工業(yè)4.0時(shí)代下中國(guó)制造業(yè)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)分析概述目錄TOC\o"1-3"\h\u28609工業(yè)4.0時(shí)代下中國(guó)制造業(yè)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)分析概述 1130421.1工業(yè)4.0時(shí)代概述 162721.1.1時(shí)代定義——制造業(yè)將實(shí)現(xiàn)高度互聯(lián)及智能化升級(jí) 184241.1.2發(fā)展歷程——企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為本質(zhì)要求 2187261.1.3層次結(jié)構(gòu)——以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為“基石”，制造業(yè)成核心參與者 315321.2工業(yè)4.0驅(qū)動(dòng)力 52531.2.1政策驅(qū)動(dòng)力——引領(lǐng)4.0革命的第一股力量 5176291.2.2技術(shù)驅(qū)動(dòng)力——軟硬件成本降、質(zhì)量升趨勢(shì)助推革命加速推進(jìn) 6159341.2.3商業(yè)及市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)力——企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求成為內(nèi)在驅(qū)動(dòng)因素 761551.3工業(yè)4.0發(fā)展要求 8148581.4工業(yè)4.0未來發(fā)展趨勢(shì) 85911.5中國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀 9105971.5.1國(guó)際市場(chǎng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度——美日發(fā)達(dá)國(guó)家日趨成熟，亞太市場(chǎng)發(fā)展迅速 9215991.5.2各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度——行業(yè)專業(yè)化程度高，決定數(shù)字化水平參差不齊 10212331.5.3各環(huán)節(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度——設(shè)備管理、生產(chǎn)管控升級(jí)腳步更快，企業(yè)運(yùn)營(yíng)、資源協(xié)同釋放空間 12307601.6制造業(yè)重獲發(fā)展新機(jī)遇 1219031.6.1高端裝備制造或?qū)?shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、管理”全鏈條“打通 13306681.6.2流程行業(yè)不斷優(yōu)化能耗排放，安全風(fēng)險(xiǎn)大幅降低 14151821.6.3家電家具、汽車、消費(fèi)電子等行業(yè)打通下游客戶，按需定制化迎來利潤(rùn)增值 1495781.6.4化學(xué)制藥、食品飲料行業(yè)滿足”重質(zhì)“要求，庫(kù)存、銷售、財(cái)務(wù)管理水平提高 15127661.6.5電子信息行業(yè)穩(wěn)定產(chǎn)品質(zhì)量，充分利用產(chǎn)業(yè)鏈整合優(yōu)勢(shì) 15128241.7數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍面臨諸多挑戰(zhàn) 15283771.7.1行業(yè)整體 16137551.7.2上游基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)薄弱，深度和廣度不足 1723921.7.3下游制造業(yè)自身也存在諸多瓶頸 171.1工業(yè)4.0時(shí)代概述1.1.1時(shí)代定義——制造業(yè)將實(shí)現(xiàn)高度互聯(lián)及智能化升級(jí)工業(yè)n.0時(shí)代是按照驅(qū)動(dòng)技術(shù)或時(shí)代特征的不同對(duì)工業(yè)發(fā)展的不同階段作出的劃分。廣義上看，當(dāng)前大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、5G應(yīng)用等飛速發(fā)展，在這些比肩于歷史上數(shù)次工業(yè)革命的核心驅(qū)動(dòng)力的新技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下，工業(yè)發(fā)展迎來了人類歷史上的第四次工業(yè)革命，進(jìn)入了以萬物互聯(lián)、智能化、數(shù)字化為典型特征的工業(yè)4.0時(shí)代（Industry4.0）。第四代工業(yè)革命的核心特征是互聯(lián)與智能化，因此制造業(yè)實(shí)現(xiàn)高度互聯(lián)和智能化升級(jí)也成了工業(yè)4.0時(shí)代工業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。制造業(yè)的萬物互聯(lián)是企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化的基礎(chǔ)，更多的體現(xiàn)為由下至上的數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、監(jiān)控，尤其在物聯(lián)網(wǎng)和5G的驅(qū)動(dòng)下，信息的搜集、處理、反饋和聯(lián)系的效率得到了極大的提高。智能化升級(jí)是互聯(lián)的最終目的，在豐富的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上。企業(yè)依賴云計(jì)算、邊緣計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，在內(nèi)部對(duì)產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)、原材料采購(gòu)、生產(chǎn)制造、銷售管理等全流程實(shí)現(xiàn)智能高效的控制和管理，在外部對(duì)企業(yè)自身、產(chǎn)業(yè)鏈上下游相關(guān)企業(yè)實(shí)現(xiàn)資源協(xié)調(diào)管理和產(chǎn)品服務(wù)升級(jí)。因此在這樣一個(gè)工業(yè)時(shí)代，制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)模式、經(jīng)營(yíng)模式、商業(yè)模式都將發(fā)生質(zhì)的變化。1.1.2發(fā)展歷程——企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為本質(zhì)要求工業(yè)發(fā)展至今已經(jīng)步入到了工業(yè)4.0時(shí)代，在此之前經(jīng)歷了三次工業(yè)革命浪潮：18世紀(jì)60年代至19世紀(jì)40、50年代以英國(guó)為首的國(guó)家開展了第一次工業(yè)革命，由此進(jìn)入了蒸汽機(jī)時(shí)代；蒸汽機(jī)作為動(dòng)力機(jī)被廣泛使用，工廠由此逐步實(shí)現(xiàn)機(jī)械化；19世紀(jì)50年代后期至20世紀(jì)期以歐洲國(guó)家、美國(guó)和日本為主的經(jīng)濟(jì)體開展了第二次工業(yè)革命，由此進(jìn)入了電氣時(shí)代，發(fā)電機(jī)和內(nèi)燃機(jī)的問世有效的推動(dòng)了石油開采業(yè)的發(fā)展和化工行業(yè)的生產(chǎn)；20世紀(jì)后半期基于可編程邏輯控制器（PLC）的生產(chǎn)工藝出現(xiàn)并普及，電子計(jì)算機(jī)等信息技術(shù)產(chǎn)品的問世和出現(xiàn)推動(dòng)了全球范圍內(nèi)的第三次工業(yè)革命，而工業(yè)也逐步向信息化、自動(dòng)化方向發(fā)展。21世紀(jì)開始，隨著信息技術(shù)相關(guān)硬實(shí)力和軟實(shí)力的提高，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等紛紛興起，并逐步實(shí)現(xiàn)與制造業(yè)企業(yè)的深度融合，各國(guó)家高度重視數(shù)字化技術(shù)在更行業(yè)所發(fā)揮出來的巨大動(dòng)能，并將其上升至國(guó)家戰(zhàn)略高度，由此進(jìn)入工業(yè)4.0時(shí)代也即智能化時(shí)代，不同于1.0時(shí)代，智能化和數(shù)字化成為了多數(shù)工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的主要目標(biāo)。從我國(guó)來看，工業(yè)4.0時(shí)代于21世紀(jì)初起步，2010年騰訊云開放，2011年華為云平臺(tái)面向政府部門、企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)提供云存儲(chǔ)、云托管等基礎(chǔ)性云服務(wù)，由此我國(guó)進(jìn)入以基礎(chǔ)云服務(wù)為技術(shù)代表的萌芽期。2010-2014年云平臺(tái)推出，工業(yè)4.0時(shí)代進(jìn)入初步發(fā)展期，世界主要工業(yè)化國(guó)家紛紛推出推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要舉措.2009年阿里巴巴開發(fā)工業(yè)云平臺(tái)，與制造、交通、能源領(lǐng)域頭部企業(yè)合作，推動(dòng)中小制造企業(yè)上云。