智能制造数字化转型的要素是什么?

2021-12-31 15:03:31

工业化进程在历史大洪流中不断地迈进,从1780年的工业1.0蒸汽时代,短短两百余年已经发展到今天的工业4.0智能制造数字化时代(也就是利用信息化、数字化技术促进工业产业变革的年代),制造业只有紧紧地跟随,才能不被淘汰。那么,制造业要更好推动智能制造数字化转型的要素有哪些呢?


 

1.战略与组织能力协同

制造业企业好完成数字化转型,首要具备的要素就是,如何确保全体员工的全身心投入,包括管理层面的高管、运营层面的骨干中层以及执行层面的基层员工都需要付出自己一份努力,才有可能实现战略与组织能力协同的开展。类同与“杨三角理论”:企业持续成功=战略*组织能力,智能制造数字化的落地工作适用同样的公式。

参考PEST+CC分析方法,我们可以通过企业自审,或找专门的数字化转型辅助第三方帮助企业分析自身的不足,分析的方向应当包含新技术、新产品、新客户、新业务、新管理等多方多面,这样才能更好地寻求突破点以完成战略的制定。此外,为了确保战略有效执行,需要匹配相应的组织能力,其包括员工能力、员工意愿和员工治理三个方面。

员工能力即数字化人才所需的各项技能,企业需建立一套完善的数字化人才建设制度,核心技术人才需通过招聘来满足,管理人才和非核心技术人才可内部自己培养,同时还需引入外部资源进行咨询与培训。

员工意愿即员工的价值观行为与工作投入度,数字化转型不是开几场会议喊喊口号,管理者应身体力行、以身作则,结合企业文化变革,宣导使命愿景和价值观,同时将员工的绩效与数字化转型工作成果强相关。

员工治理即企业提供相应的资源让员工发挥其价值,这些资源包括硬件设备、流程制度、信息系统、组织权责等,在制造业数字化转型工作上表现为工业互联网设备、大数据平台、数据治理、数字化经营分析平台等。

2.数字化能力建设

数字化能力建设包含三个方面,工具体系、知识体系和经验学习。知识体系是利用理论知识培养员工认知能力,包括技能培训、管理培训与数字化应用培训。工具体系是员工治理的表现形式之一,也是理论知识用于实践的有效途径,对于数字化经营能力来说,可以利用BI工具搭建统一的数字化经营管理分析平台。经验学习指的是引入外部资源,学习一些行业经验、参观优秀的客户、进行一些实践课题,多方位的提升数字化能力。

一个企业的智能制造数字化完成程度通常表现在企业员工个人、部门组织以及企业整体3大维度上,缺一不可。当然,3个维度上的数字化优劣表现形式也不尽相同,在个人表现方面大多体现于智能化技术和员工职业能力上,部门组织侧重体现在部门流程制度的制定以及信息系统的建设,企业方面则是表现与管理模式、经营能力以及数据资产管理等。只有在3个维度上都完成改造,才能够算是改造完成。

从上述的要素分析,我们都可以看到企业进行智能制造数字化的转型并不是一件可以一蹴而就的事情,它是需要我们一步一步了解,一点一点改进才可能完成的。甚至对于繁杂而庞大的大型企业而言,可能还需要聘请专门的第三方机构,才能更好地完成整个转型。但对于未来的大趋势,各制造业企业还是要赶紧跟紧脚步,这样才会对企业更好。