數(shù)字化技術(shù)的投入，就像向池子里扔進(jìn)去的石頭，它形成的漣漪是逐漸蔓延開(kāi)來(lái)的。工業(yè)的場(chǎng)景復(fù)雜多樣，這決定了企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)無(wú)法一蹴而就。而智能制造需要將制造技術(shù)與ICT融在一起，很多時(shí)候還會(huì)跟組織的變革綁定在一起，它注定是一個(gè)漸進(jìn)的過(guò)程。每個(gè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，大方向都在通向羅馬，但選擇的路口則是各不相同。

智能制造往往需要從“找醫(yī)生”開(kāi)始，找到自己的起點(diǎn)。只有“望聞問(wèn)切”之后，確定當(dāng)前工廠的自動(dòng)化、信息化水平和管理組織特點(diǎn)，才能各自找到自己的切口。

作為中國(guó)領(lǐng)先的糖果生產(chǎn)和出口企業(yè)蘊(yùn)之寶，最初也并不清楚“智慧化糖果工廠”應(yīng)該是什么模樣。在借助于咨詢顧問(wèn)前期的摸底，對(duì)流程、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、信息可視化等多維度梳理之后，智能制造的藍(lán)圖才顯現(xiàn)出輪廓。原有生產(chǎn)方式存在的產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng)、工藝數(shù)據(jù)管理不透明等問(wèn)題得以顯現(xiàn)。

要找出這些問(wèn)題背后的根源并非難事。然而，心中要有一個(gè)全景的作戰(zhàn)地圖，才能確定出首先需要下手改造的地方。這些問(wèn)題的背后，是很多企業(yè)習(xí)以為常的場(chǎng)景。人工投料的精準(zhǔn)度不能保證，從而引起質(zhì)量的波動(dòng)；工人交接班記錄以紙質(zhì)為主，不同班次之間的單據(jù)傳接亦非常零碎，所有的一切讓管理者腦海中無(wú)法形成一張完整的圖像。

對(duì)癥下藥，經(jīng)過(guò)改造后的蘊(yùn)之寶采用了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)產(chǎn)量、物料消耗、質(zhì)量信息和設(shè)備運(yùn)行信息，以及能耗全部進(jìn)行了數(shù)字化的聯(lián)通。整個(gè)工廠變得透明和智慧。以前生產(chǎn)各環(huán)節(jié)如一個(gè)一個(gè)“黑箱般”的操作，如今成為屏幕上五顏六色的圖表體系，決策變得容易起來(lái)。

智能制造并不應(yīng)完全由技術(shù)所推動(dòng)，它對(duì)企業(yè)現(xiàn)有的管理方法和組織架構(gòu)也形成了巨大挑戰(zhàn)。面對(duì)工業(yè)生產(chǎn)的復(fù)雜性和多樣性，合理的辦法是“先醫(yī)后藥+小步快跑”。

在全球著名的手機(jī)玻璃制造商道康寧的一家最大的硅氧烷工廠中，工廠的DCS控制系統(tǒng)已經(jīng)運(yùn)行了幾十年。雖然并未發(fā)生大的問(wèn)題，但升級(jí)到數(shù)字化平臺(tái)卻是勢(shì)在必行。然而，數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不是“推倒?fàn)t灶重來(lái)”——這會(huì)使得工廠生產(chǎn)的速度放緩。在實(shí)際解決方案中，可以通過(guò)分階段切換的方法，只通過(guò)增加布置全新機(jī)柜和控制器，進(jìn)行旁路控制，然后加以切換。與此同時(shí)，保留現(xiàn)場(chǎng)布線等基礎(chǔ)設(shè)施。這種對(duì)“Brownfield”（已建工廠）的改造，就像是一臺(tái)精心設(shè)計(jì)的手術(shù)，它的前期是進(jìn)行精確的診斷。