2015年后進(jìn)入了快速發(fā)展期，此時(shí)企業(yè)呈現(xiàn)出背景多元化、服務(wù)類型多樣化的特點(diǎn)，制造業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型逐漸成為內(nèi)在需求。三一重工、航天云網(wǎng)、海爾等大型制造業(yè)也分別推出各行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，浪潮云、用友等科技公司轉(zhuǎn)型自身成果發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢(shì)，為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)賦能。在工業(yè)發(fā)展的歷史長(zhǎng)河中，企業(yè)也被分別賦予了機(jī)械化、電氣化、自動(dòng)化和智能化的時(shí)代要求。當(dāng)前工業(yè)4.0時(shí)代在智能化要求下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型和升級(jí)成為了制造業(yè)的首要任務(wù)。中德雙方在工業(yè)4.0建立合作的綱領(lǐng)性文件《中德合作行動(dòng)綱要》中也明確提出，“工業(yè)4.0”時(shí)代就是要實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的數(shù)字化。1.1.3層次結(jié)構(gòu)——以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為“基石”，制造業(yè)成核心參與者資料來源：《2019年工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)白皮書》,作者整理工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是制造業(yè)推動(dòng)和實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型得重要基礎(chǔ)設(shè)施，對(duì)于工業(yè)4.0時(shí)代具有非凡的意義。中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟將其定義為：利用互聯(lián)網(wǎng)及新一代信息技術(shù)（如通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、高性能集成電路等）與工業(yè)系統(tǒng)全方位深度融合所形成的新興產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用生態(tài)，是工業(yè)智能化發(fā)展的關(guān)鍵綜合信息基礎(chǔ)設(shè)施。其本質(zhì)是以機(jī)器、原材料、控制系統(tǒng)、信息系統(tǒng)、產(chǎn)品以及人之間的網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)為基礎(chǔ)，通過對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)的全面深度感知、實(shí)時(shí)傳輸交換、快速計(jì)算處理和高級(jí)建模分析，實(shí)現(xiàn)智能控制、運(yùn)營(yíng)優(yōu)化和生產(chǎn)組織方式變革，進(jìn)而推動(dòng)工業(yè)4.0時(shí)代的發(fā)展。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)能夠幫助制造業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)信息技術(shù)（IT）、生產(chǎn)控制技術(shù)（OT）、通信技術(shù)（CT）的深度融合，最終利用通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)和外部產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)的整合，并以此打通全產(chǎn)業(yè)鏈、全價(jià)值鏈、全生態(tài)鏈的聯(lián)系；通過信息技術(shù)挖掘大數(shù)據(jù)時(shí)代海量信息的價(jià)值，通過生產(chǎn)管理技術(shù)使得傳統(tǒng)生產(chǎn)制造過程實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、智能化、可復(fù)用、可預(yù)測(cè)，三者的深度融合為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能，以創(chuàng)造更高的生產(chǎn)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。制造業(yè)企業(yè)是工業(yè)4.0時(shí)代的核心參與主體，在技術(shù)革命中驅(qū)動(dòng)自身完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型。制造業(yè)總共可分為31大類、191個(gè)中類和525個(gè)小類行業(yè)，從流程上劃分可分為離散、流程和混合三大類。不同類型的企業(yè)特征不同決定了當(dāng)前數(shù)字化程度和數(shù)字換轉(zhuǎn)型需求的差異，比如國(guó)企的信息化程度普遍比民企高；流程型企業(yè)自動(dòng)化程度高，信息化程度一般；離散型制造業(yè)企業(yè)機(jī)械化程度尚可，局部自動(dòng)化，但信息化明顯偏低。第三方服務(wù)機(jī)構(gòu)是引導(dǎo)并加快企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的解決方案專業(yè)提供商。當(dāng)前制造業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)較大的壁壘之一即為，IT技術(shù)人員和OT控制人員協(xié)同能力差、無法有效實(shí)現(xiàn)IT和OT的融合。這是因?yàn)槠髽I(yè)最初經(jīng)營(yíng)時(shí)，以產(chǎn)品為核心培養(yǎng)出一批在本行業(yè)精、專、攻的OT人才，他們積累了豐富的產(chǎn)品技術(shù)和經(jīng)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)。在計(jì)劃實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)，企業(yè)需要精通IT技術(shù)的人員，一方面IT人才在面臨行業(yè)專業(yè)性壁壘時(shí)往往難以抓住企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心痛點(diǎn)，另一方面“懂行”的OT人才鮮有對(duì)IT技術(shù)也精通。加上二者溝通和磨合需要很長(zhǎng)時(shí)間，各個(gè)企業(yè)的訴求又差異懸殊，甚至可以說無成熟的企業(yè)案例可以照搬照抄，這就造成企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的鴻溝。因此在工業(yè)４.０時(shí)代，亟需專業(yè)化的第三方服務(wù)機(jī)構(gòu)為企業(yè)定制化的提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案，這不僅能加快企業(yè)IT和OT人員的溝通效率，更能夠正確的引導(dǎo)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向，加快升級(jí)速度。廣義政府機(jī)構(gòu)在制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中發(fā)揮統(tǒng)籌規(guī)劃、引導(dǎo)鼓勵(lì)、政策扶持、規(guī)范監(jiān)督等重要作用。工業(yè)4.0時(shí)代發(fā)展初期，政府機(jī)構(gòu)的政策下達(dá)發(fā)揮了綱領(lǐng)性和引導(dǎo)性的作用，顯著提高制造業(yè)企業(yè)等各方的高度關(guān)注，大大加快了“革命”進(jìn)程。2015年后制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的內(nèi)生需求成為推動(dòng)工業(yè)4.0時(shí)代快速發(fā)展的新動(dòng)能，但政府機(jī)構(gòu)仍然發(fā)揮著不可替代的作用。深刻理解我國(guó)各行業(yè)數(shù)字化程度在世界的相對(duì)水平、各行業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的進(jìn)步和痛點(diǎn)等才能使政府機(jī)構(gòu)的引導(dǎo)做到“有的放矢”。1.2工業(yè)4.0驅(qū)動(dòng)力在工業(yè)4.0時(shí)代，技術(shù)紅利、政策紅利等外生動(dòng)力和工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)生需求成為制造業(yè)智能化升級(jí)的強(qiáng)勁驅(qū)動(dòng)力。一方面，摩爾定律的實(shí)現(xiàn)、軟硬件逐步實(shí)現(xiàn)進(jìn)口替代、智能化核心技術(shù)進(jìn)步的趨勢(shì)下，軟硬件成本大幅下降、質(zhì)量顯著提升、數(shù)據(jù)分析能力持續(xù)為工業(yè)企業(yè)提高生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效率賦能。