报告摘要

 

2021年工业互联网带动制造业增加值预计达到1.68万亿元。与此同时,工业互联网产业增加值规模突破4万亿元,成为促进我国经济高质量发展的重要力量。

 

目前,全球疫情仍在持续,世界经济复苏动力不足,大宗商品价格高位波动,外部环境更趋复杂严峻和不确定。同时,我国经济发展面临需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力,我国制造业目前仍面临内外经济环境多因素不确定性的挑战,需进一步巩固已有的数字化建设成果,持续进行精益管理、智能制造改革。

 

在2022年政府工作报告中也将完善数字经济治理,培育数据要素市场,释放数据要素潜力,提高应用能力作为十四五期间的目标任务。在工业企业内部管理中,数据智能作为企业数字化转型的基础要素,决定了工业制造智能化管理的深度和精度。

 

近年国内外疫情反复,对制造业上下游市场的稳定性造成冲击,全球产业链正经历新一轮重构。因此,促进工业经济平稳运行,加强原材料、关键零部件等供给保障,实施龙头企业保链稳链工程,维护产业链供应链安全稳定是今年重点的保障方向。

 

爱分析通过本报告对工业数据智能平台和供应链协同2个重点市场实践案例的研究,为工业企业决策层以及业务、IT部门负责人提供企业数字化转型的实际落地经验,帮助其更好地完成企业数字化升级改造。 

 

目录

 

一.工业互联网发展进入关键阶段

二.工业数据智能平台应用实践

三.供应链协同应用实践

四.工业互联网趋势展望

 

01、工业互联网发展进入关键阶段

 

1.1 工业企业面临一系列挑战

 

2022年,政府工作报告中指出,全球疫情仍在持续,世界经济复苏动力不足,大宗商品价格高位波动,外部环境更趋复杂严峻和不确定;我国经济发展面临需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力;消费和投资恢复迟缓,稳出口难度增大,能源原材料供应仍然偏紧,输入性通胀压力加大,中小微企业、个体工商户生产经营困难,稳就业任务更加艰巨,关键领域创新支撑能力不强。这高度概括了我国今年经济发展中将要遇到的问题与挑战。

 

放眼世界,尽管疫情依然持续,但全球科技和产业竞争更趋激烈,大国战略博弈进一步聚焦制造业,美国“先进制造业领导力战略”、德国“国家工业战略2030”、日本“社会5.0”和欧盟“工业5.0”等以重振制造业为核心的发展战略,均以智能制造为主要抓手,力图抢占全球制造业新一轮竞争制高点。

 

纵观国内,我国制造业目前仍面临内外经济环境多因素不确定性的挑战,需进一步巩固已有的数字化建设成果,持续进行精益管理、智能制造改革。

 

1.2 我国工业互联网发展现状

 

2021年我国企业数字技术与实体经济加速融合,传统产业数字化智能化改造加快,新兴产业保持良好发展势头。企业研发经费增长15.5%,创新能力进一步增强。CNNIC发布《中国互联网络发展状况统计报告》显示,我国工业互联网发展初具规模,工业互联网体系呈多层级全面蓬勃发展的态势。当前我国“综合型+特色型+专业型”工业互联网平台体系基本形成,具有一定行业和区域影响力的平台超过100家,平台赋能效应进一步显现。

 

图 1:2021年我国工业互联网平台发展现状 

 

 

 

据中国工业互联网研究院数据显示,工业互联网对我国GDP产生巨大带动作用。其中,2021年工业互联网带动制造业增加值预计达到1.68万亿元。与此同时,工业互联网产业增加值规模突破4万亿元,成为促进我国经济高质量发展的重要力量。工业互联网核心产业增加值在2017年-2020年期间超过93%,年复合增长率达24.6%。三年时间,工业互联网核心产业增加值实现近一倍增长。

 

图2:工业互联网对制造业的带动情况 

 

