制造企业的供应链信息平台发展与应用

在多重因素影响下,制造业正经历着深刻的变化,这种变化倒逼供应链信息管理技术和平台不断向前发展。那么,供应链模式究竟发生了哪些变化,供应链信息技术和平台如何与时俱进?当前,制造业供应链信息管理存在哪些瓶颈?又该如何构建面向智能制造的信息化?诸多问题都将在这篇全面深入的分享中找到答案。

企业越来越认识到智能制造的环境下,没有信息化就没有未来,但是,是否能够达成“想要的”信息化水平,还受很多因素的影响。

一、制造业模式变化倒逼供应链信息管理技术和平台与时俱进

1.从以制造为中心向以消费者为中心的供应链模式转变,倒逼供应链信息技术平台从“存数据/查数据”到“数据驱动”转化

传统的供应链强调“核心企业”,所以供应链信息平台主要是强调“我的企业”的采购、生产、交付的过程信息管理,这种管理并不是以客户为中心的,所以很多情况下容易陷入以产定销,其数据方式是批量的脉冲模式,数据流动也不是均衡性的;如今的制造业发展,尤其是全渠道产销企业(从制造到连锁经营,涵盖电商、门店、KA、经销商等),都在强调以客户为中心,日益与互联网、云计算平台链接,其信息化必须从昔日的“存数据/查数据”转向到“制造大数据/消费大数据”的数据驱动的轨道上来。

供应链

这个转变在服装行业(红领西服、李宁、ZARA)、家电行业(美的、海尔电器)、家居行业(顾家家居)、家纺行业(罗莱家纺)等表现尤为突出,由于技术、生产设施等进入门槛日益降低,全价值链的竞争日益明显和激烈,竞争的核心能力表现越来越转变为供应链的快速响应能力和产品(如爆款)引领能力,而支撑该能力的核心技术就是信息化的“倒行逆施”,他们放下了原来的订货会、批销模式和压货模式,而是将管理中心放到消费者端,于是制造的范式和信息软件的范式也相应变化。

2.精益生产/精益物流日趋匹配倒逼供应链信息一体化融合,从“信息模块”到“信息平台”转化

以丰田为代表的汽车行业强调精益生产,JIT模式。提出安定生产、标准工时、标准成本、减少浪费,甚至零库存的期望(需要强调的是西方的精益生产包含精益物流,生产计划包含物流计划,但是在中国通常将生产和物流分割开来,在汽车行业之外的其他行业尤其如此),这种精益模式强调全过程一体化,计划、采购、制造、物流、信息、过程控制、数据管理,以及人机料法环等都是互联互通的,所以信息不是软件模块的拼凑,而是一体化的平台。

3.智能制造快速发展倒逼信息化结合工业化、自动化,向智能化转化

随着智能制造如火如荼的推进,人们逐渐认识到,包含智能工厂、智能产品和智能供应链的制造企业主体,其信息平台本质是需要协同所有的资源自组织、自生产、自反馈、自优化、自学习的过程,从而精准、快速、高效地为消费者提供个性化的产品或者服务,可能涉及消费者数据、云平台数据、跨企业预测和过程控制中台、工业互联网数据等关键互联要素,那么企业的信息平台就不仅仅是满足某个模块、某个功能、某个数据本身的需求,而是需要全价值链互动、智能、瞬时的要求,其层级更高、深度更加细化、广度更加宽泛。

比如海尔的U+智慧综合平台包含:用户定制交互定制平台、零距离即时营销平台、开放创新平台、模块商平台、智能制造平台、智慧物流平、智联服务平台。这些平台架构构成互联工厂的核心竞争力。具备了这些条件之后,还要打造一个全流程的生态系统,互联工厂不仅仅是一个生产车间,也是一个全产业的生态系统,包括用户的交互、营销、研发,包括模块商的采购、制造、物流、服务,全流程体系颠覆,海尔称为“1+7”的平台,构成互联工厂的核心竞争力。据此,海尔才能够实现用户全流程实时互联、用户和工厂零距离、全流程透明可视、云追踪,真正实现以用户为中心,与全流程(交互、设计、制造等)实时互联,拉动企业转型,用户参与交互(引爆用户流量)、用户参与设计(产品不是闭门造车)、用户参与制造(每台产品都有主)、全流程透明可视。当然,为此海尔期望供应链过程更加智能化、有效化,以期提高供应链过程质量、交付效率(高品质,生产、资源、能源高效率);缩短产品上市时间(互联可视,快速响应用户需求的变化);增加供应链和制造的灵活性、柔性(制造柔性化、模式多样化、服务个性化),从而从容应对未来的挑战。

