线就是要希望有大批量制造的一个效率。这点让我非常吃惊，就是已经迈在前面的企业为什么去做这次数字化转型？我们怎么样去让我们的产线更加柔性？能更加适应多产品，这是未来的需求。同时在这样的情况下，又不损失效率和成本。又能够很快捷的交付，我们常规的办法，包括精益常规的办法已经不能支持了，要靠数据对多复杂的状态进行分析和判断，给我们人明确的一个指令进行操作。我们说汽车，我们在座有很多装备，之前我的一些装备的客户跟我说他很羡慕汽车，认为汽车是个标准化程度很高，他可以做流水化。但是前几个月我去了汽车零部件厂，这家企业的总装厂一个小时要换行（音）三次，每20分钟就要换一次。企业化数字化转型最想解决的是无聊怎么能够准时化的到达，怎么在现场多变物料状态下不运错，怎么在多变的人机物料的环境下质量是有保证的。它的生产数字化系统就想解决这些问题。所以我们对我们的目标一定要保持一个清晰的认识。为了这样一个目标，我们要具备三个业务能力：

　　第一就是产品研发设计的柔性数字化，这是你制造数据的能力够不够。

　　第二是我们制造过程，产品实践的过程柔性数字化的能力，能不能应对多产品、多复杂化，在生产运行中的一些问题。

　　第三，我们的供应链协同的一个数字化，因为我们知道，制造是一个很复杂的过程，不是我们一家做好就可以了。

　　只有具备这些，我们在全球竞争中中国才不可以被以往那样认为是一个你靠大规模的制造，批量制造去获得低成本的这样一个优势，这样一个竞争力的国家的一个制造。而是能够真正以我们的高柔性、高效率、低成本、短交期以及高品质来获取全球新的制造的竞争优势。

　　这四点我希望我们大家能牢牢记在我们的心里。

　　什么是化解这样一个缺口的良药？我们提出三个方面的观点，因为我们只有真正知道我们的精益化的最优势的东西在那里，数字化我们借助它想干什么，智能化，我们的诉求是什么，我们才能很好的利用它为我们的核心竞争力所服务。

　　那么我这么多年，17年精益的经验，如果让我提炼的话，我认为三点是在精益化中间我们企业一定要去获取的。

　　第一，你一定要加速你的价值流动，不遗余力的加速你的价值流动。

　　第二，一定要建立保障价值流动的保障体系。这里头包括品控、设备，包括班组管理等等，能保障你的加速管理的所有的保障体系。

　　第三个，在数字化转型的时候，我们发现精益还有一个优势，那就是它可以帮我们去验证与优化产品和制造的一些数据，很多企业在系统上线以后运行不好，往往是数据的质量不高，反而给业务造成了一个混乱，往往是经过精益化的企业，它所提供的各类数据是可用的、好用的、优化的，这一点是非常重要的。

　　第二方面，在数字化的过程中，我们要制造的数字化，我常常这样看这个问题的。就是数字化实际上在增强我们制造的柔性，比如我们一条生产线，我们如何在产品多变的情况下来去判断它的工艺流程的变化，来看到它产线平衡带来的一些变化，是需要靠我们的数据采集与预测来帮我们去做判断的，来做优先的干预的。

　　在业务的数字化方面，除了我们的制造，产品加工的过程，我们定单的处理，我们计划的排程，我们采购的流程，这些也要慢慢的替代人来驱动，而要靠数据来驱动，靠规则来驱动，让人作为数据驱动下的一个执行者。

　　有了这两个数字化以后，我们才可能实现管理的数字化，就是我们才可以有真正的管理驾驶舱，把我们的管理诉求和我们的管理目标装入到我们的系统里来，通过数字化让我们更透明的去看到我们的问题，看到我们的未来，可以预先干预，可以实时反馈。

　　第三方面，智能化大家都讲得很多，我们对智能化的理解就是系统你自动应对变化的能力如何，我们认为这是智能化的核心。当我们慢慢的建立了标准的边界和变化的边界，当我们慢慢的构建了变化的边界和你所采取的行动的关联关系以后，我们的慢慢就会有系统自动处理变化的一个能力，我们慢慢的就会走向智能化这一天。

　　围绕着这样的一个我们最主要的三个技术对表，我再明确一下，第一个就是设计要项，管理要项和制造要项。我从这里也再提出一些管理要项。未来我们需要的是一种分布式平台化的组织管理，企业现在要意识到这一点，我们通过这次数字化转型能不能打破企业现有的能力边界？如果说你的好多业务还要人员的经验、人员的积累再处理和角色，你数字化的时代到了，这些知识的积累了自动化将带来我们对人员能力的以来的一个衰减，一定要打破这样的能力的边界。

