制造企业数字化的重要方法——低代码

制造企业现有数字应用根底

经过多年的建立，制造企业目前都具备了一定的数字应用根底，这些应用与企业采购、消费、质量、计量、物流、仓储、设备等关键消费要素关系亲密。一般来说，这些应用包括以下类型：


ERP，ERP是Enterprise Resource Planning（企业资源方案）的简称。企业资源一般分为硬件资源和软件资源。企业的硬件资源有：自盖的厂房、办公楼、消费线、消费设备、加工设备、检测设备、运输工具等。企业的软件资源有：人力、管理、信誉、融资才干、组织构造、员工素质、企业文化等。
因而，ERP一般包含消费管理、物流管理、财务管理、人力资源管理等几大管理模块，对企业的人、财、物、信息、时间、空间等综合资源停止平衡和优化管理，以市场导向为目的，最大限度地利用企业现有资源，协调企业各部门开展业务，从而获得更好的经济效益。
ERP最早是由美国Gartner Group咨询公司首先提出的，迄今为止，ERP仍然是国际上最先进的企业管理形式之一，也是制造企业的核心管理系统。国内制造企业使用最多的，就是由思爱普（SAP）研发的SAP ERP管理软件。

MES，MES是Manufacturing Execution System（制造执行系统）的简称，是一套面向制造企业车间执行层的消费信息化管理系统，负责承接ERP系统下达的消费方案，与ERP关系亲密。MES能通过信息传送，做到消费追溯、质量信息管理、消费报工、设备数据采集等功能，实现对从订单下到达产品完成的整个消费过程停止优化管理。需要注意的是，制造行业的MES带有很强的行业特征，与其他行业的MES不一定可以通用。


WMS，WMS是Warehouse Management System（仓储管理系统）的简称，是一套面向原资料及废品的进出信息化管理系统。WMS系统可以准确、高效地管理跟踪客户订单、采购订单以及仓库库存，通过入库管理、出库管理、仓库调拨、库存调拨等功能，适应消费战略、客户需求、消费设备、订单数量的变化，有效控制仓库业务的物流和本钱，提升资源利用率，实现仓库执行全过程管理。


APS，APS是Advanced Planning and Scheduling（高级方案与排程），是基于供给链管理和约束理论的先进方案与排产系统。APS考虑到制造企业产能、工装、设备、人力、班次、模具、加工批次等多种有限才干资源的约束，根据各种预设规则，通过非常复杂的智能化数学算法，反复模仿、试探、优化、计算，最终给出相对最优的详细方案，处置“在有限产能条件下，交期产能准确预测、工序消费与物料供给最优详细方案”的问题。


CRM，CRM是Customer Relationship Management （客户关系管理）的简称，是一种企业与现有客户及潜在客户之间关系互动的管理系统。CRM通过协调企业与客户在销售、营销和效劳上的交互，改善与客户的业务关系，提升客户管理方式，保证客户关系的建立、开展和维持。


SRM，SRM是Supplier Relationship Management（供给商关系管理）的简称，是一种用于改进企业与供给商关系的管理系统。在制造行业中，SRM是极其重要的系统。SRM一般包括供给商全生命周期管理，可协助企业规范供给商采购流程，综合考察供给商实力，降低采购本钱，全面提升供给商资质规范和管理水平。


SCM，SCM是Supply Chain Management（供给链管理）的简称，是一种集成的管理思想和方法，它执行供给链中从供给商到最终用户的物流的方案和控制等职能，与CRM关系较亲密。企业通过改善上、下游供给链关系，整合和优化供给链中的信息流、物流、资金流，以获得企业的竞争优势。


PLM，PLM是Product Life Cycle Management（产品生命周期管理）的简称，是一种对所有与产品相关的数据、在其整个生命周期内停止管理的管理系统。PLM涵盖了产品设计、工艺规划、消费、销售和售后效劳，能协助企业建立统一的研发设计和产品质量管控平台，进步研发效率和产品质量。对制造企业来说，产品构造复杂、设计工期长、设计工作量大的产品研发工作，PLM系统在降低产品研发本钱、缩短研发周期方面能起到重要作用。


OMS，OMS是Order Management System（订单管理系统）的简称，指一种能停止订单处置、库存管理和物流追踪的信息化系统。OMS可以整合来自各个渠道的订单，以便企业更有效地处置订单，并跟踪订单的整个生命周期。OMS广泛应用于电商企业，如今也被具有ToC属性的制造企业使用。


OA，OA是Office Automation（办公自动化）的简称，原是指利用电脑停止全自动的办公，如今根本所有和办公相关的系统都可以称作是OA，广泛应用于包括制造企业在内的绝大部分企业。企业一般将OA用于企业内部的协作沟通，处置企业办公用品管理、日常办公审批流程、车辆管理、会议室预订等内部工作。


