文 | 曾响铃
来源 | 科技向令说
身着灰色制服的企业员工坐在中控室 , 目光紧紧盯着眼前硕大的监控中心大屏幕 , 屏幕被分成了好几个区域 , 大量的数字、图表甚至监控影像 , 实时滚动更新着关于企业经营的一切——生产情况、销售数据、成本信息 , 等等;屏幕上一个个字符、数字的跳动 , 对应着车间产线上生产设备的运转、物流车队的位置和速度、工人的交接班等现实场景 。 屏幕上的信息偶有异状 , 工作人员立刻记录下来 , 迅速通过内部网络或者电话等形式确认、上报 , 跟踪解决问题 。
这些 , 是中国化纤龙头企业桐昆集团实现高效率管控的一幕 。
而就在两年前 , 桐昆还面临着集团化管控上的挑战 。
历经四十年发展 , 桐昆集团依靠收购迅速扩张 , 发展到旗下共21家工厂 , 最远的位于新疆 , 员工超过20000人 。 随之而来的 , 是桐昆即便拥有业内颇具竞争优势的精细化管理能力 , 也“感觉很难管控”的困境 。
在这种情况下 , 桐昆集团开始寻求智能化转型 , 并提出要可视化、全程可控 , 要有一个“大脑”帮助进行科学决策的明确需求 , 而这显然需要大数据、人工智能、云计算等一系列新技术要素与生产制造过程有机结合 , 桐昆集团决定寻求外部智囊的帮助 。
最终 , 联想成为这样的外部力量 , 其以工业物联网平台LeapIoT为核心 , 帮助桐昆打造了完整的企业级工业互联网平台 , 21家分厂车间的工业网络得到了改造和增强 , 971条生产线上的26820台设备得到连接 , 全量生产数据和信息系统数据实现融合处理 。
毫无疑问 , 桐昆集团的转变是智能制造的典型 , 而联想的赋能 , 则反映出当下智能制造赛道上独特的“白马”现象 。
把自我积累对外输出 ,智能制造“白马”龙头企业频现
联想帮助桐昆实现智能化转型 , 与联想自身的禀赋有很大的关系 , 甚至 , 也与中国制造业的发展特征有紧密的关系 。
经过70年的发展 , 中国已经成为全世界唯一拥有联合国产业分类当中全部工业门类的国家 , 这种门类齐全 , 意味着中国同时拥有的是一条条完整的从原料到成品的产业链 , 自然而然 , 大部分制造企业 , 都“身处产业链之中” , 是产业链的一个环节 。
因此 , 供应链能力就成为中国制造业转型智能制造普遍需要提升的能力 , 是智能化转型的重点和关键 , 是重中之重 。
例如桐昆集团 , 其生产加工能力居世界涤纶长丝企业产能和产量之首 , 同样是鞋服产业链的上游环节 , 化纤涤纶产品作为原料供给下游服装企业做出最终的成品 。 而联想服务桐昆 , 对遍布全国的工厂进行集中管控 , 其中也包含了十分复杂的集团化供应链管理能力 , 对工厂、产线的供应链进行统筹协同 。
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这种输出 , 恰恰得益于联想在供应链领域的经验和技术积累 。
事实上 , 联想过去37年在供应链方面一直持续深耕 , 自身的数字化转型最佳实践之一 , 就是其智能化供应链体系 。
以客户为导向 , 联想的供应链利用数字化智能化手段 , 不断帮助上下游合作伙伴实现高效运营 , 与全球5000家供应商建立了良好稳固的合作关系 , 并同400多家核心供应商建立了数字化平台 , 实现了供应链的生态协同运作 。 在2021年Gartner全球供应链25强评选中 , 联想位列16 , 是中国唯一一家上榜的高科技制造企业 。
联想的几大制造基地 , 包括合肥联宝工厂、武汉工厂 , 都是智能供应链为代表的智能制造载体和试验田 。
例如 , 年产3000万台联想电脑的联宝工厂有自主研发的哪吒线、水星线两条智能化产线 , 每天可处理5000笔订单 , 且其中80%以上是单笔小于5台的个性化定制 , 在智能供应链的加持下 , 可以实现4小时内调取2000多种电脑部件 , 形成全球数万种个性化配置组合 , 订单达成率平均比业界标准快15% 。
