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  • 1 # 北山閒話

    這個問題問得太大,太水。首先有幾個問題需要先搞明白。

    是誰決定傳統企業的發展方向?

    既然定性為傳統企業,那麼其管理方式也是傳統的。一個企業的發展方向,是企業法人、董事會來決定的,而不是普通員工和中層幹部能決定的。

    所以,不論你心志再高,心智在強,如果你在企業沒有絕對的話語權,談什麼發展?

    傳統企業想突破的需求是什麼?

    如果傳統企業主感到企業發展的瓶頸,有突破現狀的想法。那一定要沉下心來,好好對自己的企業進行診斷,判斷出企業可以在哪方面進行突破。

    企業診斷是專業性很強的能力

    企業診斷需要很強的智慧和判斷力。這並不是說非要哈佛、MBA的文憑才能診斷,大多數企業經營管理者(不一定是企業主)經過長時間的工作後,都能進行總結和判斷。

    但是:即便是有從業經驗的人,往往在做決策時,可能會受到各種干擾,導致下達的決定會偏離目標,會導致企業跳入火坑。這方面的例子太多太多,比比皆是,歷史上的王朝更替也更多是"好心辦了壞事"的結果:張居正的改革、王安石的改革……包括秦朝李斯……

    因此:做出診斷和開出良方又是兩個概念

    企業突破瓶頸的良方

    企業突破瓶頸的良方是沒有現成的,也別過分相信諮詢公司提供的方案。很多諮詢公司在進行企業診斷時,很有專業性,但提供的"藥方",不一定適合你的企業。

    如何邁向智慧工廠?

    如果將企業發展突破以"智慧工廠"為目標,向智慧工廠邁進,這只是對未來"藥效"的期望,而不是"藥方"。

    在人員上:現有企業管理層員工是不是達到現代企業管理素質?如果不具備,如何提升?企業主需要不需要提升?管理人員和企業主無法按照現代企業管理機制進行交流和溝通,怎麼辦?智慧工廠時刻展示的工業運營資料企業主能否看懂?

    在裝置上:現有企業裝置中那些具備智慧工廠的條件?還需要哪些裝置?這些裝置對裝置維護人員的要求是什麼?這些裝置的效能、引數、產能狀況有什麼要求?

    在企業文化上:人員達到素質要求了,裝置具備了。那麼還需要一個完整的企業文化來維繫人與人、人與機、人與社會的平衡,這種企業人文建設,誰來做?怎麼做?

    其他:隨後還有質量文化、品牌文化等等建設,這些具體的需求是什麼?

    試想:

    一個衣衫襤褸,拿著最新蘋果手機的人,他能為社會提供什麼產品和服務?

    一個衣著光鮮,拿著最新蘋果手機的人,但腦子空空,或是爾虞我詐、腹黑的商人心腸,他能為社會提供什麼產品和服務?

    一個衣著一般,拿著普通智慧手機的人,但卻能為社會提供好產品的人,他的社會地位如何?

    無論哪種工廠,都是為社會提供產品和服務的,智慧工廠只是讓企業更好的為社會服務,為社會更好的服務需要素質更高的員工和裝置。搞清楚這些邏輯,那麼企業是否該邁進智慧工廠的答案自然明確在心,至於怎麼實現,兩個字——務實!

  • 2 # IT人劉俊明

    智慧工廠是一個重要的發展方向,隨著產業網際網路的發展,智慧工廠的發展腳步必然會加快,對於傳統企業來說,如果想邁向智慧工廠,需要做好以下幾件事:

    第一:按步驟分階段制定發展計劃。對於傳統企業來說,向智慧化工廠發展的同時也要保障當前的生產,所以一定要分階段實施計劃,階段化發展的過程也是一個培養企業員工的過程。產業結構升級必然會帶來人才結構的升級,而人才結構的升級往往是傳統企業的難點。

    第二:搭建物聯網系統。物聯網是智慧化工廠的基礎,搭建物聯網是企業邁向智慧工廠的重要步驟。企業物聯網系統的搭建既要考慮行業標準又要考慮企業自身的特殊需求,比如安全、監管、自動控制、資料採集等方面的需求。另外,物聯網建設要留出足夠的擴充套件空間。

    第三:搭建大資料平臺。資料是智慧體(Agent)進行決策的依據,而物聯網的搭建為資料來源提供了保障,所以在物聯網系統搭建的同時要考慮大資料平臺的搭建。企業大資料(工業大資料)具備明顯的行業特徵,在資料採集上有一整套詳細的方案,要儘量採用較為統一的標準,這會為日後的升級打下一個良好的基礎。

    第四:智慧體(系統)研發。對於智慧工廠來說,在完成物聯網和大資料平臺的搭建之後,就是智慧體(Agent)的研發了。不同企業的生產流程不同,所以在智慧體的研發上也有明顯的區別,但是在總體功能上具有一定的統一性。智慧體的研發需要企業專家與研發專家共同進行,要在物聯網系統搭建的同時就考慮未來智慧體(系統)的研發問題,所以這個過程往往需要做大量的驗證性工作。

    智慧工廠的建設是一個系統化的過程,需要專業的團隊來完成,作為企業來說一定要結合自身的實際情況選擇適合自己的發展路線,智慧工廠建設切不可好高騖遠,更不能有一勞永逸的想法。

    作者簡介:中國科學院大學計算機專業研究生導師,從事IT行業多年,研究方向包括動態軟體體系結構、大資料、人工智慧相關領域,有多年的一線研發經驗。

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