博世集团是一家大型德国工业企业，前身是1886年由罗伯特·博世先生创办的“精密机械和电气工程车间”，历经130多年的创新与改革发展至今，成为全球领先的汽车技术和服务供应商。

作为世界500强企业，博世致力于汽车与智能交通技术、工业技术、消费品、能源与建筑技术的产业，在汽车与智能交通领域，涵盖了所有汽车的解决方案和产品，包括底盘系统、转向、车身的电子驱动，以及车身的娱乐活动等。

曾经有媒体如此描述“世界上一半汽车的燃料导入系统和刹车系统是博世提供的。” 作为汽车产业链最上游的技术型企业，在全球汽车零部件供应商排行榜中，博世始终居于榜首，掌握着主动权的同时，手握高额利润。博世的业务遍及全球60多个国家和地区。

2020全球汽车零部件供应商排行榜前10名（2020年6月发布）

图表来源：《美国汽车新闻》发布的2020年全球汽车零部件配套供应商百强榜

市场背景——博世逆势而上

汽车产业在制造业中占有很大的比重，近两年来全球经济增长乏力，导致需求下滑，特别是今年初以来的新冠肺炎疫情全球蔓延，给全球经济和汽车产业发展带来了巨大冲击。

在全球汽车产销量下滑、贸易摩擦不断、经济下行等多种不利因素下，汽车圈的很多企业面临着经营亏损的风险，在行业内掀起了一场堪比十年前的“裁员潮”。与此同时，传统主机厂与零部件企业也进入了转型升级的调整期，或被迫或主动探索数字化转型道路。

在少数的零部件巨头中，博世却可以不受转型困扰，逆势而上，布阵全局。博世之所以可以从容地面对数字时代的挑战是因为它一直持续地推动转型(电气化,智能化,互联化)。

政策支持——工业4.0提升竞争力

提到博世，不得不提的就是德国率先提出的“工业4.0”，也就是以智能制造为主导的第四次工业革命。工业4.0战略旨在通过充分利用信息通信技术和信息物理系统相结合的手段，推动制造业向智能化转型。

工业4.0意味着一个基于工业价值链的网络，在这个网络中，智能工厂是目标也是精髓，硬件基础支撑生态体系的构建，机器设备、仓储系统和制造设施被置于同一平台，软件系统定义生产流程和控制模式，共同形成了信息物流系统，在生产环境中，各个环节共同发挥作用，实现交换信息、触发流程以及自动控制的功能，在整个价值链上，从供应商到客户，将人、机、物全部连接起来。这种连接改变了生产格局，使得价值链上的效率显著提升，从而节省能源和资源，帮助企业真正优化了资源配置。

图表来源：作者自绘，参考《工业4.0目标和基石》

博世集团是德国工业 4.0 战略的重要发起者，在工业 4.0 领域有着独特定位，既是工业 4.0 的领先践行者，也是工业 4.0 的卓越供应商。

博世数字化转型之路

博世朝着打造数据驱动型智能工厂的目标不断迈进，那么我们将探索博世的数字化转型的成功经验，看有哪些值得中国企业借鉴并在此基础上改革创新并为我所用，促进自身更快发展。

从整体来看，博世的转型脱离不开工业4.0智能制造的战略部署，它的本质就是构建一套数据自动流动的规则体系。博世利用RFID等物联网技术与ERP、PLM、CRM、SCM等管理信息系统对接，使供应链上下游、产业链各环节无缝对接，打破“信息孤岛”，实现了数据在产品生产中的自动流动，企业智能化运营与精细化管理促进企业内协同和供应链协同，实现开放式创新。

在博世的产品生产流程中，企业采集客户的需求信息后，该需求信息开始了在企业内、供应商、销售商之间的“数据之旅”。

首先通过生产全流程、全产业链、全生命周期管理数据的获取，然后以各种形式和载体实现数据的自动传输、转换，实现数据在经营管理——产品设计——工艺设计——生产制造——产品测试——产品销售——产品维护流动，并形成若干个决策闭环，通过数据的分析为生产指引方向、提供支持，实现基于智能数据的生产运营；最高层级是自主行为，即通过数据的集成和分析发送指令触发一系列自主行为优化生产决策，数据的自动流动在很大程度上优化了制造资源的配置效率（如下图）。

图表来源：作者自绘，参考安筱鹏《重构数字化转型的逻辑》

博世集团的工厂车间内的生产环节基本实现了数据的自动流动，酷公司训练营认为其中几个比较关键的数字化系统是制造业企业可以借鉴实施的，如：看板系统、自动生产、机器设备预知性维护和维修等，另外博世的数字化人才的培养也是转型过程中重要的推动力。