如图所示，数字化应用、企业设备硬件、人员组织共同构成了制造企业的数字化管理架构。同时，通过企业内部的横向与纵向集成，促进企业数字化建立与业务开展脚步坚持一致。

企业数字化总体架构示例

制造业数字化转型方法论



数字化转型少有行业最佳理论，但有达成共识的转型方法论。制造企业数字化转型必需打好根底，高效利用数字化软件，抓好数据的采集和传输、数据模型的统一、数据的集成与流通这三大关键环节。数据采集、信息可视、数据集成、精益分析和全面转型是制造企业数字化转型的五个阶段。
第一阶段的数据采集，即通过软感知（如日志、埋点），硬感知（如条形码、二维码、传感器）等采集多源实时数据。第二阶段的信息可视，即实时数据可视化直观呈现。在此阶段，也需停止元数据管理、主数据管理、数据规范管理、数据模型管理、数据质量管理等数据治理工作，普及全生命周期，提升数据精度。第三阶段的数据集成，指在不同采集途径、同一采集途径不同采集工具、同一类型工具不同采集厂商等情况下，实现数据互通、消费要素互联。第四阶段的精益分析，是将过去依赖人工经历诊断晋级至实时数据诊断，协助制造企业更高效地发现并改正消费运营问题，积累沉淀形成数据资产，为制造企业的决策优化提供科学支持。第五阶段的全面转型指的是企业在实现内部的数字化转型后，与产业链内的其他数字化企业联动，共同构建协同创新、价值共享、才干开放的数字化产业生态圈。

因而，所有制造企业都应优先考虑，通过数字技术的部署和应用来实现企业业务目的，形成涵盖组织、流程、产品、效劳和体验等各方面的统一的数字优先战略，走向持续的、情景化的、敏捷的和规模的数字化创新。大型制造企业经过长期经营，具有较为成熟的业务形式和运营流程，也具备革新管理等系统性优势，加以数字化技术的合理运用，更容易产生规模化效益。
数字技术的部署和应用一般指ERP、CRM、OA等企业级综合管理软件，也包括大数据 、AIoT（人工智能物联网）等前沿技术软件和处置方案。制造企业一般较早投资信息化系统，处于数字化转型的相对领先地位。然而这也使得其内部遗留的数据和技术资产较为冗杂，无形中加高了数字化转型的时机本钱，加之组织架构与业务流程复杂，技术与业务交融水平受限，使其相对较早步入转型深水区。


制造业数字化转型场景



在计算机软件领域，场景是一种更接地气的分析和描绘用户需求的方法。产品经理以使用场景的方式描绘需求，能更明确产品是为了协助用户处置哪些问题，需求的频率和强度如何，这样能更好地理解产品和功能的价值。


B端场景面向企业和组织，并不只满足用户个人需求，而是要匹配岗位角色和专业属性的内容，加上固有的业务场景和流程，从而让场景变得复杂。
这种复杂性也是天然的。这些场景中，例如用户自身工作内容包含填报、上传、审批等环节，制造消费环节中包含很多工序，每个环节都涉及到产品权限控制、表单组件等功能，且对产品功能的才干和丰富度要求极高。另一方面制造企业分、子公司、业务部门很多，对应的业务环节也非常多，各个节点需要保证跨部门畅通协作，对产品的流程才干也有要求。此外，制造企业一般员工人数和数据量众多，高并发量的数据处置要求，也对产品才干提出考验。最后，制造企业往往异构系统林立，系统间的集成打通也是一大难点。

目前，众多制造企业对数字化的追求，渐渐深化落实到了“场景化”，即更加追求技术的实用化。我们可以将制造企业亟待转型的场景按特性分为三大类：
中长尾协同场景：一般是相对独立的场景，但目前暂未做到完全数字化，导致严重拖后企业消费管理进度。典型场景如办公协同、人力资源管理、数据填报、消费现场管理、消费设备管理等。这类场景虽已有根底和参考，但涉及员工、用户众多，且流程大多需要重新梳理再线上化，并要考虑到集成问题，所以具备一定的复杂性。此类场景可以在短期内通过低代码方式实现，以最小的本钱收获较大的价值，工作效率和成果带来明显改观和收益。且此类场景具有高频反复的特性，可以快速推广复用，协助更多制造企业处置业务场景问题。
创新验证和个性化场景：企业提出的创新业务和个性化业务，如共享效劳中心、AI集成等。此类业务场景定制化水平高，一般还要求快速上线。由于缺少已有应用系统和业务流程参考，要求松懈模糊且变化率高，需要从零到一停止建立，并充沛考虑到人员使用习惯、流程权限规范、集成上的问题，因而复杂性较高。此类场景通过低代码方式实现，可以用最快的速度做到“所见即所得”，实现业务突破。
跨系统的集成类场景：与企业已有系统集成，如ERP集成、OMS集成等，实现线上线下业务协同，关键设备和业务系统数据共享。大型企业已有系统一般架构复杂，数据量宏大，集成时难度很高。此类场景通过低代码方式实现，可以化繁为简、化难为易。


