数字化转型成功的保障——找出数据集成和管理的最佳路径

图片来源：L&T Technology Services

作者 | Sanjay Barnwal

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为了实现工业4.0潜在的生产力，数字化转型需要优化制造企业的数据集成和管理。

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对于基于模型的设计（MBD）、基于模型的工程（MBE）和基于模型的系统工程（MBSE）的价值和需求，企业的决策者和管理人员可能并不陌生。它们已经存在数十年了，使成千上万的高质量和极其复杂的产品设计和开发成为可能。

很多项目无法实施从产品设计、开发、制造到支持工程活动这样一个完整的生命周期。结果是系统脱节，需要大量的人工干预，影响产品上市时间，而且质量差、拥有成本高、客户满意度低。

产品生命周期管理（PLM）系统在很多企业仍被用作存储工程工件的文档管理系统。在产品设计阶段，质量由独立的系统和过程来管理，并且通常由微软Excel和Word文档连接到PLM系统或其它工程系统。

工程领域转型的现实

由于认知与现实之间的差距，工程改造项目并不能保证成功。

大多数新的工程项目，都是从遵循“伟大”的设计原则、方法论和价值目标开始的。随着项目的推进，成本和工作量逐步增加，压力也与日俱增，团队可能就会开始恢复旧的手动干预方式。新方法有时会占用过多的时间、预算和精力，并且可能会带来新的风险。

领导者和管理人员需要保证业务的正常运营。如果使用更新的工具和技术，会在某种程度上干扰当前的业务，那就需要进行更多前期计划和沟通。这就是为什么在工程组织中，除了如纯粹的研发和概念验证等领域，其它领域的MBD、MBE和MBSE仍处于起步阶段的原因。了解了这些，就不会感到奇怪，他们为什么不愿将其运用到维护、维修和运营（MRO）、制造、以及售后市场等领域。

走向数字化转型 

工程和售后市场的负责人应该了解，工程数据连接到售后市场、获取备件清单、相关技术文档、培训材料、视频、有效的现场性能分析和改进所带来的价值。大多数情况下，这些概念只停留在纸面上，很少被执行。

使工厂实现无纸化办公，以互联方式从工程物料单（eBOM）生成生产物料单（mBOM），执行虚拟工具、制造和模拟活动，以尽早发现并修复问题，诸如此类的举措仍然只是很多运营领导的愿景。业务部门的关键决策者，对这些转变的进展以及这些举措所产生的成果，既乐观又沮丧。

某些制造工厂在机器人技术和自动化方面进行了大规模的投资。价值数百万美元的机器可以将工人解放出来，重新安排新的工作。此类机器人技术和自动化项目正在获得更多的批准。

虽然有些承诺具有长期价值的关键数据管理项目被搁置下来，但自动化和机器人技术已获得越来越多的接受。自动化是一个优先选项，是因为可以减少人员的业务更容易立项和理解吗？将工程数据模型与制造业关联，创建提高产量、降低成本的应用很难吗？答案在于如何重构当前团队，以解决满足跨职能转型需求所面临的基本挑战。

▎此图解释了企业实施互联数据管理策略所面临的挑战、根本原因分析、变更的关键驱动因素以及改进途径。

实现跨职能协作

跨职能协作对很多制造企业都是一个挑战。例如，在面向一级汽车客户的MRO设施中，工程团队没有意识到如何访问PLM系统中零件的3D模型。工程师正在处理过时的图纸和说明文件。

如果制造工厂使用工业4.0技术，则必须深入参与。即使工程师很乐意帮忙，但因忙于本职工作，他们也只能为制造工厂提供兼职支持。企业需要彻底改革组织机构，以促进跨职能的协作。

工程、制造、售后、MRO、数字甚至信息技术（IT）/运营技术（OT）等独立功能，都可以合并到一个工程部门中。创建一个新的组织结构，成功的机会可能更大。

1.工程、制造、MRO和售后市场作为独立功能是彼此隔离的。整合每个部门的功能，可以促进不同流程之间数据流的无缝衔接。这些团队可以复制标准操作程序，并利用最佳实践和技术，来获得长期价值。

2.如果制造工厂必须使用3D模型来处理工作订单、虚拟工具和测试，那么在没有深入参与工程的情况下，工厂可能无法执行手动变更流程。

3.MRO和售后功能也需要持续的工程支持以推动无缝数据管理。

找出数据管理的最佳路径

在重组后的组织内，高层负责战略和决策职能，然后各个团队负责执行。企业还必须承担维护多种技术、工具和平台的额外费用。通过周详的计划，企业可以减少因创建概念验证所浪费的宝贵时间，找出实现互联数据管理的最佳路径。

在满足需求方面，无论选择哪种工具、平台和解决方案，总会有一些软肋和缺点。此时，管理人员需要使用80/20规则，做出清晰的决定，以节省团队时间，避免过时的概念验证和有关互联数据管理过程的实验和辩论。

在实施根本性的组织变革时，经常会看到管理顾问的身影。这并不是因为他们比公司领导知道的更多。而是在规定的工期下按照既定目标开展工作时，管理顾问会提供通过外部观察获得的观点。

在协作方面，管理顾问具有很大的灵活性，并且对可能与不可能的事没有先入为主的观念。这也是建议企业探索与咨询机构就数据管理计划进行合作的原因。利用支持系统收集需求，以进行设计、开发和测试，管理顾问有助于实现端到端数据管理项目的成功。

受到COVID-19疫情的影响，一些制造企业在数据管理方面的投资有所放缓。在缺少关键供应商资源和员工而只有基本工作完成的情况下，投资放缓是很自然的事情。此时，供应商、非核心活动的合并可以释放资金，并且可以将关键资源用于技术数据管理转换。企业需要集成数据管理来规划和制定组织机构蓝图。

数据是工业4.0的战略武器和骨干。一切都取决于数据、数据的无缝交换和有效使用。缺乏数据连接会导致系统脱节，为了实现工业4.0潜在的生产力，IIoT 数字化转型需要优化制造商的数据集成。制造企业可以将这场疫情带来的危机转变为一场技术数据管理和能力的压力测试。