解读制造业数字化转型的6大关键问题！（下）
4、制造业数字化转型有哪些可以借鉴的模式？
制造业数字化转型是全方位的，数字技术的深化应用将从以下六个方面彻底变革制造企业。
① 商业模式转型。
按服务绩效付费（Pay by use）是一种基于数字技术应用的全新商业模式。企业不再是销售产品，而是销售产品使用的服务。要实现Pay by use，企业首先应当实现产品的数字化，产品本身应当成为一个CPS系统（具有通信、计算和控制能力）；在此基础上，建立监控产品运行的云平台，能够对产品运行进行状态监控，进而实现预测性维护。英国罗尔斯罗伊斯公司是该领域的先驱者，已实现航空发动机的Pay by use；德国凯撒空压机公司也借助SAP软件系统，实现了从销售空压机向提供空气压缩服务的转型。此外，企业推进在线的产品个性化定制，以及开展线上线下相结合的体验式营销，也属于商业模式转型。在这方面，红领和尚品宅配是转型成功的典型案例。
② 服务模式转型。
企业通过开发产品服务的APP，让客户可以实现自助式服务，从而提升服务效率。例如，美的提供了智慧家居全屋智能解决方案，可以监控各种智慧家居产品。此外，一些全球领先的装备制造企业已经实现了对其产品的远程状态监控和预测性维修维护。例如，FANUC推出了零宕机服务，对正在服役的工业机器人提供远程运维服务，如果传感器指示关键零部件有故障隐患，则可以提前预警，并利用客户企业工休时间进行维修，确保客户能够正常使用。
此外，AR（增强现实）技术在设备维护方面也大有可为，可以通过展现设备传感器的数据，显示零部件的装配过程等方式，大大提高设备维护的效率。日本小松公司利用无人机拍摄施工现场的三维地图，与工地地基的三维模型进行比对，计算出应挖掘的土方，在此基础上可以计算出需要的工程机械，从而实现智能施工。小松成为应用数字技术实现智能服务的典范。
③ 研发模式转型。
在新产品研发过程中，数字技术的应用非常广泛。例如，通过仿真驱动设计，减少实物试验；通过产品全生命周期的研发数据和流程管理，提高零部件的重用率，提升研发效率，降低研发成本，实现异地协同研发；甚至可以通过互联网收集客户对产品的需求，在研发过程中，实现众包设计。此外，创成设计技术（Generative Design）可以根据设计约束条件由软件系统自动生成符合条件的设计方案，这是设计方法的革命。
④ 运营模式转型。
企业运营过程中，有很多数字化转型的场景，可以帮助企业实现精细化管理。例如，推进业务流程管理，贯穿多个信息系统；广泛推进移动应用，将各层次管理者所需要的数据和故障预警信息推送到移动终端，实现业务运作过程的可视化。
⑤ 制造模式转型。
在机械加工过程中，MAZAK、牧野机床、通快、FANUC等很多优秀企业已经广泛应用了柔性制造系统（FMS），实现全自动化地加工不同的机械零件。
关联
在FMS系统中，看得到的是高度自动化，而实际上更重要的是整个FMS系统的计划安排、物流调度、刀具管理、加工程序配置等方面，全面实现了数字化管控。在钣金加工过程中，通快集团已帮助很多企业部署了全自动上下料，然后进行板材的剪切、冲孔、折弯、焊接的全自动柔性加工，这同样需要依赖数字化系统与自动化系统的无缝集成；在电子制造的SMT生产线上，广泛应用了机器视觉系统，来自动进行质量检测。此外，增材制造技术的原理是将零件三维模型进行分层，针对每一层的截面形状的实体部分增加材料，因此，数字化技术是实现增材制造的基础。
⑥ 决策模式转型。
通过推进数字化转型，企业会拥有海量的数据，包括产品数据、设备运行数据、质量数据、生产数据、能耗数据、经营数据、客户数据和外部市场数据等。企业对这些海量的异构数据进行多维度的分析，提高数据分析的实时性和可视化，实现数据治理，基于数据驱动进行决策，并利用人工智能和大数据分析技术分析数据背后蕴含的关键信息。
近几年，BI系统的应用呈现出爆发性增长的趋势。同时，将数据分析的结果与企业的管理手段结合起来，可以真正起到提升管理水平，优化企业运营的效果。最近，我访问美的微波炉工厂，发现该工厂在大屏幕的生产指挥系统面前（美的称为作战室）召开每天早上和下班前的工作例会，用数据说话，通过对比不同产线和车间的绩效，促进各层次管理者提高管理绩效。我感觉这种方式实效显著。
5、数字化转型与智能制造的关系是什么？
制造企业推进数字化转型是实现智能制造的基础和必要条件。数字化和自动化是企业实现智能制造的两大支柱，自动化系统要实现柔性，必须依赖数字化系统的支撑。