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而在武汉工厂 , 联想最新投入使用的“量子线”项目 , 是业界首条5G IoT自动化组装线 , 可实现生产不同型号产品间的自如切换 , 现在每天有超10万部手机从武汉基地下线 , 90%出口 , 运往世界160多个国家 。
联想已经构建了高效、敏捷、智能的全球供应链 , 有了这样能力积累 , 联想将之形成智能化解决方案对外输出赋能 , 就能很快取得智能制造的实践成效 。
以联想为代表的一些龙头企业 , 能力强、业绩好、沉淀深 , 把自我积累输出到制造业客户 , 提供整体化、有机化、契合本土制造业需求的解决方案体系 , 取得成效并不令人意外——它们就是智能制造这个赛道上出现的“白马” , 也是这个领域独特的现象 。
四大维度 , 看龙头企业 如何成为智能制造“白马”
进一步细化来看 , 龙头企业能够屡屡成为白马 , 主要可以表现四个维度 , 即技术沉淀、自身实践、案例落地以及定制化——甚至可以通过这四个维度去反推哪些企业还没有进入智能制造领域但有可能获得成功 。
1、是否已有对应的技术沉淀 , 而不是“临时搭台”为了To B而To B
“白马”要求企业在各方面都有深厚的技术底蕴 , 这不是为了跟风To B而临时搭个技术框架就能实现的 , 必须要有对应的、长期的技术沉淀 。
很多刚开始并未与智能制造有所关联的企业 , 却早已有对应的、客观上的技术准备 。
联想1999年在全国制造业第一个力排众议实施ERP(当时国内ERP实施效果并不理想) , 借IT手段对企业业务流程重组;2015年联想收购IBM服务器业务 , 使得联想逐步积累了从底层数字化角度支撑企业发展的软硬件技术能力体系 。
软硬件产品及服务的经历 , 让联想积累了深厚的技术基础以及服务能力 , 可以认为是“老联想”客观上为包括布局智能制造在内的“新联想”进行了一场旷日持久的“未雨绸缪” 。
毫无疑问 , “临时搭台”是无法像联想等“白马”们一样快速形成这样的技术体系的 。
2、是否在企业自身的智造方面有对应经验积累 , 而不是“医者不自医”
“医者不自医”是很多从事智能制造的企业面临的尴尬境况:只是知道一套“如何去做”的体系 , 但作为一家科技或互联网企业 , 却从来没有从实践角度去深度认知业务 。
华为智能制造打出 “懂行”的旗号 , 海尔卡奥斯面向全制造行业输出赋能大规模定制模式 , 这都与他们自身的“智造”经验相关 。
联想自身也在快速推进智能制造的进程 , 上文提到联想的联宝工厂和武汉工厂的智能化变化就十分典型 。 事实上 , 经历PC品牌时期到全球化时期 , 当前的联想正处在智能化转型的关键时期 , 已经成为中国新基建十大代表企业 , 其发布的3S战略 , 正在让自身成为智能化引领者和赋能者 。
在传统制造业以及智能制造变革多年的自身经验 , 已经成为龙头企业竞逐智能制造的重要竞争优势来源 。
3、是否已有广泛的实践案例落地 , 而不是“空手套白狼”
从事智能制造的龙头企业 , 一定要有相当程度的服务制造企业的经历 , 没有深入到客户企业进行实践 , 那些技术和方案将可能无法应对具体的业务实际 。
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作为“白马”的龙头企业们 , 无一不是有丰富制造业服务经验的 。
例如 , 除了开篇的桐昆集团 , 联想还曾经为许多涉足各个领域的制造企业进行数字化赋能 , 实现更加精细、智能的生产与管理 , 其介入智能制造的过程并非“空手而来” 。
而进军智能制造取得不错成绩的新华三 , 之前也已经有了京东方这样的典型合作案例 。
可以说 , 联想等“白马”们的智能制造能力输出 , 推动着不同领域的制造业由劳动密集型进一步向智能技术型转变 。
4、是否能够通过全面洞察实现顶层设计 , 提供可定制化的能力输出
制造业不同领域、不同企业的情况千差万别 , 智能化转型各不相同 , 不管龙头企业自身能力有多强 , 也必须有能够与客户业务实际相结合的能力 , 要能提供可定制化的能力输出 。
这方面 , 龙头企业往往具备的“全栈化”能力体系就成为“白马”的重要支撑 。
