沒有組織層面的變革，數字化技術極有可能將傳統的低效流程升級為低效的數字化流程
沒有組織層面的變革，數字化技術極有可能將傳統的低效流程升級為低效的數字化流程
隨著新一代信息技術與先進制造技術的融合發展，眾多制造型企業順勢而為，紛紛在數字化轉型的浪潮中揚帆遠航。但在制造型企業突破傳統發展模式、乘浪前行之余，我們仍然需要警惕其向數字化航進過程中，容易觸碰到的暗礁和極易誤入的旋渦，提前做好布局和準備。通過調研和觀察，我們看到制造型企業在數字化轉型過程中往往會陷入“重短期投入、輕長期規劃”“重技術升級、輕精益基礎”“重項目實施、輕人才成長”以及“重效益提升、輕理念進階”四大誤區，容易將數字化轉型的視角局限在簡單的技術升級和項目實施層面，缺乏從員工轉型、組織重塑等維度深層次、系統性地思考和實踐。所幸的是，在對西門子數字化工業集團成都工廠深入調研和了解的過程中，我們看到了一套經過實踐驗證、行之有效的解決方案，即：全方位、漸進式的 “組織變革”。德國西門子公司是工業4.0概念的發起者之一，亦是全球領先的數字化制造業企業。西門子成都工廠是世界經濟論壇第一批“燈塔工廠”之一，該項目被譽為“智能制造的奧斯卡獎”。從成都工廠的數字化轉型經驗來看，組織變革是制造型企業在技術升級基礎上的重要轉型任務，也是制造型企業數字化轉型的必經之路。簡單來說，成都工廠在組織層面經歷了從外到內的兩個變革過程。具體為：過程一：組織外部較為顯性的運營模式和決策模式的轉變。即工廠從以專職數字化團隊來推進數字化項目的“獨立運營模式”，轉變為以業務負責人來推進數字化項目的“融合運營模式”；從基于經驗、中心化的“集中決策模式”，轉變為基于數據和模型、去中心化的“下沉決策模式”。過程二：組織內部相對隱性的管理模式和企業文化的轉變。即工廠領導者從關注痛點、短期績效和執行的“傳統管理模式”，轉變為關注機會、長期發展、創新以及人員成長的“新型管理模式”；從奉行高度執行力、最優績效的“剛性企業文化”，轉變為倡導以人為主、創造力和執行力相結合的“柔性企業文化”。沒有這兩個層面的組織變革，企業的數字化轉型就是無本之木。成都工廠組織變革的成功有三大要素，其一是工廠自主設計的“數字化實施路線圖”，其二是工廠始終堅持的“精益先行理念”，其三是工廠全力推行的“業務與員工雙贏的創新機制”。這三大要素的形成，部分依托于西門子數字化工業集團“精益數字化工廠”計劃，但更多源于成都工廠自身的業務發展需求和實踐總結。通過組織變革，成都工廠不僅成長為創新型組織和學習型組織，而且過去五年，在工廠藍領人數增長100%、白領人數增長10%的情況下，工廠產值增長超過300%，工廠員工也從低價值的重復勞動中解放出來，成為兼具數字化思維和能力的數字化人才。目前，成都工廠的數字化轉型已經從信息集成、知識積累階段，逐漸邁向智慧運營階段。相應地，工廠數字化發揮的價值也從機器代人價值、協同價值，逐漸升級為精準決策價值。近年來，數字化轉型浪潮席卷而來，制造型企業對人工智能、大數據等數字化技術的應用如火如荼，但身處技術變革力量所帶來的競爭壓力之下，企業的數字化轉型并非一帆風順，多數企業尚處于推進“數字化”階段，并未實現真正的“轉型”。具體而言，一方面，企業數字化技術的導入僅停留在示范“樣板間”，未實現規模化應用；另一方面，隨著數字化技術的導入和應用，企業并未在組織層面實現轉型，這又導致數字化轉型遲遲不及預期。