發布日期：2022-07-14 點擊率：69
工業4.0能不能被評測?如果能，它如何被實施。這個問題在行業內一直被廣泛關注。在德國國家工程院acatech的推動下，亞琛RWTH工業大學、德國人工智能研究中心DFKI和弗朗恩霍夫研究院等幾家機構，歷經一年，在今年4月聯合推出了《工業4.0成熟度指數》報告(Industrie4.0 Maturity Index)。
1、錯了，工業4.0不是技術范兒
工業4.0一詞自2011年以來，一直被廣泛用于描述制造業的未來。然而，現在即使德國也意識到，僅從技術角度闡釋第四次工業革命的相關發展，顯然是不足的，企業還需要組織和文化層面的改革。作為對這一點越來越明顯的趨勢，該指數的副標題干脆就是“企業數字化轉型管理”。
圖1：工業成熟度指數報告，2017年
德國工程院《工業4.0成熟度指數》(以下簡稱工業4.0指數)認為，先進技術可以獲得更廣泛的數據，但對數據潛在利用能力，完全取決于企業的組織結構和文化。
一個組織的最終目的是成為學習型敏捷的企業，對不斷變化的環境具備持續的敏捷性和適應力。
《工業4.0指數》為企業實施變革提供指導，包括六個階段的成熟度模型，每個發展階段的實現都將獲得額外利益。《工業4.0指數》著重于四個關鍵領域，而這四個領域都包含與其相關的兩個基本原則。
2、工業4.0下的企業目標
企業目前并未在其戰略思考中對這些原則的充分影響予以足夠重視。許多組織仍缺乏對工業4.0關鍵環節的基本理解，例如，企業經常錯誤地以為工業4.0僅限于數字化或全自動化領域。除此之外，各企業沒有建立共同目標，許多已經實施的行動均是各自為政的孤立措施。德國工程院的《工業4.0指數》，可以依據各企業的需求，精確定制數字化路線圖， 從而幫助企業實現工業4.0的最大化利用，并轉型成為學習型敏捷組織。
多數公司實施的措施僅限于偶爾的試點項目，事實上更類似于技術可行性研究。但此類項目卻難以將工業4.0的全部潛力展示出來，因為它們忽視了包括公司組織結構和企業文化在內的工業4.0實施的關鍵方面，結果就是變化僅僅是順應自然的發展進化。
圖2：常見的企業適應過程
正如精益生產不等同于簡單的防止浪費，工業4.0也不只是通過網絡連接機器和產品。《工業4.0指數》強調的是需要進行范式的轉變。
令人惋惜的是，這些變化往往無法反映組織的實際流程或滿足制造型企業的真正需求。因此，無論是獨立企業內部還是整個經濟層面上的轉型變革的實例，都只是鳳毛麟角。
這說明，必須要合適的技術要素相結合，來壓縮企業的適應過程。
圖3：工業4.0可以壓縮時間進程
對于各企業來說，實現工業4.0的道路各有不同，因此必須以分析企業現狀和目標為起點。企業現狀的相關問題包括企業未來幾年的戰略目標，企業已經實施的技術和系統，以及這些技術和系統在企業內部的運行情況。這些問題的答案可以幫助企業確定成功引進工業4.0所需的能力。
3、工業4.0的六步法
工業4.0的引入，涉及制造型企業數字化能力素質的顯著提升，并需要企業組織的大規模改變。作為一項高度復雜的任務，這種轉型通常需要花費數年。而且轉型的計劃和實施需要確保在整個轉型過程中的不同階段都可以實現積極盈利(如增長和效率)。
在工業4.0轉型過程中的任何階段都應實現可見的收益，這才可以支持轉型的整體成功。
該路徑包括六步法，也可以看成是工業4.0的六個階段，可分為計算機化、連通性、可見性、透明性、預測性、適應性。每一步都建立在前一階段之上，并且說明了達到每一階段所需要的能力和實現的企業效益。
圖4：工業4.0的六步法
該戰略要求企業發展必須按部就班。以工業4.0的基本需求為起點，為企業向學習型敏捷組織轉型的整個過程中提供支持。
圖5：工業4.0進階六步法
