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如何打造数字化企业
活动导读
由深圳市科学技术协会主办，深圳市工程师联合会、深圳市汉拓科技有限公司、厦门智网科技有限公司承办的线上“2020年星火创新沙龙第六场——如何打造数字化企业”于六月六日成功举办。会上，拥有丰富经验的行业嘉宾，就“如何打造数字化企业”进行了精彩分享！没能参与的朋友是不是很遗憾呢？没关系，这场分享的干货都在下面 ↓ ↓ ↓
眼前正在发生的工业革命
现在我们很有幸地生活在21世纪，网络化、数字化、智能化为代表的第4次工业革命正在发生。德国已经把工业4.0作为他们第4次工业革命的战略，并且把这个战略纳为他们国家高科技战略的核心部分。目的很简单——继续保持工业领先地位。中国在这种关键的变革时代、历史的机遇时期，提出了自己的战略叫做“中国制造2025”。打算用10年的时间，从2015到2025，通过数字化与工业化的深度融合，让我们国家从一个制造业大国转变为制造业强国。那么在时代浪潮中，怎样才能使自己的企业取得先机呢？
企业数字化建设蓝图
企业数字化建设指的是将数字技术融合到企业之中，深化应用各种业务软件和物联网等新兴技术，深入公司的核心业务，实现数据驱动企业的决策分析，彻底变革企业的业务流程。通过明确的数据支撑，数据驱动的方式来实现新的管理模式。
企业构建数字化，可以从几个方面来看。首先，企业的数字化建设是一个全方位全过程的建设。从产品研发设计到制造，到售后服务，到运营。数字化不仅仅是技术问题，更多的是管理和思维，还有我们未来的战略的问题，比如我们的体系、流程、组织和人力资源文化和人的技能，这些都是要做数字化管理的，这是第一个方面。
第二个方面，要实现全方位的数字化建设，最大的难点是什么呢？是流程再造。为什么说流程再造是数字化建设最大的难点？在企业壮大的过程当中，所积攒的数据量会越来越大，传统的拍脑袋决策未来会被淘汰，被数据驱动型和智能化的决策所取代。要做流程再造，数据来源是什么？来源于数字化的建设。也就是说未来的管理模式是通过数据来驱动。
第三方面是需要加强数据的标准化和规范性。在数字化建设里面，怎么把数据整合起来，通过数据的对比和碰撞让数据产生价值是非常重要的。但是如果数据没有一个统一的标准，这是很难做到的，所以关键还是数据的标准化和规范化。标准化规划不仅仅是在企业集团内部，而且还要做到行业的标准化，要强化基础管理。
企业研发数字化
数字化企业中数据非常重要。如果把企业的数字化网络比作遍布人体的血管系统的话，那么数据无疑相当于血液中的细胞。它的质量好坏，决定了整个企业的数字化系统能否成功，或者能否高效运行。那么怎么样才能管理好这些数据呢？
其实很简单，就是建立一套规则来管理。我们可以回想一下，在没有信息化、没有PDM这些系统之前，前辈们是怎么工作的？他们用铅笔钉子尺来画图，用一系列写在纸张上的规则来约束各种设计和数据。这些规则加在一起，恐怕比一本新华字典还要厚。工程师除了设计，还要记得这些规则，才能够很好地管理数据。
现在是数字化时代，不必要再通过人脑来记这些条条框框。是不是可以把这些规则放置到一个系统里面去，让系统来记这些规则，那工程师就可以把更多大脑投入到创新中。用PDM来管理我们的数据就是一个很好的办法。
当然PDM的作用远不止建立规则。物料管理是PDM的核心功能之一，应该说PDM运用的好或者坏、成功与不成功，很重要的判断就是看企业有没有通过它来管理物料。PDM的其他功能还有管理方案，管理BOM，变更等。对于设计来讲，需要搭建设计的项目结构，同时管理整个设计项目，这中间就牵涉到流程。流程的作用就是去固化做事的方法、方式、规则、过程。
还有一个内容是配置工具。配置工具是根据研发搭建出来的产品结构、产品特征以及产品的配制归责与约束，然后把这些知识应用到配置工具里面。设计师可以非常方便快捷地配置出产品，用于设计或者报价。它的结果有BOM、报价单、图纸，甚至可以根据我们的规则，自动配置出2D的和3D图纸。这样的话，不仅是向客户展示，还是接着做详细设计就很快了。通过配置工具生成的高质量的数据可以交给研发的下游，比如说MES、ERP，可以让数字化企业运行的更好。