另一方面，國(guó)家層面自2017年開始不斷出臺(tái)加快建設(shè)和發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的政策，覆蓋頂層設(shè)計(jì)、平臺(tái)、網(wǎng)絡(luò)到數(shù)據(jù)安全等各方面，以實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能與工業(yè)部門的深度融合，提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)數(shù)字化水平，發(fā)展中國(guó)先進(jìn)制造業(yè)。同時(shí)，隨著我國(guó)勞動(dòng)力紅利逐漸消失、綠色和安全生產(chǎn)的成本持續(xù)走高、多數(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率不佳等問題日益凸顯，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為了企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效的內(nèi)生需求。三者共同發(fā)力推動(dòng)我國(guó)工業(yè)4.0時(shí)代的浪潮向前翻滾。1.2.1政策驅(qū)動(dòng)力——引領(lǐng)4.0革命的第一股力量政策是多數(shù)國(guó)家開啟工業(yè)4.0時(shí)代的第一支驅(qū)動(dòng)力。德國(guó)將產(chǎn)學(xué)研（德國(guó)工程院、弗勞恩霍夫協(xié)會(huì)、西門子公司等）齊力開發(fā)的工業(yè)4.0項(xiàng)目上升至國(guó)家戰(zhàn)略，并于2013年將其納入《高技術(shù)戰(zhàn)略2020》未來項(xiàng)目中。美國(guó)同樣通過政府“先發(fā)制人”的方式將發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)上升為國(guó)家戰(zhàn)略，2009年12月出臺(tái)《重振美國(guó)制造業(yè)框架》；2011年6月和2012年2月，先后啟動(dòng)“先進(jìn)制造伙伴計(jì)劃”和“先進(jìn)制造業(yè)國(guó)家戰(zhàn)略計(jì)劃”；2013年1月發(fā)布《國(guó)家制造業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)初步設(shè)計(jì)》，擬投資10億美元組建美國(guó)制造業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)(NNMI)以推動(dòng)制造業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的創(chuàng)新集群。韓國(guó)則于2014年6月推出《制造業(yè)創(chuàng)新1.0戰(zhàn)略》，戰(zhàn)略中分別對(duì)韓國(guó)制造業(yè)短期和中長(zhǎng)期的發(fā)展重心目標(biāo)做了明確的指引和規(guī)劃，并指出要大力并加快發(fā)展智能汽車、機(jī)器人、智能醫(yī)療等13個(gè)新興動(dòng)力產(chǎn)業(yè)。《中國(guó)制造2025》是我國(guó)實(shí)施制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略的第一個(gè)十年行動(dòng)綱領(lǐng)，2015年由李克強(qiáng)總理簽批國(guó)務(wù)院印發(fā)。其與德國(guó)工業(yè)4.0具有異曲同工的作用，是布局工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的綱領(lǐng)性文件，并首次提出以推進(jìn)信息化和工業(yè)化深度融合為主線，大力發(fā)展智能制造，構(gòu)建信息化條件下的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系和新型制造模式，由此開啟了我國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)之路?；A(chǔ)設(shè)施方面，政策支持持續(xù)發(fā)力。2017年11月，《國(guó)務(wù)院關(guān)于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進(jìn)制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導(dǎo)意見》發(fā)布，旨在加快建設(shè)和發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)這一基礎(chǔ)設(shè)施，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)，支持傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)；2018年5月，《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃(2018~2020年)》計(jì)劃到2020年底初步建成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施和產(chǎn)業(yè)體系；2019年11月《“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”512工裎推進(jìn)方案》提出到2022年，突破一批面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)特定需求的5G關(guān)鍵技術(shù)，打造5個(gè)產(chǎn)業(yè)公共服務(wù)平臺(tái)，內(nèi)網(wǎng)建設(shè)10個(gè)重點(diǎn)行業(yè)，形成至少20大典型工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，從技術(shù)賦能的角度為企業(yè)的數(shù)字化升級(jí)助力；2020年3月《工業(yè)和信息化部辦公廳關(guān)于推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)加快發(fā)展的通知》將“加快新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”這一目標(biāo)放在通知中的首要位置。智能制造方面，各省市也紛紛出臺(tái)相關(guān)規(guī)劃和激勵(lì)方案。廣東提出2025年制造業(yè)全面進(jìn)入智能化制造階段，將廣東省建成全國(guó)智能制造發(fā)展示范引領(lǐng)區(qū)和具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的智能制造產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，實(shí)現(xiàn)信息化與工業(yè)化深度融合。江蘇在《關(guān)于進(jìn)一步加快智能制造發(fā)展的意見》中指出要加快推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，推進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，目標(biāo)到2020年建成1000家智能車間，創(chuàng)建50家左右省級(jí)智能制造示范工廠，試點(diǎn)創(chuàng)建10家左右省級(jí)智能制造示范區(qū)。重慶發(fā)布《重慶市智能制造實(shí)施方案》，力爭(zhēng)到2022年，全市智能制造取得明顯進(jìn)展，累計(jì)推動(dòng)2500家企業(yè)實(shí)施智能化改造，建設(shè)5個(gè)具備國(guó)內(nèi)較強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、20個(gè)智能工廠和200個(gè)數(shù)字化車間，68%以上規(guī)模工業(yè)企業(yè)邁入數(shù)字化制造階段，52%以上規(guī)模工業(yè)企業(yè)邁入數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化制造階段。山東、安徽、天津、吉林、黑龍江、遼寧等省份也明確了在這場(chǎng)堪稱“智能化、數(shù)字化的革命”中的具體目標(biāo)、規(guī)劃、扶持力度和獎(jiǎng)勵(lì)措施。1.2.2技術(shù)驅(qū)動(dòng)力——軟硬件成本降、質(zhì)量升趨勢(shì)助推革命加速推進(jìn)技術(shù)進(jìn)步是工業(yè)4.0時(shí)代的核心驅(qū)動(dòng)力。歷次工業(yè)革命的引燃都有賴于技術(shù)獲得具有跨時(shí)代意義的進(jìn)步，這次也不例外。技術(shù)進(jìn)步既能夠體現(xiàn)在摩爾定律決定下的軟硬件成本齊降，更體現(xiàn)在技術(shù)質(zhì)量迭代升級(jí)。一方面從技術(shù)進(jìn)步的廣度上看，科技的創(chuàng)造與應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，以滿足制造業(yè)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的各種需求。物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了設(shè)備、產(chǎn)品、員工的“萬物互聯(lián)”，從采集端為數(shù)據(jù)分析和智能控制提供了海量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；大數(shù)據(jù)算法挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，輔助企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策；云計(jì)算有效降低數(shù)據(jù)分析計(jì)算的成本，提高效率和企業(yè)利潤(rùn)；等等。