发布时间:2021-12-31作者来源:hahabet甄选浏览:1617
后卫做前锋,创新精神不稀释
业务大反转。一个最初定位为钢铁后勤的保障性工厂,如何成为创新制造的旗帜?
宝武集团是中国工业从空白到引进消化,再到自主创新的一面时代性大旗。作为全球最大的钢铁厂,它早已跨越了初期上海宝钢的版图,也超越了钢铁的含义。在这座大山的背面,一片又一片的森林地带正在快速崛起,它旗下的宝武碳业,已经成为煤化工领域不可忽视的力量,聚焦于以石墨电极、锂电池负极材料、碳纤维及复合材料等战略产品为核心的产品线,走在战略新兴产业的前沿方阵中。
然而,这样的身家,却是起步于宝山的一个小小的化工厂。彼时,作为上海宝钢的附属工厂,它必须处理炼钢的副产品属于危险品的煤焦油。然而,在从事传统煤化工30多年之后,这个已经开始涉足煤基碳材料领域的企业在2018年转型升级成了宝武炭材,而今年6月则再次更名为宝武碳业。好的企业名称,就是时代对产业宠儿的昵称,它是时代对快速跟上的新兴产业的一种奖赏。
简单的保障性角色变成了巨大的创新业务。如果说它的前身还只是一个钢铁厂的附属企业,而现在集团管理层对产业的技术判断,以及对企业的战略方向,已经超越了钢铁,发生了根本性变化。
如果不能躺在钢铁本业上,而是走向全新的产品创新线,那么将如何进行管理?第一道难题就是管理干部的稀缺。例如负极材料、碳纤维等产品线,并不是钢铁行业本身所熟悉的,企业因此几乎没有技术积累,而且又涉及到对多个公司的整合,为了保证宝武文化的落实,原有集团的干部人才不得不一波一波地被分派出去。业务面孔很新,人才缺口巨大,导致人才资源被一次稀释、两次稀释、三次稀释,就像一锅老汤,小锅倒大锅,大锅倒缸里。当宝武碳业的摊子越铺越大的时候,如何保持宝武精神能不被稀释?
从产品布局而言,宝武碳业有着一个完整的煤化工供应链条,上下游关系明确。无论是石墨电极还是负极材料,都是在业务链上进行。而碳纤维,也是沥青加工的下道工序,需要对一条长链条的业务价值进行挖掘,而这些链条的节点工厂则分布在全国十五个基地,地理空间分散。既然业务连续,那么多基地的数据中断,往往也就成为了最无法忍受的事情。
当运动员在新赛道一力狂奔的时候,如何能够最大限度地争取胜利?答案是,一双新跑鞋。宝武碳业,找到了数字化转型的新跑鞋。而达美盛提供的数字化交付技术,也让这段漫长的价值链旅程有了新的发现。
墨西哥卷饼,数据黑洞
煤化工行业的运营是一套漫长的生命周期线。首先是设计院,使用3D工厂流程软件工具,先建立流程仪表图,然后在上面搭建3D模型。奇怪的是,它交给施工方的往往并不是数字化模型,而是一套一套的图纸。这些图纸,成为施工方的信息源头。
施工方会重新开始扒图扒料。先是扒图,从这些图纸中找到各种施工信息,包括管道方位、材料、焊接工艺等大量信息。然后扒料,把所有信息恢复成Excel表格,拿着Excel表领取材料。做预算时,通常每一张图,1个人大约要花费4个小时左右。一个工程下来,仅图纸可能就有十几万张,还不算经常发生的版本更改。
这是人类制造历史上对于信息传递的最触目惊心的一幕。很多数据被人为地舍弃,然后又在另外一批人、另外一个空间,以极其原始的方式被重新复原。
施工方,最后交给业主的有关工厂的信息,包括非常关键的设备信息、焊口信息等,则以几卡车的纸质资料交付给了业主。这些卡车图纸形成的信息,就像被嵌在石墙的贝壳,难以动弹。数据被吞噬了。这就是企业中的“暗数据”,图纸之于数据,就像是冰川之于它所冰封的甲烷气体,它封堵了流动的可能性。
由于从设计、到建设,到运维,时、空、人、业务这四者的跨度都很大。数据就像墨西哥卷饼上面的芝麻,时间卷一层,空间卷一层,逻辑线在同一个平面维度完全丢失。而当业主接手之后,人们就迷失在支离破碎的时空断层之中。
