制造企业真的需要数字化转型吗?一文讲透:为何做,如何做?

此前拜访了不少制造企业,其以中小型企业居多,在与企业负责人交流数字化转 型话题时,感触最多的还是管理者对"数字化转型"的认知。

数字化转型 方面从国家层面到地方政府进行大量的宣传与政策支持,部分行业头部企业也从数字化转型中抢占了市场先机,但对一些中小企业来讲,数字化转型可能还是一个陌生的概念。

这次拜访中问的最多的话题就是"制造业真的需要数字化转型吗?那到底该怎么做呢?"。今天,从"为什么要做,该怎么做?以及领先企业是如何做的?"三个维度来聊聊制造企业的"数字化转型"。

一、为什么要做?制造业真的需要数字化转型吗?

先说结论,就目前而言,制造企业数字化转型确实是大势所趋。

为什么这么讲,我们不妨仔细想想,如果一个企业活得好好的,利润高高的,谁会想着去转型呢?转型的源动力肯定是遇到的危机。比如:

1、人力成本在上涨,雇工人越来越需要多花钱了

过去十多年期间,我国制造业的人力成本增速平均在14%左右,这真是一个很大的数字。成本的上涨,人口的下降,已经成为整个中国发展和供应中一个重要的痛点。不转型?工资、社保等等,巨大的开支谁来付呢?

2、制造企业个人支付培训成本偏高

个人所需要自己支付的培训成本(包括投入的资金和时间)而言,制造业的岗位个人所需要支付的培训成本是偏高的。要成为制造工厂某个工位上的熟练工人,多数岗位是需要常年的经验累积的,而多数人是喜欢获得即时回报、更关注短期的满足感。

3、人盯人、人管人等传统方式能发挥的作用遇到了瓶颈

中国人的勤劳、灵活等等优点,导致中国的制造企业有很高的生产效率。但这种生产组织方式的产能瓶颈几乎已经让中国人发挥到了极致,再这样下去已经榨不出多少产能提升的空间了。

传统的生产方式是怎么组织的?一个订单下来后,到生产车间层转化成工序流转单,标记着这个产品在该工序要做什么样的加工、以及做完后要发往哪个下一道工序等等。车间里的生产情况靠车间计划员(有的企业叫做"生管",有的小企业干脆由车间主任或生产主管直接负责)来统计;不同的计划员要定时碰一次面互相沟通信息,然后再根据车间主任对信息做出的判断进行某些工序生产的调度或调节。

这种传统方式中,车间里的白领做的工作主要是信息收集、指令传达等工作,信息和指令能运转多快,完全取决于这些白领能够跑多快。信息时代,网络传输的速度对比人的脚步,那是云泥之别。

不转型,还靠人跑腿吗?一根网线能够处理的通信报文速率,恐怕20个人都"跑不过"它。而且,这些白领的工资加起来可是不小的一个数字。

小结:

总之,人力成本的压力、招工难的现状、人盯人等传统管理方式的失效,这些因素都在缩减着制造企业的利润空间。面对利润下降、业务难以为继的窘境,"穷则变,变则通"是自然的思路,所以转型是自然而言就想到的办法。

而近三十年来,什么发展最快?当然是IT技术、互联网、物联网等被冠名为"数字化"的新技术。所以,数字化转型就是企业转型的必由之路,数字化转型是制造企业困境下的必然选择。

"穷则变,变则通",中间还有一个"怎么变"的问题,也就是我们说的制造企业数字化转型"怎么做"的问题。

二、该怎么做?制造企业数字化该如何进行?

