工业4.0悖论下，企业如何克服在数字化转型下的脱节问题

导语：

2019年是中国制造业调整的重要节点，德勤的很多客户都谈到，他们相信数字化转型是势在必行的，但很多时候，企业变革都会遭遇理想很丰富，现实很骨感的问题，因为企业在推行数字化过程中会遇到许多未知的难题，本场德勤工博会创新趋势论坛，关于工业4.0的圆桌讨论。主题就是企业如何摆脱在数字化转型路上的脱节问题。

德勤中国工业制造及建筑行业主管合伙人 董伟龙（主持人）：首先非常欢迎大家来到我们论坛，在中国，很多领导，他们都对创新或者工业4.0带来的引领能力是和其他国家不太一样的。这个方面我想请龚戈亮，作为德勤供应链的专家，对中国工业4.0非常熟悉，希望他可以和我们谈一谈工业4.0在中国具体的情况，会呈现怎样的一个景象。

德勤中国供应链管理主管合伙人 龚戈亮：谢谢伟龙，首先跟大家稍微介绍一下，我是龚戈亮，德勤供应链管理大中华区的主管合伙人，首先这个问题是一个很好的问题，也是一个很高阶的问题，如果好好去谈，我觉得半天都不够，工业4.0的复杂度在哪里呢？我觉得我们从两个维度来说，不同的行业、B2B的行业，B2C的行业，所谓的工业4.0在中国的实时应用和具体下沉到哪个公司、哪个客户，它们的应用场景是非常不一样的。以我们做咨询来说，服务的是单个不同的客户，每一个客户都有不一样的一个场景。从公司本身来说，央企、国企，或者是我们的外企和私企，在中国实施工业4.0的应用过程当中所碰到的问题也是不一样的，所以工业4.0其实是一个非常复杂的问题。

但是，如果我们真的聚焦到某一个企业自身在过去很多年当中碰到的具体问题，综合思考一下，我觉得会体现在三个方面，第一个方面，其实是很多客户在实施工业4.0的时候没搞清楚做工业4.0的目的是什么。使用机器人，全自动化了，却没有精细算过整个生产效能提升了多少。机器人代替人工，那工人怎么办? 这个会造成很多问题。企业是把所有涉及数字化的问题全部都列出来，按部就班地去做，还是选一个适合的场景，厘清了企业的优劣势再去做。所以为什么做、怎么去做，这是我碰到的大部分企业在具体实施工业4.0的过程当中碰到的第一个问题。

第二个问题，就是在数字化生产的场景当中，有海量的数据，这些数据怎么去运用、怎么去分析，实时地分析，然后反哺到具体的生产场景当中去创造价值，这个也是在具体实施工业4.0时候，一个让企业头疼的问题。

工业3.0，说的是，第三次工业革命是被电子化、电脑、计算机所驱动的，其实这个数据创造价值的问题已经浮现，数据如何去获取，如何去清洗，清理之后如何去分析、如何用到具体的应用场景当中发挥重要的价值，这个我坚信，不管是在国内还是国外,对企业来说都是一个非常重要的问题。

还有第三点，是关于人才，这个是放之四海都皆准的道理，不管是在国外还是在国内，怎么去寻找到合适的人才，怎么在数字化进程中，改变员工的思维方式，是企业实施工业4.0遇到的第三个难题。这不仅仅只是在普通的工厂环境当中，工人从手作改成操作机器这么简单的事情。公司的运营场景进去之后，会看到一系列的中央数据。企业所需最重要的人力，并不只是按部就班的一步一步去操作产线的队长，而是在这个过程当中了解数据的关联，分析数据，做出及时反应的人才，换句话说具体运营环境当中，数字化所需要的员工能力和传统生产大不相同。

所以，这三点，为了什么而去做第四次工业革命，在这个过程当中产生的所有数据我怎么去运用，以及人才的培养，是我觉得在工业4.0变革中比较普遍性的问题。

为了什么而去做第四次工业革命，在这个过程当中产生的所有数据该怎么去运用，以及人才的培养，是我觉得在工业4.0变革中比较普遍性的问题。
––德勤中国供应链管理主管合伙人 龚戈亮

德勤中国供应链管理主管合伙人 龚戈亮

德勤中国工业制造及建筑行业主管合伙人 董伟龙（主持人）：非常感谢戈亮提了几个非常有趣的点，包括数字怎么去使用，还有人才这个方面等等，肯定还有很多的问题要请教。

从2G网络到5G，中国在领导着全世界5G的发展，但在工业4.0这个方面，我跟我们德勤的客户去聊的时候，他们直接第一句话就是说自己可能还是在工业3.0，觉得他这工业3.0还做不到位，但是已经在谈4.0了。

