资讯中心

资讯中心
首页 > 行业新闻 > 新闻详情

麦肯锡 | 凡益之道,与时偕行:制造业数字化发展“三步走”战略!

2021-06-24 13:54:20


今天,全球消费者高度数字化互联,一天内发送的微信息数量超过全球人口数;每两天产生的新资讯多于公元伊始到2003年所有信息的总和;每分钟都有上百小时的视频在各大网站上传;人们拍摄的照片35%都会在社交平台传播。这场数字化革新正重塑社会生活方式,推动商业模式变革,催生规模性产业洗牌。


麦肯锡.jpg

来源:麦肯锡北京数字化能力发展中心

作者:李铁良,尤晨,郭楚凡



各行业的数字化“黑马”顺势而为,应时而生(见图1)。


万亿美元的机会:制造业数字化的巨大潜力

    这场数字化浪潮首先缔造的是连接全球20亿消费者的消费互联网。通过娱乐产品线上化、社交方式平台化、信息存储云端化,消费互联网已创造约1.7万亿美元价值。
    制造业全面拥抱数字化,是否将带来与消费互联网同级别的颠覆式发展?答案毋庸置疑。举例来说,当工业价值链通过突破性技术实现数字化后,制造企业会发现:3D打印和虚拟仿真技术将产品研发周期缩短70%~80%;供应链仓储智能化将利润率提升2%~3%;生产设备自动化改进节省10%~25%运营成本;基于大数据的先进分析将计划交货期缩短50%~70%;人工智能和物联网赋能的预见性维保服务降低10%~40%相关成本。
    到2025年,全球制造业将有500亿台机器接入工业互联网。通过物联网及云平台共享价值链信息、人工智能及大数据分析优化决策、人机交互技术驱动智能制造,制造业数字化预计将带来4~11万亿美元的巨大价值(见图2)。


数字化的力量.jpg

图2:制造业数字化的力量:工业互联网将创造远超消费互联网的颠覆性价值

掘金之匙:制造业数字化发展“三步走”战略

    传统制造企业如何做好数字化转型,找到开启掘金之路的钥匙?依据麦肯锡数字化转型方法论和全球最佳实践,我们为制造业数字化发展设计了“三步走”战略:


  • 认识数字化(“学”)构建制造先进技术的认知储备
  • 规划数字化(“思”)明确企业数字化转型的价值取向
  • 推动数字化(“做”)融合赋能要素部署和推广数字化变革




认识数字化(“学”):

  构建制造先进技术的认知储备



    如今,制造业物联网技术发展成熟,具有易联通、强交互、低成本的特点,为企业先进技术布局提供绝佳机会。企业管理者应尽早开展对智能制造先进技术的认知和挖掘,明确本企业技术架构,探索可以驱动企业价值的颠覆性技术(见图3)。
    目前,制造业先进技术体系已较为完善,主要包含三大类技术(见图4):


  • 数据与连接:从现实世界中获取信息并转化到数字世界,如机器识别、增强现实、数字化绩效管理系统
  • 分析与智能:通过处理转化的数字化信息得到洞见,如人工智能和机器学习,支持管理系统实现智能分析和决策优化
  • 柔性自动化技术:将分析得到的最优方案反馈到真实世界中,如人机协作、3D打印、自动导引车等,进一步优化生产过程,提高综合效能。对这些颠覆性技术的充足认知储备,是形成数字化洞见的基础。充分了解技术应用的广度和深度,才能使企业优化升级有的放矢




规划数字化(“思”):

  明确企业数字化转型的价值取向



    数字化转型不是“为技术而技术”。制造业企业制定数字化战略时,须首先明确自身业务重心和价值取向。数字化转型为传统企业带来的价值创造主要分为两类:


  • 激发原动力:通过消除浪费、提高效率、优化流程、改善工作方式等手段,提升运营模式效能
  • 增加驱动力利用数字化技术带来的全价值链创新应用场景,全面颠覆原有产品交付旅程,探索新的商业模式和价值动能



