2.1 解决内部问题

大多数企业内部都会存在使用传统方法不容易解决或者解决起来非常烦琐的问题，但是当数据丰富以后，借助数字化解决方案，很多问题就可迎刃而解。针对解决企业内部问题的赋能场景，本章从内部价值链的角度进行系统分析，总结出如下10个通过常规解决方案很难彻底解决的问题场景。

1.客户开发

按照客户需求的性质，一般将客户分为定制化客户和非定制化客户。定制化客户需求的产品一般由客户制定产品标准，非定制化客户一般由公司提供产品标准。针对这两种业务模式，客户开发工作也相差很大。

定制化客户开发一般需要响应客户需求，目前典型做法是招投标。供应商按照客户标书要求应标，中标后按照标书技术要求定制产品交付给客户。这个过程中供应商一般都期望提高中标概率和减少风险：提高中标概率需要准确把握客户技术要求的关键点，并提供有竞争力的竞标方案；减少风险需要广泛了解产品的技术标准和不同地方的宏观政策环境。在传统模式下要实现这两个目标并不容易，需要人工收集大量信息并且还容易遗漏很多细节事项。在这种情况下，若企业有一套标书管理系统，不仅能够分析标书内容和输出相关分析结果，并且能够通过数据爬虫获取相关的外部信息，那么就可有效帮助企业解决问题；与此同时，还能精确获取外部更多的招投标信息，扩大需求信息来源，从而提高中标数量，并减少对人员的依赖。

非定制化客户开发的关键是依据客户画像获取客户信息和建设销售渠道。传统方式主要靠人工宣传、活动宣传、购买客户信息等方式引流，效率比较低下。当借助数字化手段时，可以事先建立客户画像，然后基于第三方平台海量数据进行潜在客户筛选（一般需要多家平台的数据集中才一起，才能获取完整的客户画像），实现精准营销，从而提升客户开发速度和效率。这种做法需要使用第三方平台数据，当数据保护相关的法律法规升级后，除非数据所有者授权，否则这种方式不可行。

2.产品设计

产品设计完成时，针对制造可行性的验证还不充足，多数企业是等到样件制作时才能发现问题。当发现问题后，再去优化设计方案，整个过程需要反复多次，这样就拉长了产品开发周期。借助MBD/MBE数字化设计与制造技术，在产品设计过程中，将设计信息、制造信息共同定义到产品的三维设计模型中，改变目前三维模型和二维图纸共存的局面，保证产品数据的唯一性。基于MBD在企业内部和供应链上下游建立一个集成和协同的开发环境，各业务环节充分利用已有的MBD单一数据源开展工作，从而能有效地缩短产品开发周期，降低开发成本，提高产品质量和生产效率。另外，在产品设计环节，还有各种系统仿真软件，对于提升产品设计效率和质量、减少产品制造不良，以及交付后质量问题有很大帮助。

3.交付管理

交付一直是困扰传统制造业的一大难题，即使交付绩效优秀的公司，由于交付过程很难实现透明化，也需要管理者投入大量精力进行订单跟踪和协调等工作。借助数字化手段，依据企业信息流和产品价值流，通过设置关键报工点等方式，实现整个交付管理过程的透明化，让全部订单状态实时呈现在管理者面前，简化了订单跟踪工作，也便于处理插单和订单变更等异常情况。在此基础上，也可以将企业内部数字化系统和供应链上下游企业对接，打造协同供应链，从而简化整个供应链上的信息交互，消除牛鞭效应，提升整个供应链的交付绩效，减少供应链上的库存。

4.生产计划排程

生产计划排程是传统制造业最复杂的一项工作，由于以前没有好用的信息化工具，基本都要手工排程。即使是在当今信息技术非常发达的背景下，通过账本进行生产计划排程的现象还十分普遍。部分管理较好、人员技能较强的公司会开发Excel版排程工具，但是使用起来比较复杂，而且容易出错，出错后还不能快速识别问题出在什么地方。也有一些企业安装了排程软件，但是大部分软件的排程能力较差，还没有Excel版排程工具的效果好，原因是排程软件里面的很多参数和模型需要经常依据实际生产状况进行调整和增减。Excel修改起来比较方便，而系统更新较为困难，因此排程软件安装完一段时间后可能就不好用了。另外，生产计划排程是一个动态过程，而一般排程软件都是基于历史数据进行静态处理，不能和公司实际情况保持一致。在这种情况下，基于实时数据（再考虑决策目标和约束条件）的动态生产计划排程软件会比较有竞争力。