非常重要的一點是，這種能力是一步一步構建的，也就是說第一階段的效益可以通過低于第二階段的能力實現。因此，轉型過程是步步遞進、持之以恒的旅程，可能無法實現企業、工廠、生產線以及各個部門之間的完全同步。各個企業應該自行判斷哪個發展階段可以代表自身特定情況下的成本和效益的最佳平衡，從而將該階段作為轉型過程計劃結尾的目標階段。
直至今日，許多企業仍面臨的挑戰是創造工業4.0的基本條件。
數字化本身并非工業4.0的組成部分。
該報告的這一個判斷，應該還是出乎很多人的意料。但報告強調，工業4.0的發展路徑以數字化為開端，而計算機化和連通性是實現數字化的基本要求。這兩個初始階段之后的四個更高階段，才是工業4.0發展所需的進一步能力。
4、六階段的描述
1)計算機化
發展路徑的第一階段是計算機化，因其提供了數字化的基礎。在這一階段，不同的信息技術在企業內部獨立運作。大多數企業的計算機化已經相當成熟，主要用于更加高效地處理重復性工作。通過計算機化，企業可以實現高標準、低成本制造，而且許多現代產品可以達到以前不可能達到的精密程度，從而實現獲得利益。但實際上，很多機器并不具備數字接口，特別是對于長周期機械或人工操作的機器來說。在這些情況下，終端經常用于填補商業應用和機器之間的缺失環節。
計算機化的例證之一就是CNC銑床。通過采用計算機數控，CNC銑床可以加工高精度零件，但是有關執行行動的細節，所需要的NC加工數據通常仍需要手動傳輸給銑床，也就是說，銑床并未實現連接。另一實例則涉及未與企業EPR系統連接的商業應用系統，這可能導致半自動質保，盡管在試驗站實施，但記錄數據卻并未與相應的工作環節關聯。這將導致一旦發生質量問題，回溯環節會變得異常困難。
2)連通性
在連通性階段中，相互關聯的環節取代了各自為政的信息技術。廣泛使用的商業應用彼此連接并反映企業核心業務過程。操作技術(OT)系統的各部分實現了連通性和互操作性，但是依舊未能達到IT層面和OT層面的完全整合。
3)可見性
傳感器能夠獲得大量數據節點，從而捕獲整個過程。傳感器、微芯片以及網路技術價格的下降意味著現在可以實時記錄整個企業的事件和狀態，而不是像之前一樣僅僅記錄單獨的領域，如制造領域。所以現在可以始終保持工廠的最新數字模型。我們將這種數字模型稱為企業的“數字孿生”。“數字孿生”能夠顯示企業在任何特定時刻發生的情況，并根據這些實時數據作出管理決策。因此，我們可以將“數字孿生”視為下一階段的核心構成元素。
4)透明性
第三階段涉及企業當前形勢數字孿生的構建，而第四階段是關于企業了解事件發生原因，并通過根本原因分析生成認識。為了辨別和解釋數字孿生的交互，必須使用工程知識對采集的數據進行分析。語義鏈接和數據匯集能夠產生信息和相應的語境，為復雜和快速決策提供過程認識。
5)預測性
達到預測能力階段后，企業可以模擬不同的未來情景，并確定最具可能性的情景。這包括將數字孿生投射到未來，以描繪多種情景，并評估它們發生的可能性。由此，企業可以對未來發展進行預測，并適時作出決策和采取適當措施。然而具體措施還是需要人工執行，因此較長的前置時間有助于限制消極影響。減少突發狀況或計劃變動等引起的意外事件可以實現更為有效的經驗。例如，通過預測能力，可以在承運人失職等反復出現的物流問題發生之前對其進行標記，并通過更換承運人防止此類問題發生。
6)適應性
預測能力只是自動化行為和自動化決策的根本要求，而持續的適應性則使企業能夠向IT系統下放適當決策，以便IT系統盡快適應變化多端的經營環境。
適應程度取決于決策的復雜性和成本收益比，通常最佳方式是實現單獨過程的自動化，因此應調查自主重復性操作的基本可行性。
二、工業4.0的組織 (中)
1.工業4.0評測模型
