制造企业数字化转型路径研究——基于acatech工业4.0成熟度指数

184201831年8月第4期５１　　　作者简介：郑卫华，天津市科学学研究所高级工程师，研究方向：科技政策、科技咨询。制造企业数字化转型路径研究———基于ａｃａｔｅｃｈ工业４．０成熟度指数郑卫华（天津市科学学研究所，天津３０００７４）摘　要：德国工业４．０掀起了全球性的制造业转型，但是社会各界对工业４．０的认识仍存在偏颇，企业仍没有形成清晰的转型路径。２０１７年４月，德国国家科学和工程研究院发布了《工业４．０成熟度指数———管理企业数字化转型》，建立了由６个阶段构成的ａｃａｔｅｃｈ工业４．０成熟度模型，绘制了工业４．０发展路径，研究以该模型为基础，从企业的主要生产要素方面分析总结了制造企业向工业４．０转型的关键，并提出我国制造企业向数字化转型需要补充的基础课程。关键词：工业４．０战略；制造企业；成熟度指数；数字影子；知识管理０　引　言德国工业４．０战略的提出，得到了世界各国的高度重视。政府和制造企业都认识到数字化、互联及新制造技术带来的巨大增长机会，制造业未来图景也成为我国学者关注的重点。但是社会各界对工业４．０的认识仍存在偏颇，不同的人有不同的理解，企业仍没有形成清晰的转型路径，这也是全球普遍存在的问题。２０１７年４月，德国国家科学和工程研究院发布了《工业４．０成熟度指数———管理企业数字化转型》，开发了ａｃａｔｅｃｈ工业４．０成熟度模型，用来帮助企业根据其需求制定专属的数字化转型路线图。本文以该模型为基础，分析总结工业４０将给制造企业带来的影响，提出我国制造企业向数字化转型需要完善的基础工作。１　文献综述我国关于工业４．０的科技文献开始于２０１３年，并逐年增多。研究方向主要集中在以下几个方面。引进工业４．０理念。主要从工业４．０产生的背景、内涵、特征、体系架构等方面进行阐述，并分析研究对中国制造业转型升级的借鉴。代表学者有：张曙、缪学勤和杜传忠等。另外，已有学者向产品创新模式、商业模式方面展开讨论。曹慧丽等提出了服务包模块化的服务产品创新设计思路，介绍了基于大数据集成平台的包括服务产品的设计、制造生产和售后服务在内的全生命周期创新运作模式［１］。人才培育及发展模式。李立国面向高等教育［２］，翁伟斌、王培等面向高职教育开展了相关教育改革趋势研究［３４］，姜晨针对机械行业对高素质工程技术人才需求［５］，李超研究了制造业人才所需的素质，并提出了新工业环境下制造业人才发展的改进建议［６］。趋势和策略研究。主要集中在工业４．０背景下产业发展趋势，以及行业层面、区域层面产业转型升级策略等方面。赵福全等强调从生产角度思考工业４．０，提出了国家战略高度充分认识、国家顶层设计、各方合力推进的转型策略［７］。龚勤等研究了杭州应对工业４．０的新思路［８］，林建平研究了模具智能化发展趋势［９］，陈晓彬等探讨了智能造纸工业发展新模式［１０］。企业转型。随着研究的深入，越来越多的学者展开了针对企业的转型策略研究。金青等借鉴工业４．０研究了未来苏南工业企业价值创造体系，并提出了中国制造业向工业４．０制造系统升级步骤［１１］。汪彬在分析了工业４．０引发的变革的基础上，提出了实施机器人替代战略、构建智能工厂等应对策略［１２］。尚会永等从公共管理体系角度提出了推动中小企业创新发展的相关策略［１３］。从现有科技文献来看，我国学者对工业４．０的184312018年8月第4期Ｓｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＥｃｏｎｏｍｙ２０１８Ｖｏ１．３１Ｎｏ．４　５２　　　研究不断深入，从理念介绍向与我国实际结合拓展，从对行业影响研究向行业应对策略研究拓展，从趋势研究向路径研究拓展。国内学者的研究主要集中在中观层面，从技术角度进行解析、展望。但是，微观层面企业如何向工业４．０的智能制造转型，涉及还很少。２　工业４．０的内涵和特征云计算、大数据、无线互联、ＩＰＶ６等技术的快速发展，使得资源、信息、物品与人进行互联成为可能，推动了物联网和服务联网的发展。