另一方面從技術(shù)延伸的深度上看，技術(shù)落地產(chǎn)品的定制化和專業(yè)化，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了充足的動(dòng)力引擎。“硬”技術(shù)上，重要基礎(chǔ)設(shè)施工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的平臺(tái)架構(gòu)逐步實(shí)現(xiàn)資源統(tǒng)一和協(xié)調(diào)、提高硬件設(shè)施的可復(fù)用性等；“軟”技術(shù)上，分析模型更加沉淀和集成，信息模型、機(jī)理模型、數(shù)據(jù)模型、業(yè)務(wù)模型快速在平臺(tái)中沉淀，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)使用范圍更加廣泛、應(yīng)用場(chǎng)景更加豐富，輕量實(shí)時(shí)的邊緣計(jì)算成為制造業(yè)工廠處理小型決策問題的首選，數(shù)字孿生概念也在智能機(jī)場(chǎng)等場(chǎng)景上走向落地；解決方案上，數(shù)據(jù)管理與分析從普適性淺層的開源工具向成熟可復(fù)用的高端商業(yè)方案方向發(fā)展，為企業(yè)定制化開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供高效的解決方案。在制造業(yè)的各行各業(yè)都能夠切身的感受到，正是科技順應(yīng)時(shí)代和企業(yè)數(shù)字化需求的腳步不斷進(jìn)步和升級(jí)，才使得原來僅考慮簡(jiǎn)單的將財(cái)務(wù)、少數(shù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)電子化的各企業(yè)一步步實(shí)現(xiàn)數(shù)字化全覆蓋、通用IT軟硬件架構(gòu)下沉、智能分析輔助決策等。1.2.3商業(yè)及市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)力——企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求成為內(nèi)在驅(qū)動(dòng)因素2015年后中國(guó)工業(yè)4.0時(shí)代進(jìn)入高速發(fā)展階段，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的內(nèi)生需求接過政策的接力棒，商業(yè)和市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)力成為當(dāng)前工業(yè)4.0時(shí)代的核心驅(qū)動(dòng)因素。對(duì)于典型的制造業(yè)企業(yè)，其核心目標(biāo)即實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值的最大化，在其他要素一定情況下可理解為實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)長(zhǎng)期的最大化，進(jìn)一步可拆解為如何提高和保持較高利潤(rùn)增速和提高效率。從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的充分性來看，其恰能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)上述兩個(gè)目標(biāo)，一方面全產(chǎn)業(yè)鏈的聯(lián)通使得企業(yè)，上，能夠解決與供應(yīng)商的信息不對(duì)稱，智能化決定原材料的采購(gòu)數(shù)量和補(bǔ)庫(kù)時(shí)間，有效降低產(chǎn)品；下，能夠深入挖掘客戶需求，提升產(chǎn)品質(zhì)量甚至實(shí)現(xiàn)定制化，大大提高產(chǎn)品銷售收入。另一方面，無論是在生產(chǎn)環(huán)節(jié)對(duì)設(shè)備運(yùn)作狀況、使用效率的監(jiān)控和管理，還是經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)對(duì)員工、財(cái)務(wù)等方面的檢查和審核，數(shù)字化的實(shí)現(xiàn)提高了企業(yè)整體運(yùn)轉(zhuǎn)的效率。首先內(nèi)生動(dòng)力方面，當(dāng)前我國(guó)人口老齡化越來越嚴(yán)重，人口出生率持續(xù)低位，導(dǎo)致制造業(yè)中基礎(chǔ)加工行業(yè)引以為傲的勞動(dòng)力優(yōu)勢(shì)正逐漸消退；加上2008年金融危機(jī)政府出臺(tái)4萬億財(cái)政刺激后，很多傳統(tǒng)的制造業(yè)行業(yè)面臨生產(chǎn)效率低下、產(chǎn)能過剩的頑疾，供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革正持續(xù)發(fā)力，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)的升級(jí)轉(zhuǎn)型；而且近年來人力、能耗、稅收、綠色和安全生產(chǎn)成本持續(xù)走高，在這樣的背景下，企業(yè)內(nèi)生通過合理的數(shù)字化信息化應(yīng)對(duì)的需求。其次外生沖擊方面，當(dāng)前國(guó)內(nèi)商品市場(chǎng)隨著改革開放的腳步也變得更加包容和多元化，越來越多的海外廠商進(jìn)入加劇了生產(chǎn)端的競(jìng)爭(zhēng)；而且我國(guó)制造業(yè)企業(yè)很多位于產(chǎn)業(yè)鏈的中段加工位置，兩頭游離在海外，極易受到原材料供應(yīng)和價(jià)格及和消費(fèi)端需求變化的影響，如何提升國(guó)際市場(chǎng)和全球產(chǎn)業(yè)鏈中的地位成為推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的外生推動(dòng)。最后整體趨勢(shì)上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)實(shí)現(xiàn)“降本增效”的必要途徑。從必要性來看，各行業(yè)的龍頭企業(yè)和由信息科技轉(zhuǎn)型的企業(yè)已經(jīng)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型賽道上成功起跑，行業(yè)間個(gè)性化定制解決方案的勢(shì)頭也在不斷上升，但在行業(yè)內(nèi)部信息化、自動(dòng)化在基礎(chǔ)民企中的意愿明顯偏低，從博弈的角度看在這場(chǎng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的競(jìng)賽中，越早越準(zhǔn)確的完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型，獲益越豐厚。1.3工業(yè)4.0發(fā)展要求制造業(yè)在全新的工業(yè)4.0時(shí)代實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，對(duì)外部條件也有一定要求。這主要體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)和安全三個(gè)層面。2018年2月工信部印發(fā)的《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“323”行動(dòng)》提出中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)三步走發(fā)展戰(zhàn)略，打造網(wǎng)絡(luò)、平臺(tái)、安全三大體系，推進(jìn)大型企業(yè)集成創(chuàng)新和中小企業(yè)應(yīng)用普及的兩類應(yīng)用，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)、生態(tài)和國(guó)際化三大支撐等。網(wǎng)絡(luò)層面，即通過互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)各工業(yè)生產(chǎn)要素間的互聯(lián)互通，為工業(yè)數(shù)據(jù)的交換和工業(yè)設(shè)備的智能控制提供支撐。應(yīng)能夠盡可能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)通訊和控制要求，確保網(wǎng)絡(luò)的傳輸速度和穩(wěn)定性。數(shù)據(jù)層面，即通過對(duì)工業(yè)生產(chǎn)要素間生產(chǎn)、流通、交換的數(shù)據(jù)進(jìn)行感知、采集和應(yīng)用，為工業(yè)生產(chǎn)提供基于數(shù)據(jù)的系統(tǒng)性智能分析，是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心。其依賴于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為制造業(yè)提供智能化或數(shù)字化硬件設(shè)備或軟件系統(tǒng)，在數(shù)據(jù)采集上能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)性、低成本、高覆蓋，數(shù)據(jù)分析上更要充分挖掘大數(shù)據(jù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)企業(yè)“數(shù)字化收益”可量化，有效切入企業(yè)痛點(diǎn)，為企業(yè)提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定制化方案等等。