“智”胜未来: 中国流程行业的智能化挑战与机遇.pdf
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1、“智”胜未来:中国流程行业的智能化 挑战与机遇中国正在积极推动工业化和信息化的深度融合,流程行业应如何把握该进程中的重大机遇呢?2021年4月 Yongyuan Dai/Getty Images作者:洪晟、孙俊信、李元鹏、汪小帆、侯文皓、王嘉骏、介一凡、施俊昌、郭帅、汪成建一、中国流程行业智能化的整体进展中国改革开放后,工业化进程快速推进,以金属冶炼、油气、化工(含石油化工、煤化工等)、造纸和建材(如玻璃/水泥)为代表的流程行业经历了工业1.0的机械化与工业2.0的电气化和自动化阶段,并走在了自动化的前列。2015年以来,各级工业和信息化部门积极推动工业化和信息化的深度融合,部分行业协会和其主
2、要意见领袖(如钢铁行业)共同成立了智能制造评估委员会,为流程行业的智能化发展营造了良好的政策环境,打造了高效的合作沟通平台,奠定了智能化发展的基础。何为智能化智能化是工业4.0的关键词,但业界对智能化却有着多种解读,难以给出标准答案。我们认为,智能化是提升公司业绩的手段,而非目的,可有力支持企业实现快速响应、降本增效以及竞争力提升。智能化的核心内容是智能决策,是建立在工业化和信息化深度融合的基础上应用先进分析的智能计划、智能执行和智能控制的总称。在工信部印发的 智能制造发展规划(2016-2020年)中,智能制造的定义为:基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服
3、务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。(一)智能化进程的两大痛点一是国内流程行业智能化进程分化严重。整体来看,流程行业基本经历过了机械化、电气化和自动化阶段,大都处在工业2.0和3.0的混合状态。由于流程型制造业自身的行业特点,企业在流程化管理、自动化改造方面持续投入,并获得了较好回报,因而在智能化上具备良好的基础和优势。然而,行业整体在信息化的进程中便已经出现了明显的分化,而除了炼化和造纸等少数行业外,国内流程行业集中度不高,在智能化进程上更是分化严重,各企业的转型意愿虽然整体偏积极,但分化依然明显(见图1)。2“智”胜未来:中国流程行业的智
4、能化挑战与机遇国国内内流流程程行行业业智智能能化化成成熟熟度度分分化化,转转型型意意愿愿也也不不尽尽相相同同xx 重点关注行业xx 面临国家政策1扶持数字化潜力高于或等于平均xx 面临国家政策2调整流流程程制制造造业业123456781112910高高低低成成熟熟度度低低高高转转型型意意愿愿827312161145910纸制品化工钢铁有色金属非金属矿业煤炭石油电力电网食品饮料生物医药燃气水务1.中国制造2025提出十大重点领域;工业和信息化部提出七大战略产业(软件、环保设备、生物医药、通信设备、新能源、云端运算及机器人)2.中国制造2025将11项产业列为重点污染治理防控对象:造纸、印染、农药
5、、焦化、农业副食品、电镀、氮肥、原料药、制糖、有色金属、制革资料来源:资料检索;麦肯锡工业4.0全球调研分析;专家访谈;麦肯锡分析分行业来看,油气行业中的大型国有企业和先进民营炼厂在信息化的巨大投入基础上,大举推进智能化,建立了内部示范单位,探索智能化发展路径;在煤化工和精细化工行业,意愿较高的企业已经联合各类外部机构,整体规划数字化/智能化转型,并开展灯塔工厂建设,推动转型落地;钢铁行业近年来迅速发展精益管理,逐步为智能化打下了基础,业内领先企业也开始了智能化的整体规划和示范单位的建设;造纸行业的进度相比之下较为缓慢,头部企业在精益管理上进行了 一定的投入,但在智能化推进方面尚处在起步阶段,
6、而其他企业仍处于观望阶段。二是信息技术应用程度较高,但数据利用率较低。数据采集技术在大部分行业的领先企业中都得到了较好的应用;智能物流方案的行业通用性、投资回报认可度较高,因此应用较为广泛;商务智能(BI)、企业办公平台、ERP、MES等企业级应用在先进企业已经得到了推广,其中商务智能和ERP系统应用更为广泛。然而,由于数据结构多样,各应用系统间缺少联系,信息孤岛仍广泛存在;除部分领先企业开始做单装置、单工序的数据分析和优化外,数据的利用率普遍偏低,与国际先进企业相比有明显差距。这导致绝大部分企业要么停留在通用工业软件的基础应用上,要么陷入了数据分析优化的试点陷阱中,没有享受到数字化和智能化带
