一、数字化不是工业4.0 (上)
工业4.0能不能被评测?如果能，它如何被实施。这个问题在行业内一直被广泛关注。在德国国家工程院acatech的推动下，亚琛RWTH工业大学、德国人工智能研究中心DFKI和弗朗恩霍夫研究院等几家机构，历经一年，在今年4月联合推出了《工业4.0成熟度指数》报告(Industrie4.0 Maturity Index)。
1、错了，工业4.0不是技术范儿
工业4.0一词自2011年以来，一直被广泛用于描述制造业的未来。然而，现在即使德国也意识到，仅从技术角度阐释第四次工业革命的相关发展，显然是不足的，企业还需要组织和文化层面的改革。作为对这一点越来越明显的趋势，该指数的副标题干脆就是“企业数字化转型管理”。
图1：工业成熟度指数报告，2017年
德国工程院《工业4.0成熟度指数》(以下简称工业4.0指数)认为，先进技术可以获得更广泛的数据，但对数据潜在利用能力，完全取决于企业的组织结构和文化。
一个组织的最终目的是成为学习型敏捷的企业，对不断变化的环境具备持续的敏捷性和适应力。
《工业4.0指数》为企业实施变革提供指导，包括六个阶段的成熟度模型，每个发展阶段的实现都将获得额外利益。《工业4.0指数》着重于四个关键领域，而这四个领域都包含与其相关的两个基本原则。
2、工业4.0下的企业目标
企业目前并未在其战略思考中对这些原则的充分影响予以足够重视。许多组织仍缺乏对工业4.0关键环节的基本理解，例如，企业经常错误地以为工业4.0仅限于数字化或全自动化领域。除此之外，各企业没有建立共同目标，许多已经实施的行动均是各自为政的孤立措施。德国工程院的《工业4.0指数》，可以依据各企业的需求，精确定制数字化路线图， 从而帮助企业实现工业4.0的最大化利用，并转型成为学习型敏捷组织。
多数公司实施的措施仅限于偶尔的试点项目，事实上更类似于技术可行性研究。但此类项目却难以将工业4.0的全部潜力展示出来，因为它们忽视了包括公司组织结构和企业文化在内的工业4.0实施的关键方面，结果就是变化仅仅是顺应自然的发展进化。
图2：常见的企业适应过程
正如精益生产不等同于简单的防止浪费，工业4.0也不只是通过网络连接机器和产品。《工业4.0指数》强调的是需要进行范式的转变。
令人惋惜的是，这些变化往往无法反映组织的实际流程或满足制造型企业的真正需求。因此，无论是独立企业内部还是整个经济层面上的转型变革的实例，都只是凤毛麟角。
这说明，必须要合适的技术要素相结合，来压缩企业的适应过程。
图3：工业4.0可以压缩时间进程
对于各企业来说，实现工业4.0的道路各有不同，因此必须以分析企业现状和目标为起点。企业现状的相关问题包括企业未来几年的战略目标，企业已经实施的技术和系统，以及这些技术和系统在企业内部的运行情况。这些问题的答案可以帮助企业确定成功引进工业4.0所需的能力。
3、工业4.0的六步法
工业4.0的引入，涉及制造型企业数字化能力素质的显著提升，并需要企业组织的大规模改变。作为一项高度复杂的任务，这种转型通常需要花费数年。而且转型的计划和实施需要确保在整个转型过程中的不同阶段都可以实现积极盈利(如增长和效率)。
在工业4.0转型过程中的任何阶段都应实现可见的收益，这才可以支持转型的整体成功。
该路径包括六步法，也可以看成是工业4.0的六个阶段，可分为计算机化、连通性、可见性、透明性、预测性、适应性。每一步都建立在前一阶段之上，并且说明了达到每一阶段所需要的能力和实现的企业效益。
图4：工业4.0的六步法
该战略要求企业发展必须按部就班。以工业4.0的基本需求为起点，为企业向学习型敏捷组织转型的整个过程中提供支持。
图5：工业4.0进阶六步法
