《2023中国智能制造解决方案上市公司百强榜》

  • 来源专题:智能制造
  • 发布时间:2024-01-30
  • 智能制造是制造强国建设的主攻方向,是实现新型工业化的重要路径,更是企业打造核心竞争力的有力举措。近年来,我国围绕智能制造试点示范、新模式应用推广、解决方案供应商培育、标准体系建设等方面推进智能制造,取得了长足进步,实现了由概念普及、标准先行向落地实践、行业深耕的跨越,企业对智能制造解决方案的需求日益强烈。

    智能制造解决方案供应商作为我国智能制造建设的重要实践者,是推动我国智能制造高质量发展的中坚力量和自主供给的核心支撑力量,不仅在智能制造创新网络中起着关键枢纽的作用,更在推动制造企业转型升级、促进装备和工艺融合创新、助力效益效能提升等方面有着强劲的驱动力和创造力。

    为了深入了解我国智能制造解决方案的发展现状与趋势,观察智能制造解决方案供应商的市场表现与动向,e-works Research于2023年6月遴选了一批有代表性的中国智能制造解决方案上市公司,通过分析其市场表现、盈利情况和业务发展状况,形成《2023中国智能制造解决方案上市公司百强榜》(以下简称“百强榜”)。

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    • “专精特新”,机械设备为第一大行业自2019年6月至今,工信部已选拔三批“专精特新"企业。其中上市公司共有298家,分别为2019年6月3日第一批30家,2020年11月13日第二批153家,2021年7月31日第三批115家。前三批名单中,机械设备公司达到71家,占比达到23.8%,是分布最多的板块。尤其在第三批名单中,机械设备公司达38家,占比达到33.0%,占比进一步上升。机械行业产业链国家将电子行业视为战略性发展产业,出台了多项支持政策,驱动行业向技术升级方向发展,打造以新一代电子信息技术为基础的全新产业结构,为智能终端、物联网场景提供新的增长需求。行业发展趋势机械行业发展到今天,已经非常成熟。中国企业经过半个世纪的发展,已经形成了独立的工业体系,有了相当的规模和实力,越来越多的产品开始进入世界前列。机械行业大体上可以分为机械加工业和机械装备制造业两种类型,其发展现状也不尽相同。加工制造业:特点是大批量、标准化生产线。有成本价格的优势。企业发展到一定水平后,尽管占有的市场越来越大,但企业利润越来越微薄,这就是现阶段我国机械加工制造业的现状。装备制造业:竞争方式主要是性能、质量、营销、品牌等等各方面差异的竞争。但中国装备制造业发展同样也有着明显的问题:大而不强和产业结构不合理。发展趋势?工艺装备、工艺路线能适应生产各种类型的产品?推向市场准备的时间为最短,使工厂设备高效、灵活使用?机械制造业将是由信息主导的,并采用先进生产模式、先进制造系统、先进制造技术和先进组织方式的全新的机械制造业?未来柔性自动化是智能化的重要组成部分,智能化是柔性自动化的新发展和延伸关键解决方案:计划管理智能制造的核心大脑?APS计划排程是企业管理的大脑?助力企业建立计划、执行一体化体系?为智能制造战略打下坚实基础优势:简单拖拉拽,轻松实现动态轻分析(BI)01 一键开始、即刻分析依靠凝聚了多项核心研发成果的后端运行引擎,实现毫秒级闪电启动,秒级分析方案加载,让企业享受到极致流畅的数据分析体验。部署配置的极致简化,即买即用。02 数据可视、智慧呈现通过强大的数据可视化引擎,轻分析可以自动根据用户的分析意图,实现数据与图形的高效转换,为用户自动推导和呈现最优的数据可视化效果。03 分析探索、拖拽自如无需编写艰深的代码,仅通过简单拖拽,就可完成多维透视的图表呈现;丰富的分析类型结合直观的分析操作,让数据的探索从未如此简单优势:开放、灵活的应用开发平台,快速支持创新的落地简单快速、开放灵活:抽象了32种标准ERP领域模型,849种模型元素,16,819种模型元素属性组合;268个业务服务组件;通过90%的配置+10%的开发即可实现个性化应用。价值:研、产、供、销高效协同,实现企业降本增效01 一体化平台通过系统,可以在研发设计环节可以直接查看所有物料或产品的价格、交期和库存等信息,实现了PLM和ERP之间数据、业务、审批与用户的透明化。02 缩短制造周期研发在设计阶段就可以考虑成本因素、库存因素,还可以进一步考虑项目的紧急度,随时可以看到供应商交期的长短,来决定设计的方式方法,从而极大地改善设计周期。03 降低生产成本第一,减少物料的选型和整个供应链的投入。第二,设计端可以选择性价比最高的零件用到设计端,对整个成本结构来说有特别大的改善。
