1月22日～25日，達沃斯世界經濟論壇在瑞士舉辦，本屆達沃斯再次聚焦工業4.0，論壇主題是“全球化4.0：打造第四次工業革命時代的全球結構”，可見其話題的熱度。波士頓咨詢公司發現，企業投身工業4.0還存在不少誤區和陷阱。
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工業4.0的前景信而有征。
制造商運用新的數字化技術提高靈活性、生產力、質量、速度和安全性，從而獲得巨大的價值。這些技術能夠幫助企業實現最高水平的卓越運營，因此對企業來說至關重要。
雖然工業4.0的解決方案越來越強大，費用也在下降，但許多制造商依然將錢、時間和資源投入到無關緊要的項目中，沒有觸及自身運營中最根本的痛處。
企業在采用新技術時尤其需要警惕4個隱患：追求小利卻忽略蘊含巨大利潤的潛力目標、將流程數字化卻不解決根本的低效問題、漠視流程問題的行為根源、盲目追求高新技術方案卻不評估實施成本，也不考慮是否能用更簡單的方法、以更低的成本達到同樣的效果。
為避免這些隱患，企業必須在投資工業4.0方案之前對自己的運營問題有詳細深入的了解。成功的企業將利用這些深刻的洞察制定一個綜合方案，實現卓越運營和數字化技術的最佳應用。
忘記80/20定律
許多投資工業4.0的企業忘記了這樣一個普遍規律，80%的價值是靠解決20%的問題獲得的。80/20定律——基于經濟學家維爾弗雷多·?帕累托（Vilfredo Pareto）的研究——對有效克服運營問題具有重要的參考價值。簡單來說，制造商應著重解決少數能帶來大部分盈利機遇的問題。
可惜的是，企業往往不知道該重點解決哪些問題，因為他們沒有量化評估運營提升后對財務產生的影響。此外，生產專家們或許太急于采用先進的分析和尖端技術，以至于忘記去衡量有待解決問題的相對重要性。
例如，一家制藥企業發現，一種主要藥物的市場需求出乎意料地高，但該藥物的生產線效率低下，導致企業無法擴大生產，令整個分銷網絡處于缺貨狀態。企業不能增加生產班次，因為沒有充足的技術員工。企業“黑帶”——高技術水平營運專家沒有選擇直接提升生產線的產能，而是利用高級分析法模擬減少生產過程中的材料浪費（即廢品率）。廢品率在1.5%時確實是個費錢的問題。但專家的目標是將廢品率降到1%以下，如果能夠實現的話，產能可以提高0.5個百分點，這是生產線面臨的最緊迫的問題。
然而，減少廢品率與提高生產線設備綜合效率（OEE）相比，前者產生的價值就不值一提了。OEE指在生產線運營且中途不停頓的情況下，實際產出與理論上最快速的產出量之比，目前該企業的OEE在40%以下。造成OEE偏低的兩個主要原因是計劃停機時間（比如換線時間）和故障率，各占30個百分點。大幅減少此類事件的發生比減少廢品率更有效。將換線和其他計劃停機時間縮短一半將極大地提升產能，比廢品率方案的結果至少高出30倍。認識到這一點后，這家制藥企業重新定位，將重心調整到減少計劃停機時間上，最終獲得了巨大的產能提升。
為了減少計劃停機時間，專家和生產線領導必須了解并協助改變生產線操作人員的行為，而不是過早采用復雜的算法或先進的技術。這需要與操作人員緊密合作，詳細分析計劃停機的相關步驟，匯總所有的投入，找到正確的方法來外部化、并行、縮短或移除換線過程中的步驟。一旦新設計的流程就位，操作人員和生產線領導都需要培訓和動員才能積極遵循新變化。專家應該以輔助者和教練的身份來灌輸必需的行為改變。