通過觀察和剖析制造型企業的數字化轉型過程，我們看到企業往往存在四大誤區：誤區1：重短期投入、輕長期規劃。即企業注重短期投入而缺乏服務于其長期戰略的數字化建設路線圖。在相應誤區下，企業數字化項目的實施與其運營目標脫節，導致基層員工看不到數字化項目的應用價值；數字化項目實施周期長、效果不確定，業務部門看不到中短期投資回報，進而懷疑其價值；各個部門各自為戰也導致企業無法實現跨部門、端到端的協同，而數字化方案的效果，往往又離不開這種協同。誤區2：重技術升級、輕精益基礎。即企業缺乏精益基礎且未將精益制造的理念貫穿數字化轉型的始終。在相應誤區下，企業往往寄希望于通過數字化解決流程不精益的問題，造成很多浪費被固化在工廠生產運營中；在問題出現時，企業往往“頭痛醫頭、腳痛醫腳”，不追究也找不到問題的根源；企業在缺乏精益文化時，涉及運營模式、決策模式等的轉型也很難推進。誤區3：重項目實施、輕人才成長。即員工數字化能力并未隨著企業數字化項目的實施同步提升。在相應誤區下，最了解一線問題的基層員工只是數字化轉型的旁觀者，他們既提不出高質量的項目需求，也無法勝任數字化轉型后的崗位職責，導致項目周期長且效果差；項目結束后，基層員工并未掌握和駕馭新的數字化工具，內心更是不愿意接受數字化，導致企業無法持續迭代升級、進入自主創新階段。誤區4：重效益提升、輕理念進階。即企業把數字化當做效益提升的工具但忽略了在組織理念進階方面帶來的機會。在相應誤區下，從企業領導者到基層員工均排斥轉型，企業的數字化建設僅停留在以機器代人為代表的工具平臺層面，即“黑燈工廠”階段；相應地，企業的管理、文化等理念未做轉型和提升，進而高水平的轉型效果無法發揮，導致企業無法實現通過數字化轉型提升競爭力的目標。深究其內，我們會發現企業陷入上述四大誤區的絕大部分原因在于自身，即：企業仍然遵循傳統發展邏輯，僅僅將自動化和信息化作為轉型升級的關鍵，忽略了組織層面對于數字化的適配性變革，以及數字化人才培養的價值。企業要想擺脫轉型誤區并在數字化時代脫穎而出，關鍵在于組織變革！我們認為，組織變革是制造型企業在技術升級基礎上的重要轉型任務，不僅能在“數字化”層面確保企業項目成功實施，更重要的是能在“轉型”層面推動企業員工從高績效員工成長為數字化員工。本文所強調的組織變革，即企業從運營模式、決策模式、管理模式到企業文化的系統性轉變，從而進化為創新型組織和學習型組織，如圖1所示。具體為：組織變革1：運營模式轉變。即從以專職數字化團隊推進數字化項目的“獨立運營模式”，到以業務負責人推進數字化項目的“融合運營模式”。其中，獨立運營模式下的專職數字化團隊往往更關注項目落地而非運營目標的實現；融合運營模式下的項目團隊，每個人都兼具兩個角色，既是業務負責人也是數字化項目負責人，在業務運營目標的驅動下，既關注項目落地，更關注項目對業務產生的真正價值。組織變革2：決策模式轉變。即從基于經驗的、中心化的“集中決策模式”，到基于數據和模型的、去中心化的“下沉決策模式”。其中，決策模式的轉變涉及決策主體的變化，在集中決策模式下，決策主要由部門主管或工廠領導者（一把手）做出；而在下沉決策模式下，決策主要由一線人員結合數據和模型做出，不僅提升了決策效率，而且優化了決策質量。組織變革3：管理模式轉變。即從關注痛點、短期績效和執行的“傳統管理模式”，到關注機會、長期發展、創新以及人員成長的“新型管理模式”。