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《解读 | 《解密数字经济时代制造业转型路径》》

  • 来源专题：图书情报
  • 编译者： luoluo
  • 发布时间：2020-11-02

  • 2020年10月28日，国家工业信息安全发展研究中心发布了一篇解读《解密数字经济时代制造业转型路径》的文章，作者是系统所余婧、张梓盟。

    为贯彻落实党中央、国务院关于推进制造业高质量发展的战略部署，促进制造业基于工业互联网平台实现转型升级，在工业和信息化部信息技术发展司的指导下，国家工业信息安全发展研究中心组织开展了针对电子行业转型路径调研，编写了《解密数字经济时代制造业转型路径——以电子行业为例》报告。该报告首次以微观企业为研究对象、以转型时间为主线，采用深度案例分析法，详细论述优秀数字化转型企业的转型思路和历程，在总结电子企业转型路径的同时，为想要或正在开展数字化转型的企业提供微观层面的、操作性较强的实践指导。该报告以两化融合数据库3000+电子行业企业为基础，挑选数字化水平高、转型成效好的企业作为初步调研对象，同时综合考虑企业规模、运营范围、经营范围、所处产业链位置等企业属性，筛选出具有代表性的电子行业数字化转型优秀企业作为案例企业。该报告还提出数字化转型五要素模型（技术、战略、运营、业务及组织），并以此为分析框架详细分析制造业转型难点、总结转型趋势、提炼转型路径、分享转型经验。报告最后指出数字化转型比传统转型更复杂，主要体现为在：一是制造业对数字技术较为陌生；二是数字化战略需与整体战略匹配；三是数字化运营遭遇更大的转型阻力；四是数字化业务将重塑传统业务；五是数字化组织需随业务动态调整。针对电子行业企业，报告从四个方面总结其数字化转型特点：一是实施路径从生产向研发、供应链、销售环节拓展；二是业务路径从数字化产品到服务再到解决方案；三是技术路径从传统技术架构向平台架构发展；四是转型推进需建立长期有效的激励方式。最后，报告分享数字化转型先行者带来的五大启示：重塑数字化思维、正视数字化技术、明确数字化目标、打造数字化信心和关联数字化收益。同时报告展示我国数字化转型先行者以数据为基础解锁数字化转型迷阵示意图。

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相关报告

  • 《主动迎接能源数字经济时代》
    • 来源专题：能源情报网信息监测服务平台
    • 编译者：guokm
    • 发布时间：2021-02-10
    • 当前，能源革命和数字革命深度融合是大势所趋，能源系统日益呈现数字化、网络化、智能化属性。在以风能、太阳能为代表的清洁能源迅猛发展和“云大物移智链”等新一代数字技术与能源行业日益融合的背景下，能源数字经济应运而生。因此，有必要分析能源数字经济如何在产业数字化和数字产业化的协同推进中催生能源新形态和新业态，如何推进能源转型进而带动社会的生产生活发生变化。 能源变革关键驱动力 当前尚未有关于能源数字经济的明确定义，理论实践仍在不断探索之中。基于数字经济的内涵以及能源系统发展的一般规律，能源数字经济可理解为以新发展理念为引领，以现代能源网络和信息网络为主要载体，以能源技术和信息通信技术融合应用为重要推动力，以提高全要素生产率推动高质量发展为目的，促进协同、创新、绿色、高效的经济发展形态。 从理念上来说，能源数字经济融合了能源系统的工业体系发展思路，以及数字经济所具备的思维方式，在不确定环境中探索多维度多层次多主体的解决方案，实现认识维度和认识观念的变革。 从方式上来说，能源数字经济充分发挥数字技术在推动能源系统智慧运营、科学决策、精准服务等方面的作用，同时按照市场经济的发展规律，实现信息、能量、价值的汇聚和再分配，推动现代能源体系建设。 