而实现人工智能技术的应用，也有赖于数字化系统采集、存储和筛选数据。李培根院士指出，推进智能制造需要注重使能技术的研发。各种数字化系统和工业软件就是支撑智能制造最重要的使能技术之一。2018年10月，国家工信部正式批准组建国家数字化设计与制造创新中心，显示出国家高度重视推动制造业的数字化转型，致力于实现智能制造关键使能技术的自主研发与创新。
2016年，e-works提出了智能制造的金字塔架构，受到业界的广泛关注。金字塔的底部是使能技术层，包括ICT技术、工业自动化技术、先进制造技术、现代企业管理和人工智能技术五大类使能技术；第二层是推进智能产品和智能服务，实现商业模式的创新；第三层是部署智能装备，建立智能产线，打造智能车间，建设智能工厂，实现生产模式的创新；第四层是开展智能管理、智能研发和智能物流供应链，实现运营模式的创新；第五层是智能决策，实现决策模式的创新。事实上，对于智能制造应用的各个范畴，数字化技术都提供了重要的支撑：
● 智能产品: CPS、adas、产品性能仿真
● 智能服务: Digital twin、状态监控、物联网、虚拟现实与增强现实
● 智能装备：CAM系统、增材制造支撑软件
● 智能产线：FMS的控制软件系统、协作机器人的管控系统
● 智能车间：数据采集（SCADA）、车间联网、MES、APS
● 智能工厂: 视觉检测、设备健康管理、工艺仿真
● 智能研发: CAD、CAE、EDA、PLM、嵌入式软件、设计成本管理、DFM分析、拓扑优化
● 智能管理: ERP、CRM、EAM、SRM、MDM、质量管理、企业门户
智能物流与供应链：AGV、SLAM、自动化立库、WMS、TMS、DPS（数字拣货系统）
● 智能决策：BI、工业大数据、EPM（企业绩效管理）、移动应用
6、制造企业如何推进数字化转型？
制造企业要推进数字化转型，必须明确数字化转型战略，制定数字化转型规划，然后实现规划的落地。在这个过程中，制造企业需要借助专业的咨询服务机构，来完成数字化转型的现状诊断、需求分析、流程梳理、整体框架设计和实施方案制定等过程。
◉ 第一步是评估数字化转型的现状。
e-works在2011年就推出了两化融合成熟度评估体系，有六大行业版本，后来又推出智能制造和智能工厂评估体系，工信部相关研究机构也推出了相关的评估体系。制造企业可以通过数字化转型现状评估，了解价值链各个环节应用数字技术的深度、广度和应用效果，还存在哪些数字化技术应用的断点，并对各个分支机构进行比较，与行业标杆进行对标，从而明确企业进行数字化转型的基础。
◉ 第二步是分析企业数字化转型的机会与突破口。
通过广泛的企业内部调研与行业最佳实践分析，结合行业的标准规范和合规性需求，基于企业的发展战略，来梳理企业推进数字化转型的需求，并根据重要度与可行性来确定企业推进数字化转型的突破口。
◉ 第三步是明确企业数字化系统的整体框架。
分析企业的业务流程在数字化转型过程中应当如何进行优化，确定企业进行数字化转型的关键考核指标，制定数字化系统的整体框架，明确企业未来三到五年数字化转型的整体规划。
◉ 第四步是确定企业数字化转型的路线图。
明确各个数字化系统的具体功能、部署方式和集成方案；确定数据采集、设备联网，IT与OT集成方案；制定数字化转型的年度投资计划；明确推进数字化转型的组织体系；分析数字化转型的投资收益；预测数字化转型过程可能存在的风险和规避策略。
◉ 第五步是根据数字化转型的规划落地实施，并及时修订规划。
数字化转型的规划也应该是三年一规划，一年一滚动。企业应当对数字化转型的状况进行年检，并结合企业实际情况的变化和新兴技术的发展，对数字化转型的规划进行修订。同时，企业应当高度重视数字化转型的核心团队建设，将IT部门、自动化部门、规划部门和推进精益的部门结合起来，并聘请外部的专家顾问，从而确保企业的数字化转型过程一步一个脚印，取得实实在在的效益。
推进数字化转型，企业是主体。要真正实现数字化转型，需要企业高层有决心、有毅力，真正理解数字化转型的内涵，引领数字化转型的过程。
数字化转型不能搞形式主义，走过场，也不需要搞大而全，必须根据企业自身的需求，在产业链中的地位，企业的实力和发展愿景制定个性化的数字化转型策略。可以预见，会有越来越多的制造业提出数字化转型的咨询服务需求，而同时，能够提供这类咨询服务的咨询机构也需要经过长期的实践，拥有经验丰富的咨询服务团队。