其中，管理模式的轉變也代表著企業領導力的變革，即企業領導者所具備的關于數字化企業發展的理念和觀念，成為推動企業實現真正數字化轉型成功的關鍵。組織變革4：企業文化轉變。即從奉行高度執行力、最優績效的“剛性企業文化”，到倡導以人為主、創造力和執行力相結合的“柔性企業文化”。其中，企業文化的轉變將極大程度地助力員工自我價值的實現，不僅讓員工主動參與到數字化轉型中、能力有所成長，而且讓員工更有成就感。作為西門子數字化工業集團在中國的首家數字化工廠和世界經濟論壇的首批燈塔工廠，成都工廠是數字化轉型中踐行“組織變革”的典型代表。成都工廠坐落于成都市高新西區，于2013年上半年建成投產，主要負責研發和生產工業自動化系列產品。近年來，成都工廠賦能員工不斷自主創新，全面落地了數字孿生、人工智能、數據分析等數字化項目，并隨著項目的實施推動了組織變革，將包括藍領在內的大量員工，培養成了數字化人才，成功實現了數字化轉型。成都工廠的數字化建設經歷了三個階段，分別是業務痛點驅動的數字化階段、業務透明驅動的數字化階段和業務智能驅動的數字化階段，如圖2所示。伴隨著工廠數字化建設的階段性成功，成都工廠也從“數字化工廠”逐漸邁向“智能工廠”。
第一階段：業務痛點驅動。該階段工廠主要以“運營績效”為核心，重點關注問題解決。即：通過推進與辦公、生產等相關的自動化、數字化項目，解決痛點問題，持續提升生產效率，并將員工從低端重復勞動中解放出來。以車間自動化和辦公自動化為例：通過對已有產線的自動化升級改造，成都工廠不僅掌握了全自動產線的本地開發能力，而且有效提升了生產車間的自動化水平和生產質量；通過RPA、Mendix等低代碼工具的導入，成都工廠最大限度地替代了與辦公室相關的簡單重復工作。體現在數據層面，則是年均5%-10%的簡單重復工作被替代，尤其是在2016年工廠業務進入規模化階段后，前期基于業務痛點的自動化、數字化項目開始真正產生價值——2016年-2021年，成都工廠藍領人數增長100%、白領人數增長10%，而工廠產值增長超過300%。第二階段：業務透明驅動。該階段工廠從以“運營績效”為核心逐漸過渡到以“創新”為核心，更多關注透明帶來的業務機會。即：通過數字化手段讓工廠看不見的問題透明化并持續改進，隨著工廠端到端協同的不斷推進，員工也開始具備數字化思維，養成了使用數據說話的習慣。以質量管理平臺為例：通過質量管理平臺，成都工廠不僅實現了所有生產線上全部質量數據的全制造流程“實時”自動采集和全價值鏈的集成，而且全方位地“透明”質量運行狀態、100%追溯生產質量問題，從產品到材料、產線到工位等多維度實時呈現質量表現。得益于質量管理平臺的日常應用，工廠形成了“發現問題－解決問題”的質量管理閉環工作機制，從關注“是誰的問題”轉變為關注“如何解決問題”，推動了產品質量的持續改善——產品缺陷率從建廠初期的百萬分之8.4降至2022年5月的百萬分之5.7。第三階段：業務智能驅動。該階段工廠主要以“創新”為核心，關注基于數據的智能決策。即：通過不斷迭代的算法，替代人的經驗，建立集發現問題、分析、判斷及自主決策于一體的科學系統，提升員工對業務的理解，進而輔助決策、自主決策。以供應鏈風險預測為例：成都工廠日常生產涉及5000余種材料和上百家供應商，相應材料的供應風險識別和及時應對，對于工廠穩定經營至關重要。