安全層面，即通過構(gòu)建覆蓋全工業(yè)系統(tǒng)的安全管理體系，為網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)在工業(yè)中發(fā)揮價(jià)值提供保障。當(dāng)前很多第三方（硬軟件）服務(wù)提供商初期為企業(yè)提供服務(wù)時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)界定很模糊，企業(yè)也沒有關(guān)注到數(shù)據(jù)安全和這種基于實(shí)踐產(chǎn)生的真實(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的價(jià)值，這與社會(huì)安全意識(shí)缺乏，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)未引起重視有很大的關(guān)系。1.4工業(yè)4.0未來發(fā)展趨勢(shì)2014-2019年國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入穩(wěn)步增長(zhǎng)階段，工業(yè)生產(chǎn)總值從21.35萬億增長(zhǎng)到31.71萬億，年復(fù)合增長(zhǎng)率約為6.3%。參照GE提出的效率提升空間“1%理論”進(jìn)行測(cè)算（即工業(yè)企業(yè)1%的信息化投入即可創(chuàng)造巨大的商業(yè)價(jià)值），假設(shè)制造業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化能夠在特定行業(yè)設(shè)備、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)層面有效提高企業(yè)的邊際生產(chǎn)效率1%，那么預(yù)計(jì)在工業(yè)4.0時(shí)代制造業(yè)整體均實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠帶來的工業(yè)生產(chǎn)總值增量為3171億元。當(dāng)然就目前各行業(yè)及行業(yè)內(nèi)部的數(shù)字化程度現(xiàn)狀來看，距離該設(shè)想還有較大的空間有待填充，數(shù)字化轉(zhuǎn)型也將成為制造業(yè)下一階段的必然趨勢(shì)?；A(chǔ)設(shè)施方面，邊緣設(shè)備由“通用處理器+通用操作系統(tǒng)”構(gòu)成，用于實(shí)現(xiàn)預(yù)先編程好的通用功能的“功能機(jī)”將逐漸升級(jí)為實(shí)時(shí)自主采集數(shù)據(jù)、智能算法實(shí)現(xiàn)決策的“智能機(jī)”，“專用處理器+通用操作系統(tǒng)”的混合結(jié)構(gòu)將應(yīng)用于工業(yè)設(shè)備。數(shù)據(jù)方面，數(shù)據(jù)接入方案將內(nèi)嵌在新增設(shè)備中，直接鏈接平臺(tái)上傳云端，在邊緣端即可實(shí)現(xiàn)機(jī)理和數(shù)據(jù)的復(fù)雜分析。技術(shù)方面，分析技術(shù)更加成熟和沉淀，數(shù)字孿生、邊緣計(jì)算、云邊結(jié)合將共同發(fā)展，業(yè)務(wù)模型更貼合業(yè)務(wù)需求實(shí)現(xiàn)綜合性工業(yè)應(yīng)用。解決方案上，從定制化解決方案出發(fā)，逐步實(shí)現(xiàn)商業(yè)落地、通用型發(fā)展，可復(fù)用性越來越高。制造業(yè)也將不斷拓展可數(shù)字化的應(yīng)用場(chǎng)景，從對(duì)底層生產(chǎn)的監(jiān)控和智能控制，到企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理和投資決策，再到全產(chǎn)業(yè)鏈上下游的資源整合和管理，逐漸實(shí)現(xiàn)全行業(yè)甚至全制造業(yè)的協(xié)同發(fā)展和進(jìn)步。1.5中國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀對(duì)比國(guó)際、行業(yè)和各環(huán)節(jié)，中國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正處于迅速上升的階段?，F(xiàn)狀方面，國(guó)際市場(chǎng)上美日等發(fā)達(dá)國(guó)際因技術(shù)和產(chǎn)業(yè)集群等優(yōu)勢(shì)自身數(shù)字化程度較高，亞太市場(chǎng)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向上有很大的開拓空間。行業(yè)方面，由于工業(yè)專業(yè)化程度高、機(jī)理復(fù)雜度深等特點(diǎn)，決定我國(guó)制造業(yè)內(nèi)部的數(shù)字化水平參差不齊。目前我國(guó)能源（石油化工）、高端制造、鋼鐵等國(guó)企居多的行業(yè)信息化程度較高，汽車、3C等行業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)影響也具有較高的信息化水平，但其他勞動(dòng)密集型的離散制造業(yè)（紡織服裝、食品加工、輕工業(yè)等）信息化水平偏低。從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的各個(gè)環(huán)節(jié)來看，我國(guó)在設(shè)備管理服務(wù)（如設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)）、生產(chǎn)過程管控（如能耗排放管理）方面升級(jí)腳步更快，企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理（如ERP、CRM等）和資源配置協(xié)同（如金融服務(wù)等）環(huán)節(jié)尚存較大的升級(jí)空間。1.5.1國(guó)際市場(chǎng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度——美日發(fā)達(dá)國(guó)家日趨成熟，亞太市場(chǎng)發(fā)展迅速2017年TUFTS大學(xué)下屬FLETCHER學(xué)院與MASTERCARD合作推出的數(shù)字演化指數(shù)，他們分析了60多個(gè)國(guó)家和地區(qū)的數(shù)字技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀和速度，并分為突出區(qū)（StandOut，高度數(shù)字化國(guó)家，數(shù)字技術(shù)發(fā)展速度仍然能夠保持強(qiáng)勁）、失速區(qū)（StallOut，已經(jīng)擁有較高的數(shù)字化水平，但是發(fā)展速度逐漸減緩的國(guó)家）、爆發(fā)區(qū)（BreakOut，數(shù)字化程度較低的國(guó)家，但是發(fā)展迅速有較大的數(shù)字化升級(jí)加速空間）以及警覺區(qū)（WatchOut，數(shù)字化程度和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)都很低，基本失去數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)力）。2017年度各國(guó)家的數(shù)字演化指數(shù)得分顯示，得分較高的多數(shù)歐洲國(guó)家（挪威、瑞典、瑞士、丹麥、芬蘭）表現(xiàn)出較強(qiáng)的數(shù)字化水平，但是技術(shù)發(fā)展速度也在逐漸放緩；美國(guó)、德國(guó)、英國(guó)、日本等典型發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體位于突出區(qū)和失速區(qū)交界處，意味著當(dāng)前歐美國(guó)家的數(shù)字化水平確屬高位，也亟需不斷探索出新的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式降低可能出現(xiàn)的停滯風(fēng)險(xiǎn)。中國(guó)、馬來西亞等亞太市場(chǎng)處于爆發(fā)區(qū)，在基礎(chǔ)設(shè)施和體制機(jī)制不斷完善、創(chuàng)新環(huán)境逐漸好轉(zhuǎn)的條件下，亞太市場(chǎng)將成為未來制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的黑馬。從數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模和占GDP比重的角度看，美國(guó)2016年數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模超10萬億美元居全球榜首，數(shù)字經(jīng)濟(jì)也達(dá)到GDP的58.3%；中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模排名隨位列第二，但是占GDP比重仍低于多數(shù)發(fā)達(dá)國(guó)家的水平，暗示我國(guó)對(duì)于數(shù)字化應(yīng)用價(jià)值還未充分挖掘，數(shù)字化水平和績(jī)效評(píng)估仍有很大的提升空間。從數(shù)字化重要的基礎(chǔ)設(shè)施工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來看，歐美國(guó)家也保持了絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。