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从美的集团数字化改革看“产业大脑”

发布时间:2023-09-26

当下,“数字化、智能化”已经不再是新鲜词。

毕竟,在早几年前就已经有企业喊出大举进军数字化的口号,轰轰烈烈的数字化转型运动也持续了很长一段时间,有一些业内人士甚至判断,如今的企业数字化已经走过了成熟期,来到了深水区。

但事实真的是如此吗?

以工业为例,工业4.0时代,越来越多企业开始运用数据和算法来指导自身的研发生产实践,但从中国电子技术标准化研究院发布的《智能制造成熟度指数报告(2022)》的数据来看,在其所调查的国内60000家企业中,63%的企业仅仅达到智能制造成熟度一级水平,而达到四级及以上深度数字化的企业,仅仅有4%。

窥一隅可知全貌,或许这才是数字化的真相。

由此可见,中国工业企业数字化水平还有很大的提升空间。对于需要数字化转型的企业来说,其通常面临着牵扯业务部门多,转型难度和复杂度很大等难题,如果没有相关经验,数字化投入产出比将很难把控。

因此,市场迫切需要亲身经历过数字化转型实践的头部企业来提供相应的解决方案,带动更多工业企业实现以数据驱动生产,真正迈向深度数字化。


一、找到数字化的核心。

怎样才能找到这样的头部企业?换种说法,如何才能判断一家头部制造企业拥有带动工业企业迈向深度数字化的能力?

一个最关键标准便是,这家企业是否找到了数字化转型的核心。

对于工业企业来说,这个核心在于管理好企业内存在的四条数据流。

一条是人机料法环的制造数据流,一条是上下游之间周转的货物数据流,一条是能源从产生到流入再到消耗的能源数据流,还有一条是碳排放数据流。

具体来说,扎实统一的数字化技术底座、模块化的智能算法应用,将成为企业通过数字化驱动增长的DNA。这是也是美的经历十年数字化转型变革之后得出的宝贵经验。

如今,数字技术已经深刻地改变了美的自身的生产方式、生意模式,乃至商业模式,这也使得美的拥有了带动更多工业企业实现数字化转型的实力。

针对自身数字化、智能化、绿色化转型需求,美的将智能制造、绿色能源、智慧楼宇和智慧物流四大版块凝练为美的智慧工业综合解决方案,各版块数字化平台协同推进,将研发生产、能源碳排等各方面的海量数据沉淀下来。

只有充足的数据作为养料,算法才能构筑灵魂。

美的智慧工业四大版块的数字化平台在源源不断地吸收各场景数据的同时,也在不断迭代上层应用的智能算法,持续迭代的算法又将反哺到各个场景中,实现更佳的优化控制效果。

在美的的数字工厂中,每一台生产设备、每一条生产线的工艺数据以及每一个质控点的检测数据都会实时上传至数字化平台,随后融合AI算法+工业机理的决策中枢会基于工艺优化、资源条件和能耗碳排约束得出最优生产方案,生产指令回传至工厂里的每一个终端,实现生产过程的智能控制。

如在注塑、钣金、电子等一道道核心工序车间内,美的实施了黑灯车间解决方案,其中钣金黑灯车间减少人工数量59%,设备异常率下降30%,电子黑灯车间能耗降低30.2%,品质提升58.8%。

在数字化转型的基础上,美的进一步通过融合厂区已有数据资源推进绿色化。

为了更好地从能源使用源头上实现绿色低碳,美的数字化能源管理平台连接工厂园区内分布式光伏和储能等绿色能源基础设施。目前荆州工厂的绿电占比已经达到30%,年发电量可达540万千瓦时,每年可以减少碳排放量近4000吨。

平台将搭载虚拟电厂功能模块,基于工厂实时能源运行数据,参与电力现货市场交易,在参与需求侧响应的基础上,进一步提供调峰调频等辅助服务,实现对光伏和储能能源生产和充放策略的优化控制,充分利用好绿色能源。

在物流流通场景中,每一辆车的实时位置数据都会通过传感器实时上传至云端,再通过美的自研的智能调度算法排车系统,提升整体物流运输效率。

在数字化支撑渠道管理的模式下,美的改变了过去层层转运分销的物流体系。

如今,美的全国销售渠道的仓库数量从2244个减少到140个,订单交付周期从45天缩减到20天,库存周转天数从51天降到了35天,存货占比从17.6%下降到11.2%,这些意味着美的用更少的仓库数量、渠道资金和渠道库存支撑了更大的市场销售规模。

总体来看,在数字化转型过程中,美的智慧工业从来不是单兵作战,而是集团军之间协同发力。

从上游供应链到生产制造再到物流分销,从能源生产、应用到管理,从工厂车间再到整个园区,美的用一张张无形的数字之网,连接起集团内部和外部的每一个关键节点,从数据的海洋中找到最佳的生产路径。


二、始于方案,不止于方案。

具体来讲,美的集团可以如何帮助更多企业完成数字化转型?

