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蛤蟆学院 | 制造业智能化进击之路(中)

蛤蟆学院 | 制造业智能化进击之路(中)

编者荐语:

瀚码CEO钟惟渊谈 制造业智能化之路(中)

以下文章来源于5G产业时代 ,作者钟惟渊

在《制造业智能化进击之路(上)》中,谈到了我对智能化和信息化的理解。本篇,我们来继续聊聊信息化建设的一些新趋势。

我想从以下两个方面来展开:

管理的驱动力:权利、流程、数据

智能工厂的新基建:工业物联网与大数据平台

一、管理的驱动力:权利、流程、数据

在上篇中,我介绍了“先流程、后IT”的思路。在缺乏标准化、流程化基础的情况下,导入IT系统是非常困难的,不仅需要改变公司现有的流程和习以为常的工作方式,更重要的是,流程型组织是需要跨部门协同的,需要横向水平拉通,这会冲击传统企业官僚科层制的管理模式(垂直型强管控)。

直到今天,科层制一直是国家机关、军队、企业等众多组织的基本模式。在企业发展历史上,科层制几乎是企业组织的不二选择,对企业发展起到了巨大的推动作用。但是,随着企业规模扩大,业务繁多,区域铺的越来越广,需求越来越复杂多变,科层制的弊端日益凸显。

科层制中,上级管理者的个人意志被不断强化,上级的指示成为下级工作的目标、依据和准则。而对企业生存和发展最重要的客户则往往被忽视,很难做到以客户为中心,这也是为什么我们经常讲要以客户为中心(背后的潜台词就是不要以领导为中心),只有客户才会给我们钱,组织的成果来自于组织的外部(德鲁克);从上到下的授权与行权,导致组织的横向沟通与协作困难,容易形成部门墙,各自为政,形成流程断点,这需要在两个部门上头再安插一个领导来协调;资源和相应的调配决策权只存在于上级部门和领导,下级部门和岗位员工只是被动地执行,扼杀了下级员工的积极性、创造性,员工的自我实现等高层次需求很难得到满足,看不到自己在客户价值创造中的作用和贡献。创造价值的业务流程被部门肢解、割裂,甚至用部门的职能替代流程,科层制下的企业,是权利驱动型组织,相应的IT系统也是层级结构的。

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流程型组织正是为了打破以权利为中心的科层制,分离了管理权和指挥权,此时的管理权主要是对资源的管理,是人力资源,对人员的调配、考核与培养。指挥权只是运营资源完成业务目标的权利,其中,资源可以是本部门所有,也可以是其它部门所有,由此使得业务指挥权可以跨界行使,营销可以调动研发,研发也可以指挥营销。

这样的组织形式,让业务创造活动不受部门利益的干扰,部门墙被大大的削弱,流程得以水平拉通。此外,由于指挥权是临时性的权利,每个部门在流程的驱动下,寻求其它部门的合作,获取资源,每个部门都必须使自己成为一个“服务部门”,把其它拥有资源的部门看成是内部客户,提供好的服务以求得各方的理解、信任与支持,并形成长期稳定的友好合作关系。流程型组织使得去中心化成为可能。

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企业信息化多年来都在强调“业务流程化,流程信息化”,类似ERP/MES等大型管理系统,往往关注企业的业务流程、工艺流程、输入/输出的表单(IPO模型)。在系统部署之前,需要先做业务流程调研,输出业务蓝图,然后做流程再造、优化。甲乙双方实施团队如果不能对业务流程达成共识,后续的设计、开发、实施等工作就不能开始。由此可见,业务流程对于信息化的重要性,ERP、MES等系统严格来说,都是流程设计的产物。

流程成为业务运转的基石,但站在管理者的角度来说,他们需要的是另一种视图,他们可能不参与某个具体的流程,但他们特别关心流程的运转的状况(效率、质量、成本),以便能有管理改善的抓手,这个时候就特别需要数据支撑了。流程驱动不能说不重视数据,但数据仅作为流程的Input和Output,与之对应的IT系统的出发点还是流程。

