最新消息:智能製造與數字化工廠轉型策略

作者:訪客於 2022-08-18
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【本文作者  睿華國際總經理 宋明政】



 

2020年開始製造業首先面臨的痛點來自於”新”的挑戰,新的技術、新的人才、新的客戶、新的業務模式、新的製造模式等,轉型技術成本高,中小企業普遍缺乏資源、面向逐步下降的人口結構、招工困難、新的人才資源匱乏、新產品的迭代升級。來到2022年這些問題仍舊凸顯,更多的是知道且需要轉型,但缺乏清晰的轉型路徑,和一套覆盤整合後的頂層設計。

 

疫情與內外環境的結構性變化,催生了新常態,加速了數字化轉型腳步。轉型不能只考量單一構面,而是必須綜合考量內外環境、政策扶持、新技術創新成熟、人才結構等四個面向。製造業擔任這波轉型要角,數字化是關鍵路徑,從技術化的創新突破到管理現場的深度融合,因應技術變革的管理機制正發生質變,意味著人才具備的能力,從解決過去與現在的問題,轉而面向不可預知的未來的問題。因此,因應推動轉型業務的流程梳理再造、組織變革,打破科層制,敏捷的新形態組織,更精細化運作成為新的管理議題,而提質增效仍是不變主軸。

 

疫情與內外環境的結構性變化,催生了新常態,加速了數字化轉型腳步。轉型不能只考量單一構面,而是必須綜合考量內外環境、政策扶持、新技術創新成熟、人才結構等四個面向。製造業擔任這波轉型要角,數字化是關鍵路徑,從技術化的創新突破到管理現場的深度融合,因應技術變革的管理機制正發生質變,意味著人才具備的能力,從解決過去與現在的問題,轉而面向不可預知的未來的問題。因此,因應推動轉型業務的流程梳理再造、組織變革,打破科層制,敏捷的新形態組織,更精細化運作成為新的管理議題,而提質增效仍是不變主軸。 

 

轉型藍圖是變革的導航儀,人才建設是首要布局

因此,企業轉型前需要執行一套全流程診斷梳理,以對應不斷變動的外部競爭與成本雙漲的壓力,推動數字化轉型不再是”想要”與”需要”,而是”必要”,只是這個”必要”雖可借鑒同業,卻很難完整複製,即使生產著一樣產品,但每家企業存在著高度差異化的因子,更遑論不同行業更千差萬別,不是單純導入幾套系統IT可以涵蓋的,它是企業一連串管理模式上的轉變,包含著文化、生產、市場、人才、技術、採購等戰略的改變,背後更有經銷商、供應鏈、商業夥伴、政府資源等共組的生態鏈關係。而轉型策略至關重要,根據統計,沒有轉型藍圖與執行路徑而盲目執行,失敗率高達七成,對很多企業來說,沒有試錯成本。其實說穿了,數字化轉型也是PDCA的循環,其中P (plan)跟D (design),有發展策略、短中長目標設定;而C(check) 跟D(do),有著大量運用科學化方法縮短目標和實際的差距,可以說是控制論的極致體現。而最終,轉型帶來的應該是能為企業創造新的營運優勢,創造出新的價值。      如何能不落入數字化轉型的誤區,就像設定導航儀,所有到達目的的路徑應該清晰可現,當可被視預測性高,才有辦法管理。而所有策略的執行者都是”人”,因此,人才的建設是首要布局,而高技能人才匹配難度高,企業唯有從倚賴外部到最後能自主造血,搭建出自己的人才培訓系統,建構一個連結到客戶端的學習型生態,因此,企業大學扮演著至關重要角色,而人力資源數字化也將成為管理運營的硬指標。唯有當人才賦能,內部人才技能重建,才能支撐數字化轉型,未來員工不再是單純被管控者,而是價值流程創造者。而這樣的人才價值轉變,是體現從客戶下訂單到終端客戶商品體驗的場景上,製造業不是再是只管製造就好,而是從數據收集、信息集成到知識,最後創造客戶價值;在製造現場透過數據預測控管所有品質,友善環保製程環境,在業務流程透過數據收集使用者體驗,及時反饋回給設計端,製造業儼然更朝向智能化、綠能化與服務化。