所以，我也请教一下Mark，在他的全球经验当中，有没有看过类似的一个情况，就是直接从工业2.0，跳到工业4.0全智能化，如果有的话，这些经验可不可以跟大家也分享一下，让我们可以学习一下，看看怎么去帮助我们客户。

德勤全球整合研究中心执行董事 Dr.Mark Cotteleer：感谢您提的这个问题，我会用两种方式来看待这样一个问题，一方面确实是有一些企业正在尝试着去实现这样一个跨越式的变革，我们在工业4.0世界当中，很多原先的经验，用工业4.0制造的进一步发展，更好的去推动工业运营和供应链的发展。

再换一个角度，企业已有的制造基地，还有新近的工业4.0智能工厂的关系。在一个已有的、现有的制造基地设施当中，企业已经投资了一些资本资金，是很难把原先投入进去的资金全都浪费掉，然后重新去做工业4.0智能工厂的这个项目。

工业4.0基础设施的要求和组织架构与传统工业制造是完全不一样的，因为工厂车间可能是非常的脏，然后噪音非常大，改造成工业4.0智能工厂的时候会出现连接的问题，基础设施也会出现问题。但在一个工业4.0智能工厂新建项目中，情况是完全不一样的，企业可以看到现在市场上有哪些可供选择的非常棒的一些技术，通过这样一些技术来去实现这个新的项目，你需要一些新的平台或者是一些新的基础设施，可以以一个非常快的速度去搭建这样一个新的智能工厂，借助这样一些新的技术去开发。

我看到一些企业，他既有的制造基地面临了很大的问题，导致原本的制造基地已经没有办法创造很大的价值，我们希望给他们去展示我们一些新的技术带来的好处，从原先既有的这个制造基地转化到这个新的智能工厂当中。在过程当中学习到一些新的经验，然后最后再做新一轮资金的投入。

德勤中国工业制造及建筑行业主管合伙人 董伟龙（主持人）：感谢，因为Mark跟戈亮分别都谈到PDP数据的应用，其实这是个很大的难题。怎么样把这些数据变成一些有用的资讯，更重要的是说把这些资讯真的用在企业运营方面，带来效率提高，或者说各个方面的得益。

这个方面我也希望请教两位专家，从中国来说，这个方面的经验有哪些?也可以和我们交流一下，在座的各位肯定是有兴趣的。

德勤中国供应链管理主管合伙人 龚戈亮：3.0和4.0很大的区别在3.0那时候的数据，每天都获得，每一个小时去获得，每周获得，每月获得，每年获得，是有一个非常细腻的时间点去做这些数据的分析，之后再回到生产的过程当中去进行改善。所以它是一个措施。

但是在工业4.0的应用场景之下，在5G的运营环境之下，信息不管是从容量和获取的频次，跟之前完全不是一个量级，在这种情况下，企业怎么能够事先应对好在工业4.0的场景之下，能够获取的数据是什么，之间的关联是什么，如何运用 ? Mark在他的报告里面也提到，用户界面的设计，怎么能把这些在5G的场景之下获取的以前不能获取的信息，以非常快速地、随时、迅速地方式展示出来，用AI分析并做出对运营有帮助的这样一个决定，这个在之前工业3.0的场景之下是做不到的，它对于数据的体验，数据的用户界面分析，分析的方式，都是非常大的一个挑战。

德勤全球整合研究中心执行董事 Dr.Mark Cotteleer：同意的，您刚刚讲得非常地对，还有几点我想跟大家分享我的想法，第一我们讲到数据量，其实存储的设备是很便宜的，但是它本身也不是免费的，不要钱的，我们看到一些真正非常智能的工厂运作，可能每天都有30、40TB的数据累计下来，比如说3D打印，在每次打印的过程当中你就可以在单次打印当中产生几百TB的数据。虽说数据存储的成本在下降，但是未来这个数据的量真的是非常大的。

第二点就是在现在的环境当中，你还要避免数据延迟的问题，即使是光速也是有一个速度的局限，我们需要去思考一下，如何在制造的场景当中去管理好数据的延迟问题。

第三点也就是基础设施，这也是至关重要的，这些是在讨论数据问题的时候，一些基本的参考框架。这意味着什么呢？在数据存储这一点上，包括数据的延迟问题，选择在现场设施还是在云端设施上去决策也是非常重要的。我们什么时候想在云端做？还是说是在我们的系统网络边缘来做决策呢？每当你在做一个非常先进和高精度的生产时，你可能是没有时间的，即使只是几秒钟，你没有办法留出时间去采集、复制然后发送到云端，云端分析再把数据回传给你，没有时间来做这个事情，于是我们要去思考一下，在讲到数据量这一方面，想要问的核心问题是什么。

以我来举例，作为研究人员，我可能会愿意采取所有的数据，因为存储设备很便宜，但是再便宜它也不是不要钱的，所以我们必须要去抉择，去选择我们要采集哪些数据？哪些数据我们想要去分析？我觉得这是中国面临的一个问题，美国也同样有这样的困境。

