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「燈塔工廠」距離規模化復制還有多遠?互聯網+

智能相對論 2022-04-14 15:08
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導讀

今天,全球「燈塔工廠」網絡的持續鋪開,標桿效應帶來的紅利仍在惠及各類玩家,那么誰又將是最大的贏家?

今天,全球「燈塔工廠」網絡的持續鋪開,標桿效應帶來的紅利仍在惠及各類玩家,那么誰又將是最大的贏家? 圖片1.png 文丨智能相對論 作者丨陳選濱 今年3月,又有13家新工廠加入世界經濟論壇和麥肯錫公司共同發布的全球「燈塔工廠」網絡。其中,中國地區就入圍了6家工廠,包括博世的長沙工廠、海爾的鄭州工廠、京東方的福州工廠、美的的荊州工廠和合肥工廠、寶潔的廣州工廠。 作為當前全球范圍內智能制造的標桿項目,每一家入圍的工廠在業務流程、管理系統、數據系統、運營敏感度以及工業互聯網、生態可持續發展等方面都有著相對領先的創新成就。 以博世長沙為例,作為湖南首家世界級工廠,其通過自動化技術、AI技術、云技術等前沿能力的融合創新應用,成功節省了30%的物流成本和15%的庫存周轉天數,并在碳中和的建設道路迎來了令人矚目的突破成就——依托博世長沙自研的人工智能(AI)驅動生產能源管理系統,工廠的年耗電量減少了18%,二氧化碳排放量降低了14%。 至此,這個從2018年啟動的標桿項目已經擴展為103名成員,為制造業的未來發展打造出了一場前所未有的盛宴。 然而,隨著這個項目歷經4年8輪的評選,「燈塔工廠」的落地似乎正在向某些巨頭企業靠攏,比如強生、寶潔、海爾、美的、富士康、施耐德電氣、聯合利華等巨頭上榜的工廠早已達到4家及以上,成為這場盛宴的常客。 那么,在這一趨勢變化的背后,是否意味著今天以「燈塔工廠」為標桿的智能制造已經具備了規模化復制的可能? 分化 事實上,「燈塔工廠」的建設一直以來都是屬于巨頭企業面向未來制造業的試驗。然而,隨著全球「燈塔工廠」網絡的評選拉開,這場巨頭的試驗也逐漸迎來分化。 在當前處于全球「燈塔工廠」網絡的103家工廠中,強生集團占據8席,寶潔集團與施耐德電氣各占據5席,海爾、美的、富士康以及聯合利華占據4席,博世、漢高、沙特阿美、塔塔鋼鐵、雷諾集團各占據3席,西部數據、西門子、美光科技又各占2席,其余各行業巨頭,如阿里巴巴、京東方、寧德時代、拜耳、惠普等各為1席。 圖片2.png 所謂分化,由此開始。一批巨頭在打造出了一個標桿之后,似乎便停下了擴張的腳步。 而另一批巨頭如強生、寶潔、海爾、美的、富士康以及聯合利華等對于「燈塔工廠」的熱情不減反增,旗下世界級的「燈塔工廠」不斷加速落地、上榜。 前者的想法不難理解,當前,「燈塔工廠」的建設往往需要億級的成本投入,哪怕對于巨頭而言都是一筆不小的支出。根據工業富聯、e-works研究院和中信戴卡集團聯合發布的《燈塔工廠引領制造業數字化轉型》白皮書,在中國45%的智能工廠建設投資規模在1-5億元之間,9%為5-10億元,12%則達到10億元以上。 圖片3.png 那么,在如此巨大的成本投入面前,又是什么驅動后者不斷投身于智能工廠建設,頻頻打造世界級的「燈塔工廠」? 在國內,海爾、美的、富士康是目前擁有世界級「燈塔工廠」最多的企業,均為4家。從他們的業務需求和戰略導向來看,三家巨頭爭先競逐「燈塔工廠」網絡的關鍵或許在于三點。 