制造业可以分为流程制造与离散制造两类,因其生产过程的差异导致工业互联网渗透率并不相同。流程制造生产过程多数涉及化学反应,不确定性大、高污染、高耗能等特征都促使流程制造企业更希望借助工业互联网的数字化、智能化建设降本增效。生产过程特性导致流程制造相比与离散制造自动化基础好、工业互联网平台应用价值高、应用刚需性强。离散型制造特征为多品种小批量,人工作业场景多的生产类型自动化程度都不高。所以流程制造较离散制造工业互联网平均渗透率高。当前,流程制造工业互联网行业渗透率平均值约为35%,离散制造工业互联网行业渗透率平均值约为15-20%。

 

图3:2021工业互联网细分行业渗透率 

 

 

1.3 工业数据智能与供应链协同成为企业的核心关切

 

在工业企业内部管理中,数据智能作为企业数字化转型的基础要素,决定了工业制造智能化管理的深度和精度。在2022年政府工作报告中也将完善数字经济治理,培育数据要素市场,释放数据要素潜力,提高应用能力作为十四五期间的目标任务。

 

在工业企业外部业务合作中,供应链协同是一项重要课题,数字化赋能下的供应链协同能够显著提升企业产业链稳定性和经济性。加之近年国内外疫情反复,对制造业上下游市场的稳定性造成冲击,全球产业链正经历新一轮重构。因此,促进工业经济平稳运行,加强原材料、关键零部件等供给保障,实施龙头企业保链稳链工程,维护产业链供应链安全稳定是今年重点的保障方向。

 

本报告中,爱分析通过对工业数据智能平台和供应链协同2个重点市场实践案例的研究,为工业企业决策层以及业务、IT部门负责人提供企业数字化转型的实际落地经验,帮助其更好地完成企业数字化升级改造。

 

图4:工业互联网市场全景地图 

 

 

02、工业数据智能平台应用实践

 

2.1 传统模式下的挑战

 

工业生产经营活动业务流程复杂、环节繁多,传统企业往往需要使用上百个工业控制软件对不同设备、工厂、部门或业务环节进行对应管理,但系统间数据相对孤立,联动困难。同时,随着企业不断发展,内外部多种类多特征信息同步海量增长,企业难以高效准确地进行数据分析和业务决策。

 

基于精细化生产经营管理的需求,企业需要通过打通数据孤岛、实时数据分析等手段更好地进行数据应用,进而实现降本增效的业务目标。

 

2.2 工业数据智能平台解决方案及价值

 

工业数据智能平台是支撑工业企业数据分析和数据应用的底层基础设施,以工业数据为生产要素,利用大数据和人工智能技术对数据进行管理与应用,实现数据驱动的智能分析与辅助决策。

 

工业数据智能平台能够无缝接入各工业业务管理系统数据,例如MES、ERP等,同时对结构化、非结构化、流式及批式数据进行标准化处理,然后通过数据治理、数据计算、数据分析,形成数据资产,沉淀出不同业务维度的数据域及数据指标,进而能够根据企业实际经营管理需求,对数据进行例如规则设定、逻辑关联、分析开发、数据看板等数据应用,面向运营、生产、采购等业务场景辅助管理层高效决策,使得企业能够进一步解放传统人力工作,提高业务效率和质量,实现数据驱动。 

 

案例:某军民融合企业发力工业数据智能平台建设,提高一体化生产经营能力

 

时代背景下孕育出的数字化转型需求

 

中国电子信息制造业正在经历由规模红利转向精益制造、数字化转型推动行业发展的关键时期,产业发展进入“重科技研发,高价值产品创新突破”的新阶段。同时,各企业面临电子原材料涨价、用工成本高、产品同质化严重等不利因素,需要进一步利用好数据资源进行精细化管理。在当今数字经济与技术快速发展的时代背景下,工业数据智能平台成为企业数据驱动增长的重要抓手,为实现企业价值增量提供重要支撑。

 

某军民融合集团大力推进数据驱动战略

 

某军民融合集团作为中国电子信息竞争力百强企业,跨行业、多领域的业务线促使其迫切需要精细化管理提升企业效能。

 

