裝備制造業是為國民經濟發展提供技術裝備的基礎性產業，是我國經濟發展的重要支柱產業，得益于國家產業政策扶持和全球產業格局轉變，我國裝備制造業已經取得舉世矚目的發展成就，形成了門類齊全、具有相當規模的產業體系。裝備制造業包括電子設備、汽車制造、金屬制品，通用設備等多個細分，行業整體數字化發展呈現以下幾點趨勢：

趨勢一：從“增量時代”進入“存量時代”，數字化轉型成為行業共識

過去幾十年，我國裝備制造行業從無到有，從小到大，從指數增長的增量時代，進入優化升級的存量時代。在當前階段，裝備制造業面臨出諸多新的發展挑戰：資源要素價格上升、環保要求提高；市場競爭持續加劇，不僅要與傳統裝備制造企業抗衡，還面臨新興技術型企業和數字巨頭企業的挑戰；全球范圍內制造強國仍具有高技術優勢，國際產業呈現轉移態勢。無論在需求端還是供給端，國內裝備制造企業的發展面臨一定的壓力。面對行業增速放緩、 內外部環境變化，疊加國家政策的鼓勵與引導，數字化轉型已經成為裝備制造企業的迫切需求，以數字驅動企業壯大新增長點、形成發展新動能成為行業共識，對數字化轉型企業不再思考是否“需要做”，開始思考和布局“怎樣做”。

趨勢二：物聯網應用日益廣泛，在線數據大量豐富

裝備制造企業在數字化轉型方面紛紛進行嘗試，通過生產制造環節引入基于物聯網技術的各種先進生產設備、工業機器人，并應用基于智能生產聯動系統的設備互聯與數據互通解決方案，逐步打通各環節生產信息，實現從生產制造及相關各種可用信息被實時捕獲，提高制造的可視性，使生產過程的每一步都能“看到”，每個生產單位都能掌握，實現對資產，流程，資源和產品進行虛擬跟蹤。

行業領先企業在物聯網的應用方面不斷推進，在德國安貝格的西門子電子制造工廠，機器和電腦自主處理75％的價值鏈，約有1000臺自動化控制器正在運行。正在生產的零件通過產品代碼與機器進行通信，產品代碼告訴機器他們的生產要求以及下一步需要采取的步驟。員工主要負責監督生產和技術資產，包括處理突發事件。在GE的Durathon電池工廠，10，000多個傳感器實時測量溫度，濕度，氣壓和機器運行數據。這不僅提供了實時監控生產和調整過程的機會，而且還可以追溯電池性能，回溯到特定批次的粉末以及過程中的每一步。

物聯網的應用使裝備制造企業在線數據大量豐富，對設備狀態、故障頻率等各類生產信息實時把我，為企業生產經營決策提供充分的可見性，為簡化業務流程、及時發現生產過程中潛在問題、提高產品質量和降低成本提供可能。

趨勢三：以數據中臺為載體，全面提高業財數據可用性

數據是數字化轉型的基礎，大部分裝備制造雖然有相對完善的業務系統，但尚未建立覆蓋全流程、全產業鏈、全生命周期的數據鏈；內部數據資源散落在各個業務系統中，形成“數據孤島”；企業內部數據與外部數據融合度不高，無法及時全面感知數據的分布與更新。

數字化轉型進程中，企業重視數據基礎的完善，建立數據中臺實現數據集成，打通數據通路，聚合從產品系列、客戶、渠道、合同類型、幣種核算、成本結構等等信息，將銷售、生產、采購、研發乃至人力、財務各個部門的數據貫通，從交易運作的源頭獲得數據信息。把核算系統、ERP系統、CRM系統、采購系統以及各類的前端交易系統等打通，實現高效的數據采集與數據清洗。把財務數據與業務數據打通，把客戶數據與運營數據打通，把內部數據與外部數據打通，把結構化數據和非結構化數據打通，全面提高數據的可用性，為后續數據的場景化應用打好基礎。

趨勢四：數據驅動的場景化解決方案紛紛出現

企業在生產經營過程中遇到的面臨各類問題，以往這些問題的回答需要依賴管理層個人經驗，在數字化轉型的背景下，企業需要基于數據和模型來發現和解決問題，通過場景化解決方案解答一系列難題，例如：產品的小批量、單件化生產，如何高效滿足客戶技術、交貨需求，合理調配產能？生產過程中涉及到大量零部件，如何優化生產流程、發現生產環節問題，提高生產管理能力？新產品、定制化產品的開發設計對生產成品影響大，如何在產研設計階段準確預測生產成本、新產品（項目）收益率？面對這些問題，各種場景化解決方案紛紛出現：

產供銷平衡測算：以計劃管理為抓手，以市場需求及銷售端信息為牽引，快速指導生產端所需生產的產品型號、批量、交貨期等，并結合產品BOM信息、庫存情況，指導企業進行物料采購，實現銷售、生產和采購聯動。

