2021年10月15日-16日，由中国汽车工业协会、重庆两江新区管理委员会联合主办的“2021中国汽车供应链大会”在重庆举办，长安汽车、地平线作为官方合作伙伴全力支持本次大会。本届供应链大会主题为“补短铸长、融合创新——构建中国汽车供应链新生态”，共同探讨产业政策，交流分享技术，研判产业趋势，展示创新成果，旨在促进产业国内国际互动，凝聚产业链条上下齐心，共谋产业协同发展之路。其中，在10月15日下午举办的主题论坛“数字化转型，汽车产业链发展新动能”上，重庆精耕企业管理咨询有限公司副总经理罗亚欧发表主题演讲。以下内容为现场演讲实录：
主持人好，现场的各位朋友好，我们是重庆本地一家做数字化工厂建设的公司。我们一个一个零部件企业，我们怎么做数字化升级。零部件企业强，我的整体实力才会强。如何突破不平衡、有差异的零部件的制造过程，大而不强，我们也把这个实践给大家做一个分享。
这是我们的一个观点，必须要做精益生产，是我们数字化工厂的核心方法论。我们做数字化工厂的目的是什么？西门子说未来是提高生产力，我们现在的目的就是要提高数字化生产力，你现有的生产关系怎么去适应新的数字化生产力的关系。
我们作为一个制造企业，尤其是零部件制造企业，应对的各种场景是非常多的，从数据基础、生产计划、到现场作业，你单独做一个东西肯定做不好，要联动起来。怎么联动，就是我们做数字化的一个切入点，你切入的一定是这个企业，而非这个企业其中的一部分。企业有很多，零部件企业的范畴也很大，有离散的，有流程制造的。我们按照工艺场景来划分整个实践方法论。对于装配业务的企业，我现场的分装与总装，拉动与配送，自动化作业，我所关注的数字化生产力，我要克服的一个拦路虎。如果我是做铸造的，铸造厂也非常多。做铸造对于企业来讲，你的铝水或者铁水品质的控制，压铸机参数与模具寿命，你变化点的控制，你得找准你是做什么的，你的痛点是什么。
如果我是做机加产品的，我的PQC的现场的质检，上次丰田给我们的PPM是20，现在我们又做了一个特斯拉的件，给我们的只有10，几乎这一个月的产量不能出一件废品，我们PQC的检验，设备加工的参数，和变化点的控制，可能就是我做机加的核心痛点，我的数字生产力要提升，可能就要围绕这些重点来做。
如果我是做注塑的，注塑企业在国内很多。上料的配比，我上的一些PP的料投入的比例，我设备加工参数和模具寿命，以及视觉识别，一定要分场景来看不同的一些症状。
如果我是做冲焊的，你的板材和卷材的换算，你的冲焊设备参数与模具寿命，一模多件，你的工艺流程中怎么去控制。列举这么多，是告诉我们自己的零部件企业本身是什么场景，我就应该针对这个场景提供专业化的服务，形成标准化的数据输出。我们未来的数字化工厂才有可能这样去建立，所以分场景去建立数字化工厂。
工艺场景的不同，决定了我们的应用上的个性化与场景化。应用是海量的，你怎么解决海量的个性，我们通过三个层次不断迭代。第一，所有的活动你要做到标准化。如果我们的活动现场最细微的地方都做不到标准化，很难说你的数据做标准化，这些前提都是你要做标准作业，你要做标准化。第二，确实要发动全员，最终解决问题是人，而不是靠数据。同样的数据可以得出两种不同的结论，甚至多个结论，最终是靠人去决策。全员精益，这个人一定不是你的管理者，而是你现场的，西门子37万员工，一定是你的80%、90%，你要动员起来，这样你的企业才可能有传承，才能够做到自由的协同。第三，我们要做创新，解放生产力，激发内生创造力。工厂的内部一定有矛盾，这个矛盾怎么去解决，你靠内部解决不了的，你要靠激烈变化的外部世界，去冲撞工厂的既有的思维，来激发创造。自己革自己的命是很困难的，必须有外力去帮助，所以通过这三个路径去实现一个数字化工厂，不是一个假的数字化，你要通过这个过程，要死过一次才能够涅槃，才能够做真正的数字化的工厂。