　　第二就是层级的边界。如果我们需求定义的非常明确，我们的处理非常的清晰，我们的指令可以从需求端直达这个提供端，不需要中间多点的分解和多点的解读。

　　第三个是部门边界。企业对于未来不像我们传统企业讲的一个人只能管八个人，那是为什么，因为我们的数据都不透明。在现在的数字化的世界里头，我们在流程设置清楚了以后，那么重要的是在这流程上的岗位，是不是按照我们的作业指令和我们的业务要求在行动、在执行？这个是非常重要的。

　　第四，激励边界。企业能不能打破传统的激励边界，真正的建立以客户价值为导向的激励体系和激励机制？而不是以部门为导向。

　　这都是我们要逐步去树立意识和逐步要采取行动尝试的地方。而且我告诉大家，我所说的这些层面已经有企业在积极的探索，在积极的实践了。

　　从柔性数字化设计上来讲，有两个非常重要的环节：

　　第一个，在我们产品设计和定义的时候一定要有打碎数字化的思想，你要到最小的颗粒度，你要对最小的颗粒度。这要依赖于你对产品标准化、模块化、可配置化，以及对产品和后端制造的连接，工位化的关联关系，这是构建产品全生命周期数据的技术要点。沿着这条路，我们还要走继承与融合，这些被定义的产品要项，在未来全生命周期里面要根据我的业务诉求进行继承与融合。我在仓库要的是什么BOM，我在工位要的是什么BOM，我在物流要的是什么BOM、采购要的是什么BOM，不同的业务诉求要对这些数据进行不同的变化，快速适应我们的业务要求。

　　柔性数字化这一项里面，我们有很多很多的业务情境，现在很多企业正在尝试，我们的数字化转型。从数字化作业里我也给大家分享这样几个场景。你做得好不好可以对标。你的产建可以进行动态平衡补偿吗？你的计划能进行自动的排程和优化吗？你的异常能进行自动化的处理核反应吗？你的信息能进行自动的推送与采集吗？你的自动化设备能和其它的数据互联吗？你的数据采集和分析是实时的吗？这些在数字化设计和对标里面是我们要考虑的。

　　数字化物流里头，包括我们的智能工装的器具，我们对物流批量的追踪，包括我们的一些智能物流的设计，包括我们的一些智能识别，对物料的识别，包括自动陪送等等，这些在我们设计数字化物流的时候考虑的业务情境。在数字化品质里头，包括质量的这样的一个全生命周期的追溯，包括我们构建的各种标准的自动对标与反映，包括我们质量防错的数字化，包括我们质量检测的一些自动检测，都是我们在从传统到数字化转型的时候要考虑的一些业务场景。

　　第三个部分我想给大家分享一下爱波瑞的这个精益数字化的路径规划。这个图我们看到好几次，这是爱波瑞研究院去年发布的智能制造的体系，它包括企业要构建最优化的价值流程，我们的标准化治理，我们的品种化运营以及我们持续改进的文化。在这个基础上要构建以需求为核心，数据驱动的业务模式，并在这个基础上加载信息化，逐步的让我们从业务驱动变成信息驱动，变成未来的大数据驱动，来构建我们想要的这样一个竞争力。

　　今年在这样的体系流程上，我们拿出了我们的一个给企业做智能制造转型的一个方法论。爱波瑞是这样看这件事的，当我们为一个企业服务的时候，我们首先要解读这个企业的运营管理的模式，你的竞争机理是什么，你靠什么获取竞争优势，你的长处是什么，这个是我们要给企业对标分析的。建立这样清晰的竞争的战略目标以后，我们构建企业的最具价值的业务流程和体系，支撑住这样一个战略目标。之后我们会对这样的业务流和体系进行细化的数字化的准备，进行信息流、逻辑这些构建和设计。

　　接下来我们会进行全价值链IT架构的一些设计和一些论证。包括企业未来要走向我们工业云平台，未来要更加柔性的在这种工业云平台上运作，我们整体的一个网络规划能不能匹配这种未来的部署。包括我们数据中心的一个规划和一个建设，和一个未来的应用。这些将会帮助企业很好的去走这条路径。

　　好，我今天的分享就到这里，祝愿在座的企业能在这一次转型中间获得真正的红利和竞争优势，谢谢。

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