企业已建设完成数字化设计(PLM)、数字化管理(ERP)、数字化制造(MES)三大核心平台,但业务、生产相关数据未作关联,业务流程断点依然存在。多年来,集团已有系统中沉淀了大量宝贵的数据资源,但尚未通过有效治理形成可便捷使用的数据资产。该军民融合集团迫切希望基于XBOM体系(不同业务视角下的BOM体系)构建出“研发-制造-管理”一体化数据链路,减少经营决策相关指标数据的手工核算,降低运营决策中个人经验依赖度,能够通过数据资产对业务决策形成支撑,提高日常管理运营效率。具体业务需求主要体现在以下三方面:

 

图5:某军民融合集团供应链协同业务需求图 

 

 

该军民融合企业携手滴普科技共同构建工业数据智能平台

 

经过多轮供应商筛选,该军民融合集团最终选择与滴普科技合作共建数据智能平台。

 

北京滴普科技有限公司成立于2018年,是专业的数据智能服务商。滴普科技以最新的数据智能技术为基础,以数据的业务价值为核心,深耕精益制造、商业流通、生物医药、金融科技、能源双碳等领域的数据资产建设,现已为100余行业头部客户实现数字化升级。

 

滴普科技数据智能解决方案为“数据基础底座+数据资产管理与应用平台"架构的新一代云原生数据智能服务平台FastData。其中,数据基础底座通过实时湖仓引擎DLink,实现对各种结构化、非结构化数据湖仓一体、流批一体的存储,通过数据智能开发平台DataFacts对多源异构的数据进行标准化处理,通过数据科学分析平台DataSense进行数据探索式分析与应用。数据治理平台DataKuber能通过数据资产生产、编织和生命周期运营,支撑上层设备故障诊断、经营分析、工艺优化等业务场景应用,实现业务与数据的底层融合与数据资产价值最大化。

 

通过需求调研、业务梳理、问题诊断、方案设计、布设实施五大实施步骤,滴普科技项目团队为该军民融合企业构建起数据采集、数据加载、数据转换、数据计算储存、数据分析、数据应用的一站式定制化数据智能平台。

 

该数据智能平台从技术层面可分为以下三层:

 

1)解决结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的收集连通储存问题,实现湖仓一体化及流批一体化。支持PB级海量数据储存和调用,为各种离线数据和实时数据提供整体的解决方案。

 

2)提供标准化多功能的数据治理体系,通过数据治理、数据计算、数据分析,形成数据资产,沉淀出不同业务维度的数据域及数据指标,进而全方位多层次地进行数据资产管理,帮助军民融合集团形成业务知识数据资产化的最佳实践。

 

3)贯穿需求、设计、制造、供应链、销售及售后的全业务链条,根据不同经营管理业务逻辑及指标,配用相应的模型和算法,生成相关业务场景数据看板,助力企业实现高效的管理决策,聚焦数据驱动,建设XBOM数据链、打造数字新军工。

 

该数据智能平台在数据应用方面,已初步建成采购、生产、产品、客户、经营、方案六大主题数据中心,并配置数据看板。

 

工业数据智能平台助力该军民融合企业提质增效

 

数据赋能业务价值

 

形成100+产品数据模型、130+经营数据模型、70+客户数据模型、50+采购数据模型;新品3D数字化样机率达到90%、BOM准确率从92.3%提升至96.6%、核心指标自动化率从62.2%提升至76.9%、报表自动化率从40%提升至90%。

 

图6:项目成果 

 

 

建设XBOM数据链,打造数字新军工

 

实现集团核心经济指标的自动化统计分析和追溯,提供实时可得的经营成果数据、预测数据。30+套信息化系统统一集成,形成11个业务场景数据应用落地,建设完成采购、生产、产品、客户、方案、经营管理六大业务领域数据资产地图,整体贯穿从需求、设计、制造、供应链、销售到售后全业务流程。

 

以产品质量管理场景为例:

 

产品及其质量数据分散在相关业务系统中,当需要查询产品信息和产品出现质量问题时,业务人员只能在各系统中进行数据查询和问题追溯,效率低下且各数据的关联性和准确性也得不到保证。产品质量管理人员迫切希望通过数据智能平台的建设,进行数据治理和数据资产化管理,以实现产品全生命周期数据的及时查询和产品质量的正反向追溯。为此,滴普科技提供了一整套的解决方案,并组织具备丰富交付经验的团队进行实施。

 

首先安排业务架构师到客户现场展开需求调研,掌握客户的急迫需求:

 

1、产品全生命周期包括任务来源、研发设计、物料采购、制造装配、试验验证、产品交付、保障服务、问题跟踪等环节,但这些数据分散在CRM、SRM、ERP、QMS、TC等系统中,不能实现产品全生命周期信息的快捷查询。

 

2、产品的质量贯穿于物料采购、物料使用、库存管理、制造装备等环节,虽然每个环节有相关的质量管理流程,但是每个环节中产生的质量数据并没有有效进行关联,并缺乏统一的质量考核指标体系,导致出现质量问题时,不能快速定位问题原因和影响范围。

 

围绕上述痛点,进行源系统数据探索和业务梳理,共计梳理业务系统5个,梳理数据项541条,制定质量管控考核指标71项。

 

同时,滴普科技实现对多源异构数据的集成,采用数据智能开发平台(DataFacts)产品进行数据分层分域的开发和数据治理,采用数据治理平台DataKuber进行数据资产管理,数据资产编织等,最终在解决业务部门关于产品全生命周期信息查询和产品质量正反向追溯的同时,也积累和沉淀了企业的数据资产。

 

优化决策、推动转型

 

以数据为支撑对全域业务进行多维解构和深度分析,进一步提高决策的科学性和精准性,利用数据孕育智能,创造新的业务模式和业务价值,以价值为导向推动业务智能化转型升级。

 

弹性扩展、绿色节能

 

以IT资源云化重构工厂数字基础设施,实现IT基础资源的弹性扩展、按需分配、动态使用和集约管理。基于超融合、余热回收等技术精简机房设备、降低运行能耗、实现数据中心的绿色节能。

 

经验总结

 

数字化转型方案设计:数据智能平台建设需进行一体化设计,切勿形式主义,再造数据孤岛。在企业数字化转型早期,管理层易在局部视角下进行数字化建设,未能在全局视角下建立一体化设计思路,未在过程中建立联动关系,致使生产、业务、管理之间仍然存在断点,数据中心流于表面,处于静态维护层面,最终实际应用价值大打折扣。本次案例有效进行了基于一体化设计的全局优化,显著提高了业务自动化水平和内部管理效率。

 

多期迭代,持续升级:数字化转型是一项且行且进的螺旋式上升工程,需要兼备全局和战略视角。本次案例属于该军民融合集团与滴普科技的第一期数据智能平台建设,企业管理层应当结合自身企业状况和发展阶段,借助数字化厂商的丰富落地经验,持续进行数字化探索以建立长效机制,提高竞争力。

 

实施过程重行业落地经验:工业细分领域行业知识差异大,非结构化数据多,对生产流程和业务逻辑的综合把控并非易事。从数据处理到业务场景落地之间,实施过程更加注重合作厂商相关行业落地服务经验。企业在厂商选型时需要关注其工业数据智能平台所覆盖的行业类别和服务的案例积累量。有相关行业落地经验的厂商能够在理解细分市场企业业务的基础上,贴合企业自身生产经营状态,帮助企业对数据进行统一规划、提升精细化管理水平、提高数据分析精准度 ,促进企业提质增效。 

 

03、供应链协同应用实践

 

3.1 面对内外部压力,供应链需要数字化转型

 

