当前,全球制造业发展模式正经历由规模效率主导向数智精益引领的深刻转变,数智技术与精益管理的深度融合已成为重构产业竞争逻辑的核心驱动力。作为中国重型装备制造行业龙头企业,潍柴动力股份有限公司(简称潍柴动力)在发动机及核心零部件制造领域具备深厚的产业与技术积累,其建设的"基于数智精益模式的高端发动机智能工厂"项目入选国家首批领航级智能工厂培育名单,成为制造企业数智精益实践典范。其"精益为体、数智为用"的实践逻辑与经验,对制造企业具有重要的借鉴价值。

一、从信息化筑基到数智化跃迁

潍柴动力于2002年12月23日注册成立,是中国内燃机行业首家在香港H股上市的企业,也是首家通过换股吸收合并方式实现"A+H"两地上市的企业。潍柴动力的精益管理贯穿从信息化筑基到数智化跃升的全过程,呈现出清晰的演进脉络,推进举措扎实,实践成效显著,成为研究中国制造业高质量发展的典型样本。潍柴动力24年的发展历程可分为三个阶段。

1. 信息化筑基阶段(2002—2014年)

为应对国内外激烈的市场竞争,并紧跟世界汽车行业先进的管理理念和实现卓越绩效,潍柴动力以标准化、流程化为主线,部署企业资源计划(ERP)、制造执行系统(MES)和产品生命周期管理(PLM)等核心系统,建立统一数据平台,实现财务、采购、生产、库存等业务流程的统一管控。2009年,启动精益管理项目,优化工厂生产布局、改造生产线并加强标准化作业体系建设。通过信息化与精益管理的初步协同,实现生产要素高效匹配,构建起流程标准化支撑的精益框架,为之后构建工业互联网生态,奠定管理、数据和物理层面的坚实基础。

2. 数字化升级阶段(2015—2020年)

为在全价值链快速实现降本增效来维持竞争优势,潍柴动力对管理体系进行了战略性升维,将精益办公室升级为潍柴运营系统(WOS)集团级推进中心,将原本在生产领域成熟的精益管理体系从生产现场系统性地拓展为覆盖研发、供应链、质量、营销、服务、职能管理的全球统一运营管理系统。在研发端,以PLM为核心,搭建5国12地全球协同研发平台,将降本目标嵌入设计阶段,减少物理样机迭代次数并缩短开发周期;在供应链端,向100多家核心供应商输出WOS标准,实现订单、库存、质量数据实时互通,并优化了海外工厂与国内基地之间的物流与库存策略;在生产端,将MES与其他生产管理系统深度集成,建成高度自动化、数字化和智能化的车间,2020年入选全球"灯塔工厂";在营销服务端,升级客服管理系统(CRM),建立远程诊断与预测性维护体系,为产品提供全生命周期服务;在财务与管理端,通过DCMM(数据管理能力成熟度评估模型)四级认证,建立全价值链数据平台,推动精细化成本核算,为决策升级和运营优化提供支持。此阶段潍柴动力将"质量在我手中"理念落实到全员和生产全过程,同时形成可复制、可推广、可落地的WOS管理模式,实现数据驱动的精益全域渗透,为公司在第三发展阶段实现数智化跃迁奠定了坚实基础。

3. 数智化跃迁阶段(2021年至今)

具备自感知、自决策、自执行、自学习等特征的"智慧工厂",已经成为企业提高生产质量、效益和竞争优势的核心引擎。潍柴动力积极响应国家产业政策号召,凭借敏锐的行业洞察与前瞻布局,精准把握智能制造转型关键,加速推进新一代信息技术与制造融合应用,全力打造行业领先的"黑灯工厂"。2021年5月,启动高端发动机数字化工厂建设,并于2023年11月投产,现已建成数字化厂房、智能制造生产线和智能物流中心。高端发动机数字化工厂是全球行业第一个发动机数字化无人工厂,实现了全过程绿色低碳生产。在此阶段,全链路数智化使研发、生产、服务效率全面跃升,产品一致性与可靠性达到国际先进水平,潍柴动力成功从制造型企业转型为数智化方案提供商,构建起人工智能赋能的自主决策与生态,为装备制造数智化提供"潍柴样板"。

