「数字化转型案例」基于数智化工厂提升供应链精益管理水平

　　

　　北京钢研高纳科技股份有限公司（以下简称“公司”）前身为北京钢研高纳科技有限责任公司，成立于2002年11月8日，2004年经国务院国资委【2004】943号文件批准，由有限责任公司整体改制为股份有限公司。2009年12月公司成功登陆深圳证券交易所创业板（股票代码：300034），成为创业板第二批上市企业之一。公司以“成为高端制造业所需金属新材料与制品产研一体化的高科技公司”为愿景，主要从事镍基、钴基、铁基等高温合金材料、铝（镁、钛）轻质合金材料及制品、高均质超纯净合金的研发、生产和销售，是高温合金材料及制品重要的研发生产基地。公司具有生产国内80%以上牌号高温合金的技术和能力，产品涵盖所有高温合金的细分领域，是我国高温合金领域技术水平最为先进、生产种类最为齐全的企业之一，多个细分产品占据市场主导地位。

　　一、案例简述

　　钢研高纳以“成为高端制造业所需金属新材料与制品产研一体化的高科技公司”为愿景，是国内高温合金、铝（镁、钛）轻质合金铸造产品的优势研发单位与生产基地。是我国高温合金领域技术水平最为先进、生产种类最为齐全的企业，多个细分产品占据市场主导地位。但仍面临运营效率低下、产品质量不稳定、供应链风险突出、市场拓展迟缓、科研体系不健全等诸多问题。在外部竞争日益激烈，可谓群狼环伺的背景下，如何加快自我变革步伐，确保公司长期、稳固的保持行业领先地位，是新形势下迫切需要解决的问题。

　　钢研高纳整体的工艺发展从引进、消化、吸收、集成到自主创新, 实现了由落后到先进, 从依赖到较强的蜕变。整体的企业发展走向了新的历程，积极培育制造业未来竞争新优势，践行时代新的战略，实现企业内部质量变革，效率变革，动力变革高质量发展，实现转型升级，充分把握新一代信息技术带来的产业革命契机, 将智能化融入工艺制造和运营决策过程中, 做到“ 精准、高效、优质、低耗、安全、环保”, 全面提升发展水平, 实现企业高质量发展。

　　通过应用工业物联网、大数据、AI（人工智能）等前沿技术，实现生产、科研、设备、供应链、市场、人力等资源要素的数字化汇聚（大数据中心）、网络化共享（工业控制互联网）和平台化协同，即“一库、一网、一平台”。

　　以市场需求为牵引，以生产科研过程为贯穿，通过落实“一份数据”、建立“一套规则”、编织“一张网络”、搭建“一个门户”、夯实“数据中台”、实施“四大系统”、培育“七大能力”，初步实现智慧管理、智慧研发、智慧工厂、智慧互联。最终全面提升“设备物联能力”、“业务管控能力”、“生产运营能力”、“研发管理能力”、“数据整合能力”、“市场营销能力”、“?险防范能力”。

　　二、转型工作情况

　　落实一份数据

　　（1）立标准通过数据标准化建设，达到关键主数据的管理制度化，数据标准化，使各信息系统遵循一套统一的数据标准，主数据标准体系建设包含业务标准（编码规则、分类规则、数据之间的制约关系、主数据来源、主数据的管理级次等)、主数据模型标准（包括对数据长度、数据类型、数据格式、数据的缺省值、可否为空的定义、索引、约束关系等设计要素，保证数据模型中设计的结果能够真正落地到某个具体的数据库当中，并提供了系统初始设计所需要的基础元素，以及相关元素之间的关系。）

　　（2）通数据依托统一的数据标准，基于统一的服务对接规范，通过统一的主数据管理系统（依托数据中台搭建，数据中台方案见4.5）实现各系统间互联互通。主数据全部在主数据管理系统中产生或者受控（“受控”即：其他系统产生的主数据在符合主数据管理标准的前提下同步至主数据管理系统，通过主数据管理系统的分发、订阅功能共享至其他系统）。

