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2022年亚搏体育app制造业数字化转型研究报告
文章来源:开云体育 发布时间: 2022-09-24 浏览次数:63212

   

  此报告试图回答以下几个问题,这些问题也是此报告的框架和主线、制造业企业的数字化转型到底是什么?

  3、目前制造业企业是否已经具备数字化转型的条件?主要的供给端市场有哪些玩家、提供何种服务?

  4、制造业企业数字化转型的价值是什么?其交付流程大概是?转型会遇到哪些主要难点?

  在拉动本国经济增长、促进本国就业等方面贡献卓越,更是我国民生消费的底层基础;2)针对全球市场,从原来的原料出口国,逐步转为工业品中间品、中间品等普通技术密集型产品的国家,为其他国家消费品的满足提供坚实支撑。

  本文的制造业的数字化转型是指将新一代信息技术覆盖制造企业的设计、生产、管理、销售及服务各个环节,并能基于各个环节产生的数据分析与挖掘进行控制、监测、检测、预测等生产经营活动,在缩短研发周期、增加采购实时性、提高生产效率与产品质量、降低能耗、及时响应客户需求等方面赋能。该概念强调两个点:其一,制造业的整个生命活动周期都由新一代信息技术所覆盖,既能用先进技术改造各个业务环节,又能尽可能促使全流程走向数字化;其二,产业链条上的各类活动、运营管理活动可通过数据分析赋能决策、预测生产、创新服务。

  企业经过数字化改造后,为产品及工艺设计环节带来的直接价值就是降低试错成本和周期。具体而言,英超买球通过传感器等器件收集并沉淀产线相关数据,通过生产系统建模与仿真后,可对产品、工艺、产线进行仿真模拟,进而确认关键的产品参数、工艺参数、产线参数等。与此同时,通过输入场外数据,还能不断优化产品、工艺、产线,提升企业研发及生产效率、产品质量。

  企业经过数字化改造后,企业从研发设计到销售服务全流程实现数字化。各环节数字化落地及打通后,对生产制造环节的直接好处主要有四方面:

  企业从研发设计到销售服务全流程实现数字化是数字化转型升级的直接结果。其中,各环节数字化落地及打通后,对采购、销售环节的直接好处主要有四方面:1)通过数字化提升信息互通的及时性、供应商的可管理性、销售目标的可预测性、采购时间节点的可控性等方面,进而达成企业采销平衡;2)“消费者需要什么-企业生产什么-卖什么”的买方市场将得以建立,并且有望满足买方市场需求;3)数字化将促进企业上下游供需协调性、企业员工积极性、生产敏捷性等方面的提升,企业的生产能力上限有望提升。

  从业务环节来看,产品销售、服务及运维、财务管理等场景的覆盖更全面,可选产品类型也更多。这既与营亚搏体育app销、仓储物流管理易见效、易买单有关,更与技术实现难度相对低有关。目前随着软硬件的深入应用,产品生产环节的细分场景也逐步被覆盖,其中,软件以MES、AI检测软件等为代表,硬件以XR为代表,向上可拓展至工艺设计及验证,向下可拓展至远程运维。

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  一般来说,制造业数字化转型由供应商同企业内部的管理层、发起部门(IT部门/业务部门/数字化部门)和其他协同部门进行联动。其中管理层负责战略确定和项目落地的决策权,发起部门的职责是辅助落地、辅助培训、运营维护及信息传递,承担的是“领头人”和“信使”的角色;而协同部门承担的是“体验官”的角色。在此联动过程中,理想的路径是管理层下发足够话语权给发起部门(“尚方宝剑”),发起部门能充分了解业务部门核心需求,且现有信息化水平能够支持后续运维等。但从发起到执行,从战略确定到实施落地,路径的各个环节都可能涉及到“人”的冲突:包括管理层不放权、IT部门业务经验缺乏、业务部门技术能力的不足,以及企业内各部门间需求的难梳理、难对接、难统一等问题。

  ,面对转型的不确定性,企业希望投入最少的成本来试错,后期如果有效就再逐步铺设。2)对于刚需性强的企业,往往以单个或多个模块化展开,此时涉及资金基本上以百万量级算,执行周期至少3个月起,具有费用高、周期长的特点。在这种背景下,发起人往往面临着“需求变更、怎么还没有完成、怎么还没有明显效果、怎么跟领导交代、钱花的值不值”等多种“拷问”,伴随而来的就会出现供需双方就“需求vs成本vs时间、时间vs成果vs效果、成本vs效果”等多种问题进行拉锯,这种内在、重复的阻力造成转型难。

  生产相关数据主要流转路径是:数据感知/采集-数据集成(包含传输与接入)-数据治理-数据存储与应用几个阶段。难点主要存在于前3个阶段:

  需要优先思考采集什么数据有用,然后就是针对老旧设备数据采集改造是否可行。2)数据集成阶段:存在不同采集途径、同一采集途径不同采集工具、同一类型工具不同厂商其数据协议不同的问题,数据互联互通难。3)数据治理阶段:生产相关数据的高实时性、强关联性对模型开发及应用要求高。

  数字化转型不是目的,其主要目的是通过挖掘企业数据价值赋能企业管理、运营、产品和服务,进而实现降本增效、拓展新的商业模式等目标。因此,企业数字化转型后的使用及持续更新非常重要。对于使用,有2点需要注意:1)应用广度:是否自上而下的推动数字化的工作理念与工作方式?2)数字化深度:是否更大程度促进IT和OT的融合,并挖掘其价值?