如此的全价值型的智能化供应链+智能制造,所需要的软件,仅凭当前市场上的软件(或者其供应商)来满足,95%以上是做不到的!于是软件的迭代升级也就需要随着智能制造的业态、场景、战略要求而不断的升级。而实际上,在中德工业4.0高端闭门会议上,来自中国的优秀企业都不约而同地提到“我们的软件模块来自不同的供应商,一时难以协同,数据需要倒腾,过程中会存在数据不对应、数据转换、数据错位、数据衰减等情况,对于智能制造是个巨大的挑战。”所以,信息平台适应智能制造的转变迫在眉睫。

二、当前制造业供应链信息管理的瓶颈分析

1.尚未做好智能化/信息化的战略准备-结果IT经理人成为公司软件维护者。

由于没有数字化、智能化、信息化的战略导向,绝大多数传统企业的IT经理均不知道自己的任务和使命是什么,但是又必须要有“日常工作”,于是除了上ERP系统之外,还上线了进销存系统,如果还有余力,则进一步上线MES之类的系统,之后,就难以有大的突破,更有甚者,某些部门电脑出了问题,请求IT团队甚至部门领导来维护、安装和优化,久而久之,IT就成了软件、电脑的被动维护者,未能给供应链提供任何发展、优化和突破的新思路和新动作,甚至成为信息化升级的障碍。于是,信息化对于供应链转型升级的支撑一事无成。

2.供应链流程尚未做好融合先进软件的准备,结果成了标准软件指导业务整改

智能制造

不少企业“听说”某同行业企业使用某软件不错,于是也花了大价钱购买该软件,然后配合软件公司强势地要求各个业务部门上线,结果是“鸡飞狗跳”,事倍功半。比如某乳品企业,上了自动立体库之后用了某企业的WMS,结果在产品进出仓库时,由于没有设置称重环节,使得称重过程无法纳入软件自动化管理过程中,只好每个物料停下来人工称重,再将数据录入软件中,而软件此时并没有增加称重模块;同时由于该公司产品有儿童磨牙饼干(纸箱包装),也有奶粉(金属圆筒箱外加纸箱子包装),在成品装车时要求先装奶粉,然后装饼干,以避免压坏饼干,但是,在软件上线之前并没有细化到流程过程中,而是软件公司“凭经验”上线,导致软件无法驱动智能物流设施达到相关要求,最后装车时必须现场挑选产品装车,严重影响了装车和发运效率。毕竟信息来源于业务,业务流程的细化才是决定软件有效性和落地性的前提条件,此时,标准模块、价格和品牌似乎不是第一选项。

3.物流管理与运作基础薄弱,无法做到“信息-实物一一对应”,结果成了“账实两张皮”

鉴于人们对制造企业物流管理的忽略与忽视,制造企业在精益化、智能化升级时,物流管理水平往往成了信息化的一个主要瓶颈。在工位标准化、生产工时标准化、生产节拍、产能、稼动率等都清晰定义了,可以导入ERP/MES/APS的同时,物流却几乎没有任何参数!包装没有实现单元化、标准化、智能化(smart unit);搬运方式多样,无法量化搬运过程和效率,更无法确认工作人员的劳动量和效率;自动立体库还好,人工仓库基本上无法实现先进先出(FIFO)、无法实现库存逻辑查询、无法实现管理人员的工作量和效率;供应商到货时,由于表单大部分是供方自己定义的格式,每家都不一样,没有实现条码管理,大大影响了收货人员效率,更为严重的是,收货人员只有等收好货之后,才能将收货信息录入系统,这个过程要比实物入库延迟半天到一天不等(极端情况是3天之后才录入),于是公司收货的信息和实物就自然成了“账实两张皮”的结果(同样的道理,发货亦然);在制造过程中,由于制造工艺过程的不同,物料的流动方式很多时候难以实时追踪,尤其是热处理、机加工、焊接、打磨、清洗之类的工艺,过程可能涉及容器具切换或者分装,使得物料信息也产生变异和错失;精益生产的总装大都强调拉动,但是很多企业除了有相对粗放的主生产计划,并无精确到小时乃至分钟的详细作业计划,于是缺乏物料拉动计划、齐套计划和供应商到货计划、检验计划等一体化的计划和物料信息一体化执行和监控,最终只好设立“线边库”作为缓存区(此时通常归了生产部门管理,软件信息并不实时管控)来应对各种变数,物料的可追溯性、FIFO等自然就无法达成,于是盘点就成了头大的问题——很多企业一个月需要花费1~2天来盘点,而且差异率惊人,由此带来了偷盗、丢失、库存寿命过期等诸多边际问题。