一个通用的方式是,美的在数字化转型过程中沉淀下来的数据、算法和工业知识,都可以封装成美的智慧工业解决方案和模块化工业软件产品,面向其他推进数字化转型的工业企业进行销售。

这意味着美的将不再是一个以销售家居产品、自动化硬件设备的企业,而是一家商业模式转变为“软硬一体化”、帮助其他企业一起实现数字化转型的科技集团。

美的智慧工业是一套面向工业数字化、智能化、绿色化转型需求的综合解决方案,涵盖智能制造、绿色能源、智慧楼宇和智慧物流四大版块。

美的智慧工业的核心在于其数字化平台。美的集团副总裁兼CDO张小懿告诉36氪,美的数字化平台具备优异的数据驱动能力、快速的迭代能力和高效的可复制性。

相比于硬件产品,数字化平台可以根据实际需求的变化,基于数据快速迭代自有的算法应用,进而可以将不同行业的最佳生产实践快速地沉淀下来并复制到其他行业客户中去。

在张小懿看来,由于美的智慧工业脱胎于美的自身的业务实践,因此具备了真正为客户解决问题和提供服务的综合能力,而不只是单纯提供咨询服务或者出售硬件产品和软件产品。

在交付解决方案之后,美的智慧工业可以发挥软硬件优势,激发数字化平台的潜力,让工业企业切实感受到数字化转型带来的收益。

通过交付“硬件+软件+工业知识”,美的自身宝贵的数字化转型经验传递给更多工业企业。

从制造中来,再到制造中去。随着美的智慧工业在内部实践的成熟完善,美的智慧工业解决方案的海量的工业数据和实际应用算法,为美的智慧工业向外拓展提供了强大势能,同时与使用这套解决方案的企业形成了滚雪球式的正向循环。


三、迈向深度数字化阶段。

如今美的智慧工业的成果已逐步在光伏、锂电、电子、汽车、家电、建材、食品等多个行业落地。张小懿告诉36氪,当前工业企业寻求数字化、智能化转型的自我驱动力非常强烈。

一方面,在下游客户对品质实时把控的要求之下,上游工业企业实施数字化转型已经不再是选择题,而是必答题;另一方面,不少工业企业已经尝到了美的帮助他们实施数字化转型、智能化变革带来的甜头。

在美的看来,实现工业数字化、智能化转型绝不是简单地增加大量的自动化装备、安上几块数字工厂的大屏、配置几套软件系统就可以实现的。张小懿谈到,美的智慧工业解决方案可以从制造效率、制造品质、生产管理体系三个方面帮助其他企业尝到数字化转型的甜头,让数字化升级投入的产出看得见摸得着。

提升制造效率方面,张小懿以美的带动上游核心供应商实施数字供应链为例,基于美的数字化供应链平台,可以帮助美的上游 6000 多家核心供应商实时制定生产计划。

来自各个渠道端的市场订单数据从天南海北汇聚到美的数字化供应链平台上,上下游企业在云端平台上共享这些终端市场需求信息,并借助平台提供的智能排产算法制定自身的主生产计划乃至细致到工台设备的子生产计划。

如此一来,整条产业链都能够做到柔性生产,提升全产业链的响应速度和订单交付满足率,更好地满足下游市场日益碎片化的需求。

此外,质量是工业企业的生命线。

在提升制造品质方面,美的基于成熟的数字工厂和黑灯车间解决方案,帮助更多企业提升工艺过程控制质量、终端检测效率和合格率,用智能算法控制产品品质,将工艺过程控制和检测透明化,进一步减少检测环节,提升整体生产质量。

在企业理念和实际工作方式向数字化转变的阶段。美的也会将自身的精益管理体系和理念推广到客户中去,真正帮助更多工业企业从理念上、实践上完成数字化转型和智能化变革。

张小懿表示,“自动化设备、数字技术和精益管理理念这几方面是相辅相成的,我们会从这几方面出发帮助其他企业完成数字工厂的改造变革。”

除了要提升品质和生产效率之外,工业企业面临的绿色化、低碳化的要求也越来越紧迫。

具体实践中,美的会以数字化为主导牵引智能制造方案的实施,智慧能碳管理的方案也会同时跟进。

模块化的软硬件解决方案可以帮助企业提升能源管理的数字化程度,有效应对终端用能形式多样、能源负荷特性复杂等问题。依托美的智慧工业解决方案,工业企业可以根据自身需求,自由选择需要配置的模块化解决方案和产品,挖掘研发设计-生产制造-物流周转-能碳管理全过程的数据价值。

在和其他工业企业合作过程中,美的提供的不仅仅是一套智慧工业综合解决方案,更是提供一本涵盖数字化转型最佳实践和经验教训的指南。

而美的汇集相关理论、实例与理念,结合客观分析,形成的《数字美的智慧工业白皮书》,也于本次正式发布。

这份市场上独一无二的经验总结,也正是美的智慧工业解决方案的价值所在。

数据是当今时代最重要的新型生产要素,只有将研发、制造和运营过程的数据采集、分析、决策全链条打通,才能够真正实现数字化。

目前,美的智慧工业已经对外赋能47万余家工业企业。美的以数字科技为核心,带领更多企业迈向更加智能的、可持续的生产制造方式,让数据在每一个环节中都能畅通无阻地流动起来。

作为美的集团数字化战略的倡导者和推动者,美的集团董事长兼总裁方洪波表示,美的今年要在数字化方面继续投入30亿元,真金白银的投入表明了美的对数字化战略的坚定信心。

数据是架通数字化、智能化和绿色化的桥梁。从数字美的到智慧工业,从亲身实践到向外输出,美的将带着自身数字化转型的经验与智慧,走向更加广阔的领域和更加多元的应用场景。


(来源:36氪)


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