為此，成都工廠基于已有的原材料需求變化數據、供應商交付和質量表現數據，使用閉環優化的集成學習算法，對風險物料供應進行預測，并通過不斷迭代對算法進行優化，找出最優風險預測解。相較于傳統基于人工的物料供應預測，基于數據和算法的分析預測將預測準確率從46.65%大幅提升至80.40%。雖然成都工廠基于數據的智能決策尚處于起步階段，但以供應鏈風險預測為代表的嘗試，不僅讓員工對業務有了更好的理解和認知，而且基于算法提供的靈活預測方案，可以輔助員工基于業務變化快速做出決策，并有較好的決策解釋性。與成都工廠數字化建設相同步的，則是工廠組織變革的實現。隨著成都工廠數字化建設的推進，對組織變革的需求也愈加迫切，遂開始了全方位、漸進式的組織變革。
所謂全方位，即成都工廠推進并實現了從運營模式、決策模式、管理模式到企業文化的全方位組織變革；所謂漸進式，即成都工廠的組織變革經歷了“從外到內”的兩個重要過程，其一是體現在組織外部較為顯性的運營模式和決策模式的轉變，其二是體現在組織內部相對隱性的管理模式和企業文化的轉變，如表1所示。（1）組織外部的顯性變革：運營模式和決策模式的轉變很多企業非常重視數字化轉型，設立了專職項目團隊推進數字化項目，并將項目成果推廣至公司運營層面，但這往往造成運營與項目的錯位，即：項目組只關注項目的完成而不承擔運營績效、運營組只關注績效而不負責項目成敗。從成都工廠的轉型經驗來看，為確保數字化項目的有效落地、實現項目價值最大化，其組織變革的實現首先從運營模式轉型開始。成都工廠將數字化項目的實施納入到所有職能部門的業務規劃中，實現了運營和項目的有機結合，從部門主管到基層員工，工廠組織中的每個人都身擔雙重角色——數字化項目團隊成員和業務運營結果負責人。在相應運營模式下，成都工廠既保證了數字化項目與業務目標的一致、最大化實現業務價值，也推動了工廠決策模式的轉型。隨著運營模式的轉型，成都工廠的決策逐漸由基于少數人經驗、以控制為導向的集中決策模式，過渡為基于模型優選和算法迭代的智能決策。在智能決策下，工廠將決策權限更多地賦予一線基層員工，即決策下沉，形成了基層員工對業務負責的自驅力。這不僅讓工廠的決策更快，也讓工廠能夠更靈活地應對突發事件，更好地管理疫情、缺芯等帶來的供應鏈不確定性。（2）組織內部的隱性變革：管理模式和企業文化的轉變一般而言，在數字化轉型初期，企業領導者不僅需要親自推進和執行數字化項目，而且要鼓勵基層員工積極參與，并重點關注員工的任務完成情況。但當數字化被企業多數員工認可，轉型進入中后期時，企業管理模式也要隨之改變。成都工廠管理模式的轉型在于領導者與員工的漸進轉型，即員工從原來追求高績效的重復勞動者轉型為追求創新能力提升的數字化人才；領導者從原來負責運營結果轉型為負責持續創新、長期戰略和文化建設，并通過營造良好的環境，賦能和激勵員工在數字化項目中得到成長。具體地，領導者從關注問題轉變為關注機會、從關注短期績效轉變為關注長期發展、從關注項目執行能力轉變為關注企業創新能力、從關注員工任務完成轉變為關注員工能力成長。隨著成都工廠領導者逐漸從管理運營轉變為管理創新，以績效為核心的企業文化不再適用，更多需要以創新為代表的企業文化建設，這樣才能通過數字化實現企業真正的長期可持續發展。成都工廠自下而上創新文化的形成，關鍵在于員工自我價值的實現，這主要體現在“創新由基層員工驅動、讓基層員工更有成就感”這一理念。