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    本刊特稿    
  制造因可信而美好(2022-4)  
企业管理杂志 发布时间:22-07-20        
   


伴随工业互联网、人工智能技术等飞速发展,企业大力推进数字化转型,透明工厂的理念正一步步成为现实。本专题分别从认知层面和实操层面对透明工厂进行全面而通俗的解读,并就实践中的问题予以分析,对未来场景生动描绘。


——编者





关键词:透明工厂  智能工厂   个体级透明   产链级透明   平台级透明   生态级透明   透明管理   数字化转型



      透明工厂作为一种智能制造新模式,已引发越来越多的关注,它是数字化时代智能工厂的新版本,也是商业文明进化的新实践。对于众多制造业企业,及时了解和创建透明工厂,是企业数字化进程中最为重要的命题之一。

一、透明工厂来自市场的自发实践
     “透明工厂”的概念不是我们首创。多年前,大众汽车建设了一座透明工厂,它坐落于德累斯顿市中心的易北河畔。大众汽车致力于将透明工厂打造成未来移动出行中心,工厂将车型的展览与生产相结合,参观者能够体验到车型的生产、交付以及试驾的全过程。从2016年4月开始,大众汽车对德累斯顿透明工厂进行改造,用于更新e-Golf的生产设备和配套设施。在珠海,汤臣倍健打造的透明工厂堪称中国制造在膳食营养补充剂(VDS)行业的典范。它不但对客户开放,也对同行和全社会开放;不但可以参观生产线,还可以看到整个生产全流程——甚至检测中心、研发中心。此外,旭辉地产也建立了展示建设工艺和材料的透明工厂,洽洽瓜子还推出了食品加工和原产地的云上透明工厂。
      迄今为止出现的这些透明工厂有一个共性,即都以工厂自身建筑、产线现场的透明可视为基本出发点,通过“眼见为实”来提升用户或合作方的信任。我们可以把市场中自发出现的这类努力,看作透明工厂的“前传”。这个层次的“透明”是实态的或模拟化的,是限于表面化的。事实上,消费者不会仅仅因为“看见”就“相信”,对产品和服务的信任,还需要对更多真实要素的知悉和确认,需要充分、真实的数据来呈现材料、质量、性能、进度甚至成本。总之,无论是消费者、合作方或者监管者,都在预期一种更高层次的“透明”化。而数字技术的日益普及,特别是大数据、云计算、人工智能和区块链技术的实践,为这种供需之间的新透明化创造了前所未有的基础和条件。
      透明工厂,可基于数字化技术,面向用户、合作方或监管方,以数据驱动全过程、全场景的透明和可信。只有这样的透明工厂,才能升级厂商品牌,融合供需两侧,推动智能制造进入新的发展阶段。

二、透明工厂创建的四个实践层次

     透明工厂是一场逐步展开的创新实践,不同企业依据不同的基础和条件,可以选择不同层次的透明化创建(见图1)。

 


