Greg Kinsey是卓越運營、數(shù)字化轉(zhuǎn)型和工業(yè) 4.0 領(lǐng)域的高級顧問，幫助工業(yè)公司制定工業(yè) 4.0 戰(zhàn)略、實施、利益相關(guān)者的支持和調(diào)整、Genba 參與和收益實現(xiàn)。2023 年 1 月，他作為合伙人加入國際運營咨詢公司和 Minitab Gold Level 咨詢公司Argon & Co，領(lǐng)導數(shù)字制造實踐。

在 2022 年 9 月 20 日于慕尼黑舉行的 Minitab Exchange 活動中，Greg 分享了他的經(jīng)驗以及制造領(lǐng)導者通過數(shù)字化日常運營以提高績效的旅程中的主要經(jīng)驗教訓。格雷格描述了公司面臨的最常見挑戰(zhàn)以及他對解決這些挑戰(zhàn)的建議。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型將帶來第四次工業(yè)革命

如果你回到 1800 年代的工廠，在第一次工業(yè)革命期間，你會發(fā)現(xiàn)工匠——高技能的人從事專業(yè)化工作，幾乎沒有標準化。

第二次工業(yè)革命迎來了標準化工作。具有特定技能、重復特定任務、專門從事裝配操作的指定方面的人員。這是管理和控制過程的一種新的科學方法。泰勒主義和福特主義為制造業(yè)帶來了新的工作方式。

第三次工業(yè)革命引入了持續(xù)改進和質(zhì)量體系的概念，以及新的 IT 和 OT 系統(tǒng)。工人們開始與自動化生產(chǎn)并肩工作，并獲得了更大的自主權(quán)和對結(jié)果的責任。這引入了用于解決問題和控制過程變化的六西格碼方法，以及所謂的豐田生產(chǎn)系統(tǒng)或精益管理。

第四次工業(yè)革命將帶來根本性的變化，因為我們將在更多的知識基礎(chǔ)上工作。在大多數(shù)情況下，工人不會從事體力勞動，但他們將通過知識管理體力勞動。他們創(chuàng)造的價值將基于他們的知識，以及他們?nèi)绾螌?shù)據(jù)整合在一起以優(yōu)化生產(chǎn)力、解決問題、監(jiān)控流程和管理運營。

制造商的數(shù)字化轉(zhuǎn)型機會是什么？

當我們談論數(shù)字化轉(zhuǎn)型時，它是關(guān)于改進工作方式。它是關(guān)于使用數(shù)字工具從根本上實現(xiàn)現(xiàn)代化并改善工人、管理人員的日常生活和工廠的績效。如果我們考慮一下這種變化是什么樣的，那就是從一種反應性制造文化轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N更具預測性和可控性……以及數(shù)據(jù)驅(qū)動的文化。

傳統(tǒng)上，制造業(yè)以滅火和不斷解決問題為主。有了數(shù)字工廠的愿景，您可以更好地了解未來會發(fā)生什么。您可以更好地預測您的流程在未來將如何執(zhí)行，這意味著您可以以更可控的方式管理您的制造。它還涉及從分散的運營模式轉(zhuǎn)變?yōu)楦蛹傻哪Ｊ?。無論是數(shù)據(jù)孤島、人員孤島還是流程孤島——我們都需要更多相互聯(lián)系的團隊和流程上下一致的數(shù)據(jù)定義。

這還涉及從基于過去發(fā)生的事情進行操作的歷史知識轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢灶A測未來會發(fā)生什么的智能工廠。因此，由于流程中內(nèi)置的智能，我們擁有更大的靈活性，而不是擁有一個流程、機器和人員都是固定的環(huán)境。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨哪些主要挑戰(zhàn)？

（1）關(guān)注問題，而不是解決方案

我看到公司經(jīng)常犯的第一個錯誤是他們忽視了他們想要解決的問題。很多時候，解決方案是推動投資而不是解決問題。專注于您想要解決的問題的最佳方法之一是將您的數(shù)字計劃與您的卓越運營計劃聯(lián)系起來。

如果您有像精益六西格碼黑帶這樣的項目負責人和問題解決者，那么他們已經(jīng)有了一系列他們正在努力解決的問題。與其嘗試安裝新軟件，不如考慮數(shù)字技術(shù)如何補充和加速已經(jīng)在進行的問題解決。

（2）收集數(shù)據(jù)

另一大挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)采集。收集正確的數(shù)據(jù)可能是一個耗時的過程，而且它可能以不同的格式分散在不同的地方。您可能混合使用舊機器和新機器——有些有數(shù)據(jù)端口，有些則沒有。您如何連接所有這些可能具有不同網(wǎng)絡和協(xié)議的不同可編程控制器？您可能不會到處都有傳感器，您的愿景可能需要您擁有更多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。

說到數(shù)據(jù)，清理時間總是比我們預期的要長。我建議構(gòu)建一個數(shù)據(jù)字典——一種標記和分類數(shù)據(jù)的方法。這將為您提供描述其中內(nèi)容的數(shù)據(jù)周圍的元數(shù)據(jù)，使其更易于有效使用。