伴随着物联网、大数据技术的发展,企业越来越重视数据,数据的特性已经从流程的产物,转变为直接驱动企业的经营、生产和管理的力量之一。互联网公司率先采用基于数据驱动的运营模式,已经证明了数据驱动管理的价值,流程驱动和数据驱动的主要区别在于:流程驱动管理,流程是主体,数据是附属。数据驱动管理,数据是主体,流程是附属。用财务会计和管理会计来表达他们之间的区别可能会更清晰:财务会计为业务服务,管理会计为管理服务。财务会计按流程处理财务业务,管理会计为管理者提供管理数据,帮助管理者做更好的决策。

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数据驱动管理需要构建统一的数据管理平台,满足不同业务场景的数据需求,是传统企业管理的巨大挑战,更是企业迈向更高水平的重要机遇,统一的数据管理平台,将复杂的业务流程扁平化,简化了管理视图。以数据管理平台为中心,以业务流程为外围节点,构建以数据流为血液的管理模型正在成为新的趋势。

二、智能工厂的新基建:工业物联网与大数据平台

随着生产自动化的程度越来越高,自动化设备已经成为最重要的生产要素,可以说,生产的自动化程度决定了一个工厂的竞争力。在手工、半自动生产的年代,一个典型的离散行业MES系统,是靠车间计划人员、班组长、拉长来完成从派工单到人工报工统计的生产过程管控的。

目前有些行业,大部分工序段都完成了自动化改造,产线工人越来越多被机器设备替换。传统大量依赖于人的生产组织形式正在瓦解。不会说话、不会报告的自动化设备,正在接管车间。我断言,随着AI的发展,未来的工厂只有两种人:机器人(自动化+AI),运维支撑人员(IT+自动化维保)。

这就面临一个问题,作为MES生产管控软件,生产的管理模式已经发生变化,传统的MES已经很难适应新型的生产方式,急需进化。我们看看流程行业,流程行业自动化程度是比离散行业高的,所以流程行业的MES,是非常偏向SCADA这一层级的,更多的是对流水线进行数据采集、监控、进行配方管理。

离散行业自动化的趋势,决定了它越来越像流程行业的生产管理模式。如果不能将这些自动化设备接入到价值网络中去,就会形成各种孤岛,用流程建设的语言来说,就是形成了流程间的空白地带,需要靠人来弥补这些断点,效率必然是低的。

传统的SCADA,仍然大量的应用在生产过程的监控场景。如果只是监控,仅是为了确保流程的正常运转,价值是比较有限的。我们还需要数据为进一步的分析和决策提供可能。所以SCADA平台都在往工业物联网IIoT平台演化。

瀚川作为一家为离散行业提供自动化解决方案的公司,观察到了这种变化。所以我们很早就开始布局IIoT,瀚川IIoT团队投入了4年时间,累计投入研发费用约3000万元,推出了OPENLINK IIoT平台。

我们希望 OPENLINK 这个产品,能给客户一个统一的物联网加大数据平台,可以去连接各个供应商的设备。有了这个统一的集成化的平台,无论这个设备是哪家供应商供应的,是哪个工序的设备,是非标设备还是标准设备,是PLC还是PC控制,我们希望上层的IT系统不再关心OT自动化层面的东西,把OT转化为IT的语言。通过OPENLINK平台,可以把各车间、各工厂的数据进行聚合,形成统一的大数据管理平台。工业物联网往往伴随着工业大数据,工业大数据的特征是异构数据源多(设备杂)、标准化程度低(需要清洗转换)、采集频率快(实时性)、数据量大(设备点位多)、单个数据价值低(需要关联聚合),这些特征决定了构建一个统一的平台是非常困难的。

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OPENLINK包含边缘层(车间)数据采集、数据集成、工业大数据存储、数据开发、数据应用。在OPENLINK中,一切都是数据,一切围绕数据展开,不仅要采集数据,还要开发这些数据,建立知识模型,最后形成具备智慧的工业大脑。(关于工业互联网和工业大数据应用,我后续会写一个工业互联网系列文章展开给大家分享。)

在《制造业智能化进击之路》下篇中,我会为大家分享目前最前沿的低代码开发技术,苦逼的IT亲人们啊,我们真的太需要一个强有力的革命性的生产力工具了,敬请期待。

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王静
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