為了優先解決最重要的問題，領先的企業會對當前業績進行正式且嚴謹的年度總結，確定積極的拓展方案來彌合當前和未來業績的差距。為了確保方向正確無誤，他們會對所有的提升方案，基于其可能對財務產生的影響，進行量化和排序。從上至下持續的改善雖然不算高招，但可以幫助企業定位到影響最大的領域。相比之下，從下至上持續的改善行為，對鼓舞操作人員和灌輸正確的企業文化效果顯著，但鮮少在經濟效益上被量化。
數字化浪費
企業不加選擇地采用高新技術自動化或數字化沒有附加價值的行為或流程（在精益術語中又稱浪費），這種情況司空見慣。回頭再看此類行為，盲目改善現有的工作方式，卻不解決根本的低效問題。企業在技術應用和推廣行動方案時，應該以最小化或消除未來產生浪費的根源為目的。
企業通過理解七類精益浪費產生的根本原因，可以在引進工業4.0倡議的數字化方案前，找到合適的方法提高流程的效率（參閱圖1）。
以下案例充分說明了其中蘊含的機遇。
1，過度生產和庫存
制造商通常投入自動化和復雜的IT系統來管理巨大的庫存倉庫。但更好的辦法是先了解庫存量居高不下的原因。許多企業為了預防突發情況或緊急需求而過度生產，維持較高的庫存水平。充足的儲備給企業留有足夠的緩沖余地，以防供應或需求預測不準確、與供應鏈節奏不匹配、或遭遇重大的生產波動和供應商突發變故。
企業與其利用自動化降低倉庫的運營成本，不如尋找前瞻性的解決方案，旨在降低或消除對倉庫的要求。此類方案或許包括以下舉措：
嚴格遵守統一的銷售和運營規劃流程。
采用拉式系統，只有在低于預先設定水平時才補充庫存。
與客戶協作，共享下流分銷商或銷售網點的實時庫存信息。
將激勵措施與組織機構的角色和責任協調統一，以消除可能導致超過或低于預期的行為。
利用人工智能提高預期的準確度。
減少庫存單位的泛濫。
加速換線，提高生產的靈活性。
優化工廠配置和分銷足跡。
2，等待
設備暫停和閑置時間的長短是造成生產力低下的主要原因，通常是人為因素導致，制造商可以通過強化一線管理來解決這個問題。
3，運輸和移動
許多企業在傳送系統或自動導引車上投入頗多，為的是在工廠和倉庫內更快更高效地運輸物品。然而，在做此類投資之前，他們應該考慮是否能減少內部運輸的需要，比如改變布局或引進拉式系統減少庫存點。
4，過度加工
企業添加了不必要的加工步驟而客戶不愿意買單的話，就屬于過度加工。比如，如果工藝參數超出了正常范圍，企業便可能布置感應和控制系統，增加額外的加工環節，目的是將參數調回正常水平。此外，他們可能利用蓄水池或緩沖庫存臨時存放有缺陷的產品，然后再返場重做或重新加工。可是，企業通常在采取這些方式時并沒有找出參數超標的原因。
企業為了獲得洞察，做出正確的修正，需要理解每個環節的基本原理。通過利用大數據建模和模擬加工（理想地是在設計階段），企業可以找到正確的方式提高加工的穩定性，從而減少對感應和控制系統還有蓄水池和緩沖庫存的需要。
5，缺陷產品
許多企業利用先進智能技術，比如視覺系統協助發現和分類有缺陷的產品或批次。這些技術一般來說是必需的短期解決方案，但企業也應該利用技術找出缺陷產品產生的根源，減少或消除它們。
大數據和分析法讓企業可以從新來源（比如客戶）處汲取數據，更好地了解缺陷產品出現的位置、原因和根源。因為許多缺陷產品都有行為起源，企業可以通過提高操作者的積極性或能力來降低缺陷率。低成本或低技術方案，比如有簡單的機械停頓或視覺信號功能的防錯設備也可以非常有效。
漠視行為根源