《工業4.0指數》的基本模型，源自與一線實踐的結合。為了確保該模型能夠完全代表制造型企業，《工業4.0指數》是以“生產和管理框架”為基礎。該框架將企業的內在方面分為三大板塊：企業結構是指對企業的商品生產和服務必不可少的方面;企業流程是指企業各個環節的過程鏈;而企業發展是指企業的戰略和運作發展。
圖6：生產管理框架
《工業4.0指數》將企業結構分解為資源、信息系統、文化和組織結構四個結構領域。每一結構領域都包含兩個指導原則和必要能力。這些能力用于實現各個發展等級，并為制造型企業向敏捷型組織的轉型提供基礎。
圖7：企業結構四大件
企業流程則是《工業4.0指數》所考察的五個功能領域，包括了研發、生產、物流、服務和銷售五個功能領域，每一個功能領域的愿景都描繪了學習型敏捷企業的特征。
圖8：企業結構與企業流程的展開圖
在上述模型的基礎上，最后描述了《工業4.0指數》的應用。在使用過程中，結構領域、功能領域和成熟度等級被結合起來，以確定制造型企業的總體成熟度和各個功能領域的成熟度。
一旦企業建立了當前的成熟度等級，就可以制定數字化路線圖，其中包含功能領域和結構領域所需的具有特定順序的具體措施。
2.企業結構的四大件的成熟度評估
企業結構，主要有四個組成部分。
圖9：企業結構的四分象限與生產管理框架的對應關系
1)資源結構的成熟度等級
《工業4.0指數》中，“資源”指有形的物質資源，包括企業的勞動力(人力資源)、機械設備、工具、材料以及成品。企業勞動力必須具備一定的職業能力，從而充分利用獲取的信息。相互補充且正確配置的技術資源有助于緩解數據和行動的延遲。企業除了完成他們的特殊功能外，還需要盡力保證資源與物理和數字世界之間的連接，由此建立數字世界(數字孿生)的信息視角，推進增強企業敏捷性所需的學習過程。兩個原則遵循以下兩點。
第一，資源必須具備以信息化方式作用的必要能力。
第二，只有將不同的信息碎片拼湊完整才能展現清晰的總體局勢。為了確保信息的質量，應該盡可能的實現數據的交互和結構化，這就要求適當的數據連接以及通信目的的統一。
圖10：“資源”結構區的能力
2)信息系統的成熟度等級
信息系統是社會技術系統，在該系統中，人們基于經濟準則，通過信息和通信技術提供信息。這些系統制備、處理、存儲和傳輸信息和數據。企業信息系統的配置是確保有效數據和信息能夠被用于決策的關鍵。企業數字化的進展意味著借助數字影子，制造型企業越來越容易實現基于數據的實時決策。但是，出于以下兩個原因，仍然有許多企業未能實現這些數據和信息對決策者的支持。
首先，采集的數據沒有被處理成信息，因為沒有適當的形式傳輸，所以員工不能在工作中使用這些數據。
其次，相同、集中化的數據使用并未貫穿企業的不同環節。
圖11：“信息系統”結構區的能力
3)組織結構與評測等級分析
企業通過上述技術實現向學習型敏捷企業轉型的同時，還需要實施適當的組織結構。在我們的模型中，組織結構指的是企業的內部結構(結構和作業流程)及其在價值網絡中的地位。與“文化”結構領域(參加下文)相比，“組織結構”建立的是組織企業內外協作的強制性規則，而“文化”涵蓋的是企業內部的價值體系，因此說明的是協作的軟性因素。但是，這兩個結構領域相互依賴且必須保持一致。
有機的內部組織和價值網絡內的動態協作這兩個原則貫穿結構領域“組織結構”，因此，“組織結構”是對組織從內部和外部兩個角度的描述。
圖12：“組織結構”結構區的能力
一個是有機組織。這是機械組織的對立面。在有機組織中，員工的限制較少，承擔的個人責任更大。因此，這種組織形式特別適合于具備動態環境中的高技術勞動力的組織。
