一、前言
几年前工业4.0开始出现,作为在工业领域做内容营销的文科生,我策划主题或者写文案时,总会苦恼于消化技术资料非常吃力。
买一本书系统学习吧,时间不允许。
如果快速看完资料,却只能生搬硬套专业词,内容说服力不够。
当时我就在想,怎么就没有一份学习资料,是给在工业领域苦苦打拼,且非没有技术背景的市场人员可以快速掌握要点,然后应用在工作的呢?
刚好近期有时间能多读工业4.0,智能制造的书,就想不如把自己的【学习笔记】整理成一份入门资料分享出来。
这份图谱包括文字+思维图,主要用于自己做内容营销、文案策划的学习资料储备,因此也更多是商业逻辑的分析,非专业技术讲解。
这份学习笔记我预计会有三部分:
篇一:前三次工业革命的启发——历史除了回顾,更需要挖掘规律,预测未来。
篇二:工业4.0等智能制造理念,如何解决现代工业面临的问题。
篇三:To B企业内容营销如何立即工业4.0逻辑,提升产品价值吸引力和说服力。
本文主要是上篇,除了唠叨一下为何分享这份学习资料外,也整理自己了解到历史三次技术变革隐含的工业发展方向和规律。
说明:
这份资料是学习笔记和心得,非严谨的行业研究,如有描述不当的内容,欢迎大家指正!
图谱会根据自己学习的知识持续优化更新,欢迎交流探讨。
二、获取知识图谱
1. 本图是用Draw.io绘制,文末附有本文完整高清图示,文章中只是部分截图。
2. 如需编辑文字、样式,可通过两种方式获取:
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三、图示介绍
1. 通过历史更好理解工业4.0的意义。
通过历史变革的动因分析,可以躲开各种媒体热词的干扰,找到最能引起企业共鸣的内容——工业4.0的诞生主要解决企业的哪些重要问题,它未来可能发展的走向。通过这个角度去理解工业4.0,对于内容营销从业者来说,会比专研技术资料更快,包括:
第一,工业3.0发展至今,给现代工业留存了哪些矛盾?
这个矛盾才是让读者愿意去阅读文章、进一步了解产品方案的原因。
第二,技术变革的动力及规律,隐含着工业4.0未来的发展趋势。
了解前三次工业革命的驱动力,也可以帮助我们更清晰地看到未来智能工业的走向。
2. 前三次工业革命给企业遗留了哪些矛盾及问题
刚开始接触工业4.0听到最多的两个词就是【产能过剩】、【小批量定制化】。只看词面不难理解,但如果没进一步探究词义,写文章时就总觉得没法讲到最核心的关键点上。
“到底产能是怎么个过剩法?小批量定制化又具体指什么呢?”
受制于人们物质的匮乏,从第一次工业革命的机械化开始,似乎【标准化大批量生产】便成为一个目标——标准化意味着变动小,效率就高;大批量可以获得采购的议价权,进一步降低成本。
那经过后面两次工业革命的洗礼,这种模式的效率得到“飞一般”的提速,工业冷冰冰没有个性化的“人设”也就此立住。对此,现代企业也面临着三个问题:
问题①:产能过剩,企业需要不断地细分市场
我理解的“产能过剩”更多是消费者不再愿意选择“标准产品”——即用同一个物品通用大部分生活场景,原因如下:
首先,最终消费者的生活更加精细化。举个偏女性立场的例子,过去卫生巾基本就日用、夜用、护垫,后面随着生活要求更高,介于日用和护垫之间又延伸出一个新的产品,是为了满足更细化的生活场景。
其次,企业面对激烈的竞争,对市场细分也更加小众化。互联网提供了“全民创业”的平台,导致今天可能企业可能看到一个新的细分行业,1、2个月后这个细分行业就从蓝海变红海。对此企业不得不再细分,这种推广也进一步“塑造”了消费者精细的生活习惯。
总的来说,企业的竞争力有一部分就是“细分应用场景”的能力——这也就“定制化”的雏形,目前肯定还做不到每个人根据自己需求给工厂下单(更像是一个美好的图景),相比大批量的标准化生产,数量更少的特定应用场景,也显得相对“定制化”了。
问题②:传统标准生产受限,亟需提升敏捷灵活性
当企业“被迫”必须快速变更细分产品,快速推动产品上市时,传统的标准生产设的阻力就很明显了,因为传统的标准生产设备、工序都是为过去【大而全】、【周期长】的产品服务的。
首先,不停地变更产品线。传统企业并非没有生产新产品,只是过去新产品的属性一般变化较大,因此周期较长。如今的新产品更像是对过去产品某个属性的微调来适应一个细分场景。但对于标准生产设备而言,无论是全新产品或者一个属性的调整,都同样面临的是从设计到生产的整个联动——或者CAD设计图上一个小数据的变化,就要负责机床的工程师调试半天。
其次,除了新产品,加速上市的要求也更高了。但本身新产品调整测试已经很耗时间,还要进一步加速上市时间,生产计划、车间材料的数据对接无法自动化更新,人工调试又需要一定周期。
从进入第三次工业革命,信息化和自动化并不陌生,但还是为了提升标准生产的效率,应对敏捷灵活生产,信息化和自动化的技术需要有一个的革新。这也是下面第三个问题,现有信息化系统面临的难题。
问题③:信息的自动化、智能化不足——如何让数据自流动?
