出品 | 搜狐智库
编辑 | 郑青春
当前，中国进入经济社会全面数字化时代，制造业作为国民经济的主体，正在经历着新的趋势和挑战。数字化的未来势不可挡，“十四五”规划指出，到2025年，数字经济的核心产业增加值占GDP比重将达到10%。同时，制造业占据我国碳排放总量的三成，低碳可持续迫在眉睫。而疫情和国际局势等因素带来的冲击，使制造业对供应链韧性的需求前所未有。
近日，《驾驭数字化转型───数字化赋能绿色智能制造高管洞察2022》洞察报告发布会召开。施耐德电气高级副总裁、战略与业务发展中国区负责人、商业价值研究院院长熊宜在会后接受了搜狐财经在内的媒体对话。
“面对重重挑战，数字化转型是破局的关键”，熊宜表示，数字化转型将为制造业带来效率持续攀升、低碳可持续加速，以及供应链韧性提高等多重收益。制造业的数字化转型呈现出总体转型不断加速、更关注可持续发展，以及数据处理能力不断提升的趋势。
据熊宜介绍，受访企业中达到先进数字化水平的占比从2021年的45%提升到了54%；并且越来越多的企业将可持续发展纳入数字化转型的重要战略目标；近九成数字化转型领军企业已实现了数据的全面采集。
尽管制造业数字化转型进展提速，但调研发现，企业若要实现全方位转型仍需突破重重困局。首先需要制定战略目标，92%的高管认为数字化转型的核心前提是清晰、定制化的战略规划，但目前已制定转型战略并展开行动的企业仅占50%。
《驾驭数字化转型───数字化赋能绿色智能制造高管洞察2022》
对此，熊宜表示，大多数企业对投入产出都需要衡量，但中小企业需要更小、更快、更灵活的方案。“‘纸上谈兵’对越小的企业越重要，对于中小企业而言，规划的体系性尤为关键，需要想清楚了再干。”中小企业更需要注重规划先行，一方面减少在执行过程中的重复性投入，另一方面还可以减少在前后衔接过程中遇到的问题。
例如，施耐德电气为汉威科技提供透明智造解决方案，为汉威科技带来一间互联互通的“透明工厂”和持续改善生产运营的自主优化能力，使其生产效率提升12%，产能提升22%，人均产值提升14%。
同时，施耐德电气还积极开展赋能计划，以绿色智能制造创赢计划为例，施耐德电气集结自身技术优势，汇聚政府、企业、研究机构等多方力量，旨在助力中小企业提升数字化创新能力。今年已是该计划发展的第三年。
以下为对话精编：
搜狐财经：数字化转型是有成本的，企业如何平衡投入和产出？
熊宜：首先，大多数企业对投入产出都需要衡量，但中小企业需要更小、更快、更灵活的方案。中小企业在现场如何把做精益做得更轻量，用数字化这些工具把以前传统的大的ERP、数据库、MES拆分，变成我们现在说的及时化管理，能够在一个更小的场景快速看到效果。
另一方面，我们这次调研报告里提到规划是个挑战。这一点在小企业里面更明显。大企业有时候更重视规划，会把事情规划清楚再干。小企业可能说先执行，但这里面会造成很多重复性的投入，还有很多投入的前后衔接上的问题。
比如我们为很多企业提供过服务，好多企业在系统上看起来都挺好的，也有数字化工具，但是企业打不通。所以对于中小企业来说，有体系性地进行规划很重要，明确目标和路径是数字化转型的第一步。
“纸上谈兵”对越小的企业越重要。这个投入如果到最后没有达到想象中那么好的效益，比如降库存等，反而会觉得数字化的投入产出比很低。在前期规划阶段思考的不够，会造成这样的问题。
搜狐财经：您之前说过，短链、区域化可能会是趋势。在数字化大趋势之下，全球供应链会有什么趋势？
熊宜：首先大趋势上还是要往前走、往平衡上走。“短”有多种理解，比如我们是不是真正能够把供应商通过数字化的手段上能更“短”。在以前传统模式中，一个大的核心企业或者制造业企业会把供应商、供应链尽量集中。我们现在更多地讲时效性，是在信息上更短更快。“短”应该让每一层的信息，每一层真正的交付时间更可控，或更可预测。
另外是区域性、替代性，备份的灵活性需要加强。在很多关键部件上，我们要找本地的替代，或者至少有一个备份方案，这是未来的趋势，也需要数字化的支持，包括更快沟通信息，并进行更快的协同。
当前，企业面对多个供应商，保持灵活性需要通过这些数字化的工具来支持。所以供应商协同网络、互相透明，会变得越来越重要，为了进行快速响应。
搜狐财经：九成以上的企业供应链都受到了疫情影响，对于制造业来说，供应链的韧性更是至关重要的。企业应该如何构建主动型的供应链能力？
熊宜：主动型的供应链是一个比较新的话题，我们认为主动的维度有以下几个：
第一个维度是提前预测，能主动或者优先于营销、市场端。供应链是为了生产满足客户和市场需要的产品，那么有没有可能通过数字化能力、先前的经验，比前端想的更快一点，或者更主动一点。
第二个维度，企业想要生产产品，尤其是定制化的产品，上游就非常重要。企业要推动供应商和上游快速地按照自身的步调进行变化，这也是一种主动性反应。要把供应链当成一个生态圈，一个闭环来协同。
第三，在生产产能上进行主动协调。企业拥有很多工厂、不同方面的产能，甚至还有一部分产能在合作伙伴中。总的来说，就是把前中后端的协同通过数字化，更主动地提前进行反应，比如在原料还没有缺少的时候，供应链就能预测到未来几个月将要出现缺口了，并提前准备好。
搜狐财经：对于中小企业而言，数据采集有待提升。施耐德电气在数据治理方面有积累和探索，从制造业全生命周期的角度看，企业如何提高数据治理能力？
熊宜：从管理角度来讲，很多企业都在做精益、供应链流程、供应链管理等等，相对比较成熟，所以我们只需要一些定制化。但对于数据本身，比如如何产生这些数据，如何制定数据的标准，如何在应用场景上制定化地进行数据挖掘。不同的企业应用诉求各异；再到不同行业，又有很多不一样的特点。
例如，以往的生产企业做数据的管理，大部分是说“产、供、销”，再加上基础设备里面的部件。其中包含，流量、温度、压力等动态、实时的数据，以及财务方面静态管理的数据但是还有很多企业，在用数据开发新业务的时候，他们有自己的一套方法，积累了大量的数据在他们的服务器上。以前是基础数据中心的算力服务，现在会考虑通过一些新的方法，运用这些数据创造新的数据服务。
在新的行业里，他们对数据的诉求又是一些很有意思的话题。所以我们现在会根据一些不同的行业，从治理型的服务、搭建架构、业务场景、数据挖掘的方法等几个维度，为企业提供数据治理。同时要根据企业的实际需求，评估这个方案是否能够节省成本、增加收益，是否需要借助高级算法模型、人工智能等技术。
毫无疑问，数据的应用从治理端开始，再到应用侧。这是未来几年，不仅是从商业价值研究角度会关注的话题，也是从发展咨询和软件数字化这种业务的角度会关注的问题。施耐德电气认为这将会是一个很好、且快速发展的市场。返回搜狐，查看更多
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