化挑战为机遇释放电子信息制造业发展潜力（安全可靠）施耐德电气参考指南 AngLisa de Leon Alice Ducatillon Melissa HertelClaude Houbart San.

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-StartDT,Research Center 数智时代制造业转型实践、”StartDT Research Center 隶属于国内独立第三方数据科技集团 StartDT（奇点云集团），由原本的奇点研究院升级而来，旨在通过研究、实践和交流，探索数据商业的前沿边界，思考未来世界的堆栈结构，从趋势中学习、理解、建立认知，进而指导当下的数据实践。01数据改变制造业随着科技的飞速发展，全球制造业正面临前所未有的变革。数字化、智能化、自动化等新兴技术已成为推动制造业发展的重要引擎。我国制造业在经历了高速增长后，也步入了转型升级的关键时期。近年来，我国制造业逐渐呈现出两大趋势。一是制造业数字化转型的步伐加快，企业通过引入先进技术，如云计算、大数据、人工智能等，提升生产效率，优化产业链条，实现高质量发展。以东风汽车集团为例，其通过与华为合作，建设云数据中心，推动业务信息化，以应对行业挑战。二是制造业服务化趋势日益明显。在全球市场需求减弱的背景下，我国制造业企业纷纷寻求由生产型向服务型转型，以满足消费者多样化、个性化的需求。例如，通过工业互联网平台，企业可以实现产品设计基因化、生产过程智能化，进而提供更具竞争力的产品和服务。面对新的制造业发展趋势，我国企业应抓住数字化转型的历史机遇，积极拥抱新技术，加快创新步伐，提升全球竞争力。本白皮书整理了制造业的 10 个典型案例，旨在分析制造业数字化转型的现状、挑战和机遇，为相关政策制定和企业战略规划提供参考。希望通过阅读本白皮书，您能更好地了解制造业的发展趋势，把握未来方向，与我们共创美好未来。前 言02数据改变制造业未来，数据智能将为真实的商业需求而设计，构筑企业的公共数据空间，传递数据的社区氛围，最终改变人们的生存空间，解放人们去思考、决策和创新。03数据改变制造业数据改变制造业的 10 个案例0427数智时代的制造业挑战和应对39数据改变制造业的 6 大产品53数据改变制造业的 4 大行业目 录CONTENTS04数据改变制造业05数据改变制造业数据改变制造业的10 个案例供应链控制塔的 3 个应用平台化场景建设实时生产监管数据平台体系化建设高效经营分析实时决策工作台数据要素资产化可视化流程管理0060806数据改变制造业痛点概述供应链控制塔某通信设备制造集团的数字化转型之道 该客户是某通信设备制造集团，是全球领先的多品类智能通讯终端研发设计公司（智能通讯终端 ODM），产品涵盖智能手机、平板电脑、笔记本电脑及 IoT 产品，远销亚非拉欧等 100 多个国家和地区，覆盖全球80 多个运营商，服务全球数亿消费者。计划采用“统一平台、统一数据、统一运营”的思路，进行数字化运营体系建设。客户无法评判“产品从下单到客户交付回款，到底需要多少天？”，核心痛点为如何实现“T N 天拉通全链条业务节点，并做客户交期的合理应答”。StartDT为该集团搭建统一的数据运营平台，围绕营销、制造、供应链和财务等核心场景，辅助决策层、管理层、执行层进行数据分析和决策。并通过“供应链控制塔 SCT（Supply-chain Control Tower）”产品打通商务、计划、采购、仓储、生产、物流和结算主题全流程数据预警分析体系，实现管理前置，运营改善。产品从下单到客户交付回款，到底需要多少天？07数据改变制造业实践过程实践价值首先，StartDT 团队着手帮客户建立一个高效统一的数据平台，旨在盘点和梳理数据资产，为业务提供可靠支撑。通过搭建大数据平台，我们将数据资产梳理清晰，并构建了一套完整的数据框架和规范体系，为后续的数据开发奠定了坚实的基础。其次，针对“T N 天拉通全链条业务节点，并做客户交期的合理应答”的核心痛点，通过抽取、汇聚和拉通各流程业务数据，建立了一套基于运营流程的业务指标体系和可视化运营沙盘，有效地推动了业务数据的管理和应用。内置分析模型囊括了商务、计划、采购、仓储、生产、物流和结算七大领域的 37 个 OTC（Order to Cash）流程节点，可实时监测供应链执行情况，预测和识别潜在风险，实现快速响应和高效调度。最后，进行数据运营，建立数据智能应用。基于业务场景纵向深挖，为质量监控、采购决策、订单交期、运营闭环等业务场景提供数据可视化和自动化服务，实现数据治理和场景建设的持续发展。这一系列的努力旨在提高数据质量，满足数据标准化要求，加速供应链流程的优化，以及降低成本和提高效率。未来，智能化系统的建设将成为制造业的趋势，推动生产方式向更高效、更智能、更绿色的方向转型升级。企业只有持续创新，提升数字化技术和能力，才能响应 DT 时代的需求，赢得更广阔的发展空间。订单数据拉通，断点堵点诊断：以客户订单为视角，拉通 OMS、DMS、ERP、SRM、WMS、MES、TMS 等 10 多套核心业务系统数据，治理断点堵点问题 32 项，实现数据从分散到共享复用。实况沙盘可视，事件智能预警：梳理商务、计划、采购、仓储、生产、物流和结算 7 大领域，37 个关键流程节点，48 个预警事件指标，通过 100 多人智能推送协同处置，有效降低交付风险。交付瓶颈洞察，交期监控提升：围绕订单交付环节，对关键材料齐套约束瓶颈洞察、关键工序产能约束瓶颈洞察、履约周期分客户分产品分过程进行监控，最终实现订单满足率提升 18%，交期缩短 8%。1.2.3.08数据改变制造业痛点概述某机电设备制造集团是一家蜚声全球的世界 500 强企业，作为日本电子电器领域的佼佼者，其制造工艺和品质一直处于行业领先地位。多年来，该企业在中国市场深耕细作，建立起了强大的品牌形象和稳固的客户群体。然而，经过内部评估发现，相较于同行业平均水平，该企业的数字化建设整整滞后了五年。为了在日益激烈的市场竞争中保持领先，企业高层决定加速集团数字化转型。由于历史和组织分工原因，IT 部门在数字化转型领域的认知和能力存在局限性；系统间的数据结构“烟囱式”分布，也导致数据的整合和治理日益困难；加之现有的大数据基础设施建设不足，以上因素都制约了企业数字化转型的进程。为了解决这些问题，企业必须借助外部专业力量的帮助，借助其行业经验洞察和技术产品，共同制定科学、可行的数字化转型路线图，才能够充分盘活数据潜在价值，为业务发展提供有力的支持。平台化场景建设某机电设备制造集团小步快跑持续转型如何从战略举措到规划落地，支持业务转型？09数据改变制造业实践过程实践价值在了解该企业的背景和诉求后，StartDT 制定了一项名为“空投部队”的数字化转型策略。其核心是先实现各散点的数字化建设，再逐步推动整体的数字化转型，包括 IT 系统上线、数据团队建设和管理流程优化等多个方面。首个总部数字化项目以“六加二”模式开启，通过对六大场景的摸索与实践，该机电设备制造集团对数字化转型进行了首次探索：在 StartDT 的帮助下，该企业逐步建立了底层数据基础和上层数据应用，为各项业务提供及时、全面、准确的经营管理信息。同时，StartDT 也在持续提供该企业在数据治理方面的指导。其次，客户采用“业务融合、数据融合、持续治理”的建设理念，围绕销售、供应链、人力、财务等领域，借助大数据技术和智能算法能力，打通各系统数据，沉淀数据资产，实现业务联动、业财联动、智能决策分析，并将数据智能应用到企业经营的各个环节，降本增效。