我们再看，在数据采集这个表面之下，如果我采集的某一项数据，究竟有多大的分析职责呢? 这就讲到我们数字质量的问题，我们现在已经有着前所未有的能力去采集数据，数据分析完出来之后，如果分析应用出现任何问题，这个责任究竟在谁。

最后一点，回到基础建设。如果要分析数据，如果要储存基数，我们要保证这些数据和各种设备是兼容的，比如说制造商不同、系统不同，传感器也不同，我们要保证这几个设备都是兼容的，这很重要。我们现在越来越多的人知道该怎么做了，但是你一定要有对的人才才可以做到这一点。

数据量，数据延迟，基础设施，人才是企业能够把数据真的用在企业的运营方面，带来效率提高的重点。
德勤全球整合研究中心执行董事 Dr.Mark Cotteleer

德勤全球整合研究中心执行董事 Dr.Mark Cotteleer

德勤中国工业制造及建筑行业主管合伙人 董伟龙（主持人）：最后一个问题就是人才。

戈亮谈到人才在中国工业4.0方面是非常需要关心而且也不是容易取得成功的一个问题，我们在过去做的调研当中，也有同样的发现。人才确实是最要关注的问题，但是回到刚才Mark谈到的，只有15%的企业高管谈到人才的时候，觉得需要一个比较彻底的提升或者说改造，那我想看一下这两个方面，不一样的情况是什么原因造成的。

德勤全球整合研究中心执行董事 Dr.Mark Cotteleer：我们看一下，不止这个研究，还有其他相关所有的研究，大家都对人才感到非常的焦虑。我之前没有讲过这一点，如果组织领导人对技术的了解更多，他们会更觉得他们的人才有这个能力带领公司进入云时代，所有的领导人必须注意这一点，我是在谈论自己的感觉，自己的想法，映射到其他的方面，还是这确实是个问题呢？
这还跟用户使用界面有关，也就是说，我们现在采访的对象是人，人很聪明但是也是认知的动物，我们有一个关于认知行为的研究，解释了我们讨论的事情，了解技术是很受我们自己主观的影响，这对管理层同样存在着很大的影响。在决策方面，我们需要去思考，这个技术人员，他的性格是什么样的，他的仓库管理人员，他的性格，他的工作职责是什么，我们花很多时间去思考这一点。因为很多时候企业在工业4.0上投资的成功与否，都在于这些工作的人身上，即使在工业3.0、2.0时代我们都竭尽全力实现了很多很多，但我们现在还有很多工作人员的加入，我们有资产，有资源，但我们怎么去做到工业4.0转型这一点。

德勤中国供应链管理主管合伙人 龚戈亮：我想用一个例子说一下今天发生的有趣的事情，我的父母应该是两年半之前开始使用智能手机的，我的父亲，76岁了，到现在都不知道微信应该如何去发，或者是语音的话，他怎么都发不出去，更不要说用它来上淘宝呀、买东西这些。但我的母亲74岁，每天早上7点钟起来，第一件事情就是打开APP看一下，今天什么地方东西最便宜，她以前都不知道怎么在手机上打字的，都是用写字的，到现在已经可以非常自由地去做这样的事情，所以最重要的其实是能区分人才。

首先你要去找到怎样的人才，那些在公司的成长之下，能够主观能动去创造价值的人才，非常稀缺。在大的运营场景之下，我们其实是能够去改变他们的思维方式，让他们知道怎么去应用这些东西，怎么去理解这些东西，更多的是一个思维方式的改变，怎么用合理的方式增加对他们运用新操作方式的自信心。

对我们工人其实也一样，如果他运用了好的智能化手段，产出量高了，生产成本下去了，奖金拿多了，工人自然也会愿意去做，所以选择好的点进行尝试，设定好你未来长久的规划，对于人才的培养其实都是非常重要的。时间有限，就说到这儿。

如果工人运用了好的智能化手段，产出量高了，生产成本下去了，奖金拿多了，工人自然也会愿意去做，所以选择好的点进行尝试，设定好你未来长久的规划，对于人才的培养其实都是非常重要的。
––德勤中国供应链管理主管合伙人 龚戈亮

德勤中国工业制造及建筑行业主管合伙人 董伟龙（主持人）：谢谢，我最后总结一句话非常重要，场景也好，个人也好，都需要有一个变革，去改造自己，然后迎接新的挑战。也非常感谢刚才Mark给我们从五个大的方面去展开工业4.0的悖论，也非常感谢戈亮给我们带来关于中国工业4.0这个方面的进展展望。

场景也好，个人也好，都需要有一个变革，去改造自己，然后迎接新的挑战。
––德勤中国工业制造及建筑行业主管合伙人 董伟龙

德勤中国工业制造及建筑行业主管合伙人 董伟龙