企业数字化建设风险管理
持续识别就是在项目实施的过程中，或者在工作流程中持续观察、持续观察分析。识别风险可以分成5大块：环境风险、决策风险、组织风险、流程风险、技术风险，将风险按照这么5个维度去进行归类。
对于每一类不同的风险，要进行具体的风险分析。比如说决策风险，主要是领导在决策的时候决策期望值很高。对于这种风险，要不断的去给领导降压，不要有那么高的期望。为什么呢？期望高了实际的业务管理数字化建设可能达不到，这样并不利于项目的实施。
在识别风险，进行分类和分析之后，在执行过程中，还需要不断地对风险进行跟踪，进行最后的风险的控制。采取一些特别的行动预防风险的发生，其实是最好的风险管理。通过对不同类别的风险分析、行动，制定不同的跟踪策略，以达到控制风险的目的。
打造数字工厂
MES系统是联接车间现场的管理设备，和企业上层运营系统的中间层系统。随着越来越多的设备接入了网络，MES将会成为数字化制造中心的一个控制中心。MES作为企业数字化控制中心的一个执行系统用来监控，来控制车间复杂的生产过程和生产过程数据的流向，包括从订单的发布到订单的交付，对订单的整个的生产过程进行精确实施追溯。在生产过程中采集产品的一些谱系，追溯一些信息，还有在制品设备等一些其他的车间信息，这些信息是用来帮助管理者了解当时当前的生产过程，并且做出合理的过程优化，主要是确保生产过程的高效执行，提高生产效率。
MES系统实施是一个复杂的系统工程，涉及企业的各个职能部门和各层级的管理人员，并且很可能改变或者部分地改变我们企业目前的管理的作业流程和长期以来的养成的作业习惯，因此MES系统成功实施的难度是可以想象的。在实施过程中，要做三个准备。第一个是前期准备，有一个详细的计划和周密的安排。第二个是思想准备，因为思想往往决定行动，实际上也往往决定行动的结果，MES系统的实施也是这样。对MES系统的期望以及企业的管理的现状来说，一是在企业在实施之前，要清楚地知道实施的原因。是来自于企业内部的需求，还是来自于客户的一些要求？其次需要认知MES系统到底是什么，对MES系统的期望是什么？MES系统的精髓应该是规范管理，规范作业流程，并使企业所有的资源得到更有效的利用。第三个是组织准备。由于MES系统是个复杂的系统工程，涉及到企业的各个职能部门，和各层级的管理人员。建立一个强势的跨部门的MES团队也是成功实施的保证。
数据流动与数字化人才
很多企业会面临一个问题，就是公司前前后后上了各种各样的工具，但最终的效果并没有达到预期。这里面一定是有问题的。第一个原因可能是数据没有真正的流动起来，形成数据孤岛。怎样让这些数据流动起来共享？这就需要建立系统之间的桥梁，或者说接口。一般情况下，PDM是企业产生数据的地方，数据无缝传给MES、ERP，传给售后服务系统、销售，都是要通过接口来做的。第二个问题，有可能是数据质量有问题。比如说PDM系统，企业数据由PDM来保证的，但没有把它当成一个很好的管理数据质量的工具，反而仅仅作为一个存图的地方，这就大错特错了。所以企业还是要充分利用PDM来管理好数据，后面对接其他系统才不会产生问题，好的数据后续才能实现一些自动化的功能。三是要做好持续改进的准备。因为这些应用系统都非常庞大，不是一朝一夕就能够做好的。我以前遇到过一些企业，前面轰轰烈烈地干了一年，后面就偃旗息鼓，再也不去理会，实际遇到的问题也没有资金去解决了。这样的企业注定是没办法把数字化做好的。刚开始轰轰烈烈地做，后面可能还要持续性地进行一些小规模的投入，把之前的问题加以改进。
最后一点是企业也要培养自己的数字化人才。有一些企业资金充裕、或者人手不足，设计负荷很大，就把所有的事情都交给了实施公司或者顾问公司。这样带来的问题是项目做完之后，企业也没有形成自己的经验。所以要培养自己的人才，将实施或者咨询的知识转化为公司自身的能力。等实施结束之后，项目还可以良好地运转。这样还有一个好处是，只有自己的人对自己的产品和流程是最熟悉的。我所接触的一些数字化做的好的大型企业，都有这样的角色在这，可以称为应用专家。企业应该有这样的角色存在。
通过这些努力，应该可以让一个企业的数字化做得更好，让这些不同的系统充分发挥他们的协作的潜力。
