迭代升級，贏得先機：制造業如何迎接新時代？

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。

圖一 包含多重優先級的數字化路線圖

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。

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。

圖二 貝恩在數字化轉型的建議四步法

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。