非常重要的一点是，这种能力是一步一步构建的，也就是说第一阶段的效益可以通过低于第二阶段的能力实现。因此，转型过程是步步递进、持之以恒的旅程，可能无法实现企业、工厂、生产线以及各个部门之间的完全同步。各个企业应该自行判断哪个发展阶段可以代表自身特定情况下的成本和效益的最佳平衡，从而将该阶段作为转型过程计划结尾的目标阶段。
直至今日，许多企业仍面临的挑战是创造工业4.0的基本条件。
数字化本身并非工业4.0的组成部分。
该报告的这一个判断，应该还是出乎很多人的意料。但报告强调，工业4.0的发展路径以数字化为开端，而计算机化和连通性是实现数字化的基本要求。这两个初始阶段之后的四个更高阶段，才是工业4.0发展所需的进一步能力。
4、六阶段的描述
1)计算机化
发展路径的第一阶段是计算机化，因其提供了数字化的基础。在这一阶段，不同的信息技术在企业内部独立运作。大多数企业的计算机化已经相当成熟，主要用于更加高效地处理重复性工作。通过计算机化，企业可以实现高标准、低成本制造，而且许多现代产品可以达到以前不可能达到的精密程度，从而实现获得利益。但实际上，很多机器并不具备数字接口，特别是对于长周期机械或人工操作的机器来说。在这些情况下，终端经常用于填补商业应用和机器之间的缺失环节。
计算机化的例证之一就是CNC铣床。通过采用计算机数控，CNC铣床可以加工高精度零件，但是有关执行行动的细节，所需要的NC加工数据通常仍需要手动传输给铣床，也就是说，铣床并未实现连接。另一实例则涉及未与企业EPR系统连接的商业应用系统，这可能导致半自动质保，尽管在试验站实施，但记录数据却并未与相应的工作环节关联。这将导致一旦发生质量问题，回溯环节会变得异常困难。
2)连通性
在连通性阶段中，相互关联的环节取代了各自为政的信息技术。广泛使用的商业应用彼此连接并反映企业核心业务过程。操作技术(OT)系统的各部分实现了连通性和互操作性，但是依旧未能达到IT层面和OT层面的完全整合。
3)可见性
传感器能够获得大量数据节点，从而捕获整个过程。传感器、微芯片以及网路技术价格的下降意味着现在可以实时记录整个企业的事件和状态，而不是像之前一样仅仅记录单独的领域，如制造领域。所以现在可以始终保持工厂的最新数字模型。我们将这种数字模型称为企业的“数字孪生”。“数字孪生”能够显示企业在任何特定时刻发生的情况，并根据这些实时数据作出管理决策。因此，我们可以将“数字孪生”视为下一阶段的核心构成元素。
4)透明性
第三阶段涉及企业当前形势数字孪生的构建，而第四阶段是关于企业了解事件发生原因，并通过根本原因分析生成认识。为了辨别和解释数字孪生的交互，必须使用工程知识对采集的数据进行分析。语义链接和数据汇集能够产生信息和相应的语境，为复杂和快速决策提供过程认识。
5)预测性
达到预测能力阶段后，企业可以模拟不同的未来情景，并确定最具可能性的情景。这包括将数字孪生投射到未来，以描绘多种情景，并评估它们发生的可能性。由此，企业可以对未来发展进行预测，并适时作出决策和采取适当措施。然而具体措施还是需要人工执行，因此较长的前置时间有助于限制消极影响。减少突发状况或计划变动等引起的意外事件可以实现更为有效的经验。例如，通过预测能力，可以在承运人失职等反复出现的物流问题发生之前对其进行标记，并通过更换承运人防止此类问题发生。
6)适应性
预测能力只是自动化行为和自动化决策的根本要求，而持续的适应性则使企业能够向IT系统下放适当决策，以便IT系统尽快适应变化多端的经营环境。
适应程度取决于决策的复杂性和成本收益比，通常最佳方式是实现单独过程的自动化，因此应调查自主重复性操作的基本可行性。
二、工业4.0的组织 (中)
1.工业4.0评测模型