1.点——个体级透明
    透明商业的理想大厦,是由具体而多元的“透明个体”构成的。打造个体级透明,是透明工厂实践的第一步。个体,就是单一的产品,比如一瓶水、一件衣服、一台空调、一辆车或者一套房。要赢得用户对产品的青睐,不再是靠广告、承诺或折扣,而是靠透明,让这个产品的结构、成分、性能、状态等信息透明化,用户基于充分而可信的数据,判断产品对于自己的适用度和性价比。
    怎样实现这种个体级的透明?首先是确定让哪一款产品实现透明化。虽然未来一切产品都可能透明化,但作为创新试点,建议先选择从质量敏感度高的(如母婴消费品、计量工具、关键设备等)或单位价值高的(如奢侈品、汽车、房产等)产品开始。其次,要定义该产品的透明化是面向谁的。作为企业,没有义务面向所有人公开产品信息,但如果是客户、合作方或监督者,我们可以基于消费权益、协作规则和监督规范,设定需要透明的信息维度和数据要求。最后,为即将透明化产品配置透明技术系统,包括产品数字身份、产品的可感知化、数据采集和传输,以便数字化的呈现和交互。
2.线——产链级透明
     透明工厂创建的第二个层级,是产链级透明。由点成线,是透明个体相互关联而形成的全链条透明,包括进度节点、状态值、完成度及相关可能性等信息的透明化。
     典型的场景是:客户订购产品后,厂商面向客户,从设计过程、生产过程到配送过程等,整个过程的任意节点都可以展现真实数据,可以动态查询和交互。我们知道许多“黑灯工厂”已经实现了制造全过程的自动化,甚至面向订制的柔性化,但这种智能化主要局限在工厂内部作业系统中,对于外部用户,甚至协作方,供方与需方之间仍是信息不对称的,某种程度上厂商内部的生产过程仍像是一个“黑箱”。现在,我们要把这个“黑箱”打开,让这个产品从设计、制造到交付的过程面向用户端或协作方透明化,起码要实现面向对象的在线监造、远程质检,逐步实现更高维度的可信消费和可信协同。
     如果说个体级透明是基于“物”的数字化,那么产链级透明则是基于“事”的数字化,是基于价值创造的特定过程,面向用户等相关方展现的透明。产链级透明除了必须以实现个体级透明为前提外,还需要实现三个条件。一是依据确定的价值链,设计确定的数据链;二是不同数据源打通,并结构化呈现;三是面向对象的场景化应用,即根据应用场景,设计面向当前用户的具体的交互策略和界面呈现。
3.面——平台级透明
     从点到线再到面,透明化的关联体逐步放大。相关性强的透明产链组合在一起,形成产业系统或领域系统的专业系统透明化,就是平台级透明。透明化平台之内,组成平台的各个主体、要素和各种关系相互透明化。
     在透明工厂内,单一产品制程的产链级透明,叠加其他产品线、员工排产及设备维护和能源管理等关联流程链的透明化,即可实现智能制造的平台级透明。也就是说,当一个制造企业的全部技术系统、采供系统、加工系统、质量系统、营销系统、资财系统和用工系统等全部集成打通,并面向用户、员工、管理者、合作方全部透明化时,一个平台级的透明工厂就实现了。
     实现平台级透明除了需要满足个体级、产链级透明的基本前提外,还需要额外的条件。一要有统一的基础级操作系统,即以云计算支撑的大数据运营平台。二要有内在强关联的价值关系,主要是业务流与价值流的统一。不同角色和作业项要求不同指向和程度的数据透明,这意味着在原有智能制造标准体系基础上,再叠加透明化的标准、流程和规则。
4.体——生态级透明
     生态是跨平台的,是巨型化的复杂自适应系统。生态系统中各领域、各主体、各要素的交互透明化,即是生态级透明。
     如果在实现了内部全系统透明化的基础上,再向外部供应链和协作链延伸,逐步实现多域多元的数据互联和在线协同,就可以创建一个生态级的透明工厂。在工业互联网的建设场景中,主体厂商必然与产业生态伙伴建立资源和能力共享网络,将这种共享网络面向终端用户和终端员工,提供充分又合规的透明化,是透明工厂的使命愿景。
     除了前三级透明所需前提,生态级透明还需要具备更特别的条件。一是供给侧厂商的去中心化,即便是生态建设中的主导厂商,在制造能力网络中也应倡导民主化的共建、共治和共享,将生态网络真正的中心指向用户;二是“利众”应成为最高准则,生态级透明需要以社会效益最大化为第一诉求,同时兼顾经营者主体利益;三是由于数字技术系统的建设和运营是实现透明的重要成本,数据和算力的边际成本需要加快降低。

三、透明工厂创建中的透明化基本原则
     毫无疑问,透明工厂的创建是一项复杂工程,其中有不少问题尚待解答。比如需要向哪些人透明以及透明到什么程度?透明出来的数据就一定可信吗?对用户来说,透明后的消费决策是更容易,还是更复杂?基于此,创建透明工厂需要遵循以下四项原则(见图2)。


1.凡需知,必尽知
     我们并不主张所有数据面向所有人。事实上人们所面临的挑战,通常并非总量数据的匮乏,反倒是庞杂数据的冗余,真正有用有效的数据则严重不足。所以,凡需知,必尽知。凡是消费者需要且有资格知道的,厂商有义务全部让他知道。
为了合理权益,消费者希望知道与之相关的全部数据,即消费者希望自己消费的产品是“透明”的,除了功能、性能、材质、工艺的透明,还有产地、价格、服务等的透明。因此,透明是供方向需方透明,是相互间新的权益和责任。
2.凡关联,必互联
     透明信息可能需要有关联的其他信息加以佐证,那么这些“其他信息”也要提供。比如产品的材质,如果厂商给出的数据不够,还需要链接到供应商的信息;比如产品的性能,如果厂商提供的检验结果不够,还需要互联检测方的系统。这就要求商品或服务的提供方,面向用户提供全部利益相关或体验相关的要素数据。而这样做的前提是,界定协作或消费场景,相关系统或要素全维度链接。
     目前市场的发展情况,只能在某一个大的主题领域内,尽可能多地链接相关方,形成互联互通的小生态。如海尔的卡奥斯平台,以向上兼容的路线构建起规模巨大的互联制造平台;而阿里的超级工厂则向下兼容,对接线下海量的加工产能单元,形成增长迅猛的新型工业互联平台。随着物联网技术的广泛深入应用,工业互联网与能源互联网,以及消费互联网等将全部打通,实现真正的“凡关联,必互联”。
3.凡呈现,必可信
     面向用户呈现的数据要易得、易读、易懂,数据更要可信。电商网站上,消费者为了选购一款产品,除了去看商家的各种介绍,更多是浏览各类用户评价。在用户评价中,除了看好评,更要看差评。原因是消费者不信任商家的自卖自夸。刻意包装的数据造假,甚至能做足相关方的相互“印证”,让常规的审检难以发现破绽。
      有没有办法确保呈现的数据是可信的?回答是肯定的。例如区块链技术的应用。虽然在一定范围内,一定程度上,人们习惯了通过“权威”(如CA中心)提供某类对象的可信证明,但越来越多的场景是,通过区块链等技术实现数据可信化。
4.凡交互,必智能
     要求数据充分可信,但并不增加用户的识别和判断难度,即“凡交互,必智能”。
     消费者如何比较容易地找到自己需要的产品?怎样知道价格是否合理?服务中如何了解权益、过程或有没有风险?消费时怎样使用和保养?监管时如何发现偏差并给出评价?今天,经济活动的很多过程,都受益于个性化智能应用,如Siri、百度地图、手机淘宝等。未来不需要每个厂商都开发自己的智能助手,但每家厂商都需要为自己的用户提供这项服务,这意味着需要向那些市场覆盖率高的智能助手租借服务。