例如联想 , 在一系列软硬件基础以及开发平台之上 , 还具备应用开发设计的能力 。 在基础架构逻辑开放的情况下 , 联想能够针对不同制造企业的实际 , 在应用层面以企业不同业务为导向 , 实现对业务过程的个性化、定制化应用开发 。
很容易发现 , 龙头企业都几乎建立了这种全栈化能力 , 当它们应用到智能制造 , 表现出的重要价值之一就是定制化的转型服务能力 。
“新IT”时代到来 ,智能制造没有“黑马”
如果总结上述“白马”龙头企业形成的四大维度 , 就会发现 , 只有在各个维度上都具备智能制造对应能力沉淀的企业 , 才能为制造企业提供一个整体化、有机化的智能制造解决方案 , 行业不会出现那种以前没有什么积累或者只具有单一能力、突然介入就取得很好成绩的“黑马” , 只会有能力强、业绩好、沉淀深的“白马”冒出而并不令人意外 。
在这根本上 , 与智能制造发展的新阶段有关 。
多数企业过去为制造业提供的智能化产品或服务 , 往往类型单一或有限 , 现在 , 智能制造的“全要素”时代已经到来 , 各个环节、模块都需要进行相互协同的智能化改造 , “木桶效应”全面形成 , 任何环节或模块的不足 , 都将大大影响整体转型的成效 , 甚至导致转型的失败:没有顶层规划 , 解决方案无法适配业务实际;只有硬件没有软件 , 或者只有软件没有硬件 , 难以谈智能化改造;有顶层设计也有软硬件方案 , 但没有良好的运维 , 最终资源浪费、系统常常停摆 , 苦不堪言……
不久前 , “网络空间智库”互联网实验室在京发布最新专项研究成果《“新IT”——数字社会基础设施的新图景》 , 其中对“新IT”时代到来的宣示 , 也证明了这一点 。
“新IT”指的是Intelligent Transformation , 而不再是传统的Information Technology , 从被列为“新IT”的“样板企业”的联想做法来看 , 它是场景化的、基于“端—边—云—网—智”的技术架构 , 能够赋能各行各业 , 提供智能化变革所需要的技术、服务与解决方案 。
在6月26日举办的2021年山东企业数字化转型大会暨山东CIO联盟夏季峰会上 , 联想在主题分享中 , 针对制造业数字化智能化转型的趋势 , 自身实践以及赋能全行业的战略做了探讨 。 可以看出在“新IT”时代 , 只有全要素协同发力 , 才能赋能高质量发展 。 为了让新IT架构有效赋能企业内部以及外部各行各业智能化升级 , 联想建立了一个新IT智能引擎——“擎天Optimus” , 这个具备云原生、中台化、AI智能三大特征的新IT智能引擎 , 就来自于联想自身37年制造经验和技术体系:
云原生是联想在本地和云端硬件开发服务技术积累的成果 , 中台化是联想在物联网终端和场景应用长期耕耘形成的能力集合 , AI智能则来自联想持续投入AI、大数据研发的成果积淀 。
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从中也可以看出 , 自身的智能化转型实践和战略路线 , 毫无疑问成为联想推动智能制造的重要经验积累和能力来源 。 尽管业界对联想向智能产品、智能基础架构和智慧服务转型 , 并挺进智能制造有些“意外” , 但事实上联想的一系列经营早已在做着客观上的准备 , 融合了人工智能、5G、云计算、物联网等技术要素以及服务与解决方案、全面覆盖行业变革需求 , 联想早已准备好了 , 它不是“黑马” , 而是典型的“白马” 。
这也说明 , 实现数字技术与实体经济深度融合、赋能传统产业转型升级 , 龙头企业在承担着自己的责任 , 一方面“身先士卒”将自身制造经验提炼、总结 , 内生为强劲的IT结构 , 而另一方面也“推己及人”将自身能力外化 , 加速全产业链智能化变革 。 回过头来看 , “白马”龙头几乎都走在这样一条道路上 , 例如 , 身居马群之中的联想 , 其“擎天”的内生外化成果已经初步显露 。
也正因为如此 , 可以说 , 没有“黑马”恰恰也是智能制造的一种幸运 。
【白马|“新IT”时代到来,智能制造没有“黑马”】*本文图片均来源于网络
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