例如，企业购买并落地了 BI 数据门户，整合多渠道数据源，实现统一权限管理，支撑财务人员多维分析财务状况，通过供应链报表，帮助销售和采购方及时了解订单交付进度。最后，客户工厂的首个数字化项目采用了“一加五”模式，持续深化转型成果。“一”指的是运营监管，“五”是指五大分析场景：销售预测、订单履约、计划达成与波动、采购执行和库存与供货能力分析。六大数字化场景：即经营业绩、经销商画像、客户画像、流通 ISP、员工画像和件名分析。二大基础设施：MDM 主数据系统和数据云平台 DataSimba，作为数字化基础设施。总部和工厂的数字化项目建设，从基础设施开始，逐步拓展平台化业务场景和应用功能，在实践中不断小步快跑，优化迭代，形成以业务需求为导向的螺旋上升过程，通过数据发现问题、提升效率、改善决策。构建精细化分析能力，降本增效：助力集团管理决策者真正了解订单、产品、部门的营收、费用情况，实现六大业务场景维度可视化洞察，精细化分析与管控，最终帮助企业制定开源节流方针政策。销售业务分析辅助市场决策：从客户、产品类别、业界等维度对销售收入的趋势进行分析，进行计划、预测与实际对比分析，以发现重点客户、重点商品和重点业界，从而实现精准扩贩，赢单率提升 15%。数据推动员工的业务职能转型：管理层可以实时查看数据，将财务人员的精力从日常的财务报告工作中释放出来，以便他们能够更深入地分析业务执行情况并给予业务指导。IT部门也增设了数据分析师，并优化分工，以便能够快速响应业务诉求。1.2.3.10数据改变制造业痛点概述某光伏制造龙头企业是全球为数不多的拥有垂直一体化产业链的光伏制造商。随着业务的蓬勃发展，为了给各业务部门提供有力的支持，该企业构建了多个应用系统。然而，在业务部门对数据使用需求日益增长的情况下，分散式数据存储已无法满足各事业部门对生产运营管理的需求。因此，该企业急需构建一个统一的数据中台和实时生产监控平台，实现生产数据的统一管理、协同运营和高效分析决策，挖掘企业数据价值，为数智化转型构筑基础。生产运营管理对于制造企业来说至关重要。良好的生产运营管理不仅能够帮助企业降低成本、提高效率，还能够为企业的可持续发展打下坚实的基础。然而，传统的生产运营管理在实践中常常会遇到一些困难和挑战，例如：如何开展全球化的生产运营管理？人员与物料管理：人力成本逐年上升，人员绩效的统计也变得更加复杂，物料成本的管理正在变得越来越重要；设备与设施管理：设备效率的统计变得越来越复杂，设备的故障率也越来越高，同时设备的利用率也存在不均衡的问题；1.2.实时生产监管某光伏制造龙头企业用数据驱动生产运营管理11数据改变制造业实践过程实践价值针对上述痛点，我们结合奇点云在智能制造领域的丰富经验和深刻的行业理解，使用“实时生产监控平台（RPI,Real-time Production Index）”的智能化产品为客户量身打造解决方案。该产品以数据云平台 DataSimba 为底座，提取全球各个生产基地的数据，通过数据采集、清洗、计算、整合等一系列复杂的处理流程，实现了数据资产的汇聚与联动分享，形成了具有全局视野的生产统计分析体系。实时生产监控平台（RPI）从“人机料法环测”六个方面对生产过程进行实时监控，对人员、设备、设施、工艺、质量、物料、安全、环境八大关键场景进行实时预警，并支持多级管理驾驶舱联动下钻查询。这一切能够帮助管理层更好地了解全球各生产基地的生产情况，及时调整生产计划和资源分配，实现智能化的生产流程管理与信息化协同；同时也帮助该企业有效提高生产效率，降低生产成本，提高产品质量。更安全的生产过程，更高效的生产效率：我们通过将该企业的各类工业设备与互联网相连，采集其在生产、状态和质量等方面的全过程数据，并结合传感器节点的数据进行实时监控，构建起工业物联网时序数据架构。该架构以流批数据为基础，综合采集设备、设施设备和工作关键数据，通过数字化洞察，实现设备间的高效协同，并确保产品的稳定生产和质量可控。这一全新的数据架构不仅提高了生产效率，而且有效降低了机器的故障率，使生产更加可靠和有保障。更敏捷的现场决策，更优化的资源利用：借助数字化管理，实现了制造过程的可视化与透明化。通过对设备运行状态的实时监控，避免了不必要的停产问题，设备的综合效率得到显著提升。而对于生产能耗的实时监控，也有效避免了停产时间的不必要资源浪费，从而大幅降低了生产成本。打造“智慧工厂”，增强企业创新力和竞争力：通过数字化转型的方式构建“智慧工厂”精益产线规划、智能分析生产数据、优化生产活动现场，实现生产流程的智能化和自主可控，同时令生产效率大幅提升，生产成本不断降低。这有助于提高企业的创新能力，巩固行业领先地位，并为企业发展注入源源不断的动力。1.2.3.3.4.质量与工艺管理：产品的直通率较低，废品率也比较高，工艺的稳定性也有待提高；环境与安全管理：场内环境的监测比较困难，事故的处理效率也较低，企业的安全隐患处理存在不足。12数据改变制造业场景概述实践过程某动力电池制造企业成立于 2017 年，是结合其自身丰富的矿产资源在新能源领域进行投资布局的首家企业。主要从事动力/储能锂离子电池单体到系统应用的研发、生产、销售，专注于为新能源汽车动力及智慧电力储能提供优质解决方案。在业务快速迅猛发展、经营业绩每年成倍增长的同时，业务部门对数据使用的需求也在不断增加。然而，当前的数据仅能满足基本的业务用途，经营决策数据的获取效率低下，业务财务一体化数据应用成熟度低。StartDT 团队从业务和技术的视角帮助企业落地了数据平台体系的建设，并通过对生产监控闭环管理、工艺数据、供应链、生产过程和销售活动、已有产品实际生产成本的还原与归集等维度的分析，帮助企业改善了数据管理和应用能力，实现数据的整合、共享和分析，提升了企业信息化水平和决策效能。我需要一个数据平台，可以从什么场景入手？如何提高生产过程的管理质量和质量管理效率，保证产品的稳定性、一致性、可持续性？如何通过加强工艺管控质量，提高产品的良品率？如何提升业务数据质量、挖掘业务价值，驱动业务快速增长？如何统一数据指标口径及标准，沉淀企业数据资产，提升数据管理能力和服务能力？如何整合财务数据与业务数据，实现业财一体，从中发现业务增长的机会和潜力？1.2.3.4.5.数据平台体系化建设某动力电池制造企业 1 4 场景实践13数据改变制造业实践价值在企业的数字化转型过程中，StartDT 帮助企业进行了深入的数据建设，包括：搭建数据框架、制定数据规范和数据开发体系，并为企业的数据架构师进行培训，建立一套完整的数据资产管理体系；搭建了从生产到结算的端到端数据填报系统，实现了数据的自主填报；同时，实时对接了 MES 系统，实现质量管理链路的监控预警；对财务领域进行了洞察分析，全方位了解企业的经营管控情况。项目完成后，该企业在准确、高质量的数据基础上，数据读取、汇总效率大幅提升，有效支撑业务经营和管理的需求，企业的数据管理和应用能力得到极大改善。同时，企业供应效率提高、成本降低，盈利能力上升。StartDT 的解决方案为企业提供了洞察商机和优化业务流程的能力，有助于企业实现智能化、创新化的发展目标，进而提升竞争力：公司间业务往来日常快速合并与洞察：拉通集团下 7 家不同分子公司之间的财务系统和业务系统，实现日常往来交易业务的快速合并，及时地洞察集团层面的经营数据，效率提升 70%。加强预算管理，提升管理与决策效率：拉通 ERP、MES、WMS、TMS、SRM 等核心系统，将实际业务产生的财务数据与预算管理数据实时进行对比分析，及时发现问题，纠正业务方向。财报管报线上化，统一化，实现业财一体化：统一财务指标、业务指标的定义，明确 5 分析维度，真正实现业务、财务统一，消除二义性，将财报管报出具的时间从 15 天缩短至 5 天。