除此之外，成都工廠的創新文化理念還包括：（a）任何創新都要確保對業務產生價值；（b）創新是為了打破局限；（c）創新要小步快跑、不斷迭代；（d）創新需要開放的環境、永遠不怕失敗。除了創新文化，在成都工廠組織變革實踐中，逐漸成型的還有學習文化和信任文化。企業文化的轉型，不僅讓成都工廠全員更具有成長型、創新型和開放型思維，員工對自己更有信心、也更有成就感，而且，成都工廠領導者與員工之間形成了相互依存、相互信任的緊密關系，從而攜手推動數字化轉型。先進排產（Advance Scheduling）是體現成都工廠從運營模式到決策模式、再從管理模式到企業文化轉變，即推動組織變革確保項目產生價值、進而轉型成功的典型案例。先進排產項目涵蓋訂單、產品、設備、工裝夾具、人員、物料、工藝、生產節拍等眾多要素。傳統排產方式下，排產質量依靠長期積累的人工經驗、無法對緊急插單等情況做出快速反應。成都工廠在導入先進數字化技術和系統的基礎上，通過從運營到文化的系統性組織變革，實現了排產效率提升、供應鏈響應速度加快和產品穩定交付三大目標。（a）運營模式轉變。在先進排產項目導入過程中，工廠一線排產員工既主導整個項目的功能需求規劃和實施，又負責項目后續試點和推廣，并對結果負責。具體地，一線排產員工基于對排產相關痛點問題的深刻理解，并結合工廠產品、工藝和供應鏈模式等特點，制定出“以滿足交付為前提、實現生產效率最大化”的排產策略。這種由排產人員推進數字化項目、將排產目標和項目有機結合的運營模式，讓排產人員既不擔心被工具替代，也不用擔心被迫使用不實用的工具，確保了先進排產項目由一線需求驅動，真正對業務產生價值。（b）決策模式轉變：先進排產項目不僅確保了準時交付、提升了設備利用率等可量化的指標，而且優化了與排產有關的決策模式。即：隨著排產模型的不斷優化，模型給出的排產結果逐漸優于經驗，工廠從原來由生產和供應鏈主管決定生產什么、生產多少的“粗放式”決策模式，轉變為由一線員工基于先進排產優化算法“精準”決策的模式。在后一種模式下，生產什么、生產多少、何時生產、需要什么資源都清晰可見，甚至在遇到緊急或異常情況時，也能夠閉環反饋并快速調整生產計劃，這讓工廠生產排程決策的質量和靈活性均得以大幅提升。（c）管理模式轉變。隨著先進排產在工廠內應用的逐漸成熟，工廠的管理模式也相繼發生改變。一方面，員工逐漸從人工排產、生產進度追溯、問題發現和解決等耗時費力的工作中解脫出來，將更多精力集中在生產流程優化、先進排產算法迭代方面，成為既懂排產、也懂數字化的創新型技術人才；另一方面，領導者不再需要花費大量時間關注排產效果、交付時間等傳統KPI，而是把精力用在創新以及賦能和激勵員工成長方面，通過更多的創新項目實現更好的績效，也讓員工更好地運用數字化工具。（d）企業文化轉變。對于成都工廠而言，先進排產項目的成功并無先例可循，它并非簡單地導入一個IT工具，更重要的是，先進排產需要計算出不同排產計劃的效率KPI，并通過“透明問題－分析問題－解決問題”的動態閉環管理，實時追蹤真實生產過程與排產計劃的偏差，推動工廠生產流程的持續優化，進而實現排產策略的智能化。因此，在先進排產項目兼具高波動性、高不確定性、高復雜度、高模糊性（VUCA）挑戰下，成都工廠柔性企業文化的形成，成為推動項目成功的最大動力。在開放包容的信任文化下，工廠自下而上自發形成自驅力，基層員工基于對業務的理解，從需求出發推動先進排產項目的導入、落地和價值實現。