传统制造业数字化转型中的战略问题思考

邓铭川

众所周知，整个工业社会的所有工业产品，其原料主要来自于四大原生物质原料：黑色金属、有色金属、煤炭和石油天然气。其中，石油天然气产生的经济附加值是最高的。创建于1989年的荣盛集团经过20多年的发展，产业已涉及化纤、房地产、物流、贸易等多个领域，并形成了多元化经营格局。尤其是在2014至2015年期间，荣盛更是开始大规模投入石油化工行业，如2015年底开始投资建设舟山的绿色大炼油项目——4000万吨炼化一体化工厂建设项目。在全球所有单体生产规模炼化排名中，该项目排在全球第三位，预计所有投资达1600亿元，建设内容包括智能化工厂的设计、绿色的海港建设、绿色海底输油管道、跨海大桥、各类超大公用工程、海水淡化、杜邦清洁绿化技术，还有各类风机/空分/反应器/裂解炉等设备，包括各类装置电缆和钢材，均采用全球最先进的工艺技术……这样的大规模投入，以及从原油炼制至各类细分化工产品的产出工艺，只有通过数字化制造管理手段才能运营，而一个传统制造企业的数字化要转型，必须通过三个维度：

第一个维度是产业链上下游的协调平台，实现从供应商到多级客户的完整供应链价值协同一体化。

第二个维度是纵深经营的集团管控，从控股集团本部到下属所有分子公司的价值协同。

第三个维度是时间维度，投资建厂从设计院开始，到投产运营生产过程管理的周期。

这些看起来很容易，但做起来并不是那么简单。

建立一个真正的数字工厂，要实现六个“一体化”

现代工业社会发展实际上经过了六个阶段，最早的阶段是从自动化和电气化开始的，解决了劳动力强度大、生产过程安全、工作效率的问题。第二个阶段是设备感知阶段，即給设备加入了传感器，通过传感器来实现生产过程质量信息的测控回路。第三个阶段是生产装置自动化阶段，解决了工人的劳动密集型工作强度和产品质量大规模提升的问题。第四个阶段是实现生产单元一体化，即打破生产孤岛。目前的大多数传统制造业都是在这个阶段。第五个阶段是经营数字化阶段，第六个阶段是管理智能化阶段，这两个阶段都还很遥远。

建立一个真正的数字化工厂，要实现生产一体化（即第四个阶段），是一个非常复杂的过程，主要有六个方面的“一体化”：

首先是装置设备的一体化，即联合生产装置，宁波中金石化的炼化工厂是单体生产装置规模的联合系统，从裂解炉到加氢常减压装置设备，以及配套的各类环保、能源装置，必须具备一体化的关联性。生产中控大厅中管控的装置除了主产品产线装置外，还有辅料装置，以及很多的风、水、电、气等生产准备设备。实际上，想要完全协调一致配套地实现生产过程联合装置的密切吻合，必须把各个生产线单元装置整合成一个系统，建立一个大型的中央控制室。当然，这是一个庞大的工程。

第二个是网络物联一体化。从总部到各个分工厂，从控制层面到安全层、到视频监控层、到管理层都是相互牵制关联的。而它们从功能上看各自又是独自系统，网络必须各自独立。

第三个是信息系统一体化。各个信息系统之间流程和数据是相互关联的，各个不同的应用系统的数据有着密切的先后关联关系，需要集成与协同处理。

第四个是数据关联一体化。企业经营过程中各个环节必须消除数据孤岛、打破数据屏障，比如化验室品质管理系统LIMS、计量过磅统计管理等各个数据的异构通讯和整合关联，实现统一数据共享平台。

第五个是管理流程一体化。从工厂的生产调度集中管控中心管理流程，到以能源和装置产能计划为中心的MES系统，以及生产资源计划为中心的ERP经营管控系统，管理流程在不同维度，它的流程是不一样的，需要统筹兼并的协同作业。

第六个是平台共享的一体化。不管是企业经营管理平台、行政办公管理平台，还是生产控制平台、安防监控管理平台，各个平台上的各应用系统之间也有着不可分割的关联关系，中控管理需要共享并灵活切换。