新冠疫情依然在世界范围内蔓延,地缘冲突加剧,政治、经济不确定因素持续增加。一方面各国生产、物流运输活动遭受重创,致使全球供应链完整性受到严重冲击;另一方面,多种原材料及制成品价格的波动也为工业企业塑造柔性供应链提出了新的考验。无论从短期还是长期看,供应链的安全稳定对企业安全生产、持续增长的意义已经上升至新的高度。

 

3.2 供应链转型升级三个阶段

 

总体来看,我国工业企业供应链管理转型升级可分为信息化、数字化、智能化三个阶段。

 

随着ERP等信息管理系统的普及,工业企业开始利用信息化手段进行内部采购业务的管理,在使用这些标准化系统的过程中也客观上实现了对企业内部业务流程的规范化和再塑造的过程。而这种信息系统因为规划范围、实施时间先后等各种原因,仍然是分散、独立的,制约内部协同效率的进一步提升。

 

在电商平台兴起后,各类垂直或综合类电商平台改变了企业以往的寻源采购模式,同时市面上也初步出现了多平台供应商资源集成平台,旨在为企业采购一站式采购服务,企业供应链进入数字化阶段。而此时企业采购内外部业务运作仍互相割裂,无法对供应链全环节进行整体把控。

 

在新一代大数据、人工智能技术等广泛落地的背景下, 通过将企业采购全流程涉及的内外部系统全面打通,并对相关数据进行统一处理和分析,工业企业得以在供应链领域多个场景用数据价值驱动各环节降本增效。

 

图7:具体数字化转型业务需求 

 

案例:鄂尔多斯创新“3+1”供应链体系,打造业务闭环,激发协同价值

 

内蒙古鄂尔多斯电力冶金集团股份有限公司(以下简称为“鄂尔多斯电力冶金集团”)自2003年成立以来,始终聚焦主业,坚持高质量可持续发展,积极履行经济、社会责任,致力于建设世界级高科技清洁循环产业园区。

 

鄂尔多斯电力冶金集团以构建循环经济产业链为发展战略,以煤炭产业为起点,电力产业为中枢,带动硅铁、硅锰、电石、多晶硅、工业硅、氯碱化工、天然气化工、三废利用等颇具竞争力的终端环节,构成了上下游产品有序链接、多层次利用、转化增值的循环经济模式,在多个领域均处于全球领先地位;截至2021年底,公司成员企业达55家,合计员工1.8万人,完成投资502亿元,年产值353亿元,累计纳税超200亿元,是工信部认证的首批国家级“资源节约性、环境友好型试点企业”,国家级“高新技术企业”、自治区级“循环经济示范企业”“创新方法应用试点企业”。

 

采购环节的数字化、智能化是企业实现供应链协同的核心。大型集团采购包括需求提报、采购计划、采购实施(包括寻源、询价、比价、招标等)、合同、订单等多个环节,流程多,时间周期长,协同要求高。在本世纪初工业信息化的浪潮中,我国许多大型工业企业已经基本完成了内部数据系统建设,但随着系统数量越来越多,原有采购系统间往往存在内外部信息断点,阻碍数据在企业间流转,无效流程化办公问题始终没有得到有效解决。同时,在我国当前局部疫情时有发生,原材料供应仍然偏紧的局势下,保障供应链安全和稳定成为工业企业共同关注的议题。部分企业也率先认识到,强链补链不能依靠局部改造,需要具备全局优化的视角对供应链进行整体改造才能达到效率的提升。

 

鄂尔多斯电力冶金集团数字化转型中,采购业务链条日趋复杂,采购业务管理不完善、供应商管理难把控等问题开始逐渐暴露出来。具体而言有以下3个方面。

 

1)数据存取调用难度大,内部协同效率低。鄂尔多斯电力冶金集团已经建立了ERP、SRM、BMP等信息系统,但由于系统没有完全打通形成数据闭环,部分数据仍需业务员手工录入,部分线下工作仍通过EXCEL表格、邮件、电话等方式进行,带来极大的数据准确性风险,同时数据取用和汇总成为难题,直接影响到集团的年度核算、绩效考核等内部工作开展,日常数据查询、分析、决策支持等需求也很难得到满足。