从范畴上来说，能源数字经济是产业数字化和数字产业化在能源领域的实践应用，其中能源产业数字化是能源数字经济的主战场，数字产业化是实现能源转型的加速器，进而提升经济社会发展水平的重要驱动力。 能源数字经济作为一种新的经济形态，将有效改变能源系统和能源产业发展当中的组织方式、生产方式，成为能源变革的关键驱动力。能源作为社会生产生活的重要基础，也将通过动力变革和产业创新，对整个经济社会发展创造新机遇。与传统经济相比，能源数字经济呈现出以下四个方面的典型特征。 融合创新和边缘创新是能源数字经济发展的重要动力。数字革命正在加速从信息技术时代向与传统行业和领域进行融合的运营技术时代迈进，也成为推动能源发展模式转变的驱动力。与此同时，能源转型的进程也将有效推动数字经济以及社会生产生活的多方面发展。在此背景下，能源数字经济旨在探索能源发展的新业态、新模式。因此需要按照新发展理念的指导，在能源、数字、经济融合应用的领域进行技术创新、产品创新、服务创新，探索不同学科和业务领域的跨界应用。 实现绿色可持续发展是能源数字经济发展的核心目标。能源数字经济发展，通过实现能源系统的智慧化运行、科学化决策、精准化服务，推动构建清洁低碳、安全高效的现代能源体系。同时以市场化手段，利用数字化技术，建立能效服务、节能减排的有效运营模式，推动分布式能源、灵活性资源与能源网络有效互动，提高清洁能源的利用效率。在能源系统加速转型的基础上，推动能源产业数字化转型，形成绿色发展的联动效应，构建工业系统可持续发展的有效路径。 协同发展是能源数字经济发展的主要模式。能源数字经济旨在探索不同专业领域、不同业务场景下具有普遍适用性的发展体系，探索跨界融合的发展路径。因此能源数字经济具有鲜明的协同性、开放性、共享性。通过推动技术、数据、知识等生产要素高效流动，带动能源数字经济的不同市场主体，围绕用户的生产生活需求，进行有效的开发和应用。多方主体发挥各自所长，进行优势互补，进一步拓展能源行业发展边界，在价值共创的过程中解决能源革命和数字革命融合发展的关键问题。 推动能源服务均等化是能源数字经济发展的根本要求。能源革命和数字革命发展的根本目标，是要创造普惠共享的发展环境，必须坚持发展为了人民、发展依靠人民、发展成果由人民共享。因此能源数字经济要着力解决能源服务均等化的问题，发挥能源企业民生保障的“公共设施”责任。一方面通过有效的模式创新，提高能源服务的质量，提供精准、个性、便捷的能源服务，满足人民对美好生活的向往。另一方面发挥能源数字经济乘数效应，有效改善由于地域、经济水平、人口密度等因素导致的服务成本高、服务保障不充分等问题，打通能源民生服务“最后一公里”，让处于不同发展水平的地区和人民能够共享能源数字经济发展的红利。 能源数字经济通过三个层面发力 能源数字经济作用发挥的逻辑体系分为三个层面，分别为认知层面、能力层面和方法层面。其中认知层面是核心，形成对能源数字经济基本原理和逻辑规律的认识，为提升发展价值、发挥赋能作用提供基础和指导。能力层面是基础，重点突出在发挥能源数字经济放大、倍增的作用过程中，所需的关键支撑和能力条件。应用层面是关键，通过技术赋能、场景赋能、平台赋能等主要方法，实现广泛链接、商业创新和生态繁荣。 在认知层面，一是要建立能源转型路径的认知。能源数字经济发展不能脱离能源安全新战略的实施背景，要在推进能源转型路径的大背景下，探索与数字革命互融互通的发展关联，这是发挥能源数字经济作用的核心。二是要建立对数字经济发展范式的认知。数字经济发展对社会经济生产生活的影响已经日益明显，要充分理解其中数据作为重要生产要素，如何发挥链接和效益放大的作用；要充分理解数字技术对于提高生产效率、改进生产关系的作用；要充分理解新的经济形态和商业模式产生的逻辑。