轉(zhuǎn)型成效初顯 三成企業(yè)智能制造利潤貢獻(xiàn)率超50%

　　近日，德勤中國對150余家生產(chǎn)型和技術(shù)服務(wù)型的大中型企業(yè)進(jìn)行調(diào)研后發(fā)布了《2018中國智能制造報告》，報告稱中國企業(yè)數(shù)字化能力顯著提升，智能制造已進(jìn)入高速成長期，有約三成企業(yè)表示智能制造的利潤貢獻(xiàn)率超過50%。中國制造向中國智造轉(zhuǎn)型已有成效，不但體現(xiàn)在技術(shù)上，更重要的是已經(jīng)在利潤率上有所反映。

　　數(shù)字化的成效初顯

　　德勤中國制造行業(yè)主管合伙人董偉龍表示，無論是發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體還是新興經(jīng)濟(jì)體都認(rèn)識到，智能制造已成為全球價值鏈重構(gòu)的關(guān)鍵。在發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體專注制造業(yè)回流計劃時，亞洲國家也在積極部署制造業(yè)的自動化和智能化，其中中國成效尤其顯著：依托政策和行業(yè)頂層設(shè)計雙規(guī)劃，中國制造業(yè)通過開展試點(diǎn)示范、建立標(biāo)準(zhǔn)體系和培育系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商等方式在智能制造領(lǐng)域取得了快速的發(fā)展。

　　董偉龍說，智能制造是用新一代信息技術(shù)貫穿設(shè)計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動環(huán)節(jié)，是由物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)支撐的智能產(chǎn)品、智能生產(chǎn)和智能服務(wù)。中企近年顯著提升的數(shù)字化能力是推動其能夠盡快進(jìn)入智能制造轉(zhuǎn)型通道的主要驅(qū)動力。

　　報告稱，中國企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)提升體現(xiàn)在其利用數(shù)據(jù)指導(dǎo)生產(chǎn)以及系統(tǒng)自優(yōu)化的能力上。調(diào)研結(jié)果顯示，81%的中企目前已完成計算機(jī)化階段，能夠通過計算化高效處理重復(fù)性工作，并實現(xiàn)高精度、低成本制造。至于中企為何能較快掌握數(shù)字化能力，報告認(rèn)為原因有二：一是中國龐大的人口數(shù)量和設(shè)備數(shù)量使中企在獲取數(shù)據(jù)方面具有天然優(yōu)勢；二是相對歐美企業(yè)，中國制造企業(yè)的硬件設(shè)備和廠房普遍較新，更容易實現(xiàn)設(shè)備連接和廠房改造。

　　值得關(guān)注的是，報告進(jìn)行的財務(wù)調(diào)查顯示，智能制造對中企的利潤貢獻(xiàn)率已出現(xiàn)明顯的增加趨勢，利潤貢獻(xiàn)率超過50%的企業(yè)占比從2013年的14%增至2017年的33%。有41%的受訪中企表示其智能制造業(yè)務(wù)的利潤貢獻(xiàn)率處在11%～30%的區(qū)間，利潤來源包括生產(chǎn)過程增效和產(chǎn)品服務(wù)價值提升。

　　此外，中國已連續(xù)六年為工業(yè)機(jī)器人第一消費(fèi)國。國際機(jī)器人聯(lián)合會IFR數(shù)據(jù)顯示，中國工業(yè)機(jī)器人市場規(guī)模在2017年高達(dá)42億美元，全球占比27%，預(yù)計2020年將擴(kuò)大至59億美元，國內(nèi)機(jī)器人銷量將增至23.8萬臺，未來三年的復(fù)合年均增長率高達(dá)22%。德勤預(yù)計，汽車、高端裝備制造和電子電器行業(yè)依然是工業(yè)機(jī)器人的主要用戶。

　　未來部署的五大重點(diǎn)

　　不斷提升的數(shù)字化水平只是中國制造向智造轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)，報告稱后期中企還應(yīng)在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步部署，目前來看五大部署重點(diǎn)依次為數(shù)字化工廠、設(shè)備及用戶價值深挖、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、重構(gòu)商業(yè)模式以及人工智能。

　　制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是一蹴而就的。業(yè)內(nèi)有關(guān)專家將該過程分為三個步驟，即：第一步實現(xiàn)生產(chǎn)率的提升，這個階段主要是企業(yè)級的。企業(yè)要整合ERP的流程與價值鏈，在PLM的產(chǎn)品鏈的各個環(huán)節(jié)用好各類工業(yè)軟件，再把MES制造執(zhí)行系統(tǒng)實施好、打牢基礎(chǔ)。

　　第二步實現(xiàn)價值鏈的閉環(huán)，這個階段是面向產(chǎn)業(yè)的。各類工業(yè)軟件、管理軟件、控制系統(tǒng)互聯(lián)互通，打破信息孤島，形成各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)自動化收集。通過大數(shù)據(jù)分析，對產(chǎn)品、設(shè)備、工藝、生產(chǎn)過程指導(dǎo)，實現(xiàn)生產(chǎn)過程、業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化，形成閉環(huán)。