四、透明工厂为什么值得我们一起努力
      无论是智能制造还是数字制造,这些概念只是倡导将数字技术应用于生产系统,以提质降本增效,这仅是供给侧的创新。数字技术更大的价值是实现供需融合,透明工厂直接而精准地实现了需求定义的智能制造。它至少有三方面特殊价值。
1. 用户可信,是厂商品牌升级的最优选择
      每家企业都强调以用户为中心。而面对用户这个“中心”,大家竭尽全力包装和宣传,不遗余力地争取好感。但有多少家企业愿意尽可能多地公开信息,把产品和服务的真实情况完全展示出来?
     《消费者权益保护法》规定消费者享有知悉其购买、使用的商品或者接受的服务的真实情况的权利。对“真实的情况”,列举了商品的价格、产地、生产者、用途、性能、规格、等级、主要成分、生产日期、有效期限、检验合格证明等。进入数字化的今天,消费者能获得的这些“信息”依然很少。即便只是提供少量的信息,很多企业仍不会主动履行义务。这些年来,通过开展“3·15”国际消费者权益日等活动,有关方面一直在宣传推动消费者权益保护,但难以有持续的成效。诚信经营和信任消费尚在努力构建中。
      一个有效的解决之道,是实现数字技术支撑的大数据环境下的“透明”。面向消费者,将产品的设计、制造、质控、物流到售后,全过程、全维度地真实呈现,信息对称。透明制造、可信消费将成为新品牌文化的最新诉求。
2. 协作可靠,是生产管理升级的最佳实践
      透明工厂不仅强调企业要面向用户做到产品或服务透明,还将视线拉回企业内部,倡导管理透明。
      现实中,制造业组织正在加速扁平化,传统的多层级关系让位于简化的三台(前台、中台、后台)和两层(团队领导、团队成员)。在这一背景下,传统的看板管理中透明的信息太少,普遍的班会制度沟通的信息不够。如何让制造系统高效运营?这需要在集成制造技术、资源、能力的云平台上,实现数据互联、共享透明的协同作业,即任务分工和职责透明、工序工艺和标准透明、进程状态和质量透明、生产绩效和权益透明。同时,数据+算法工具逐步在企业运营中占据主导,每个岗位都在面向孪生系统和数据指令进行作业,即所有工作中的方法和过程是透明的。
      透明管理将是企业的必然未来,为此企业可以在五个方面逐步努力:目标任务公示、制度规范公开、业绩权益同步、资源知识共享及高层行动公开。
3. 监管可见,是社会责任升级的引领之举
      除了用户、员工,还有同样重要的利益关系方,那就是代表公共利益的监管方。透明工厂要实现面向公众、面向监督的透明化。
      企业有着必然要承担的社会责任。数字时代使得企业与市场、工作与生活、商品与社会之间完全打通。企业消耗的社会资源,其中有许多尚不能被合理定价计入成本,特别是市场经营的外部性溢出,如污染源的排放或公共空间的占用等。企业雇佣员工,员工的从业过程不只是分工过程中的生产劳动,也直接影响员工的个人和家庭生活、精神状态以及人格发展。企业提供的产品和服务,不仅是供需和消费这么简单,它也直接构成了社会秩序和社会文化的一部分。
      环保、安全、质量、劳动、税务等各领域的市场监督重任道远。 促使企业履行社会责任,是依靠外部的强制力,还是依赖内部的自觉性?都很重要,可靠之法还有通过数字化的技术系统,将被监督主体的全部活动及产品进行采集、比对和预警,并联动到执法和服务。借助监管透明,加快实现全市场经营主体严守生产许可、确保质量达标、保证财税合规、保护劳动权益,以及履行公益义务。
      让制造因透明而可信,因可信而美好!这是数字时代制造业企业的新机遇、新使命。■


作者系大任智库创始人兼董事长
 

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