建设统一数据平台，沉淀企业资产：StartDT 团队对企业数据资产进行了盘点和诊断，从业务和技术的视角帮助企业落地了数据中台体系的建设，提高了数据管理能力和服务能力。进行生产监控闭环管理场景分析，监测生产过程：做好生产监控闭环管理是保障员工与企业安全、优化生产计划和交货期的前提。StartDT 围绕企业生产监控闭环管理的预防、检测、应急、监督等全场景数据进行了分析，帮助企业监测生产过程。发现生产的异常问题后，StartDT 会提出进一步的改进建议，以帮助企业实现管理质量和质量管理效率的双重提升。进行工艺数据分析，提高产品质量：工艺数据是产品生产全过程的真实体现，例如：分析生产数据，可以确定最佳的生产策略，检测生产过程中的偏差或异常，并预测可能发生的问题。StartDT 团队对企业的工艺数据进行了重点分析，聚焦良品率，通过对机器设定值、产品特性、质量检测等工艺数据进行挖掘和洞察，在能源消耗、生产安全性、优化制造流程等方面提出了优化策略，以帮助企业提高生产过程的管理质量和质量管理效率。进行全链路经营分析，提高企业竞争力：围绕产品从生产到销售的全链路，StartDT 对供应链、生产过程和销售活动进行了综合分析，帮助企业了解产品的供需关系、生产效率以及销售绩效，从而优化供应链管理、提升整体运营效果，最终实现企业的有效经营管理，提升企业竞争。进行产品还原分析，提高企业成本管控能力：StartDT 团队对企业已有产品实际生产成本进行了还原与归集，帮助企业了解和掌握了生产过程中的成本构成和消耗情况，为企业提供准确的成本信息，帮助企业进行资源的优化配置，以提高产品的质量、性能和市场竞争力。1.1.2.2.3.3.4.5.14数据改变制造业痛点概述某小家电企业成立于 2006 年，是一家专业从事创意小家电研发、设计、生产和销售的企业。企业坚持以用户为中心，以产品为核心。自公司创建以来，始终保持高速和稳健的发展，过去五年平均营收增速均超过37%。随着企业业务的快速发展，各项专业的 IT 系统建设也同步推进，在解决业务运营线上化的同时，也产生了相应的数据问题，报表输出效率低下，无法满足业务的快速分析需求，严重影响了企业的经营决策速度和决策质量。财务分析能力落后于业务分析需求，怎么办？数据链路不通畅：业务系统数据存储分散，数据没有完全拉通且数据质量较差，不能直接使用，难以支撑业务进行高效的分析。经营管理数据滞后：数据来源繁杂，缺乏有效的整合拉通分析，导致企业无法快速响应市场变化，缺乏敏捷性，难以支持决策制定。数据服务体验不佳：报表输出效率低，数据展现受限，不直观，不便捷，难以自助应用及赋能业务，无法满足企业快速变化的业务需求。数据治理及运营缺失：数据质量不高，难以积累数据资产，数据变现不足，难以驱动业务卓越成长。1.2.3.4.高效经营分析某创意小家电企业财务分析统一提效赋能决策15数据改变制造业实践价值实践过程StartDT团队通过整合各系统，标准化数据流程，实现线上化经营分析，企业可以更好地实现经营管理的目标，为企业的可持续发展提供有力支持。与此同时，通过线上化经营分析，StartDT 团队将经营数据填报、中层数据传递和高层战略审视无缝连接起来，实现了高效传递，缩短了数据流程。同时，多维数据分析让企业能够更全面、准确地了解自身的经营状况，及时发现问题，做出正确的决策。StartDT 团队帮助客户整合 ERP、营销系统、WMS 和 IMS 等系统，打通数据链路，标准化数据获取流程，实现高效经营分析。并且基于这些数据，团队还助其搭建了财务域五大分析场景，包括目标达成与经营分析、利润分析、费用分析、账款逾期和库存分析。这些场景覆盖了企业经营管理的方方面面，为企业提供了全方位的经营数据支持。数据横向拉通：拉通 ERP、营销系统、财务系统等 8 个业务系统数据的 112 个数据断点。横向拉通的数据包括来自不同系统的财务、营销、客户、销售等数据，这些数据经过了清洗、标准化、格式转换等多项数据预处理工作，确保了数据的一致性和准确性。指标体系搭建：在公司范围内清晰明确了业财一体化指标，赋能业务运营。该指标体系涵盖了多个方面的指标，能够清晰明确地反映公司的财务状况、经营业绩以及业务发展情况，为各部门提供了实时的业务数据，以帮助他们更好地掌握公司的整体情况，做出更加科学、精准的决策。通过指标体系的建立，公司内部各业务部门之间的协作得到了更好的协调和优化，实现了业财一体化，进一步提高了公司的运营效率和业务水平。经营决策在线：业务数据及时展示，辅助管理层及时决策，提升决策效率与质量，深入分析和挖掘数据之间的联系和交互关系，为企业管理和业务决策提供了更加全面和深入的数据支持。规范数据流程：经营分析数据流程体系化、数据规范化，帮助企业缩短数据流程周期 20%以上，在不断缩短数据流程周期的同时提升经营分析的质量和效率。效率大幅提升：数据收集、处理和分析都在数据中台实现。原本耗时耗力的数据收集、处理和分析工作，已然实现了跨越式的飞跃。在数据中台的支持下，原本需要 30 人耗费大量时间完成的工作，现如今已经得到了显著的优化。更为重要的是，通过智能化技术的运用，数据收集、处理和分析的效率大幅提升，使得约 20 人的工作量得到了释放。1.2.3.4.5.16数据改变制造业痛点概述实践过程某汽车集团的乘用车子公司主要负责集团自主品牌汽车的研发、制造和销售。依托集团 20 多年合资合作所积累的技术、制造、采购、营销和管理优势，该乘用车公司从诞生之日起便以国际化的视野、高品质的产品与服务、优秀的国际合作团队，创造性地集成全球优势资源，不断满足消费者高品位需求，打造出了中国人自己的国际汽车领导品牌。当前，公司需要高可用高并发的实时计算平台来支持越来越多的实时决策。数据通道、数据计算和数据存储是实时计算平台的核心组成部分，这三个组件需要协同工作以确保系统的稳定性和高性能。StartDT 团队从这三个角度入手，基于 DataSimba 为该企业搭建了高可用、可扩展的实时计算平台：业务决策对数据实效性要求极高，公司数据及信息系统部需要从 0 到 1 搭建实时计算平台。为满足实时计算对平台性能压力、断点拉通、高效运维等要求，还需要设计一套高可用、高并发和可扩展的流计算技术方案，同时，出于降低操作门槛和学习成本的考量，数据开发套件必须具备低代码、易开发的能力。在合适的时间和地点，实时保障恰当的原料供应，难吗？数据通道：数据通道是数据传输的重要环节，它将实时数据从数据源传输到数据处理系统或应用中，同时也负责将处理后的数据发送到目的地的数据存储设备中。1.实时决策工作台某汽车整车制造公司搭建高标准实时计算平台17数据改变制造业实践价值在前端应用层，这套实时计算平台在以下 5 方面有效支撑了实时业务决策：赋能产销协同一体化，聚焦意向订单管理，提供车辆交付节点实时查询服务。赋能配置管理全通路业务，促成规划-工程-营销-制造等各版块配置信息的一致性。提高配置发布的工作效率、质量和用户体验，并为现有开发决策流程机制提供数据支撑。支持生产制造场景复现，业务场景的实时模拟及计算复盘，方便企业及时调整排产计划，节约物料及人工成本。数据资源与计算资源的统一管理，可实时监控任务执行与资源使用情况，高效使用硬件资源。可视化拖拉拽任务配置界面，实现低代码轻量开发和快速业务逻辑验证。考虑到良好的数据通道在高吞吐量、低延迟、可扩展、持久性、容错性等方面的高需求，StartDT团队为其搭建了独立可扩展的 Kafka 集群。基于 Kafka 订阅消费架构，可以实现业务过程数据的一源多消费共享使用模式，通过维度表异步加载和缓存定时刷新模式还能实现主数据的全局复用，让构建实时数据处理和流式分析的系统变得更加简单和可靠。