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麥肯錫:AI賦能工業(yè)4.0——制造業(yè)變革更廣、更快、更優(yōu)

http://m.casecurityhq.com 2024-08-14 09:27 來源:麥肯錫

對(duì)制造商而言,世界已變。隨時(shí)應(yīng)對(duì)不確定性已是行業(yè)常態(tài)。企業(yè)高管預(yù)測(cè),未來5年【1】,地緣政治、氣候變化、技術(shù)突破、供應(yīng)鏈安全等因素帶來的負(fù)面影響將增加15%~25%。

隨著第四次工業(yè)革命(4IR)的步伐不斷加快,企業(yè)的績(jī)效實(shí)現(xiàn)了飛躍,與此同時(shí),勞動(dòng)力包容性和可持續(xù)性也在不斷提升。經(jīng)過5年的發(fā)展,全球燈塔網(wǎng)絡(luò)【2】已為全球制造商累積了豐富的范例。每年,新加入的燈塔工廠均會(huì)對(duì)未來3~5年的價(jià)值鏈運(yùn)營(yíng)進(jìn)行深度展望,為行業(yè)的持續(xù)發(fā)展貢獻(xiàn)智慧與力量。

新晉的一批燈塔成員證實(shí)了4IR拐點(diǎn)的到來,其中有兩大特征頗為顯著:一是機(jī)器智能已達(dá)到前所未有的成熟水平。與過去試圖模擬人類智能不同,現(xiàn)在的機(jī)器被賦予了專業(yè)智能,能夠在信息物理系統(tǒng)中勝任復(fù)雜的生產(chǎn)任務(wù);二是在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用層面,領(lǐng)軍企業(yè)正重新定義“試點(diǎn)”的范圍。為了推動(dòng)規(guī)?;瘧?yīng)用,這些企業(yè)不再局限于單個(gè)用例,而是將視野拓展到整個(gè)生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò),通過全面布局推動(dòng)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

圍繞該話題,我們擬發(fā)布系列文章(共三篇),將立足于全球制造業(yè)的發(fā)展實(shí)際,深入探討領(lǐng)軍制造商對(duì)AI的戰(zhàn)略部署,以及企業(yè)在實(shí)現(xiàn)AI快速、大規(guī)模部署過程中需要構(gòu)建的核心能力。作為系列文章的開篇,本文將重點(diǎn)詮釋為何AI的成熟標(biāo)志著4IR拐點(diǎn)的到來,解碼領(lǐng)先制造商如何利用AI重塑競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),并列舉制造商在行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的當(dāng)下,需要考慮的三種戰(zhàn)略對(duì)策——創(chuàng)新、加速以及追趕。后續(xù)兩篇文章將分別聚焦AI對(duì)制造業(yè)的規(guī)?;绊?,以及推動(dòng)AI應(yīng)用所需的基本能力。

新技術(shù)采用的S曲線

通過對(duì)歷史上多次工業(yè)革命的回顧與分析,我們不難發(fā)現(xiàn),它們的發(fā)展軌跡均呈現(xiàn)出一種S型的曲線特征。一階段是“學(xué)習(xí)曲線”,往往歷時(shí)較長(zhǎng),且早期先行者會(huì)在摸索如何使事物運(yùn)轉(zhuǎn)的過程中不斷試錯(cuò);二階段是“應(yīng)用曲線”,此時(shí)的技術(shù)基石已十分穩(wěn)固,企業(yè)開始在生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)中部署相關(guān)技術(shù);三階段是“優(yōu)化曲線”,各行業(yè)圍繞技術(shù)采用的最佳實(shí)踐進(jìn)行調(diào)整。在此階段,新的標(biāo)準(zhǔn)與程序逐漸稱為常規(guī)操作,且成本開始趨于穩(wěn)定(見圖1)。如果回看智能手機(jī)的發(fā)展歷程,我們也能清晰看到這種三階段的S曲線。

截至目前,全球燈塔網(wǎng)絡(luò)有153家成員。這些制造業(yè)的領(lǐng)軍者在4IR技術(shù)的采用上,要平均領(lǐng)先于其他制造商3~5年。如今,用例試點(diǎn)已不再是他們的關(guān)注焦點(diǎn)。對(duì)擁有多個(gè)燈塔工廠的企業(yè)而言,其生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)都可作為大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)部署的試點(diǎn)。現(xiàn)在,領(lǐng)先企業(yè)可同時(shí)在10或50家工廠中捕捉4IR技術(shù)的價(jià)值,而其他企業(yè)仍在努力尋找單個(gè)工廠的價(jià)值。

