《霍尼韦尔:2022智能制造白皮书卓越运营赋能制造企业数字化转型》

  • 来源专题:智能制造
  • 发布时间:2023-04-28
  •     根据中国信息通信研究院发布的《全球数字经济白皮书》数据显示,2020 年数字经济的规模再上新台阶,47 个国家数字经济增加值规模达到 32.6 万亿美元,同比名义增长 3.0%,占 GDP 比重为 43.7%,产业数字化仍然是数字经济发展的主引擎,占数字经济比重为 84.4%。其中,2020 年我国数字经济规模近 5.4 万亿美元,居世界第二位,同比增长9.6%,增速位于全球第一。此外,自 2017 年“数字经济”首次出现在

        政府工作报告以来,截至目前已四次被写入政府工作报告。2021 年的“十四五”规划政府工作报告再次强调了“加快数字化发展,打造数字经济新优势”,同时,政府多部门也在不断释放加快数字经济发展的政策信号,数字经济已然成为我国经济发展的新引擎。

        然而,相较于服务业领域的数字化应用和推进速度,作为我国经济发展主导力量的中国制造业,数字化转型进程却明显滞后。数据显示,2020年,我国服务业的数字经济渗透率为 40.7%,制造业的数字经济渗透率则仅为 21%,数字化程度有待进一步提升。与此同时,我国制造业面临着中低端产业向东南亚转移、发达国家高端制造业竞争壁垒加大、自身的同质化竞争严重、利润率水平持续走低等诸多发展困境,想要推动数字技术在制造业生产、研发、设计、制造、管理等领域的深化应用,加快重点制造领域数字化、智能化转型进程,仍然存在很多挑战。

        因此,作为未来数字经济的主战场,中国制造业如何借助数字经济赋能转型,顺利应对 VUCA 时代的挑战,扭转发展困境,实现“中国制造”向“中国智造”的转型,成为每一家制造企业都需要深入思考的问题。

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  • 《威图锂电数字化智能制造发展白皮书》

    • 来源专题:绿色制造
    • 发布时间:2023-10-25
    • 在全球碳中和大趋势和新能源汽车快速发展的背景下,锂电行业迎来了爆发式的增长。技术不断进步,制造工艺持续优化,数字化与智能制造在锂电池工厂的应用不断深入。 凭借多年来对行业的深刻洞察与研究、实践与探索,威图一如既往致力于将前沿的数字化与智能制造技术分享给更多的客户,为锂电行业数字化发展贡献力量,基于此,威图与汽车工艺师携手,联合发布《威图锂电数字化智能制造发展白皮书》,通过案例解读、技术解析、未来挑战与趋势等方面,解析如何利用智能制造与数字化技术助力动力电池等新能源企业实现降本增效与低碳发展,应对当下瞬息万变的市场挑战。 《威图锂电数字化智能制造发展白皮书》,邀您共论以下热点话题。 导读:当前新能源锂电企业面临的问题和挑战 1、装车需求与供应能力的不均衡。近年来,随着我国新能源汽车发展迅速,预计到2025年,我国动力电池的需求产能约1034GWh,目前行业的设计产能已经达4800GWh,产能严重过剩。 2、企业要降本增效。在大规模生产的前提下,锂电池生产企业都在寻求极简制造、极限制造和智能制造。 3、数字化+智能制造转型。运用数字化技术,建设智能化、高端化电池生产线;推广生产制造执行流程数智化系统,建设智能工厂,降低企业生产成本也是锂电企业目前面临的主要挑战之一。 4、布局海外市场的挑战。国内动力电池企业在海外建厂的过程中,要选择具有丰富经验的生产线供应商:拥有核心技术、全球化产业规模和丰富的头部客户合作经验;与国际接轨,设备符合国际产品设计标准和认证等。 威图(Rittal)凭借多年的汽车行业经验和对于行业标准的深刻认知,以及全球范围内的成功经验,通过3大数字孪生体系,为汽车行业企业的数字化和智能化转型提供稳固的支撑。 01威图智能制造解决方案 02颠覆传统机柜技术 03标准化助力国产化新势力快速发展 04“数字孪生”技术全面提升竞争力 05助力客户绿色双碳可持续发展
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    • 来源专题:智能制造
    • 发布时间:2023-04-28
    •     据GSMA 智库预测,在工业互联网、大数据分析、人工智能等技术与先进制造技术深度融合背景下,全球智能制造市场规模预计将于2028年达到5,762亿美元。伴随技术创新和新冠疫情等因素叠加,制造业加速向智能制造转型升级。后疫情时代意味着未来一段时期内,人力、资源、物流等仍将受限,从设计到制造、从产线管理到日常运营,如何令制造业的全流程匹配供应链的每个环节,加快自动化和智能化部署成为了唯一且最佳的选择。     现阶段智能制造已进入关键“窗口期”,并呈现出自动化、数字化、规模化、生态化、绿色化的发展趋势。同时,在智能化转型路上,制造业企业面临着多重挑战:劳动力短缺和供应链不稳定要求企业提升敏捷性缩短产品上市周期同时提升产品质量和产品生命周期安全性保障工业数据安全性,提升技术产品化和系统集成能力制造企业及上下游之间的连接与协同要求提升,数字供应网络安全风险上升ESG合规要求趋严但面临信息采集与分析掣肘针对当前制造业的桎梏,本报告提出的制造业自动持续优化理念,在原有的制造业优化概念基础上,更强调基于数据分析洞察找到最佳替代方案,借助数字孪生、深度学习、智能化设备等实现精准执行,其核心为更加高效、无人为干预、可持续的优化能力。自动持续优化不仅减少了人力、能耗和设备运维成本,也更新了商业价值的定义与框架,体现出了工业4.0解决方案中互联互通、去中心化决策、数据透明、技术支撑和持续优化的特征,并将加速制造企业向代表工业4.0最高成熟度的自适应阶段过渡。     本报告结合制造业面临的挑战和财务指标、运营指标、绩效改善三个不同维度的分析,将自动持续优化的商业价值层面体现为效率优化、质量优化、成本优化、供应链优化和品牌优化。     本报告还讨论了一组初创企业赋能自动持续优化技术的应用案例,展示了优化创新解决方案如何创造价值。例如,作为一家全栈式智能制造技术的创新企业,思谋科技首次提出自动持续优化MOA(Manufacturing Optimization and Automation)这一概念并广泛应用于汽车制造、消费电子、新能源和半导体等多个行业,其打造落地的多个智能制造标杆案例亦收录于本白皮书中。