数据计算：数据计算的结果可以直接用于企业的实时决策、预测和策略优化，也是实现数据存储的重要依据。为提高数据计算效率和并发处理能力，StartDT 团队基于分布式系统基础架构 Hadoop搭建了可扩展的 Flink 流处理计算集群，利用 Kafka 本地缓存和 Flink 的任务级缓存，确保数据在处理过程中的高可用。此外，我们还设置了多任务并发和任务内并发线程，以业务主题为单位规划一组多个实时计算任务，对转换后的业务结果表进行合并，形成主题分析表，以提高计算效率、增强可扩展性、提高数据准确性、实现数据共享和协同，最终支持业务分析和决策。数据存储：围绕数据生命周期，从数据的创建、修改、发布利用到归档/销毁，数据存储贯穿始终。无论是在线数据、温数据、冷数据还是冰数据，都需要经过存储环节，才能确保数据的安全可靠。对处于不同数据生命周期阶段的数据，需要有不同的数据存储策略。StartDT 团队以时间为界，向企业提供了 3 种不同的数据存储和消费方式：1）Oracle 定时归档：提供 7 天内的数据访问2）Kudu 可扩展分布式集群存储:提供 30 天内的数据访问3）Hive 可扩展分布式集群存储：提供历史冷数据访问这三种方式协同作用，在促进数据生命周期高效灵活管理的同时，最大程度降低了存储成本、保障数据安全可靠。1.2.3.4.5.2.3.18数据改变制造业痛点概述某大型制药集团是“世界 500 强”国药集团有限公司的控投企业，其业务涵盖医药研发、工业生产、医药商业、大健康产业等领域。在全社会数字化转型的大背景下，集团提出了“以数据赋能为主线，以精益管理为基础，以提质增效为目标，对中药制造产业链的上下游关键要素实施数字化升级，加快推进中医药现代化”的大数据推动产业发展的目标。客户需要建设数据资产体系，改变数据分散、缺乏统一治理、存在应用安全风险的现状。数据分散、缺乏统一治理的现状如何改变？数据分散：当前集团的数据“割据”在每个业务系统之中，数据无法流动，难以形成“集成”的“大数据”和“数据产品”，存在信息孤岛、数据烟囱林立等问题。数据治理不足：缺乏统一的数据治理体系和数据规范标准，导致数据标准规范制约性差，数据质量参差不齐，数据无法沉淀为数据资产。决策数据实时性和准确性差：当前集团决策数据统计以手工数据为主，数据加工处理的频次和实效性不足，手工数据的质量受到多种主观因素制约其准确性难以保证。1.2.3.数据要素资产化某大型制药集团统一开展数据资产体系建设19数据改变制造业实践价值实践过程最终帮助客户实现数据要素资产化及资产服务化：当前集团的数据“割据”在每个业务系统之中，数据无法流动，针对数据管理问题，StartDT 帮助其建设并运用 DataSimba 等平台工具，制定项目范围内的数据治理标准及流程确保数据质量，实现集团数据的“看的全、看得透、能治理、能管控”，为企业集约化经营奠定坚实数据基础。构建集团数据资产：实现集团及子公司多源异构数据的统一汇聚、转换、存储、融合、治理、分析、共享，建设数据智能化管理体系，为企业数字化转型提供坚实的软件能力和决策支撑。业务财务一体分析：针对目前急需解决的业务数据和财务数据的融合，利用构建的数据中台软件体系对集团业财数据进行统一汇聚共享，实现业财数据的一体化。统一数据指标口径：制定数据治理体系和数据规范标准，将数据指标下沉至集团运营的各个流程节点，实现数据量化管理。提升运营管理效率：通过构建数据融合模型，实现数据的自动化分析，构建自动化的报表体系，解决信息系统间 API 的数据调用等应用，企业运营管理数字化升级。打破数据孤岛：依托 StartDT 数据云产品汇聚集团及子公司多源异构系统数据，实现数据的统一汇聚、转换、存储、融合。提升数据质量：按照数据标准规范以及数据清洗方案等对进入数据中台的数据进行数据治理，保证数据的一致性、准确性和可用性。实现数据要素资产化：通过项目完成集团的数据初步治理，让经营过程中产生的业务数据沉淀为数据资产，为企业集约化经营奠定坚实数据基础。实现资产服务化：对沉淀的数据资产进行应用，以决策层、管理层、执行层三种角色视角进行了主题规划和场景设计，建设了采购分析模型，经营规模分析模型、现金流分析模型、资产分析模型等，为集团选择最优供应商、制定最优备库产品结构、管控资金风险等提供了数据决策支持，让数据服务于集团运营。1.1.2.2.3.4.3.4.5.4.数据应用安全问题：目前集团的运营数据大多以手工统计个人管理为主，日常的管理报表均以邮件/微信等发送传递为主，无法支撑数据报表进行分部门分角色的应用安全权限管控，导致集团业务指标和关键数据有信息泄漏风险。数据产品能力不足：伴随着集团的存量数据越来越大，目前缺乏可以对大数据进行批量加工处理，并对数据质量进行监控管理的工具和平台。同时也缺乏对于加工后的数据进行可视化应用的工具和手段。20数据改变制造业痛点概述某乳业集团位居全球乳业五强，连续八年蝉联亚洲乳业第一，也是中国规模最大、产品品类最全的乳制品企业。该集团通过整合全球优质资源，更好地服务消费者，旗下液奶、奶粉、酸奶、奶酪、冷饮等产品已在全球 60 多个国家和地区上市。集团需要面向未来 10 年构建核心竞争力，充分积累数据，深度利用技术进而升级到数字化业务运营模式，数字化转型是集团实现 2030 战略目标的前置条件。客户开展数字化业务运营，订单端到端 OTC 流程的数据流存在一定的中断点，且整个流程缺乏全程可视性，这给管理工作带来了一定的挑战。业务部门对更加敏捷、高效的数据交付需求不断提升，对数据质量、准确性和可靠性的要求也愈发严格。不仅如此，集团也面临着来自组织架构、供应链、业务标准等方面的挑战：以客户为中心，供应链需要有什么改变？供应链控制塔某千亿规模乳业集团识别供应断点实现敏捷交付传统企业数字化转型的挑战：员工接受度低和思维固化供应链数字化缺失：关键业务系统未线上化业务标准化与数据治理的平衡：数据服务于业务规范组织架构优化需求：计划部门需要供应链部门来统筹计划1.2.3.4.21数据改变制造业实践价值实践过程最终帮助客户实现数据要素资产化及资产服务化：StartDT帮助客户构建供应链全链条的“横向拉通、纵向深挖、执行闭环”能力，推动协同的、一致的、敏捷的、需求驱动的供应链体系建设，具体分为：订单数据断点诊断：拉通经销商订单管理系统、T&W 系统、ERP 系统等全链路订单数据，识别与优化断点问题。专项主题洞察分析：构建滞留订单、到货进度、原奶质量、日配时效、产品差异化策略等分析主题，深入洞察业务异常。数据共享原则优化：信息共享由链状结构向网状结构转变，构建以需求为导向的敏捷响应能力与机制。指标体系梳理：梳理和优化 76 个预警指标体系，通过风险预警与处置，将管理干预由业务结果前置到业务过程。数据流断点诊断及解决：诊断业务流程，识别数据流断点，拉通系统数据，解决系统烟囱林立带来的数据孤岛问题，实现订单全链路数据拉通。业务管理效率提升：梳理和优化指标体系，通过及时的业务可视、管理可视和风险预警，有效支持业务过程管理和结果管理，基于准实时的全链路全景数据和对绩效指标的诊断优化，将管理干预由业务结果前置到业务过程。端到端协同效率提升：信息共享由链状结构向网状结构转变，构建以需求为导向的敏捷响应能力与机制，助力以客户为中心的业务改善。1.1.2.2.3.3.4.22数据改变制造业痛点概述对于家纺行业来说，传统的加盟制或订货制下的供应链节奏是偏慢的，随着线上消费的趋势越来越明显，电商对于供应链的要求越来越高，特别是最近两年的直播对供应链柔性要求特别高。因此，相比较前端消费者运营，家纺企业更关注供应链管理，如何把管理周期从十几天缩短到几天，这对传统的供应链指标的要求会有一个数量级的提升。在整个供应链环节上，打通供需数据实现供需平衡是核心。