 

2)采购成本不透明,寻源质量难保证。鄂尔多斯电力冶金集团为规避供货交期风险与供应商暗箱操作风险,要求同一物资多个货源,而业务员因为寻源途径有限,往往无法对接到行业中有竞争力的供应商,其中甚至不乏中间商或代理商,加之对成本结构缺乏了解,导致从源头上无法保证供应商质量,且很做达到降本的效果。

 

3)供应商考评标准化程度低,外部协同遇瓶颈。鄂尔多斯电力冶金集团原有考评机制是由采购业务员从价格、周期等维度出发,结合主观印象,对供应商进行评判,考评结果难以量化,无法通过考评结果反馈指导供应商在交期和服务质量等方面进行改进和优化。

 

在集团整体数字化智能化转型战略的驱动下,采购中心需要以"打造性价比最优、全成本最低的战略采购供应链"进行整体数字化升级改造,鄂尔多斯电力冶金集团与北京隆道网络科技有限公司(以下简称"隆道")深度合作,互推互进,升级改造供应链管理系统,实现供应链管理自动化、数字化、系统化。

 

隆道作为数字化采购招标与供应链管理技术和运营服务提供商,是国内较早推出采购数字化产品和供应链管理数字化服务的公司,迄今已具有20年的采购和供应链管理数字化转型研究和实施经验。目前,隆道已陆续服务采购企业20余万家,覆盖制造、能源、化工、医疗、纺织、食品、家居等30余个行业,100多万家供应商资源,年采购项目量超30万个,年交易额超千亿元人民币。

 

隆道通过专家调研——方案设计——实施部署三个阶段,为鄂尔多斯电力冶金集团实现采购系统升级。在专家调研阶段,隆道专家团队对集团采购业务进行深入调研,并全面梳理业务流程;在方案设计阶段,隆道基于调研结果,为其量身定制了全套私有化部署的采购平台解决方案;在实施部署阶段,隆道从品类数据管理入手,对内外部系统数据进行全面打通,实现以数字要素驱动企业采购与供应链管理流程。

 

图8:隆道供应链升级解决方案实施路径 

 

 

具体而言,隆道为鄂尔多斯电力冶金集团打造了以品类管理为核心,结合价格体系、效率体系、供应商体系的全方位升级方案。在项目实施中,隆道首先对集团内部品类数据进行统一细化,为后续搭建供应商体系与价格体系奠定基础;其次对内打通SRM系统与ERP、BMP、集团主数据系统,对外接入SRM系统与百川盈孚、煤炭资源网等第三方平台,实现供应商资源、专家、价格等信息共享,进而形成以数据为支撑的价格协同、内部协同、供应商协同三大系统功能,辅助决策,从而完成从信息化到智能化的转型。

 

图9:隆道供应链升级解决方案实施路径 

 

 

品类数据管理:激活供应链数据价值第一步

 

品类管理是推行战略采购的关键基础。方案实施前,鄂尔多斯电力冶金集团主数据品类颗粒度仅有三级,且与外部供应商类目不能一一对应。首先隆道帮助鄂尔多斯电力冶金集团将内部品类数据细化到四级类目,并与外部供应商品类建立对应关系,进而可以对供应商资源进行分类分析及选择优化,促进供应商资源匹配企业战略发展。

 

价格协同体系:优化采购策略,实现降本目标

 

隆道围绕鄂尔多斯电力冶金集团物料成本结构、采购策略等运营基础,构建采购品价格体系,并推动企业供应商共享,既科学降本,又赋能协同。

 

1)成本结构透明化:隆道平台通过接入百川盈孚、煤炭资源网等价格库,获取第三方价格数据,将成本分解到各个细分环节。在业务员日常处理工作的过程当中,能够将料工费力数据组合成预计价格,与历史价格、第三方组合的成本价格进行对比和测算,有助于鄂尔多斯电力冶金集团深入了解供应商成本结构,不断优化成本模型,定位行业内成本各个要素的最佳标杆。

