【大东时代】2023锂电材料数字化转型白皮书_54页_7mb

2023年锂电池企业数字化转型白皮书总结

核心内容

本白皮书由大东时代智库（TD）联合深圳芯享半导体科技有限公司、苏州瀚码智能技术有限公司、依柯力信息科技（上海）股份有限公司共同完成，旨在分析锂电池企业数字化转型的现状、挑战及未来发展方向。白皮书涵盖数字化转型战略体现、阶段体现及重点建议，为锂电池行业提供有价值的参考。

主要观点

1. 数字化转型的紧迫性与重要性
   数字化转型是锂电池行业发展的关键，尤其在行业快速扩张和竞争加剧的背景下，企业需要通过数字化提升整体敏捷性和灵活性，以应对细分市场带来的挑战。

2. 数字化转型的“一把手工程”
   数字化转型应由企业一把手牵头制定目标与蓝图，体现战略重视和深度参与。目前，许多企业尚未明确数字化转型的起始时间与具体内涵，部分企业仍以ERP上线作为起点，未真正进入数字化转型阶段。

3. 数字化转型的实施决策
   多数企业采用“购买为主，自建团队为辅”的方式，部分企业经历从购买、自研到全面自研或生态融合的过程。数字化转型的决策机制多样化，需根据企业实际情况选择适合的方式。

4. 数字化转型的重视环节
   当前锂电池企业在生产、供应链、运营、研发等环节对数字化的关注点不同，部分企业更注重生产制造的智能化与数据采集的深度整合。

5. 数据标准化的重要性
   数据标准化是行业数字化转型的关键环节，有助于消除数据孤岛、提高数据一致性与可比性。瀚码技术提出“从数据标准化到共同标准化”的理念，推动行业统一标准。

6. 工艺优化与数字化结合
   工艺优化与数字化技术密不可分，通过数据采集与分析，实现柔性化、自动化、追溯性、可视化及无纸化目标，提高生产效率和产品质量。

7. 质量与品质管理的深化
   数字化技术在质量与品质管理中发挥重要作用，如通过过程曲线分析识别工艺问题，提升产品良率与质量控制水平。

8. 材料标准化体系的建立
   材料标准化体系对锂电池制造至关重要，有助于提高供应链管理效率和产品质量，推动行业技术创新。

9. “模型”在数字化转型中的作用
   数字化模型是企业进行预测、优化和决策支持的基础，有助于企业形成数据驱动的内生发展动力。

10. 碳排放管理与ESG治理
    碳排放管理与ESG治理是当前锂电池企业关注的核心问题，数字化技术可支撑碳排放管理，反哺企业数字化水平提升。

11. “智言录”中的专家观点
    白皮书收录了多位专家的观点，强调了数字化转型的重要性与复杂性，呼吁行业共同推动标准化与模型建设。

关键信息

数字化转型现状

• 企业类型：涵盖动力锂电池制造、消费锂电池制造、储能锂电池制造、锂电池PACK及应用方案提供企业。
• 调研企业：共42家头部企业，涉及上市情况、营收规模、业务类型等。
• 数字化转型阶段：多数企业仅在特定场景进行整合或解决特定问题，全面进入数字化阶段的企业较少。

数字化转型战略体现

• 牵头部门：多数企业由IT一级部门或流程IT部牵头，部分企业成立专门的数字化部门或智能制造部门。
• 职位设置：多数企业已设立CIO职位，但数字化人才不仅包括IT人员，还包括具有IT思维的管理人员及业务人员。
• 投入挂钩方式：多数企业根据公司年度预算和业务需求进行安排，部分企业不定期进行投入。

数字化转型阶段体现

• 数字化类型：企业分为三类，分别为已搭建系统、正在搭建系统及尚未开始数字化转型。
• 常用软件工具：MES、WMS、QMS、SRM、CRM、TMS、ERP、OA、PLM等。
• 数据中台与数字孪生：部分企业已搭建数据中台和数字孪生，但整体比例不高。
• 智能制造工厂：部分企业已建成或正在建设智能制造工厂，但整体普及度不高。

数字化转型重点建议

• 正面对待发展阶段与数字化转型的关系：企业需根据自身发展阶段制定合适的数字化策略。
• 重新审视数字化深度：企业应重视数据标准化，提升数据采集、处理和分析能力。
• 碳排放管理与ESG治理：数字化转型需与碳排放管理及ESG治理相结合，提升企业可持续发展能力。
• 建立“模型”：数字化模型是企业实现预测、优化和决策支持的关键。
• 研发与数字化结合：研发机理与数字化技术结合，可优化研发过程，提高研发效率。
• 材料标准化体系：建立材料标准化体系有助于提升供应链管理与产品质量。

智言录

• 专家观点：强调了数字化转型的复杂性与系统性，呼吁企业重视数据标准化与模型建设。
• CIM与FDC理念：通过高度集成的信息系统和模块化设计，实现生产、管理与物流的一体化。
• 数据标准化与边缘计算结合：瀚码技术提出的“Edge”与“承影”平台，助力企业实现数据标准化与实时监控。

总结

锂电池行业的数字化转型已成为企业提升竞争力和实现可持续发展的关键路径。白皮书指出，企业需正视数字化转型的重要性，明确战略目标，并注重数据标准化、模型建设、碳排放管理及研发与数字化的结合。通过建立统一的数据中台、数字孪生及智能制造工厂，企业可以实现更高效的生产管理与更精准的质量控制。同时，行业需共同努力制定通用标准，推动数字化转型的深入发展。