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2017年中国制造业转型升级的10大趋势

2017-01-12 10:20:20来源:中国智能制造网 编辑:一不做 关键词:制造物联网人工智能阅读量:32416

导读:关于互联网 制造业会发生什么样的变革?传统制造业企业如何拥抱互联网倒逼的变革?阿里研究院基于制造业经典理论和产业边缘发生的变革端倪总结分析,与业内人士共同探讨。
  【中国智能制造网 智造快讯】关于互联网+制造业会发生什么样的变革?传统制造业企业如何拥抱互联网倒逼的变革?阿里研究院基于制造业经典理论和产业边缘发生的变革端倪,总结分析,与业内人士共同探讨。


2017年中国制造业转型变革的10大趋势

 
  中国制造业要迈向工业4.0,必须先补工业3.0的课——精益生产;甚至是工业2.0的课——IE(工业工程)。
 
  IE是一切之本,TPS、6Sigma、TOC(Theory of constraints,瓶颈理论,常与精益生产、六西格玛并提)、5S(源自日本的现代工厂管理理论)都是建立在IE基础之上!
 
  互联网对商业环节的渗透和改造是逆向的,从与消费者近的广告营销端开始,进入零售、渗透进分销环节,终倒逼到生产制造环节,在此过程中生产方式、管理理念、生产设备、甚至原材料都将发生重大变化。
 
  关于互联网+制造业会发生什么样的变革?传统制造业企业如何拥抱互联网倒逼的变革?阿里研究院基于制造业经典理论和产业边缘发生的变革端倪,总结分析,与业内人士共同探讨。
 
  1、互联网+制造业是倒逼出来的,其改造动力来源于下游环节
 
  制造业的互联网化是“生产-销售-消费”协同升级中的一环,其改造动力来源于下游流通端和消费端。下游互联网化程度(在线化、数据化)程度越高,对上游制造环节的倒逼作用越显著。目前,图书行业的零售端互联网化程度高,保守估计超过50%。
 
  所以,我们看到图书的生产制造环节—“印刷出版”环节已经高度互联网化,数字出版、数字发行十分普及。纺织服装是另外一个零售端高度互联网化的产业,行业估计在30%以上,这意味着全国每100件服装就有30件是在互联网上销售出去的。
 
  可以想象,其对上游生产制造产生了多大的倒逼力量。所以,我们看到在服装工厂里面,柔性化生产加速,生产周期缩短,生产方式和装备都有了变化。对于大量的工业制造业企业,下游是B类客户,这类企业互联网+的需求更多来自企业间的协同需求,但动力依旧来自下游客户。
 
  譬如,目前热火朝天的智能装备和智能产品,将传感器嵌入产品上,卖给客户后可以不断采集数据上传到云端。但是你可以看到,只有当客户有这样的需求并愿意分享数据的时候,制造端才有这样的动力。
 
  2、“微笑曲线”误导中国制造业
 
  1992年,中国台湾企业家施振荣提出了“微笑曲线”(Smile Curve)理论。微笑曲线认为,曲线左右两侧附加价值高,利润空间大;而处在曲线中间弧底位置的加工、组装、制造等,技术含量不高,附加价值低,利润微薄。中国产业界对“微笑曲线”奉为经典并因此陷入迷惘。在这一思想指导下,中国制造业转型升级的方向必须向所谓的价值链延伸,特别是走品牌化的道路。而面向零售市场和品牌之路是“败九成一”的策略,风险极大,并非适用所有制造业企业。
 
  事实上,制造业并没有那么悲观,理论和实践上都存在与微笑曲线相反的现象。2004年日本索尼中村研究所所长中村末广提出了“武藏曲线”,即和微笑曲线相反的拱形曲线——真正丰厚的利润源正是在“制造”上。
 
  而2005年6月,日本《2004年度制造业白皮书》通过对近400家制造业企业的调查也验证了,认同 “制造&组装”利润率高的企业非常多。而中国制造业之所以被微笑曲线所迷惑,根本原因是中国制造业的管理水平糟糕。
 