美國(guó)以其領(lǐng)先全球的科技企業(yè)引領(lǐng)諸多巨頭企業(yè)布局工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，歐洲積聚著眾多工業(yè)巨頭立足制造業(yè)領(lǐng)先地位，利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為制造業(yè)賦能。新興經(jīng)濟(jì)體反映出較強(qiáng)的工業(yè)數(shù)字化需求，但是由于水平尚低技術(shù)有待提升，未來將開啟由“需求創(chuàng)造生產(chǎn)”的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)之路。1.5.2各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度——行業(yè)專業(yè)化程度高，決定數(shù)字化水平參差不齊埃森哲研究《“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，高質(zhì)發(fā)展”——埃森哲中國(guó)企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型指數(shù)》中選取上圖八大代表性行業(yè)的450家企業(yè)分析，數(shù)據(jù)顯示目前我國(guó)各行業(yè)的數(shù)字化能力整體尚處于初級(jí)階段，八大行業(yè)（汽車及零部件、消費(fèi)電子、物流、傳統(tǒng)零售、醫(yī)藥、快速消費(fèi)品、化工建材、冶金）的數(shù)字轉(zhuǎn)型指數(shù)得分均為超過50，仍處于較低水平，其中只有汽車、消費(fèi)電子和物流超越樣本平均數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。但對(duì)于行業(yè)龍頭多數(shù)已經(jīng)成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的領(lǐng)軍者，數(shù)字化成熟度遠(yuǎn)超同行業(yè)均值。資料來源：2017年麥肯錫《數(shù)字化的中國(guó)：打造具有全球競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字經(jīng)濟(jì)》根據(jù)2017年麥肯錫《數(shù)字化的中國(guó)：打造具有全球競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字經(jīng)濟(jì)》發(fā)現(xiàn)，細(xì)分行業(yè)上看，由于各行業(yè)專業(yè)化程度高，自身對(duì)數(shù)字化需求也大相徑庭，導(dǎo)致行業(yè)的數(shù)字化水平也是參差不齊。目前，從所有權(quán)角度看，國(guó)企的信息化程度普遍比民企高，如能源、高端制造、鋼鐵等行業(yè)，主要受益于國(guó)家政策扶持和信貸支持更直接更快速的下沉到國(guó)企上。從生產(chǎn)過程上看，流程型制造業(yè)數(shù)字化水平中等，自動(dòng)化程度高、信息化程度一般、數(shù)字化應(yīng)用場(chǎng)景較多較復(fù)雜；但在汽車、3C行業(yè)上，經(jīng)營(yíng)理念大多來自國(guó)外，數(shù)字化程度也較高。勞動(dòng)密集型的離散制造業(yè)數(shù)字化水平較低，機(jī)械化程度尚可、局部實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、但信息化明顯偏低，如衣服鞋帽、食品、輕工業(yè)等。另外制造業(yè)在各行業(yè)間和行業(yè)內(nèi)部都存在很嚴(yán)重的數(shù)據(jù)積累缺失和數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象，這為企業(yè)借鑒成功的數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例和實(shí)現(xiàn)行業(yè)內(nèi)部和行業(yè)間的資源整合加大了難度。1.5.3各環(huán)節(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度——設(shè)備管理、生產(chǎn)管控升級(jí)腳步更快，企業(yè)運(yùn)營(yíng)、資源協(xié)同釋放空間《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)白皮書》將企業(yè)基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的環(huán)節(jié)劃分為六大部分，即設(shè)備管理服務(wù)（27%，包括產(chǎn)品后服務(wù)及設(shè)備健康管理）、生產(chǎn)過程管控（32%，包括生產(chǎn)管理優(yōu)化、質(zhì)量管理、能耗與排放管理、生產(chǎn)監(jiān)控分析）、企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理（17%，包括安全管理、財(cái)務(wù)人力管理、供應(yīng)鏈管理、客戶關(guān)系管理）、資源配置優(yōu)化（21%，包括金融服務(wù)及全流程系統(tǒng)性優(yōu)化）、產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)（2%，包括數(shù)字化設(shè)計(jì)與仿真檢驗(yàn)），制造與工藝管理（1%，數(shù)字化工藝設(shè)計(jì)與制造輔助）。占比結(jié)果上看，靠近生產(chǎn)端的應(yīng)用更多，如生產(chǎn)過程管控、設(shè)備管理服務(wù)，在電力、石化、鋼鐵等典型流程型行業(yè)中設(shè)備的運(yùn)維和能耗管理尤為重要。生產(chǎn)端是數(shù)據(jù)采集最核心的部分，同時(shí)也是智能控制的主要對(duì)象，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中理應(yīng)備受重視。另外在資源整合和企業(yè)管理上，數(shù)字化應(yīng)用成都也比較高，說明近年來我國(guó)制造業(yè)更加重視數(shù)字賦能在產(chǎn)業(yè)鏈資源協(xié)同和企業(yè)決策層面等更加高級(jí)的管理決策方面體現(xiàn)的價(jià)值。制造工藝管理和研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)數(shù)字化應(yīng)用水平較低、難度大，多數(shù)停留在研發(fā)成果的可視化上。1.6制造業(yè)重獲發(fā)展新機(jī)遇在當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程中，中國(guó)制造業(yè)面臨全新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。整體來看，企業(yè)降本增效成果顯著，“質(zhì)、能、源”同步提升：一方面工業(yè)企業(yè)不斷提升自身數(shù)字化水平，顯著提高采購(gòu)、生產(chǎn)、銷售、管理等各環(huán)節(jié)組成的經(jīng)營(yíng)閉環(huán)的效率，有效降低經(jīng)營(yíng)成本。另一方面，在大數(shù)據(jù)技術(shù)的加持下，企業(yè)充分挖掘客戶需求，產(chǎn)品服務(wù)質(zhì)量得到明顯提升；工業(yè)數(shù)據(jù)模型不斷下沉到細(xì)分應(yīng)用場(chǎng)景，數(shù)據(jù)分析輔助決策全面提高企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理能力；企業(yè)不斷打通全產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈條，提高上下游資源整合效率，擁抱第四次工業(yè)革命帶來的創(chuàng)新機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)價(jià)值的協(xié)同提升。具象來看，典型行業(yè)也不同程度的受益于數(shù)字化升級(jí)：高端裝備制造行業(yè)逐步實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)和管理全鏈條打通，流程化制造行業(yè)降低能耗排放、有效控制安全風(fēng)險(xiǎn)，家電汽車行業(yè)挖掘用戶價(jià)值提升產(chǎn)品質(zhì)量及服務(wù)能力，食品制藥確保產(chǎn)品安全、提高庫(kù)存銷售財(cái)務(wù)等管理水平，電子信息行業(yè)保證軟硬件的質(zhì)量和可靠性、不斷整合產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢(shì)等?？梢娫诠I(yè)4.0時(shí)代，制造業(yè)各行業(yè)內(nèi)部效率和質(zhì)量中樞正在上移。總體來看，在工業(yè)4.0時(shí)代，以制造業(yè)龍頭為代表，各行業(yè)企業(yè)紛紛開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動(dòng)。工業(yè)企業(yè)不斷提升自身數(shù)字化水平，一方面，在原材料采購(gòu)、產(chǎn)品生產(chǎn)、銷售、運(yùn)營(yíng)管理等各環(huán)節(jié)上有效的降低成本、提高效率。