EMBA管理：精益管理沒(méi)過(guò)時(shí) 制造業(yè)的成本優(yōu)勢還得靠它

數字化精益：以數字化創(chuàng )新來(lái)進(jìn)一步推動(dòng)精益

過(guò)去，精益化和六西格瑪方法曾幫助各行各業(yè)的制造商減少生產(chǎn)過(guò)程中的浪費和可變性，大幅提升了產(chǎn)品質(zhì)量和產(chǎn)出水平。在傳統精益的全盛時(shí)期（始于豐田采用精益化生產(chǎn)），技能超群的制造商往往能實(shí)現10%-15%的生產(chǎn)率提升。而如今，2%-3%的生產(chǎn)率提升就已經(jīng)被認為很了不起了。

傳統精益是否已經(jīng)盛極而衰？

當然不是，尤其在中國。在中國的制造企業(yè)傳統上通過(guò)人力來(lái)解決問(wèn)題，而且解決問(wèn)題的方式往往側重于短期的“癥狀”，而不是根本原因的根除和遠期的系統建立。

傳統精益仍然是提高生產(chǎn)車(chē)間效率的最有力的工具，而且是很多中國企業(yè)應該進(jìn)行改進(jìn)的第一步工作。但是，在如今價(jià)值鏈日益復雜、聯(lián)系日益緊密，而且制造環(huán)境不斷變化的當下，傳統精益僅專(zhuān)注于生產(chǎn)車(chē)間的做法就過(guò)于狹隘了。過(guò)去五年，數字化生產(chǎn)線(xiàn)（提供實(shí)時(shí)信息并實(shí)現即時(shí)優(yōu)化的可能性）和數字化分析催生了數字化精益，并因此開(kāi)創(chuàng )了一系列全新機會(huì )領(lǐng)域。

數字化精益強化了傳統精益，來(lái)源：科爾尼分析

傳統精益, 是指由客戶(hù)需求推動(dòng)的持續流程改進(jìn)方法，專(zhuān)注于根除生產(chǎn)低效性，從而實(shí)現防錯的流程，并動(dòng)員整個(gè)生產(chǎn)團隊的參與。典型的精益工具包括：快速換模、價(jià)值流圖分析、5S、看板管理、持續改善和根本原因分析。

與之相對的數字化精益則專(zhuān)注通過(guò)改變工作流，質(zhì)疑現有流程步驟和順序等，來(lái)進(jìn)一步優(yōu)化整個(gè)制造關(guān)節的運營(yíng)模式。

數字化精益要回答的問(wèn)題包括：

如何優(yōu)化價(jià)值鏈各環(huán)節的物料流？

如何通過(guò)變革價(jià)值鏈實(shí)現額外降本？比如通過(guò)整合或分離特定的步驟？

如何打造更加穩健的制造體系？最高的故障率出現在哪個(gè)環(huán)節？如何解決故障之間的潛在關(guān)聯(lián)性？

數字化精益是通往數字化運營(yíng)前沿的下一站，它幫助企業(yè)將傳統手工工具轉換成現代數字化工具，在零風(fēng)險的環(huán)境下（無(wú)需進(jìn)行試點(diǎn)測試或實(shí)際實(shí)施）全面測試假設、模擬場(chǎng)景和計算具體成本。這是通過(guò)融合傳統精益的分析方法和范圍，以及三大全新數字化工具（360°生產(chǎn)現場(chǎng)模擬、具備整體觀(guān)點(diǎn)的建模和高級分析方法）來(lái)加以實(shí)現的。

數字化運營(yíng)新前沿

數字化精益是數字化制造的組成部分，也是新興數字化供應鏈的關(guān)鍵支柱之一。實(shí)際上，數字化精益正在開(kāi)創(chuàng )的一整套新方法和工具將改變經(jīng)濟局勢，并且不斷推進(jìn)運營(yíng)優(yōu)化的新前沿。數字化供應鏈的其他支柱包括：數字化計劃、數字化供應和數字化物流。

數字化運營(yíng)領(lǐng)域的很多工具和應用將克服傳統職能分離的問(wèn)題，從而使得企業(yè)能夠全面掌控生產(chǎn)、物流、財務(wù)、營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售。

三大全新數字化工具

1.360°生產(chǎn)現場(chǎng)仿真

模擬或仿真工具從概念上對制造和生產(chǎn)工藝實(shí)施數字化，然后可以在數字化“環(huán)境”中一點(diǎn)點(diǎn)修補，從而找到更適合的替代設置。利用仿真工具的企業(yè)可以測試潛在解決方案的穩健性，無(wú)論系統有多復雜。更具體地說(shuō)，仿真工具能夠幫助企業(yè)發(fā)現缺陷、計算資產(chǎn)和資源容量、優(yōu)化庫存點(diǎn)、縮短產(chǎn)出時(shí)間、平衡生產(chǎn)線(xiàn)利用率。通過(guò)這些零風(fēng)險的數字化仿真得到的經(jīng)驗和觀(guān)察結果可以用于實(shí)際生產(chǎn)工藝流程中。

