制造型企业数字化建设的标准和要点

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制造型企业数字化建设的标准和要点
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原创 张应春 朗欧企管 2022-07-06
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导读：企业的数字化在这两年被越来越多的企业家关注，我们希望通过数字化提高工作效率和组织运作效率，减少管理难度和工作的强度。数字化变成一个不得不谈的话题，不得不去关注的课题。

作为制造型企业而言，企业数字化建设的标准是什么？我们在进行数字化企业建设的过程当中又有哪些要点？本文与你分享制造型企业数字化建设的三个标准和三个要点。

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一、制造型企业数字化建设的3个标准

一个企业请了咨询顾问推行了数字化之后，它的验收标准是什么？或者说企业的数字化建设，到底是不是达到了一个理想的状态，是不是一个真正的合格的数字化企业？有三条标准：

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1、机器指挥生产而不是人去指挥生产

《成为领导者》的作者沃伦·本尼斯讲过一个笑话：“未来工厂的组成部分是：一组机器、一个男人、一条狗。”狗负责看设备，不让人随意碰设备；设备负责生产，人负责喂狗。

其实沃伦·本尼斯讲这个场景的本意，是告诉我们传统工厂的发展趋势是数字化工厂、智慧工厂，且数字化工厂是靠机器指挥生产而不是人去指挥生产。

在传统制造业里面，为什么我们要有计划物控部，为什么我们要狠抓PMC的运作管理？就是因为数据的滞后性问题，甚至不准确的问题。所以，我们需要依靠人，依靠大脑不断地调整，这个时候我们需要人去指挥生产。

真正的数字化，它其实是工序跟工序之间，部门跟部门之间自主地用数据进行衔接。比如，当上工序做完了，员工扫个条码，他的工价就计算出来了；上工序做完了，系统自动派发生产任务给下工序；到了仓库，扫一下条码就知道入仓了；装车的时候扫一下条码，就知道货品已经出库了；到了客户那里，客户扫一下条码就知道客户收到货了。

数字化工厂是基于数字化采集、运算，实现机器指挥生产而不是人去指挥生产。这是检验数字化工厂的很核心的一条标准。

2、数据实时产生而不是事后统计

比如，西门子的“数字化双胞胎”就是一个强大的知情系统，以数字化方式拷贝一个物理对象，模拟对象在现实环境中的行为，对产品、制造过程乃至整个工厂进行虚拟仿真，从而提高制造企业产品研发、制造的生产效率。“数字化双胞胎”背后的数据是实时产生而不是事后统计。

为什么强调数据必须实时产生，而不能事后统计呢？这跟ERP运作的原理类似。你看为什么传统的ERP软件难以落地？其实不在于我们的软件不好，而是因为ERP处理的是结果性的数据，这些数据本身具有滞后性和不准确性。

什么叫滞后性？比如，早上一上班，生产部就到仓库领料，但往往要到了中午下班的时候，或者到了晚上下班的时候，仓管员才把发料单的数据录入到ERP系统，做得稍微好一点的企业，它的系统里面的数据是每2个小时、3小时更新一次；管理粗放的企业甚至忘了ERP上的数据录入工作。

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数据不是实时产生，数据的滞后性和不准确性导致ERP无法准确反馈生产状态并指挥生产，这是ERP难以落地的根源。

ERP很多情况下是结果上的数据呈现，而不是过程的数据实时采集。这也是现在很多企业为什么热衷于做数字化的原因。确实上了数字化，能够解决数据实时采集的问题；数据实时采集到了以后，就能够解决原来不知情的问题；不知情的问题解决了以后，就能够解决很多的糊涂账的问题；就能够解决很多问题背后产生的实质性的原因；就能够提高管理效率，降低解决问题的成本。

你看数字化好不好？当然好。但是要记住，数据一定是实时产生的。如果你的企业里面推行了一波数字化变革以后，最后还要依靠人去录入数据到系统，这个数字化就是失败的，或者讲暂时还没有达到理想的一种数字化状态。

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所以，我们现在非常强调企业里面的各种系统，如CRM系统、ERP、财务各种系统、OA等系统能够内部打通。打通后才能实现数据实时产生、实时共享。

3、数据运用（收、加、分）自动进行而不是人工指令

数据的采集、加工、分析是各个系统自动完成而不是依靠人工指令。比如，一道工序的生产任务完成以后，系统立马进行自动分析，下一个工序的生产任务是什么？饱不饱和？如不饱和，怎么样快速地平衡其他工序的生产任务？这一过程由系统根据数据自行加工、分析。