7、给企业的经济效益。数据利用率较低的背后,除了技术原因,更重要的依旧是流程行业在智能化推进的组织和能力建设方面投入普遍不足(见图2)。除少部分企业开始筹建数字化/智能化转型的推进组织并进行能力培养外,大部分企业仍然按兵不动,寄希望于“购买”成熟的解决方案,致使人才、技能和知识的缺乏持续成为企业在智能化道路上的重要挑战。图1国内流程行业智能化成熟度分化,转型意愿也不尽相同3“智”胜未来:中国流程行业的智能化挑战与机遇(二)疫情下的智能化进程自2017年以来,我们一直在通过年度调研的形式来追踪全球制造企业智能化的发展进程。在疫情暴发6个月后,我们发布了 最新一期的调研结果,全球400多家企业参与了
8、此项研究,其中约100家企业来自中国。调研结果显示,有94%的全球受访者认为在疫情期间,工业4.0技术让公司受益匪浅,56%的受访者认为,这些技术是他们应对疫情的关键。工业4.0技术的应用在危机期间功不可没,但疫情也迫使企业重新评估自身的数字化转型进程。我们的研究发现,受访者对其组织成熟度的评价较去年出现了显著改变,回答“成功实现部分或多个工业4.0用例规模化”的受访者人数下降了40%以上,甚至低于2017年的数字(见图3)。这种反差可能源于两大因素:首先是“成功规模化”标准的提高。企业在评估工业4.0技术时,不再只关注技术在常规状态下的增值能力,也希望看到其在疫情等危机中的价值;其次,疫情期
9、间,企业的工业4.0平台都经过了真枪实弹的检验,事实证明,企业要想实现真正的工业4.0全面规模化,依旧任重道远。“贵贵司司不不再再实实施施工工业业4.0的的两两大大主主因因”受访者,%383230缺乏资金缺乏人才、技能和知识数据安全风险20192020353433因为新冠疫情而缺乏资金缺乏对技术和供应链的理解缺乏人才、技能和知识资料来源:麦肯锡2020新常态下的工业4.0全球调研;全球样本量=402回回答答“成成功功实实现现工工业业4.0规规模模化化”的的受受访访者者%20177030442018683256201974262020陷入试点困境成功实现工业4.0规模化资料来源:麦肯锡2020新
10、常态下的工业4.0全球调研;全球样本量=402图2资金和人才匮乏持续成为智能化进程的阻力图3回答“成功实现工业4.0规模化”的受访者在2020年有所 减少4“智”胜未来:中国流程行业的智能化挑战与机遇“贵贵司司不不再再实实施施工工业业4.0的的两两大大主主因因”受访者,%393221137高级管理层下令终止实施工业4.0差旅限制和远程办公导致项目无法实施疫情引发资金受限疫情引发团队能力受限缺乏底层IT/OT1基础设施1.信息技术/运营技术资料来源:麦肯锡2020新常态下的工业4.0全球调研;全球样本量=402图4疫情迫使一些企业暂停投资工业4.0疫情也放大了行业智能化进程中的痛点。在分化的智能
11、化进程中,大额的投资也是中小企业不得不谨慎决策的重要原因。我们的调研显示,疫情引发的资金受限是迫使一些企业暂停投资工业4.0的主要原因之一(见图4)。这也使得企业在推动企业智能化发展时,需要审时度势,恰当 投资。5“智”胜未来:中国流程行业的智能化挑战与机遇 二、中国智能化转型的六大趋势中国流程行业的智能化转型,需要经历从工厂生产逐步拓展到质量、安全管理、研发、销售、采购等环节。企业灵活度倘若较高,便可充分利用自身优势,从单纯生产大宗商品转向定制化服务。在此过程中,企业可以在优化价值链各环节之余,寻求端到端的综合性平衡,以寻求整体价值最大化。为 了实现这些转变,领先企业一改从前高度依赖自身或“
