智能制造
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流程行业智能化转型建议
流程行业智能化势在必行，潜力巨大。但企业切忌盲目投资获取点状效益，或仅仅视之为堆砌用例的面子工程。相反，他们需要系统性地进行顶层设计，并在灯塔效应的指引下实现精益运营， 稳步推进改革。 （一）顶层设计 智能化转型需要以业务、组织和技术三方面为核心，具体而言，又包含16个维度。 1. 以业务结果为导向 企业的核心价值是为社会创造效益。从企业自身来看，业务结果是他们赖以生存和发展的基础， 不以结果为导向的盲目转型将令企业风险高企；从社会的角度来看，能否肩负起社会责任能够决定一个企业的成败，而业务结果则是决定企业能否被社会认可的主要因素。作为企业管理运行的辅助工具，智能化需要以业务结果为导向，顶层设计则要结合业务需求与业务目标。以业务结果 为导向的顶层设计需要注意以下三方面： * 自下而上收集业务需求，自上而下进行整体设计：设计之初，企业需要深入一线，了解具体业务的难点与痛点。他们应视一线为智能化“客户”，深挖客户需求，并努力解决客户痛点。在这一阶段，企业要坚决杜绝业务部门各自为政的现象。如果各大业务部门在数字化和智能化的开发过程中缺乏协调统一，后期可能会出现系统不兼容，设备柔
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中外流程工业智能化区别
我们从业务，组织/人才和技术三方面分析了中外流程行业在智能化过程中的区别。 业务方面 国内流程企业重点关注数字基建和业绩/过程可视化，旨在提升管理效率；国外领先流程企业则狠抓绩效，将先进分析和人工智能技术融入业务中。出于对数据大屏和集控中心的兴趣，国内企业建设了不少“智慧指挥中心”，通过实现信息的互联互通和提升透明度，减轻管理层负担，也为企业斩获了不少“示范”、“标杆”等荣誉。 然而，部分企业并没有充分挖掘“智慧指挥中心”的潜力。他们在改善管理层工作方式的同时，没 有提升执行层的工作效率，只是将过去分散在各车间的中控视频和DCS集中到一处。这一做法 虽然实现了人员精简，但并没有显著改善关键运营指标；反观工业4.0灯塔企业，他们建设数据大屏的比例较低，在工业互联网的投资上也更加理性（如图10所示丹佛斯工厂）；80%以上的数字化应用都与先进分析和人工智能技术相关，他们在改善质量、节能增效、提高设备和人员效率方面成效显著。国内企业缺少应用场景和用例识别，他们往往过于追求数据采集的“完整性”，将“获取大数据”与“提升数据体量”简单画上了等号，但事实上，如果“大数据”