这是发挥能源数字经济作用的基础。三是要建立对市场运行规律的认知。能源的工业属性和商品属性要在能源数字经济发展下得到有效融合，就需要发挥市场对于资源配置的作用，以提升全要素生产率为目标，以需求为导向，引导人才、资金、技术等向合理的方向流动。这是认识能源数字经济作用的关键。 在能力层面，一是提升基础能力。能源数字经济结合新型基础设施发展机遇，在能源数字化转型的材料、工艺、技术基础上，加强基础软件的建设，强化支撑科学研究、技术开发、产品创新的基础性设施建设，为能源数字经济发展构建完善的基础能力体系。二是提升创新能力。以市场化思维和管理变革手段，突破科技研发体制机制的障碍，以更灵活的组织形式激发创新活力，为能源数字经济发展提供“活水之源”。 同时发挥能源网络广泛覆盖的特性，带动并激发社会公众主动参与需求创造工作，进而带动其他相关产业进一步优化升级。三是提升连接能力。通过推进数据、知识、技术等生产要素共享协同，实现不同专业当中的数据、不同业务领域的信息、不同类型的能源进行深度连接和灵活交互。同时为不同投资主体创造平等公平的发展环境，创造广泛合作和跨界交流的有效平台，在协同共享中创新能源发展形式和业态。 在应用层面，一是以能源技术和数字技术融合应用进行技术赋能。5G、云计算、人工智能、区块链等先进数字技术的应用，推动能源工业互联网进程加速，带动能源系统优化生产运行流程、保障系统和人员安全，创造能源发展的新场景、新需求。与此同时，要注重与传统能源系统自身技术的融合应用，推动群体性技术创新，为企业盘活存量资产、提质增效进行技术赋能。二是以产业链联动和跨界合作为特征进行场景赋能。能源数字经济的发展，更具有系统性、整体性的发展思维，因此关注能源系统产业链在数字化转型进程中的联动反应。同时开放行业发展边界，注重与社会其他行业的有效连接，在跨界合作中挖掘有利于经济发展和民生保障的真实场景。以市场的需求为导向，以场景的应用赋能形成产业闭环和商业闭环。三是以能源互联网产业生态为核心进行平台赋能。能源行业属于传统的工业经济发展范畴，具有专业强、壁垒高的特点。能源数字经济发展需要以生态化的发展思路，构建能源互联网体系下产业协同配合、互利共赢的生态体系，进而实现规模化、定制化、精细化生产，带动各类主体作用最大化发挥。 能源数字经济将迎跨越式发展 能源数字经济将借力5G、云计算、AI、大数据、物联网、区块链等新兴数字技术，把各生产要素、各生产环节数字化，推动技术、人才、资本等资源配置优化，推动业务流程、生产方式重组变革，进而提升内部效率和对外服务能力，同时连接能源产业上下游企业各，并不断向其他相关领域拓展，实现跨越式发展。 一是能源数字经济呈现万物互联形态。能源数字经济利用大数据、5G等新兴技术，可实时传输前端设备产生的海量数据，提升数据采集的及时性，同时实现海量机器低成本和低功耗通信，进而加速能源领域人与设备、设备与设备互联，实现跨企业数据共享、贯通各业务各环节，把能源利用从原来的集中式变成分散式，将电力、油气、交通、信息等网络集合起来，成为能源共享的网络。通过对外开放，实现产业外数据互联互通。 二是能源数字经济呈现智慧化态势。能源数字经济将联接产生的大量数据汇聚到云端，通过云计算为大数据应用场景提供多元算力，利用人工智能对能源数据进行训练和推理，实现能源领域全流程信息感知，强化了数据洞察能力，提升了场景业务的智能化决策能力，进而驱动能源领域呈现“高品质、高能效、智慧化”发展。 三是能源数字经济涌现多种新思维新模式。能源数字经济变革了能源行业传统思维模式和商业模式，互联网的用户思维、大数据思维、平台思维等，为能源企业拓展服务范畴、拓宽服务渠道，提供了新思陆。