典型的360°生產(chǎn)現場(chǎng)仿真工具包括工作流和生產(chǎn)車(chē)間仿真、價(jià)值鏈過(guò)程仿真、主體仿真、蒙特卡洛模擬和生產(chǎn)計劃模擬。這類(lèi)工具常用于設計新的工廠(chǎng)或優(yōu)化現有工廠(chǎng)——例如工作流建模、最小化處理時(shí)間、瓶頸規避、資產(chǎn)利用率最大化。

2.基于整體觀(guān)點(diǎn)的建模

與“360°生產(chǎn)現場(chǎng)模擬”類(lèi)似，整體建模工具可以幫助運營(yíng)經(jīng)理觀(guān)察且更好地理解流程流，并對生產(chǎn)假設進(jìn)行測試。這些工具通過(guò)使用迭代算法解決高復雜性的問(wèn)題，并得出可靠的結論。整體建模的方式之一就是對相互依賴(lài)要素和變量進(jìn)行動(dòng)態(tài)建模，衡量流程接口的特定績(jì)效指標，從而確定最高效的整體設計。

最常見(jiàn)的全面建模工具包括：實(shí)時(shí)建模、流程參數建模、價(jià)值建模、優(yōu)化求解器及財務(wù)建模。企業(yè)常常使用這些工具來(lái)定義多層次批量大小、制定復雜的生產(chǎn)計劃、優(yōu)化不同產(chǎn)品設備之間的工作流、改善生產(chǎn)車(chē)間物料流、以及提高整體的設備利用效率。

已經(jīng)有國內企業(yè)實(shí)現了將生產(chǎn)現場(chǎng)的工藝、產(chǎn)能和材料需求變動(dòng)等都建立在數據模型當中，而模型數據更可以直接與現場(chǎng)生產(chǎn)數據進(jìn)行對接、有效地將實(shí)體的生產(chǎn)現場(chǎng)與數據模型無(wú)縫對接起來(lái)，而這極大地提高了生產(chǎn)線(xiàn)的透明度，實(shí)時(shí)地優(yōu)化生產(chǎn)的節奏和物料的運動(dòng)軌跡，從而快速地提升整線(xiàn)的生產(chǎn)效率。

3.高級分析方法

生產(chǎn)線(xiàn)執行系統、傳感器和機器運轉日志為各行企業(yè)提供了大量有關(guān)制造工藝的數據。未來(lái)十年，配有無(wú)線(xiàn)傳輸功能（通常指物聯(lián)網(wǎng)）的智能傳感器（如：檢測震動(dòng)、溫度和濕度）的價(jià)格將從如今的幾美元一個(gè)進(jìn)一步降至僅幾美分一個(gè)。智能傳感器不僅價(jià)格下降，而且可以輕松安裝在所有生產(chǎn)線(xiàn)上，使偏差追蹤和行為預測更加容易。隨著(zhù)數據存儲費用降至史上最低點(diǎn)，企業(yè)可以利用云存儲海量數據，而無(wú)需進(jìn)行固定資產(chǎn)投資。同樣，運行智能工廠(chǎng)的計算能力呈指數式增長(cháng)，而且可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò )獲得，這將幫助企業(yè)根據需要執行復雜分析。

中國一些領(lǐng)先的航空公司利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)搜集了大量發(fā)動(dòng)機的渦輪葉片保修數據，結合遠程診斷紀錄和第三方數據，建立了葉片損傷分析預測模型，預測發(fā)動(dòng)機的運行情況，定制科學(xué)的重復檢查間隔，提升運營(yíng)效率。

但是目前大多數工廠(chǎng)離智能化仍然很遠。在中國，實(shí)施數字化的第一個(gè)挑戰是企業(yè)認為“沒(méi)有數據”。而實(shí)際上，數據并不缺乏，只是一批接一批地堆在那。我們看到的一些中國制造企業(yè)只利用不到2%的數據改進(jìn)生產(chǎn)，在很多情況下，生產(chǎn)線(xiàn)根本沒(méi)有與制造執行系統相連。