数字化——看板系统

转型从基本的电子化做起，推行无纸化办公，把流程变为数据，让业务流程透明化，在博世的工厂里几乎看不到一张纸。因为一切可以电子化的数据都电子化了，车间随处可见的电子看板取代了之前需要打印张贴的纸张。

员工的信息都会直接显示在生产线旁边的大屏幕上呈现。生产线段的线长会重新核实员工的技能是否到期，然后根据每个人的技能信息把合适的员工安排到合适的岗位上。在看板体系中，数据集中在重要数据库中，总部可以时时了解工厂的物流情况、生产能力，从而制定一个最优化的生产计划。

数字化——自动生产

在博世的工厂车间内，工人、机器、原材料、产成品，每一个物理物体都会被赋予一个唯一的身份识别号，通过识别号来追踪他们在生产过程产生的信息，然后把这些信息通过无线手段传输到云端，这样通过云端信息的追溯来实现自主生产。

在生产线上机器的物料需求直接跟仓库挂钩，仓库收到指令后，会自动备料，然后交由运料小车运输物料。在机器旁边的自动发料系统看板和借料确认看板上，机器编号、站位、料号、当前剩余量、状态等信息均动态实时呈现。自动化的物料运输系统可以将生产效率提高15%~20%。

数字化——机器设备预知性维护和维修

博世智能工厂车间内的机器关键部件是通过物联传感器来监控的，这种传感器除了能抓到关键参数外，还可以把信息送到云端，这样云端就知道机器何时需要何种技能的工作人员，然后工作人员来及时对各个设备进行适当的维护。在给机器排生产计划的时候就排出保养的时间，这样只需要在设备运行中部分更换部件，而不需要整条线停下来。如果部件坏了，故障分析中心可以看出实时信息，也能及时处理。这样可以避免发生紧急情况而造成停机事件。

数字化——人才培养之数字化学习平台的搭建

博世培养数字化人才的理念是“向数字化转型，就需借助数字化的力量和多样化的打法，以达成个体和组织的成长。”

根据数字化转型中能力的需求，博世制定了数字化人才技术胜任力和跨职能胜任力模型（如下图）。基于13项数字化转型胜任力，不仅打造了以覆盖面为设计导向的WeLearn普适性学习平台，匹配适用性较高的课程内容和游戏化运营，作为驱动员工自学习的有力工具；同时构建了以个性化学习为支点的My Transform智能学习平台，通过精品化的内容和精准性的数据，为不同角色的员工定制学习地图或学习方案。My Transform根据不同职能、不同工作年限、学习者兴趣取向等维度，分步定制专属学习引擎。员工或还可通过与语音AI交流，获取精准适配职业发展规划设定和对应的学习内容。

数字化——人才培养数字化学习与业务的连接

在线培训的好处是对员工学习行为数据的充分挖掘和利用，在使用过程中，My Transform会记录用户的行为数据（如学习热点时间、频次、时长、内容偏好等）和用户的结果数据（学习效率、测试成绩、实践评分），通过多维度的分析，解读员工的学习行为、成长性分析。

博世的在线培训系统可以通过岗位来定制员工发展培训计划，员工的技能和机器设备能够实现相互通信、自我通信。员工只要站到机器前面，机器就能识别出他本身具有什么技能，如果他的技能不允许他操作这台机器，机器会锁住操作界面，以此来预防因为人为的失误或者能力的不足造成质量事故。

博世集团转型经验

物联网在制造业企业中的应用

博世集团智能制造的发展速度离不开物联网领域技术的支持，博世传感器是博世集团旗下的全资子公司，同时也是全球MEMS传感器第一大供应商。博世集团在物联网领域有着独特的3Ｓ优势，即SERVICE（服务）、SOFTWARE（软件）、SENSOR（传感器）。物联网(Internet of Things，IOT)作为新一轮科技革命与产业变革的核心驱动力之一，是推动制造业实现数字化、网络化、智能化升级的核心基础设施。深化物联网在制造业中的应用，对于推进行业高质量发展和智能化转型意义重大。

以物联网为基础设施，融合大数据、云计算、区块链、人工智能等信息技术，贯通纺织价值链各环节，促进要素资源优化配置。以智能化生产、智能化运营、智能化产品、智能化服务为方向，构建基于物联网的智能制造体系，推进智能化转型。