　　具体包括管理与服务流程的固化、数据全生命周期管理流程的执行、主数据管理平台的落地实施与共享集成应用。

　　（3）建体系建立主数据管理体系，重点在主数据管理办法，维护细则、应用考核规范等管理制度主要包含：主数据管控体系、主数据标准体系、主数据质量体系、主数据安全体系。

　　建立一套规则

　　通过梳理、固化业务流程、明确职责与权限，严格执行一套业务规则，围绕业务价值链（人、财、物、产、供、销），梳理关键流程并落实标准化。通过流程梳理建立透明的业务管控体系，统一数据标准、明确职责与权限、识别风险并设置控制规则，重点在于对现有业务流程合理性、执行效率进行分析，去伪存真，提升组织间的协作效率最大化。在此基础上明确对应的信息系统的建设节奏和跨系统集成关系。

　　编制一张网络

　　“点—线—面”统筹规划，编织安全、稳定、高效的异地互联一体化网络：为满足钢研高纳未来市场拓展、业务协同、总部管控需要，在信息系统建设过程中需搭建统一的信息传输网络，确保设备接入安全、异地数据互联互通、业务线上高效协同，满足数据安全传输和跨地域的灵活便捷、多通道的访问要求。

　　搭建一个门户

　　在高纳数字化转型过程中将陆续建设不同的信息系统，查看相关功能数据只能登录到具体的系统中，系统繁多、操作繁琐、使用不便。从用动作片户体验及业务高效协同角度出发，需建设钢研高纳统一门户系统，将相关系统任务通过统一平台按照授权集中展示、业务执行穿透。

　　统一门户将成为以用户为中心的信息资源整合框架，通过组件服务化、页面集成等手段从现有信息系统中获取内容，并动态的、个性化的把内容提供给组织内不同岗位的员工。集成各系统登录入口、实现单点登录和统一身份认证。

　　实施四大系统

　　研发管理（PLM系统）、生产运营（ERP子系统-人/财/物/产/供/销、客户关系管理CRM子系统、供应商管理SRM子系统）、生产管理（车间级MES系统）、设备物联（IOT、DNC系统）

　　夯实数据中台

　　（1）形成高纳的数据资产沉淀

　　数据中台将分散在各系统中的数据通过统一的数据接口与数据中台实现对接，按周期定时将数据抽取整合到数据中台，实现各个业务系统数据的采集、融合、管理，为进一步数据价值挖局提供基础。

　　（2）缓解多系统的计算压力

　　基层报表、管理驾驶舱各指标数据计算由业务系统全面转向数据中台和可视化分析平台，提高分析效率，降低大数据分析对各业务系统造成的系统压力。

　　（3）数据资产跨系统共享

　　打通信息孤岛，实现全域共享，主要业务系统核心数据纳入数据中台；打破各系统信息交互壁垒，使得PLM、MES、财务、供应链等核心数据能够在一个平台进行融合与共享，多系统间通过标准的数据交互格式（API）进行数据共享。

　　（4）数据可视化服务

　　简单易用的可视化方式，功能定位于管理、分析、决策；让管理人员通过可视化平台实现数据自主分析，通过简单的拖拽操作即可快速生成数据报告，实现数据钻取、溯源，帮助企业激活数据价值。

　　严抓质量管理

　　顶层设计、全面质量管理

　　对质量进行全面的数字化管控，从质量策划，质量检测，数据采集分析、质量数据资产，质量知识库，到质量分析评价形成闭环管理，基于数字化溯源质量的全过程，有效提升产品的良品率，和满足其他的质量合格要求，使企业的核心竞争力有近一步的提升。