第二個是價值網絡內的動態協作。這是指不同企業之間的自動化無縫信息交互可以實現更加動態的企業合作并提供日益增強的市場透明度，同時還有利于減少實現更高靈活性的部分阻礙，例如，詢問、訂購和訂單處理等手動流程。憑借如今的IoT技術，操作可視化可以擴展至包括供應商的生產狀態和質量性能，從而實現更為高效的信息、產品和服務交流。
顯然，企業首先通過當前網絡內部更加高效的全面合作，更加接近實現靈活、開放市場的目標。同時，橫向訂單數據整合和一般數據交換平臺(如聯合開發項目)可以作為合作的催化劑。
4)文化與評測等級分析
企業的敏捷性高度依賴于員工行為。20世紀90年代至21世紀間有關精益管理的經驗告訴我們，成功實現整個企業的精益管理的關鍵是改變企業文化，也就是改變員工心態。這一點同樣適用于工業4.0中學習型敏捷企業的數字化轉型。如果企業只是簡單的引進數字技術，而未進行企業文化的相應改變，則無法實現期望的敏捷性目標。因此，企業必須首先確定企業未來的行事方式及其員工所需的技能，只有這樣，企業才能夠識別和引進支持企業預期工作方式所需的技術。數字輔助系統就是一個恰當的例子。就其本身而言，此類系統的引進并不能實現企業增值。在數字輔助系統開始增加價值之前，企業必須具備一種文化，即員工信任系統，并且準備好接受系統的建議。
必要的企業文化轉型包括兩個關鍵問題。第一，員工在多大程度上愿意不斷審視自我行為并使行為適應變化的環境?第二，員工在多大程度上認為其行動應該接受基于數據和事實認知的引導?顯然，文化的第二原則——社會協作，有助于加快企業內部的認識分享。
圖13：“文化”結構區的能力
3.贏得信任：流程和信息系統
20世紀70年代以來對信息技術的引入提醒我們，僅重視功能需求是遠遠不夠的。
只有相關人員從一開始就參與信息系統的建設并積極發揮作用，才能確保對IT和系統的認可和系統應用。
同樣的，如果員工參與到相關信息系統的設計中，全體員工必須認識到只有系統化地應用，才能從這些信息系統中受益。只有當學習型敏捷企業的員工信任選擇的流程和信息系統時，才可能實現記錄的認識在不同角色之間的情境化快速分享。這種信任來源于員工對信息系統決策方式和建議的具體效益的了解。
圖14展示了到達“適應性”成熟度階段的制造型企業需要具備的特征。社會協作存在于員工之間、員工和客戶以及與合作伙伴之間。對系統和流程的信任可以保證流程的高穩定性。人們愿意將所獲得的認識加以記錄并與他人分享。民主領導方式重視人們所作的貢獻，還有開放式交流的企業文化。另外，企業員工具備包容性和改變的意愿。他們通過采集的數據進行系統性學習，隨時接受創新方法，并且參與塑造改變的過程。員工能夠深刻意識到不斷提升自我技能和能力的需要。雖然依舊會犯錯，但員工能夠認識到自我價值，即推動發展的潛力。
圖14：“文化”結構區所需的能力
三、三大戰役來評測 (下)
1.業務流程的分解評測
《工業4.0指數》中，針對企業的各個功能領域分別對上文中敘述的能力進行了調查。在不同的功能領域及其包含的業務流程中，各能力的具體成熟度階段也有所不同。一個企業一般在五個功能領域進行展開。而每個領域的關鍵能力，則被分解為上述的四個結構領域。為了使這一模型易于使用，功能領域的研究將在業務構成流程級別開展。
圖15：五大功能的業務流程
《工業4.0指數》建立了一個五大功能和四大結構的矩陣體系。
表1：業務流程的結構化評估表
以研發為例，隨著工業4.0的科技、文化和組織因素不斷深入企業流程，制造型企業的研發功能發生了根本變化。傳統的機電系統設計方式，并不能了解客戶的全部需求，也不太可能在研發之初就恰好滿足客戶的全部需求。越來越普遍的做法就是勾勒產品前景，將后期階段引入到前期設計中來。隨著整個研發階段的新要求和請求的自動變化，而不斷進化，直至產品投入使用。