利用大数据，构建对市场、用户、产品、价值链乃至对整个商业生态重新审视的思考方式，以客户为中心，发掘客户需求，打造业务增长模式的新亮点，构建协同可持续的新型商业体系。 四是能源数字经济边界不断拓展。通过5G、区块链、人工智能等技术的深化应用，将能源实体世界与数字世界相互映射，通过数据的贯通，进而将实体世界贯通整合，能源领域与其他产业不断融合交汇，打破了传统的能源领域边界，例如电力数据征信、电力保险、电e宝等业务，能源生态圈逐步壮大，能源数字经济边界不断拓宽。 在大数据时代，发展能源数字经济是一种必然趋势，这对能源行业而言，既是机遇也是挑战，对传统发展理念、技术、组织管理和生态提出更高要求。因此能源行业应以灵活、创新、科学、融合的视角，打通穿透大数据的管理、政策、技术、商业的语境与逻辑，夯实大数据基础设施，贯通能源流业务流数据流，深度挖掘数据资产价值，以抓住数字机遇，大力发展能源数字经济，进而适应新市场的法则，保证自身可持续发展和践行央企社会责任与使命。
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  • 《装备制造业智能化升级与数字化转型路径研究》
    • 来源专题：数控机床与工业机器人
    • 编译者：icad
    • 发布时间：2020-05-19
    • 装备制造业为实现产业升级，需要产品与运营两手抓。一方面通过研发的资源投入和产品的服务化拓展实现产品本身的迭代升级;另一方面，需要借力数字化、网络化和物联化等技术的发展，实现内部数字化运营能力和产业协同运营能力的阶段性提升。 综述 作为机械工业的核心部分，装备制造业是先进生产力的代表和竞争力的关键，其发展程度已成为体现国家综合国力的重要因素。 根据《中国制造2025》的“三步走”战略目标：到2020年，基本实现工业化，制造业大国地位进一步巩固，制造业信息化水平大幅提升。掌握一批重点领域关键核心技术，优势领域竞争力进一步增强，产品质量有较大提高。制造业数字化、网络化、智能化取得明显进展。 基于这一战略目标，装备制造业为实现产业升级，需要产品与运营两手抓。一方面通过研发的资源投入和产品的服务化拓展实现产品本身的迭代升级;另一方面，需要借力数字化、网络化和物联化等技术的发展，实现内部数字化运营能力和产业协同运营能力的阶段性提升。 智能化产品升级 1研发先行 现状： 作为集资金、技术和劳动为一体的密集型产业，装备制造业在研发领域普遍具有专业性强、技术含量高的特点。从全球来看，装备制造业相关的创新技术研究活动较为频繁;并且，随着大量新技术、新工艺的渗入应用，装备制造业对研发的要求将不断被强化。 借助人口红利带来的低劳动成本，我国装备制造业在生产规模和速度上一度处于全球先进水平。但目前来看，我国的装备制造水平仍旧处于“大”而不“强”的阶段，低成本的比较优势也正在逐渐消失，发达国家和新兴经济体正纷纷抢占制造业发展先机。究其根本，我国装备制造业在部分关键领域和关键零部件的核心技术上受制于人的现象较为普遍(表一)，依靠设备进口和技术引进的发展模式势必会受到国际贸易环境的牵绊。因此，提高关键技术的研发水平和创新能力是我国装备制造业形成国际竞争优势的必要要求。 措施： 根据2019年10月工信部等十三个部门联合印发的《关于印发制造业设计能力提升专项行为计划(2019-2022)的通知》，“强化高端装备制造业的关键设计”被作为重点设计突破工程的首要任务(表二)。 一方面，以市场机制为纽带，推动“产、学、研、用”一体化发展，是坚持创新驱动发展、加强创新体系和创新能力建设的一项重要内容。装备制造业产业链长，各环节关联性强，利用“产、学、研、用”的协同力量促进研发创新是必然选择。