　　数据集成、搭建质量模型

　　整个产品全程溯源跟踪采用数字化手段进行建模呈现，基于工业大数据分析技术，结合产品的工艺特点和业务流程管控的模型将机理模型通过数据科学算法和人工智能算法在数据中台进行质量模型搭建，质量相关源数据从IOT采集，PLM系统，MES系统、NCC系统（包含生产模块）、手工录入等通过技术手段进入数据中台，借助图形化建模工具实现研发质量模型，生产过程质量模型，产品检验质量模型和设备质量等分析模型，实现质量管控体系的KPI指标：工艺方案一次合格率、一次交验合格率、不合格改进完成率，关键设备故障停机率等，有效支持管理体系手段，提高产品全过程质量。

　　分析展示、助力质量提升

　　产品的全周期数据字化质量管理，基于数据中台的模型工具进行数据集成和模型的搭建，借助低代码开发工具形成质量管理驾驶舱，将通过驾驶舱的管理KPI指标反映当时的质量情况，通过都大数据分析模型结合业务规则和工艺机理计算预测影像质量分析的指标和影响因子分析，通过驾驶舱趋势预测和历史数据的分析决策，提供质量管理者管理手段的依据，有效控制产品研发，生产过程，产品质量化验，供应链、设备运行等全流程的质量控制和提升，助力质量管理的水平。

　　供应链协同精益管理

　　采用先进技术构架的技术平台以保护投资，满足公司?期的发展。重点建立数据管理、数据集成的规范，通过统一的管理平台，实现企业内部数据管理的完整性、准确性及数据的高度共享和集成；建立将生产过程信息、设备信息、应急演练等信息进行集成，为生产操作员、中层管理人员及高层决策者提供直观的业务场景信息，从而实现整个生产执行过程的可视化、透明化管理；建立管控过程一体化，通过全厂数据集成，提供从底层控制数据采集、到分析优化、再到管理决策的综合应用平台，将生产控制、资源分配、财务核算等各个方面高度集成，从而实现管控过程的一体化；建立以节能、降耗、减排为目标，利用现代冶金技术、自动控制技术、信息化技术，对生产关键工序进行智能优化控制，保证生产运行状态的最优与高效，实现绿色生产；建立决策过程科学化利用大数据技术，对各应用系统的数据进行存储和分析，协助公司领导层及时发现问题、分析问题原因、进行?险预警，实现决策的科学化。

　　三、转型成效

　　通过数据标准的建立、业务流程的梳理以及四大数字化系统的建设，通过信息化、数字化倒逼企业管理提升，全面提升企业核心竞争力，培育“设备物联能力”、“业务管控能力”、“生产运营能力”、“研发管理能力”、“数据整合能力”、“市场营销能力”、“?险防范能力”。具体如下：

　　1、设备物联能力

　　设备物联是实现质量追溯、工艺控制、能耗统计、生产预警、安全管控的基础。通过建立安全、稳定的物联数据传输网络，对关键设备的关键指标数据进行采集、分析，实现整个生产过程中工艺参数、物料信息、产量信息、质量数据、能耗值、环保数据、设备状态等的实时自动采集与监测；并能通过与生产订单、工艺流程、人员、设备的智能关联，开展在线监测、实时控制、远程运维，实现对生产过程的全程跟踪与追溯；

　　通过对企业的水、电、汽、燃气、供暖等全能源介质进行统一计量与采集，实现能源实时监控、能耗动态分析、能源优化控制、能源结构持续改进的全能源链管理；通过能源大数据的统计分析，实现企业能效分析及能耗负荷预测；基于能源大数据构建企业能耗模型，实现企业能源平衡与优化，促进企业节能降耗，推动企业逐步向低碳转型。

　　2、业务管控能力

　　实现企业物流、资金流、业务流、信息流的深度融合，提高各类信息传递与共享的及时性、准确性、一致性，并且通过大数据的分析与挖掘，为企业管理改进、生产效率提升、产品质量改进、设备运行优化、能源结构优化、环保技术改造等提供数据支撑与决策依据。

