1、专家洞察 消费品企业如何实现“智造”升级基于工业大数据的建设路径 IBM 商业价值研究院图 1我国制造型企业开展网络化协同、 服务型制造和个性化定制的比例1网络化协同35.3%服务型制造25.3%个性化定制8.1%谈话要点 智能制造要从业务价值角度出发智能制造可以通过业务驱动、技术支撑和组织保障三轮驱动，实现转型。智慧工厂需要实现全链路价值优化企业需要形成以生产为核心的横向价值链协同，以及纵向各层级的智能化。转型路径应目标导向、循序渐进企业智能制造转型，要以绩效为导向、由最高管理层自上而下、长期有序推进，切忌为了智能化而智能化。柔性生产，迫在眉睫 生产线上，工厂调度正在紧锣密鼓地安排订单。突然

2、，他发现，即将安排生产的某个订单中，有一部分供应商没有到料。他急得满头大汗，火急火燎地临时更换另一个产品进行生产，但由于两个产品的工艺路线不同，一个不小心，结果出错了，造成了极大的成本浪费。车间里，机器正在轰隆轰隆地运转，一个批次的产品生产完毕，陆续被传送带送到质检员处检验。可是，由于生产设备老化，生产过程不稳定，导致产品质量出现大幅波动。这个批次都生产完了，到了最后的质检环节才发现问题，导致大量产品报废。以上场景， 在我国的制造企业时有出现， 反映出企业在计划、采购、生产等多环节上的问题。当前，我国制造型企业开展网络化协同、服务型制造和个性化定制的比例不高（见图 1），未来还有很大的发展空间

3、。那么，制造企业应当如何有效实现长效发展？本文将结合消费品行业，阐述基于工业大数据的智能制造升级之路。1 消费品行业已经初步从满足基本消费需求转变为功能需求更细腻、体验诉求更突出的消费侧驱动模式。消费者的需求更加细腻多样，监管更加严格和全方位。小而美、迭代快的新品类、新品牌的加速涌现，对精细化管理的需求日益凸显。市场需求往价值链后端推导，设计 - 研发 - 计划 - 采购 -生产 - 仓储 - 物流等环节的难点和痛点也显现出来： 竞争对手刚推出的新款饮料大受欢迎，生产商能否快速研发出新配方和口味，满足消费者的需求？ 产品越来越多，如何安排生产计划是最为经济的？整体计划安排是否足够灵活？ 产品多

4、，辅料也越来越多，采购、生产、仓储、物流等调度如何有效衔接？ 生产换线、 排程、 工艺和设备控制， 如何做到有条不紊？一言以蔽之， 产品的多样化需求提升了制造体系的复杂性，更要求企业思考，如何在保证效率和成本的前提下，加强多品种、小批量的柔性生产能力？制造转型，纵横协同新的消费需求逆向牵引着生产和供应链进行数字化和智能化转型。企业需要形成以生产为核心的横向价值链协同，以及纵向各层级的智能化（见图 2）。纵向上，关注多层次融合和集成的智能制造核心体系，实现精益生产、柔性生产、数字化生产。同时，横向逐步拓展到全价值链的优化，寻求端到端的综合性平衡和整体价值最大化。采购：合理的原辅料安全库存设置和真

5、实消耗情况跟踪，及不断优化并精确的配方；准确的采购和供应计划，确保原辅料供应的经济性和高效性。生产管理：优化的基于终端客户需求的销售计划；基于算法的生产计划优化；支持灵活的多品种小批量生产的工艺；全面的生产统计核算。生产执行：高效的生产资源调度；生产顺序的及时调整；灵活的产品配方和工艺组态；实时监控生产状态；基于工业大数据的工艺优化和改进。图 2 智能制造模式的内涵2 仓储 / 物流：基于数据的库存和物流成本核算，及最优决策；整体供应链交付周期测算和优化。企业管理：基于统一、全局视角的经营回顾；通过智能化手段为战略方向制定、未来经营预判提供参考。产品研发：快速迭代的产品研发；数据驱动的多样化产

6、品组合；基于工业大数据的产品优化策略。市场投放 / 售后：市场竞争和消费者需求的及时洞察；形成消费者需求与产品研发、产品生产之间的强联动关系。最终，实现降本、增效、提质、节能四大层面的价值优化，实现长效发展、绿色发展。此外， 需要注意的是， 企业智能制造转型， 要以绩效为导向、由最高管理层自上而下、长期有序推进，切忌为了智能化而智能化， 避免 “战略规划轰轰烈烈， 实际执行拖拖拉拉” ，或“简单追求单点优化、短期速赢，而忽略了整体优化、长期发展”。订单获取设计研发采购生产仓储/物流市场投放/售后企业管理工厂层车间层产线层设备层智能制造核心体系智能制造外延图 3 三轮驱动，帮助企业实现智能制造的