 

2)供应链效率一体化:在清晰拆解成本结构的基础上,鄂尔多斯可以反向对供应商进行辅导,共享成本结构模型,寻找改善机会,从而帮助供应商全面提升生产效率、降低成本、提升产品质量。

 

3)采购策略多元化:管理层可结合品类统计报表不断优化品类采购策略,实现集团、事业部采购策略共享,提升基层采购员业务能力。系统支持采购策略多样化选择,多元化的关注供应商综合服务能力,以性价比最优作为采购决策的主要依据,在一定程度上降低了以价格作为核心主导的单一采购目标。

 

内部协同体系:自动精细管理,数据辅助决策

 

1)减少简单重复劳动:实时订单管理表让业务人员对供应商订单执行进度情况一目了然,全局把控合同执行情况,及时发现异常,降低生产风险。系统“一键合同”功能支持将订单数据一键推至ERP系统,提高内部工作效率,减少誊录重复劳动。

 

2)精准精细绩效管理:通过记录关键业务操作节点的员工IP登录情况,构建集团与人员效率统计表,实现对业务人员操作时长等工作的监督和能力评估,发现问题优化管理流程,提高企业员工满意度。

 

3)数据分析辅助决策:通过接入第三方价格库,为日常采买决策进行分析;数据系统自动提示风险与存在优化空间的环节,统计报表自动分析一定周期内成本变动情况及对应的品类。科学的数据和手段推动企业管理和决策升级。

 

图10:鄂尔多斯供应链协同全流程示意图 

 

 

供应商协同体系:名单动态准入,采供双向协同

 

1)红黑考评:鄂尔多斯电力冶金集团拥有近3000家供应商,希望以更加科学合理的方式对已经进入合格库的供应商进行定期考评。隆道通过对平台上供应商报价、订单、发货等流程中的数据进行抓取,为鄂尔多斯建立了供应商报表,并基于报表数据对合格库内供应商建立公平公正的考评体系。同时通过对报价、供货的周期、后期服务等各方面整体优秀的供应商标注红事件,对到货逾期、价格偏高、服务不达标的供应商标注黑事件的方式,建立红黑事件统计表,以供定期评定,优胜劣汰,一定程度上实现企业对供应商业务能力分析和风险控制。

 

2)动态准入:在前期通过隆道平台扩大寻源范围后,鄂尔多斯电力冶金集团进而产生对外部供应商进行新一轮准入的需求。隆道帮助鄂尔多斯电力冶金集团建立了全套供应商准入体系,通过复杂准入程序自动对供应商进行准入或淘汰的筛选工作。从而大大缩减寻源时间,提高寻源效率,获得供应商选择的比较优势。

 

3)双向协同:通过隆道平台进行采供全流程协同,实现采供双方双向的反馈机制,鄂尔多斯电力冶金集团能够对供应商订单执行情况一目了然,及时发现异常问题, 把控供应商交货交期风险。

 

图11:隆道平台供应商考评机制示意图 

 

 

目前,隆道已经帮助鄂尔多斯电力冶金集团实现采购平台私有化部署。

 

品类数据管理不仅有利于集团加强对供应商选择的整体管理,降低了业务员自主选择供应商的廉洁风险。同时鄂尔多斯电力冶金集团还能通过准确的品类数据进行需求分析、市场分析、报表统计分析、供应商分析,以此制定更为实际与前瞻性的采购策略,实现战略采购的目标要求。

 

价格协同体系的建立通过平台价格库和对接外部价格库,帮助鄂尔多斯电力冶金集团实现内外价格对接与成本结构分析,在“有数可依”的基础上,清晰采购策略,提升采购商供应链总体绩效。

 

内部协同体系的建设通过打破系统间数据孤岛,将鄂尔多斯采购全业务流程线上化,极大提升了工作效率,通过建立大数据的预测能力帮助供应链管理者提前制定计划、全面性把控风险、减少业务误差,实现战略性采购的目标。