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    • 来源专题:智能制造
    • 编译者:icad
    • 发布时间:2025-07-17
    • 罗克韦尔自动化发布的《2025智能制造现状报告》是第10版年度智能制造现状报告,报告汇集了全球1500多家制造业领先企业的见解,旨在探讨智能制造的发展趋势、面临的挑战以及未来的发展方向。以下是对这份报告核心内容的解读:一、智能制造的现状与趋势智能制造转型加速:报告显示,56%的制造商正在开展智能制造试点工作,20%已实现规模化应用,另有20%计划在未来进行投资布局。这表明智能制造正在从试点阶段向全面应用阶段快速推进。人工智能与机器学习的应用增长:未来12个月内,人工智能和机器学习将重塑质量控制、网络安全和流程优化三大领域。其中,50%的受访者计划在未来12个月内使用人工智能/机器学习技术来支持质量控制,49%计划将其用于网络安全,42%用于过程优化。数据利用不足:尽管企业收集的数据比以往任何时候都多,但只有不到一半(44%)的数据得到有效利用。这表明企业在数据采集与利用之间存在差距,数据驱动的决策和运营改进能力有待提升。二、面临的挑战网络安全风险上升:网络安全风险已成为企业发展的第二大外部障碍,49%的企业计划将人工智能/机器学习技术用于网络安全,38%的企业正在利用数据进行网络安全保护。随着数字与物理基础设施的互联性加深,企业对IT/OT网络的风险认知也在增强。技能差距与劳动力短缺:缺乏技能娴熟的劳动力是企业难以超越竞争对手的主要原因之一。41%的制造商正在引入人工智能/机器学习技术并提高自动化水平,以填补技能差距并解决劳动力短缺问题。同时,企业也在寻求通过增加技术来创造更具吸引力的工作岗位,引入灵活调度,并通过远程办公访问更广泛的人才库。内部与外部障碍:内部障碍包括内部预算限制、吸引具有所需技能的员工、平衡质量和增长、部署和整合新技术等。外部障碍则包括通货膨胀、经济增速乏力、市场竞争、供应链中断等。其中,通货膨胀连续三年成为企业最大的外部障碍。三、人工智能的作用与影响人工智能作为解决方案:人工智能被视为应对劳动力短缺、技能差距、质量控制及管理外部压力的潜在解决方案。它在质量检测领域的应用已经取得成功,并且正在探索缓解劳动力短缺与技术人才缺口的有效途径。人工智能推动可持续发展:超过一半(55%)的受访者表示,提高效率是其推进可持续发展战略的核心驱动力。产品质量/安全(43%)和能源管理(42%)是企业可持续发展计划最为重要的因素。人工智能在提高质量、优化流程和增强供应链弹性方面发挥着关键作用。四、未来展望人工智能的广泛应用:到2027年,企业认为人工智能将在降低成本、节省时间、提高效率和简化流程方面发挥关键作用。未来12个月内,更多企业计划将人工智能/机器学习技术用于网络安全和供应链管理,这表明人工智能在智能制造中的应用范围正在不断扩大。数字化转型的路径:报告提出了数字化转型的八个步骤,包括确定最大需求、召集相关人员、制定战略和路线图、实施最小可行产品(MVP)、扩展解决方案、优化管理变革、促进企业协作以及装备并支持员工。这些步骤为企业提供了从评估到实施再到扩展的清晰路径。结论本报告揭示了智能制造在全球制造业中的快速发展和广泛应用。尽管面临网络安全风险、技能差距和劳动力短缺等挑战,但人工智能和机器学习技术的应用正在帮助企业提升效率、优化流程、增强竞争力,并推动可持续发展。报告强调了数据的有效利用、技术与人员的结合以及持续的数字化转型对企业成功的重要性。