《工业4.0指数》的基本模型，源自与一线实践的结合。为了确保该模型能够完全代表制造型企业，《工业4.0指数》是以“生产和管理框架”为基础。该框架将企业的内在方面分为三大板块：企业结构是指对企业的商品生产和服务必不可少的方面;企业流程是指企业各个环节的过程链;而企业发展是指企业的战略和运作发展。
图6：生产管理框架
《工业4.0指数》将企业结构分解为资源、信息系统、文化和组织结构四个结构领域。每一结构领域都包含两个指导原则和必要能力。这些能力用于实现各个发展等级，并为制造型企业向敏捷型组织的转型提供基础。
图7：企业结构四大件
企业流程则是《工业4.0指数》所考察的五个功能领域，包括了研发、生产、物流、服务和销售五个功能领域，每一个功能领域的愿景都描绘了学习型敏捷企业的特征。
图8：企业结构与企业流程的展开图
在上述模型的基础上，最后描述了《工业4.0指数》的应用。在使用过程中，结构领域、功能领域和成熟度等级被结合起来，以确定制造型企业的总体成熟度和各个功能领域的成熟度。
一旦企业建立了当前的成熟度等级，就可以制定数字化路线图，其中包含功能领域和结构领域所需的具有特定顺序的具体措施。
2.企业结构的四大件的成熟度评估
企业结构，主要有四个组成部分。
图9：企业结构的四分象限与生产管理框架的对应关系
1)资源结构的成熟度等级
《工业4.0指数》中，“资源”指有形的物质资源，包括企业的劳动力(人力资源)、机械设备、工具、材料以及成品。企业劳动力必须具备一定的职业能力，从而充分利用获取的信息。相互补充且正确配置的技术资源有助于缓解数据和行动的延迟。企业除了完成他们的特殊功能外，还需要尽力保证资源与物理和数字世界之间的连接，由此建立数字世界(数字孪生)的信息视角，推进增强企业敏捷性所需的学习过程。两个原则遵循以下两点。
第一，资源必须具备以信息化方式作用的必要能力。
第二，只有将不同的信息碎片拼凑完整才能展现清晰的总体局势。为了确保信息的质量，应该尽可能的实现数据的交互和结构化，这就要求适当的数据连接以及通信目的的统一。
图10：“资源”结构区的能力
2)信息系统的成熟度等级
信息系统是社会技术系统，在该系统中，人们基于经济准则，通过信息和通信技术提供信息。这些系统制备、处理、存储和传输信息和数据。企业信息系统的配置是确保有效数据和信息能够被用于决策的关键。企业数字化的进展意味着借助数字影子，制造型企业越来越容易实现基于数据的实时决策。但是，出于以下两个原因，仍然有许多企业未能实现这些数据和信息对决策者的支持。
首先，采集的数据没有被处理成信息，因为没有适当的形式传输，所以员工不能在工作中使用这些数据。
其次，相同、集中化的数据使用并未贯穿企业的不同环节。
图11：“信息系统”结构区的能力
3)组织结构与评测等级分析
企业通过上述技术实现向学习型敏捷企业转型的同时，还需要实施适当的组织结构。在我们的模型中，组织结构指的是企业的内部结构(结构和作业流程)及其在价值网络中的地位。与“文化”结构领域(参加下文)相比，“组织结构”建立的是组织企业内外协作的强制性规则，而“文化”涵盖的是企业内部的价值体系，因此说明的是协作的软性因素。但是，这两个结构领域相互依赖且必须保持一致。
有机的内部组织和价值网络内的动态协作这两个原则贯穿结构领域“组织结构”，因此，“组织结构”是对组织从内部和外部两个角度的描述。
图12：“组织结构”结构区的能力
一个是有机组织。这是机械组织的对立面。在有机组织中，员工的限制较少，承担的个人责任更大。因此，这种组织形式特别适合于具备动态环境中的高技术劳动力的组织。
