数字化转型等于将一切推倒重来？这些案例给出了不一样的答案

2000年以来，不断有企业因被新的数字商业模式颠覆而从《财富》500强排行榜跌落。数字化转型似乎已是老生常谈，但大量拥有投资决策权的高管仍对此心态复杂。数字化是投资不菲、对原有设备及系统大动干戈却收效迟缓的时髦词汇而已吗？从法国工业巨头施耐德电气（Schneider Electric）与其“朋友圈”联合完成的案例来看，早期启动数字化转型的企业已经获得了可量化的实际收益。

在近日于厦门举行的2019施耐德电气创新峰会上，该公司全球执行副总裁、中国区总裁尹正罗列了一组数据：已部署施耐德电气EcoStruxure架构的企业中，能源效率方面可实现85%的提升；生产力提升方面，利用即插即用模型与优化系统，资本支出减少了60%、运营成本减少75%；设备可靠性与安全方面，借助于预测与事先介入的能力，可使设备的可用性提高50%，事故发生频次降低25%。

上述能效、运营和生产效率的优化，源自施耐德电气基于物联网的EcoStruxure开放式架构与平台。施耐德电气于2016年底推出EcoStruxure，应用于楼宇、数据中心、基础设施及工业等终端市场。在该平台的三层架构中，位于最底层是互联互通的产品，中间是边缘控制层，顶层是应用、分析与服务。通过融合IT与OT技术，EcoStruxure帮助用户收集从本地传感器到云端各层面的关键数据，并将数据转化为分析结果与决策建议，从而令能效与运营提升至新的高度。

施耐德电气高级副总裁、工业自动化业务中国区负责人庞邢健认为，数字化转型不是选择题，而是生存题，当下已经到了数字化转型的关键期。

庞邢健称，目前所有企业面临的挑战都是相似的，譬如劳动力转移、需要更快的投资回报、须符合更高的监管要求等。“以及当投资回报决策变得困难的时候，如何提高现有产能的利用率，加大在运营支出（OpEx）环节的投资，而非新增产能、扩张产能，这些都是企业的共性需求。”

在全球最大的硅材料生产工厂之一、美国道康宁公司（Dow Corning）位于肯塔基州卡罗顿的硅氧烷工厂，EcoStruxure解决方案和保留现有基础设施的分阶段改造法令团队将工作效率提升50%，从而节约了50%的资本支出；在伊利集团的武汉黄冈工厂，施耐德电气基于EcoStruxure的能源管理解决方案使该工厂的运营效率提升19%、成本效率降低了5%；以EcoStruxure工厂为中心架构，中国最大钢铁生产企业宝钢对能源管理和自动化过程进行了改造，从而使生产率提高了30%，公司还对重要设备进行了实时监控，以确保全工厂的系统都在最佳状态下运行……这些都是施耐德电气在实践中分析和量化出的数字化转型潜力。

截至目前，EcoStruxure已经部署在全球超过48万个安装现场，通过40多款数字化服务在云端管理着超过160万份资产。

数字化解决方案并非超大型企业才能承担的奢侈品。在国内气体传感器供应商汉威科技集团，工厂数字化改造前的生产模式以手工组装为主。据庞邢健介绍，在以“透明工厂”理念打通客户数据、订单数据和生产制造数据后，汉威科技的异常响应及时性提升了80%，生产效率提升12%，产能提升22%，市场反馈的故障率降低了25%。

在介绍EcoStruxure作为工业物联网平台的设计理念时，庞邢健突出强调了它的开放性。位于“塔架”底层的互联互通硬件产品与软件的强大开放性，意味着在数字化改造时无须因为设备来自不同厂商、兼容性不够而推倒重来。

在阿布扎比国家石油公司的数字化转型中，施耐德电气与其合作搭建了一座全景式的综合指挥中心。这套系统将十几家分公司、20多处工厂现场、上百套大型石油炼化装置，以及各个子公司使用的100多个软件应用的内部数据和外部数据进行综合集成。从上游油气开采到下游物流运输的全生产链，这套系统平台集成了超过20万个不同领域的过程和生产参数，调用了十几家企业不同的ERP数据库，使得生产计划、调度、危机管理、KPI管理等等运营效率大幅提升。

上述案例中，即便企业原有的信息化基础设施不出自同一厂商品牌，仍实现了最终的数据高度集成。与原有的软硬件基础能否兼容匹配，是许多工业用户在做新的投资决策时着重考量的因素，管理者们所担心的是，数字化转型是不是意味着“将一切推倒重来”？

“很多用户说，过去做了这么多IT投资、硬件投资，如果要推翻重来，决策会非常困难。我们在给企业做数字化解决方案时，并不一定是通过新增产能、做加法来提高生产率，很多时候是提高原有老设备的安全可靠性、设备综合率和资产回报率。这种情况下，数字化平台的开放性、兼容性尤为重要。”

以IT和OT融合来促进硬件效能最大化的例子，还包括施耐德电气为英国石油公司（BP）提供的碳氢化合物供应链管理工具包Spiral。该软件平台打通了从原油采购到下游炼厂的数据链，将原料数据管理、贸易、工厂运营和供销物流优化、生产调度、工艺装置监控等工作集中到独立软件应用中，减少手工任务的同时降低油企决策风险。

比如，BP过去做石油掉期交易前的决策过程非常长，老工程师需要从下班开始计算供应链数据，到第二天上班看计算结果，再通知原油交易部门如何进行掉期交易。部署于云端的Spiral软件将上述过程缩短到分钟级别，使得油企可根据原油市场的实施供需调度船力。