毋庸置疑，成都工廠作為西門子數字化工業集團這一大型跨國網絡中的核心節點，其組織變革的實現得益于集團層面推進的“LDF（Lean Digital Factory，精益數字化工廠）”計劃。該計劃通過矩陣式的結構，將西門子數字化工業集團在全球范圍內的30多家工廠協調起來，從資源共享、促進共同學習的角度推進數字化轉型，目標是借助數字化轉型讓工廠在精益基礎上實現效率的更大提升。LDF計劃為成都工廠提供了一個可供參考的數字化架構，該架構從方向層面指明了數字化的發展趨勢、目標以及可開展的項目，同時在“Think Big, Start Small, Scale Fast（大處著眼、小處著手、快速規模化）”愿景下，賦予成都工廠足夠的實施自由度和自主權。依托LDF計劃并考慮自身業務發展需求，成都工廠得以通過小步快跑、多次迭代的實踐方式，自主設計出適合自身發展的數字化實施路線圖，并堅持精益先行理念、推行業務與員工實現雙贏的創新機制，這三者成為支撐成都工廠組織變革的關鍵，如圖3所示。很多企業在數字化轉型過程中，深感數字化項目投入大且周期長、效果不可控且對業務產生的價值不確定，這主要源于企業缺乏中長期數字化建設路線圖，即前面提到的“重短期投入、輕長期規劃”。基于此，“服務于企業戰略的數字化路線圖”是第一大要素。成都工廠數字化路線圖的制訂始終遵循三個原則，其一是路線圖既要服務于工廠的中長期戰略，也要結合短期業務痛點；其二是路線圖不僅關注問題，而且關注新技術、新需求帶來的新業務機會；其三是路線圖要服務于全廠，確保工廠在統一的數字化路線圖下，打通端到端流程，解決跨部門協同合作的問題，避免各個部門“各自為戰”。成都工廠數字化路線圖特點有二，一是路線圖始終保持更新與迭代，二是用業務績效來階段性衡量數字化項目的效果，確保數字化項目能實現業務目標。具體地，成都工廠數字化路線圖自頂向下由目標、趨勢、路徑和項目集四大部分構成，如圖4所示。由于路線圖是工廠業務負責人和工廠技術團隊共同制定而成，這讓工廠員工對數字化目標有了統一認識。很多企業在數字化轉型過程中都會忽略精益基礎的重要性。精益生產方式在20世紀七八十年代由豐田公司發展完善，后來風靡全球制造業。在數字化時代，精益理念依然是企業卓越運營的基礎和核心，亦適用于數字化的任何階段。精益基礎扎實的企業，對于涉及運營、管理、文化等在內的組織變革更加重視也更容易實現，數字化轉型的成功也往往更有保證。很多企業加入數字化轉型浪潮的初衷在于，希望通過數字化提升競爭力，將企業做強。但數字化并非萬能藥，尤其是在制造業領域。基于此，具備“精益先行理念”是我們要談的第二大要素。精益先行有兩層內涵，一層是先做精益再做數字化，另一層是用精益的理念去做數字化。前者已經成為企業間的共識，如果不先做精益，毋庸置疑將把浪費固化到后續數字化系統之中。例如：在做數字化之前，如若精益層面的生產工藝流程尚未梳理清楚就開始推進數字化，極有可能將傳統的低效流程升級為低效的數字化流程，背離企業推進數字化轉型的初衷。用精益的理念做數字化涉及兩者的本質。精益不僅是理念，還有落地的方法論。相對而言，數字化更多的是加強手段，數字化可以解決傳統精益方法難以解決的問題，但不能替代精益。成都工廠有很多精益與數字化融合的應用場景，例如：為提升設備運行效率，成都工廠在引入邊緣計算、BI、知識圖譜等數字化技術過程中，納入了全員生產性維護（TPM）以及目視化管理等精益管理理念（見圖5），得益于精益理念和數字化技術的結合，全廠設備綜合利用率指標在引入數字化后的兩年內提升了近8%。