在“产”的环节，企业应主动担起主要行动者和执行者的角色;在“学”和“研”的环节，创新人才和研发能力的培养是重要推动力，推动从源头上补足装备制造业人才短板;在“用”的环节，通过有效的市场反馈、体验参与和局部微创等方式，拉动创新系统的前进。 另一方面，装备制造业应借力数字孪生、3D打印等技术，实现在产品设计、建模仿真、样机制造和设计反馈等阶段的数字化转型。通过实现产品全三维数字化设计，建立产品工艺布局、加工流程、装备和实验等环节的虚拟仿真;通过五维仿真技术，补足传统三维模型无法承载的作业环境的信息和时间维度信息，实现不同时间不同地理环境与产品的耦合动态。 2服务共赢 现状： 消费升级的大背景下，中国社会的经济形态正在经历从“工业经济”到“服务经济”的转型更迭。作为制造业与服务业深度融合的重点发展领域，装备制造业不断在探索“服务化”的发展路径模式。但由于其所涉及到的设备复杂度和多元性，装备制造业产业服务化的进程相对于其他产业较慢，行业内厂商更多的仅是将服务作为后市场层面“附加价值”的载体，还未实现“产品服务化”，甚至“活产品”的产业模式。 对于传统的大型复杂装备制造领域，例如轨道交通、航天航空以及船舶海工等，核心设备的检维修都已逐步产业化，形成完整的后市场服务产业链，但这样的服务更多是以针对特定产品的故障维修工作和定期的预防性维护工作为主，从而导致成本虚高、服务不及时性等多种问题的出现，整体后市场的服务质量和收益情况并不乐观。 从市场需求来看，“成果性经济”盛行的时代即将来临，实体产品越来越无法满足客户的需求，除了单纯的硬件产品，对产品相关的信息和数字化服务已经逐步从后市场步入前端需求;从产品的生命周期来看，装备制造业产品由于其产品复杂度，在其工艺设计、加工制造过程、部件装配过程、维护维修过程到再制造过程都需要产品制造商提供大量支持。因此，提供“成果”而非单纯产品是装备制造业“产品及服务”这一转型路径的重中之重。 措施： 随着以传感、识别、通信以及物联技术为基础的智能装备制造业的大力发展，设备状态的实时监控与数据采集逐渐成为可能。智能产品与平台服务的连接，将实现以数据为核心的泛力生态系统。在“成果经济”的推动下，数据和基于数据的洞察与决策将成为工业的价值驱动力，而作为企业能融入这一生态系统，将是立足数字化市场的根本。 例如，在产品使用过程中，装备制造厂商可利用产品回传的数据，有针对性地实现设备状态信息、环境信息等各种数据的实时监控，再通过机器学习和大数据分析的推演，建立数理模型，对设备的健康状况做出评估，并对可预测性故障发生频次、程度等进行提前预测分析。 这些分析数据一方面可以提高内部运营的效率，增强市场响应能力，在指导产品备件的及时采购和产品可靠性的优化升级等方面均能产生决策性影响。 另一方面，也是更重要的，数字化价值链的形成需要各环节企业共同参与与决策制定，快速实现外部变化的根本是在专注自身核心竞争力的同时，开展并引导彼此的合作，而物联生态系统则是促成合作的桥梁。设备数据的积累将逐步加速产品数据的资产化进程，利用设备监测与机器学习带来的大数据资产，制造厂商可研制出设备全生命周期管理等服务方案，实现从设备产品提供商到 “活产品”提供商的转型升级，成为可为客户提供设备状态监测、大数据分析等配套服务的合作伙伴。 数字化运营转型 现状： 高新技术的突破，促进装备制造业发展提速。传统装备制造业的数字化改造是重中之重，这决定着中国制造业的整体价值。 大数据产业的快速发展，为装备制造业注入新的生产源动力。一方面，大到全球性互联网巨头、咨询公司，小到科技类创业公司，都在不断探索“大数据+”等相关新兴技术在制造行业中的数字化转型解决方案;另一方面，工业巨头也立足于深耕多年的产业链，拥抱新技术为生产运营带来的红利。在此格局下，“新制造”已经成为不可阻挡的未来。 相较于数字化发展如火如荼的零售业，装备制造业在数据管理和分析能力上一直存在短板。