埃森哲-中国智能制造发展现状-2020.11-22页_1mb

高质量发展与智能制造总结

核心内容

中国正通过智能制造推动制造业高质量发展，作为数字经济与实体经济融合的重要路径。在“十四五”规划背景下，智能制造成为实现“双循环”新发展格局的关键突破口。然而，企业在推进智能制造过程中面临诸多挑战，包括缺乏顶层设计、关注技术单点优化、数据孤岛严重、设备连通性差以及集成解决方案供应商不足等问题。

为解决这些问题，埃森哲提出了“新四化”（自动化、信息化、网络化、智能化）的智能制造新蓝图，并结合企业实际发展阶段，提出了六大举措，帮助企业实现螺旋式提升，最终实现智能制造的价值目标。

主要观点

• 智能制造是系统工程：不能仅依赖技术投资，而应以业务价值为导向，实现从技术驱动向价值驱动的转变。
• 企业应关注集成：打破数据孤岛，实现系统互联互通，才能提升整体效率和投资回报。
• 云平台与算力是关键支撑：借助云平台和算力，企业可以快速应用新技术，提升系统的适应性和学习能力。
• 合作共赢是转型方向：制造业数字化转型复杂且规模巨大，需与生态伙伴协同合作，提升转型效率。
• 组织与能力创新是基础：建立柔性组织和持续创新的数字化能力，是实现智能制造价值目标的必要条件。

关键信息

中国智能制造发展现状

• 自1990年代起，中国开始推进“信息化带动工业化”。
• 到2018年，我国智能制造试点项目已覆盖208个数字化车间和智能工厂，涉及十大领域和80个行业。
• 全球44个“灯塔工厂”中，有12个位于中国，其中7个为端到端灯塔工厂。
• 2018年，中国制造业生产设备数字化率提升至45.9%。
• 当前，中国制造业信息化覆盖率接近50%，但系统集成度低，数据孤岛问题严重。

“新四化”智能制造发展阶段

1. 自动化：实现生产流程的智能化，如使用机器人、自动化产线等，提高生产效率。
2. 信息化：打通数据壁垒，实现全供应链和生产线的信息化管控。
3. 网络化：基于物联网、5G和云平台，实现内外部生态集成。
4. 智能化：通过AI、大数据分析等技术实现生产制造的自主决策和优化。

典型企业实践

• 上汽大通：通过C2B模式实现大规模个性化定制，自动化率高达95%，交付周期缩短20%，配置精确度达99.8%。
• 联想：利用AI技术优化排产和用工匹配，提升生产效率16%；打造智慧物流系统，降低运输里程和用时。
• 三一重工：部署制造管理系统（MOM），连接30万台设备，实现远程管理与预测性维护。
• 富士康与双星轮胎：通过工业互联网平台和全流程数据管理，实现产业链协同和智能化管理。

六大举措推动智能制造转型

1. 确定价值场景：明确智能制造的目标，识别价值领域。
2. IT与OT融合的顶层架构设计：制定融合IT和OT的系统架构，推动数据与系统的整合。
3. 坚实数字化基础：建设IOT、5G、云平台等基础设施，实现设备和系统的互联互通。
4. 引入核心应用：推广ERP、MES、PLM等核心应用，提升管理效率和业务流程透明度。
5. 实现系统互联和数据集成：打通数据链条，实现跨部门、跨工厂、跨供应链的数据集成。
6. 建立持续创新的数字化组织和能力：构建柔性组织，提升员工与机器的协同能力，推动创新文化。

结语

智能制造不仅是技术升级，更是企业战略转型的关键。企业应以价值驱动为核心，通过系统集成、云平台支持、组织变革等方式，推动智能制造的全面落地。埃森哲通过总结领先企业的实践，为企业提供了可借鉴的转型路径和策略，助力制造业迈向高质量发展。

参考资料

• WEF—全球“灯塔工厂”网络
• 澎湃—关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知
• 中国工业新闻网—屈贤明:从机电一体化到智能制造
• 埃森哲—智能制造——跨入精益管理新时代
• 联想集团—联想智能制造白皮书（2020版）
• 富士康—工业互联网平台布局
• 双星轮胎—全流程“工业4.0”智能化“绿色工厂”建设