4.未建立本公司的信息管理维护和数据处理的逻辑能力,结果被软件公司绑架

绝大多数的制造企业均不知道公司的“大数据”到底需要哪些数据,在流程设计时忽略了时间和数量的参数设计;在质量管理时除了质量的基础数据之外,并未设定该数据的流转时效和相关价值;设定生产产能时并没有梳理计划-物流-生产执行过程的数据逻辑(比如设计产能、计划产能和实际产能之间的差别和联系,最后只好用实际产能来指导计划产能),于是无法做计划和执行之间的差异管理,因为不知道如何管理;供应链上各个部门的KPI并没有按照供应链总体战略绩效指标分解,都是按照部门利益最大化来设定和博弈,并没有支撑企业级的KPI,于是各类会议就产生了,通过“吵架”的形式来获得平衡,而这种过程和软件信息没有任何关系。当我们自己不明就里的时候,只好求助于软件公司,但是软件公司除了信息化能力之外,就是绝对的外行指导内行了!

制造业

5.缺乏具备理解智能制造发展的软件人才,结果随波逐流、人云亦云

都说“未来的竞争是人才的竞争”,但是,制造企业懂得智能制造/智能物流/智能供应链的IT人才,可以说是凤毛麟角,更多的是“码农”级的人员。当谈及“两化融合”、“智能制造”的时候,第一反应是“这个事情离我很远”,或者“这个是制造和物流的事情”,他们没有这个意识,而是等待“老板指令”来上一套软件,或者等到某个部门提出需求要强化信息能力的时候,才开始找寻软件公司、品牌软件,对于公司的信息化、智能化战略毫不作为,人云亦云。当然也就导致企业对于新智能化、信息化技术不敏感、不敢用、不信任,乃至顾虑重重,“见识约束了想象力”,结果缺乏创新、旧瓶装新酒,软件反而成了桎梏,最终成了今天或者未来的“鸡肋”。

三、面向智能制造的信息化建议

1.工厂智能化战略定位驱动软件顶层设计

未来的智能制造/智能物流/智能供应链迭代升级,不仅仅是大企业的事情,更是中小企业发展的应有之义,既然迟早都要推动智能制造,那么必须要配合智能制造的战略设立智能化的信息化实现路径。领先的企业通常会设立首席智能制造官,并由此集成信息、物流、基建、生产设施、物流设施、产品等的相关信息,进行顶层设计。以终为始,才能够重新定义信息化平台的概念设计、关键功能、绩效、系统化的功能模块和实现路径,避免“东一榔头西一棒槌”不合时宜地上一些未必适用的软件,更为关键的是能够趁早做到“壮士断腕”,取缔不合理甚至成为桎梏的软件。

2.尊重业务,强调“三个有利于”

设立信息化平台的时候,建议一定要强调三个要素:A、是否有利于业务发展;B、是否有利于关键绩效的提升,帮助企业提高盈利能力和周转率,从而获得核心竞争力;C、是否有利于实现客户价值。在这三个要素的指引下,结合信息技术,应该更容易达到为制造企业赋能的目的。

3.强调作业场景

制造业供应链信息化平台不但要支撑战略发展要求更要有效落地到具体的应用场景,因为这些地方才是大数据的具体来源,当然也是数据错误的来源。比如在某家电制造企业,已经做了无人化的智能产线,但是物料上线之前,通常是采用供应商特色的包装到货,无法直接通过AGV或者连续输送线送到工位,那么就只好找一个区域进行分装,由于该物料是空调面板,需要避免刮伤,并且物料尺寸比较大,所以供应商为了降低运输过程中的成本,同时保证供应链过程中的面板质量,采用了比较大的料架(可以多装运),物料外面包装了海绵纸、泡沫纸、瓦楞纸然后是金属料架,到了总装厂却需要分装,而分装过程需要场地、人员、与产线工位对接的“合理的工位器具”(为了和机器人对接,通常是不锈钢材料,价格昂贵)、还有物料包装数量和规格的切换,于是此时软件系统基本上是“无动于衷”,无法实现过程中的信息化。

