大众如何在云端转型其全球制造
与大众新业务开发执行副总裁 Nihar Patel 和数字化生产主管 Frank Goeller 的对话
播客 | 2021 年 8 月 2 日
大众汽车集团每年生产 1100 万辆汽车,每天向工厂输送 2 亿个零部件,其全球供应链规模巨大,然而贯穿整个网络的流程和系统尚未实现标准化。大众正在与 AWS 合作,将其 124 个工厂移动到单一架构,即 Volkswagen Industrial Cloud。该架构将为其汽车制造和物流过程带来巨大的效率提升。但该计划需要对系统、流程和岗位做出重大改革。
在这次对话中,大众新业务开发执行副总裁 Nihar Patel 和数字化生产主管 Frank Goeller 介绍了他们如何重新设计技术和流程、在网络上扩大规模以及推动成本效益。他们描述了如何通过培训和投资来激励员工做出贡献,并交流了对未来的愿景。AWS Industrie 4.0 和智能工厂业务开发主管 Douglas Bellin 也参与其中,并介绍了 AWS 如何帮助大众向其 124 家工厂扩展其技术。
AWS:Nihar,是什么促成了大众的 Industrial Cloud 计划? 您是什么时候意识到有些事情需要改变的?
Nihar Patel:初期,我们有 120 个生产基地,每年大批量生产近 1100 万辆汽车。随着时间的推移,这些工厂都创建了自己的 IT 结构,并以此作为基础。进入该阶段后,您会获得工厂级的自主权,但会失去允许您跨工厂工作的 IT 基础设施一致性。我们看到了全新的数字和云技术,意识到如果我们要做出改变来提高效率,就必须采取大胆的行动。
我们很快意识到需要新的合作伙伴来帮助我们,而 AWS 就是一位重要的合作伙伴。我们最初的重点是生产系统,所以我们建立了一个名为数字化生产平台(DPP)的载体架构。然后,我们必须将其推广到公司的其他部门。物流、供应链和采购都需要同样的关注。但是我们必须用生产平台予以证明,这就是 Frank 参与的工作。
刚开始,您从树上摘到的苹果并不大,但是它们会越来越大,然后您的胃口也会越来越大。”
– Frank Goeller
AWS:各种 IT 系统在工厂独立运行对公司的效率有什么影响?
Nihar Patel:在最混乱的情况下,也许两三家工厂可以找出解决办法,并分享解决方案。但真正出现混乱时,这样的工厂并不常见。如果您正在维护多个系统、协议、人员和电子表格,可能在个别地方一切正常,但它会造成成本和人员方面的低效率。您无法积极地找出错误发生的位置以及快速修复的方法,所以您要不断地补救。
如果能找到跨工厂的架构,可以在上面构建使用案例和其他解决方案集,并允许需求更少、构建内容更多的创新功能,您就可以更快地捕获从本地到云再从云返回本地的过程。当您训练员工以这种方式思考,而不是强迫他们继续使用多个系统时,就可以把人员从工厂 A 迁移到工厂 K,因为工厂 K 的业务模式并非截然不同。
AWS:有道理。Frank,当初加入时,您是如何看待这个挑战的?是什么促使您去解决这个问题的?
Frank Goeller:90 年代,我在大众开始了我的职业生涯,通过材料计划和处理系统开展工作。这个系统的确是庞然大物,我们当时开发的系统绝对是独具匠心的。但在 25 年后的今天,该系统仍在使用。这个巨大的整体式架构,复杂程度的确很高。我们不是要构建新的工厂和新的 IT 架构;现有的系统必须在过渡期间继续运行。工厂经理或当地的 CIO 绝不会接受由于 IT 系统而导致生产线意外停工的情况。我们必须引入新的平台驱动型和云驱动型解决方案,同时保证旧式系统在被取代前能够持续完成工作。
大众汽车数字化转型的成功因素
- 明确想要实现的用途和目标。
- 向 IT 团队和用户阐明为何需要改变其系统和流程。
- 对员工进行教育和培训,使其了解他们需要的新功能。
- 确定哪些设施将试行新构思并获得巨大的性能改进。
- 制定路线图,显示哪些人员和工厂将参与其中。
- 时刻保持沟通。
AWS:Doug,这在其他公司常见吗,还是大众独有的情况?