业务在继续,设备在运行,针状焦炭在不断走下生产线,传感器在不断收集数据。这些动态的数据,继续向信息化系统灌注数据。而原来经由图纸资料存档的数据,在交付之后很难维护。由于装置不断在变,静态数据与动态数据很难融合。暗数据会形成数据黑洞,使得来路清晰的数据也变得混淆不明。
而这些数据漏洞,也是许多工厂失血严重而无人知晓的地方。美国国家标准与技术研究院(NIST)发现,由于缺乏数据协同,总项目成本会有5%~10%损失。这意味着100亿元的炼化项目可能会导致5亿元的损失,损失的2/3会被业主承担,1/3由工程项目施工方承担。
经过一两年之后,无论IT系统,还是图纸资料所记录的装置数据,准确率会衰减得厉害,一半为真,一半为伪,令人半信半疑。这样的信息衰减度,很难支撑宝武碳业的高速发展。而只有洞察到暗数据得以流动的逻辑,才能真正将宝武碳业的“一总部多基地”的管理模式落实到位。
照亮数据黑洞
对于达美盛而言,首先需要考虑的是如何为暗数据流找到一条明渠通道。它采用了构建数字流道的方式,从最开始的源头开始规范数据的形态。而它提供的软件,则需要具有强大的兼容性,识别不同来源的数据,无论是工艺、电气、仪表,还是管理与采购,都需要在同一个平台上进行切换。
企业的数据,主要来自三类,一类是管理系统的数据,包括ERP、销售、财务和检修信息系统;一类是运行数据中心,包括泵阀、压力、扬程、流量等。这两类数据,往往都来路清晰,属于业主的信息系统的数据明流。
还有一类数据,则是说不清道不明,那就是工程数据中心。这里涉及到了设计、采购、施工,它的电子化形态,往往留在了设计院和施工方手里,基本没到业主手中。而几经精简后送过来的数据,也往往就是数吨的纸质资料,拉过来之后很容易成为档案死火山。
暗数据的盛行意味着流程行业迫切需要一场精益革命。而这场精益革命的对象就是文档。文档一直是所有场合的主交付对象,无论生产、设计和竣工,最后都以文档交付,进行最小尺度的管理。即使通过主数据关联,但由于没有统一的平台,前后可能会出现很大差错。尽管设备说明书、竣工报告都有变更版本管理,但很难及时、统一地归结到一起。
文档主义,是在化工领域的一种信息霸权,它主宰了各方的信息交付、数据传递和事件记录。现在,传统的文档管理正在成为数字化转型的约束瓶颈。
流程要正本,数据要清源。要从混乱不堪的数据乱象中移交高质量数据,必须从源头出发,建立规范,约束相关的企业。数字化交付就是从全流程开始,第一步就需要打通设计院、施工方、几百家供应商等来源众多的数据,规范各种习惯和规则。这种约束一开始并不受人欢迎,它打破了项目验收过程中,对于信息交付“点到为止”的惯例。而从另一个角度讲,即使设计院交付了设计数据,业主也没有能力承载,因为只有档案库可以储存文档,却并无数字化平台来承接数据。
而数字化交付平台正是这样一个数据容器。它跟设计院以对等的数字化工具能力,接收3D模型和设计意图;跟施工方,则与项目管理软件无缝衔接,保存了施工现场的细枝末节——很多更改操作对后来的运营至关重要。
工程公司(一般包含设计院),需要提供合乎标准、有一定深度的3D模型;而参建方在建设过程中,需要按照规范提供准确的材料;至于设备方则提供设备参数、运行工况等,即使是试运行的试验数据也会提交到平台上。一个生产针状焦炭的工厂,突然找到了自己的数字化前半生,机理清晰,数据充分,它的运行效率也将得到真正的保障。
车出一辙,轮出一轨,这种全新的数字化文化,由达美盛这样的公司和业主一起,合力形成了无损的数据流。
很多时候,暗数据是由格式转换造成的。每个项目都是有20~30个专业同时进行,涉及不同企业的软件系统,因此只能通过PDF传递,然后到业主数据,再补充数据。通过PDF、Excel表格等不断转换格式,数据反复失真,也意味着数据反复浪费。数据包经过转换甩给下家,如同隔墙扔包袱,交接手续是完成了,包袱里的货则支离破碎。而数据协同平台,通过重构格式环境与原生工具相连,防止数据变形,从而真正打通数据壁垒。