根據我們在工業、消費品和制藥領域的工作經驗，企業經常忽視那些造成問題的根源行為。比如，我們發現許多設備故障和失靈都是人為操作不當造成的，與技術無關。
一家食品飲料公司的填充和包裝生產線經常發生故障。不定時生產暫停不僅會打亂計劃，給日程增加壓力，還會浪費材料。企業領導欣賞工業4.0通過先期維護來避免故障的創新理念。他們知道先進的傳感器可以探測出設備的振動、耐久度、噪音水平和其他故障預警參數，人工智能算法可以提前幾個小時甚至幾天預測到將要發生的故障。工廠可以根據預測安排相對便宜的技術維修，避免突如起來的故障。
但預維修依然是維修。它并沒有觸及導致故障發生的行為根源。比如，每隔幾個小時，食品飲料企業的車間操作員必須清潔、檢查、潤滑生產線，正確設置參數（該環節被稱為中心線管控）。由于這些工作需要較高的紀律性和精準度，員工必須有足夠的積極性和動力才能圓滿完成任務。如果員工沒有按照規定的步驟進行維護，設備就比正常時需要更多的干預，最終發生故障。
當我們分析食品飲料企業發生故障的原因時，發現根源在于企業有時缺乏充分的操作標準，有充分的標準時員工又不遵守。這些情況反映出領導在行為上的問題：生產負責人沒有培訓、激勵、監督操作人員執行必要的標準（參閱圖2）。
不過，不當的領導行為是可以糾正的。比如，公司其中一條旗艦生產線的主管90%以上的時間都待在辦公室里，遠離生產一線，不在乎也不關心操作人員是否遵循每日例行的清潔標準。相比之下，另一條同類生產線的主管將大多數時間都花在生產一線上，幫助并鼓勵自己的團隊依照每日例行的標準工作，因此發生故障的次數更少。
生產線上的行為問題突出，是由于操作人員和管理者缺乏主人翁意識。社會心理學家所謂的稟賦效應會使人賦予自己擁有的物品更大的價值。在制造業，能夠在生產線上做主的操作人員和管理者表現更好。企業可以通過提高領導力、激勵操作人員來打造一種主人翁意識。故障發生之前的預測維修仍有價值，但強化主人翁意識能降低干預維修的必要。
將操作人員和維修人員分開的企業更應該留心這個問題。測量企業敏感性的一個好方法是考慮由操作人員自己修理故障還是呼叫維修人員。依靠維修人員的話，操作人員會對自己的生產線缺乏所有感，人為故障的可能性隨之增大。
類似的行為在數據所有權上也能體現。比如，一家礦業公司想把收集的生產業績數據用于實時管理，因此希望在每日的例會中引進電子性能板代替手動更新的會議記錄板。電子板能免去領導值班的需要，不用他們每天親自收集績效數據、做出必要的修正、書寫績效指標。然而，這些體力活兒其實很重要，因為它賦予個人一種對數據的掌控感。事實上，許多研究人員已經證明，親手書寫信息的過程有助于學習和記憶。因此，企業把數據采集自動化，可能會使領導者失去人際關系，并有一種失去把控數據的感覺。結果，他們可能不愿意再每天瀏覽數據，查找錯誤和遺漏，利用自己的發現改善生產線業績。
電子性能板有助于節約時間和資源。但要將其作用最大化，企業必須確保根本的行為決策不會出現無意識或反生產力的結果。基本的先決條件是擁有鼓勵領導者樹立主人翁意識和以自己生產線業績為傲的企業文化。認識到這一點，礦業公司決定推遲采用電子板，直到領導層的行為升級。
忽略隱藏成本和技術含量低的方案
企業常常沉醉于工業4.0的璀璨光芒而忘了考慮背后的實施成本，也沒有衡量技術含量低的解決方案是否在處理相同的流程時更簡單、更實惠。
工業4.0的魅力在生產技術專家業內集會時得到了充分的展示。展示者驕傲地介紹自己最新的研究成果，復雜的3D建模方案、最新的高科技小玩意或人工智能算法。但此類探討往往不比對高新技術解決方案和更簡單方案的潛在影響及資源要求。