4.制造-物流-供应链一体化逻辑设计

制造企业供应链与商业物流、物流企业最大的不同,就是制造企业有制造、有生产计划、有物料齐套计划和要求,这些需要全过程处于“同一频道”,虽然制造企业也强调效率,但是更强调保证效率的全价值链过程的有效协同和管理。所以,企业需要重新梳理基于满足(智能)制造的价值型供应链逻辑,由于未来是以交付为中心的制造,所以需要建立推拉结合系统(很多企业推动的“积放链系统”)。拉动层面,从订单到交付,拉动制造计划和实际装配,拉动物料齐套,拉动供应商到货;推动层面,从预测、市场投放引导开始,数据分析后由主生产计划分解为物料需求计划和采购计划,根据库存策略和采购策略,形成采购订单,从而推动供应商的采购生产和交付。两者需要实施协同、全过程通畅,此时的物流信息化,绝不仅仅是采用什么软件而已,而是能够从两个维度切入供应链和交付能力的管理,并且在这个基础上以特征参数和KPI为切入点,梳理公司大数据管理逻辑,把握软件脉络。

5.重新定义软件平台的功能和名称

由于历史的原因,软件的发展是逐步来的,从MRP(物料需求计划)到MRPII(制造资源计划),到ERP(制造资源计划),之后有APS(高级排程)、MES(制造执行系统)、WMS、仓库管理系统)、TMS(运输管理系统)、WCS(仓库控制系统)、SRM(供应商管理系统)、CRM(客户管理系统)…这些系统可能来自不同的软件供应商和不同的时期,它们的不同功能也表达了供应链发展的历史路径,但是未来(智能化)的供应链管理,不再是多个功能软件的叠加,而是一体化、互联化,所以,需要重新定义未来的软件功能甚至名称,以便于企业信息化平台上线时更加理性和清晰。比如,传统的供应商到货通常放在SRM中,其管理功能通常给了采购部门,但是未必能够支撑精益生产和智能制造,那么未来需要重新定义其到货窗口时间的管理归属(拉动式);又如工位配送模式,通常需要和详细作业排程和仓库管理软件来一起实现(如果是自动化立体库还有WCS),但是,很多MES体系号称有了这个功能,WMS也号称能够实现,而实际上,它们通常是断档的;另外,容器具管理也容易成为各个模块软件的缝隙…所以,适应供应链一体化的信息化平台有必要做更多的思考和打破部门思维。

6.强调互联互通,期待适度创新、导入新技术

所谓的互联互通,不仅仅是人机料法环的互联互通,更多的还有与智能物流设施对接,与智能制造设施对接,与智能检测的对接,与供应商对接,人机料法环互联互通,计划排布方式,并且强调实时数据,此时数据量是海量的、多维度的,不仅需要移动信息、无限信息,更多的可能需要导入深度学习、智能算法、5G技术和AI(人工智能)技术、智能物联网技术、云计算技术甚至区块链技术,在新技术的加持下,供应链信息平台应该有更多的发展动力和空间。

大数据

7.只有趋势没有定势,需要有升级计划

鉴于供应链过程的复杂性、动态性和多维度的特点,供应链信息平台发展需要以终为始,一次规划分步实施,制定达成路径,不断迭代升级,既然智能工厂没有终极定义,那么供应链信息化平台的建设和优化也可以说是没有止境,只有趋势没有定势。

四、约束条件与影响因素分析

纵观中国的众多制造企业,信息化总是横在企业头上的一把刀,从当年的“上ERP找死,不上ERP等死”的矛盾心态到今天,企业越来越认识到智能制造的环境下,没有信息化就没有未来,但是,是否能够达成“想要的”信息化水平,还受很多因素的影响。

一是行业和产品的影响。汽车行业、电子行业、乳品行业、饮料行业等基础较好,信息相对容易拉通,智能化工厂也相对容易实现;家电行业次之;但是对于家居行业、农业、食品加工行业,由于基础相对薄弱,需要“补课”才能够快速提升。

是智能化程度。不同的企业发展速度和能力不一样,其对于智能化的需求也不一样,于是对于软件的智能化程度也就相应的不一样,软件需要有个性化的需求。

三是计划-物流-制造模式。是MTO(为订单制造)还是MTS(为库存制造),决定了计划-物流和生产模式的不一样,或者说,推拉模式结合比例如何,决定了企业的软件主动性和被动性的差异,那么软件的基础逻辑和结构模式也会不一样。

四是供应链战略和价值导向。供应链战略和价值导向决定了其组织结构和战略绩效,对于信息平台的维度和管理风格也将不一样,是金字塔型的官僚体系模式还是市场响应的倒金字塔型模式,对于企业信息化平台的结构也带来很大的影响。

五是发展路径和市场变化。为了达成未来的供应链信息一体化,是严格根据战略要求来定义和发展需要的软件模块,从而“壮士断腕”般取缔已经严重经验依赖的软件模式和平台,还是因循守旧、舍不得当初的投资,从而“旧瓶装新酒”,也将决定信息化平台优化发展的有效性。

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