中小制造型企业,在数字化转型中有哪些适合的车间生产管理系统可供选择?

2020-09-09 分类:行业资讯  

新形势下,中小制造企业是实现制造强国战略、制造业转型发展的重要源泉和基础。与此同时,在当今世界制造业经济整体低迷、全球总需求和制造业效益“双下滑”的不利局面下,中小制造企业顺势突围面临很多困难。

 

目前,我国中小型制造企业面临共性的“三难”问题,即转型难、创新难、融资难,应深入分析制约中小制造企业发展瓶颈的深层根源,通过完善中小制造企业的创新政策、加强公共服务平台支撑,探索行之有效的融资途径来保障我国中小制造企业顺利突围。

 

(一)产品输出过于“单一”,转型难

一是中小制造企业过于重视产品,忽视产业链和价值链的作用。调研中发现,受“加工制造——产品销售”传统思维的影响,绝大部分中小企业的长期盈利点在于较为单一的产品销售,布局在产业链的特定环节,停留在价值链的底端。

 

企业的订单数量和产品价格受供给行业的景气度影响较大,单一的产品结构也易受经济周期影响。往往寄希望于通过价格战来抢占市场份额的战略,缺乏通过提高产品价值来赢得市场地位和竞争力的意识。

 

二是区域产品同质化严重,缺乏核心竞争力。从产业布局角度来看,地级市的区域产业链环节往往集中在多家中小制造企业,行业景气时由于需求端旺盛掩盖了供给端的结构性过剩,一旦行业效益下滑或出现市场份额的竞争,中小企业往往采取以牺牲产品质量来降低价格进行竞争,加之要素成本的不断提升,致使行业下滑时企业负重难行。从长远来看,中小企业失去的不仅是市场份额及产品竞争力,同时也将丧失新一轮产业链“卡位——布局”及转型升级的机遇。

 

(二)人才存在结构性“断层”,创新难

一是研发人才局部断层现象严重。调研中发现中小制造企业研发人才往往呈现出以下特性:

1.高级研发人员由于高薪及管理层职位诱惑呈现出稳定状态;

2.低端研发人才由于自身掌握技能不足也趋向于稳定,一般创新能力差且需要长周期培养;

3.中层研发人才由于具备创新能力之后倾向于流失到周边一、二线或省会城市。

因此研发人才呈现出“分散两端,中间断档”分布的特点,也正是由于中坚力量和具备“工匠精神”人才的流失增大了创新的难度。

 

二是研发人员创新积极性不高。一方面为创新人员的抓手及着力点匮乏,突出表现为平台、设备、专业知识培训、对外合作交流等创新环境不健全;另一方面是激励机制不成熟,研发人员创新带来的科技成果转化收益并未真正摊销到科技人员,加之部分中小企业对依靠创新投入来实现企业转型抱有怀疑或观望态度,对前期投资和后续不确定的产出效益心存疑虑。

 

(三)信贷易存在“产业性歧视”,融资难

一是信贷机构对产能过剩行业的企业全部亮红灯。我国的产能过剩行业是结构性的,并非产能过剩行业中所有企业都是以落后产能、“僵尸企业”形态存在。

 

另外,加之中小企业自身信贷资产不具有优势,缺乏有效的直接融资渠道,依赖于银行贷款等高成本的间接融资手段,致使包括部分“专精特新”及“单项冠军”在内的制造企业也无法及时通过外部融资实现规模扩张,增大科研投入,进一步提高市场竞争力。

 

二是部分产业基金、贷款周转金、中小企业专款保证金等效果未达预期。调研中发现,为解决中小企业融资难、融资贵等问题,试图通过财政资金和杠杆作用来改善中小企业融资条件,但是受制于机制及模式尚未成熟,资金使用的边界条件尚不清晰,所产生的实际效果并未达到预期,既不利于财政资金及金融机构的积极性,也致使部分中小企业融资后陷入盲目增产扩建的怪圈,低端重复建设现象严重。

 

 

然而,随着技术创新、客户需求以及外部环境因素的加速变化,数字化技术和制造业的结合越来越紧密,制造业企业的数字化转型也正在加速推进。

 

从国际看,新一轮科技和产业革命正在兴起,制造业发展态势和竞争格局面临重大调整。发达国家纷纷提出了“工业4.0”“再工业化”和“制造业回归”战略,围绕制造业,制定战略、出台政策、投入资金,彰显国家意志,试图赢得制造业竞争新优势。

 

在国内,工信部也提出“两化深度融合”和“中国制造2025”战略,以推进信息通信技术与制造业深度融合为主线,以推广智能制造为切入点,强化工业基础能力,提高综合集成水平,全面推进制造业转型升级,推动中国制造实现由大变强的历史性跨越。

 

根据著名的咨询机构IDC和其他咨询机构的预测,2020年全球数字化转型相关的产业的增加值会达到18万亿美元。从制造业企业的角度,主要有两个方面的问题要解决:一个是企业内部价值链的整合和打通;另外一个就是企业外部的数字化资源怎么有效利用。

 