信息化設(shè)備在生產(chǎn)端大規(guī)模部署，有效實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)監(jiān)控、物料管理、排產(chǎn)調(diào)度，通過對(duì)數(shù)據(jù)的深度分析挖掘，提升產(chǎn)品和服務(wù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)維、產(chǎn)品后服務(wù)、能耗管理、質(zhì)量管控、工藝調(diào)優(yōu)等方面企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率的提升。另一方面，企業(yè)能夠充分挖掘客戶需求，大大提高產(chǎn)品服務(wù)質(zhì)量；工業(yè)數(shù)據(jù)模型不斷下沉到細(xì)分應(yīng)用場(chǎng)景，數(shù)據(jù)分析輔助決策全面提高企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理能力；企業(yè)打通全產(chǎn)業(yè)鏈，提高上下游資源整合效率，低成本的實(shí)現(xiàn)下游客戶關(guān)系管理、企業(yè)生產(chǎn)資源管理及供應(yīng)鏈管理，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)價(jià)值的協(xié)同提升。1.6.1高端裝備制造或?qū)?shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、管理”全鏈條“打通高端裝備制造行業(yè)產(chǎn)品復(fù)雜程度高、產(chǎn)品和生產(chǎn)設(shè)備價(jià)值高、生命周期長(zhǎng)、生產(chǎn)和管理較復(fù)雜，例如航空航天、大型船舶等。設(shè)計(jì)上對(duì)產(chǎn)品研發(fā)效率和團(tuán)隊(duì)協(xié)同研發(fā)能力有很高的要求，生產(chǎn)過程連續(xù)完整、追求精準(zhǔn)高效，經(jīng)營(yíng)上依賴于上游原材料供應(yīng)的質(zhì)量和穩(wěn)定性以及下游的穩(wěn)定客源，管理上由于生產(chǎn)設(shè)備和產(chǎn)品的高價(jià)值，更要追求在維護(hù)質(zhì)量的同時(shí)降低運(yùn)維成本。從行業(yè)龍頭案例分析上。能看出數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠幫助高端裝備制造業(yè)打通“設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、管理”全鏈條“，有效解決行業(yè)痛點(diǎn)。研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)上，逐步實(shí)現(xiàn)高端裝備產(chǎn)品設(shè)計(jì)各流程的協(xié)同化、模擬仿真實(shí)驗(yàn)等提前評(píng)估產(chǎn)品設(shè)計(jì)功能，有效提高研發(fā)設(shè)計(jì)效率和降低研發(fā)成本。例如，波音基于專業(yè)化協(xié)同設(shè)計(jì)平臺(tái)達(dá)索3DEXPERIENCE平臺(tái)有效降低40-60%的研發(fā)成本；中國(guó)航天科工集團(tuán)第四研究院基于索為SYSWARE平臺(tái)實(shí)現(xiàn)商用航天的固體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)總體論證，設(shè)計(jì)流程簡(jiǎn)化、設(shè)計(jì)人員工作效率提升14倍。生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)上，生產(chǎn)工藝優(yōu)化、生產(chǎn)計(jì)劃順利完整執(zhí)行、能效得到極大提高。德馬吉森精機(jī)基于CELOS計(jì)算機(jī)仿真系統(tǒng)將工件的生產(chǎn)工藝流程1:1仿真，優(yōu)化加工工藝，有效避免碰撞并縮短裝卡時(shí)間。經(jīng)營(yíng)管理環(huán)節(jié)上，供應(yīng)鏈深度協(xié)同，采購(gòu)效率提升、下游獲客成本降低。空客集團(tuán)通過富士通Colmina平臺(tái)整合上游供應(yīng)商，實(shí)現(xiàn)飛機(jī)制造零部件精準(zhǔn)采購(gòu)，減少20%的采購(gòu)成本。設(shè)備運(yùn)維環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)高價(jià)值設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)，降低運(yùn)維成本。樹根互聯(lián)基于人工智能、邊緣計(jì)算、預(yù)測(cè)性維護(hù)為中低速船用柴油發(fā)動(dòng)機(jī)提供智能服務(wù)平臺(tái)，幫助廣州柴油機(jī)廠降低30%的設(shè)備管理成本。中聯(lián)重科通過中科云谷平臺(tái)建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型，對(duì)主油泵等核心關(guān)鍵部件進(jìn)行健康評(píng)估與壽命預(yù)測(cè)，降低計(jì)劃外停機(jī)概率和安全風(fēng)險(xiǎn)。1.6.2流程行業(yè)不斷優(yōu)化能耗排放，安全風(fēng)險(xiǎn)大幅降低流程行業(yè)指產(chǎn)品在本企業(yè)需要經(jīng)歷不同環(huán)節(jié)加工的連續(xù)生產(chǎn)行業(yè)，包括化工、煉油、水泥、造紙、冶金、煉鋼等行業(yè)，行業(yè)利潤(rùn)受到原材料與產(chǎn)品價(jià)格頻繁變化的影響具有較高的波動(dòng)性，生產(chǎn)設(shè)備規(guī)模大、資產(chǎn)價(jià)值高，排放能耗較高，由于需要人力實(shí)時(shí)監(jiān)控和自身連續(xù)性生產(chǎn)特點(diǎn)，具有一定的生產(chǎn)安全風(fēng)險(xiǎn)。目前流程行業(yè)普遍具有較高的自動(dòng)化與信息化基礎(chǔ)，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中收益頗豐主要體現(xiàn)在能耗管理和預(yù)測(cè)性維護(hù)。設(shè)備健康管理和預(yù)測(cè)性維護(hù)上，中化能源科技依托中化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，對(duì)泵機(jī)群、壓縮機(jī)、蒸汽輪機(jī)等裝備進(jìn)行健康管理，有效實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障的診斷、預(yù)測(cè)性報(bào)警及分析，設(shè)備維護(hù)成本每年減少15%。能耗管理上，酒鋼集團(tuán)基于東方國(guó)信Cloudiip能源平臺(tái)通過大數(shù)據(jù)分析計(jì)算出不同設(shè)備和系統(tǒng)的能源消耗數(shù)據(jù)，單座高爐每年降低成本2400萬元、減少碳排放2萬噸，冶煉效率提升10%。1.6.3家電家具、汽車、消費(fèi)電子等行業(yè)打通下游客戶，按需定制化迎來利潤(rùn)增值家電家具、汽車、消費(fèi)電子等行業(yè)成熟度高，受外企影響下自身數(shù)字化水平較高，對(duì)數(shù)字化的需求也更加偏向于后端的銷售、經(jīng)營(yíng)和管理。充分競(jìng)爭(zhēng)使得產(chǎn)品存在嚴(yán)重的同質(zhì)化，數(shù)字化提升重點(diǎn)在于幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)規(guī)模化定制、產(chǎn)品的質(zhì)量管理和產(chǎn)品后服務(wù)應(yīng)用。數(shù)字化有助于企業(yè)拓展產(chǎn)品后服務(wù)市場(chǎng)，挖掘下游客戶的特異需求，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品定制化、提升產(chǎn)品附加值。例如，北汽福田汽車為客戶建立了“車生活”物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)，并提供車隊(duì)管理、汽車金融、車貨匹配和影音娛樂等增值服務(wù)，有效提升客戶粘性和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力?？蹬伤狗寇嚮诤朇OSMOPlat客戶平臺(tái)為用戶提供從按需求定制、解決方案設(shè)計(jì)交互、預(yù)約下單等產(chǎn)品全生命周期服務(wù)，將產(chǎn)品溢價(jià)率提高到了63%。1.6.4化學(xué)制藥、食品飲料行業(yè)滿足”重質(zhì)“要求，庫(kù)存、銷售、財(cái)務(wù)管理水平提高化學(xué)制藥、食品飲料等行業(yè)的生產(chǎn)產(chǎn)品屬于居民的必需消費(fèi)品，一方面需要嚴(yán)格把關(guān)產(chǎn)品的安全性和質(zhì)量可靠性，另一方面作為日常消費(fèi)品，在庫(kù)存管理、市場(chǎng)銷售上都面臨較大壓力。數(shù)字化解決方案能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品溯源和經(jīng)營(yíng)管理優(yōu)化，控制管理成本，有效提高企業(yè)利潤(rùn)。目前，茅臺(tái)酒廠基于浪潮平臺(tái)的質(zhì)量鏈發(fā)碼系統(tǒng)提供的酒瓶二維碼，可以實(shí)時(shí)的追溯每瓶酒的生產(chǎn)全流程數(shù)據(jù)，有效保證酒的質(zhì)量。庫(kù)存、銷售與財(cái)務(wù)管理方面，今麥郎基于金蝶財(cái)務(wù)管理平臺(tái)制定銷售政策，實(shí)現(xiàn)集團(tuán)對(duì)子公司業(yè)務(wù)管控，使得銷售政策執(zhí)行有效性提升到100%，財(cái)務(wù)結(jié)賬速度縮減5天，庫(kù)存呆滯發(fā)生可能性降低至5%。