家纺快销行业采用新渠道 传统的自产自运自销的重资产运营模式，当前供应链各项隐形成本不透明、供应链整体能力低下与单领域高效之间的矛盾无法解决。订单太多，库存太少，原料供不上，怎么办？供应链控制塔某家纺快销企业实现供需平衡降本提效供应链经营费率升高的原因变得异常复杂，企业面临着如何精细化管控供应链成本的挑战。各垂直领域数据当前状况多变且不全面，不能及时看清趋势变化，运营趋势无法得到全面反映。由于口径不一致，各部门之间的协同连接常处于无人区，组织之间的协同性存在问题。无法全面掌控调整产销存平衡：在订单数量及资源数量等方面，缺乏过程监控。1.2.3.4.23数据改变制造业实践过程实践价值StartDT 通过帮助客户构建数字化供应链，搭建经营费率模型、销售卡点模型、供需匹配模型、内外能力模型快速分析定位供应链短板，全面提升降本达成、响应效率、内外协同、供需平衡的能力。通过各业务模块的深度挖掘和横向连接，形成基于价值链的业务分析体系，StartDT 为客户公司的经营、供应链运营和产销平衡提供全方位的监控管理，达成精细化管控目标。具体表现如下：全面成本分析，经营费率优化：从最小费用项及科目维度，对采购成本、工费成本、物流成本、生产损耗进行监控与对比分析，预警成本波动异常，为供应链经营费率优化提供依据。关键节点可视，质量效率提升：拉通销售、计划、采购、生产、质量、物流供 6 个领域当中的小闭环与整体大闭环，实现各关键节点可视，消除盲区，达成高效协同响应与高质量发展。需求资源对比，产销两端平衡：通过对单位时间内销售需求与近远期供应资源的整体及分渠道对比，快速发现资源配置及分配上的不合理，实时进行产销再平衡。全面成本分析，优化经营费率：全面成本分析对企业经营至关重要，其中固定成本和变动成本是需要重点关注的方面。在固定成本分析中，需要从最小费用项及科目维度分析固定成本分摊，结合设备使用效率进行优化，从而提高固定成本产出效益，并降低经营费率。对于变动成本，需要通过对原材料市场价格波动趋势的研究，提供采购策略支持，并寻找降低物料损耗成本的改善点。此外，在物流作业方面，需要通过分析运营成本，提升物流单位成本效率。通过全面的成本分析，可以深入了解企业的成本结构，制定成本控制措施，实现经营费率的优化，为企业可持续发展提供强有力的保障。识别关键指标，搭建数据分析模型，快速识别变化：在快速识别业务变化方面，可以通过确立业务关注的核心指标、基于运营流程进行分层细化落地，形成销售、计划、采购、生产、质量、库存的各垂直业务域指标体系，以及通过对指标的实时数据监控分析来反映各领域的运营健康度和趋势。关键指标体系可以帮助业务及时进行更好的决策。端到端拉通，通过价值链分析各业务部门及环节之间的协同质量：在企业的生产经营过程中，价值链是一个连续的、由多个环节构成的链条。这些环节相互关联，每个环节都具有特定的功能和价值。通过端到端的价值链拉通分析，可以将这些环节有机连接起来，从而形成一个完整的业务闭环，深入挖掘每个环节之间的关系和联系，还可以发现业务流程中的断点和瓶颈，从而制定针对性的改善方案，提升各个环节之间的协同紧密性，进一步提高企业的整体价值。需求资源对比，产销两端平衡：通过对销售总量和销售进度与销售计划的对比分析，监控销售目标达成率，对过程及结果进行管理干预。对生产产出数量和生产节奏与生产计划进行对比分析，监控生产目标达成率，提升供应保障能力。同时把销售、生产、库存三者之间的数量和节奏进行联动实时监控，为业务提供实时决策依据，具备达成产销存平衡的能力。1.2.3.2.1.3.4.24数据改变制造业案例概述该客户是四川省某塑胶包装材料公司，是国内大型塑胶包装生产企业之一。公司主要由“智慧包装”、“功能性材料及深加工”和“家居装饰”三大产业构成，凭借着强大的研发和配套生产能力，公司已成为核心能力突出、综合优势明显的行业领军企业，成功赋能消费新升级，引领包装新潮流。为了应对未来，客户开展了智慧工厂顶层设计规划和数字化转型的工作。客户存在各信息系统之间的数据隔阂、数据治理标准缺失、数据资产管理能力薄弱等等常见问题，基于客户对智慧工厂顶层设计规划和数字化转型的需求，StartDT 为其搭建了数据中台和数据可视化大屏，通过数据的全链路拉通、聚合和治理跨域数据，帮客户将业务信息系统数据进行采集、计算、存储、清洗治理，形成数据资产，使其具备数据集中处理、数据服务及可视化展示的能力。在这个过程中，我们将以精准的数据治理、深入的数据分析和灵活的数据应用，助力客户在智慧工厂建设和数字化转型中获得更多的成功和价值。过去用人做管理，现在用数据做管理。可视化流程管理某塑胶包装企业用数据做管理开启全面转型 25数据改变制造业实践过程实践价值借助 DataSimba、DataKun 和 DataMaleon 等数据平台产品和实施方法论，StartDT 为客户建设数据中台体系，实现数据驱动的全面转型，并全面提升客户的数字化运营能力。通过这种方式，我们能够帮助客户更高效地赋能业务，实现数据驱动，实现更优异的业务表现。实践证明，精准数据分析和建模，能够更好地了解用户需求，帮助客户做出更明智的业务决策，提升业务效率和价值创造能力。此项目采用多角度的数据应用场景规划，深入挖掘客户企业的市场销售、采购供应、生产制造、信息中心四大业务板块，统一业务架构与数据架构，有效整合企业数据资产，并提升数据分析处理能力及服务水平。通过科学合理的业务流程规划和数据管理方法，使得企业在不同层级、不同岗位、不同视角上均能充分利用数据，实现数据资产的价值最大化。另一方面，在构建企业级的数据资产管理能力方面 StartDT 也做出了重要贡献。在信息中心的支持下，各业务板块之间实现了无缝连接，并实现了数据的全流程管理。同时，为深化客户数据分析处理能力及服务能力，我们还对企业内部的数据处理流程进行了优化和完善，以满足不同业务场景下的数据分析需求。StartDT 帮助该塑胶包装材料公司深入挖掘数据价值，全面提升数据治理水平，实现了对业务的全面把控，并为企业未来的发展提供了坚实的数据支撑。完善数据标准：为了提高数据的准确性和可靠性，我们帮助该客户建立完善的数据标准规范。数据标准化可以确保数据的一致性和可比性，从而帮助该企业更好地进行数据分析和决策。同时，建立数据标准也可以减少数据错误和不一致性，提高数据的可靠性和可用性，便于整合各行业数据。数据融合汇聚：该企业数据源包含 ERP、MES、WMS、访销系统等等，其中还包含大量手工数据，由不同的部门或业务单元开发和维护，这些系统之间存在极高的数据壁垒。数据融合汇聚可以消除这些壁垒，实现不同系统之间的数据共享和互操作性。通过数据融合汇聚，企业可以更好地利用各个系统的数据，进行更全面、更准确的数据分析，并实现更好的业务决策。提升数据质量：各环节的数据质量是决策的重要基础。为了提高数据质量，StartDT 帮助其建立数据校验和数据治理机制，数据校验可以帮助企业检查数据的准确性和完整性，及时发现和纠正错误。数据治理则可以帮助企业规范数据的采集、存储、处理和使用，保证数据的一致性和可靠性。优化数据架构：数据架构是企业数据系统的重要组成部分。为了提高应用支撑性能，我们帮助该企业优化数据架构，帮助其实现数据的高效存储、检索和管理。拓展数据应用：在场景应用上包含市场及销售、防伪溯源、采购及供应、生产管理、资产管理、设备管理、质量管理、财务、人力等细分应用场景。数据资产管理平台建设是实现数据应用拓展的重要手段。通过数据资产管理平台，企业可以建立数据接入和访问标准，统一管理和维护各类数据资源。数据可视化大屏建设：有了底层数据的打通和架构优化，通过数据可视化大屏，将数据转化为图表、报表等形式，可以帮助企业及管理者更好地理解和分析数据，作出相应决策。