真正的人工指令，它是协调解决机器的异常，解决人员操作的异常，解决质量的问题的。

数据的运用比数据本身更重要。数据要经过收集、加工、分析和运用，才能产生其价值，而且这个过程是系统自动完成，而不是靠人工指令。这是数字化建设成功的标志之一。

二、制造型企业推行数字化建设的3个要点

1、针对问题去打造工具提升效率

朗欧咨询为200多家制造业提供了全天候的驻厂辅导，近年来，我们发现很多制造业企业家非常的焦虑。因为大家都在谈转型升级，特别是传统制造业受资源和人力成本的挤压，企业的经营压力越来越大，企业主都试图从数字化工厂、智能工厂寻求企业突围之道。

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一时间，各种数字化相关的概念词赚足了噱头，如信息化、数据化、数字化、智能化、工业4.0、灯塔工厂、黑灯工厂等等。但我发现，企业家除了学了一堆的概念之外，并没有大的收获。

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我们做企业的数字化建设一定是针对问题打造工具，提升效率。我们不要把数字化当成是企业的“万金油”，更不要为了数字化而做数字化。

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很多企业上了数字化，我们看到车间里面有很多大屏幕，屏幕上采集了一些数据，我们还不能称之为真正的数字化。我们做实业的一定要踏踏实实的，一步一个脚印去走。企业上数字化，一定要有针对问题去打造工具提升效率的认知。

前段时间我去到三一重工，看到他们布了很多个摄像头，用摄像头采集企业生产管理活动中的18种违规场景。如，物料摆放有没有越线、工人有没穿戴劳保用品、工人有没有违规作业、安全问题等。

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你看它是针对问题打造工具，我布了个摄像头矩阵，做数据采集，数据采集后经过分析、运算，跟员工的绩效考评绑定在一起。我就不需要人去盯，不需要每天开早会都给员工强调要怎么样戴头盔、穿劳保用品……这就是用工具来做管理，违规场景少了，自然而然我们的效率提高了，至少安全性得到了保障。

我们做任何的工作，做任何的管理的改善，一定是为了提升效率的，是针对问题的，这是第一点。

2、长期主义思维，长线投入准备

很多老板一提到做数字化就想着能不能请一个团队，花一年时间把数字化做好。我见过很多制造型企业至少有三家企业的数字化转型我觉得做得比较好的，大家如果有兴趣，我可以带大家去看一看。

那么，我发现在这几家数字化转型做得比较好的企业当中，他们的数字化之路有的走了10年，有的走了8年，最短的也走了两三年。

数字化转型需要长期主义思维，做长线投入准备。就像我们做经营管理一样，一个企业从你厂房门一打开，你的设备运转那一天起，就注定了要像农民一样，年复一年日复一日地春种秋收，每天还要施肥、浇水……这是一个长期的思维。

数字化是企业经营管理过程当中一种很好的工具。数字化工厂绝对不是你去听一堂课，或者上一套系统、一套软件，做一个电视大屏所能解决的。

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数字化工厂建设毫无疑问它具有紧迫性，但每个企业家、高管都应该明白，数字化工厂的建设是一个长期的过程，绝不仅仅是一次技术革命，它涉及组织变革、流程变革、团队升级。

数字化转型本质上来说，还是人的转型。因此，它要经历管理精细化、流程信息化、组织系统化的过程。所以，一定是要有长期主义思维，而不是阶段性的工作，也不是一锤子买卖。

3、用数据去做管理，管理服务于经营

比如，一些品牌服装的数字化管理系统，门店每卖一件衣服、每卖一双鞋子，扫码以后系统自动对订单数据进行采集、分析、加工，不仅能根据销量情况自动进行订单的排产、物流分发，还能通过数据的分析了解款式的趋势，包括消费者、市场的趋势。

管理是服务于经营的，当你的企业经营状况不好的时候，你也没有必要去上数字化；当你的企业经营状况好，你还想做得更大，你还想进行并购、做成集团公司，这个时候可能你需要借助数字化的工具为管理赋能，为经营提供决策支持。

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结语

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企业数字化转型成功的衡量标准：机器指挥生产而不是人去指挥生产；数据实时产生而不是事后统计；数据运用（收、加、分）自动进行而不是人工指令。数字化建设的三个要点：针对问题去打造工具提升效率；长期主义思维，长线投入准备；用数据去做管理，管理服务于经营。

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