智能排產：自動分解客戶需求，把握企業各廠房或生產基地產線、產能情況，快速根據客戶需求變化靈活排產，無論是定制化產品制造、多品種小批量生產還是標準大批量生產，都可以通過系統模型快速計算，協同各相關部門信息，實現生產計劃隨訂單變化及時調整，產能充分發揮利用，優化復雜的車間層運作，實現產出和整體效率的最大化。

項目制造管理：預算管理以項目為單位，協同多個相關部門編制預算，在項目執行過程中按組織、按明細項目或按標準實現預算管控，實施監督項目開支情況，及時跟蹤和對比分析。同時實現項目預算與企業年度預算打通，在項目預算變更、滾動預算等情況下，保持預算科學合理。

趨勢五 ：人工智能深度應用，企業決策模式發生改變

隨著以數據為基礎的深度學習的飛速發展，人工智能技術已逐漸滲入企業管理和組織決策中，人工智能的應用轉變了裝備制造企業決策模式，相較于傳統管理報告延遲、遺漏、易錯的固有問題，人工智能決策模式則有更強的實時性，更細的顆粒度，更高的統合性，通過大數據、機器學習等前沿技術，將企業的實際問題轉化為數學模型求解，解決生產、倉儲、配送、銷售等一系列場景中的優化問題，智能排查經營漏洞、生成策略、選擇策略，實現數據驅動的人工智能決策。

趨勢六：商業模式發生變革，產品中心向客戶中心轉變

在傳統的工業技術體系下，裝備制造企業商業價值的創造以產品為中心，重點關注產品的生產制造效率、產品質量，隨著市場要求不斷提高，企業從單純的設備供應者轉變為整體方案的解決者，從提供標準化產品轉變為提供多樣化定制化產品，相應的產品和服務的內在邏輯也發生轉變。從“以產品為中心”轉向“以客戶為中心”，倒逼企業更密切的與市場、與客戶打通信息，通過數字化手段提升自身實時洞察能力，為客戶參與產品設計、生產、制造、服務等全生命周期打造良好體驗環境。

在設計方面，通過運用云計算、數據孿生等技術，將研發設計產品信息進行數字化、可視化表達，整合供需雙方設計資源，推進產品落地；在個性化定制方面，通過客戶交互平臺和資源平臺，推進敏捷開發、柔性制造及精準交付模式，實現企業研發、生產和服務數據貫通，促進供需精準匹配；在智能化制造方面，以數字化為核心，采用智能手段突破生產制造中的瓶頸問題。

趨勢七：數字驅動成本管理由傳統模式向精益管理轉變

數字化驅動推動企業建立成本信息庫，搭建成本測算、分析模型，結合裝備制造企業精細化成本核算和多維盈利分析等業務特點，實現研發、生產、采購、銷售全價值鏈的端到端的全場景成本管理，實現精細化的全成本管控和分析。通過目標成本管理、標準成本管理、作業成本管理、成本預算預測等多角度管理測算實現管理的評價閉環。

在銷售定價決策過程中，裝備制造企業對成本信息的要求繼續提升，新產品的定價、定制化產品的價格決策都需要細化的成本信、成本模型。通過應用數據及建模技術，快速搭建成本測算模型，并根據歷史成本信息、代表機型BOM、最新物料采購價格等，快速測算產品成本，幫助企業及時報價，在市場競爭變化的環境下幫助企業在競標中急速占領優勢。

在目標成本管理方面，以歷史成本數據指導企業制定目標成本，降本額科學合理分解至各業務環節、各產品、各項目，明確單臺降本額，讓企業降本增效的戰略落實到日常的業務訂單之中，實現成本信息可查可控。

在成本精細化核算方面，以產品為中心的損益計算成為主流，按照一定的規則分攤工與費至單個工單，按照工單計算制造件單位成本，根據BOM由下至上卷積產品生產成本（料、工、費），計算單個工單產成品實際成本；根據分析與管理需求，匯總單個工單形成按產品、項目、工序、組織等多維度的實際成本數據。

趨勢八：企業數據邊界打通，產業鏈上下游密切協同

裝備制造企業通常面臨供應鏈生產環節原材料庫存成本增加，供貨不及時，無法及時應對客戶的需求等問題，在數字化轉型過程中，數據驅動企業突破邊界，與上下游企業數據聯通融合，加強產業合作，增強風險預警和應急處置能力。例如汽車行業，在新車型開發過程中，整車廠與上游企業信息共享，除了提出零部件研發的技術要求外，整車廠新車型的生命周期、未來幾年市場銷售量、目標區域等信息也會同步至上游零部件供應商，零部件供應商通過這些信息對產研項目進行盈利測算，計算量產后單臺零部件生產成本及所需承擔的研發費用，從而更合理的進行報價決策和研發、生產安排。

數據驅動下核心企業與其供應商實現采購、物流、配送及銷售的協同管理，提高企業間溝通效率，降低溝通成本，全業務流的智能化、透明化和數據實時化，實現全部零部件的全流程質量追溯，減少各種重復錄入工作，提升物流效率與運轉質量，確保生產排程合理性與交期和質量，實現企業間協同效率提升。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。

關鍵詞： 化轉型 業數字