因运营资本较重、运营流程复杂等原因，行业内企业信息系统众多，系统管理相互独立，数据存储分散。因此，在运营的数字化发展上，装备制造业仍然沉浸在将数据作为管理辅助工具的阶段。 措施： 借鉴其他行业的先进管理模式，我们认为企业数据运营往往需要经历三大阶段(表三)。而作为数据化程度相对较弱的装备制造业，需要通过前、中、后端的变革逐步实现阶段性突破。 1后端：全量化大数据挖掘 所谓全量化大数据，则是相较于传统的局部性小数据，综合了图像、音频等非结构化数据，综合了企业内外部不同来源数据的数据集合总称。上一个十年，随着ERP、CRM等企业系统应用的兴起，装备制造业的信息化水平大幅度提升，“业务数据化”的工作已逐步完善。虽然业务人员对数据有了一定的认识，但这种认识大多数仅停留在对业务系统中简单结构化的理解上。因此，从两个方向上拓展多元化大数据是企业数字化决策实现的基础。 一方面，通过网页和社交媒体等相关平台中的数据获取，可以帮助装备制造企业打破2B局限，直面最终用户。数字时代下，企业讲求“以人为本”，客户作为有温度的个体，需求应当得到察觉并给予充分响应;装备生产也一样，最终落地的体验还是在人身上。但相较于2C行业，装备制造业很难直接获取到较为明确的2C端市场用户意愿。在全量化大数据的思路下，越过2B的屏障，直接通过人产生的数据理解群体思想，能更好地帮助装备制造企业跳出2B的局限。 另一方面，装备制造业涉及较多传感技术与物联设备，高效利用机器生成的数据，可以大大提升装备制造业生产能力。智能化时代下，多种设备前端的数据收集系统已逐步自动化，加上物联与互联网的发展，庞大而丰富的数据源有待被开采。行业特点决定了行业优势，通过采集设备的第一手数据抢占先机，将是装备制造业智能化路径的重要里程碑。 2中端：战略性数据中台 从数据处理层来看，以BW/BO系统为主的企业数据分析工具已在各行业被广泛使用;但就实现情况而言，在装备制造业，大部分的BW/BO应用仅能基于以ERP为主的业务系统数据，提供事后分析报表，这些报表大多强调业务的标准化和规范性。但由于市场需求多样化和生产模式多元化的快速发展，这类标准报表已无法满足企业发展所需的数据支持。在装备制造业，系统数据各自独立、数据服务效率不高以及业务诉求不匹配等问题成为常态。 随着数字产业化逐步从C端走向B端市场，以Hadoop、Spark等分布式技术和组件为核心的“计算&存储混搭”的数据处理架构为主体的数据中台战略，将在制造业兴起并日渐成熟。数据中台的出现使得企业对于多源异构数据的预测性分析、实时性分析和主动性分析成为可能。 3前端：场景化数据决策 在数据的前端展现层面，传统的单一报表或简单图表输出模式已无法满足目前企业的业务决策。 在硬件与软件的优化升级中，多样化的数据展示应用已逐步形成，管理驾驶舱、即席分析、生产看板、自助报告、数据大屏、预警通知等，企业可以根据不同的使用场景，例如高管办公室、会议室、生产车间等，选择适当的数据展示方式。除了展示方式的场景化，数据决策过程的场景化更重要，不再是传统的基于单向流程的基础性数据展示，而是双向的使用和反馈，并通过闭环的场景化过程形成新一轮的业务数据化，从而实现不断优化的智能模式。 对于零售业和服务业等第三产业，往往更注重满足“千人千面”的用户个性化需求;但对装备制造业来说，需要清晰地认识到，场景化数据决策的建立不仅仅取决于技术的发展，更重要的是需要对业务场景的明确把握。一方面，决策者应该明确将数据决策的过程嵌入运营环节，深入现场，而非闭门造车;另一方面，也需要在必要的时候借助业务专家对发展趋势和业务重点给予专业的建议，从而真正实现从“数据辅助业务”向“数据驱动业务”的转变。
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