第二个是价值网络内的动态协作。这是指不同企业之间的自动化无缝信息交互可以实现更加动态的企业合作并提供日益增强的市场透明度，同时还有利于减少实现更高灵活性的部分阻碍，例如，询问、订购和订单处理等手动流程。凭借如今的IoT技术，操作可视化可以扩展至包括供应商的生产状态和质量性能，从而实现更为高效的信息、产品和服务交流。
显然，企业首先通过当前网络内部更加高效的全面合作，更加接近实现灵活、开放市场的目标。同时，横向订单数据整合和一般数据交换平台(如联合开发项目)可以作为合作的催化剂。
4)文化与评测等级分析
企业的敏捷性高度依赖于员工行为。20世纪90年代至21世纪间有关精益管理的经验告诉我们，成功实现整个企业的精益管理的关键是改变企业文化，也就是改变员工心态。这一点同样适用于工业4.0中学习型敏捷企业的数字化转型。如果企业只是简单的引进数字技术，而未进行企业文化的相应改变，则无法实现期望的敏捷性目标。因此，企业必须首先确定企业未来的行事方式及其员工所需的技能，只有这样，企业才能够识别和引进支持企业预期工作方式所需的技术。数字辅助系统就是一个恰当的例子。就其本身而言，此类系统的引进并不能实现企业增值。在数字辅助系统开始增加价值之前，企业必须具备一种文化，即员工信任系统，并且准备好接受系统的建议。
必要的企业文化转型包括两个关键问题。第一，员工在多大程度上愿意不断审视自我行为并使行为适应变化的环境?第二，员工在多大程度上认为其行动应该接受基于数据和事实认知的引导?显然，文化的第二原则——社会协作，有助于加快企业内部的认识分享。
图13：“文化”结构区的能力
3.赢得信任：流程和信息系统
20世纪70年代以来对信息技术的引入提醒我们，仅重视功能需求是远远不够的。
只有相关人员从一开始就参与信息系统的建设并积极发挥作用，才能确保对IT和系统的认可和系统应用。
同样的，如果员工参与到相关信息系统的设计中，全体员工必须认识到只有系统化地应用，才能从这些信息系统中受益。只有当学习型敏捷企业的员工信任选择的流程和信息系统时，才可能实现记录的认识在不同角色之间的情境化快速分享。这种信任来源于员工对信息系统决策方式和建议的具体效益的了解。
图14展示了到达“适应性”成熟度阶段的制造型企业需要具备的特征。社会协作存在于员工之间、员工和客户以及与合作伙伴之间。对系统和流程的信任可以保证流程的高稳定性。人们愿意将所获得的认识加以记录并与他人分享。民主领导方式重视人们所作的贡献，还有开放式交流的企业文化。另外，企业员工具备包容性和改变的意愿。他们通过采集的数据进行系统性学习，随时接受创新方法，并且参与塑造改变的过程。员工能够深刻意识到不断提升自我技能和能力的需要。虽然依旧会犯错，但员工能够认识到自我价值，即推动发展的潜力。
图14：“文化”结构区所需的能力
三、三大战役来评测 (下)
1.业务流程的分解评测
《工业4.0指数》中，针对企业的各个功能领域分别对上文中叙述的能力进行了调查。在不同的功能领域及其包含的业务流程中，各能力的具体成熟度阶段也有所不同。一个企业一般在五个功能领域进行展开。而每个领域的关键能力，则被分解为上述的四个结构领域。为了使这一模型易于使用，功能领域的研究将在业务构成流程级别开展。
图15：五大功能的业务流程
《工业4.0指数》建立了一个五大功能和四大结构的矩阵体系。
表1：业务流程的结构化评估表
以研发为例，随着工业4.0的科技、文化和组织因素不断深入企业流程，制造型企业的研发功能发生了根本变化。传统的机电系统设计方式，并不能了解客户的全部需求，也不太可能在研发之初就恰好满足客户的全部需求。越来越普遍的做法就是勾勒产品前景，将后期阶段引入到前期设计中来。随着整个研发阶段的新要求和请求的自动变化，而不断进化，直至产品投入使用。
案例分析：洛克希德马丁LockheedMartin