当然了，制造企业内部的业务场景众多，有些场景不可简单地归类为某品种型，而是多品种型场景的集合体。如供给商管理场景，除单一的供给商管理功能外，因涉及到多家分子公司供给商管理系统和采购管理系统集成和上下游供给链协作，即为中长尾协同场景和跨系统的集成类场景的综合。


低代码如何助力制造业数字化转型



梳理复杂业务和复杂流程，并实现线上化迁移

低代码平台自身充沛利用先进开发理念，敏捷地承接多样化的业务形式及需求，让平台可以“多快好省”地满足业务的需求。
统一的低代码平台在线上可协助制造企业实现研发、消费、运营等流程的革新和再梳理，重塑技术研发部门、业务部门、管理部门等多个职能部门，将僵化的业务流程灵敏化，以规范化职能管理为主轴建立一套自动化工作流程，实现资源调配、优化业务流程、降低管理本钱、进步效劳质量，适宜、高效的管理创新架构可以优化业务与应用的迁移流程，并使不同部门更好地发挥协同效应，及时响应敏态业务需求，减小创新阻力。

已有系统处置晋级，轻松实现二次开发优化

制造企业整体ERP、OMS、WMS等系统应用多年，体量庞大，二次开发本钱高，周期长。且这类系统采购本钱高、使用本钱更高，在流程灵敏性、权限管控等方面较为蠢笨，集成时的难度也很高，较难满足如今快速变化的业务开展需求。然而，制造企业的业务流程和场景一般更加复杂和碎片化，定制化软件、应用自开发必不可少。
低代码平台提供了大量可复用的数据模型、组件、数据规范与模块，这些模块在当下已经非常成熟，企业软件开发人员、业务人员甚至终端客户都可以一同参与软件开发，高效、快速完成二次应用开发和应用集成，实现复杂应用的制定和扩展。
原先，低代码的使用往往通过日常办公场景或边缘业务场景切入。目前，客户企业中使用低代码构建的CRM、ERP已经不鲜见，制外型企业核心的复杂流程以及涉及硬件的场景，完全可以考虑通过低代码的方式快捷实现。
创建敏捷的开发环境，快速落地创新业务

在数字化、消费者驱动的经济中，速度和敏捷度将是胜利的关键决定因素。随着革新持续加快，锐意尝试、快速迭代将成为将来业务战略的核心。与传统高代码的开发形式相比，低代码开发平台具有诸多优势，如简化开发流程、高效率低本钱、较高的敏捷性、极低的试错本钱、开发即部署等。低代码开发平台可以更贴合业务的个性化需求，收获来自业务的高认可度，从而发明真正的业务价值。这种易于定制的特征可以让企业开展敏捷开发与创新活动，加速实现业务创新与场景的拓展。
胜利的企业通过坚持强大的技术和运营的灵敏性而把技术战略与业务战略结合在一起，发明敏捷的开发环境，设计并测试新技术可实现的可能性，预测并管控意外事件的发生，在生命周期的任何阶段拥抱变化，专注于业务的持续改进，优化产品创新。

促进资源调配，构建业务闭环

使用低代码平台对数据和流程停止整合，主要是根据数字化的管理需求来停止资源调配和业务流程的再造，是对一系列数字化管理系统的整合与重塑。详细来说，依照数字化的技术开展趋势，低代码平台可以承载重新设计了的覆盖企业全效劳周期的工作流程，并在此根底上将各种业务操作系统、职能管理系统和数据的操作入口整合到统一的界面，使各种系统和数据库互联互通，形成完好闭环。
此外，低代码平台将既有系统的业务与平台分析引擎、推断技术、挪动接口等各种各样的功能集成在一起，从而为核心业务构建新的交付方式。随着部门之间的互相交互，以及各生态系统之间的交汇和关联，企业业务将持续演变，从而促成动态的业务形式，使业务、客户、部门之间的交互充溢韧性。
系统集成，数据融通

制造企业庞大的消费体系包含部门间、分总公司间、甚至海内外分公司间的沟通协作，要充沛考虑原有ERP、OMS、WMS等系统和新系统间的协同集成，防止呈现数据孤岛。同时要注意将系统停止盘整，不自觉建立新系统并及时精简合并已有系统，增加系统间的数据采集和分析功能。
低代码平台能充沛打通研发设计、运营管理、消费制造的全业务系统和数据，与企业内外部系统和开放的数据治理方式相结合，既兼顾既有IT资产，又满足企业对多云、多数据类型的需求，实现整个消费制造过程的闭环，到达系统集成，数据融通，敏捷治理的效果。
其次，低代码平台有灵敏的扩展才干，以搭载第三平台和创新加速器技术的各种相关应用，对第三方效劳提供规范的、开放的接口，从而使平台交融更多效劳，比如接入边缘计算、大数据、人工智能、流程自动化等应用，以满足企业和生态伙伴特定业务的个性化效劳。