实施智能工厂建设 价值驱动新视角

价值驱动新视角 关于德勤综合研究中心 德勤综合研究中心致力于针对跨行业及职能部门的关键业务问题提供鲜明见解，研究范围从新兴技术的快速变化到一致性的人为因素。我们以崭新方式聚焦转型话题，并通过研究报告、短视频、面对面讨论及线上课程等多种形式呈现独到思路。 联络 欲了解更多综合研究中心相关愿景、解决方案、领先理念及活动的信息，请访问www.deloitte.com/us/cir。 美国供应链与网络运营实践主要从事转型解决方案相关建议、实施及运营的工作，这些解决方案涵盖世界一流的供应网络功能、运营专业知识、数字化技术及高级分析方法，助力客户实现前所未有的价值。 内容 智能工厂时代已然到来2 定位智能工厂相关计划以实现价值4 将经验转化为成果：实现智能工厂转型相关价值9 利用经验扩展智能工厂12 尾注 13 智能工厂时代已然到来 智能工厂的战略重要性毋庸置疑，早期实践者称智能工厂已助力其提高了运营效率及盈利水平。仅在美国，高达86%的制造商认为，截至2025年，智能工厂必将成为具备竞争力的主要驱动因素。此外，83%的制造商认为智能工厂将转变产品的生产方式。1 价值——不仅限于其智能工厂，而是扩大至其更广泛的企业范畴呢？ 为更好地了解已经经历过智能工厂转型企业的成果，我们访问了拥有智能工厂相关实践经验的领导人。就我们研究的企业及智能工厂部署情况而言（请参阅侧栏“我们的研究方法”），研究结果具有一定的借鉴意义。 各项研究不断表明，工业物联网（IIoT）、云计算、边缘计算、机器人流程自动化（RPA）、人工智能与机器学习、视觉系统、增强现实系统和虚拟现实系统等功能结合智能工厂技术，可降低企业成本，提高生产率、产品质量、安全性和收益。2就智能工厂转型而言，领导人在采用何种技术及如何部署此类技术方面拥有广泛的选择和机遇。 基于前述访问、德勤同制造业生产力与创新联盟（MAPI）联合进行的深入研究（该研究调查了美国智能工厂的部署情况），以及我们发布的2017智能工厂初步研究（该项研究对智能工厂概念进行了初期探索）报告，此报告针对可借鉴的领导人在智能工厂转型方面的经验阐述了相关洞见。 尽管如此，许多制造商仍处于起步阶段。例如，近期开展的一项定量研究显示，在美国仅有5%的受访制造商表示其至少有一家工厂完全转型为“智能”工厂，30%表示目前正在施行与智能工厂相关的计划。3这意味着，近三分之二（65%）的受访制造商都明确显示，他们并未针对近五年内能提升短期竞争力的主要驱动因素制定任何方案。4 我们的研究方法 德勤与拥有智能工厂转型实践经验的制造业领导人、员工、专业服务提供商等开展了40逾次定性访问，这些访问对象来自化工、造纸、航空航天、塑料制品、消费品、生命科学与医疗等全球各行各业。5此处讨论的两项话题为常见主题，它们出现于各类部署情况及我们所接触的诸多受访者中。 这说明绝大部分企业的智能工厂尚未实现巨大且显著的价值。所以业界领先企业是如何着手相关计划并取得成效呢？尤其是如何从中实现价值呢？寻求部署智能工厂的企业领导人能从先行者身上借鉴哪些经验？他们如何将这些经验转化为 •将经验转化为成果：实现智能工厂转型价值。在此部分，我们探讨“下一步如何行动”？如今，企业已将智能工厂定位为实现价值的战略措施，他们又将如何从此类转型中获取回报呢？这些机遇源自各项数据、改善的流程以及智能工厂部署所带来的优化契机。各环节紧密相连，由此不断放大价值并取得规模效益。尽早发现潜在途径及其影响对于从智能工厂转型中实现价值最大化至关重要。 尽管访问所涉及的行业范围较广，但在考虑因素、挑战、汲取的教训和成功战略方面却是一致的。我们将研究结果划分为以下两大部分： •定位智能工厂计划以实现价值：汲取先行者在智能工厂转型方面的经验。该部分内容涉及在向智能工厂功能过渡时期常见的问题和可借鉴的经验。在此部分，我们根据访问内容得出洞见，解析实现智能工厂转型的关键要素。 