企業在數字化轉型過程中，經常會陷入數字化工具應用對運營目標貢獻不大，員工的數字化能力、企業組織和文化理念亦沒有同步提升的困境，即前面提到的“重項目實施、輕人才成長”和“重效益提升、輕理念進階”。這既反映了企業數字化建設頂層設計不足，也說明企業缺乏完善的創新機制。從價值創造角度，企業不僅要追求短期業績目標的實現，更應關注以創新的驅動的可持續發展；員工不僅要追求高績效，還應重視以個人能力成長。只有當企業和員工的價值均得以實現，才能真正驅動數字化轉型。基于此，具備“業務與員工實現雙贏的創新機制”是我們要談的第三大要素。為了高效、低風險地識別和導入數字化新技術，且快速推廣到全廠，成都工廠形成了四步走的新技術導入機制。它有助于員工循序漸進地將想法轉化成現實，其貫穿始終的原則正是提升員工能力和實現業務目標。為此，成都工廠專門成立了學習社團。學習社團的特點有三：一是學習話題與業務需求緊密結合；二是員工基于自身興趣自愿參加；三是倡導成長型思維，鼓勵員工用超過10%的工作時間學習和充電。具體地，四步走的數字化新技術導入機制為“新技術研究→概念驗證→試點項目→全面展開”，如圖6所示。（a）新技術研究階段：即發現機會。該階段關鍵在于尋找突破工廠業務痛點的新技術或為新技術尋找適用的潛在應用場景，讓工廠不錯失新技術帶來的潛在機會。以“區塊鏈技術賦能產品碳足跡追溯”為例：成都工廠在透明化其產品碳足跡時發現，單個產品中90%以上的碳排放來自其供應鏈，而現存碳足跡的計算方式多采用平均值估算或線下線上向供應商收集的方式，相應產品碳足跡數據的可靠度和可信度均難以保障。成都工廠看到了區塊鏈技術的可信機制在碳足跡追溯中的應用價值，通過區塊鏈技術構建的加密信任網絡，工廠各級供應商均可將其碳排放數據及相關證明可靠共享。區塊鏈技術的引入讓成都工廠碳足跡可信精算與追溯項目得以成功落地，工廠參照國際標準建立的產品碳足跡解決方案亦通過了第三方評估，相應產品碳足跡獲得了ISO 14067國際標準核查聲明證書。（b）概念驗證階段：即可行性研究。該階段關鍵在于結合工廠潛在的應用場景探索出新技術落地應用的具體解決方案，解決方案驗證了新技術在實驗環境下的功能和性能，避免了不成熟技術進入工廠運營。以“虛擬現實技術實現登高運維培訓”為例：成都工廠的自動化材料倉庫高約18米，需要維護人員進行登高運維。由于登高運維很難進行實地培訓，工廠因此嘗試搭建三維虛擬場景，讓受訓人員在虛擬現實環境中掌握運維操作技能。項目的難點在于三維場景搭建和虛擬交互操作，但在現有條件下，項目團隊無法快速搭建一個靈活且高交互的三維場景來滿足項目需求，因此，虛擬現實技術因其應用成熟度欠佳止步于概念驗證階段。（c）項目試點階段：即驗證業務價值。該階段關鍵在于選擇工廠真實應用場景進行試點，來驗證相應新技術在真實環境下的投入成本和價值。該階段可以邀請外部專家參加，但試點項目的負責人必須是工廠業務部門員工。以“知識圖譜輔助設備故障診斷”為例，在完成項目相關技術驗證和場景可行性分析后，工廠挑選了代表性設備“貼片機”進行試點。項目人員首先將貼片機的機理模型、故障類型以及維修經驗存入知識圖譜，然后結合自然語言處理技術（NLP）處理過去幾年的故障數據，并以此訓練推理模型，最后知識圖譜和推理模型結合組成智能系統，輔助員工對設備進行維修。