物联网和服务联网可以实现整个制造过程的整合，是构成工业４０的两大基础。工业４．０是信息物理系统与人之间的实时、大数据量、多边通信和互联，其目标是创造智能的产品、方法和流程，通过由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式［１４］。工业４．０具有智能工厂、智能产品、客户直接参与、员工角色、高质量基础设施５个核心特征（见表１）。在德国制造能力优势的基础上形成的工业４０战略，实施重点在设备的自动化和生产流程管理等方面。工业４．０对于制造企业的意义在于通过信息处理实现企业对环境变化的快速适应。企业对引起变化的事件适应的越快，从适应中获得的收益就越大。工业４．０不是通过技术创新直接创造效益，而是帮助制造企业大幅缩短从事件发生到执行适当响应之间的时间，从而降低或避免损失，最终实现零故障、零浪费、零意外、零污染［１５］，是一种节约型、预测型经济效益。３　ａｃａｔｅｃｈ工业４．０成熟度模型概述３．１　工业４．０基于价值的６个成熟阶段２０１７年４月，德国国家科学和工程研究院发布了《工业４０成熟度指数———管理企业数字化转型》，建立了由６个阶段构成的ａｃａｔｅｃｈ工业４０成熟度模型，绘制了工业４０发展路径，依次为计算机化、连通性、可见性、透明度、预测能力、适应性（见表２）。前两个阶段为数字化阶段，是为实现工业４０创造基础，后４个阶段才是工业４０情景下制造企业所具备的能力。制造企业达到每个成熟阶段要以前一个阶段为基础，是一个连续、持续、逐步实现的转型过程，并且在每个阶段都能见到转型所带来的效益。３．２　制造企业转型目标———学习型敏捷企业所需具备的能力ａｃａｔｅｃｈ工业４．０成熟度指数提供了一个清晰的制造企业愿景，指出敏捷性和实时变化的能力是工业４．０企业取得成功的关键战略特征。制造企业转型的目标就是创建一个学习型敏捷组织，在业务的各个部分和所有业务流程领域，通过数字连接使流程更快、更有效，能够不断适应变化的环境。要实现这一目标状态，除了部署多种不同的技术、创建一个不断扩展的数据库外，企业组织结构和文化对是否能够充分发挥数字的潜力起着重要的作用。ａｃａｔｅｃｈ工业４．０成熟度模型将企业分为资源、信息系统、文化和组织结构４个结构领域，分别描述了企业在达到工业４．０适应性阶段时所需要的能力（见表３）。资源领域。ａｃａｔｅｃｈ工业４．０成熟度模型中的资源是指有形资源，包括劳动力（人力资源）、机械设备、工具、材料和最终产品。这些资源需要以信息化方式进行工作，人与人、机器与机器、人与机器之间能够相互交流，以便实时交换数据和信息。信息系统领域。信息系统需具备自我学习的分析和处理能力，并以情境的方式传递给员工，能够表１　工业４．０五个核心特征名称简　介智能工厂通过涵盖制造流程和产品的端对端工程制造，实现数字和物质两个系统的无缝融合，并且日益复杂的制造流程对于工作人员可控智能产品具有独特的可识别性，以及通信能力和感知能力，了解自己是如何被生产和使用的，能够确保在工作范围内发挥最佳作用，随时确认自身损耗程度，并可将信息提供给智能工厂客户直接参与客户能够直接参与到产品的设计、构造、预订、计划、生产、运作和回收各个阶段，临时的需求变化将能够实现员工角色可以根据形势和环境敏感的目标控制、调节和配置智能制造资源网络和生产步骤。更加专注于创新性和高附加值的生产活动，能够在工作和个人需求之间实现更好的协调基础设施通过服务水平协议进一步拓展相关网络基础设施和特定的网络服务质量，能够满足具有高带宽需求的数据密集型应用，以及运行时间保障的服务供应商　　资料来源：根据德国联邦教育研究部《实施“工业４．０”攻略的建议》整理郑卫华　制造企业数字化转型路径研究　　科技与经济　２０１８年８月　第４期　第３１卷／总第１８４期５３　　　表２　工业４．０基于价值的６个成熟阶段阶段特点数字化第一阶段：计算机化目标：为数字化提供基础状态：机器设备实现计算机化，主要用于更有效地执行重复性任务。