定位智能工厂相关计划以实现价值 在我们的研究中，出现了多个常见主题。某些是转型过程中均会出现的问题，如：与文化和变革管理相关的问题，以及转型仅在人们支持的情况下才算成功等根深蒂固的观念问题。其他问题则是智能工厂及其相关技术所特定独有的，也是领导人应考虑解决的关键问题。（图1） 辨识并部署成功构建智能工厂所需的各项特殊技能，如工程建设、主数据管理和分析等，以便确保价值延伸不受设施物理范围的限制。 开发并获取长期所需技能，以确保智能工厂在发展中持续获得成功。 聚焦终端用户需求，使其有效利用互联设施产生数据价值。 优先考虑领导层及基层支持，以获取整个企业的认同和战略考虑，从而确保相关事项的实施。 常见问题：智能工厂转型中的变革管理 企业内的变革拥护者可从领导层面及基层提供支持来清除变革前进道路上的阻碍，获得企业范围内的认同，以及推广智能工厂的业务案例。领导人在受访中特别强调了管理层支持的重要性，因为此类计划通常需要投入大量资源——如人力、时间、资产或财务。他们还频繁提到需要项目发起人来推动项目前进，以及强有力的领导对成功转型的重要性。变革拥护者主导自上而下、自底向上的方法 “如何确保对运行多年的生产流程和员工成功进行转型，并给予工具供其使用？”6 基于用户真实需求的人性化设计 任何工厂想迈入工业4.0或建设智能工厂……须采用自上而下、自底向上的方法……必须双向而行。这是转型成许多成功的智能工厂转型领导人指出，在设计智能工厂之时需从用户角度考量来实现业务目标。一位受访者称这种方法是要花费时间去了解个人工作方式及其所需工具，并采取“以人为本的方法探清【用户的】困难之处，从而了解用户使用信息的方式、需求的信息内容、研究信息的原由及采取措施的方法。”7 功最关键的方法。 通过用户至上原则，领导人确认需解决的问题及需改变的作业方式，之后才能思考如何使用技术支持智能工厂转型。此举不仅旨在探询“如何使技术具有粘性？”，更要探究“如何将应用程序与用户相关联并对用户产生价值？”领导人可创建便于用户查看与其角色相关的数据及信息的界面，而非筛选其不需要的信息。由此，用户可随时掌握价值信息以便完成工作，从而提高采用速率、改善工作流程。正如某领导人所言：“如果研发活动脱离终端用户，那么结果是低于标准的产品、产品采用率低……人为因素至关重要，若该环节出现偏差，将导致项目投资无法产生预期价值。”8 此外，一旦计划开始落地实施，来自各方的支持均十分重要。运营、供应链、战略及其他职能部门的高级领导人需战略性地思考智能工厂转型如何在网络层面更广泛地推动价值增长。而工厂经理、工厂工程师、生产操作工人、技术人员及其他基层人员则在车间推动变革并产生成果。正如某位人士所说：“任何工厂想迈入工业4.0或建设智能工厂……须采用自上而下、自底向上的方法……必须双向而行。这是转型成功最关键的方法。”9 具备广泛技能的多元化团队 持该论述；11经证实，组建跨职能团队有利于提升企业创新能力，加快企业发展。12 洞察力源自多样性。我们的研究结果明确显示，最成功的转型需要具备多样化功能及能力的团队。 这意味着，转型领导人应全力确保在恰当的时机部署合理技能，并且具备多样化的思维为整体转型方式提供指导。同时，领导人还应寻求机会来确保相关知识在不同计划之间广泛传播。从长远来看，随着智能工厂转型在数字化供应网络及更大的网络中逐渐扩展开来，此类转型举措将产生效益。 数据科研人员、软件开发人员、懂人性化设计及其理念的人员都在需求之列——总之，需要不同技能的人员。 持续支持和学习 成功部署智能工厂需求全方位的能力，因此企业应考虑如何引入新技术，以及如何开发出现有员工的新技能。新增及日益成熟的技能是企业在部署智能工厂中面临的最大问题之一；在近期的全球定量调研中，仅有14%的制造业高层领导人明确表示其所在企业已具备未来发展所需技术。13培养技能可带来巨大收益，如推动解决方案的认可及采用、在员工适应期间提供帮助，并营造不断学习的企业文化氛围——由此员工可持续学习适应新技术、新功能、新流程以及企业生态系统的变化。