5月10日,由企业网d1net举办的2023全国cio大会盛大召开。本届大会以“企业承压,it怎么干?”为主题,汇集300 企业cio及it高管,旨在搭建cio与同行交流的高质量交流和社交平台,通过观点与思想的激烈碰撞,可落地的实战干货分享,帮助cio用户群化解困惑和焦虑,助力广大cio找准数字化机遇、少走弯路,应对数字化转型过程中的诸多挑战。主论坛外,另设新安全、数据赋能、新技术增效三个分论坛。包括cio中年职业危机应对也是本次大会的议题之一。
以下是现场速记。
三花智控股份有限公司cio 刘隽
刘隽:听了一个下午,大家可能有点累了,我就和大家简要汇报一下。三花成立于1984年,管理之花、科技之花、人才之花,简称三花,是以冷热转化作为核心技术,全球有九大制造基地,二十多家工厂,全年五百多个亿,应该是这个细分领域的龙头。
讲到“数字化赋能未来工厂”,在座的各位的定义跟我对未来工厂的定义可能有点不一样。未来工厂包括无人工厂、黑灯工厂,但我认为只要有四个要素,就是我心目中的未来工厂。软的,不是硬的,并不是有自动化生产线就是未来工厂,应该是柔性的,小批量多品种都能够支持的,包括上下游互联。我自己以前做过财务、做过it,然后觉得上下游互联,包括控制供应商等等成本很重要,以信息为载体是对未来工厂的定义。
整体建设框架包括供应链一体化、采购一体化,应该是2018年前后。现在又要一体化又要区域化,所以未来工厂要朝着这个方向。
原来我们的建设框架就是需要实现仓储的智能化、物流的自动化,包括计划的可视化,设备的互联,流程的精益化,生产的透明化和hr的智能化,包括行政、后勤、it、财务,这些就是我认为的未来工厂的建设框架,可能跟在座的各位心目中的框架有比较大的差异。
数字化和这些有什么关系?说白了,转型就是变革,但变革太血腥了,所以要有数字化转型。我们要有专业人员的缺乏,数字化只是开始,没有结束,这句话也是很适合的。
讲到数字化的价值,我想举两个例子,就是数字化应该达成什么效果。因为我做了四年的cfo,挑战过所有的it人员,天天都要上系统,而做财务的时候天天不让上系统,所以挑战就来了。作为财务的角度来看it价值,或者从it角度来看it价值,可能会有偏差。
未来工厂的价值怎么评估?一般会有四个角度,去问所有的人,业务对象是不是要数字化?可视化追溯就是一种价值,流程的数字化,原来我做手机比较多,手机对整个流程进行数字化,成品出来的时候需要操作系统安卓几点零,原来是直接下载安装,现在自动分发,要把这种流程提炼出来,涉及到版本和规则的校验,决策的数字化也是关键因素。
大家都知道对象的数字化,纸质文件搬进系统,其实还有另外一个说法,就是作业即记录,作业即数据,每个作业应该有数字,如果实现的话不一定是高大上的无人工厂,只要实现就是未来工厂的概念。
流程的数字化应该也有很多,包括整个生产环节的过程,因为我是做制造业的,很多大型的、跨国的制造流程,这些就是流程的数字化。
手机电池安装的时候一定需要校验,也要判断电池符不符合标准,原来是靠人工,现在所有动作通过系统检测电压,检测安装方向,错了也不行,防纠错也不行,就是把这个过程数字化,所以这是规则数字化的一种。
整个存储分析的数字化,我认为工厂做到一定程度以后大家系统都变得完整,2021年,大家可能都知道铜飞速涨价,一天一个价,系统也有备货计划,如果不加以分析判断市场的话,上半年同一天价格好像翻了1倍,最小的批量采购,未来工厂可能还要往上走一步。当年我就在这里思考,准确代表对吗?国际环境发生了变化,我们的未来工厂没有考虑这个因素,所以决策的时候应该考虑到。
我一般是从这四个维度去考核有没有价值,不是一上来就进行全自动化。因为我喜欢用5g,一般我所在的工厂都是5g覆盖,也是5g专网。5g有个好处,最大的好处就是减少数据宕机的概率,特别是自动生产线。因为我们精加工几千台机器,同时采集一个数据,坦率地告诉大家,ap、wifi会死机调包。
在座的各位都有很多数据,建立大数据maas系统怎么办?在座的各位被老板问的最多的就是这个系统有什么价值?我们当时在成都工厂,成都工厂是做手机冲压件和安装件,数据展现八点钟上班,良率是从93%变成79%或者78%,自从有了maas系统,整个系统建设完整以后,大家认为都是正常的,因为交接班开机热机一定会这样下来。
未来工厂的概念是什么?你的工厂什么都有了,数字怎么办?过程怎么优化?最后就是通过改变交接班,八点钟上班,提前十五分钟,退后十五分钟,但这就涉及到很多问题。未来工厂组织就在这里,原来的计件方式是八点钟交接班,计件就是按照这个走的,系统工程不是按照八点钟计算,人事考勤、组织管理。通过这种方式,我们创造的是不关机交接班,改变所有的业务流程,良率保证在90%以上。一年下来,我们所有生产线推广可以节省1000多万,所以要求it经常跟我说你的价值,假设要做的话价值就在这里。
刚才说到精加工的刀具,刀具是有寿命的,加工1万次的话精密度就不行了,以前靠老师傅的概念,通过我们的数据平台反馈,主要是两个数据:刀的寿命和良率,并不是1万次刀具加工就最完美,应该是9000多次就要换刀,造成良率下降的成本完全覆盖得住。以前我们说良率就是到了1万次就换刀,我们改进刀具以后良率提高3%,产值300个亿,3%是多少钱?应该虫另外一个角度剖析,今天核心的目的就是建设未来工厂的目的不是系统有多高大上或者多先进,而是系统多有数据价值。现在的系统就是围绕价值做文章,而不是围绕技术做文章。
今天讨论的人工智能和chatgpt主要是在工厂查询sop,包括数据的分析,通过传感器预测停机时间,这些相对来说比较好做,最不好做的其实就是刚才那几个点,就是挖掘数据价值比较困难。
刚才写的都是数字,一个系统无人工厂没有价值的支撑,而且价值是可量化的,我不认为这是我心目中的未来工厂,数字化就是把所有的都用数字说话,就是用数字来说话的数字化,赋能我们的工厂。
作为手机成品,喜欢什么颜色很关注,原来大家凭感觉,喜欢黄色,喜欢蓝色,所以我们就是判断颜色。就像影刀rpa这样的技术,我们都有很多应用,包括it检测,最典型的场景就是用rpa可以做很多压力测试。当年我们建立财务全球共享中心,支付凭证校验其实都是rpa,创新是it的本质或者必须具备的素质,所以未来工厂应该提升创新,刚才举的例子也是创新,没有什么技术方面的应用,只是通过这些提升一年节省几千万的效益成本。