首先,是業務優化的需要。海爾、美的、富士康三者的核心業務主要是家電制造和消費電子制造,都處于全面轉型的周期。一方面勞動力成本的上升,不斷倒逼兩大制造行業向智能化升級;另一方面家電行業與消費電子行業規模大,標準化程度高,是繼汽車工業之后最有可能大規模運用工業機器人的兩大領域,具備更多向智能制造加速轉型的可能。 具體來看富士康2021年9月上榜的兩家「燈塔工廠」的表現。其中,武漢工廠通過大規模引入先進分析和柔性自動化技術,并重新設計了制造系統,使得直接勞動生產率提高了86%,質量損失減少了38%,交貨周期更縮短至48小時(縮短了29%)。鄭州工廠則通過采用柔性自動化技術,將勞動生產率提高了102%,并利用數字化和人工智能技術,將質量缺陷減少了38%,設備綜合效率提高了27%。 同樣的,在今年上榜的美的荊州工廠也有相當出色的成績。作為美的冰箱事業部的核心工廠之一,荊州工廠通過對生產線的柔性自動化改造以及業務流程的創新變革等,最終實現了勞動生產率提高52%,交付周期縮短了25%,質量缺陷降低了64%,客戶滿意度提升了11%。 就業務表現來說,當前富士康、美的等對制造流程的改革具有明顯的提升空間和效果,這也使得身處制造領域的巨頭們對智能工廠的建設熱情和信心越來越大。 其次,則是由內而外的To B業務驅動。這三家企業除了自身的制造需求之外,還具有明顯的To B業務,即工業互聯網業務,如海爾的卡奧斯COSMOPlat、富士康的工業富聯、美的的M·IoT。 對于他們而言,做工業互聯網最好的標桿和背書就是這些全球「燈塔工廠」,而「燈塔工廠」的建設很大程度上就是他們內部對數字化轉型的驗證與積累。在美的,從集團IT孵化出美云智數,創建團隊成員都參與過美的數字化建設,基于這些美的經驗形成對外賦能能力,也由此在短短5年內得以應用在40多個細分領域,服務超過1000家企業。 最后,便是產業新模式的探索。跳出具備明顯邊界的業務范疇來說,這三家企業都提出想要創新產業模式的戰略意圖。其中,海爾提出的大規模定制模式,便是在「燈塔工廠」的端到端解決方案支持下實現的。 今年上榜的鄭州海爾熱水器工廠就是一家端到端燈塔工廠。而這家工廠在熱水器行業對海爾的大規模定制模式具有明顯的驅動意義,通過對工廠關鍵設備的百分百互聯,其實現了產品數字化仿真研發、供應鏈數據共享以及生產流程智能調度等能力,從而滿足用戶對熱水器的個性化定制需求。 總的來說,三家巨頭之所以對「燈塔工廠」寄予厚望,不僅僅只是當下業務轉型升級的需要,更有對未來產業模式的探索與沉淀,其中就包括了具體意義的工業互聯網業務以及廣泛意義的產業模式創新。 復制 當「燈塔工廠」網絡出現分化,又一個現實性的問題被擺上臺面——智能制造是否具備了規模化復制的可能。 簡單來說,現在強生、寶潔、海爾、美的、富士康等已經陸陸續續建成了好幾座世界級的「燈塔工廠」,那么是否也意味著在他們(或是其他第三方)的幫助下,其他企業也能打造自家的智能工廠? 答案是有可能的。事實上,在2021年3月入圍全球「燈塔工廠」網絡的青島啤酒工廠就是在海爾卡奧斯COSMOPlat的支持下,打造成為了世界級的智能工廠。 海爾卡奧斯COSMOPlat基于自身的互聯工廠方法論體系,對青島啤酒進行了全方位的評估,最后通過復制自身打造「燈塔工廠」的經驗,依托大規模定制解決方案對青島啤酒工廠進行了智能化改造。此次改造的重點主要在于生產流程的優化以及商業模式的創新,即大規模定制模式的開展。 