事实上，研究表明，智能工厂技术实践经验与管理者是否相信企业及员工可驾驭变革存在关联。14 这些技能包括工程建设、信息技术（IT）、供应链、生产、主数据管理、分析、数字营销、财务、用户界面设计及人力资源等。正如某受访领导人所言：“数据科研人员、软件开发人员、懂人性化设计及其理念的人员都在需求之列——总之，需要不同技能的人员。”10 一些受访者表示，跨职能团队可以降低转型过程中重要控制措施、流程及文化元素遗漏的可能性，并有助于确保智能工厂在数字化供应网络中交付更广泛的价值。跨职能团队能力研究结果支 知之非艰，行之惟艰。随着智能工厂不断利用先进技术以及工厂各岗位所需的各种新技术，这些都增加了技能提升及培训的难度。15除开发内部能力，其他方法亦有助于支持智能工厂系统和技术，如实施替代性人才模式、与高校或其他学校共同建立人才输送渠道，以及利用生态系统合作伙伴的技能。 此外，互联互通为重塑智能工厂内外的价值获取方式提供了多种可能性。领导人不仅需要思考如何连接和收集设施物理范围内资产及流程的相关数据，还需规划如何拓展互联互通，以及如何通过网络、生态系统和数字化供应网络分享数据。 在整个网络中部署智能工厂技术需要精心制定策略和聘请优秀的顾问，以构建可扩展的数字基础设施，同时满足各种环境的特定要求。 “智能工厂特定问题” 尽管某些考量因素适用于几乎每种转型，但对智能工厂转型而言，存在特定的细微差别：互联互通的关键性、对灵活的资产管理方法的需求，以及对弥合信息技术与运营技术差异的需求。 智 能 工 厂 及 其 产 生 的价值通常取决于连接资产、流程、人员和设备的能力。 互联互通的关键性 首要考量的因素是互联互通，一般情况下，它是推动智能工厂和数字化供应网络发展最关键的因素之一。实际上，可以说智能工厂及其产生的价值通常取决于连接资产、流程、人员和设备的能力。 管理多种不同设备 互联互通对于智能工厂部署而言至关重要，而车间内的各种机器、传感器及其他设备亦同等重要。因此，必须有能力使这些设备连接起来并相互紧密工作。即使在同一工厂网络内，每项设施的布局、设备和产品都可能是独一无二的。在我们的定性研究中，智能工厂实践者提及了该项挑战的多个面向，如： 毋庸置疑，这是一项庞大的任务。在我们研究中，几乎所有智能工厂部署均存在互联互通的问题。在钢筋水泥铸就的迷宫般的工厂中，Wi-Fi信号和蜂窝连接信号经常不稳定。在更广泛的调研中，互联互通依然是智能工厂技术采用者面临的首要挑战：在近期德勤与MAPI联合进行的定量调研中，有33%的智能工厂领导人认为缺乏必要的IT基础设施是智能工厂计划的重大阻碍。16是否具备互联互通能力会导致结果存在天壤之别。不论计划设想如何周详，如果应用程序或流程无法连接到网络来分享和获取信息，该计划将以失败告终。 •设备年代差异：智能工厂部署涉及当今世界最新、最先进的生产技术以及部分最老的技术。正如某领导人指出：“连接这些旧设备的确是一项挑战，部分设备是上个世纪五六十年代的产品。”17整合此类跨越不同年代的设备的确非常困难，但也可带来巨大价值， 人工智能及可视系统来“读取”仪器和捕获数据，从而实现对老式模拟机的流程控制。18 因为领导人可获取以前无法获取的重要流程和功能相关的数据。 弥合IT团队和OT团队的差异 •使用目的差异：某些情况下，设备新的实际应用可为团队提供创新机遇及挖掘获取数据的新方式，以及发现获取价值的新机会。 在德勤与MAPI定量调查中，有27%的受访者认为在智能工厂计划中，对信息技术和运营技术进行广泛整合是面临的主要挑战。19绝大部分受访者指出，IT团队和OT团队在数据访问与权限、IT研发权利以及技术方法转变等问题上存在分歧。此外，某些OT领导人及团队亦不大认同旨在推动快速变革的敏捷迭代方法。 •数据结构及格式差异：数据源自于许多传感器和设备，并以不同格式呈现。在智能