数字孪生工厂就是从这里开始。数字化交付就像是物理工厂建筑的“数字化预制板”,各个供应商提供的3D模型、数据和文档,都要根据已经制定的数字化标准来交付相关内容。而交付上来的各种3D模型、数据、文档,统一与“工厂对象”关联在一起,合规、连续、真实,轻松为后续运营所使用。
借助于这种方法,几十万份文档、几百万种属性、各种2D/3D的模型,一时间都明亮起来。作为一个煤化工的制造企业,宝武碳业的管理对象核心是装备。而借助于数字化交付平台,2D图纸的装置变成三维对象,可以看清楚逻辑和来龙去脉。一台设备涉及到工艺仪表图纸、设计参数、设备拆解图、说明书、采购信息、安装信息等,都以数字化的方式,随时等待调用。在使用过程中,如检修一个泵,就可以随时查到设计参数、维保时间、零部件信息也可随时调用,而不需要像以前那样再去翻找图纸。
宝武碳业正是通过数字化交付,照亮了这些暗数据,让它们以透明的方式开始流动起来。正如高德导航地图,让一个城市在手机中变得生龙活虎。数字化交付,则重新激活了工程运营的方式。有了即时的数据,现场变得透明起来,即使远在天边的管理者也可以轻松地看清现场情况,决策变得高效和及时。
数字化交付,终于让化工这样的流程行业摆脱了文档的束缚。这意味着图纸不再是企业的核心,业务数据才是真正的指路明灯。从文档驱动,转向数据驱动,数字化交付正是这样一个重要环节。
数字化交付,超越数据传递
数字化交付,改变了企业的很多形态。
一个钢铁厂的设备管理部门,一年维护费有可能达到几亿元人民币。备件、检修、维护等都需要大量数据支撑,但很多数据散落在纸质手册之中,无法关联。例如一台连铸设备上的辊子的生命周期,有的能支撑6000炉或7500炉,而有的可以支撑8000炉,这些寿命与操作工人的经验有很大关系。但由于涉及设备太多,很难找全相关手册和机理算法,而有的厂家则根本不提供设备寿命的数据。这意味着后期运行维护只能通过表单记录和经验,大约来估算寿命。而数字化交付,重新确立了数据链条的完整性。围绕辊子,以概念、实体关系等重新建立数据模型,从各个维度重构物资链、备品备件,将厂家提供寿命预测数据也注入进来,从而建立大数据分析。这意味着前期数字化交付标准的确立至关重要,它能够确立数据的有效性和复用性。
而在更常见的数字工厂应用中,可以将运维实现三维可视化。将人员定位、现场传感器数据、控制系统等,都快速接入系统中,并连入到中控室内。
以前人员定位都是2D,无法显示立体空间,高低看不出来,如边角有危险设施也不容易看出来。而现在,通过将危险区域做成电子围栏,就可以用三维展示。中控室,既可以实时看到现场人员的巡检路线,也可以做历史回访。通过UWB超宽带的无线芯片,获取人员定位。如果进入围栏危险区域,就会提醒UWB,或者通过中控室调度。
这些现场的数据被激活,信息流就变得透明起来。从纵向信息流来看,以前的信息是层层汇报,由于决策者不在现场,信息不透明,管理层级特别长,很容易滞后。而现在,由于数据的穿透性,已经打破距离的界限,纵向汇报链大大缩短。
而在横向的流程衔接上,以前出了问题,设计、工艺、设备等各自科室很容易相互扯皮,而数据真相则都藏在背后,到处都是罗生门。而随着数据的共享,业务流程的整个数据都晒在太阳下,各家的责任一目了然,横向部门的协同工作基本就不需要了。宝武碳业,甚至在考虑改大部制,把工艺部、设备部、能环部、安保部、运输部等五部合一,而数据的流动则腐蚀了部门之间的边界。如果设备部的安全能够做好,而且能有强有力的预警机制,那么它跟安保部的合署办公就非常正常。
如果向外看,企业的外部边界有多大?