　　第三步是實現(xiàn)平臺/生態(tài)運(yùn)營，這個階段整個社會需實現(xiàn)制造業(yè)生態(tài)圈、企業(yè)間的互聯(lián)互通，實現(xiàn)企業(yè)級的業(yè)務(wù)、生產(chǎn)的協(xié)同，并最終實現(xiàn)生態(tài)圈內(nèi)企業(yè)的優(yōu)化，實現(xiàn)與消費(fèi)者、客戶的連接，對服務(wù)進(jìn)行延伸，開拓新機(jī)遇。

　　總之，對于制造企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型要實現(xiàn)從自身基礎(chǔ)的數(shù)字化到優(yōu)化提升企業(yè)的產(chǎn)品與生產(chǎn)經(jīng)營水平，再到實現(xiàn)生態(tài)圈上下游企業(yè)協(xié)作分工、并實現(xiàn)與客戶的服務(wù)延伸。通過這三個步驟最終實現(xiàn)企業(yè)的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。

　　戰(zhàn)略審視的重要性

　　報告也指出中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型也存在一些問題，比如不同的信息技術(shù)系統(tǒng)在企業(yè)內(nèi)部仍屬于獨(dú)立運(yùn)作，很多設(shè)備并不具備數(shù)字接口。四成受訪企業(yè)稱設(shè)備尚處于連接階段，這些設(shè)備以相互關(guān)聯(lián)的環(huán)節(jié)取代獨(dú)立運(yùn)作的信息技術(shù)。雖然操作技術(shù)系統(tǒng)的各部分實現(xiàn)了連通性和互操作性，但依舊未能達(dá)到信息技術(shù)層面與操作技術(shù)層面的完全整合。

　　報告顯示，超過六成的被調(diào)查企業(yè)認(rèn)為數(shù)字化工廠和設(shè)備及用戶價值深挖是首要的部署重點(diǎn)。理由是智能制造是以制造環(huán)節(jié)的智能化為核心，以端對端數(shù)據(jù)流為基礎(chǔ)，以數(shù)字作為核心驅(qū)動的產(chǎn)物，因此數(shù)字化工廠被企業(yè)列為智能制造部署的首要任務(wù)。

　　報告進(jìn)一步顯示，目前，中國企業(yè)在數(shù)字化工廠部署普遍以打通生產(chǎn)到執(zhí)行的數(shù)據(jù)流為主要任務(wù)。事實上，產(chǎn)品數(shù)據(jù)流和供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流也有明顯的提升空間。好在有62%的受訪企業(yè)表示正在積極部署設(shè)備和用戶價值深度挖掘，其中41%的企業(yè)側(cè)重設(shè)備價值挖掘，21%的企業(yè)側(cè)重用戶價值挖掘。而用戶價值進(jìn)行深度挖掘中又以C2M（客戶到制造）最受矚目，因為其體現(xiàn)了定制化生產(chǎn)的特性，使制造商可以通過直接面對用戶來滿足其個性化需求，同時還可以通過減少中間環(huán)節(jié)降低成本、提升效率。

　　相比之下，由于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、重構(gòu)商業(yè)模式以及人工智能方向需要企業(yè)對技術(shù)的更成熟應(yīng)用，所以報告認(rèn)為中企在部署前還需加強(qiáng)戰(zhàn)略審視。

　　就重構(gòu)商業(yè)模式，報告提到，中企應(yīng)審視現(xiàn)有商業(yè)模式，并發(fā)掘其他可行的商業(yè)模式，并在此基礎(chǔ)上制定云部署戰(zhàn)略，進(jìn)行商業(yè)論證和自身能力評估。另外企業(yè)還需要充分考慮人力資源和企業(yè)自身的數(shù)字化程度如何與云部署互相配合。

　　董偉龍表示，智能制造不僅能夠幫助制造企業(yè)實現(xiàn)降本增效，也賦予企業(yè)重新思考價值定位和重構(gòu)商業(yè)模式的契機(jī)。然而，重構(gòu)商業(yè)模式是一項復(fù)雜艱巨的工程，建議企業(yè)從商業(yè)模式優(yōu)化、創(chuàng)新管理以及云部署入手，支持企業(yè)建構(gòu)并提升能力，及時把握全球智能制造浪潮中的龐大商機(jī)。

　　在技術(shù)應(yīng)用方面，德勤中國風(fēng)險咨詢合伙人沈斌補(bǔ)充道：“雖然人工智能已迅速滲透制造業(yè)等各個行業(yè)，但仍處于發(fā)展早期，技術(shù)突破和商業(yè)論證需要更長的時間。而且，人工智能應(yīng)用環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度、信息和安全法規(guī)、自身能力都成為企業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)。德勤建議企業(yè)應(yīng)審視現(xiàn)有商業(yè)模式，并發(fā)掘其他可行的商業(yè)模式，在這基礎(chǔ)上制定云部署戰(zhàn)略，進(jìn)行商業(yè)論證和自身能力評估。企業(yè)還需要充分考慮人力資源和企業(yè)自身的數(shù)字化程度如何與云部署互相配合。”（記者 經(jīng)曉萃　通訊員 王姍）

　　轉(zhuǎn)自：中國工業(yè)報

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