隨著燈塔企業(yè)不斷加速發(fā)展,在成熟度上,領(lǐng)先與落后企業(yè)間的差距也在不斷拉大。而近幾年愈發(fā)復(fù)雜多變的商業(yè)環(huán)境, 也讓這一差距愈發(fā)突出。新冠疫情期間,85%的燈塔企業(yè)營(yíng)收降幅低于10%;而僅有14%的其他制造商實(shí)現(xiàn)了這一點(diǎn)。燈塔企業(yè)的反應(yīng)速度顯然更快:面對(duì)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn),在2022年,65%的燈塔企業(yè)已經(jīng)開始實(shí)現(xiàn)多貨源采購(gòu)并增加安全庫存,而只有24%的其他企業(yè)推行了這項(xiàng)舉措。

AI正在定義第四次工業(yè)革命

AI位于4IR技術(shù)金字塔的頂端,也是重要的“指揮家”。在AI的引領(lǐng)下,4IR技術(shù)演奏著一曲“蕩氣回腸的交響樂”(見圖2)。

以生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的快速換線為例(見圖3),企業(yè)不僅需要柔性機(jī)器設(shè)備來處理不同的產(chǎn)品,自動(dòng)導(dǎo)引小車(AGV)來運(yùn)送物料和零部件,3D打印來定制生產(chǎn)線夾具,還需要可穿戴技術(shù)賦能管理與技術(shù)人員,幫助他們了解實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。如何協(xié)調(diào)這些復(fù)雜元素之間的相互作用?答案是:AI。

然而,AI的部署離不開數(shù)據(jù)的加持。企業(yè)可從系統(tǒng)軟件、設(shè)備傳感器、互聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施,以及員工等多個(gè)來源,生成和收集海量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是燈塔企業(yè)領(lǐng)跑行業(yè)的重要原因之一。他們領(lǐng)先一步,更早地投資建立了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,雖然在早期承擔(dān)了一定的風(fēng)險(xiǎn),但在后期成功釋放了AI的潛力。

走出規(guī)?;牡凸?/strong>

從燈塔企業(yè)身上我們不難看出,AI擁有的新用例不計(jì)其數(shù),有望帶來難以想象的績(jī)效提升。

用例啟迪能力,能力引領(lǐng)規(guī)模。2018年,前沿用例的具體表現(xiàn)還是高級(jí)分析和自動(dòng)駕駛汽車的本地化應(yīng)用、高度透明的數(shù)據(jù)連接和可視化儀表板,以及類似的數(shù)字精益解決方案。與現(xiàn)在相比,當(dāng)時(shí)部署用例所需的時(shí)間更長(zhǎng)。多數(shù)早期部署相關(guān)用例的燈塔企業(yè)稱,前5個(gè)用例的部署平均花費(fèi)了10~20個(gè)月;而現(xiàn)在,75%的燈塔企業(yè)表示,他們?cè)?個(gè)月內(nèi)便可完成5個(gè)用例的部署。不僅如此,30%的燈塔稱,他們甚至可在三個(gè)月內(nèi)完成。

燈塔企業(yè)在用例部署早期,需要對(duì)其數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)傳輸層進(jìn)行“推倒重建”:設(shè)計(jì)技術(shù)堆棧,增加或升級(jí)傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施,訓(xùn)練員工使用先進(jìn)工具,以及調(diào)整組織架構(gòu),快速部署數(shù)字解決方案并獲得反饋。打牢“地基”后,企業(yè)便能快速部署新用例。例如,某燈塔企業(yè)表示,生成式AI技術(shù)顧問只需短短幾日或幾周便可部署,而非以月或年為單位。

挑戰(zhàn)接踵而至,燈塔企業(yè)從“試點(diǎn)陷阱”走向“規(guī)?;凸?rdquo;。許多燈塔企業(yè)已完成一階段的“學(xué)習(xí)曲線”,在工廠層面初步建立了變革所需的各項(xiàng)能力。但規(guī)模化進(jìn)程的停滯不前也帶來了試點(diǎn)陷阱后的第二個(gè)重大挑戰(zhàn)——規(guī)?;凸?。技術(shù)從單一工廠向整個(gè)生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展絕非易事,這涉及到宏觀層面的數(shù)據(jù)、技術(shù)、人才和組織調(diào)整。此外,二者面臨的解決方案也不盡相同。以上文提到的生成式AI技術(shù)顧問為例,若想讓其在20多家工廠發(fā)揮作用,這些工廠必須做好充分的前期準(zhǔn)備。

走出規(guī)?;凸?,重新定義成功。成功擺脫規(guī)?;凸鹊钠髽I(yè)能為行業(yè)樹立新標(biāo)準(zhǔn)。例如,豐田公司對(duì)大規(guī)模生產(chǎn)的進(jìn)一步改良,使得精益生產(chǎn)和六西格瑪成為全球企業(yè)的標(biāo)配,進(jìn)而催生了新標(biāo)準(zhǔn)、協(xié)議、認(rèn)證和監(jiān)管措施的出現(xiàn)。至此,創(chuàng)新成為了社會(huì)制度的一部分;豐田為“新常態(tài)”設(shè)立了行業(yè)基準(zhǔn),是“優(yōu)化曲線”的有力案例。在科技和銀行等制造業(yè)外之外的行業(yè),由于AI的應(yīng)用已相當(dāng)成熟,因此關(guān)注焦點(diǎn)主要是標(biāo)準(zhǔn)的建立和監(jiān)管合規(guī)性。