（3）對未來沒有清晰的愿景

公司應關(guān)注的另一個領(lǐng)域是創(chuàng)建清晰的路線圖并確定未來的架構(gòu)以實現(xiàn)其目標。五年或十年后你的工廠會是什么樣子？您的技術(shù)選擇可能很困難，而且 IT 系統(tǒng)中的遺留問題會受到一些限制。構(gòu)建可擴展的架構(gòu)非常重要，這樣您就不會構(gòu)建過時的東西。

（4）項目管理的經(jīng)典方法

數(shù)字化轉(zhuǎn)型使用的方法與傳統(tǒng) IT 項目不同——事實上，恰恰相反。傳統(tǒng) IT 是將已知解決方案應用于已知問題，您的 IT 系統(tǒng)可能看起來與競爭對手部署的系統(tǒng)非常相似。數(shù)字創(chuàng)新是關(guān)于使用敏捷流程建立數(shù)據(jù)庫并開發(fā)定制解決方案，以應用機器學習、人工智能或高級分析來解決您的特定問題。根據(jù)定義，它是創(chuàng)新，而不是現(xiàn)成的解決方案。

（5）缺乏管理層的參與和協(xié)調(diào)

最大的挑戰(zhàn)之一是如何吸引員工。通常，質(zhì)量經(jīng)理會有一個議程，但物流經(jīng)理可能有不同的痛點。問工廠經(jīng)理他們需要什么，這可能是一個完全不同的故事。關(guān)鍵是使您的卓越運營職能與數(shù)字職能保持一致，以便每個人都圍繞目標以及如何實現(xiàn)目標保持一致并參與其中。

（6）忽略Genba

經(jīng)驗表明，最好的想法來自于在創(chuàng)造價值的領(lǐng)域 (Genba) 工作的人。他們了解流程如何運作以及機器如何運作。如果您問人們?nèi)绾瓮ㄟ^應用數(shù)字工具來改善事物，他們通常會提出很多想法，因為他們想要使工作場所現(xiàn)代化。如果他們參與構(gòu)思過程，他們也會有一種主人翁感。他們?yōu)樽约旱呢暙I感到自豪，并熱衷于幫助推動項目完成。

（7）沒有利益實現(xiàn)

我聽到的最重要的事情之一是，“我們嘗試了概念驗證，但沒有產(chǎn)生任何結(jié)果?！?如果您得不到這些好處，無法實現(xiàn)速贏，您將無法繼續(xù)您的旅程。專注于確保獲得這些結(jié)果，當你這樣做時，在財務的幫助下驗證這些結(jié)果。傳達項目結(jié)果及其帶來價值的原因。

您從制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中學到了哪些經(jīng)驗教訓？

（1）整合必不可少

您的卓越運營計劃必須與您的數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃相結(jié)合。數(shù)字化轉(zhuǎn)型只是卓越運營的下一階段，如果您不將精益六西格碼計劃帶入數(shù)字世界，它就會過時。

（2）最小可行數(shù)據(jù)集

您無需構(gòu)建海量數(shù)據(jù)湖。首先從解決特定問題所需的最小數(shù)據(jù)集開始。專注于一個用例和為此目的所需的數(shù)據(jù)——您可以隨時添加更多。

（3）允許試錯

在敏捷工程中，您希望進行創(chuàng)新并允許進行實驗。不要害怕快速失敗并從中學習。不要害怕根據(jù)你從這些失敗中學到的東西來調(diào)整你的方向。

（4）保持好奇

你無法購買現(xiàn)成的智能工廠，你必須自己發(fā)明。如果您想超越競爭對手進行創(chuàng)新，請?zhí)貏e是在您的行業(yè)之外尋找新想法。

預測分析在第四次工業(yè)革命中扮演什么角色？

制造業(yè)以反動著稱，人們總是“救火”并修理意外損壞的東西。我認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的承諾是創(chuàng)造一個更主動、更可控的環(huán)境，在這個環(huán)境中，您可以輕松了解正在發(fā)生的事情。您掌中的手機成為您高效開展日常工作所需的主要信息來源。根據(jù)數(shù)據(jù)，在問題發(fā)生之前警告您。這減少了消防工作，減輕了壓力，并讓人們自信地掌控一切。

數(shù)據(jù)驅(qū)動這個詞可能被濫用了。但是，當人們在需要解決問題或進行調(diào)整時可以獲得儀表板和可視化效果來幫助他們做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策時，這將改變他們?nèi)粘９ぷ鞯谋举|(zhì)。當這些人不僅僅是坐在辦公室里的高管時，革命就來了——它也是 Genba 中的司機、機器操作員、質(zhì)量經(jīng)理和維護人員。當 Genba 的勞動力可以從數(shù)據(jù)驅(qū)動的工作環(huán)境中受益時，也許我們已經(jīng)迎來了第四次工業(yè)革命。

審核編輯黃宇