通过“数字织锦”(Digital Tapestry)，洛马实现了企业整体(工程、IT、供应商、制造等)得益于完整的数字化产品定义。“数字织锦”指将产品研发过程的全部要素融入无缝数字环境。这种全面整合有助于刺激创新和协作。通过这一项目，LockheedMartin可以在概念设计阶段完成问题识别并完善解决方案，从而大量节省了时间和成本。
洛马将数字织锦运用于其“空间系统”组织的多个程序，包括“猎户座飞船”。“猎户座飞船”开创了下一代人类太空探索，承载四名宇航员探索太空并安全返回地球。在美国宇航局进行的载人试验中，洛马可采集的数据量超过200GB，包括来自原型的座舱压力和温度等数据，并且可以将这些数据反馈给设计环节，从而提升未来任务的设计。
企业可以使用《工业4.0指数》规划自己的工业4.0发展路径，并为向敏捷企业的逐步转型做好准备。
《工业4.0指数》应用包括三个连续阶段。第一阶段是识别不同功能领域的当前成熟度阶段。第二阶段涉及基于企业策略，企业确认在转型结束时期望达到的目标发展阶段。这一阶段包括通过功能领域和结构领域分析企业现有工业4.0能力，以及采用差距分析确认企业仍需开发的缺失能力。这些依赖于第一阶段确定的当前发展阶段，以及企业在转型结束时期望达到的目标发展状态。最后，第三阶段涉及行动制定和将行动融入路线图，从而开发第二阶段识别能力。
图16：三个阶段的战役
2.第一战：当前工业4.0阶段的确定
当前工业4.0成熟度阶段的确定，是以工业4.0能力为基础。
这些能力依据功能领域的业务流程进行决定，并采用对各个环节能力评级的调查问卷进行评估。每个问题都包括与六个发展阶段关联的多选答案。
企业现场评估随处可见。现场参观形成人们对流程工作方式的最初印象，然后根据订单管理流程分析现状，在生产场所评估流程，最后将从属于相关原则的能力评分进行整合，并向各个流程环节展示。《工业4.0指数》用同心圆代表四个功能领域的成熟度阶段，圆圈的半径越大，制造型企业的成熟度等级就越高。
图17：工业4.0成熟度的雷达图
以图18为例，该部分问卷与“生产”功能领域的流程相关，评估“文化”结构领域内错误价值识别的程度。通过多项选择可以对相关能力进行明确的等级划分。
图18：部分问卷示意图
3.第二战：待开发能力的识别
可以通过各个流程的得分汇总得出各个功能区以及企业整体的总分。这些分数的视觉说明可以快速确定平均成熟度等级并标记四个功能区发展阶段的不同。理解不同结构区对比方式的主要目的是确保他们以相同速度发展。如下示例，如果“资源”和“文化”结构区的得分远远高于其他两个结构区，就意味着“信息系统”和“组织结构”结构区缺乏相关能力，所以相应的能力也不能加以利用。
图19：组织能力出现不匹配
作为一般规则，建议企业优先达到的应该是所需行动能够保证全部四个结构区达到同一成熟度等级的结构区，从而实现这些成熟度等级的全部效益(成熟度等级一致性)。在某些操作区或功能区中，大部分效益的实现可能无需四个结构区成熟度等级的平衡平等，其中可能包括复杂的物流操作。这种物流操作的成功绝大部分取决于组织有效性或者有效信息系统承担关键角色的预见性维护改进。一旦达到要求的成熟度等级和一致性，企业可以进一步执行实现目标状态(达到更高的成熟度等级)所需的其他行动 。
图20对这两个阶段进行了说明。
图20：先实现成熟度的匹配
4.第三战：确定具体措施
从四个结构领域缺失的能力可以得出必要措施，而对各个流程的评估可以对这些措施进行精确定位。之后，企业开始制定路线图并尽快执行措施。这些措施采用上述两步法进行制定，第一步是实现成熟度阶段的一致性，第二步是引入达到更高成熟度等级的措施。
图21：企业制定线路图执行措施