1.6.5電子信息行業(yè)穩(wěn)定產(chǎn)品質(zhì)量，充分利用產(chǎn)業(yè)鏈整合優(yōu)勢(shì)電子信息制造業(yè)產(chǎn)品種類繁多、產(chǎn)品升級(jí)迅速、對(duì)生產(chǎn)質(zhì)量要求極高。目前數(shù)字化的試點(diǎn)有效的提高了產(chǎn)品質(zhì)量管理水平，使得企業(yè)獲得穩(wěn)定的產(chǎn)業(yè)資源。質(zhì)量管理上，企業(yè)紛紛引入大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，確保產(chǎn)品生產(chǎn)成品和研發(fā)樣圖的一致，有效提升產(chǎn)品質(zhì)量。富士康基于電子元器件表面貼裝制造平臺(tái)實(shí)現(xiàn)車間設(shè)備實(shí)時(shí)可視化、設(shè)計(jì)制造協(xié)同和大數(shù)據(jù)智能決策，使產(chǎn)品良率提升30%。華星光電依托TCL格創(chuàng)Getech東智平臺(tái)開展視覺檢測(cè)和缺陷判定，缺陷分類識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)90%，每年增收約1000萬元。產(chǎn)業(yè)鏈管理上，華為打通供應(yīng)商、研發(fā)、制造、市場(chǎng)返還等產(chǎn)業(yè)鏈全流程關(guān)鍵數(shù)據(jù)，構(gòu)建全球質(zhì)量測(cè)試預(yù)警體系，實(shí)現(xiàn)開局壞件數(shù)改進(jìn)15%，早期返還率改進(jìn)24%。1.7數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍面臨諸多挑戰(zhàn)然而結(jié)合現(xiàn)狀，我國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程確實(shí)尚存一些問題。行業(yè)整體上看，缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)以便對(duì)各企業(yè)轉(zhuǎn)型進(jìn)行整體的規(guī)劃和布局。加之我國(guó)制造業(yè)構(gòu)成復(fù)雜，各行業(yè)的工業(yè)基礎(chǔ)能力、當(dāng)前自動(dòng)化和數(shù)字化程度及工業(yè)機(jī)理的復(fù)雜程度都存在較大的差異，導(dǎo)致即使部分企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功，如果沒有較為系統(tǒng)的范式整理，其案例的可復(fù)用性和參考性就會(huì)大大降低。在上游工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施方面，多數(shù)供應(yīng)商提供的服務(wù)同質(zhì)化現(xiàn)象明顯，難以實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)和協(xié)同合作；且垂直行業(yè)切入深度不夠，無法切實(shí)有效的滿足企業(yè)需求，即服務(wù)的供給與需求存在“斷層”。在下游制造業(yè)企業(yè)層面，中小企業(yè)對(duì)于部分設(shè)備接入帶來的高成本問題更加敏感；且在收益、成本和風(fēng)險(xiǎn)難以量化的痛點(diǎn)下，多數(shù)企業(yè)不能充分認(rèn)識(shí)到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要性，從而降低參與意愿；同時(shí)無論是對(duì)于企業(yè)內(nèi)部還是外包服務(wù)，技術(shù)IT與實(shí)際OT需求多存在割裂，難以實(shí)現(xiàn)有機(jī)融合。這些尚存的問題都在一定程度上阻礙了中國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的腳步。1.7.1行業(yè)整體盡管2015年中國(guó)制造2025項(xiàng)目的提出為工業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能制造提供了指引，但是目前我國(guó)仍缺乏有關(guān)智能制造、行業(yè)內(nèi)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的標(biāo)準(zhǔn)，譬如在通信網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)輸入/輸出，系統(tǒng)過程或基準(zhǔn)等方面的標(biāo)準(zhǔn)。Gartner認(rèn)為目前中國(guó)的許多制造商按照德國(guó)的工業(yè)4.0項(xiàng)目衡量自身的智能制造實(shí)施的狀態(tài)，從工業(yè)1.0到工業(yè)4.0水平參差不齊。但是由于中國(guó)的制造業(yè)發(fā)展路徑和歷史、勞動(dòng)力的技能和素質(zhì)、商業(yè)文化以及對(duì)價(jià)值的關(guān)注與德國(guó)截然不同，缺乏適合本國(guó)制造業(yè)特點(diǎn)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，照搬按照德國(guó)的標(biāo)準(zhǔn)要求自己難免會(huì)拖慢企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)度，甚至無法確定正確的轉(zhuǎn)型方向。在缺乏約束、目標(biāo)不明確的條件下，很多企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿并不強(qiáng)。制造業(yè)各行業(yè)間存在較強(qiáng)的專業(yè)技術(shù)壁壘、工業(yè)機(jī)理的復(fù)雜程度有很大差異，疊加行業(yè)內(nèi)部各企業(yè)間工業(yè)基礎(chǔ)能力不同等因素，數(shù)字化水平大多較低，兩極分化嚴(yán)重，導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型難度較大。一方面，如前述將制造業(yè)按照加工流程劃分為流程型和離散型兩類，但實(shí)際上每種類型行業(yè)間、行業(yè)內(nèi)部、不同的產(chǎn)品間、產(chǎn)品內(nèi)部的零部件上都有自身獨(dú)特的生產(chǎn)要求。因此對(duì)于不同環(huán)節(jié)的生產(chǎn)企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型都需要定制化的解決方案，這無疑增加行業(yè)轉(zhuǎn)型的復(fù)雜性。另一方面，目前我國(guó)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型在行業(yè)龍頭企業(yè)中探索實(shí)踐的案例更多，大多數(shù)制造商仍處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的初級(jí)階段，比如僅在生產(chǎn)線上裝配PLC，根本無法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)上云或是智能控制。目前推出數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)品的企業(yè)可概括為制造業(yè)龍頭孵化企業(yè)和第三方機(jī)構(gòu)兩大類。前者主要依托多年來龍頭企業(yè)在行業(yè)內(nèi)部積累的豐富的OT經(jīng)驗(yàn)和深厚的產(chǎn)業(yè)背景，深抓行業(yè)痛點(diǎn)問題開發(fā)出行業(yè)專業(yè)性高的平臺(tái)產(chǎn)品。比如三一重工孵化的樹根互聯(lián)公司開發(fā)出“根云”產(chǎn)品，目前正與行業(yè)巨頭合作推出垂直行業(yè)云平臺(tái)，基于產(chǎn)業(yè)背景形成生態(tài)格局，在工業(yè)物聯(lián)和數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)部署服務(wù)，覆蓋設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)、大數(shù)據(jù)分析、配件檢測(cè)、能耗分析管理等方面。但是產(chǎn)品可用性的行業(yè)深度和廣度不可兼得，這類大型平臺(tái)在設(shè)計(jì)時(shí)往往概括本行業(yè)的通用問題，深度上挖掘還有所欠缺，成本也不低，因此一方面行業(yè)外部可復(fù)用性較小，另一方面部署于企業(yè)間也有所區(qū)別。第三方機(jī)構(gòu)部分基于人才和技術(shù)優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化產(chǎn)品落地，但是由于產(chǎn)業(yè)背景的缺乏導(dǎo)致外部互聯(lián)網(wǎng)科技公司開發(fā)的產(chǎn)品基本是“我能提供什么，而非你需要什么”，無法滿足企業(yè)的需求。另一部分主要為為企業(yè)提供定制化數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案的服務(wù)機(jī)構(gòu)，他們一般不提供轉(zhuǎn)型工具，而是通過對(duì)企業(yè)數(shù)字化程度和需求進(jìn)行測(cè)評(píng)，指引企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方向和途徑。但由于目前成功的轉(zhuǎn)型方案多集中在行業(yè)龍頭，且多數(shù)國(guó)內(nèi)甚至是國(guó)外企業(yè)尚處于轉(zhuǎn)型初期，缺乏可借鑒的成功案例和經(jīng)驗(yàn)。1.7.2上游基