当一个公司应用的软件越来越多,人工操作的效率和错误率解决了,但随着而来的新问题——不同软件之间的信息可能还是需要人为的进行转化和录入。或者有人说是否买一个全流程解决方案,但这种软件要么价格非常贵,要么只能满足各个流程一小部分功能,这对于中小企业来说挑战最大,而恰恰中小型企业又是挖掘新兴市场的排头军。
这样在企业内部形成的信息孤岛也阻碍了灵活生产的实现,因为不同系统的数据无法自行联动和传输,一旦某个环节的数据改变,就还是得人工“操作一下”,灵活性和敏捷性就大打折扣。
并且从企业成本角度而言,定制化也是建立以在一定批量基础上,即使相比过去规模算小。那这个数量成本能否快速计算验证,对数据内部能否及时联动的要求也非常高。
纵观整个时间线,物品经历了【手工业时代的个性化】到【工业时代的标准化】,再到未来【小批量定制化】,某种程度也是在物质基础及精神追求中取得更好的平衡。
过去三次技术改革带来的产能过剩,给企业的竞争战略到内部系统结构都留下很多“烂摊子”。那未来工业可能如何发展来解决这些问题,或许可以从历史中找到部分蛛丝马迹。
3. 从历史变革的规律推断工业4.0可能如何发展?
每一次工业革命的开始,都是当时政治、经济、文化等多种因素共振的结果,写起来就是半本书的信息量了。
如果从企业应用技术的初衷来看,会发现前三次工业革命大致遵循着一条主线,即通过新的动力源,逐步替代人工在企业运作中的某一特定能力,即完善和突破人力的某种局限。
① 从蒸汽到电力到信息化,动力源从“实体”转向“虚拟”。
每一个新的动力源都极大地改变生产方式,如所用的设备,生产工艺等。有趣的是工业1.0、工业2.0挖掘的新动力源都是“实体”,即大自然通过化学或物理反应产生的,但到了工业3.0,似乎“物理世界”已经不够用了,开始转向“虚拟世界”寻找动力源——信息。
② 当人的体力资源被机器替代后,智力资源也将逐步转移。
举个最简单的例子,通过Excel表,再也不用堆叠厚厚的记账本。但在此基础上,Excel不仅仅只是【记录】数据,还能【计算】数据。即简易的、繁琐的智力活动,逐步外派给了软件。
前两次工业革命的推动下,人工的体力局限已经由机械设备来弥补。从工业3.0开始,受限于生理条件,我们大脑基础存储能力和部分计算能力也由软件来代替完成工作,从另外一个角度来说,相对低维、具象的思维模式,也开始“外包”了。
但正如上面所言,如果需要实现“小批量定制化”的生产流程,离不开“数据的自流动”,意味着机器的智商不能仅仅停留在“外包”人的基础思维和被动接受指令,它们还需要变得更加主动——自己学习、判断、决策何时何地进行数据传输。
这也是工业4.0想要实现的“美好愿景”——解放人的思考,赋予机器更多自主决策权。
① 人的思考会往更高层次的抽象模式发展,制定运转规则。
② 机器的主导性更强,不仅仅只是辅助。
以Excel为例来理解这两点。目前Excel外包了我们的【计算能力】,可以计算出数以万计的数据,但最终结论还是需要人为分析和判断接下来该怎么做。
但在工业4.0的畅想下,分析和判断决策直接由软件完成,而我们要做的是制定的规则,什么样的情况对应什么样的决策。这种思维方式在我的理解中,更像是一种的高级思维方式——“上帝视角”下制定运转规则。
同时,在这个规则下,机器不再是被动接受指令,它们有自主性来提前决定何时需要分析、何时需要决策,反过来提醒我们。
这种发展趋势,对于企业来说,最难的不是改变生产方式,还是转化思维去适应它。
即使现在每个企业最少有2、3个软件,但是人们对于新技术接受程度仍然有限,更别说还要转换工作方式去学习和适应。例如传统做业务是尽量找更多销售人员来尽量多地覆盖市场客户,靠人力来铺市场。但现在大数据和人工智能系统能代替人工找客户,但需要精准的客户画像来协助。为实现这种新的业务模式,企业不是招聘更多业务人员,二是需要更全局的分析研究客户特点,发挥系统的作用来获取更精准的客户资源。
如果企业业务流程没有优化,再好的智能技术可能压根没用,最后就变成“唬弄人的噱头”。但如果能转化方式适应之,将发挥出比传统更优的效果。
这也是市场人员做内容营销时需要了解工业4.0发展逻辑和趋势的原因。如果一味机械地宣传产品的“高科技”而没有帮助企业剖析【为何】、【如何】转变思维方式,可能最终也沦为一个“吹牛夸大”的宣传文章。
四、结语
抛开各种媒体热词,前三次工业革命留下的矛盾,其实才是企业最关心的问题,而找到未来工业的走向,也才能让企业更加认同。第一篇文章主要是通过了解历史来初步探究问题和趋势。而这些问题在企业内部各个环节的具体表现、工业4.0/智能制造如何解决,会在下一篇的文章分享自己的学习成果。
因为还在学习过程中,且主要还是服务于自己做策划和内容营销所用,需要时间慢慢沉淀知识,希望写第二篇的时候,不会工业6.0都来了吧。哈哈~
附录:
1. 参考资料:
兔哥,2016年,《大话工业4.0:开启中国制造文艺复兴与商业新机遇》。
水木然,2015年,《工业4.0大革命》。
IBM,2019,《工业4.0:以工业规模,为每个客户量体裁衣》。
埃森哲,2019,《工业X.0:联合、征服,释放数字动能》。
安筱鹏,2019,《重构:数字化转型的逻辑》。
2. 高清思维图示