企业内不同的信息技术相互隔离，许多机器仍然没有数字接口第二阶段：连通性目标：将孤立的信息技术连接在一起状态：业务应用程序被广泛使用且相互连接，能够反映企业的核心业务流程。部分操作技术（ＯＴ）系统提供连接性和互操作性，但ＩＴ和ＯＴ层还没有完全集成工业４．０第三阶段：可见性目标：创建企业当前状况的数字影子，能够显示企业在某个时刻发生了什么状态：整个企业范围内的事件和状态通过传感器被实时记录，为管理决策提供真实数据基础第四阶段：透明度目标：让企业了解为什么会发生某些事情，并通过根本原因分析来产生知识状态：与业务应用系统（如ＥＲＰ或ＭＥＳ系统）并行部署大数据应用程序，进行数据分析，识别和解释企业数字影子中的相互作用，提供支持复杂和快速决策所需的过程知识第五阶段：预测能力目标：预见未来的发展，能够及时做出决策并采取适当措施。状态：用数字影子投射未来，描绘各种情境，然后根据它们发生的可能性进行评估，并采取适当措施，减少意外事件数量，使业务运行更加稳健第六阶段：适应性目标：将某些决策委托给ＩＴ系统，实现自动化行动和自动化决策，以便能够尽可能快地适应不断变化的业务环境状态：利用数字影子中的数据，在尽可能短的时间内，做出能获得最大效益的决策，并自动执行相应的措施　　注：根据Ｉｎｄｕｓｔｒｉｅ４．０ＭａｔｕｒｉｔｙＩｎｄｅｘ整理所得表３　工业４．０下制造企业的业务能力结构领域原则能力资源资源必须具有以信息化方式工作的必要能力提供数字化能力通过传感器和执行器获取数据传感器数据的分散（预）处理不同的信息组合在一起就会呈现出一个清晰的全貌高效通信基于任务的界面设计信息系统数据应以支持决策的方式进行准备和处理自动化数据分析交付情境化信息特定任务的用户界面建立弹性的ＩＴ基础架构，并实施基于情境的数据存储为增强数据使用和提高敏捷性进行集成纵向和横向集成信息系统标准化数据接口实施数据治理提高ＩＴ安全组织结构有机内部组织柔性社群决策权管理激励性目标体系敏捷管理价值网络内的动态协作注重客户利益网络内部协作文化变革意愿认识到错误的价值开放创新基于数据的学习与决策持续专业化发展塑造变化社会协作民主的领导方式开放式沟通对过程和信息系统的信心　　注：根据Ｉｎｄｕｓｔｒｉｅ４．０ＭａｔｕｒｉｔｙＩｎｄｅｘ整理所得支持员工做出基于数据和信息的决策。另外，为增强数据使用和提高敏捷性进行横向和纵向集成，实现在整个价值链中使用公共数据。组织结构领域。该报告中的组织结构规定了企业内部和外部组织合作的强制性规则。工业４．０下的企业内部为敏捷结构，资源实现动态配置。关注有限的能力，在价值网络中进行更有效的动态协作，更快地响应不断变化的市场需求。文化领域。全体员工的变革意愿对转型成功至关重要。企业必须建立员工信任系统和过程的文化，数字辅助系统才能开始增加价值。员工从数据中进行系统的学习，愿意记录他们所获得的知识，并与他人分享，愿意并主动参与变革。４　制造企业数字化转型的关键ａｃａｔｅｃｈ工业４．０成熟度指数描述了制造业企业在工业４．０情境下所具备的状态，是制造业企业的一个愿景，一个发展方向。推进制造企业实现数字化转型，需要企业家以及全体员工对工业４．０达到一种共识，并对工业４．０所带来的利益有着清晰的认识。４．１　整体角度：工业４．０背景下的企业转型是整体性、革命性转型随着信息通信技术的应用和发展，企业面临的竞争环境是一个动态的、透明的市场。透明的市场是指市场参与者通过合法公共渠道就能够得到决策所需的各种信息。工业４．０背景下企业除了物理实体企业外，还建立了映射实体的网络虚拟企业，即上文所说的“数字影子”，从而可以实现流程的快速决策，提高生产效率。因此，制造企业的转型升级不是进化型的进一步完善各个业务流程，而是包括价值主张、运营模式以及企业组织方式、资源配184312018年8月第4期Ｓｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＥｃｏｎｏｍｙ２０１８Ｖｏ１．３１Ｎｏ．４　５４　　　置方式、研发模式、生产模式、营销模式等在内的全方位的变革。由规模化生产模式向个性化定制生产模式转变。价