迭代升級，贏得先機：制造業如何迎接新時代？

古往今來，漫長歲月見證了技術進步，科技之光點亮了人類發展。自第一次工業革命以來，機械化取代了手工生產，此后，電力得到大規模運用，而日新月異的計算應用技術和海量數據則引領我們進入信息化時代。

如今，伴隨數字化浪潮席卷各行各業，展望未來，世界經濟論壇創始人克勞斯·施瓦布認為，整個世界正處于“第四次工業革命”的初期：生產方式、消費方式和關聯方式正在物質世界、數字世界與人類自身相融合的驅動下，發生根本性轉變。

身處轉型變革的關鍵時期，中國制造業如何率先突破重圍，實現升級蛻變？企業領導者應當采取哪些措施先發制人？本文中，貝恩將與廣大企業分享我們對于工業4.0 的最新見解，分別從未來工廠和未來供應鏈兩大視角剖析數字化工具落地場景，并為制造業企業轉型提供專業而務實的建議。

工業4.0：技術和運營的雙重迭代

近年，由于內需走弱和國際環境趨于復雜，我國工業處于承壓前行狀態。長期看，為提高企業的經濟效益和競爭實力，降本增效是大勢所趨。此外，隨著人口紅利減弱，勞動力優勢不復存在，因此，制造業加速自動化進程，運用數字化手段實現轉型刻不容緩。

貝恩發現， 定制化、個性化產品成為消費者新追求，從產品標準化的“工業3.0”時代邁向塑造柔性化供應鏈為目標的“工業4.0”時代，成為制造業致勝長遠的重要因素。

基于上述背景，貝恩認為， “工業4.0”極具顛覆性，它將不再局限于某個特定領域，而是涵蓋了企業為最大程度發揮數據價值，推動運營轉型而使用的一系列數字化工具。

首先，企業須提升 數字化和互聯互通的能力， 使得制造設施實現高度互聯化，不同設備可以實時溝通、處理數據和做出決定；其次， 保障數據透明化， 從規劃到終端用戶的整個供應鏈中輕松獲取實時數據；最后， 全方位實現智能自動化， 新興技術為流程和決策自動化鋪平了道路。

貝恩發現，各行業對于“工業4.0”的側重板塊和發展程度不盡相。例如，電子和汽車行業在保障數據透明化方面處于領先地位，已經在各個層級實現自我優化，并且引入了模塊化和自動化生產，實現實體智能自動化。然而，工程建造和物流運輸行業則依然處于數據互聯互通的起步階段，須迎頭趕上。此外，雖然制漿造紙業對于數據實時監控的能力較強，石油天然氣和電力、金屬采掘及加工行業著重于藉由數據描述性分析，但是均主要采用傳統的半自動生產模式，對于人工依賴性較強。而工業制造、航空航天、制藥和化學業偏重發展數據預測能力，試圖預判未來可能發生的事件。

值得注意的是，對于制造業， 工業4.0 不僅意味著在技術層面打通數據壁壘，更是一場針對智能化運營的全方位改革。 包括如何調動人力資源來提升跨部門的分析能力？企業怎樣借助安全和IT 支持設施優化質量管理？以及協力供產銷各個環節落地交付戰略目標等。

伴隨越來越多企業投身于這場革命中，不少新挑戰逐一涌現，而轉型效果亦不如預期。貝恩此前的研究顯示，進行工業4.0 改革的企業中，僅1%受訪企業表示實現或超過了設定的預期，約1/3%受訪企業未能實現目標且產出結果不足50%，2/3 企業表示只能接受縮水的價值和中庸的表現。

針對上述現狀，貝恩建議，制造企業不妨立足現有條件，以打造未來工廠為切入點，樹立創新意識，有針對性地進行“小步快跑”式轉型。

未來工廠：縱向聯通眾多場景

作為制造業生產基地，工廠是企業的核心組織，而“未來工廠”更是提升企業競爭力的動力源泉。

不同于傳統的單一分割生產模式，貝恩認為，“未來工廠”的目標是縱向聯通各個生產和運營環節，使其成為有機的整體：從動態進行生產規劃和排班計劃著手，減少約30%-40%運營成本的同時增加了對于生產效率的預測準確率；采用先進機器人和協同處理完成自動化和適應性制造，使得產品上市時間縮短20%-50%；輔以3D打印零件，降低約85%原型制作成本；廣泛運用預測模型和決策自動化，提升設備綜合效率和生產力。