案例分析：洛克希德馬丁LockheedMartin
通過“數字織錦”(Digital Tapestry)，洛馬實現了企業整體(工程、IT、供應商、制造等)得益于完整的數字化產品定義。“數字織錦”指將產品研發過程的全部要素融入無縫數字環境。這種全面整合有助于刺激創新和協作。通過這一項目，LockheedMartin可以在概念設計階段完成問題識別并完善解決方案，從而大量節省了時間和成本。
洛馬將數字織錦運用于其“空間系統”組織的多個程序，包括“獵戶座飛船”。“獵戶座飛船”開創了下一代人類太空探索，承載四名宇航員探索太空并安全返回地球。在美國宇航局進行的載人試驗中，洛馬可采集的數據量超過200GB，包括來自原型的座艙壓力和溫度等數據，并且可以將這些數據反饋給設計環節，從而提升未來任務的設計。
企業可以使用《工業4.0指數》規劃自己的工業4.0發展路徑，并為向敏捷企業的逐步轉型做好準備。
《工業4.0指數》應用包括三個連續階段。第一階段是識別不同功能領域的當前成熟度階段。第二階段涉及基于企業策略，企業確認在轉型結束時期望達到的目標發展階段。這一階段包括通過功能領域和結構領域分析企業現有工業4.0能力，以及采用差距分析確認企業仍需開發的缺失能力。這些依賴于第一階段確定的當前發展階段，以及企業在轉型結束時期望達到的目標發展狀態。最后，第三階段涉及行動制定和將行動融入路線圖，從而開發第二階段識別能力。
圖16：三個階段的戰役
2.第一戰：當前工業4.0階段的確定
當前工業4.0成熟度階段的確定，是以工業4.0能力為基礎。
這些能力依據功能領域的業務流程進行決定，并采用對各個環節能力評級的調查問卷進行評估。每個問題都包括與六個發展階段關聯的多選答案。
企業現場評估隨處可見。現場參觀形成人們對流程工作方式的最初印象，然后根據訂單管理流程分析現狀，在生產場所評估流程，最后將從屬于相關原則的能力評分進行整合，并向各個流程環節展示。《工業4.0指數》用同心圓代表四個功能領域的成熟度階段，圓圈的半徑越大，制造型企業的成熟度等級就越高。
圖17：工業4.0成熟度的雷達圖
以圖18為例，該部分問卷與“生產”功能領域的流程相關，評估“文化”結構領域內錯誤價值識別的程度。通過多項選擇可以對相關能力進行明確的等級劃分。
圖18：部分問卷示意圖
3.第二戰：待開發能力的識別
可以通過各個流程的得分匯總得出各個功能區以及企業整體的總分。這些分數的視覺說明可以快速確定平均成熟度等級并標記四個功能區發展階段的不同。理解不同結構區對比方式的主要目的是確保他們以相同速度發展。如下示例，如果“資源”和“文化”結構區的得分遠遠高于其他兩個結構區，就意味著“信息系統”和“組織結構”結構區缺乏相關能力，所以相應的能力也不能加以利用。
圖19：組織能力出現不匹配
作為一般規則，建議企業優先達到的應該是所需行動能夠保證全部四個結構區達到同一成熟度等級的結構區，從而實現這些成熟度等級的全部效益(成熟度等級一致性)。在某些操作區或功能區中，大部分效益的實現可能無需四個結構區成熟度等級的平衡平等，其中可能包括復雜的物流操作。這種物流操作的成功絕大部分取決于組織有效性或者有效信息系統承擔關鍵角色的預見性維護改進。一旦達到要求的成熟度等級和一致性，企業可以進一步執行實現目標狀態(達到更高的成熟度等級)所需的其他行動 。
圖20對這兩個階段進行了說明。
圖20：先實現成熟度的匹配
4.第三戰：確定具體措施
從四個結構領域缺失的能力可以得出必要措施，而對各個流程的評估可以對這些措施進行精確定位。之后，企業開始制定路線圖并盡快執行措施。這些措施采用上述兩步法進行制定，第一步是實現成熟度階段的一致性，第二步是引入達到更高成熟度等級的措施。