在生产企业内部,比如怎么利用内部的工具和流程驱动生产、供应链、研发、市场、服务等企业价值链的打通,这是制造业企业需要关注的核心问题。

 

数字化转型与不断变化的数字经济直接相关,因为在数字经济环境下,基于技术的支持,个人、企业乃至整个社会都实现了实时互联。

大家不妨想想那些正在改变商业本质的高级功能:

1.高度互联:随时随地沟通,实现高度互联;

2.无限的计算能力:各种各样的平台,提供无限的计算能力;

3.云计算:轻松访问托管的软件和服务;

4.传感器和移动设备激增:提供新的源源不断的信息流,以及大量的信息访问渠道;

5.网络安全加强:支持用户安全地访问和使用重要信息,最小化内外部安全漏洞。

 

国内中小型制造业企业在过去几十年的发展过程中成长迅猛,对数字化的需求越来越旺盛,随着公司规模的不断扩展,对IT&OT的需求也越来越多,特别是在新技术的驱动下,中小企业的数字化转型需求同样势不可挡。

 

不过,必须承认的是相比大企业,中小型制造业企业在人才、资金、技术与管理等方面都较为落后,中小企业由于其业务特性导致了其对数字化转型缺乏紧迫感,数字化转型经验相对不足,没有树立相对科学的转型升级体系方法论,不能够相对精准把握数字化转型的核心要素和战略取舍。

 

 

综上所述,数字时代的到来,已是社会经济发展中不可逆转的一种趋势,制造业企业必须善用新的变化形式来革新管理理念、手段与结构,进一步推动可持续发展,实现数字化转型升级。

 

传统生产企业信息化建设三驾马车:ERP、PDM与MES。

ERP管理的是企业的资源,比如人员、设备折旧等;PDM管理的是产品的设计过程,比如产品图纸、工艺等;MES管理的是制造的过程,比如生产计划、生产作业等。

ERP是从客户开始,到订单,到主计划,回答的是为什么生产;PDM从产品需求开始到工艺编写,回答的是怎么生产;MES是从计划到具体加工,回答的是到底是怎么干的。

综合来看,ERP、MES与PDM都属于生产管理系统,主要面向的对象是管理层。

 

 

战略层:战略层如企业总经理、型号总师等,主要获知生产的趋势性数据,如生产问题发生率、任务完成率、额定工时统计等等,都属于分析统计类数据,简称为高阶数据;

管理层:管理层如计划员、调度员等,主要获知生产的实时数据,如生产进度、现场问题等,属于实时性数据,对数据的实时性要求较高;

执行层:执行层如班组长、现场工人,主要获知的是相对静止的信息,如产品的操作手册、加工工艺或者临时工艺通知等内容。

 

综上所述,执行层虽然处于数据采集最核心的位置,但对于他们工作KPI(工时/件数)等均没有增益,甚至会影响产量。生产管理系统大部分功能是面向管理层的,主要解决计划员、调度员、厂长的核心痛点,但能不能用起来,或者用的舒适度,主要靠执行层来表现的。

 

管理层希望看到更多更全面的信息,辅助工厂决策,但是管理层所有的信息都来源于执行层,所有管理层迫切的希望执行层将工厂所有的数据传送到系统当中,然后根据数据模型或者管理模型像漏斗一样筛选出自己需要的数据。

 

而执行层的数据主要来源有:机器采集、手工录入、上游系统传递、硬件集成,但是根据离散型制造业企业性质来分析,执行层数据基本来源于手工录入。由于管理对数据的需求,造成工人置根本而不顾(生产任务是执行层的根本)去在系统当中录入生产数据。

 

以上原因最终造成的结果就是执行层很排斥生产管理系统,影响系统的应用效果,这也是提出生产管理系统是“一把手”工程的根本原因,只是利用行政压力去实施是一种手段,但并不能解决根本问题。从而造成了一个智能制造之殇:管理层需要更多更全面的数据,执行层希望更具备效率更简单舒适的工作工具。如何轻松简洁的获取数据,再将数据串联起来,打破信息孤岛,实现业务融合是目前智能制造的重中之重。

 

所以,生产制造企业数字化转型不能用旧思想进行管理系统选型!由现场工人倒逼式的实施方式是最优解决方案,但是“自扫门前雪”的形式风格造成了信息化系统需要牵头人,相当于政变领袖,带领的是一种方向,解决的是内部矛盾。

 

生产车间工时管理系统」作为生产制造信息化系统中的重要一员,可以准确收集并分析生产工时数据,而生产工时是精益生产不可或缺的有力数据。

 

生产车间工时管理系统」可使生产信息实时化、决策清晰化:能准确的收集生产现场的生产任务工时,并将数据实时记录并实时的给相关部门,为计划排产、人员绩效、人员薪酬提供数据依据。使管理人员轻松的获取第一手的有效生产信息,问题判断更清晰,实时的决策更加精准。从而提高工厂生产效率,降低人工成本,提升企业盈利,真正实现工厂智能制造。

 

如您的企业正在进行智能工厂或数字化车间的转型升级,为找合适的车间生产管理系统一筹莫展,可参考《生产车间要创新,要留人,就得这么干!》一文深入了解。

 

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