我们都知道现在是消费者主导的市场，企业需要提高市场应变能力，面对市场的变化要有流程的柔性，设备的柔性，工厂的柔性。

　　而现状是，根据调查，我们的企业很多数字化孤岛，流程都没打通，何以做到快速的市场应变？

　　比如需求不确定、产品非标准化的情况下，企业面向市场的研发周期就被迫缩短，快速研发的同时，还面临着上百甚至上千个品种的并行生产；

　　一并行你的既有经验就不灵了，资源供应就出现瓶颈，并且这个瓶颈是无法确定的，是动态漂移的；

　　资源瓶颈动态漂移的情况下，再面对订单的插单，生产周期的不确定，就会给计划排产带来非常大的困难；

　　计划永远没有变化快，紧接着对产线的柔性带来极大的考验，并且做多品种必须快速换模，你的产线是否足够柔性去支持？

　　这种快速并且多变的情况下，如何控制质量，并且要事前事中事后都有控制，这就需要人工智能的在线质量控制；

　　以上说品种都几千个了，那么物料就成千上万，很容易出现要么缺料、要么积压，这时候就需要智能仓储；

　　最后，客户的交期是最重要的，大量的订单需要进度控制，要保证订单交付的准确性；

　　最后的最后，成本怎么办？在多品种小批量的市场需求下，还要把规模做起来，没有规模化是不可能降成本的，所以要大规模定制。

　　企业的数字化转型不能头疼医头脚疼医脚，这是一个复杂系统，是一个整体，很多要素是互相关联的，很多目标是相互影响甚至相互冲突的。

　　第一：解决复杂系统的问题单维度视角是不行的，一定要多维度入手，整体地去解决

　　第二，从管理理念和方法的角度：智能制造一定要有供应链逻辑和精益思想，工业机理再加上工业自动化，糅合在一起才能做到智能制造。

　　3、工业机理，问题可描述，规律可建模，通过建模来帮助企业管理者决策，也叫算法决策；

　　4、还有一种情况是我们发现不了问题的所在，要通过归纳总结，要通过大数据来训练，这就需要人工智能和机器学习，也就是工业智能。

　　所有这些的目的都是去满足客户的交期及对品质的要求，用产品+服务给客户带来价值。

　　设备利用率，订单准时交付率，质量一次合格率，库存周转率等等，我们要通过思想和理念的变革，达成核心指标，打造企业的核心竞争力。

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　　1，大规模定制，需求是个性化的定制化的，做大规模，用规模化的成本给客户带来个性化的产品和服务；

　　满足市场和消费者所需的个性化定制，同时还能保证利润，在卖产品的基础上品牌附加值逐渐提升，向服务化延伸。个性化定制的前提是标准化、模块化；服务化延伸要利用好移动互联网、IoT物联网、工业互联网以及产业互联网。

　　第四，从国家政策的角度，我们国家已经开始战略性地给我们打好基建基础，包括5G、大数据、人工智能、工业互联网。

　　客户指标是第一位的，交期从7天降为1天，成本平均降低20%，质量提高且可追溯。这三点是我们制造企业最著名的KPI：质量+成本+交期（QCD）。

　　首先是精益化生产，第二信息化，第三自动化，三者并联实现数字化，进而演化出智能化，智能一定是逐渐演进的。我们逐一来看。

　　我们要画VSM价值流图，消除车间七大浪费，优化布局，打通信息黑盒子，把车间透明化；

　　真正给工厂带来增值的地方是车间，是现场而不是办公室，这是精益思想的精髓。

　　通过研发透明化，研发设计制造服务一体化，我研发的时候要生产介入、采购介入、市场介入，

　　传统的研发是PDM，数据是单向连接的，从PDM导入到ERP里面却无法导回来，而现在我们的数据是双向连接的，研发这边的BOM数据、工艺数据导入ERP，ERP中数据变更以后再返回研发PLM，这个才是产品的全生命周期管理；

　　不仅数据要连接，还要流程连接，在研发阶段就考虑交期、成本，在研发阶段就考虑后续流程了，这就是研发制造一体化，在一个数据库里将PLM、MES和ERP打通。

　　设备、仪表、量检具等，人、机、料、法、环全部连接在一起。通过边缘计算实时决策。连在一起后每一个工序、每个工段、每个管理点都通过看板、智能终端、电子作业指导书实现透明化，打通全部信息流。

　　设备全部用条码，RFID码连接起来，实现可追溯，车间现场每个人机料法环全部有“身份证号码”，每个操作全部用二维码、条码通过PDI连接起来。

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　　全部连接并且透明化之后，我们把数据用看板呈现出来放在工厂，放在办公室，实时关注；

　　通过移动端实现移动工厂，清晰洞察，把工厂装在口袋里，管理层随时随地可以查看。

　　精益化+信息化+自动化，实现了数字化管理，我们还可以进一步做到柔性管理模式。

　　首先，沟通的柔性，多工厂多车间之间是集成的，和供应商的协同实现计划柔性；

　　第三，设备的柔性，有些工厂就一条线，柔性的产线应该是U字形的、花瓣形的，更多人机协作；

　　通过安灯系统以及工作流预警，设备出问题可以快速响应；精益生产的全面设备维护，工业大数据的预测性维修，你还没发现问题的时候，大数据提前发现症状，先发制人。还没产生生产质量问题的时候就把即将出问题的设备换掉。

　　动态的智能计划排产，智能仓储的智能上架和物料的拣货，自动数据采集，预留模型可以预留一些产能，预留一些人员，优先级不断地在变，实现动态平衡。

　　最后慢慢放开这些算法模型，每个行业都不一样，且模型算法是在变的，在一个开放平台大家共享大数据带来的智能决策。所以说为什么要上云，当各行各业各种数据、历史数据、实时数据、现场数据、预测数据等等全部连接起来，才能训练更智能的AI，我们要洞悉历史，掌控现在，预测未来。

　　最后还要顶层设计, 并且在我们看来，数字化转型不是简单的车间数字化，而是组织、业务流程、文化变革和创新，是一个长期发展的战略工程。

　　数字化转型有没有清晰的规划，有没有某个阶段的绩效调控手段，领导层有没有坚定的决心，都决定了转型的成败。

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