以前企业下属管理的工厂,都是线性叠加,规模增加,管理人员基本也要相应增加。因为决策信息不透明、不对称,而距离是一个最大的障碍。现在距离不再是问题,数据跑满全场,这就产生了一个奇妙的现象。管理视野也被打开了,以前不在现场不了解情况,就不敢决策。而现在信息透明,可以远程解决,一下子企业的边界也更加模糊了。
对于宝武碳业而言,它有效地解决了管理干部被稀释的问题。业务不断扩张的公司,靠什么来统一众多生产基地的管理?答案是:“IT系统就是文化预制板”。每进入一个行业,每接管一家工厂,管理人员进去,IT系统也随之部署,就像输液管一样,将宝钢的文化源源不断输入。
分散的基地、多元化的业务,需要数字化框架来统一。而达美盛公司提供的平台支撑将全国15个生产基地的运营情况全部统一到总部。化工生产基地,从前端设计院,到后面的施工,再到业主的接手运营,中间经历了无数的信息断层。数据黑洞是化工流程行业不能提及的痛。而现在数字化交付,保障了数据资产源远流长,从头到尾不会断。
突破线性叠加,打破管理的边界,数字化企业可以变得更加有弹性。
知识沉淀型的学习组织
塑造数字肌肉是宝武碳业的必修课。虽然通过试点可以在局部取得一些胜利,但宝武碳业还是坚信,数字化的收益,只有通过更广泛的组织措施才能持续下去。它最早也是先从作业区开始,实现智慧作业区。很多拓展到一个工厂,然后渗透15个基地。再往上面,加一层业务管理,而最上层就是大数据业务,形成智慧座舱,就是[敏感词]决策的重要依据。
宝武碳业数字化转型的步子迈得大,也许暂时还看不到直接的收入回报,但是数字化转型的先行者需要去探索未来之路。它将宝武碳业管理者的视角,无论是湛江的20万吨焦油、4万吨炭黑,还是苏州的20吨炭黑,都变成一目了然。而这背后,则是各部门不再各自为政,公司之间的协作变得更加自然。打开竖井的最好办法就是打开视野,让完整价值链的数据流动有更全面的看法。
更重要的是,数字化交付让企业变成一个知识沉淀的学习型组织,而不是一个简单的成长型企业。
对于宝武碳业公司来说,以前所有的资料,都在技术人员手中。技术人员在现场如何改动,企业可能根本不知道。如果是靠人管,也根本管不过来。而现在有数字化交付这样的手段支撑,对于修改过的流程,技术人员做一个确认,就留下可追溯的信息。所有改动都有记录,所有的想法就会留存下来,可以将知识沉淀形成记忆传递,让后面的人员能够真正站在知识结晶的板凳上。
以前知识的成长往往是以员工为载体的成长,但这些知识,未必能够成为企业的知识。而现在,这些知识沉淀在数字化平台上,因此它既是员工的,也是企业的。一个数字化企业,就可以成为一个不断形成知识结晶的公司。
例如,企业的设备管理都是按照设备树的方式,一层一层展开,从主干开始到分支,有不同位数的编码。尽管逻辑性很强,但是识别性很差,就像是一棵标本,有筋脉无活力。而如果将设备树“栽”在数字化交付的平台上,所有的枝叶就会与工艺流程的实时参数结合起来,所有知识直接与业务层面相结合。在人对机器对象的操作管理过程中所形成的判断和操作,会形成沉淀,从而使得相关知识都得到了凝固。
整个设备树,以前是冰冷的一个编码,而现在是可以感知、充满关联逻辑的活跃植株。
小记:绵延不绝
长江从青藏高原唐古拉山脉出发,一路向东,奔向大海。可以有分叉,可以有快有慢,但不曾中断。
这似乎是一个数字化企业的数据流的隐喻。就像是数据长江,从设计源头,一直到最后业务期,都不曾中断。而数字化交付正在成为这样一个全程陪伴的河道,将数据前后连接,让人们重新找到对抗数据黑洞的希望。
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