12、总包”的模式,将重点放在合作伙伴生态圈的打造上,合理选择最适合的服务机构来高效推进智能化进程。以下为由行业领先企业引领的六大智能化转型趋势:一是智能化质量管理:某领先集团的质量执行系统(QES)可以自动收集与质量管理、订单,以及客户质量要求相关的数据,并对数据进行二次处理,形成质量数据库。根据预先制定好的规则,该系统可在线实时判定工艺生产过程偏差,对产品质量基因链实施全流程跟踪,并生成产品全流程质量及趋势报告,供管理层审阅。无论是工艺环节出现问题,还是产品拥有质量瑕疵,该系统都能进行问题溯源,并寻求专家建议解决具体问题。用户可以与专家库互动,持续丰富和完善专家知识库内容,最终实现自动质量管理。
13、二是智能化研发:某轮胎企业会基于轮胎内安装的传感器采集行驶数据,再依托大数据分析,为特定用户细分开发定制化的配方和解决方案;在其刚刚建成的一家互联网工厂中,一条轮胎就可迅速采集数亿条数据,并实时传输到生产线上,从而实现生产效率和产品质量的双提升;过去,企业需要耗费半年以上的时间测试上万条轮胎,才能研发出一个新产品;使用智能化方案后,首条新品下线就能达到标准,利润率也因此大幅增长(见图5)。资料来源:公司网站;新闻频道主主要要目目的的数数字字化化举举措措详详情情价价值值创创造造深入了解市场需求,优化生产和营销决策提升产品研发精准度并实现产品性能优化提升盈利能力自自动动化化数数据据采采集集轮胎内嵌
14、IoT传传感感器器,收集车胎的运运行行数数据据(温度、压力、磨损程度)和相应环环境境路路况况信息后后台台分分析析软软件件汇聚产品、传感器与用户数据,绘制城城市市路路况况画画像像,包括交通特征、路面材质等,结合轮胎使使用用情情况况,生成生产需求分析基基于于数数据据与与智智能能化化的的产产品品优优化化创创新新根据路路面面磨磨损损程程度度分析,精准匹配路面状况与轮胎性能、轮胎花纹设计与材料配方,研发和优化适用于不同环境状况的轮胎产产品品优优化化有针对性地提升产品性能与质量增强创新能力与产品差异化水平提高研发效率盈盈利利提提升升提供客制化的产品,提升附加值精准选择目标客户,提升销售赢率成成本本降降低低
15、有针对性地向地区经销商配货,降低运输与存货成本图5数字化研发:某轮胎企业产品研发创新6“智”胜未来:中国流程行业的智能化挑战与机遇三是智能化销售平台:对普通制造商而言,固定的销售团队很难触及公司长尾客户,因此需要打造一个综合性平台,为各方提供“匹配”之外的价值。例如,业内某领先化学品平台旨在成为“化学领域的京东”。它不仅能匹配化学品的供需方,更能提供多项增值服务,包括供应链融资、电商助手、知识库及搜索引擎等(见图6)。化化学学品品供供应应方方化学品生产工厂化学品服务商基础化学品其他化学品平平台台生生态态体体系系精细化学品化化学学品品需需求求方方生物医药农用日用染料颜料天然产物涂料油漆其他公司网
16、站移动+WAP 化工圈化运圈微信公众号SaaS服务平台+供应链服务平台主数据管理+商业智能分析数据信息服务高效交易匹配现货商城金融服务其他增值服务最最终终用用户户体体验验,为为零零售售商商导导流流,提提高高品品牌牌粘粘性性颠颠覆覆传传统统的的商商业业模模式式,通通过过并并购购与与合合作作的的一一站站式式互互联联网网平平台台,提提升升最最终终用用户户的的客客户户体体验验,为为零零售售商商导导流流,提提高高品品牌牌粘粘性性创创新新商商业业模模式式在在B2C和和B2B的的业业务务上上机机会会相相对对更更大大,企企业业可可以以考考虑虑在在适适当当的的业业务务领领域域尝尝试试探探索索新新型型商商业业模模
17、式式一一站站式式的的互互联联网网平平台台(举举例例)平平安安修修补补漆漆推推荐荐合合作作和和并并购购修修理理售后4S店或维修店汽车OEM原原厂厂漆漆合合作作App拍拍照照(损损伤伤程程度度)消费者被被BASF收收购购创创新新模模式式传传统统模模式式创新模式BASFUBenchBASF图6某平台业务模式以匹配和自营业务为核心,为上下游企 业提供交易服务图7在涂料领域,某领先化工企业通过创新商业模式,提升 最终用户体验,为零售商导流,提高品牌粘性7“智”胜未来:中国流程行业的智能化挑战与机遇方方法法采采购购物物流流销销售售识别适合的原油,满足炼油厂需求采购原油生生产产混合原油,优化代加工的原油质量