二、精益为体:固本培元,夯实精益经营基座

潍柴动力将精益管理视为数智化转型的元治理基础,以WOS为核心原则,构建了由理念层、流程层、能力层与制度层组成的四维元治理框架,系统打造支撑数智化转型的精益基座。

1. 理念层:以WOS十项原则为核心塑造价值共识

潍柴动力以WOS十项原则(见下页表1)为核心,塑造"客户满意是我们的宗旨""质量在我手中""以数据化和可视化支持敏捷制造"等价值共识,将精益理念转化为全员遵循的行为准则,形成全员精益思维模式。精益思维不仅规范了员工的行为取向,还为后续的数智化系统设计提供了价值标尺。公司始终坚守"高质量标准下的成本主线",在推动全过程精益管理中确保技术应用始终以消除浪费、创造可量化价值作为准绳,从源头规避了技术"有运转而无实效"的风险。

潍柴动力高端发动机数字化工厂是全球行业第一个发动机数字化无人工厂,实现了全过程绿色低碳生产。全链路数智化使其研发、生产、服务效率全面提升。

2. 流程层:标准化与可视化夯实现场管理根基

潍柴动力构建了涵盖约33个规范、2000多个流程的标准化作业流程体系与可视化现场管理模式。通过5S/6S现场管理、目视化看板等基础管理工具,创造一个"不会出错"的现场,打造精益生产的基石;通过安灯(Andon)系统、PDCA循环等精益生产工具,主动暴露问题、快速响应并系统性解决,驱动现场不断进化;基础管理工具与精益生产工具深度融合、相互支撑,共同构成潍柴现场精益管理的完整闭环。尤其是质量门机制和分层审核制度深度嵌入WOS,将事后检验转为事前预防与事中拦截,避免缺陷流向下游造成批量损失。潍柴动力在流程层的一系列举措,培育了其持续改善的基因,更为其数智化转型搭建了标准化的现场管理底座。

3. 能力层:阶梯式培养体系筑牢精益人才基础

潍柴动力构建了"精益专长+数字素养"双元能力培养机制,着力培育与数智精益转型需求相匹配的复合型人才。公司坚持"高素质的员工队伍是发展基石"理念。一方面,面向全球引进人才,为人才规划职业发展通道,搭建宽广的干事创业发展平台,营造"人人成才、人尽其才、才尽其用"的环境,通过精益道场、班组管理年会、工长技师班等载体开展常态化培训,明确达标率目标。另一方面,有针对性地提升不同层级员工的能力:面向管理层,重点强化以数据为基础的精益决策能力,提升管理层运用数智工具识别流程痛点、优化管理决策的能力;面向执行层,重点提高其标准化作业及问题识别能力,夯实现场执行根基,确保作业水准一致、过程变异受控。同时,以常态化改善提案激励机制激活全员参与,鼓励全员在数智精益实践中持续应用与创新,将系统知识转化为解决实际问题的能力,从而不断夯实精益人才基础。

4. 制度层:构建结构化制度体系和长效改善机制

潍柴动力构建了以WOS全球运营系统为顶层框架、以PDCA循环为核心改进逻辑、以六西格玛为深化工具、以精益生产为实施手段的闭环管理制度体系,将精益管理的方法论转化为企业可落地、可复制、可迭代的制度化能力。这一制度体系将各工具的价值叠加放大,有效打通了精益管理的全流程管控链路,实现问题的精准识别、高效解决与经验的沉淀复用,让数智精益的管理方法深度融入业务运营各环节,持续提升生产经营的精细化水平与组织的整体改善能力。这套闭环管理制度体系解决了潍柴动力多基地、全产业链、全球化布局下的管理协同难题,带来可量化的运营价值提升,为潍柴动力的数字化、智能化跃迁及新质生产力培育筑牢了管理底座,让精益管理成为企业穿越行业周期、实现长期发展的核心竞争力。

三、数智为用:驱动转型,拓展智能管理边界

潍柴动力以"精益为体"所夯实的管理基础与价值共识为根基,以三个相互关联、层层递进的赋能机制,系统推动数字技术与业务场景的精准耦合,持续拓展智能管理的效能边界。

1. 数字技术从感知到调控

潍柴动力将物联网、RFID(射频识别)等数字技术,精准嵌入传统精益生产的痛点环节,构建起实现"全域感知―智能分析―自主优化"的增强闭环。通过部署物联网终端,利用MES系统实时采集发动机装配、试车、喷漆全流程中7个关键点的产品履历、56种关键零件信息、95种螺栓拧紧数据及30个试验座台的性能数据,并借助Andon系统实时收集设备、物料与质量异常信号,实现生产现场状态的全域实时感知。通过质量管理系统(QMS)与统计过程控制(SPC)结合,实现生产过程数据的动态监控,将传统精益生产中依赖人工点检、事后分析的模式转变为基于数据的实时预警与过程调控。在质量控制环节,通过MES系统实现关键件扫描与物料清单(BOM)匹配,并借助其防错技术,实现从人工检查错装、漏装向系统自动校验转变。在生产调度上,MES系统的作业计划管理模块以均衡生产为导向,对上层ERP任务进行精细编排与动态调整,在复杂约束条件下推动资源配置持续优化。