Doug Bellin:我认为,许多大公司都在努力争取一次性建成并扩展到许多地点。工厂在建造时通常没有考虑到技术问题,而且大多数现有员工也不是技术专家。因此,您要么得雇用拥有新技能的人士,要么让员工离开日常岗位,成本由此与日俱增。这就是通过合作真正引入的功能:建立使用案例并将其向前扩展。
这也是 AWS 为许多客户带来的能力。我们的市场不仅仅是大公司,也有小公司,而且我们已经建立了成千上万的解决方案。它有可能是简单的 OEE(整体设备效率)控制面板,也可能是预测性维护产品。它可以是许多不同的方案,而现在某个公司可以进入其中,迅速找到自己的解决方案,实施该方案,获得每个工厂都想要拥有的持续改进能力并继续前进。
Nihar Patel:正如 Doug 所说,各行各业的情况非常相似,特别是离散制造业和基于流程的行业。当我们开始这段旅程时,我们展望着遥远的未来,然后说,如果这对我们有用,为什么不能让它也服务于其他行业的人士呢? 我们的供应链合作伙伴、物流合作伙伴和其他汽车制造商。我们的愿景之一是提供不仅适用于大众汽车的产品,也要更广泛适用于汽车行业和其他离散制造业的产品。
AWS:你们从哪里开始着手的? 你们如何确定哪些使用案例和基于任务的项目需要立即启动?
Nihar Patel:我们有一张清单,上面列着我们认为需要修复的内容以及有效但需要扩展的解决方案。平台就是起点。AWS 可以让您创建一个平台,您可以在此基础上全面扩展。
Frank Goeller:首要的问题是:用途是什么? 我们想要实现的目标是什么? 没有这些问题,人们就会坚持现状,情况就不会发生太多变化。因此,首先要描述我们为什么需要改变 IT 系统和基础设施的整体设置。我们不仅要向 IT 人员介绍,还要向生产专家介绍,因为他们必须了解现有流程将受到怎样的影响。例如,在传统的质量保证流程中,大量人员会检查汽车、参数等等。工业计算机视觉系统会自动检查这些事项,改变人们的工作方式。在一开始我们就必须明确会发生这种变革。另外,还要考虑哪些工厂愿意试行新的构思,哪些工厂将面临巨大的性能改进。然后一步一步来。制定一份路线图,显示哪些人员和工厂将参与其中,以及如果出现问题,我们将采取哪些步骤以使整个系统不会崩溃。
你应该大胆畅想自己期望实现的目标,但要以可证节点为基础。”
– Nihar Patel
AWS:好主意。你们如何从不同团队集结号召会为这一变革而奋斗,并能在进展不顺利的情况下努力解决问题的支持者?
Frank Goeller:我们仍然在为此努力。最重要的一点是时刻保持沟通。我们必须传达变革所带来的影响。一开始,大家说自己花了那么多钱,使用了那么多资源,但财务上只体现出很小的影响。这也是事实。刚开始,您从树上摘到的苹果并不大,但是它们会越来越大,然后您的胃口也会越来越大。飞轮转动加快。您必须展示试点和变革的影响,然后人们就开始需要它了。
此时您就步入正轨了。但是,如果您不得不通过推动人们以允许您实施试点,那么就仍处于孵化阶段。目前,我们处于这两个阶段之间:一些工厂和品牌真正支持变革,另一些还在观望其如何发展。不过我想如果一年后再谈及此事,那时我们将庆祝巨大的成功。
AWS:您能分享一些没有按计划进行、但您纠正了方向并从中吸取到经验的事例吗?