2.1.3.4.5.6.26数据改变制造业27数据改变制造业数智时代制造业的挑战和应对四浪叠加制造业转型新趋势六多困局制造业转型新挑战四横十纵制造业转型新架构01020328数据改变制造业模式进化浪潮出海进化浪潮随着信息技术和工业技术的发展进步，制造业水平也得到了显著提升，并逐渐显示出四大典型的趋势浪潮。即从产品为中心的制造模式转向以客户为中心的服务模式。随着经济水平的提高，人们对于产品功能和服务的需求和要求也越来越高，已经不再局限于产品功能，越来越追求产品附加价值。产品的市场模式也从功能定义产品向服务定义产品、软件定义产品转变。典型的例子就是智能手机从传统的电话短信功能转变为由各种 app 定义手机的功能。这一转变也要求产品制造不能仅局限于产品本身，更要注重采集客户使用产品过程中的需求和反馈数据，敏锐捕捉市场变化。即中国制造“走出去”。随着贸易全球化浪潮，为了更好服务客户，更快速响应市场，中国制造业企业纷纷在海外市场设置销售职能机构、物流仓储点以及生产制造基地。在满足市场需求的同时，企业也必须满足海外市场的合法合规要求，围绕产品交付、订单履约、财务核算所产生的业务财务数据必须集成拉通，实时可追溯。四浪叠加制造业转型新趋势29数据改变制造业智造进化浪潮协同进化浪潮即从传统制造向智能制造的转变。车间制造的自动化程度提升只是智能化制造的一部分体现，更重要的是利用数据采集技术将制造过程中所产生的人机料法环测数据进行汇集加工处理，用数据感知企业经营及生产管理的情况；利用数据模型达到数据分析和辅助决策的目的；利用物联网技术实现万物互联，最终利用数据分析的结果和模型发出行动指令、通过 IOT 传达指令和执行指令、通过数据采集指令执行结果，形成闭环，达到企业经营和生产管理自主行动的目标。即从内部供应链向产业供应链的转变。同行业企业的竞争，是在产品质量、服务和交期等方面的竞争，这些方面的竞争都离不开高效协同的供应链体系。信息技术的发展使得核心企业与上下游之间的联系越来越紧密。企业之间的竞争也不仅仅是各自企业内部供应链协同的效率和质量方面的竞争，而且逐渐演变为包含上下游企业在内的内外部大供应链协同效率和质量的竞争。整个大供应链协同高效率一定会带来内部供应链的高质量、高效率。30数据改变制造业一、流程长，系统多二、层级深，数据多三、模式混，维度多中国制造企业非常多，而随着制造企业在信息化浪潮中不断发展和进化，从传统信息化到数字化再到数智化，企业也面临许多新的挑战与困境：制造业具有业务覆盖范围广泛、追求精益化生产、高度灵活性要求、高度协同性需求等特点，那么能够快速适应市场和客户需求的变化就显得尤为重要。为了满足这些要求，企业需要具备快速响应和调整的能力。这需要借助于灵活多变的业务流程和系统，例如可定制化的生产流程、可配置的供应链管理等，以便能够快速适应市场和客户需求的变化，并且需要借助于各种系统和技术手段，例如自动化、ERP、CRM、WMS、MES系统等，来对业务流程进行管理和优化，业务流程往往又长又复杂。而如何整合异构分散的系统往往是让 IT 团队头疼的事情。制造业有很多不同的业务应用系统、商业分析系统、智能设备系统等，因此在数据应用层级上比较深。从最底层的包括生产车间执行、仓储物流执行、发运物流执行、计划排产执行以及不同设备执行在内的智能执行层，到中间包含不同的管理类业务系统（例如：ERP、CRM、SRM 等系统）的管理经营运营层，再到最顶层的以决策分析系统、集团财务管控等决策系统为主的决策管控层，在如此深的数据应用传递层级下，每一层都会产生海量数据，如何处理海量的数据存算是现在制造企业的痛点。制造企业为了适应市场需求、提高竞争力、优化资源配置以及降低风险，诞生了不同生产模式，例如MTS（Make to Stock，库存生产模式）、ATO（Assemble to Order，按单组装模式）、MTO（Make to Order，按订单生产模式）、ETO（Engineer to Order，工程制造模式）等等，这些不同的模式在某一家企业中存在不止一种，各种生产模式的混合是非常常见的，而每种业务模式需要在不同维度中应用和分析，因此如何结合业务流程进行有效的数据治理并且进行针对性数据应用也是企业的核心痛点之一。六多困局制造业转型新挑战31数据改变制造业四、集团大，主体多五、业务广，场景多六、资源散，种类多数据的使用主体从最早的单一主体公司，到集团下的多家主体公司；从最早的营销及销售领域，拓展到财务、供应链、人力资源等企业管理的方方面面，并面临着海量个性化数据服务的挑战。数据产品及应用需要摆脱对高级人才的依赖，让更多的普通开发者能加入研发，开发可用、易用的数据服务和应用，让业务人员能更灵活地使用数据及 AI 应用，产生业务价值。这需要一个建立在集团架构上且能融合不同主体的数据平台来满足多主体个性化服务。数据的使用场景不仅局限于用户域，而且拓展到了研发、制造、流通等全链条；看数据和用数据的人从管理层向经营层和执行层拓展；随着更多用户、更多数据、更多场景的不断出现，一个数据引擎已无法应对所有场景。目前企业存在离线、实时、即席查询、图计算和时序五大引擎，未来还有向量引擎，避免引擎烟囱，统一开展多引擎混合部署和调度，成为平台建设的关键难题，也是最重要、最需要解决的问题。使用多家云计算厂商的服务，成为制造企业上云的显著趋势。根据 Snowflake 的统计，每个美国客户平均使用 3.8 朵云；根据字节云的调研，中国的大型客户平均使用 5 朵云。此外，国内还有大量自建和租用服务器的用户。与此同时，数据从最早的系统结构化数据，拓展到了更多的非结构化领域，包括 IoT、日志、图片和视频等等；数据库表从早期的 Oracle、MySQL 等少数几种拓展到近百种自研和市售产品。为应对不同的数据环境，一个强大的数据平台需要适应不同的部署方式。32数据改变制造业面临六多的挑战，开展广泛且深入的数字化转型已经成为了行业共识，但是制造业的数字化通常会面临历史包袱重、数据质量差、涉及人员广的问题，想要用数据改变制造业，仍然困难重重。落实到大数据和数据管理团队，团队通常会面临以下问题：如何改变？我们建议以编制、审查、实时监督全流程数据支持为目标，建设制造业统一数据底座，基于“统一平台、统一数据、统一运营”原则，提供“汇数据、管数据、用数据”的全流程工具，实现制造业全域、全要素的数字化。四横十纵制造业转型新架构家底不清：数据分散于多个部门，各部门独立建库，缺乏统一盘点；标准不一：数据种类繁多，存储不一、格式不一、逻辑不一，难以整合；管理不规范：缺乏统一的信息化管理手段，易造成数据丢失、更新不及时等问题，业务工作中经常重复收集数据，费时费力；共享协同难：缺乏便捷的共享方式，针对需要多部门业务协同的问题，以调取档案、询问经办人、人工拷贝等线下方式进行数据共享，工作效率和准确率低；数据资产复用不足：由于上述问题，导致大量数据资产沉睡，难以实现复用、深度挖掘数据价值。数据作用基本限于日常报表、简单统计分析。1.2.3.4.5.33数据改变制造业以“三统一”为目标开展转型整体规划1.统一平台2.统一数据数据平台的最初定位是储存原始格式数据的大数据平台，随着大数据技术的融合发展，数据平台的边界不断扩展，内涵也发生了变化，逐步形成了 4 大能力要求：统一平台后很重要的一步是统一数据，具体是指构建上下结合的数据资源体系和数据标准，以上下结合的原则，构建包括现状数据、规划数据和管理数据的各级数据资源体系。在数据标准方面，明确业务标准、命名标准、格式标准、数据关联标准；制定数据更新机制、数据管理机制；制定全套数据汇聚、管理、更新、运维机制。