 

因此,企業轉型前需要執行一套全流程診斷梳理,以對應不斷變動的外部競爭與成本雙漲的壓力,推動數字化轉型不再是”想要”與”需要”,而是”必要”,只是這個”必要”雖可借鑒同業,卻很難完整複製,即使生產著一樣產品,但每家企業存在著高度差異化的因子,更遑論不同行業更千差萬別,不是單純導入幾套系統IT可以涵蓋的,它是企業一連串管理模式上的轉變,包含著文化、生產、市場、人才、技術、採購等戰略的改變,背後更有經銷商、供應鏈、商業夥伴、政府資源等共組的生態鏈關係。而轉型策略至關重要,根據統計,沒有轉型藍圖與執行路徑而盲目執行,失敗率高達七成,對很多企業來說,沒有試錯成本。其實說穿了,數字化轉型也是PDCA的循環,其中P (plan)跟D (design),有發展策略、短中長目標設定;而C(check) 跟D(do),有著大量運用科學化方法縮短目標和實際的差距,可以說是控制論的極致體現。而最終,轉型帶來的應該是能為企業創造新的營運優勢,創造出新的價值。

 

如何能不落入數字化轉型的誤區,就像設定導航儀,所有到達目的的路徑應該清晰可現,當可被視預測性高,才有辦法管理。而所有策略的執行者都是”人”,因此,人才的建設是首要布局,而高技能人才匹配難度高,企業唯有從倚賴外部到最後能自主造血,搭建出自己的人才培訓系統,建構一個連結到客戶端的學習型生態,因此,企業大學扮演著至關重要角色,而人力資源數字化也將成為管理運營的硬指標。唯有當人才賦能,內部人才技能重建,才能支撐數字化轉型,未來員工不再是單純被管控者,而是價值流程創造者。而這樣的人才價值轉變,是體現從客戶下訂單到終端客戶商品體驗的場景上,製造業不是再是只管製造就好,而是從數據收集、信息集成到知識,最後創造客戶價值;在製造現場透過數據預測控管所有品質,友善環保製程環境,在業務流程透過數據收集使用者體驗,及時反饋回給設計端,製造業儼然更朝向智能化、綠能化與服務化。

 

借力系統完成「信息集成」達到「數字賦能」

當有了策略、組織人才、流程,這些無形條件,我們才能在有形投資上看到價值。在數字化轉型藍圖中,建構一個數字化工廠是全球製造業趨勢,而導入系統是必備要素。目前很多企業談的智能製造,其實層次仍停留在只有製造維度,沒有智能維度,在智能化階段仍舊處在合理化、標準化、自動化的階段,距離數位化、智能化尚有距離,這樣的差距在於「信息集成」,現場和控制技術的集成、ERP和製造信息的集成、業務需求和技術能力的集成、工藝研發和製造的集成;在製造產品的過程中,數據形成的信息是否互通互聯,是否有平台整合。而我們要思考的是,這些數字呈現的管理價值是甚麼? 因此,高效的平台不是體現IT技術秀肌肉的戰場,而是扮演管理流程設計的典範。      要避免闖入這樣的誤區,首先要了解智能工廠的幾個構面,分為設備層、現場管理層、運營層。設備層為現場車間在製程中透過各類感測器收集相關數據,例如有生產狀態採集、製程參數採集、人員稼動狀態等等,而這些數據傳回中控平台,進行儲存、分析、可視化等,因此需要像MES、APS、QMS、WMS等系統串起現場管理的工作,例如生產參數設定、派工派料、生產調度、設備稼動故障預測、品質管理等,對於現場車間主管來說,要管理的數字跟廠長是不一樣的,所以要避免一味呈現所有收集數據給所有管理者,這樣沒有分級優化、層次過濾的數據,容易讓管理品質失真。此外,系統也不是越多越好,數據沒有整合,越多的系統變成越多的數據孤島,也是無法變成完成生產過程的閉環,因此在現場管理層,要能夠透過數字來進行管理,否則也只是誤會一場。最後來到企業運營層,大家廣泛熟悉的ERP、CRM、HRM、KM等系統都在這個構面,這裡一般企業都在用,但最大的問題是數據若沒有將各層資訊進行橫向與縱向的整合,最後落於像文管中心的檔案管理,當打通各層了解管理價值後,數字才會賦能,從智能設備到智能生產,最終到智能運營,數字化轉型最終才能帶領企業到達新的服務型態,有了新的價值,我們才能獲取新的客戶體驗,達成商業結果,亦即所謂的”轉型”後的商業模式。