預測性分析、大數據和機器學(xué)習、數據挖掘、數據智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等復雜的統計分析與工具開(kāi)始逐漸改變企業(yè)對數據的看法，讓企業(yè)更好地理解復雜的制造工藝及隨后的改進(jìn)方法——例如，在潛在問(wèn)題實(shí)現前就能夠識別出數據和問(wèn)題的依賴(lài)關(guān)系并進(jìn)一步提前檢測問(wèn)題。此外，通過(guò)深入分析歷史數據，運營(yíng)經(jīng)理可以發(fā)現具體工藝環(huán)節與輸入之間的特定模式及相互關(guān)系，然后對其進(jìn)行優(yōu)化，從而最大程度優(yōu)化產(chǎn)量。

領(lǐng)先企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始連接所有生產(chǎn)線(xiàn)及系統，并開(kāi)始大規模使用云存儲數據用于分析?，F在已經(jīng)興起了一種以服務(wù)為基礎的數據分析行業(yè)，使分析成為運營(yíng)部門(mén)可以負擔得起的工作。

充足數據，豐厚回報

數字化精益的財務(wù)影響巨大，能夠帶來(lái)豐厚的回報：

增加收入。數字化精益可以減少來(lái)自新品生產(chǎn)(如通過(guò)增材制造）、現有產(chǎn)品大規模定制或產(chǎn)品質(zhì)量提升等各方面挑戰。企業(yè)因此可以增加新的收入來(lái)源或提高價(jià)格，同時(shí)又不產(chǎn)生常見(jiàn)的高復雜性成本。

降低銷(xiāo)貨成本。智能自動(dòng)化和智能機器人有助于減少生產(chǎn)活動(dòng)所需的人工投入，從而降低人員成本。采用數字化精益的企業(yè)產(chǎn)量更高，原材料消耗更低。此外，數字化精益帶來(lái)的批量和流程同步性的優(yōu)化能夠進(jìn)一步提高資產(chǎn)利用率，而生產(chǎn)資產(chǎn)和質(zhì)量控制的改善則能降低質(zhì)量損失和沖銷(xiāo)等。

降低運營(yíng)資金。由于協(xié)調性和各生產(chǎn)環(huán)節內（以及各環(huán)節之間）的流程得以改善、場(chǎng)景的預測和統一的運營(yíng)計劃，數字化精益的踐行者能減少安全庫存和循環(huán)庫存，降低庫存持有需求。

減少資本支出。數字化精益帶來(lái)的設備綜合效率提升高于新的控制器、傳感器和分析技術(shù)所需的投入。

一個(gè)大型醫療設備制造商計劃在亞洲建立一個(gè)新的大型生產(chǎn)基地，效率超過(guò)所有現有網(wǎng)絡(luò )中的所有工廠(chǎng)。在新廠(chǎng)的設計過(guò)程中，該企業(yè)將傳統精益理念與數字模擬、整體建模、以及高級分析方法等相結合，創(chuàng )建了一個(gè)“虛擬工廠(chǎng)”。計劃團隊采用基于求解器的模型，定義了生產(chǎn)參數，確定了需要優(yōu)化資本支出和時(shí)間設置的設備與設施，一方面平衡了生產(chǎn)與質(zhì)量控制，另一方面平衡了生產(chǎn)與精益物料流動(dòng)。

數字化精益幫助了該企業(yè)實(shí)現項目?jì)衄F值翻番，降低了20%的資本預算及25%的轉換成本。

現在就開(kāi)始投資

“中國制造2025” 以推進(jìn)智能制造為主攻方向, 大力推進(jìn)中國制造業(yè)升級和生產(chǎn)效率的提升。在“中國制造2025”的愿景下，制造商必須向質(zhì)量效益優(yōu)勢轉變。而數字化精益能為在高度聯(lián)系的生產(chǎn)價(jià)值鏈中努力擠出更多的效益的制造商提供了方向和光明的前景。但是數字化精益帶來(lái)好處并不是憑空而來(lái)， 是需要投入和付出。

中國的很多運營(yíng)團隊應該首先掌握傳統的車(chē)間優(yōu)化工具，包括流程知識、制造知識和傳統精益工具。而要實(shí)現數字化精益的進(jìn)一步紅利，首席運營(yíng)官需要果斷投入，建立其它關(guān)鍵領(lǐng)域的能力：

商業(yè)知識，聘請新一代的數字化人才，利用其運營(yíng)卓越性和深入的專(zhuān)業(yè)知識建立考慮全面的財務(wù)流、物料流和信息流模型

數字化工具，包括獲得工具以及有能力使用工具并有效解釋?zhuān)ú茫┕ぞ咻敵龅娜瞬?/span>

數據安全，采用和實(shí)施可靠的網(wǎng)絡(luò )防御戰略，保護企業(yè)不受主要競爭和運營(yíng)風(fēng)險的威脅

數字化精益是通往數字化運營(yíng)前沿的下一站。投資時(shí)機就在當下。