其中统一数据的整体组件规范对数据平台项目尤为重要，包括数据资产目录、数据标准、数据模型和指标体系：多源异构数据整合：数据平台能够整合和集成多源异构的海量数据，支持结构化、半结构化、非结构化等各种数据模型；统一存储和管理：利用分布式存储技术，将数据在物理上或逻辑上进行统一，基于统一的数据存储和管理能力，往上对接各种计算引擎和数据管理工具；数据服务：数据服务是衔接数据平台和业务之间的关键要素，是与用户建立黏性的关键介质，因此作为数据平台产品的各种数据服务也是保证数据平台成功的关键要素，要做到质量高、品类丰富、安全合规和服务方式多样化；数据应用：衡量一个数据平台是否成功的最主要的 KPI 指标是“该数据平台所支撑的数据应用数量及其业务效果”。在统一建设的模式下，企业数据平台除了为数据应用提供数据资源或数据资产外，还可以为其提供资源调度和生命周期管理能力，使数据应用更加稳健和高效。数据资产目录：形成完善的企业数据资产地图，在一定程度上也为企业数据治理、业务变革提供了指引。基于数据资产目录可以识别数据管理责任，解决数据问题争议，帮助企业更好地对业务变革进行规划设计；数据标准：定义公司层面需共同遵守的属性层数据含义和业务规则，形成公司层面对某个数据的共同理解。这些理解一旦确定下来，就应在企业内被共同遵守，作为公司层面的标准；数据模型：从数据视角对现实世界特征的模拟和抽象，根据业务需求抽取信息的主要特征，反映业务对象之间的关联关系；指标体系：在公司层级拉通指标名称和定义，将企业整体的发展情况完整地展现在高层管理人员的面前。34数据改变制造业结合实际情况我们发现 IT 做了大量的看板和报表，但它们的使用率并不高，核心原因是业务不相信平台的数据且没有养成看数据的习惯。通过之前的统一平台、统一数据解决准确性问题后，我们建议通过统一运营促进业务更多地使用数据。统一运营通常由业务主导，包含运营组织、制度、执行、管控四部分：根据制造业的行业特性和趋势判断，StartDT 提出了制造业数字化转型的新策略三看三提，即：一、微观看波动，提升品质实现“人机料法环测”一体化；二、宏观看流动，提升效率实现“产供销协同”一体化；三、决策看变动，提防风险实现“业务财务管控决策”一体化。制造业的特性决定了其在数字化转型过程中，必然涉及制造业的核心六大要素：人机料法环测，因为这是制造业的底层运作逻辑和支撑。同时，制造业的供应链往往都处于企业价值链的后端，在及时满足外部客户交付需求的同时，还需要平衡和协同需求变化与制造资源之间的矛盾，也就是供应链管理中常说的“产供销协同一体化”。在达成以上运作过程管理的基础上，低成本高效率构成了制造企业的核心竞争力基于制造业“料、工、费”成本的业财一体化快速决策和精准管控能力，越来越成为制造业的核心竞争力之一。运营组织：组建独立于公司一级部门外的独立运营团队，数据运营的第一负责人一定是公司高层，运营组织关系到数据运营是否能有效、持续、高效地运转；制度：制定数据运营制度，包含“团队分工、工作内容、运营标准、管理要求、激励机制”，并正式发文。对数据运营团队、业务操作层、管理层进行系统知识培训、操作培训，并组织考试，颁发“上岗证”。执行：组织各业务领域进行试运作、通报试运营问题，组织解决闭环问题再进行运营执行，按固定频率（每天、每周、每月）通报结果、分析异常原因；可以按周或月进行业务数据达成排名通报，排名建议以正向激励为主，鼓励持续提升；管控：定期对过程中识别的管理问题、业务短板发生原因进行剖析，制定整改方案，形成闭环优化。3.统一运营设定有效策略发掘落地场景35数据改变制造业接下来我们对“三看三提”进行相应的分述：微观看波动，提升品质。因为在“微观”的管理层面，特别强调通过消除制造过程的“变差”来提升产品的制程能力和品质。制造的“变差”往往都是由制造的六要素“人机料法环测”带入的。传统的管理中，很难精准地获取到这六要素的数据，并通过建立数据模型来管理制程能力。而伴随着信息化发展和物联网的引入，越来越多的制造企业可以采集到“人机料法环测”的底层数据，再通过数据中台的存算和建模能力，对影响品质提升的“人机料法环测”进行实时监控和管理，从而有效地降低制造过程的“变差”，不断改进过程管理能力。宏观看流动，提升效率。传统的精益生产管理中，非常强调流动的管理，并通过“价值流程图、看板拉动、快速换产”等工具帮助制造企业不断提升内部“流动的速率”。而内部信息流、物料流、产品流的高效流转，说到底仍然是“产供销协同”的一体化。企业通过打通从“销售预测”到“需求计划”再到“生产工单”的全链路数据，并通过数据模型管控所有物料、半成品和成品的实物流，打通企业在流动过程中的“断点”和“堵点”并最终实现产供销协同的一体化，才能在宏观层面实现企业运作效率的持续提升和改进。决策看变动，提防风险。制造业的业财一体化融合，往往因为制造业的成本结构复杂，核算口径多样化，而导致业财报表存在滞后性。大部分企业通过盘点月结后的业财报表数据进行企业的管控和决策，往往“木已成舟”，只能进行结果的复盘。那如何预见性地提防企业业财风险，从而在运作过程中及时地进行决策？这就需要通过数据中台对企业的核心业财数据进行相对及时（T 1 天）的模型搭建，再通过数据模型每日演算影响企业业财结果的核心指标，如销售额、成本、毛利等，通过趋势观测和阈值预警等数字化手段，在运作过程中及时纠偏并提防风险，最终实现真正的业财一体化管理。二、一、三、36数据改变制造业制造业从 ERP 时代的信息化到数字化再到现在的数智化，我们看到的是越来越多的系统，甚至越来越多的商业系统以及自己开发的系统不断涌现，数据分散在各地、分散在各个业务系统中，那么如何用好数据以及用数据为业务赋能呢？数字化场景的应用落地过程往往呈现为螺旋式上升的模式，如何理解“螺旋式上升”？这一轮的转型过程中，我们将场景分成横向场景和纵向场景，纵向场景需要单个专项治理、局部切入、纵向深挖。例如：围绕着制造企业十大业务领域去挖掘里面数据带来的管理改善与变革，通过分析主题拆解到分析指标，为每个业务域制定对应的指标框架。但一个一个地单点深挖不够，需要将所有的价值连成网、连成片，就需要以端到端价值链路为牵引，进行横向拉通。正是这一轮的横向拉通和纵向深挖的场景，使得我们看到了数字化转型过程中新的实践路径，围绕着横向与纵向场景迭代往复，不断螺旋式上升。而基于制造业的最佳实践与应用，奇点云提出了制造业数字化转型的新路径四横十纵，即：四横以订单到回款、产品全生命周期、业财经营一体化、产业链外延协同为四条主线的横向贯通，实现端到端建立分析链路并进行横向拉通；十纵以研发、营销、运营、供应、生产、物流、质量、售后、人资、财经十个业务域的纵向单点切入，搭建域与域的指标体系并进行纵向深挖。螺旋式上升迭代整体架构37数据改变制造业通过横向拉通，寻找对应的分析链路和价值链条。以 OTC 为牵引，拉通订单到回款链路，主要围绕订单全流程，实现公司生产、交付以及相关财务回款的过程可视，来对客户交期做更好的应答，这是订单到回款拉通；以产品全生命周期管理为主线，从新品研发、试产、上市，到计划的达成与成本构成的洞察，再到售后服务管理，形成产品管理的闭环体系；通过业务财务的一体化融合，将原来的业务和财务管理口径的内容统一成数据模型管理并进行联动分析。这个过程中需要对企业的盈利能力、运营能力、发展能力、资金安全能力、运营效率、成本优势等进行拉通分析，以提高综合决策支持、优化资金管理、提升成本控制和效率、管理综合风险等，我们将这一分析过程称之为业财经营一体化。目前越来越多的企业不仅仅是关注企业内部的高效以及决策效率，更多地是站在上下游进行协同，但过程中会面临如何与上游下游的企业进行共享式的统一交互，也会对交易双方的关联关系能否追溯、并且是否安全合规提出较高要求。