企业内部局域网络一体化从搭建的网络环境下分析，实质上在石油炼化企业和智能化工厂的局域网，无非涉及到这四大领域——生产管控网、过程控制网、视频监控网、企业办公网。

建设数字化工厂的两大基础要素

以上提及的这些工业数据可以放入公有云的工业大数据模式，也可以是企业私有云的模式。目前大多数传统制造业采用的是经营管理数据“上云”的模式。但是真正到了实时控制层，对实时控制精度的要求有时会达到半秒、毫秒级，控制数据是在分秒中瞬息万变的。这些数据主要存在于这几个地方：一是过程控制，跟生产控制系统的SCANA、DCS控制系统紧密相关，包括LIMS系统（化验室管理）、HSE系统（健康安全环境系统）。二是跟ERP相关的生产管理系统。这些基本局域网络体系的关联与集成，最终形成了一个集中管控中心。核心表现就是一个或者多个中央控制的全厂调度中心。这是现在任何一个现代化、智能化企业的标志终端展现，但是它只是解决了在生产中人与人、人与物之间的协调计划问题。那么，从母子集团公司构架格局上看，就是要形成一个母子公司协同管控，并与所有联合装置相关的统一管控平台。个体单元工厂的整个产销协同也是如此。三是自动化的仓储物流运输和立体仓库的整个体系；四是涉及到整个市场大数据云端相关的整个构架。但是，这一切都只是美好的愿景。

在实际过程中，我们在建厂之初就会碰到难题。

在设计院提供给工程公司开始施工之前，企业生产运营过程中的数据就与设备装置、大宗原辅料和产成品产生了直接的关联，而这些数据关系又与设计院提供的各类工业布局、装置设备参数标准以及施工建设工程数据息息相关，所以，以工程建设的数据交易枢纽就成为了工厂运营生产和产能规模、产线品质标准的数据枢纽中心了。企业生产运营是以供销存数据与实物移动事件为驱动中心的，工厂装置设计模型数据是以工程施工建设管理的交易业务作为业务驱动中心的，两者的交界中心就是装置设备与能耗效能、资产转化效益、工艺改造与维修成本、收益绩效与考核标准。

所以，在这样一个体系化过程中，无论投资新建工厂还是旧厂数字化改造，都会从施工建设期到生产运营期存在大量的数据标准定义成本。如果大多数企业的数字化改造，不能认清现象与本质问题，都像镇海炼化企业那样花费将近10年时间，投入不下十几个亿，那么数字化转型的道路就会艰难而漫长。如果现在新建一个工厂是基于智能化体系的，那么在与设计院合作的最开始阶段就要开始考虑数据标准问题。舟山4000万吨绿色大炼化工厂项目在设计建模之初，和13个设计院打交道，每个设计院都有自己的设计标准，制定统一数据标准是个很艰难的过程。

打造数字化、智能化体系有两个基础的要素：第一个是主数据与监管体系的统一，如果这个没有统一，那么之前说的统一平台之类都很难实现。第二个是流程和智能化技术的统一。在建立企业的时候，要敢于打破现有传统观念。正如经济分析学家吴晓波所说的：“什么叫创新，创新的根本，说白了就是触碰违法逻辑，所有的创新最初都是从违法开始的。”所以这里就会涉及到创新性作业流程以及智能化技术的颠覆性应用，是否从原来的输入、输出、活动、对象、客户、价值、资源和风控这八大流程要素框架中脱胎换骨出来，设计出适应数字化运转的公司经营模式，这个模式与我们传统的模式是不一样的。总之，企业要拥抱数字化，就要将观念、体系、流程全部以数字经济的思维模式加以改变。

基于这样的一个构架，从企业基础装置和作业流程上来说，有三大数据交互核心是关键：数字化的集成设计工具、数字化的移交平台工具、数字化工厂的标准规范。

因此数字化建设的重要立足点在从企业建设期就开始了，我们在打造现代化实物工厂的同时，还需要打造一个数字化虚拟工厂。按照这样建设两种不同性质的工厂，我们就可以查阅到现实实物工厂在三维模型图上相应的模型装置的所有變化、配套参数标准和更改依据等所有信息。如果所有的三维虚拟模型与现场实际装置设备仪表状态达成高度协同的话，就可以在设备出现问题征兆之初，直接去虚拟工厂调取模型或报警参数，甚至于可以直接由设备智能处理安全隐患危险源，以及在培训应急事件处理和模拟训练过程中完全按这个模式来仿真，大大降低安全生产事故发生。在如此智能化状态下，生产经营过程管控以及互锁性安全管理规范流程，可以靠数据驱动机器去控制，而不是完全依靠人的指令和规章制度，当把这些制度融入到系统中，这些过程就实现了数字化工厂，就会成为实物工厂的大脑神经网络。

