e-works咨詢事業部總經理杜瑋
一、企業信息化建設中的問題與特點
隨著智能制造熱潮席卷中國制造，智能工廠建設成為企業關注的焦點。在我們看來，提到智能制造其中一個關鍵詞匯就是數字化工廠。數字化工廠有“兩條腿”，一個是信息化，另一個是自動化。根據e-works咨詢的觀察發現，中國的企業在推進智能制造的過程中，信息化建設還是存在很多的問題。
缺乏整體規劃與設計，以偏概全，片面追求自動化與“機器換人”。智能制造更強調是人機的協作，而不是強調全部是機器人，該用人的地方還是需要用人。
基礎管理水平薄弱，亟需大量的“管理補課”。現在很多中國企業在推進智能制造過程中急功近利。對于很多企業而言，可能上了MES兩年都不止，才真正用起來,很多系統不是投錢就可以看到效果的，是要和管理、業務融合，這不是一日之功。
信息化尚未與業務融合，眾多的信息系統如何整合，集成成為較大障礙。盡管現在很多企業的信息化建設廣度夠，但是深度卻不足。如，基礎數據和動態數據存在問題，數據無法為決策提供支持；很多業務游離在系統之外，無法納入規范化管理；90%以上的系統應用人員為執行人員，高層應用系統較少；重建設、輕運維，系統與業務融合度不足；業務流程未優化，系統運行效率低下。
數字化是智能制造的必由之路，但數據質量卻很差。在很多企業，數據質量存在的問題較大，如一物多碼現象普遍存在，系統中數據無法相信；數據分散在多個系統中，管理混亂；數據無法為決策所服務，甚至導致錯誤決策；數據安全問題缺乏統一管理，存在隱患。
自動化基礎薄弱。目前企業自動化加工設備覆蓋率普遍較低，一個流的改造尚未完成，大量的質檢靠手工完成，各項資源靠人工調度，車間猶如“黑匣子”。
二、“深水區”信息化建設的思路與建議
1.形成定期與不定期評估機制
企業內部需要形成信息化建設的評估體系和機制。不斷的對企業應用現狀和問題進行分析，并且和先進企業對標，然后分析差距并提出改進提升策略。對于制造企業而言，評估的重點在于：
覆蓋全面，結合管理與信息化。
能夠客觀的反映公司信息化應用現狀。
能夠指導企業進行下一階段的信息化建設。
能夠對比同類型企業的信息化建設狀況。
能夠發現公司信息化建設中存在的問題。
2.信息化與管理充分融合
信息化是工具，和通常所說的工具不同的是信息化是管理工具，和企業管理息息相關。如果一個系統，管理不到位，標準不到位，很可能這個系統的結局就是用不好，或者很難用的好。因此，我們才強調信息化一定是跟管理充分融合的。
3.業務流程梳理與優化
在一些流程管理比較好的企業，每個季度都會對流程進行分析，不斷的持續的優化。流程在不同的時間節點會隨之發生變化，只有最合適的。因此，信息化要落地，管理落地，系統用好，要跟流程充分的融合。業務流程建模與優化的步驟通常有七大步驟。如圖1所示。
圖1 業務流程建模與優化的步驟
企業的業務流程管理應該注意以下幾點：
組建企業級的業務流程管理部門（可以是虛擬機構）；
建立一套層次清晰、可視化強的業務流程地圖；
建立流程管理的規范與體系、文化；
明確流程主體，尤其是跨部門的流程的管理；
嚴肅流程產生的過程，流程設計一定是自頂向下來做；
流程只有先細化、再簡化、再優化；
通過IT手段固化流程，在運行過程中優化流程；
對流程持續監控的基礎上進行持續優化；
4.明確未來3-5年的目標
明確3-5年的信息化建設方案，包括長期目標、規劃藍圖、短期目標、戰略保障措施、核心系統設計等。在核心系統的設計中重點關注集成關系的設計。其中有幾個關鍵點值得注意：集成產品開發與制造體系；集成供應鏈管理體系；集成資源計劃與預測體系；集成訂單執行管理體系；集成財務控制體系；集成質量管理體系。
5.數據規范是關鍵
企業的數字規劃十分關鍵，也是需要慎重處理的問題。這里有一個非常重要的蓋簾就是主數據。主數據是表示業務實體對象的基準數據以及其被引用的關聯屬性數據。特征是
在業務活動中相對靜止不變的數據；在企業各業務系統中交互共享的數據；作為業務交易數據的派生源頭（母體數據）。企業需要建立主數據管理的標準，其次是設計自己的主數據管理體系。
6.管理向治理發展
要做好信息化，一定要做好IT，需要從“游擊戰”向“殲滅戰”轉變。這里面涉及到一個問題就是IT智能體系建設。IT治理設計的核心內容包括：IT組織層次與架構設計、IT部門職責與崗位設計、IT績效設計、IT制度及核心流程設計、成熟度評估。
7.智能工廠建設
通常情況下，智能工廠規劃分為四步工作：
目標設計。目標設計過程中需進行調研分析，對整體目標設計并對企業現狀進行詳細評估。智能工廠的愿景目標確定是進行智能工廠規劃的核心和基點。
業務模式與流程設計。這一環節包含業務模式設計、一級流程設計、關鍵要素明確。
分項詳細設計。這個過程需要完成分項業務設計和集成體系設計。
實施計劃與預算。這個過程需要完成實施計劃和投資收益分析的相關工作。
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本文標題：中國制造業信息化深化應用策略
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