  数字化转型不能是企业管理层拍脑袋的决策。由于其具有涉及内容复杂、成本高、周期长等特点,故必须从各个环节的各个参与要素上进行全面把控。从需求发起,到响应,再到实施和交付,从参与对象,到实施方法,再到数据收集与应用,企业都需做到自省+外查双线并行:对内,企业需要充分了解需求自身能力与诉求、明确转型目的和目标、协调分工、人才培养、最终落实并应用数字化的理念工作;对外,企业需要认知市场、了解产品/服务、有效需求对称及沟通、长期监督,并适当调整考核节奏及期望。

  整体来看,不同集成商的先天优势不同,但打法相近,即主要依托生态合作伙伴建设进行企业数字化转型服务。但各家生态合作伙伴策略有所差异:1)阿里更多是希望生态合作伙伴融于自身产品,对外服务较重;2)腾讯则偏向轻量化服务,将部分交付工作转接给生态合作伙伴;3)华为、美的则较为相似,重点是填补技术盲点、提升技术整体能力。

  整体来看,硬件和软件的垂直厂商在经过一定的客户口碑、行业经验的积累后,会逐步走向以生态合作为主的平台化服务模式,最终企业可能会发展为集成商。以平台化服务模式过渡主要有两方面好处:其一,可在产品、技术等方面提升厂商的服务能力,可服务的客户类别、客户领域、客户需求等范围会变广;其二,积累足够的客户与服务经验后,企业的渠道体系雏形,为企业演变为集成商做准备。目前来看,垂直硬件厂商主要有工控硬件、工业机器人两大类;垂直软件厂商主要是赛道内头部、领先企业、行业新兴的新锐企业这三类。

  企业进行数字化转型时,遵循的路径大致是:对前期积累的数据资源进行挖掘,实现数据资产的价值-优化和加速业务改进-业务创新、应用新的智能设备将产生并积累更多的数据,如此往复。因此,企业数字化转型并不是终点,而是一项需要持续关注市场需求变化、技术进步并持续投入的任务。虽然,从历史进程看,制造业发展阶段演进速度急剧增加,但当前,AI、5G、IoT在工业的应用尚处于摸索阶段,数字化和智能化将长期共存。

  杰明·穆勒(Benjamin Mueller)教授与简斯·劳特巴赫通过系统依赖性和语义依赖性定义了“使用复杂性(complexity-in-use)”这一概念,并指出对系统依赖性和语义依赖性都具有较高要求的数字化转型工作任务将最为复杂和困难。可简单理解为:如果员工的工作需要通过数字化系统的能力(如数据、算法)完成,则系统依赖性越强;如果工作还需要员工去抽象理解其工作内容的业务逻辑如何在数字化系统中实现,则语义依赖性强。这两种依赖性不仅互为补充,还互相促进。如果系统依赖性升高,那么语义依赖性也会相应变大。针对使用复杂性,两位作者提出可通过“绘制使用复杂性热力图-制定整体数字化转型规划的计划-制定针对性的转型路线”的步骤来加速数字化转型的推进。

  技术的发展为制造业的升级带来更多的可能性。随着信息技术的深入应用,智能工厂将逐步成为现实,具体表现在工厂系统整体实现自洽、工厂决策实现智能两方面。其中不同技术对智能工厂的促进作用表现为:5G促使工厂整体可连接设备增加、延时降低;IoT、XR等设备一方面可增强工厂监控覆盖面,另一方面可有效实现互联互通,促使IT与OT的融合;云计算和AI 则共同推动工厂积累的数据的高效分析与利用,达成整个工厂的“智能”。以上也说明:1)转型升级是多种技术叠加的效果,因为技术都是相辅相成的,单一技术的应用作用有限;2)需求方企业本身无需过渡追求某一单一的技术来实现转型,也不存在一技万能的技术助力企业实现转型。

  会有部分头部的制造企业从数字化转型的需求方变成该领域或者跨领域的数字化转型服务商,具备数字化转型综合解决方案输出的能力。2)拓展下沉市场:从市场制造业大厂想要渗透下沉市场,通过渠道、加盟等方式是首选,但存在“渠道拓展及维护成本高、政策弱、市场盲”等多种问题。但当制造业大厂具备数字化服务能力后,制造业大厂对供应链的把控、自身产品产出与品质的可控性双双提升,制造业大厂下沉市场时,可以有一个产业链玩家的跃迁,即:由原来的、与当地厂商争夺成品市场的中游玩家,跃迁为上游原料/半成品/服务的供应商。这一跃迁的好处如下:1)增加产品/服务销量;2)借用当地厂商的渠道优势实现地域覆盖;3)捕捉厂商与当地市场潜在需求。


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