第二，我们反过头来，你要我死一次，才能够成为一个真正的数字化工厂，我们现在哪些环节，是我们普遍来说存在的一些薄弱项，我们认为作业标准是零部件企业普遍的薄弱项，主机厂面临的压力会更大，而且他的资金或者产品的门坎会更高，人员团队的素质会更好一些。对于零部件企业来说，这块确实是很大的薄弱项。我们在座的朋友有自己的零部件企业，工序、工艺SOP文件，PQC标准，开线点检标准，返工返修等等，这些作业标准你能说清楚没有，能够迭代化的输出，这个往往就是我们非常重要的，确实是一个薄弱项。数字化工厂我做了有几十家，每次都像开荒一样，就像做一个装修或者清洁一样，在这个方面花费的时间是很多的。所以这个难度是普遍存在，你说没有这些标准，企业也在做，什么一级供应商，二级供应商的资质也在拿，潜规则与明规则，上下不同的比比皆是，怎么去突破。所以从解决办法来讲，我们靠推动，只能靠关键的有能力的人去推动，持续靠我们的标准去做持续推动，要做全力的解耦，才能把薄弱项逐步补齐。
第三，柔性生产是趋势、产业自动化是提质的客观要求。我们在全国各地做了几个典型的，这次在西北麦格纳宝鸡工厂，它是一个座椅行业，他的自动就是RFID+PLC，他的焊接是一个流，缝纫是裁片机MDC+人工组。
这是我们在嘉兴平湖BE，89人，近4个亿产值，人均300万+。它的场景是做精加工、包装、装配，所见即所得，以及工艺SOP视频化。这是他的核心业务。
重庆本地的渝美压铸，也是福特的Q1，他做的场景，我的压铸自动打磨、模具寿命等，做的这个改造。
蓝黛丰田线，PPM20，单位品种大批量DNC，自动上下料与机械手调度。这些中间企业的困境你怎么把脉，开药方，这是辅助零部件企业不可或缺的。
营口科维，它的自动化程度相对低一些，除了CCD和一个翻转机器人，人工的很多。
第四，设备大数据分析是工艺改良的基础。
针对于我们最终自动化的设备，CNC的设备一定会取代传统的设备。这些数据对于企业有什么用？实际是对大数据做工艺改良，做分析，这块又是另外一个课题，但是对我们的品质提升，提供数据化的支撑，分析决策和运维的关键点非常有好处的。
第五，数字孪生是量产进阶的有效工具，亮出短板，倒逼管理升级。通过数字孪生实际上并不是把我好看的东西表现出来，而是把你做得不好的，比如说FTT只有70%，PPM高达2万，数字孪生一下把你的短板暴露出来了，倒逼你做管理升级。所以数字孪生对我的理解，不是通常理解的如能够知晓、了解、调整、看到，而是你做得不够好，你在同行业当中并不是你吹得这么好，把这些数据做真了之后，反过来倒逼你认识的不足，倒逼你做管理升级。
我把24小时的设备参数打出来了，你要分析为什么好，为什么不好，其实是给管理者或者企业上了紧箍咒，你以前粗放式管理可能大家不知道，你现在每一秒钟，每一小时大家都知道。通过数字孪生，它其实就像一个镜子一样的，把大家素颜的一面呈现出来，而不是美颜，倒逼你应该怎么去改，而不是自我感觉良好，既不要悲观，也不要盲目乐观。
最后是对重庆精耕的简单介绍，2006年成立，15年，专注于智能化工厂和互联网这块。做国家级标识解析二级节点1个，国家级数字工厂2家，这些数智成果，包括14年的工业经验等等。
这是我们在各个工厂做的案例，包括重庆、辽宁、浙江、河南、成都等等做了一批数字化工厂，没有通过头部企业来看中国数字化工厂零部件企业的现状，而是通过中间层去切入。中间层是在一个橄榄型模型，它的量是最大的，你怎么做针对性的改善，而不是一味要打天下，孔子有句话说得好有教无类，每个企业其实都应该开出对应的配方，目的是提高它的数字化生产力，这是我跟各位的分享，谢谢各位。
（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）
