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盘点德企在工业4.0转型升级中所犯的9大典型错误

 q1338 2017-03-10

盘点德企在工业4.0转型升级中所犯的9大典型错误

盘点德企在工业4.0转型升级中所犯的9大典型错误

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工业4.0仍然是一个相对较新的概念。,许多企业在寻求转型突破口的时候遇到了很多困难。根据近几年试验项目中所取得的经验,德国科研人员列出了一系列企业在转型升级中比较典型的、并且可避免的一些错误。

盘点德企在工业4.0转型升级中所犯的9大典型错误

1:没有引起真正的重视

调查表面,约有半数的企业对工业4.0的实施采取的是“换汤不换药”的做法,并没有引起真正的重视。他们仅仅是从营销的角度为自身的产品贴上“工业4.0”的标签。问题在于:与此同时,先行者们逐步深入研究自动化技术和流程优化,以此逐渐确立难以逾越的领先地位。德国弗劳恩霍夫制造技术与自动化研究所的Günter H?rcher博士表示,“那些至今对这个理念不甚重视的中小企业,在贯彻工业4.0以及着手于市场方面的数字化时,焦虑的情绪便蔓延开了,数字化对于商业模式自身意味着什么?”技术只是基础,翻天覆地的改革飓风首先会从市场刮起,并促进新的商业模式发展。

2:只盯着投资回报率

对于在企业当中那些工业4.0推崇者,都面临着一个同样的问题:只有给出明确的商业案例时,才能从企业中得到相应的资金支持。投资管理咨询有限公司的首席代表Werner Bick教授认为:“但是这对于大部分的试点项目是不可能的,因为没有现有的经验可供参照。”如果项目因此不能落实,则显得缺乏理智。企业需要为技术试验和效益实现制定新的规则。

3:急于求成

工业4.0是一个非常复杂的系统。互联的大数据分析、自主系统、机器人技术、传感技术还有深度学习。如果要尝试将其全部一起吸收,则容易因其复杂性而导致失败。首先技术发展日新月异,所以当计划在一两年内拟好后,恐怕早已过时。这里有个便捷之策,这个方法盛行于IT界。也就是迭代法,不断用变量的旧值递推新值,预测可能性。

4:顶层战略缺失

通常都是从单独的试点项目或者灯塔项目起步,这样很好。问题在于,项目可能不会按照所预期的效果发展。当人们获得了第一手经验时,就是时候寻找一个总战略方案了,唯有此工业4.0才不至于沦落为拼凑出来的拙劣品。

5:忽略人的作用

数字化威胁着人类的工作岗位?是的,但是这不代表失业率的上升,更多的是对人员培训提出了更高的要求。专家预测,数字化将带来全新的工作岗位。因此从社会角度而言,探讨行业的未来工作模式与分配模式就显得尤为必要。对于个体雇员,首先必须清晰认识到,只有根据新趋势的方向进行不断地自我深造,才不会轻易因转型而被淘汰。对于企业未来的成功,人始终是不可或缺的因素。

6:缺乏大数据运用策略

数据就像是诸如工业4.0或者物联网一类概念的货币。尽管如此,专家反复指出,盲目地直接收集,比如机器数据或者传感数据,没什么太大的意义。首先需要的是策略的制定,使得所有的数据可以在一个时间轴内进行收集整理,最终保证数据有被提取分析的价值。

7:共同语言基础的缺失

在工业4.0的讨论过程中的一道屏障是根本性的语言混乱。不同领域的专家们从自身经验出发对这个概念的理解也有着很大的差别。有的侧重于智能设备,有的认为是预见性维护,有的则从物联网的角度去定义。现代工业培训计划、投资管理咨询有限公司以及Xpertiso的经理人Rosalind Hungerland建议:“正因为许多企业难以突破,所以举办跨界研讨会是非常有意义的,人们可以通过此举找到共同的语言基础。”

8: 工业4.0是买不到的

慕尼黑工业大学自动化与信息系统专业的教授Birgit Vogel-Heuser强调:“许多人认为,工业4.0是可以买到的。这是完全不可能的。”第四次工业革命提出了很多新技术与新应用,但是企业自身如何从中获益,需要根据自身情况量身定做。那些只是贴着“工业4.0”标签制定好的解决方案都是忽悠人的。

9:消极应对

最后,但同时很重要的是,在汽车零部件行业中,小供应商已习惯依赖于大客户,他们往往要等到大客户下达明确指令才开始着手准备。事实上他们应该直接开始曲线学习,从自身开始积累新的经验,着手优化内部流程以及数字化。

工业制造及自动化研究所,以及德国弗劳恩霍夫制造技术与自动化研究所的负责人托Thomas Bauernhansl教授于近日的工业4.0专家会议上表示:“许多企业还没有真正开始,而另外一些企业则自诩,他们已经在实践工业4.0的道路上走得很远了,尽管事实上他们并没有做出多少成就。真正有所行动并且已取得一定收益的企业,显然低于10%。”

调查结果同时显示,企业在开始贯彻工业4.0时还存在困难。许多人不知道,他们如何与之接轨,或是如何找到相应的策略。尽管如此这个转变也是值得的。 鲍尔汉泽认为这将提高50%的生产力。哪些问题能够避免,我们拭目以待。


德国工业智库

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