王爱民：小微企业的数字化困境
2022-02-09 来源： 智能制造随笔
前一阵笔者去了一个朋友创业应该是5-6年的公司，属于研发有自己独特技术专精产品并生产的制造企业，整体效益还是很不错的。企业处于快速成长期，生产质量问题频发严重挤占利润空间（要不然效益更好）、生产效率低下产能利用不足。企业对于柔性、高质、交期等都有明确而强烈的追求。在数字化智能化方面存在较大需求，但也有很多问题。感觉比较典型，就写出来总结一下。
（1）重产品轻工艺的认识误区
在企业创业之初，产品为王，这是核心的思路，创业开始的几年内，这是安身立命的根本。但企业一旦走上了正轨，就必须要对工艺给予足够的重视了，不仅是提高产品质量，另外一个也是为了提高加工效率和产出效能。
虽然很多老板口头上也认识到这个问题，但在实际行动上来说重产品轻工艺的倾向还是很明显的。尤其是我那个朋友还是从军工企业出来的，也许从心里根深蒂固的把军工企业的一些不好的习惯带了出来。既然身份转变为民营企业了，那就要接受市场的考验。产品是为了创新，而工艺是为了发展，两者应该并重，因为对于创业企业来说有太多案例，就是那种具有优秀的产品技术基因，而工艺生产方面的QCDS市场基因不够强大，最终结果唏嘘的也是大有案例的。
（2）重硬偏软的实践误区
由于创业初期，大部分的精力都聚焦于产品研发，所谓的生产也只是一些小量的，甚至是是清醒的。对于生产的投入，更多的还是在设备和人员方面，而对于软件来说，关注度其实并不够，或者有口头上的关注度，但实际上来说。也是不够的。
一般来说对于生产当中的软件，尤其在现在很多网络观点的洗脑下，可能对于生产软件更多的是偏重于管理，其实这本身就是一个误区。即使对于最普遍的MES来说，也应该是管理和工艺并重，才是这个系统的应有之义。更别说用于工艺设计与优化的相关软件，也应该给予足够的重视。但很可惜在这些方面企业存在严重的实践误区。
对于老板来说，可能很普遍的认为，买软件还不如买点设备呢。一方面是这些设备看得见摸得着，另外一个方面对软件的价值缺乏足够的认知。这方面带来的最直接的影响就是在软的方面的投入明显不足，下面说的不是玩笑：一个APS系统2-3万、一个MES系统也就10万、一个ERP也就XX万（不要限制住你的想象力哈，大胆去想）左右（还是一个著名的ERP供应商，不点名了），嗯，加起来大概是一台普通机床的钱吧。
（3）缺少整体规划的作坊式做法
就这么一个只有100人的小企业，似乎第1次上MED就失败了，目前正在上第2次，第1次上APS也失败了，暂时不再考虑上了。目前正在推进ERP项目。其中暴露出的一个典型的问题就是介绍整体规划。
首先，在没有MES的基础就上APS，基本上来说风险很大。这是步骤不对。
其次，在手工管理乱糟糟的情况下，上一个没有精益思想灵魂的MES。这是思路不对。
第三，像大中企业一样上ERP系统，估计后续可能还要专门的上 CRM、SCM等等系统。其实对于小微企业来说，不用非得如此的，应该需要一个一体化集成全面业务管理的一个系统。
所有这些个问题其实都表现出来了，企业对于信息化或者数字化的整体规划严重缺失。没有结合自身实际需求个发展追求的整体的总体规划作为指导，后续的系统建设将必然处于一种散漫无序的状态。
（4）智能制造技术追求难度与复杂度仍然很大
当企业老板意识到生产管理的重要性的时候，尤其在现在招工难和用人难的情况下，确实非常即希望通过数字化自动化智能化的手段，来降低人对于生产的影响。
比如对于这个企业来说，老板就明确地希望能够建立一个智能的加工单元或者产线将大概不到10台机械加工设备集成管控起来。从闲聊当中总结，其中涉及的技术应该包括：基于零点定位和快速测量的精准高效找正技术、刀具磨损与断裂智能决策技术、数控程序直接下发技术（MDC）、机床执行状态采集技术（MDC）、移动AGV执行过程控制技术（带有机械臂以及多工位）、移动AGV路径规划技术、工序级作业排产系统（APS）、活动级令协调控制技术（APS）、单元产线智能管控系统（MES）等，如此才能够达到一种无人自动化病高柔性的一套集成系统，这是老板的真实追求。
虽然朋友这个企业还只是小微企业。但在这方面的追求其实已经是一种很先进甚至高端的追求了，并不因为是小微企业而降低了推进智能制造的技术难度和复杂度。这也是当前小微企业面临的一个非常典型的困境。
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总体而言，这个案例企业虽然属于小微企业的范畴，但大中企业该有的毛病一样不落的都体现出来了。大中企业推进数字化转型所要求的技术难度和复杂度，对于小微企业来说甚至是更高的。同时，对于这种创业性的小微企业来说，老板一般都是具有很强烈的自己的主见的，虽然也很善于学习或者说听取别人的意见，但其实内心的倔强是很明显的，并不是很容易就能够说服的，必须自己有足够的深刻认识甚至教训之后才能够发自内心的体会出来（这也是我多次尝试劝说之后才发现的）。
可能自己的认识还是不够深刻的，所以，本文所述：一己之见，仅供参考。
作者信息：王爱民，就职于北京理工大学数字化制造研究所，长期从事MES、APS等技术研究、系统开发与实施应用。
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