要理解隱藏成本的問題，可以想想自動化加工。顯然，在過去50年，自動化加工徹底改變了制造業。但在說明對自動化的投資理由時，企業通常只評估直接節約的成本（比如減少生產線員工的人數），草草總結增添的固定成本。
要有效地實現自動化加工，企業需承受持續累積的成本，雇傭技術人員和工程師操作和維修新技術，還必須跟設備供應商簽署服務協議。許多企業還忽略了自動化對生產能力的影響。生產能力通常低于預期，因為設備故障的次數比預期更多（新技術的普遍現象）或者自動化削弱了生產靈活性。比如，自動輸送系統等僵化的結構會限制生產線的結構和速度。
雖然存在隱藏成本的問題，最近的技術進步讓企業能夠更容易削減固定成本，提高靈活性。比如室內GPS和RFID標簽使車間和生產線可以靈活布局，智能協作機器人可以和人類并肩工作，并且能夠迅速重新編程以適應多樣化的工作。數字化技術通常帶來重要的隱藏收益，與質量、可追溯性和速度的提升相關。這些收益或許可以抵消隱藏的成本，但一般情況下不行。
精確費用評估中的另外一個危險是不能測量出低技術方案的相對價值，許多企業在匆匆忙忙迎接最新的數字化技術時都會忽略這個問題。盡管近幾年寬帶、云基礎設施和處理能力的費用急速下降，許多低技術方案的性價比依然更高。要明智投資的話，企業需要對比高新技術方案與更簡單方案的潛在影響和資源要求。
企業想提高自己對成本和節約的洞察，應為每一個正在考慮當中的工業4.0投資建造一個商業案例。
所有直接成本和節約、生產效能的預期提高、額外的間接成本（比如用于服務和技術支持）以及對靈活性和質量的影響都要納入考量。企業應把商業案例和備選的低技術（低成本）解決方案進行比較。最終，即便低技術方案更經濟實惠，企業或許仍愿意投資工業4.0方案來促進學習，但至少企業知道了決策的真實成本和收益。
幫助制造商預測和避免工業4.0的這4種隱患，我們開發了一個框架，命名為大馬哈魚前進清單。
框架：利用大馬哈魚前進清單避免工業4.0的隱患
我們開發了一份定名為大馬哈魚前進的清單——因為它模仿了大馬哈魚向上游出發產卵時掃清途中障礙的情形——幫助企業避免工業4.0方案相關的隱患（參閱圖表）。清單列出了企業在投資高新技術解決營運業績問題之前需要回答的問題。
大馬哈魚前進框架特別有助于評估那些試圖修補無增值步驟的方案（精益浪費）。旨在以新方式創造價值的工業4.0投資——比如增材制造，不需要通過大馬哈魚清單上的評估步驟。企業在開始前，應該評估投資項目的凈現值是否為正數，投資是否能產生足夠的回報，能否符合企業的回報標準。
陷入工業4.0困境的企業有一個共同的特質，那就是擁有一種企業文化，推崇技術甚過嚴格落實經過實踐檢驗的制造方法。
企業應該考慮弘揚哪一種文化，含蓄還是直白。誰才是英雄？是最新的自動化生產項目的聲援者，還是遵守紀律、受人尊敬、弘揚進取不懈精神的生產線管理者？旗艦工廠應該是什么樣的？是缺乏世界級操作指標但高度自動化，還是設施略舊、配備精心維護30年但高效運轉的老設備？
盡管工業4.0方案泛濫，但那些注重合理制造實踐的企業，能夠確保在處理自己的痛點時針對要點問題給出合適的方案。工業4.0應該在今天所有卓越運營項目中發揮主要作用。的確，許多強大的技術對提升生產過程的效率和效應、打造產能、調動員工參與度和風險最小化至關重要。
如能避免我們所探討的隱患，企業就算為投資最有價值的工業4.0應用做好了萬全的準備，從而實現今天制造業革命的未來。