圖片4.png 類似的觀點在美的看來,一家工廠想要被認定為「燈塔工廠」,就必須依次滿足三大條件:第一,一定是大規模部署多種綜合性數智化用例;第二,這些用例已經為這家工廠帶來顯著收益;第三,這些用例同時還可以被其他企業學習借鑒。 由此來說,「燈塔工廠」的復制是可以實現的,但似乎也僅是針對青島啤酒這樣的大型企業可行,面向中小型企業,又是一種完全的不同的狀況了。同樣是智能制造升級,大型企業與中小型企業是兩種不同的邏輯。 實際上,中小型企業相對離散,也沒有那么多的成本投入,一昧的復制「燈塔工廠」的經驗并不可取。由此,三一燈塔工廠的背后的樹根互聯面向中小型企業,就采取了一套相對輕便的服務體系與產品,比如根云小匠。 目前,在中小企業里,有相當一批設備都是以前一二十年前的老舊產品,用也用得,但智能化欠佳。如果要讓中小企業們大規模的替換這些老舊設備,在短期來看又不實際。因此,樹根互聯通過“根云小匠”對這些老舊設備進行工作電流識別,再用AI來計算設備的開工作業情況,以此形成動態數據,為中小企業實現一定程度的數字化生產管理。 更多的賦能也大致如此,面向中小企業往往很難一下子就輸出一整套完整的經驗或服務,只能針對企業生產上的某一個痛點進行“對癥下藥”。由此,中小企業的智能化升級更傾向于對「燈塔工廠」的模式和經驗進行拆解,再根據企業需求進行一點一點的滲透改造,而非全盤復制。 結語 今天,全球「燈塔工廠」網絡的持續鋪開,標桿效應帶來的紅利仍在惠及各類玩家,那么誰又將是最大的贏家?焦點之上,莫過于是強生、寶潔、海爾、富士康、美的等多輪上榜的巨頭企業。 身處制造業領域,他們本就具有向智能化、數字化轉型的原始驅動力,在「燈塔工廠」的標桿背書下,又進一步撐起了以工業互聯網業務為代表的To B賦能服務,站在產業轉型的前沿,要么面向大型企業進行「燈塔工廠」復制打造,要么面向中小型企業進行「燈塔工廠」拆解服務。至此,以「燈塔工廠」為支點撐起的價值鏈初見端倪。 也正是在相對完整的價值鏈支持下,海爾、美的、富士康等制造企業對于「燈塔工廠」的熱情才會不減反增,旗下多家智能工廠不斷升級打造成為世界級的「燈塔工廠」。而對于整個制造業來說,從巨頭內部的規模化到行業整體的規模化,都是必經的發展路徑。前面的發展也將在商業化的推動下,為后面的建設提供更符合實際的建設經驗和能力。 簡單來說,當「燈塔工廠」在美的、海爾、富士康等巨頭的內部成為一個常態,那么智能制造距離規模化復制或許就不遠了。 *本文圖片均來源于網絡 深挖智能這口井,同好添加vx:zenghy2017 此內容為【智能相對論】原創, 僅代表個人觀點,未經授權,任何人不得以任何方式使用,包括轉載、摘編、復制或建立鏡像。 部分圖片來自網絡,且未核實版權歸屬,不作為商業用途,如有侵犯,請作者與我們聯系。 智能相對論(微信ID:aixdlun): ?AI產業新媒體; ?今日頭條青云計劃獲獎者TOP10; ?澎湃新聞科技榜單月度top5; ?文章長期“霸占”鈦媒體熱門文章排行榜TOP10; ?著有《人工智能 十萬個為什么》 ?【重點關注領域】智能家電(含白電、黑電、智能手機、無人機等AIoT設備)、智能駕駛、AI+醫療、機器人、物聯網、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云計算、開發者以及背后的芯片、算法等。
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