形势在变、任务在变 、工作要求也在变,必须准确识变、科学应变  、主动求变 ,新一轮科技革命和产业变革给企业发展带来了不确定性  。数字技术与制造业在自动化、数字化  、智能化的“三浪叠加”进程中加速融合 ,智能制造不仅改变了生产方式和价值创造逻辑  ,还改变了管理  的思维和行为 ,给企业带来了一系列颠覆性 的挑战 。

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shuipo ready2 :KUKA & Megmeet智能制造方案

智能制造管理体系 的新规则

  

  组织 的管理和变革本身要比技术复杂得多 ,即便大多数企业存在管理变革  的危机感 ,也时常受制于组织惯例带来 的阻碍  ,导致组织变化滞后于技术变化  。企业应遵从价值创造  、工作方式 、客户价值变化的主导设计规则  ,用来打破和改变技术约束与组织结构 ,拥抱面向智能制造 的新技术——管理有机融合体系  。

  

1 、企业能力结构应适应未来价值创造逻辑 的改变

  

  数据作为生产要素以资产形式进入价值体系 ,产品不再作为价值本身  ,而成为价值传递 的载体 ,未来服务制造生产服务将成为融合 的创新点 。但传统模式下促使企业成功 的关键因素往往因自 我强化的“定锚”弱化了解决问题 、创造价值 的灵敏性 ,陷人“能力陷阱”导致企业无法及时辨识组织内外部 的威胁和机遇 ,这也是阻碍变革  的原因之一 。因此 ,企业 的管理变革应当适应未来价值创造 的动态逻辑 ,在能力层面获得更多盈利空间 。从长周期来看 ,企业应由激变转向渐进式学习,即替换、改进和增补相应资源  的能力 ,主要表现在两方面:一是通过获取、构建新的资源要素 ,对存量业务进行技术改革;二是对已有资源要素进行基因重组延续 ,从量变到质变打造业务增量 。

  

2 、企业组织结构应适应人机协同工作方式 的变革

  

  随着机器智能化水平 的不断提升 ,机器逐渐从辅助工具转变为具有组织性 的智能体 。人机协同创新是指将机器在存储 、搜索 、计算方面的独特优势与人 的推理 、反馈  、联想、顿悟等能力有机融合  ,形成创新合力 、混合智能的过程 ,既强调人类 的判断 、道德和直觉对于智能体决策的关键作用 ,也在动态  的人机交互中加强机器的透明性、可理解性和可追责。当前,人机结合形态 、作用机理  、关系模式 、发展层级 的提升已成为提高生产力水平  的重要驱动力 ,组织管理将适应这一高度智能、一体化 的新模式变革  ,激发智能制造信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行  ,在“黑盒”中获取发展规律 ,实现生产过程的智能匹配 、柔性装配 、模块装配、用户定制   、智能插单、智能检测等环节  的优化 。同时让人类 的劳动附加值更专注于创造 、监督和智力开发等能力 ,加速形成以“分散与集中相统一  的制造系统  、虚实结合  的设汁与制造  手段、人机共融 的生产方式”为特征的智能制造空间 。

  

3 、企业商业模式应灵活响应瞬息万变 的市场需求

  

  工业互联网时代 ,企业平台化、大规模定制日益普遍 ,消费者主导权不断增强 ,快速变化 的用户需求和供应链对企业形成新 的挑战  ,组织柔性成为至关重要的因素。单纯以技术为导向 的组织会割裂与市场的关系  ,企业应重构有别于传统组织  的结构关系 ,将控制点由中间价值转向终端价值。智能制造正以前后端开放的势态重塑企业与客户之间  的互动模式,即哪里 的前端离客户近  ,资源就向哪里集中,让消费者可以参与到产品的设计、生产中,并能够实时查询产品状态信息。为提升这一传导机制的灵敏性 ,企业应突破金字塔式结构,转向端对端的扁平化组织,为智能制造注人市场力量,抓住制造业 的赋能关键——通过信息载体灵活配置供需两端的要素来响应瞬息万变 的市场需求。

  

智能制造对企业的赋能路径

  

  当前 ,智能制造成为普适性  的赋能路径   ,企业应从制造模式 、管理模式和生产方式等方面推动自身形态  的根本性转变  :以数字化为核心战略 、利用人机协同创新 、基于用户需求定位商业模式 ,打造“数字大脑”来应对复杂系统  的不确定性。

  

1 、将数字化植入战略层面 ,引导组织全面变革

  

  在新 的生产方式下,数据 的流动性极大地释放了其本身 的价值,向上承接PLM和SCM等智能管理软件,向下驱动要素资源  的配置 ,数据 的地位和作用从边缘位置转移到了中心 。数据要素创造价值有三种模式:优化传统要素资源配置效率、替代传统要素 的投人和功能 、提升传统单一要素生产效率  。数据要素控制的不是工具理性 ,而是工具理性要达到  的目标 ,目的在于获得更多  的商业价值和社会价值。因此,围绕价值创造方式自上而下 的颠覆特性 ,企业必须将数字化植入到战略层面,充分运用数据的特性及规律来增强企业匹配风口时间点的能力 ,包括确立预期  的实现目标以及决定组织行为的次序等 。

  

2  、融合技术洞察力与人类判断力 ,响应人机协同创新

  

  随着智能机器从算法到学习 的能力提升  ,人类不再是唯一的创新能动因素,创新将进入“多次元”协同创新时代。西方学者Paul&Philip提出,未来几年 ,聪明 的组织需要将技术支持 的洞察力与对人类判断力 、推理和选择的复杂理解能力相结合 ,取代传统  的以直觉作判断 的决策和管理方式 。一方面 ,可以避免或减少面对复杂性和不确定性引起的认知偏差带来  的风险 ,降低迭代试错成本  ,为企业管理变革 、能力重塑保驾护航;另一方面,智能平台能够有效连接物理和网络两大空间 ,通过搭建“数据一信息一知识一决策” 的智能平台  ,利用混合智能体的互补性和能动性 ,减少组织认知偏差增加柔性认知 ,在整合现有资源保障利润 的同时探索新的业务领域 ,创造价值增长点 ,实现战略目标 。

  

3  、抓住重构商业模式的契机 ,精准定位客户需求

  

  工业互联网等新一代数字技术正在全面互联人 、机 、物 ,构建新型  的工业生产制造体系,企业与客户 的关系由一次性转变为持续性和开放式。利用技术变革过去的垂直串联型结构,打通企业与客户之间 的壁垒  ,可以改变以往间断分割的生产模式 ,避免产需之间  的价值冲突  ,通过相互激发的高效互动产生更多的价值创造让终端用户的需求直接输送至研发制造端 ,释放出新动能 ,为制造业开辟了精准化生产的新商业模式 。此外  ,围绕客户、以机会为导向的组织结构能够驱动企业不断进行动态调整 ,提高组织敏捷性。


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