Frank Goeller:由于法律和行政上的阻碍,初期我们在建立 AWS 培训机制方面步履维艰。这很痛苦,因为培训课程已就绪,我们能够向大家提供优质的内容,却困难重重。但现在我们完全走上了正轨,超过 500 名人员接受了培训,而且该数量每天都在增长。
AWS:你们在引进新技术之前专注于教育和培训人力,这样做很棒。你们是如何选择培训的?
Frank Goeller:AWS 提供了很大的帮助,因为他们了解内容和技术要素,所以我们将 AWS 的现有元素与我们的新内容结合使用。培训的第一步是谈论关联性,以及如何将机器领域和虚拟环境相关联。我们必须开发更多的内容,因为应用程序的数量会越来越多,对培训和能力建设的需求也会越来越大。
我们的愿景之一是提供不仅适用于大众汽车的产品,也要更广泛适用于汽车行业和其他离散制造业的产品。”
– Nihar Patel
AWS:Nihar,您能提供一些例子,说明大众公司注重培养员工哪些方面的能力以及希望如何培养员工吗?
Nihar Patel:当然可以!软件技能是最关键的能力之一,因为我们希望进一步涉足软件领域,而且 AWS 是值得学习的最佳合作伙伴。我们已经在柏林和其他地点成立了合资公司,仔细考虑工业、编码和解决方案的要求,然后合作构建专业知识。我们围绕软件方面的教育和培训进行了投资,并为此建立了一些其他合作伙伴关系。我们正在依靠自己的企业,因为我们有相当数量的合作伙伴公司。其中一家是 MHP,保时捷的一个咨询附属公司。我们正在激励他们,看看他们如何提供更多不同的 DevOps 技能。对于那些不属于正常业务范围,但已知存在于体系中的能力,我们正在通过与 AWS 和其他合作伙伴合作来构建它们,因为我们认识到这是一个巨大的机会。不过我们必须迅速前进;如果我们采取常规路径,将大大落后。
AWS:很有道理。Frank,作为一名领导者,您在克服这次挑战中学到了什么? 有什么让您吃惊的吗?
Frank Goeller:与 AWS 团队合作为我们的执行董事会撰写新闻稿和叙事文本,然后看到叙事文本如何经过讨论并得到建设性的改进,这是非常新鲜的体验。
另一个经验是,在执行这样的大项目时,沟通越多越好。您必须与所有利益攸关方交谈,始终注意人们可能会误解信息,并澄清和解决任何误解。因为我们周围有非常多的分散事项,所以把合适的人员聚集在一起,使各部门和利益攸关方向共同的目标看齐,是作为领导者需要促进的重大主题。您很有可能脱离正轨,所以必须注意路线透明可见,且人们理解这条路线。如果存在必须绕过的旁路或障碍,您必须就此进行沟通。我花一半的时间来与人交谈,把他们聚集在一起,为他们提供正确的信息。
AWS:您如何选择合适的沟通途径? 您是根据具体原因当面交谈,还是有时使用电子邮件?
Frank Goeller:我理想的情况是进行小组互动,这样人们可以面对面地就主题进行良好的交流。受新冠病毒的影响,我们过度依赖电子邮件。这是我最不喜欢的沟通渠道,因为它会传递大量的误解。面对面的交谈是最好的方式。我崇尚小型研讨会。冲刺法是一种非常敏捷的方法,也许某一天非常专注,但也仅限于此。一天一次时长半小时的会议,要在 20 个主题之间跳转,因而效率不高。我认为专注于一个主题时影响力最强。
AWS:当然。您提到了很多 Amazon 与合作伙伴和客户合作的过程。Doug,我们能不能从飞轮开始,对这些稍作解释?