 

當有了策略、組織人才、流程,這些無形條件,我們才能在有形投資上看到價值。在數字化轉型藍圖中,建構一個數字化工廠是全球製造業趨勢,而導入系統是必備要素。目前很多企業談的智能製造,其實層次仍停留在只有製造維度,沒有智能維度,在智能化階段仍舊處在合理化、標準化、自動化的階段,距離數位化、智能化尚有距離,這樣的差距在於「信息集成」,現場和控制技術的集成、ERP和製造信息的集成、業務需求和技術能力的集成、工藝研發和製造的集成;在製造產品的過程中,數據形成的信息是否互通互聯,是否有平台整合。而我們要思考的是,這些數字呈現的管理價值是甚麼? 因此,高效的平台不是體現IT技術秀肌肉的戰場,而是扮演管理流程設計的典範。

 

要避免闖入這樣的誤區,首先要了解智能工廠的幾個構面,分為設備層、現場管理層、運營層。設備層為現場車間在製程中透過各類感測器收集相關數據,例如有生產狀態採集、製程參數採集、人員稼動狀態等等,而這些數據傳回中控平台,進行儲存、分析、可視化等,因此需要像MES、APS、QMS、WMS等系統串起現場管理的工作,例如生產參數設定、派工派料、生產調度、設備稼動故障預測、品質管理等,對於現場車間主管來說,要管理的數字跟廠長是不一樣的,所以要避免一味呈現所有收集數據給所有管理者,這樣沒有分級優化、層次過濾的數據,容易讓管理品質失真。此外,系統也不是越多越好,數據沒有整合,越多的系統變成越多的數據孤島,也是無法變成完成生產過程的閉環,因此在現場管理層,要能夠透過數字來進行管理,否則也只是誤會一場。最後來到企業運營層,大家廣泛熟悉的ERP、CRM、HRM、KM等系統都在這個構面,這裡一般企業都在用,但最大的問題是數據若沒有將各層資訊進行橫向與縱向的整合,最後落於像文管中心的檔案管理,當打通各層了解管理價值後,數字才會賦能,從智能設備到智能生產,最終到智能運營,數字化轉型最終才能帶領企業到達新的服務型態,有了新的價值,我們才能獲取新的客戶體驗,達成商業結果,亦即所謂的”轉型”後的商業模式。

 

從思路轉型才能邁向體質轉型

雖然絕大企業倚賴行業多年經驗,透過內部盤點看出自己盲點,企業資源有限,但不會每件事都重要,說轉就能轉,奢望畢其功於一疫,反轉進死胡同。轉型是一個非常複雜的系統工程。我們必須說,過去放不下的優勢便是眼下成長的劣勢,大環境或許是限制條件( constraints),過去高速增長反容易成為主要障礙 (obstacle),觀念上的改變是難點,思路上的轉型才是第一步。如何能確保轉型成效並降低失敗風險,需要的是數字化轉型頂層設計,針對特點明確轉型方向,依據設計規劃轉型藍圖,少了這個步驟,想像一下就像蓋房子沒有設計圖,就開始施工,這樣的質量免不了讓人擔心。企業的經營亦然。

 

製造業正在迎向新製造型態,從量變質變走向精細化,數字從基礎建設到驅動決策,新型態組織如何更敏捷更快速反饋客戶需求,創造更好的體驗,將是未來差異化的關鍵 !

 

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