想知道答案,我们必须要了解生产制造业中企业遇到的难点和挑战。

1、生产制造业数字化转型中遇到的痛点

第一,物料管理精细化不足

在生产制造业中,物料管理涉及自制、外协、采购等多个环节,且非标产品仓库管理尤为复杂。目前,物料领取难以实现精细化管理,导致物料使用效率低下,成本控制困难。

第二,订单数据处理效率低下

传统Excel表格手动记录订单信息的方式,在订单量大的情况下,容易出现录错、漏单等问题,后续核单过程繁琐。对于大型企业而言,订单数据分散,查找和统计困难,严重制约了订单处理的速度和准确性。

第三,工艺生产进度不透明

企业在生产过程中,由于生产工作人员需要逐个、人工核对生产订单情况,导致信息同步性差,生产工序进度不透明。这可能导致产品在某些工序被搁置,严重影响生产进度和交货期。

第四,仓库管理不规范

传统制造业在仓库管理方面普遍存在进销存流程缺失、工作效率低的问题。长期依赖人工统计,不仅耗时耗力,而且错漏多,导致仓库管理混乱,严重影响企业的运营效率。

第五,数据分析缺失,决策支持不足

目前,大多数生产制造业企业的数据记录仍停留在单据层面,缺乏直观的数据分析。这使得生产数据分析难以进行,无法为管理层提供有效的决策支持。要提高企业效益,必须解决数据统计和数据管理不规范的问题。

第六,业务流程依赖人工,效率低下

在生产制造业中,业务处理仍大量依赖纸质报销单和人工操作。这种方式不仅耗时耗力,而且容易受到各级审批人时间、地点等因素的限制,导致审批周期长、效率低下。这不仅增加了企业的运营成本,还影响了业务处理的及时性和准确性。

2、制造企业如何进行数字化转型?

针对制造业转型中存在的痛点,织信Informat团队推出了制造业数字化解决方案。

本方案覆盖:物料管理、订单管理、工艺管理、进销存管理、数据分析与业务流程管理、生产管理、零配件管理、售后管理、供应商管理....功能模块,帮助企业实现从客户订单、技术设计、零件准备、排单、生产管理、产品检验到交付售后的全流程化管控。

(1)物料管理:自动管理订单,生产进度实时跟进

实现订单一旦下达,立即明晰该订单所需物料数量及状态,以便做出相应物料准备动作;

一方面,建立零配件及半成品BOM库,每个订单成交后,立刻知道所有所需物料;

建立虚拟仓库概念,将所有物料划分为空闲、在加工、占用待出库、采购外协、在途等不同状态,分别进行核算。

(2)订单管理:自动管理订单,生产进度实时跟进

通过低代码平台的自动化工作流功能,【客户订单】每下达一笔,【生产指令单】自动完成累计。

异常单,匹配到对应工序上。当出现异常订单时,会通过自动化工作流提高生产效率。

在线订单替代纸质单据,提升管理效率。在线下单,每个订单都有唯一的"订单编号",可在线提交订单资料,实时查看每个订单的订单状态、生产状态等数据,提高管理效率。

(3)工艺管理:自动指派,工序顺序更清晰

生产工序自动分配:物料准备充足的产品将进入生产队列,每道工序根据预置好的规则,自动指派给相应的员工,直到完成产品生产任务。

工序记录一键生成:工人们在完成相应工序后,只需点击"完成",系统将自动记录工序动态,自动核算工序计件收益等。

(4)进销存管理:精细化管理,库存数量精准清晰

精细化管理仓库记录,统⼀管理出⼊库,库存数量精准清晰;

记录每条采购申请的状态、内容及申请明细,⽅便后期溯源;

运⽤⼯作流、⼯作表等功能,规范采购流程,控制上下级数据操作权限。

(5)数据分析:数据分析可视化,提供决策依据

数据验证。自动进行数据验证,提升产品生产精准度。物料领取后,自动实现数据更新。系统整合数据,并能通过仪表盘图表组件进行日、月、季度、年的横向对比分析,判断经营状况。如:

生产计划安排:根据历史同期材料消耗,预估未来时期内材料的准备情况。

未来销售计划的数据分析:根据现阶段的销售目标制定接下来的销售计划。

(6)流程管理:业务流程线上化,减少人为差错

依靠系统实现流程与⾃动化的高效协作,通过整体业务在线化,使生产流程清晰呈现,明确看到财务进度、货物流转等进度;