为了实现成熟度阶段一致性和达到更高的成熟度阶段目标状态，必需完成以上两个阶段的措施，首先就是沿时间轴制定措施，从而确定措施的优先顺序，彼此配合并按照物流顺序执行。
还可以采用成本效益矩阵评估措施，运用指标体系进行效益评估，其中每项能力分配一个指标。通过指标得分的增加反映相关能力的发展，从而对特定措施的效益进行评价。成本评估则由各个企业自行展开。
5.量化效益
通过指标量化企业工业4.0应用的效益，基本理念是将完善的指标和工业4.0的影响相关联。通过指标和《工业4.0指数》的结合，用具体数字代表评估结果。据此，企业可以了解成熟度阶段的提高如何影响相应指标。
图22：关键值-分类方案与《工业4.0指数》的联系
为了评估工业4.0应用的效益，指标分类系统必不可少。自优化生产流程效益等复杂关系应采用易理解的方式加以解释。自优化生产流程可以提高机器的整体功效，并通过降低意外故障率更为严格地遵守交货期限，这可以对企业产出和整体生产产生积极影响。这个简短的例子清楚地表明指标分类系统需要说明指标之间的关系，确定的指标需要进行检查并转型为等级结构。企业的成熟度等级为最高层，创新能力、生产力等在下一层。生产力是企业的产出和投入比。机器性能要素等可测量数据则位于最底层。
6.应用案例
2016年8月初，以连接器而知名的德国浩亭Harting AG在工厂总部验证了《工业4.0指数》。Harting制造的产品包括工业连接器、装置连接技术和网络部件。2016年，该企业雇佣了近4,300名员工，遍及43家销售企业和13家制造工厂。
“生产”功能区的措施之一涉及现有试点项目与整个制造过程的集合。这些在单独生产线上进行的试点项目目前只能引起部分进程改进，而且由于并未在整个生产线上发挥试点项目的潜力，这些改进是孤立分散的。
图23：分散实施的弊端
在工业4.0成熟度指数的体系下，浩亭重新通过这些评估，凭借价值链中工业4.0试点项目实现所述数字化模型，达到了“可见性”成熟度等级(第三等级)。在这一现状下，该公司制定措施，确保这一成熟度等级的全部方面保持一致，然后采取行动，迈向下一等级。
图24：浩亭评估
Harting制定了所有相关功能区内的流程详细清单。不但对各个功能区内的专家进行访问，还在标准产品制造过程展示期间进行实地考察，从而评估不同部门间的交流以及生产场所的信息实用性。
图25：浩亭的评估体系
原有分散实施的流程被打破，开始将个别试点项目融入端到端流程，从而充分发挥工业4.0潜力，这涉及具体产品或产品组的综合方法选择，以及试点项目在整个价值创造过程中的延伸。除了布置额外传感器，还包括加量操作过程和决策过程的整合，从而实现基于数据的决策。
Harting已经在工业4.0领域完成了许多工作，特别是针对制造设施。过去几年对IT基础设施的升级以及来自生产场所的系统性反馈使得该公司能够创建信息系统内的生产环境数字模型。通过不同生产环节的个别试点项目实现对相关技术的深入了解。该公司从试点项目和现存操作流程的集成中受益良多。
小结
工业4.0在2011年的出版物中首次出现，自此用于指代工业生产过程中信息通信技术的广泛整合。但是人们有时也会对其产生误解，仅仅关注其中的技术角度。其实，企业还需要实现组织结构和文化转型。最终目标是成为能够持续灵活适应环境变化的学习型敏捷企业。
《工业4.0成熟度指数》，可以指导企业实现学习型敏捷企业转型，共有六个连续发展阶段和四个关键领域。在各阶段，都应该可以实现企业的额外效益。各个企业的需求其实都是个性化的，借助于《工业4.0成熟度指数》，可以协助企业精确制定数字化路线图，从整体上把握相关业务部门的全面数字化转型。
（本文转自公众号 知识自动化）
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