1

激发原动力:运营模式的效能提升
    传统运营模式中存在大量的“数字浪费”,体现在企业生产经营各个环节,如生产端未能全面捕获数据、运营链人工作业及书面信息传输导致数据流失、决策端对数据缺乏高级分析等。



    某半导体工厂数据诊断显示(见图5),追踪的45个数据标签中,从开始的数据捕获环节就丢失了50%的信息,经过价值链传递用于支持最终决策的标签几乎为零,这意味着200万美元的价值浪费。由此可见运营模式中数字优化所能带来的商业价值。因此,转型的一大重点就是完成运营线“端到端”优化,减少价值链中的数字浪费,提升整体效能。


    我们建议企业从三方面入手,加强端到端纵向运营线的信息数字化和人机交互性,构建精益数字化运营模式(见图6) :


  • 数据捕捉和管理:如捕捉用于监测、指导和优化的数据、用自动化流程代替人工输入数据、减少数据泄露和系统故障等
  • 综合流程优化如增加数据高级分析、将分析结果用于优化决策等
  • 实际流程执行如减少人工作业、增加具有学习能力的自动化作业等



    对新厂来说,可以通过直接部署数字化运营架构来获取高效能,产生规模效益。根据生产产品的种类多少及批次数量两个维度,我们可以把工厂分为三种原型,分别是小批量生产工厂、大规模定制生产工厂及大批量生产工厂(见图7)。



  • 小批量生产工厂指工厂以较小批次数量生产多种产品,批次数量常小于50,甚至仅生产单位数量的产品,并且需要根据订单实现定制化设计。小批量生产工厂主要分布在机械、铁路、航空航天器材、物料加工等行业。这类工厂可以采用集成化产品数据模型架构,高效统筹生产线,实现快速设计变更和定制化生产,并建立数字工作支持系统和数据驱动的设备综合效率(OEE)优化系统,全面提升运营效能,实现批次数量的最低化控制
  • 大规模定制生产工厂:指需要根据客户的定制化需求进行大批量生产,提供低成本、高效率、高质量服务的制造商。此类生产方式一般存在于汽车制造、农业和建筑设备等行业。在数字化时代,这类工厂可应用基于传感器的闭环控制架构进行在线质量检查,从而最大程度减少成品返工,同时建设支持灵活工艺路径、智能调度、负载平衡和性能管理的物理及IT基础设施,实现从生产端到装配端的全面自动化运营,在保持高产量和高质量的同时进行差异化生产
  • 大批量生产工厂顾名思义,即以高效率完成大批次数量的产品生产,种类较为单一。电子制造、空调制冷等领域往往采用这种生产模式。这类工厂同样可以配套基于传感器的闭环控制架构,进行全面的质量监控管理,同时建设全自动生产线来代替人工作业,并在供应链中增加产品零件可追溯性能,为保修、索赔、召回等工作提供系统化支持,实现完全自动化生产,最大限度提高OEE



2

增加驱动力:商业模式的探索和调整
    伴随数字化革新,许多潜在的商业价值涌现,企业需要及时调整商业模式,抓住数字化市场新机遇。当前,四种商业模式逐渐兴起,分别是服务化商业模式平台化商业模式基于知识产权的商业模式和数据驱动的商业模式(见图8)。在传统制造销售模式的基础上,衍生出服务类、平台类、知识产权类、数据类等新的产品类型,服务多元化数字市场。传统商业模式恐将难以跟上时代的脚步,企业应找准自身盈利点,稳中求变,实现自我超越和蜕变。
    下面介绍两家标杆企业的商业模式成功转型案例,以资借鉴:

统一制造与服务的航发业寡头


     作为设备制造商,某公司的传统业务模式是出售及维修发动机,现在则按使用时间出租发动机。客户只需按正常运行时间支付费用,公司配套提供基于预测性维修的全方位售后服务。这种新业务模式由大数据技术支持,使该公司能在发动机出现故障前准确维修,极大优化客户服务,降低服务成本,提高安全性。这一模式使其长期服务合作协议占比从2012年的73%升至现在的90%以上。


从拖拉机制造商到优质服务商


        某公司拓展自身产品,在机器上增加传感器,综合分析天气预报、土壤状况、作物特征等实时数据和历史数据,并在其网站平台及iPad和iPhone应用程序上提供服务,帮助农民管理车队,高效播种,减少拖拉机的停机时间,形成一套综合服务方案。该公司前副总裁称之为农业技术革命:“当你冲破阻碍进入农业科技领域,你就抓住了一个真正可以推动农业进步的机遇。”


推动数字化(“做”)

  融合赋能要素部署和推广数字化变革



    以先进技术为支撑,思考运营模式改善和商业模式创新、明确转型价值取向后,企业可以开展全面数字化转型布局。制造业的转型升级既要仰望星空,也要脚踏实地。


    根据我们的分析,成功的企业转型往往建立在五大基础上,分别是:
  • 组织的数字化能力

  • 可协作的生态系统

  • 健全的物联网架构及用例

  • 网络信息的安全保障

  • 数据的资产化管理



    
    企业在转型推进之初,对这五大模块都应予以重视和充分投入。
    这里,我们重点介绍如何布局物联网架构及用例。企业开展物联网系统布局,会面临不同关卡:如何利用现有数据和技术来创造新的价值?如何整合布局先进技术并使其富有成效?如何应用物联网体系构建最优商业模式和制定战略计划?
    布局物联网的首要任务是明确物联网用例,而后为之构建智能化物理信息系统,再搭建相配套的数字化工业基础设施设备进行运营和战略规划见图9)。


    其中,确定物联网用例至关重要(见图10)企业根据当前或潜在客户需求,确立综合收入、运营及交付架构的业务模型,这一过程代表客户价值向商业模式转化,强化管理者“端到端”思维,帮助管理者从客户需求中锁定新的商业价值,判断可以实现价值的现有及先进技术,并确立技术布局方式和相应最优商业模式,进行整体战略路线规划。


    在物联网用例“端到端”实施过程中,管理者首先要对客户的应用图景和公司机器的运行架构有清晰认知,捕捉可以通过机器物联网和未来科技实现的客户需求或利益; 构建相应“端到端”商业概念和模型,包括价值主张、收入模式和交付模式等,了解该商业模型对物联网基础设施的要求以及在传统“离线”流程中的实现方案; 开发最优用例商业模式,对用例运营情况评估分析,调整并完成转型战略规划。如此,企业可解决转型中的难题,实现“端到端”一体化转型(见图11)。


数字化转型机遇与挑战并存

    数字化时代在带来无限机遇的同时,也给企业带来严峻的转型挑战,如技术人员和业务人员沟通不畅、老旧系统转型障碍、领导者缺乏数字化管理洞见、资源再分配艰难等(见图12)。为解决这些问题,传统企业亟待建立数字化人才储备,包括云工程师、大数据分析师、网络分析师、数字化市场专家、机器协调员等,还应尽早开始转型布局,对自身数字化潜力进行现状评估、用例试点、运营分析,并制定最优的短期、中期、长期战略方案

    

    得时无怠,因时制宜。制造业数字化是大势所趋,成功实现大规模数字化转型的制造企业也将迅速脱颖而出,形成新时代的核心竞争力。企业应当以饱满热情拥抱数字化变革,以价值导向、全面科学的转型战略推动数字化发展,以敏捷的组织架构、完备的基础设施、高效的转型治理和充足的人才储备实现数字化转型的规模推广和持续完善,力争在数字化时代屹立潮头。


本文来源于麦肯锡北京数字化力发展中心

数字化