订单一键流转,信息自动同步:从客户登记、跟进信息的录入、到缴款订单信息交付给财务,审核确认定金入账,再自动推送给设计师测量信息;

财务线上跟单备货:可精准地知道加工单内材料有无库存。

三、领先企业是怎么做的?先来看几个数字化转型实践案例

1、君乐宝:一套数字化系统,解决生产设备管理难题

君乐宝乳业集团成立于1995年,是国内老牌的乳制品企业,现已成为河北省最大的乳制品加工企业,是国产奶粉龙头品牌。2020年,"芝士酸奶"单品销售额突破10亿元,成为行业焦点。

(1)项目需求:

君乐宝在产品研发、生产制造、OA办公、项目管理等方面一早就开始进行投入,但是由于历史原因,某些管理流程或业务未被关联,导致整体办公协作效率依旧低下,并且成为企业整体数字化进程的短板,制约的整体发展进程,成为阻碍君乐宝数字化升级的"死角"。

  • 设备巡检:设备巡检缺乏信息化管理模式,目前依然依赖Excel表格+纸质手工方式记录。
  • 系统对接:生产质量中控需要对接多个流程及多个系统,且目前数据无法实时汇总。
  • 企业制度:多系统对接成本高昂,新的系统不符合君乐宝的既定流程,系统采购面临难题。

(2)解决方式:

基于织信低代码平台的集成性和无限扩展性,无缝衔接原有的OA、ERP等系统,结合自身业务特性自定义应用模块,搭建以生产管理为核心的综合管理平台。

  • 数字化升级:设备巡检、绩效考核等日常工作告别传统的手工台账模式,采用数字化管理模式。
  • 多系统衔接:集成原有系统,组建数据、业务中台,实时收集汇总数据。
  • 个性化实施:完全按照原有业务流程、习惯搭建系统,个性化实施。

(3)项目成果:

  • 数字化生产:快速实现个性化需求系统的搭建,全面提升日常设备巡检效率和质量,杜绝生产安全隐患。
  • 系统连接器:集成原有系统,解决原有系统无法覆盖的"数字化死角",加快企业数字化转型升级进程。

2、某汽车企业:填补周边系统空白,引领智能化新时代

作为一家超大型集团性公司,该企业在全国各地都有生产基地。生产与销售覆盖多个细分市场。期间经营多年,也经历过国产化攻坚、滚动发展、调整转型、完善布局等多个阶段,持续发展壮大。现今为解决源源不断的日常数字化需求,该企业决定引进低代码平台,以备件管理、项目管理和设备维护等问题为引,持续构建能解决实际业务场景的信息化系统,自系统上线以来,备件业务的工作效率提升了65%,设备故障处理效率提升了50%。

(1)项目需求:

  • 以往的备件流程从入库到出库、盘点、查询、抽查等各个环节,均依赖于纸质单据和繁琐的Excel操作。这不仅耗费了大量的人力与时间,而且信息的实时性和准确性难以保证。
  • 日常项目问题的收集和处理主要依赖于表格和其他工具,流程繁琐且效率低下。问题收集耗时耗力,处理周期长,难以快速响应和解决。
  • 设备在运行和调试过程中遇到的问题,主要依赖纸质记录进行追踪和处理。由于职责划分不明确,常出现维修工误报或技术员未能及时处理的情况,导致设备故障得不到及时解决。

(2)解决方式:

通过织信Informat低代码平台进行业务改进后:

  • 通过低代码平台自主构建备件管理功能,实现了备件清单的自动导入和库存数量的实时更新。维修人员只需通过手机即可查询备件信息,快速定位库位号和数量,实现便捷领取。同时,系统支持备件盘点和抽查的自动化操作,大大提高了工作效率和准确性。
  • 内部自主设计了一套高效的项目问题处理流程,包括提出问题、问题接受、措施制定、措施实施、问题跟踪、处理完成等环节。通过在线化处理,实现了问题的快速提交、分配和跟踪,提高了问题解决的效率。
  • 建立故障停线记录流程表单,详细记录故障的开始和结束时间、影响生产的时间以及故障描述等信息。通过系统将问题推送至相关技术员的待办事项中,并设置提醒功能,确保问题得到及时处理。对于未解决的问题,系统将进行持续跟踪和提醒,确保问题得到最终解决。

