制造企业数字化转型架构战略：从顶层决策认知到工厂不良率降低

海岸线科技

专栏简介

在过去的近四十年里，中国制造业实现了从沉寂到崛起的飞跃，巨大的制造业总量持续催化着技术升级与产业成熟。

随着后工业化阶段和产业链转型发展进程加快，一个新的问题出现了——

只关注如何把产品制造出来，在速度和数量上领先他人，能构建起企业的核心竞争力吗？

我们的答案是，不能；或者说，远远不够。

在这之外，我们还需关注工程化能力，关注卓越运营能力。

如何更快更好地制造产品？如何不生产不良品？如何实现零缺陷？这些都有必要系统地纳入考评体系和经营策略当中。

本专栏旨在以案例为直观容器，来承载卓越运营理念，来落地全面质量管理体系，为试图着力于此的企业提供一个多元丰富的信息平台、参考支点和交流圈层。

更直白点说，我们希望这些案例可以帮助企业降低成本、提高效率、增进效益，从而达成可持续竞争。

01 设立清晰目标：

自上而下补齐认知

研发质量管理的案例推文发布后，有朋友给海岸君留下一条长评论。他表示，现在最大的问题不在于理念和工具不够，而在难于真正实施。只要质量工具无法有机融合到日常工作中，变成呼吸吃饭一般的惯性工具和思维模式，就仍然只是空洞无物的东西。

天下苦面子工程久矣。老板们困惑花了钱为什么没有效果，员工们觉得工具只是形式，不仅没用反倒无谓增加工作量。数字工厂、智慧工厂的呼声越高，就越不能回避根本问题，更遑论大部分制造企业的需求还停留在“将纸质文件升级到数字工具，完成数据采集”阶段。

将质量工具与实际工作联合起来，是最根本的一步，也是最难的一步。对绝大多数处于智改数转初级阶段的企业来说，不能仅仅迷信“这么做好”，更要知道“怎么做算是好”。

这需要企业的管理工作者具备工程化、结构化、体系化的能力，对理念理解透彻，让质量工具的选择和使用有理可依、有迹可循、“有利可图”。

标杆企业一定有一套非常清晰的运营绩效评估指标，每个指标都有其对应的流程、体系、工具、团队。如果没有以上经营要素做支撑，不建立组合拳，就会导致开头所提问题不断反复，弊病难消，始终成不了卓越企业。

不妨静下心思考一下，我们的目标是什么，和目标的差距又体现在哪里？

02 不只是技术：

别让质量管理变成伪命题

质量4.0时代与新经济周期同步而来，消费趋势走向多种类、小批量与个性化，大量涌现的技术手段提供了科学理解消费者和市场的有力途径。

质量始于高层、基于理念、依托技术，但面对更广泛更复杂的时代变革，重视人与技术的交互融合，用技术工具改造流程、重塑流程，确保质量在企业经营战略中占据主要地位，才有可能进一步创造出可持续价值。

第二篇智改数转下的生产质量数字化案例，智能制造转型，精益生产升级里，海岸君曾就当前企业数字化转型现状做了一个简要分析，长周期、重投入、见效慢是普遍困境；内部认知模糊、组织结构模糊，迷信技术决定论是两大核心风险。

很多企业会寻求外部力量为自己提供咨询、诊断和研判服务，小到FMEA专项，大到企业战略，但最后往往是“咨询很美好，落地很狼藉”。因为第三方公司没有足够丰富和强大的产品经验和行业深耕经历，高大上的概念悬停半空，企业发展裹足不前。

那么，成功的数字化转型、高效的智造操作系统是什么样的呢？

在海岸线科技CEO兼创始人Annie看来，系统必须能够识别产业链供应角色的研发能力、交付能力、抗风险能力，甚至需要识别信誉和或担当等其它看似无关的社会属性，以此为原点串联起一个全新的质量管理、流程管理链条，帮助企业实施高速计算、快速决策、及时调度。

对软件开发制造商来说这是持续努力的方向，对企业来说，这能为其提供切实的价值。

03 最小模块质量追溯：

助力智能制造转型升级

本期将剖析链条中的制造追溯环节，仍以海岸线服务客户为例。

A企业为汽车发动机生产企业，为达成智能制造系统转型升级，该企业联系到我们，针对质量追溯、质量数据反馈闭环进行了具体咨询。

海岸线专家团队第一时间走赴A企业数家工厂，做了详尽全面的田野调查及面谈沟通。调研阶段结束，我们有了初步结论：该企业亟需一套质量追溯闭环系统来降低发动机加工不良率、提高产品过程能力。

这正是海岸线的“拿手好戏”。结合多年成功实践案例，我们在第一时间交出了答卷：

·一套以全生命周期数字质量管理为核心的全面追踪追溯管理系统

·通过覆盖原料、生产过程、人机料法环测等一系列要素的【一物一码】，实现单件质量成本追溯

从而帮助A企业降低不良率、保值增效提收益。

全面追踪追溯的解决方案及系统部署完成后，生产线、产品类型、工件来料及完工信息、加工时间、加工状态、具体设备号都会实时同步进系统中，打破事后人工录入的信息时差。

▲ 海岸线专业版QMS-PQM看板

该系统对生产线的意义体现在两方面：产品追溯和故障解决。

当某个产品出现质量问题，系统能迅速定位产品所经设备，根据问题特征锁定加工工位的具体机床，再基于问题发生的时间节点锁定加工代码，最终完成对问题产品的追溯与确认，实现最小模块的数字化改造。

由此产生的一系列数据也将积淀下来，建立起品质履历池，成为后续解决机床故障或生产线问题分析的有效参考，反向推动产品工艺改善，实现高效定位改善。

从几次客户回访中我们了解到，目前A企业的生产不良率大大降低，发动机加工生产线的质量精度更高，加工一致性也保持在稳定可靠状态中。

今日分享这一案例，以供同样有意实施制造转型升级的企业参考，后续我们仍将持续剖析更多深度案例，敬请关注。

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