轉(zhuǎn)型成效初顯,三成企業(yè)智能制造利潤貢獻率超50%

時間:2018-09-26

來源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語: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,智能制造已進入高速成長期,有約三成企業(yè)表示智能制造的利潤貢獻率超過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。

【中國傳動網(wǎng) 市場分析】 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,智能制造已進入高速成長期,有約三成企業(yè)表示智能制造的利潤貢獻率超過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)濟體還是新興經(jīng)濟體都認(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,報告進行的財務(wù)調(diào)查顯示,智能制造對中企的利潤貢獻率已出現(xiàn)明顯的增加趨勢,利潤貢獻率超過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)機器人第一消費國。國際機器人聯(lián)合會IFR數(shù)據(jù)顯示,中國工業(yè)機器人市場規(guī)模在2017年高達(dá)42億美元,全球占比27%,預(yù)計2020年將擴大至59億美元,國內(nèi)機器人銷量將增至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)機器人的主要用戶。

未來部署的五大重點

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)上進一步部署,目前來看五大部署重點依次為數(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)與消費者、客戶的連接,對服務(wù)進行延伸,開拓新機遇。

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)部仍屬于獨立運作,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)取代獨立運作的信息技術(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。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。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。

在技術(shù)應(yīng)用方面,德勤中國風(fēng)險咨詢合伙人沈斌補充道:“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。”

 

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