當日常生產中發生故障時，設備信號數據自動與推理模型進行連接，模型以知識圖譜為基礎自動推斷故障發生部件、發生原因并提供參考的維修方案。隨著時間的推移，在與人的交互使用過程中，知識圖譜會自動迭代，提升推理的準確性。知識圖譜不僅可以替代傳統人工經驗、輔助員工以智能化的方式快速解決設備故障問題、提升設備效率，還將日常業務數據與專家知識融合在一起，形成了語義化、高質量、易用性強的數據資產，可拓展至絕大部分運營場景。目前，該項目正處于模型優化和交互方式迭代階段。（d）全面展開階段：即規模化推廣。該階段的關鍵在于將新技術高效導入到全廠適用的應用場景中，并由工廠基層員工驅動新技術的導入，在確保業務價值實現的同時，基層員工也能得到同步成長。該階段員工的學習和成長更有目的性，真正實現了數字化項目拉動員工成長，項目的推進也更加順利。以“工廠仿真技術的規模化應用”為例，工廠仿真模型的搭建從單一產線拓展到了所有PLC組裝線和倉儲物流環節，目前工廠包括產線藍領技術員工在內的、具有獨立仿真能力的員工人數從原來的1人發展到近30人。以“視覺AI技術的規模化應用”為例：在全面推廣階段，一線員工結合自身所負責的業務領域，自主開發和訓練AI模型，讓AI技術的應用迅速從垃圾分揀領域拓展到了包裝、自動光學檢測以及裝配等領域，并且在各個領域多點落地。隨著視覺AI項目的逐步落地，工廠制造過程變得更“聰明”的同時，也培養了超30名具有一定AI技術的員工。在四步走的數字化新技術導入機制下，不能產生業務價值或不成熟的數字化項目被逐步淘汰，真正幫助一線解決問題并提高運營績效的數字化項目得以落地。過去五年，隨著200多項新技術項目的落地，如圖7所示，成都工廠培養了一大批數字化人才，實現了業務與員工的雙贏。此外，創新文化、學習文化也在新技術導入過程中潛移默化地融入到了成都工廠日常工作的方方面面，形成了自下而上轉型的文化驅動力。十年間，成都工廠實現了從注重“運營效率”到注重“運營效率+創新驅動+人才成長”的迭代，支撐轉變的則是組織的重塑和變革。相較建廠初期，成都工廠在速度、柔性、質量、效率、信息安全等多方面取得了飛速發展，與此同時，從領導者到部門主管、生產一線員工都看到了新技術和新工具所蘊含的業務機會。但最為重要的是，成都工廠快速發展的十年，也是市場中數字化人才最為稀缺的十年，而全方位、漸進式的組織變革和創新機制，讓員工從低價值勞動中解放出來，轉型成既有數字化思維也有數字化能力的數字化人才，成為工廠運營中的決策者和主人。如今，成都工廠已經完成組織變革，數字化轉型也從信息集成、知識積累，逐漸邁向智慧運營階段，如圖8所示。數字化轉型的本質是一項系統性創新工程，這項工程不僅涉及多學科、多領域技術的融合，而且涉及數字化創新人才的培養，需要運營模式、決策模式、管理模式以及企業文化等組織層面從外到內的系統性變革，亦需要頂層規劃、精益理念、創新機制等的支撐，難以一蹴而就。因此，領導者必須改變觀念和認知，更多關注戰略和機會，從帶領者轉變為賦能者，以身作則，讓每個員工都成為轉型的主角。（感謝西門子數字化工業集團成都數字化工廠總經理李永利先生對本文的傾力支持，亦感謝成都工廠質量負責人段煉先生、卓越運營負責人修衛林先生、首席數字化專員楊超先生、工廠自動化項目負責人馮建軍先生為本文提供案例材料并分享真知灼見。）
