运用五大关键技术的前提
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质揖 、价值创造 、敏捷性以及经济性等方
、
而 ，为生 产体系带 ｊ｝∈颠覆 性的 影响、
‘
个 比 方 ，物 联 网 的作 用烂 把 生 产体 系 中各个 孤 岛式 的生 产过 程连 成一 个完整 的体 系 。它可以帮助我 们进 行牛产 流 氍的优 化 ，逦 过他感器把 得个１ 作段的信息 道打通 ，也
牌以及进 口品牌是定制化。但 是随着数字生 是作为一个流程 。
产的实现 ，中国的汽车行业也会从现在按计
第二 ，接受速度 。这个技术是要跟第三
划排产这样 的体系向以用户订单为出发 点的 方进行合作 ，是 自己购买 ，还是自己开发 ，这
体系进行转变 ，现在整车企 业也在做 这方面 个牵扯到我们速度和资源的投入。
了先 进 的分 析Ｔ具 以搜传 感器 往 数字 化．／－ｋ 阶段 ，将 彳『大规 模 的物
联 网技 术 的运 川 ， 计算成 为非 常普 遍 的二Ｔ： 具 ，网络 安 也已 不是 问 题。在 数 据 化 生 产 上 ，Ｈ前 大部 分企 川 还没有达 到这个 阶段 ，但 是 布 今后三年五年 ，ｔ１ｌ国一定 有 不少丁 厂会 胜 ｆ“，能够实 现数 化的成长 。
度的问题 ，将是未来生产格局中最大的一个 挑 战 。
如何解决这个挑战 ，科尔尼开发了一个成 熟的框架 ，我们称之为科尔尼数字化转型应 用框 架 。
这个框架有三大部 分，第一部 分是数字
化的商业模 型。它讲的是 “做什么”，比如产
品的数 字 化 ，服务 的数 字 化 ，数字 化 的计
对工 厂而 言 ，先 些技术 很多 使 得超高 效 、灵活的未来 工 厂不再是 纸 上
目前还比较贵 ，我们期待产品价格减半 ，或者 谈 兵 。
降到现在成本 的四分之一 ，这样 才会实现大
前面讲到五大技术可以给生产性的企业
规 模 的应 用 。
器人 的应用在产量 、成本 、产能方面都 可以
给我们 带 来显著 的改善。
人工智能有 效提高工厂范围内的质量管
理 ，比如说在生产环节 ，我们通过 人工智能
提供实时生产决策系统 ，以及时替换有缺 陷
第五 ，从产品向服务 的一种转换。很多
的零部件 ，节省成本 ，同时 ，通过智能数据分 情况不是购买生产设备 ，而是租用生产设备，
划 、供应 、生产制造以及物流。
第二部 分 是数 字 化 的运营模 型。也 就
是说我们 的流 程 、组织 架构 、文化 、信息安
全 、风险控制等也要进行相应的调整。这个
讲 的是 “怎么做 ”，如何 确保这个商业模 式
以帮助 我 们 进 行 预 警 性 的信 息 维 护 ，帮助 我 们 供 应 链 方而 做 到 智 能 的补 给 ，实现 『１ 动 化质俭 以及供 心链 可视化 ．
物 联 网是 一 个 最 重 要 的颇 性 的 技 术
—■
＿
■ Ｉ ＿
层 ，机 器人可能大家都比较熟 悉 ，实际上机
数字 化 生 产跨 越 ，最重 要 的是 技 术 的 川 ， 中 有五 火 核心 的颠 役 性 技 术 ：第 一 址物联网，第二是 人工智能 ，第■是 ＡＲ、ＶＲ 以 及可 穿 戴设 帑 ，第四是 机 搽 人 ，第 五是 ３Ｄ 打 ｒ『Ｊ 、
这 些对制造体系最有 颊 性 的技术 ，它 们投 入和使用的氍度会直接 响到客户满 意
带 来非常大 的转变 ，但 是 ，对于我们企业 来
第三 ，技术数字化生产的前提条件是无 讲，最大的挑战实 际上是我们如何去实施去
所不 在的互 联 。
应用这 些技 术 。
第 四，大规模定制化的实现。在汽车行
第一 ，在一体化程度方面 ，问题是把￣＿－ｆ－
业里 ，定制化还是非常少的 ，除了少数高端品 技术用在一个部 门，还是作 为一个功能 ，还
一 一
２０１７中 国 最 佳 工 厂 奖 授 予 奇 瑞 捷 豹 路 虎 汽 车有 限 公 司常 熟生 产 基 地
用五大关键 芰术 的 前提
朝来看 ，在五大技术的共同影响下 ，价值 萤和 分 配 机制 将 被 重 塑
薛健 （科尔尼咨询 公司全球合 伙人 ）
通 过 ２０１７年 最 佳 ｒ 厂 选 ，我们 发现 ， 的制 造Ｔ厂 正存从传统劳 动密 生 Ｌ】数 字 化生产 进行转 变 ，最 好 的］ 厂 已 ｊ邑够 做 到钭能生 产程 度 ，正在 向数 化 虫迈 进 人 部 分一ｒ厂 目前 正 处＝ｊ＿＿－精 益 、高 效 生 产 炙，存这 个阶段会 达 到孤 础 的自动 化 ，也会 传感器及先 进材料 ，也有一些机 器人在 人使用 ，绿色制造的理念也在进行贯彻。 存 智 能 生 产 阶段 ，智 能 自动 化 已 经 运 用 生产体系里面 ，仿真技术也正在生 产系统 得 以实现 ，有一 些数 的挪 移 ，并 且使 用
第一 ，技 术本身 的成熟度。五大技术处 度 ，也面临安全 、标准 、互 操作 性数据 管理
于不同的成熟度 ，技术成熟度达到 ６级到 ９级 以及变革管理等方面的挑 战。这是 从个 ＾、
的时候 才能在 生产 中发挥 相应的作用 ，实现 社会 、企业以及工厂不同角度而言。
效 率 的提 于卜０
析实 现 工业化 的质量控 制 。
我 们为这个服务 付一些 租 金。
短期 内，我们要大范围地 应用这五大关
长期来看 ，在五大技 术的共同影 响下，