2. 管理决策从经验到数据

潍柴动力以决策范式转换为核心,以产品全生命周期管理和企业资源计划为顶层框架,通过构建一体化数智管理平台,打通产品数据管理(PDM)、MES、QMS、CRM等关键系统间的数据壁垒,构建起贯穿研发、制造、质量、服务的全价值链数据流通体系,从根本上推动管理决策从依赖"经验直觉"向"数据因果"转变,构建起数据驱动、精准高效的智能管理体系。在研发领域,PLM平台集成研发项目管理、仿真数据管理等多项子系统,建立覆盖全球的协同研发网络,支撑研发决策从"经验推测"转向"数据验证"。在质量管理领域,QMS系统构建了覆盖事前预警、事中控制与事后分析的全流程数字化防线,彻底改变了质量管理"事后补救、经验判断"的传统模式。

3. 质量管理从内部改善到价值链共生

潍柴动力将数智化能力延伸至产品全生命周期,构建起覆盖客户使用场景的价值协同网络。依托全程服务中心平台和客户关系管理系统,以及遍布全国43个维修服务中心、4368家特约维修网点的售后质量信息,从多个维度对维修信息进行统计分析,精准定位产品售后质量的共性问题,并形成可视化的质量分析报告,为前端研发设计、生产制造环节的质量改进提供数据支撑,从而持续提升产品可靠性与客户满意度。通过质量信息反馈与改进管理,实现厂内外质量问题的闭环管理,涵盖批号追溯、责任人指定、原因分析及整改、反馈部门验证、问题关闭全流程,有效打通了厂内生产管控与厂外质量反馈的信息链路,实现质量问题的全生命周期可追溯、可管控、可改进,大幅提升了问题处置效率与整改落地质量,从源头上降低了同类质量问题重复发生的概率,持续优化全价值链质量管控体系。

四、体用互构:辩证统一,构建数智精益体系

体用互构并非精益与数智的简单叠加,而是二者在实践过程中的动态契合与协同转化,最终形成"需求牵引—技术赋能—能力跃迁"的良性循环,破解传统精益生产与数字化、智能化建设脱节的行业痛点,成功构建兼具实用性与可持续性的数智精益体系。

1. 双向校准,破界融合

潍柴动力建立"精益管理需求定义技术边界、技术能力重构精益管理标准"的动态校准闭环,有效破解行业内普遍存在的技术与精益"两张皮"难题,实现精益改善与数智技术的同频共振。一方面,将价值流分析确定的浪费环节与改善需求,作为数智化项目筛选与设计的输入约束,确保技术投入精准聚焦于价值创造的靶心。在数智化车间建设中,通过系统的现场观察识别流程瓶颈,再据此部署数字孪生与人工智能检测系统,实现技术的靶向嵌入。另一方面,数智技术的深度嵌入反向重塑了精益管理的标准与边界,推动精益目标从"定性愿景"向"定量可实现"转变。当人工智能视觉检测实现99.9%以上的缺陷识别准确率后,传统依赖人工的质量检验标准、作业规范被全面重构,精益"零缺陷"目标不再是抽象理念,而是转化为可量化、可监控、可逐步逼近的技术参数与管理指标。

2. 认知对齐,双向赋能

潍柴动力构建跨层级的组织学习机制与动态适配能力,实现管理逻辑与技术逻辑的同步升级。不同于传统企业中简单的部门协作,其以数智精益委员会为核心牵引的跨域治理架构,通过搭建共享认知框架,打破生产、研发、信息化等异质知识域的认知壁垒,实现各业务单元的认知对齐。在此框架下,生产端的精益专家将识别出的流程痛点转化为数据需求,为技术研发精准锚定落地方向,实现精益对技术的赋能;技术端的数字化团队针对需求痛点,开发定制化算法与解决方案,为精益生产落地提供技术支撑,实现技术对精益的赋能,二者形成高效的双向赋能模式。管理端的管理人员采用PDCA工具评估技术投入的价值转化率,并动态优化实施路径,为认知对齐与双向赋能的落地提供管理保障。这一机制从根本上保障了认知统一与行动协同,持续推动组织流程、管理模式与技术架构在认知对齐基础上的双向塑造与同步演化,为数智精益实践提供了坚实保障。