  近20年,中国制造业在WTO外贸红利和政府主导的投资拉动型增长模式下,获利轻松,同时做房地产、金融太容易赚钱,企业主普遍不愿在制造业投入精力。
 
  中国制造业30年不仅没有向输出任何思想,反而连IE(Industrial Engineering)、TPS(Toyota Production System)、6Sigma等成熟的制造业管理理论也极少应用。这一切导致“制造”应有的利润远远没有体现出来。
 
  3、制造业转型的方向是由单纯“生产制造”转向“供应链协同”
 
  制造业的互联网转型中,C2M模式需要具备零售的基因和塑造品牌的慢功夫,并不是所有企业都具备这种能力。我们认为,制造业更切实可行的转型之路是做供应链服务。但什么是做供应链?很多人都在讲,但似乎又各有所指。举个简单的例子来说明“单纯制造”与“供应链协同”的区别。
 
  一个服装工厂在6月1日接到品牌商的一个订单,生产AB两个款式各1000件衣服,要求7月1日前交货。这个工厂埋头苦干,保质保量生产出衣服,在7月1日前把货发出,这叫生产制造。
 
  而“供应链协同”的做法是,工厂在生产过程中了解到品牌商那里:A款式,在6月中旬已经低于低安全库存了,马上就要断货;而B款式滞销,尚有大量库存。那么工厂应该加速A款式的生产和交期,而延缓B款式的生产甚至减少订单量,这就是“供应链协同”的做法。
 
  无论是消费品还是工业品的生产制造,只要是2B业务,都可以使用这个模型。制造业的长期价值在于帮助你下游的客户赚钱。在没有互联网的时候,一些的企业已经在这方面进行了的探索,比如思科、沃尔玛、丰田汽车、戴尔、华为等。而互联网作为一种广域的连接工具,完全可以更低成本地将供应链的上下游连接起来,通过数据协同实现更大范围的供应链协同。
 
  4、供应链协同的基础是:打通电商大数据、ERP、MES系统,实现纵向一体化
 
  要实现供应链协同,需要实现价值链各环节的数据共享和策略一致。在生产制造端,首先需要打通ERP与MES的割裂,实现内部协同。ERP是企业层级的资源计划管理;MES则是位于上层计划管理系统与底层工业控制之间,面向车间层的管理信息系统。
 
  ERP 的计划生成可执行的生产工单,而MES则对工单的执行过程跟踪记录,并防止错误发生。其管理范围从投产到出货。不幸的是大部分的制造业工厂ERP与MES都是两套系统,各自为政。产能情况、订单进度和生产库存对ERP来说只是黑箱作业。
 
  若企业内部能实现ERP、MES,乃至CRM的集成协同,进一步就是需要对接电商大数据,包括实时订单数据、需求预测数据等,这部分数据可能分属于不同的合作伙伴。这时候合作伙伴的协同意识、信息化水平、数据接口标准,乃至激励机制就至关重要了。
 
  当产业链所有系统都全面集成之后,一条连接市场终客户、制造业内部各部门、上下游各方的实时协同供应链就形成了。IT时代供应链的高境界CPFA(Collaborative Planning Forecasting and Replenishment)--协同规划、预测与补货 系统就横空出现了。
 
  过去,只有大企业才能达到这一点,因为涉及巨大的IT和人才投入,但现在互联网出现之后,有可能改变这一格局,小企业也可以做到,而且可以玩的更为。
 
  因为,企业内部的系统集成通过以太网(局域网)即可完成,而跨企业之间的协同互联网则扮演重要角色。特别是电商出现之后,基于电商交易的数据丰富度、实时性和预测准确性,远非POS信息单一维度的日报所能比拟。我们也期待在2B的电商平台上,能尽早看到平台级的供应链协同系统出现。
 

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