5.质量检验

质量检验是制造业企业一项十分重要并且琐碎的工作，通常包含来料检、首检、自检、互检、过程抽检、终检、出货检等，任何一个环节出差错都可能导致不良品流出。一般企业通过制定质量检验标准、提高员工质量意识和提升质量检验人员责任心来做好质量检验工作。这个过程的主要问题是员工不按照质量检验标准来执行，而且管理人员又不能一直盯着员工，从而可能导致产品不良率上升。通过数字化工具，按照质量检验标准，实时获取检测信息，对于没有按照检测标准执行的行为进行预警和提示，可以规范员工的质检行为，并且消除繁复的质量检验结果记录、汇总、分析等工作，从而提升产品质量和降低质量检验成本；另外也可以开发数字化质量检测系统，取代人工检验，进一步消除人员对于质量检验结果的影响。

6.直接人员管理

制造业企业直接人员管理一般有考勤管理、技能管理、工作纪律管理（如串岗、离岗等）、绩效管理这四大核心内容。考勤管理一般由文员记录、每班汇总上报，工作量较大而且容易出错；技能管理靠班组长进行技能评定，既不系统也不科学，另外还要基于班组长的经验将人员技能和岗位匹配起来，若匹配有差错，就可能导致产品不良率上升；工作纪律管理一般由一线管理人员负责，如班长或组长等，虽然大多数企业都有明确的工作纪律要求，但员工串岗和离岗的情况仍然时常发生，变成管理者和员工间猫捉老鼠的游戏，既浪费管理者时间和精力，管理效果也不好；对于大多数企业来说，绩效管理最复杂，管理基础差的公司直接人员的绩效管理简单粗暴，管理基础好的公司通过生产日报进行数据汇总、分析，然后算出员工绩效，整个过程至少滞后一个排班，不能及时识别生产过程中的问题并解决。通过数字化和物联网技术，可以实现自动考勤、数字化员工技能管理、员工岗位胜任力分析、员工定位管理、实时绩效管理等，从而加强对直接人员的过程管控，并提升管理效率，更重要的是能及时识别生产过程中的异常并及时解决。

7.设备管理

国内制造业设备管理有三大普遍存在的问题：一是不知道产能利用率；二是不知道设备综合效率；三是TPM（全面预防性维护）执行不到位。不知道产能利用率就会导致盲目投资，投资的必要性和精准性都得不到保证；不知道设备综合效率就不清楚如何对设备进行有针对性的管理，从而无法减少设备故障和提升设备效率；TPM执行不到位，设备故障就会频发而且不受控制，也就随之变成管理者完不成生产计划的借口。通过数字化手段，可以实时监控设备产能利用率、计算设备综合效率（部分数字化产品只能计算设备综合效率，不能识别设备综合效率损失的原因），另外也可以通过智能TPM系统进行AM（自主性维护）和PM（预防性维护）管理，从而提升TPM的执行力度和降低管理成本。在智能TPM的基础上，针对关键设备，还可以进行设备健康管理，在设备发生故障前及时进行维护，从而更科学地执行TPM，进一步降低设备管理成本、提升设备效率。

8.物料管理

物料管理包括仓储物料管理和现场物料管理。国内制造业关于物料管理整体基础还比较薄弱：多数企业在仓储物料管理方面没有进行储位管理，造成物料存储混乱，“存盘取”效率低下；在现场物料管理方面没有进行中间库、线边库和工位内物料点规划以及现场物流线路规划，造成现场物料混乱、员工浪费大量时间去找物料。按照过去的项目经验，传统企业现场作业人员大约5%的时间浪费在找物料和物料周转器具上。通过精益化数字化改造，可以在仓库实现动态储位管理，提升储位利用率、提高物料盘点效率、提高存取料效率；规划现场物料点并进行储位管理，可以提升车间间物料配送效率、车间内物料转运效率，从而加速物料周转和减少在制品库存。

9.工艺变更管理

传统工艺管理的主要问题之一是在工艺技术部制定完工艺标准后，交付给生产执行过程中发生工艺变更，生产作业指导书更新不及时或物料采购更新不及时，造成产品不良率上升和物料采购错误导致呆滞产生。通过数字化系统，将图纸电子化，并且将生产作业指导书电子化，实现同步在线更新，能避免操作错误；将工程BOM和生产BOM同步更新，可以避免物料采购错误，从而减少呆滞。

10.环境管理

很多生产场合对于环境有特别要求，比如恒温、恒湿、无粉尘等，若环境条件发生变化，却没有及时识别出来，可能会造成产品批量质量事故，严重时还会引起重大安全生产事故。通过物联网和数字化技术，可以实时监控重点生产场所的环境条件，当环境条件发生变化时及时预警，以便管理人员能够及时响应或自动启动应急措施，从而预防事故发生。

以上是企业内部一些常见的问题，目前都有可行的数字化解决方案。这些内部问题也是智能制造顶层构架设计的重要输入，在进行智能制造顶层构架设计前，要进行详细的业务需求分析，识别相应的数据赋能场景，在企业具备相应的数字化实施条件后按照解决问题的先后顺序有序实施。