传统制造业转型面临五大战略型问题

一般按照大数法则来说，数字化工厂的投资金额比例，跟实物工厂的投资金额占比大约是1%～1.5%。在这样一个构架中，我们所依赖的传统制造业想要转型，必然会存在五大战略型问题。

第一，是不是以客户为上。作为转型的根本，所有的转型意愿是以客户意志为中心的。中国现有的7.31亿网民的消费习惯、个性、价值观与20年前的人们大不一样。提供的所有产品和服务都和消费者的个性息息相关，客户习性才是影响企业转型的源动力。

第二，战略性的调整企业组织构架。这是一个非常痛苦的调整过程，会完全换掉原有的老旧体系。

第三，业务运营方式或模式转型。以前一个大型消费品贸易企业要建立一个销售网络点，可能需要几年的时间，而如今一夜之间就有可能建成一个很大的销售网点。

第四，高技能的年轻数字化人才。在如今的企业人才梯队中，85后～90后的年轻人成为企业转型的核心活力人才。传统的大龄管理者在具备传统经验优势之外，也要提升自己的创新思维。

第五，开放的合作伙伴策略。对于企业上下游合作伙伴客商，现代数字化企业的很多内务管理职能都可能由企业外部专业机构来承担。比如原来企业的人力、财务、服务等内部职能活动都可以在社会上找到完全开放的专业平台，由他们来承担。

智能化企业的建设和运营需要关键意识的转变

数字化转型往往一开始看起来是一个技术变革，但本质上却是战略问题。而数字化转型往往会因三个因素而造成无法回避的失败。

首先，战略管理上的观念相对落后。认知不足，认知固有的观念太多，怕分心，这个主要在领军人物身上，整个公司，整个构架都会是领军人物决定的因素。其次，转型过程投入能力不足。欠账太多，包袱太多，兼顾因素太多。想要在薄弱的基础上建立起高楼大厦，基础能力太薄弱是不会成功的。最后，企业外部环境的影响和阻碍。创新过程中涉足了不符合国情的战略策略。比如，石化企业利用现在的4G/5G无线传递技术，建立企业自己的4G/5G基站来替代有线电缆数字信号控制体系，实际上违背了国家石化企业安全生产监控标准（目前国家石化数据标准还是主要以传统电缆中控设备来指挥生产调度的，无线设备指挥调度方式并未获得相关国家工业数据标准）。这些方面都会阻碍传统企业走向智能化、数据化制造。

另外，还存在传统企业向数字化企业转型的核心职能部门处在哪一层级的问题，因为这一层级的职能部门的管理权重大小决定了所能起到的转型影响力大小。现在，有的企业把它放在信息技术中心，有的放在公司的战略发展部，而有的则放在了董事会或者总裁办公会，这些层级带来的影响必然不同。目前，核心职能部门可以分为四个类型：技术型、应用型、合作伙伴型、业务推动型。

技术型的驱使动力是在于怎么样降低成本费用，比如机器换人，就要考虑综合成本性价比是否有优势，这是技术性组织的思维模式。应用型的驱使原动力是提高业务效率，以部门的绩效为中心目的。合作伙伴型的组织是以公司的整个市场占有率为原始动力，考虑业务与公司战略是否有效的结合。业务推动型的组织是以企业是否能够成为行业领袖为宗旨，着眼于公司整体是否能利用信息技术做根本性变革。而传统制造业向数字化企业的转型过程中最主要的原动力是依靠业务推动型来变革的。这对拥抱智能化、数字化企业的影响非常大。

所以，智能化企业的建设与运营的意识转变关键点有三个核心：

一把手必须真正重视，而非只是喊口号。

优秀的顶层设计方案和专门的人才队伍，年轻化和具活力的人才体系。

创新转型投入是一场投资行为，把转型投入过程看成投资还是费用，这个观点会有很大本质不同。

（作者单位：浙江荣盛控股有限公司）