Doug Bellin:杰夫·贝索斯(Jeff Bezos)多年前在研究 Amazon.com 的价值创造时提出了飞轮的概念。他知道如果自己能做出最好的选择,就能获得更多的客户。那就是飞轮上的两个齿轮。然后,如果他能获得更多的客户和更好的选择,他就能降低价格。更低的价格将吸引更多的客户,更多的客户又会带来更多的卖家,依此类推。现在,您要如何通过飞轮中的齿轮吸引更多的客户? 营销、推广,以及让人更容易与贵公司合作。
我们以一致的方式看待制造业,甚至更高层次的能力:如果某些产品对于用户来说是更好的选择,这些产品就能留住用户,用户也会购买更多产品,依此类推。
我花一半的时间来与人交谈,把他们聚集在一起,为他们提供正确的信息。”
– Frank Göller
AWS:另外,Frank 提到了新闻稿。您能谈谈这件事吗?
工程设计和生产过程通常是孤立的。我们希望加强生产计划和能力,但这些生产信息如何反过来帮助生产设计? 我们尝试采用逆向思维,其中一项能力是撰写新闻稿,就像为《华尔街日报》或《纽约时报》撰写新闻稿一样。现在,我不是说要把新闻稿发给他们,而是说如果您编写了一个全体一致同意的文档,您就有了一个项目计划。我们的问题是 x,而我们做了 y 来解决这个问题。这是用一种独特的方式从内部看待解决方案、产品和能力,而客户通常不会采用这种方式。您要定义谁是客户,像在大众,有时您在同一个企业中可能有三个或四个不同级别的客户:比如说一名生产线工人、一位工厂经理,以及购买汽车的顾客。
AWS:让我们把目光投向五年、十年后的未来。您对任何面临类似问题的工业制造公司的首要建议是什么?
Nihar Patel:您应该大胆畅想自己期望实现的目标,但要以可证节点为基础。我们的愿景是,通过与明智的合作伙伴合作创建 Doug 所描述的飞轮,在大众公司证明这个案例,并迅速将其迁移到行业的其他领域。我认为保持明确的方向尤为重要。我们知道需要 IoT 解决方案的单一存储库,而且必须要以轻松的方式来获取。作为客户,我们知道自己想要得到它。所以我认为,留意客户的心态并将其与大胆的愿景相匹配是至关重要的。然后,我们需要进行大量的沟通:要反复进行内部沟通,然后才是外部沟通,并确保采取正确的管理办法。您还得把一群聪明的人和聪明的企业集合在一起,来实现这个愿景。您可能会独自走过一段路程,但是如果您想要一场旅程,就必须与人们一路合作。这是一场马拉松。
AWS:很棒的观点。Frank,您能分享一条最重要的建议吗?
Frank Goeller:我对马拉松的比喻感触颇深。让您获胜的不是跑鞋、裤子或太阳镜,而是您周围的团队和您本人,您所做的事情,以及您的训练方式。这对任何转型都是一样的。推动转型的不是我们使用的技术,也不是我们为转型引入的创新,而是人员和团队。这是很大的挑战,因为我们有大量的员工,我们必须选择那些能够创造足够高能量的人,来实施数年的转型。要改变整个网络,我们需要大量的能量。只有找到合适的人并把他们放在合适的位置上,我们才能实现。
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嘉宾简介
Nihar Patel
大众新业务开发执行副总裁
Nihar Patel 是大众汽车集团新业务开发执行副总裁,负责大众汽车集团的关键战略项目。他一直参与福特和大众联盟的工作,专注处理关键的商业协议。最近,他与 AWS 和西门子共同领导了 Industrial Cloud 业务战略的开发。Nihar 于 2018 年初加入位于德国沃尔夫斯堡的大众汽车集团。在此之前,他曾在其他领先的汽车制造商处担任全球战略和运营方面的职务。
Frank Goeller
大众数字化生产主管
Frank Goeller 领导大众的数字化生产小组。该小组负责协调整个生产和物流方面的 IT 架构转型,并在大众汽车集团的所有品牌和工厂之间创造协同效应。该小组还负责内部数字化生产平台(DPP)的开发,以及大众汽车公司与合作伙伴在新型 Industrial Cloud 中的外部调整。Frank 在奥迪公司开启了他的职业生涯,后来跳槽到 McKinsey & Company,在制造业各领域积累了丰富经验。
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