推进智能化生产和运营

强化物联网技术在生产机械中的应用，研发具有深度感知、智慧决策、自动执行功能的高档制造装备，提升装备信息化水平;以打通企业生产经营全部流程为着眼点，分步骤建设智能生产线和智能工厂，实现从产品设计到销售各环节资源高效流动和对接，保障产品生产的稳定与高效。

在生产运营过程中，将RFID等物联网技术与ERP、PLM、CRM、SCM等管理信息系统对接，使供应链上下游、产业链各环节无缝对接，实现企业智能化运营与精细化管理，促进企业内协同和供应链协同。

推进智能化产品和服务

在产品、设备、流程、服务中应用物联网技术，深度挖掘物联网器件采集与积累的数据，推进产业价值向基于数据的服务转移，实现制造服务化。智能制造我们经常只留意了生产、供应链这一端，其实智能制造还有一层意义，就是产品智能化，在整个可数字化流程业务中，从产品研发生产制造构建的生产，还有智能产品服务整个流程，都是中小企业可以努力的方向。

智能制造日益成为制造业发展的重大趋势和核心内容。越来越多的企业开始加速推动智能化转型。虽然博世集团利用先进技术转型的经验可能在大多数中小企业中并不适用，但反观博世不同阶段的发展，可以看出数字化转型并非一蹴而就，更有可能是渐进式改革，企业在利用技术进行转型之前或多或少会经历不同的转型阶段，各个环节数字化程度存在很大差异。

企业要成功实现数字化重塑，就必须重新从根本上思考企业的运营模式以及企业与生态环境的互动方式，分别从数字化产品和服务、数字化运营、数字化组织和数字化客户体验各个环节评估自身的转型阶段，正确认知企业存在的管理瓶颈，才有助于提出科学的改善方法。

当下，大量的企业组织在智能制造能力和成熟度方面还处于初级阶段，在深化和推进智能制造的过程中还面临着诸多困惑和挑战。

1. 部门之间无法有效协同

2. 生产状态不稳定

3. 生产基础资料大量缺失

4. 岗位、设备与企业信息不交互、不共享

面对企业的诸多痛点，想要最终推行智能制造，首先要对照不同的转型阶段对生产运营中的痛点进行改善，才可以实现企业生产价值最大化，酷公司训练营认为制造业中小企业转型可以从以下几个方面去切入。

1. 精益生产

中小企业要在有限的预算里面去做转型升级投入，是需要精打细算的，可以称之为精益化。精益生产是通过系统结构、人员组织、运行方式等方面的变革，使生产系统能很快适应用户需求的不断变化，并能使生产过程中一切不良、多余的东西被精简，最终达到包括生产效率、产品质量以及用户反馈各方面最优化的一种生产管理方式。

2. 管理协同

制造协同是在统一的信息系统体系结构下，利用集成的思想和方法，将各个分系统进行集成，解决现有的制造业中的信息孤岛问题，并辅以可视化平台，快速反应生产状况，从而加强企业各部门之间的协同生产管理能力。对企业来讲，转型初期可以聚焦企业的核心业务搭建协生产协同管理平台（MES），加强控制力、执行力和同步性，从而缩短交货周期并减少库存，提高效益和利润。让生产计划、生产准备、执行管理和现场生产过程不再是纸上谈兵，实现全控制制造过程。

3. 整合控制

在生产过程中方面，通过实时敏捷协同的供应链整合，提升总体营运效率；今天的小型企业可以使用条形码、射频识别（RFID）标签和物联网设备进行库存控制。还可以采用物联网机器人手推车，使交付完全自动化，并由中央应用程序或系统控制。采取预测性质量体系，从事后控制向事前防范；构建面向制造业务的共享平台，打通用户端需求与系统资源，帮助企业不断提升用户响应

4. 数据驱动

数据是信息资产，数据也是生产力。数据流动的自动化水平逐渐成为一个企业的生命线，成为企业核心竞争力的来源。很多生产和业务管理的隐性问题，是可以通过数据分析挖掘来展现的。高效利用积累的工业数据，是可以为客户提供更多的增值服务，同时开拓我们新的商业模式。

数据驱动的起始是可靠的数据采集系统，数据采集体系大部分是通过ERP系统充分采集人的商业行为数据，通过MES系统采集更多的设备状态、工业作业数据。这两者的数据同时以订单为主线进行标签化。基于ERP和MES，通过有效的数据采集、融合、建模、反馈等手段，构建企业新的数据体系，已经成为当务之急。