18、采用LP模型与先进工具,规划运营及排程,产品流混合成最终产品基于大数据优化物流网络成品物流运输网络的多工厂综合规划明确产品定价与合同提高非油品零售水平工工厂厂2工工厂厂1工工具具多厂规划物流网络优化油运系统需求管理ERP整合的采购运营管理销售历史市市场场情情报报实时库存状况LIMS(虚拟实验室辅助)产率调节历史信息在线分析仪混配工具调度工具单厂规划过程模拟动态优化APC原始分析库(虚拟实验室辅助)每个组件的规格原料性质原料库存实实验验室室报报告告流动信息原油和产品每月计划炼油厂时间表产品提升单单厂厂优优化化跨跨厂厂优优化化跨跨职职能能优优化化资料来源:专家访谈;麦肯锡分析四是定制化服务:流程行
19、业在过去主要采取集中式大规模生产,产品相对单一。近年来,为 了满足B端小客户的个性化需求,提升产品区分度与盈利能力,定制化开发和生产日益涌现(见图7)。企业可以通过互联网平台或线下渠道收集客户需求,依托快速迭代实现联合开发,在技术、服务和业务模式上不断取得创新突破。五是端到端整体优化:考虑到流程行业的重资产特征,工厂满负荷运营通常是最经济的方案。然而,由于客户需求越来越分散,不少企业开始努力优化供应链,旨在打造产、供、销、存一体化的新体系,以提升客户服务水平。在石化行业,一体化端到端优化是必然趋势:随着石化企业逐渐向下游拓展,与终端客户直接接触的机会越来越多,供应链管理需要以需求为导向;某领先
20、化工企业在S&OP(销售与运营规划流程)的基础上加入了财务视角,将供应链产销协同升级为一体化的业务规划流程,改变了传统的推动式生产模式;一些国内的民营石化企业也在探索一体化的端到端供应链管理模式;打破信息孤岛已成行业共识:部分钢铁和石化企业开始通过集管集控和PIMS等工具方法,实现整体规划和管控。某大型化工企业通过敏捷开发,在升级工具方法,实现单工厂优化的同时,实现了跨职能、跨厂区的综合性效益提升(见图8)。图8某石化企业遵循精益、敏捷和数字化原则,升级工具方法,在实现单工厂优化的同时实现跨职能、跨厂区的综合性效益提升8“智”胜未来:中国流程行业的智能化挑战与机遇六是生态圈建设:在智能化转型的
21、过程中,大部分企业都意识到,单凭一己之力难以成功实现转型,最好的做法,是借助业内同行的经验与技能,发挥各家优势协同作用。钢铁行业的领先企业已在转型过程中打造了适合自身业务需求的生态系统,扩大了“朋友圈”(见图9)。维维度度维维度度定定义义主主要要“朋朋友友”举举例例数数据据监监管管数据领域设计,元数据管理,数据结构设计和实施IBM探码科技系系统统整整合合应用系统(ERP、MES等)整合和开发,APP和网络服务开发、技术支持IBM宝信软件自自动动化化转转型型自动化和PLC控制,系统解决方案,如SCADA和DCS西门子中控工工业业数数据据采采集集软件和硬件技术支持,设备连接,数据采集和处理霍尼韦尔
22、PTC数数据据可可视视化化先进数据分析和可视化,BI展示微软帆软图9某企业的“朋友圈”部分示例9“智”胜未来:中国流程行业的智能化挑战与机遇三、中外流程行业智能化的区别我们从业务,组织/人才和技术三方面分析了中外流程行业在智能化过程中的区别。(一)业务方面国内流程企业重点关注数字基建和业绩/过程可视化,旨在提升管理效率;国外领先流程企业则狠抓绩效,将先进分析和人工智能技术融入业务中。出于对数据大屏和集控中心的兴趣,国内企业建设了不少“智慧指挥中心”,通过实现信息的互联互通和提升透明度,减轻管理层负担,也为企业斩获了不少“示范”、“标杆”等荣誉。然而,部分企业并没有充分挖掘“智慧指挥中心”的潜力
23、。他们在改善管理层工作方式的同时,没有提升执行层的工作效率,只是将过去分散在各车间的中控视频和DCS集中到一处。这一做法虽然实现了 人员精简,但并没有显著改善关键运营指标;反观工业4.0灯塔企业,他们建设数据大屏的比例较低,在工业互联网的投资上也更加理性(如图10所示丹佛斯工厂);80%以上的数字化应用都与先进分析和人工智能技术相关,他们在改善质量、节能增效、提高设备和人员效率方面成效显著。国内企业缺少应用场景和用例识别,他们往往过于追求数据采集的“完整性”,将“获取大数据”与“提升数据体量”简单画上了等号,但事实上,如果“大数据”缺乏与业务的有机结合,便会成为“死数据”;反观领先外企,他们往
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