3. 数据闭环,动态进化

潍柴动力依托全价值链数据闭环与知识沉淀,构建自我强化的动态进化体系。在数智精益实践过程中,每次改善活动生成的数据资产,既用于解决当前痛点,又可以通过知识沉淀为后续精益决策提供科学的数据支撑。以设备维护为例,其生成的故障数据构成赋能闭环的关键枢纽,不仅可用于当前设备的精准维修以减少停机浪费,还能反向赋能研发端优化产品设计方案、提升设备可靠性,同时赋能生产端调整工艺参数、降低故障发生率,形成"数据驱动改善、改善再生数据"的增强回路,进而推动各环节协同升级。这一闭环使数智精益体系得以摆脱静态固化的局限,能够随技术迭代、市场环境及企业战略的变化而自适应地调整优化策略,在持续循环中积累难以复制的动态竞争优势,为企业高质量发展筑牢根基。

五、经验启示:四个关键边界条件

潍柴动力将精益管理理念与数字化、智能化技术深度融合,探索出"精益为体、数智为用"的独特转型路径,在技术研发、市场拓展、绿色转型、全球布局等方面成效显著,形成技术引领、市场领先、可持续发展的综合竞争优势。其成功实践为复杂装备制造企业推进智改数转工作提供重要借鉴,不仅验证了"体用不二"框架的有效性,更揭晓了数智精益转型成功的四个关键边界条件。

1. 以价值立基,以技术赋能

潍柴动力的转型始终以WOS体系所蕴含的"用户满意是我们的宗旨""质量在每个人的手中""以信息化和可视化支持敏捷制造"等核心价值理念为根本准绳,确保所有数字化、智能化技术的引入,都必须回答"为谁创造价值"这一根本问题,从源头上有效规避技术应用与业务需求"两张皮"的风险。其实践表明,成功的数智化转型,首要前提并非盲目追求技术的尖端性,而在于确立并坚守一个清晰的、源于业务本质的价值评判基准,以此主导技术的筛选与落地应用。

2. 在实干中学习,于有序中演进

潍柴动力的数智精益实践呈现出显著的"有序推进"特征:即先通过长期推行WOS夯实管理基础、固化标准流程(立"体"),再逐步推进数据的系统化采集与信息化管理,最终在坚实的流程与数据基础上引入智能化技术进行深度赋能(致"用")。这种"先固化、后优化,先数字化、后智能化"的渐进路径,保障公司组织能力与技术复杂度的同频迭代,避免因"消化"不良而导致技术系统悬置或失效。其带来的启示是,数智化转型必须遵循组织学习的客观规律,以"干中学"的渐进式实践稳步推进,摒弃跨越式、冒进式发展。

3. 在互构中成长,于协同中进阶

潍柴动力着力塑造员工精益思维与数据思维的双元能力,进而构建起人机优势互补的协同系统,将人的柔性判断、经验智慧和创造性,与算法的精确计算、快速响应及模式识别能力深度融合。在数智精益实践过程中,技术不是外部的附加工具,而是深度嵌入业务流程、由业务人员主动调用的使能要素。这表明数智化转型的核心目标不是用机器替代人,而是通过技术赋能,塑造人机协同、共生共进的新型主体与工作范式,推动组织在数智融合中持续进阶。

4. 在共享中织网,于联动中成势

潍柴动力的实践表明,数智精益的效能存在显著的网络外溢效应。当这套经过验证的数智精益体系不断完善并且发展较为成熟后,公司便可以通过平台、标准、人员等多种渠道,向供应链伙伴输出精益管理与数字化能力。这种能力扩散不是单向输出,而是通过数据共享、流程对接和联合改进,构建起需求联动、技术共进、价值共创的供应链协同演化网络。这一模式不仅实现精益改善在价值链中的范围经济与网络效应,还将单个企业的竞争力升级为整个价值链生态的集体竞争力。

原文刊载于《企业管理》2026年8月 作者：赵娜