縱觀第一次工業(yè)革命中的蒸汽機(jī)技術(shù),以及科技和銀行業(yè)中的AI部署,我們預(yù)計(jì)4IR的突破性技術(shù)將在10年內(nèi)迅速普及。燈塔企業(yè)正立于革命潮頭,在新的候選燈塔工廠中,基于AI的用例占比高達(dá)60%,而這一數(shù)字在2019年僅為11%。

燈塔領(lǐng)航:內(nèi)部提升良性循環(huán),外部差距不斷拉大

生成式AI與其他前沿技術(shù)在制造業(yè)的廣泛應(yīng)用無法一蹴而就,但燈塔企業(yè)已成功在工廠層面實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用。所有新晉燈塔成員都至少有一個(gè)正在進(jìn)行中的AI試點(diǎn)項(xiàng)目,部分新成員甚至已在短短幾天或幾周內(nèi)(而非幾個(gè)月或幾年)實(shí)施、測(cè)試和迭代了AI用例,并獲得了正面反饋。他們的成功離不開改革的關(guān)鍵助推因素:堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)和技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施,強(qiáng)大的人才基礎(chǔ),以及敏捷的運(yùn)營(yíng)模式。

除上述推動(dòng)因素外,他們還建立了清晰的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和有效的變革管理。尤為值得一提的是,燈塔企業(yè)的技術(shù)投資并非“面子工程”,而是“快、狠、準(zhǔn)”地確保每個(gè)用例都能帶來明確的業(yè)務(wù)價(jià)值。所謂“穩(wěn)中求進(jìn)”,他們采取了耐心、謹(jǐn)慎的方法,從而取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展——用例實(shí)施周期通常在10~20個(gè)月之間,投資回報(bào)期約為兩年半。有了耐心的耕耘和扎實(shí)的付出,收效也十分顯著:燈塔企業(yè)的4IR用例在三年內(nèi)取得2~3倍回報(bào),在5年內(nèi)取得4~5倍回報(bào)。

燈塔企業(yè)在規(guī)?;凸戎胁粩嗝鞯耐瑫r(shí),也在逐步提升快速部署用例的能力。最近三批燈塔新成員的用例實(shí)施速度要比前三批快26%,75%的燈塔企業(yè)稱,他們僅需6個(gè)月不到的時(shí)間,便能部署新的前沿用例,而30%的燈塔企業(yè)稱,他們甚至可以在3個(gè)月之內(nèi)完成。技術(shù)應(yīng)用是個(gè)良性循環(huán)過程:進(jìn)步越大,速度越快。企業(yè)能夠在此過程中更加敏捷,并獲得應(yīng)對(duì)顛覆的能力,但也進(jìn)一步加大了與其他制造商的差距【3】。

其他制造商:創(chuàng)新、加速,還是追趕?

對(duì)制造商而言,拐點(diǎn)意味著什么?隨著燈塔企業(yè)等領(lǐng)軍制造商逐漸擺脫規(guī)?;凸?,并將4IR技術(shù)的影響力擴(kuò)展到整個(gè)生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò),其他企業(yè)也需反思今后的走向。

答案不止一個(gè):首先,企業(yè)可在生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)層面實(shí)現(xiàn)數(shù)字化創(chuàng)新。與許多燈塔企業(yè)一樣,作為行業(yè)探路者,他們敢于冒險(xiǎn),并有能力證明自己選擇了正確的方向;其次,企業(yè)可以選擇成為行業(yè)加速器。這些企業(yè)專注于實(shí)現(xiàn)規(guī)模化影響,可進(jìn)而重塑整個(gè)行業(yè)格局;最后,奮起直追者也面臨著巨大的機(jī)遇。這些企業(yè)可熟記前人譜寫的“游戲規(guī)則”,在捕獲價(jià)值的同時(shí),巧妙避開學(xué)習(xí)曲線上的各個(gè)低谷(見圖4)。

我們認(rèn)為,上述三種對(duì)策都是明智的戰(zhàn)略對(duì)策。4IR拐點(diǎn)的到來為企業(yè)帶來了重大機(jī)遇與重要選擇。但在時(shí)代的拐點(diǎn),不進(jìn)則退,“無為”或?qū)⒁馕吨。髽I(yè)需根據(jù)自身情況和業(yè)務(wù)發(fā)展需要,因地制宜,選擇最合適的發(fā)展路線。

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