键技术 ，我们认 为有五个非常重要 的前提条 价值创造和分配机制将被重塑。价值的创造
件 ，分别是 ：
取决于新技 术 ，它面临的挑 战除了技 术成熟
的转 变 。
第 三 ，要让 这些技 术价值 最大化 ，需要
对我们现有的组 织架构流程进行调整 ，如何
调整 这也 是一个挑 战。
ｒｅ，ｍ ｕ ｒａｌ
所 以，能够从 战略层面上 解决这三个维
向数 字化 生产跨越 需要运 用的五大颠 覆性 技 术 ：物 联 网、人工智能 、ＡＲ、ＶＲ 以及可 穿戴 设 备 、机 器 人 和 ３Ｄ打印。
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产的实现 ，中国的汽车行业也会从现在按计
第二 ，接受速度 。这个技术是要跟第三
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体系进行转变 ，现在整车企 业也在做 这方面 个牵扯到我们速度和资源的投入。
了先 进 的分 析Ｔ具 以搜传 感器 往 数字 化．／－ｋ 阶段 ，将 彳『大规 模 的物
联 网技 术 的运 川 ， 计算成 为非 常普 遍 的二Ｔ： 具 ，网络 安 也已 不是 问 题。在 数 据 化 生 产 上 ，Ｈ前 大部 分企 川 还没有达 到这个 阶段 ，但 是 布 今后三年五年 ，ｔ１ｌ国一定 有 不少丁 厂会 胜 ｆ“，能够实 现数 化的成长 。
度的问题 ，将是未来生产格局中最大的一个 挑 战 。
如何解决这个挑战 ，科尔尼开发了一个成 熟的框架 ，我们称之为科尔尼数字化转型应 用框 架 。
这个框架有三大部 分，第一部 分是数字
化的商业模 型。它讲的是 “做什么”，比如产
品的数 字 化 ，服务 的数 字 化 ，数字 化 的计
对工 厂而 言 ，先 些技术 很多 使 得超高 效 、灵活的未来 工 厂不再是 纸 上
目前还比较贵 ，我们期待产品价格减半 ，或者 谈 兵 。
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前面讲到五大技术可以给生产性的企业
规 模 的应 用 。
器人 的应用在产量 、成本 、产能方面都 可以
给我们 带 来显著 的改善。
人工智能有 效提高工厂范围内的质量管
理 ，比如说在生产环节 ，我们通过 人工智能
提供实时生产决策系统 ，以及时替换有缺 陷
第五 ，从产品向服务 的一种转换。很多
的零部件 ，节省成本 ，同时 ，通过智能数据分 情况不是购买生产设备 ，而是租用生产设备，
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第二部 分 是数 字 化 的运营模 型。也 就
是说我们 的流 程 、组织 架构 、文化 、信息安
全 、风险控制等也要进行相应的调整。这个
讲 的是 “怎么做 ”，如何 确保这个商业模 式
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物 联 网是 一 个 最 重 要 的颇 性 的 技 术
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数字 化 生 产跨 越 ，最重 要 的是 技 术 的 川 ， 中 有五 火 核心 的颠 役 性 技 术 ：第 一 址物联网，第二是 人工智能 ，第■是 ＡＲ、ＶＲ 以 及可 穿 戴设 帑 ，第四是 机 搽 人 ，第 五是 ３Ｄ 打 ｒ『Ｊ 、
这 些对制造体系最有 颊 性 的技术 ，它 们投 入和使用的氍度会直接 响到客户满 意
带 来非常大 的转变 ，但 是 ，对于我们企业 来
第三 ，技术数字化生产的前提条件是无 讲，最大的挑战实 际上是我们如何去实施去
所不 在的互 联 。
应用这 些技 术 。
第 四，大规模定制化的实现。在汽车行
第一 ，在一体化程度方面 ，问题是把￣＿－ｆ－
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２０１７中 国 最 佳 工 厂 奖 授 予 奇 瑞 捷 豹 路 虎 汽 车有 限 公 司常 熟生 产 基 地
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薛健 （科尔尼咨询 公司全球合 伙人 ）
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第一 ，技 术本身 的成熟度。五大技术处 度 ，也面临安全 、标准 、互 操作 性数据 管理
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取决于新技 术 ，它面临的挑 战除了技 术成熟
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第 三 ，要让 这些技 术价值 最大化 ，需要
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所 以，能够从 战略层面上 解决这三个维
向数 字化 生产跨越 需要运 用的五大颠 覆性 技 术 ：物 联 网、人工智能 、ＡＲ、ＶＲ 以及可 穿戴 设 备 、机 器 人 和 ３Ｄ打印。