此外，物流管理方面，通過自動化倉儲和可掃描的標簽系統，免除了一部分人力勞動。在系統管理層面，經由數字孿生技術，將儀表盤和機器聯網，成功降本增效且盡可能避免了停工和返工。可穿戴設備更可以賦能人力規劃，提高勞動生產力。

實際上，“未來工廠”中，數字化落地場景多達上百種，貝恩發現，質量管理是當前制造企業普遍關心且紛紛試水的場景之一。我們的行業經驗顯示，先進的傳感器和質量保障系統讓企業節省約10%-20%人力和返工成本，與此同時，還能減少產品返工和報廢，真正做到質量并舉，而優質的產品更提升了客戶滿意度。

復盤貝恩對于一家領先汽車企業發動機工廠全面數字化的案例，我們端到端透視了所有現有工廠流程，以可行性和利益最大化為準則，采用“燈塔法則”為其規劃了一套包含多重優先級的數字化路線圖（圖一）。根據該方案，智能能源管理、跟蹤系統、數字化定制工位、數字化人力資源管理和Cobot 系統位于首要的改善順序。

實踐中，首先，我們衡量并確定準確的能耗水平；其次，通過安全連接，把數值傳輸至能源平臺，存儲并分析能源數據。后，我們建議企業連接各類能源設施（如加熱、冷卻、壓縮空氣或照明設備），呈現完整的能源使用視圖，完成能耗透明化。此外，貝恩還向該企業的預防性維護場景提出了以下三條建議：

●   移動維護系統向服務人員/機器操作員提供預防性/糾正性服務訂單方面的支持

●   減少機械和生產設備停工時間（反應和維修時間）

●   及早識別根本原因，降低了未來失敗率

經過一系列調整和升級，該工廠以新的影像數字化識別系統實現了質量提升，以個性化、定制化工作制取代了原先的工作模式，激發了靈活性，更增強了人體工程學，總項目成果提升15%-20%。

未來供應鏈：橫向賦能各個環節

分析研究“工業4.0”在“未來工廠”的應用場景后，貝恩認為，該方法論同樣適用于規劃、采購、配貨、銷售等環節，“工業4.0”在制造業的價值鏈各個環節都存在重要的應用場景。

首先是規劃。一方面，企業使用數字工程技術建立自身的數字化運營模型，另一方面，憑借產量預測衛星圖完成自動需求預測，從而實現與生產能力相互匹配的先進銷售與運營計劃（S&OP）。

其次是采購。貝恩發現，不少企業已經在采購階段踐行了數字化轉型理念。例如，通過攝像頭、傳感器和掃描器實現自動質量管理。而近年以來盛行的區塊鏈技術則為追蹤環節提供了強有力的技術支持。此外，人工智能和機器人流程自動化加速了企業轉向自動和敏捷采購，自動補貨、B2B 網絡智能成為了企業進行庫存管理和智能化采購的得力助手。

最后是履行。智能無人設備、自主移動機器人使得自動倉儲走進現實，越來越多的無人車和無人機或將成為互聯物流的新工具，我們相信，伴隨物聯網、人工智能、基于云的交易平臺不斷成熟壯大，將激發貿易金融新活力。

貝恩：“小步快走”式四步法布局轉型藍圖

“千里之行始于足下”，對于廣大有志于開展數字化轉型的制造企業，貝恩建議，企業領導者應當遵循以下四個步驟（圖二），循序漸進，布局藍圖。

第一，列出機會清單。立足橫向以及縱向兩個層面，以清單形式梳理持續涌現的潛在機會，結合企業所處的行業位置，明晰定位。

第二，開展嚴謹的前期評估。以企業戰略為導向，保證機會與戰略的一致性；經濟

層面，評估項目可否實現具備吸引力的投資回報率；不符合上述條件的機會或投資項目將在投資之前被終止。

第三，制定包含多重優先級的數字化舉措。按照重要性和緊迫程度進行排序，如“燈塔法則”中將各項舉措分為優先級A、B、C，率先執行并優化優先級A 項目。

第四，采用“迭代式”投資方式。任何改革并非一蹴而就，離不開長期累積和定期衡量投資回報率，因此，“迭代式”投資方式更加科學合理。

我們相信，伴隨人類與數據的關系不斷變化，物理世界的變革將顛覆現有的生產模式和生活方式，貝恩希望攜手廣大制造企業贏得先機，創造全新的價值源泉。

作者：

趙立強，貝恩公司全球合伙人，大中華區工業品、制造和汽車業務主席

夷萍，貝恩公司全球合伙人