(3)项目成果:

  • 自主构建符合需要的备件管理模块,有了备件模块的应用,让业务流程得以优化,领取备件的效率提升了数倍。维修人员不再受时间和地点的限制,随时随地都能完成备件查询和领取工作,整体工作效率提升了65%。
  • 项目模块的实施,使得问题处理流程更加高效和便捷。维修人员能够随时在线提交问题,供应商和规划人员能够实时接收并处理,大大缩短了问题解决的时间。整体工作效率提升了50%左右,实现了敏捷响应和高效协作。
  • 设备模块的引入,使得设备运行和调试问题的解决效率得到了显著提升。技术员能够实时接收和处理待办事项中的设备故障信息,及时处理并解决问题。整体设备故障处理效率提升了50%左右,确保了生产线的稳定运行和高效产出。

3、某电子企业:打通各部门数据流程,实现数字化管理

深圳某电子有限公司是一家高科技创业公司,致力于高纯电子产品及设备研发。依托于创业团队强大的科研背景和与国内多所科研机构院校的紧密合作,为国家的半导体、材料、医药和工业的发展做出了自己的贡献。

(1)项目需求:

随着企业的发展壮大,存在以下业务痛点:

  • 数据统计、管理不规范,管理者决策缺少依据;
  • 用传统Excel表格,数据易被篡改,数据安全有隐患;
  • 市面上的软件太贵又难上手,培训上手耗时长。

(2)解决方式:

随后通过系统进行业务的改进:

  • 订单从销售、采购、发货、核实回款、到销售经理审核,通过自动化流程运转;
  • 财务线上审批,账户明细自动生成;
  • 人员请假、加班申请系统自动审批;
  • 自动化流程取代了原先人工手动操作Excel表格。

(3)项目成果:

  • 数据自动计算,节省人力资源,生产效率提高60%;
  • 员工上手使用快,老板用仪表盘管理,数据一清二楚。

不止以上案例,如今许多传统制造企业在数字化转型上,已经率先取得了不错成绩,不管是从国家的政策引领,还是企业的行动,我们都可以看到传统制造业只有进行数字化转型,才不会被数字化浪潮抛弃。

相关推荐
WeeJot嵌入式22 分钟前
卷积神经网络:深度学习中的图像识别利器
人工智能
脆皮泡泡31 分钟前
Ultiverse 和web3新玩法?AI和GameFi的结合是怎样
人工智能·web3
机器人虎哥35 分钟前
【8210A-TX2】Ubuntu18.04 + ROS_ Melodic + TM-16多线激光 雷达评测
人工智能·机器学习
码银42 分钟前
冲破AI 浪潮冲击下的 迷茫与焦虑
人工智能
用户37791362947551 小时前
【循环神经网络】只会Python,也能让AI写出周杰伦风格的歌词
人工智能·算法
何大春1 小时前
【弱监督语义分割】Self-supervised Image-specific Prototype Exploration for WSSS 论文阅读
论文阅读·人工智能·python·深度学习·论文笔记·原型模式
uncle_ll1 小时前
PyTorch图像预处理:计算均值和方差以实现标准化
图像处理·人工智能·pytorch·均值算法·标准化
宋138102797201 小时前
Manus Xsens Metagloves虚拟现实手套
人工智能·机器人·vr·动作捕捉
在下不上天1 小时前
Flume日志采集系统的部署,实现flume负载均衡,flume故障恢复
大数据·开发语言·python
SEVEN-YEARS1 小时前
深入理解TensorFlow中的形状处理函数
人工智能·python·tensorflow