圖21：企業制定線路圖執行措施
為了實現成熟度階段一致性和達到更高的成熟度階段目標狀態，必需完成以上兩個階段的措施，首先就是沿時間軸制定措施，從而確定措施的優先順序，彼此配合并按照物流順序執行。
還可以采用成本效益矩陣評估措施，運用指標體系進行效益評估，其中每項能力分配一個指標。通過指標得分的增加反映相關能力的發展，從而對特定措施的效益進行評價。成本評估則由各個企業自行展開。
5.量化效益
通過指標量化企業工業4.0應用的效益，基本理念是將完善的指標和工業4.0的影響相關聯。通過指標和《工業4.0指數》的結合，用具體數字代表評估結果。據此，企業可以了解成熟度階段的提高如何影響相應指標。
圖22：關鍵值-分類方案與《工業4.0指數》的聯系
為了評估工業4.0應用的效益，指標分類系統必不可少。自優化生產流程效益等復雜關系應采用易理解的方式加以解釋。自優化生產流程可以提高機器的整體功效，并通過降低意外故障率更為嚴格地遵守交貨期限，這可以對企業產出和整體生產產生積極影響。這個簡短的例子清楚地表明指標分類系統需要說明指標之間的關系，確定的指標需要進行檢查并轉型為等級結構。企業的成熟度等級為最高層，創新能力、生產力等在下一層。生產力是企業的產出和投入比。機器性能要素等可測量數據則位于最底層。
6.應用案例
2016年8月初，以連接器而知名的德國浩亭Harting AG在工廠總部驗證了《工業4.0指數》。Harting制造的產品包括工業連接器、裝置連接技術和網絡部件。2016年，該企業雇傭了近4,300名員工，遍及43家銷售企業和13家制造工廠。
“生產”功能區的措施之一涉及現有試點項目與整個制造過程的集合。這些在單獨生產線上進行的試點項目目前只能引起部分進程改進，而且由于并未在整個生產線上發揮試點項目的潛力，這些改進是孤立分散的。
圖23：分散實施的弊端
在工業4.0成熟度指數的體系下，浩亭重新通過這些評估，憑借價值鏈中工業4.0試點項目實現所述數字化模型，達到了“可見性”成熟度等級(第三等級)。在這一現狀下，該公司制定措施，確保這一成熟度等級的全部方面保持一致，然后采取行動，邁向下一等級。
圖24：浩亭評估
Harting制定了所有相關功能區內的流程詳細清單。不但對各個功能區內的專家進行訪問，還在標準產品制造過程展示期間進行實地考察，從而評估不同部門間的交流以及生產場所的信息實用性。
圖25：浩亭的評估體系
原有分散實施的流程被打破，開始將個別試點項目融入端到端流程，從而充分發揮工業4.0潛力，這涉及具體產品或產品組的綜合方法選擇，以及試點項目在整個價值創造過程中的延伸。除了布置額外傳感器，還包括加量操作過程和決策過程的整合，從而實現基于數據的決策。
Harting已經在工業4.0領域完成了許多工作，特別是針對制造設施。過去幾年對IT基礎設施的升級以及來自生產場所的系統性反饋使得該公司能夠創建信息系統內的生產環境數字模型。通過不同生產環節的個別試點項目實現對相關技術的深入了解。該公司從試點項目和現存操作流程的集成中受益良多。
小結
工業4.0在2011年的出版物中首次出現，自此用于指代工業生產過程中信息通信技術的廣泛整合。但是人們有時也會對其產生誤解，僅僅關注其中的技術角度。其實，企業還需要實現組織結構和文化轉型。最終目標是成為能夠持續靈活適應環境變化的學習型敏捷企業。
《工業4.0成熟度指數》，可以指導企業實現學習型敏捷企業轉型，共有六個連續發展階段和四個關鍵領域。在各階段，都應該可以實現企業的額外效益。各個企業的需求其實都是個性化的，借助于《工業4.0成熟度指數》，可以協助企業精確制定數字化路線圖，從整體上把握相關業務部門的全面數字化轉型。
（本文轉自公眾號 知識自動化）