　　3、生产运营能力

　　依据市场规划、订单需求等，自动协调人、机、料、法、环等关键生产要素，实现智能计划排产，并联动生成物料需求计划、设备检维修计划、人员派工计划、质量检测计划、能源需求计划等，对整个生产过程进行智能调度，为高效率、高质量完成生产目标提供强有力的保障。

　　实现全厂物料整个生命周期的全过程管理，包括：从入厂计量、检验入库、到使用出库及库存盘点的管理；对原材料生产过程中的移动、消耗、转化、回收等过程进行管理，并进行物料平衡的分析与优化；对生产过程中的原材料、半成品和最终产品的批次及质量进行跟踪。

　　实现设备从启用、建档、维护保养、检维修、检定、停用、报废等全生命周期的管理；实现智能设备的互联、互通，以及远程运维；对设备的运行状态、执行效率、能耗情况等进行实时跟踪与监控、分析与优化，从而提高设备的生产能力和综合效率。

　　4、研发管理能力

　　通过一体化的信息化平台，对产品从设计、工艺变更、物料采购、生产、销售、维护和消亡进行全生命周期管理，并对产品研发过程进行有效控制，同时沉淀工艺数据指导新品研发，形成产品研发的可传承的数据资产，提升产品研发的核心竞争力。

　　5、数据整合能力

　　通过对数据资源的盘点、治理、建模，形成企业的“数据资产”管理体系，并依托数据中台技术打造数据汇交、加工、转化、集成、共享的平台，避免钢研高纳信息系统建设过程中，因“烟囱式”架构导致的数据隔离、数据不一致、数据体量大缺挖掘不出价值等问题，避免“数据孤岛”的出现，满足钢研高纳业务前端灵活的数据应用需求, 确保了前端业务的轻量化，实现数据资源的共享与开发效率的提升，最终实现数据驱动、赋能业务的目的。

　　6、市场营销能力

　　通过对客户档案、商机、订单转化、交付执行、合同追踪、客户反馈等全业务流程的策略制定、供应链与生产业务的协同、信息穿透机制的建立，提升对客户诉求的响应速度与营销、服务能力。

　　7、风险防范能力

　　风险防范能力分两方面：

　　1. 业务风险：

　　通过一体化信息化平台的建设，确保业务横向的高效协同，通过数据中台为支撑，依托风险分析模型，整合全业务链的关联性数据，实现对原材料储备风险、原材料价格上涨带来的成本控制?险、客户订单执行与交付风险等环节的分析与预警；

　　2. 生产执行风险：

　　通过物联网技术对关键设备、生产场所环境的关键指标的数据采集，横向与工艺要求、生产执行过程进行横向贯穿，实现对设备安全状态?险、现场环境不达标带来的产品质量风险、生产场所的安全与环保风险进行有效的预判与自动控制，从根本上提升生产执行过程中风险应对的能力。

　　四、面临的痛点难点及建议

　　（1）数字化转型首要任务是业务管控模式的转型，工具是其次。扁平化的管理层级、高效的管理流程是确保数字化转型成功的前提。

　　（2）多项目、多厂商的同步建设，有效实现跨系统、跨项目、跨厂商的联动与协同难度大。

　　（3）高效化、精细化、透明化、协同化的运营能力已成为公司发展瓶颈，供应链资源整合能力薄弱，职能分散建设，对外各自为战、对内协同不畅。以销售、采购、生产交付、成本核算为主线的全业务流程的供应链数据协同不足导致的成本控制、进度控制、市场拓展能力不足。

　　

　　来源 | 中国上市公司协会

　　凡资讯来源注明为其他媒体来源的信息，均为转载自其他媒体，并不代表本号赞同其观点，也不代表本号对其真实性负责，转载请联系原出处。您若对该文章内容有任何疑问，请与后台小编联系，平台将迅速给您回应并做处理。注明本号原创内容，转载请与我们联系。

　　举报/反馈