 

供应商协同体系提升了鄂尔多斯电力冶金集团在各业务节点把控供应商质量与风险的能力,在公平、公正、科学的评估体系下不断地调整供应商结构,打造动态更新的供应商库,形成良好的竞争关系,为鄂尔多斯电力冶金集团采购提供有力的支持。

 

综合来看,通过供应链信息化、智能化升级在拓展融合应用场景、实现供应链协同等方面取得了良好效果。

 

全面的供应链数字化转型是一个系统性工程。实现供应链协同的理想状态非一日之功,为降低试错风险,在实践中多数企业会采取分批建设的方式完成。因此企业在前期的项目规划中需要具备前瞻性,为后续其他功能实现保留一定的空间。同时,企业管理层要提前了解在过程中可能存在的多方利益冲突,坚定转型信心。管理层在管理好自身预期的同时,更需要动员企业上下员工积极配合,为整体数字化建设奠定成功基础。 

 

04、工业互联网趋势展望

 

工业互联网是数据、算法、万物互联等相关技术催生的新一代工业生产运营模式变革,随着数据采集分析应用技术在工业领域渗透,工业互联网将在更多高价值场景中发挥更大价值。

 

4.1 数字孪生与工业互联网结合应用

 

在生产单元模拟中,通过工业网关、智能手环、高清摄像头等载体对工厂里的人、机、物等多要素进行数据采集和汇聚,形成企业生产数据中心。利用数字孪生技术将生产过程中的各类实时数据和分析数据精准地映射到产线的三维模型,虚拟孪生有机硅化工产线完整地还原了物理产线;通过模拟生产工艺流程和设备生产关键动作,快速呈现生产状态;将采集的数据与三维模型数据进行融合,实现虚拟设备与物理设备的联动控制、静态数据查询和运行状态实时展示。

 

4.2 5G与工业互联网结合应用

 

工业设备的正常运转是企业生产节奏的重要保障,而设备的高价值属性也让设备预测性维护成为工业企业普遍关注的应用场景。5G技术的应用在大幅度提升网络传输速度的同时也大大降低了数字孪生的应用门槛,未来,将企业生产现场的工业设备、摄像头、传感器等接入5G网络,实时传输设备的运行状态至云平台,实现工业生产设备性能和状态的实时监控,构建设备历史监测数据库。基于故障预测机理建模等人工智能技术对监测数据进行实时分析,评估设备健康状态,预判设备运行趋势,智能制定设备维护保养计划,实现设备安全预测与生产辅助决策,将会有效降低设备维护成本,延长设备使用寿命,确保生产过程连续、安全、高效。 

 

05、结语

 

新一代信息技术与先进制造技术加速融合,不仅利用数字技术,将分散或孤立的设备、产品、生产者、企业等以产业链、价值链等方式连接起来,形成联动发展,也为制造业高端化、智能化、绿色化发展提供了历史机遇。后疫情时代,市场活力依然不足,企业短期增长动力减弱。在当今数字经济与技术快速发展的时代的时代背景下,工业互联网成为企业数据驱动增长的重要抓手,为实现企业价值增量提供重要支撑。

 

未来,我国将继续深入实施创新驱动发展战略,巩固壮大实体经济根基,推进科技创新,促进数字经济发展,促进产业优化升级,依靠创新提高发展质量,大力推进智能制造,增强制造业核心竞争力。加快发展工业互联网,培育壮大集成电路、人工智能等数字产业,提升关键软硬件技术创新和供给能力,更好赋能经济发展。 

 

关于爱分析

爱分析是中国领先的数字化市场研究与咨询机构,成立于中国数字化兴起之时,致力于成为决策者最值得信任的数字化智囊。凭借对新兴技术和应用的系统研究,对行业和场景的深刻洞见,爱分析为数字化大潮中的企业用户、厂商和投资机构,提供专业、客观、可靠的第三方研究与咨询服务,助力决策者洞察数字化趋势,拥抱数字化机会,引领中国数字化升级。