在这样的前提条件下，企业可以通过平台去拉通产业数据、上下游订单在统一的维度下进行建模，去做好产业链的数据上下游的协同、融合和追溯，这就是产业链外延协同场景。在横向拉通各价值链并形成网连成片后，每个价值链上的断点分析以及想要深挖的问题就变得尤为迫切和重要。而单点突破与问题深挖需要将对应的分析主题映射到每个业务领域，再将对应业务域拆解到分析主题，通过一个一个分析主题的业务流程洞察，下钻到每个分析指标，将核心分析指标以可视化分析呈现到经营管理分析层或管理决策层，实现 KPI 量化分解，才能不断推动业务流程的改善与优化。而更优的流程和执行又带来更准确的分析指标量化，以此不断循环、迭代，最终实现良性的闭环。在制造的十纵里面，从产品的研发到销售运营，从采购供应到生产执行，从仓储物流到质量售后，最后以人资和财经作为决策分析依据，构建每个业务域的核心指标框架，实现域与域的纵向深挖。横向拉通四横纵向深挖十纵一.二.38数据改变制造业39数据改变制造业数据改变制造业的6 大产品供应链控制塔 SCT实时生产监控平台 RPI经营决策中心 BDC供应链数据平台 SDP车间域数据平台 MDP业财域数据平台 BDP040数据改变制造业什么是供应链控制塔供应链控制塔的核心功能供应链控制塔 SCT（Supply-chain Control Tower）是专为企业供应链领域量身打造的智能数据运营产品，通过 OTC（Order to Cash）全流程端到端拉通，实现客户导向、订单牵引的商流、物流、资金流、信息流的统一优化，达成全价值链快速响应、及时交付、完美履约，带动经营思路和经营模式的转变，引发企业全价值链变革。供应链控制塔涵盖了供应链从销售、计划、采购、生产、质量、物流、仓储到结算等全职能模块的数据集成和运营监控，秉承考核各职能领域纵向执行质量、横向协同效率的理念，搭建执行闭环的供应链指标管控体系，推动协同的、一致的、敏捷的、需求驱动的供应链体系建设。ORDER TO CASH 全流程端到端打通疏通断点堵点，保障供应链可靠稳定基于供应链 SCOR 模型，自研控制塔六步分解法，梳理供应链订单全链路，识别断点堵点问题，借助数字化技术连接供应链全量全要素数据，实现数据自治目标下的供应链可靠稳定。过程监测洞察，降低供应链综合成本基于成本作业的各业务场景抽象分析模型，通过提高自身成本控制分析监测能力，动态实时监控执行过程中的成本偏差、成本异常等情况，合理降低供应链各环节成本，改善企业整体经营状况。快速预警预判，提升供应链运作效率基于业务全流程价值链搭建可视化预警沙盘，利用规则预警引擎及智能算法，自动化诊断异常指标，定位异常原因，构建业务运作的预测预警预判能力，用数据驱动制造企业运营。1.2.3.供应链控制塔 SCTSUPPLY-CHAIN CONTROL TOWER41数据改变制造业供应链控制塔的业务价值供应链控制塔 SCT 基于 DataSimba 数据云平台、DataKun 存算引擎和 DataBlack 安全引擎，帮助企业沉淀数据资产、支持数据多元化应用、保障数据合规安全，集成跨域多云的数据，建立供应链各领域的数据模型，形成共享数据资产，通过“纵向深挖、横向拉通、执行闭环”的价值链场景洞察和对订单、产品、客户、供应商的画像分析，全面激活数据价值，为企业提供决策支撑，并持续创造业务价值：数据断点堵点诊断业务管理效率提升共享协同效率提升诊断业务流程，识别数据流断点，拉通各业务系统数据，解决系统烟囱林立带来的数据孤岛问题，实现订单全链路数据拉通。梳理和优化指标体系，通过及时的业务可视、管理可视和风险预警，基于准实时的全链路全景数据诊断优化，将管理干预由业务结果前置到业务过程。信息共享由链状结构向网状结构转变，构建以需求为导向的敏捷响应能力与机制，助力以客户为中心的业务改善。1.2.3.42数据改变制造业什么是实时生产监控平台？实时生产监控平台的核心功能实时生产监控平台 RPI（Real-time Production Index）是专为制造型企业生产管理领域量身打造的智能数据分析产品，帮助企业快速完成从传统的报表分析模式到系统性数字化分析的转变。将企业原本分散割裂的各生产要素数据进行清洗、治理、整合、建模后实现对生产环节全要素的实时监控。工厂的管理人员将实时掌握生产过程情况，以此作为资源分配、计划调整、质量管控等生产现场管理决策的数据依据，从而提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量、增强企业的创新力和竞争力。RPI 覆盖了生产全要素的数据集成和监控，实时统计展示相关生产数据，提升异常情况数字化程度，及时预警，提高数据统计分析效率，快速响应生产管理人员对数据分析全方位、关联性、深层次的价值需求。RPI 运用数据进行科学化生产运营管控，使数据真正服务于生产的改进与工厂的运营，实现传统制造业向全面数字化管理的转型。实时监控生产环节六要素实时生产过程数据采集与可视生产设备等物联网采集的数据沉淀在 MES 等业务系统中无法有效利用，通过数据中台对设备采集的数据进行集成清洗与建模，并输出到实时生产监控平台，实现实时生产数据的可视化分析。分层的制造数据应用与监控不断聚合底层最细颗粒度的数据开展维度建模，实现从集团级到基地级到工厂级再到车间级的数据分层应用和逐级下钻能力。制造现场管理分析模型的标准化生产基地、工厂、车间的生产现场分析决策模型各异，通过标准化建模逐步规范所有工厂到车间级的分析思路和模型，引导管理人员通过标准化的分析模型不断追求 Q（质量）C（成本）D（交付）S（安全）的现场改进。1.2.3.实时生产监控平台 RPIREAL-TIME PRODUCTION INDEX43数据改变制造业实时生产监控平台的业务价值如图所示，RPI 以数据云平台为底座，汇集企业全球各个生产基地的 IT 与 OT 数据，建立生产过程数据统计模型，形成共享数据资产，围绕“人机料法环测”生产要素，提供人员、设备、设施、工艺、质量、物料、安全、环境的八大实时监控场景。RPI 帮助企业实现如下核心价值：工业数据互联互通，生产过程透明可视现场决策实时反馈，现场资源最优利用数据监控问题预警，归因分析管理改善构建工业物联“流批时序一体”的数据架构体系，连接工业各类生产设备，采集制造设备的生产加工、作业状态、过程质量等全过程数据，联网设施设备关键工作数据，实现制造过程的可视化、透明化。进行现场实时分析与决策效果验证，快速部署工作任务。监控设备运行状态，及时发现设备设施的异常状况，有效提升工厂核心设备设施的综合效率。同时可监控生产能耗，避免非必要资源浪费，降低制造成本。通过 RPI 智慧工厂数字化建设，实现工厂在生产管理领域的四大核心宗旨：一是趋势洞察问题发现，二是生产数据智能分析，三是生产活动现场优化，四是问题归因及时改善，实现生产全流程的优化与自主可控，进而推动企业从自动化迈向智能化。1.2.3.44数据改变制造业什么是经营决策中心经营决策中心的核心功能经营决策中心BDC（Business Decision Center）核心是帮助企业从传统粗放式经营管理向精细化经营管理转型，全面洞察分析企业的经营效率、经营成本和经营风险，并解决原来口径不一致、时效慢、效率低、不联动问题，实现一致性、时效快、效率高、联动强，帮助企业经营管理者快速决策、准确决策、智慧决策。精细化经营决策管理经营效率分析从三流合一的角度，即企业的资金流、信息流、物流，看资产、现金、存货等方面的周转质量、周转效率和周转收益，其优势在于可以及时暴露经营效率问题和快速准确定位问题。经营成本分析从主营业务成本、管理费、差旅费、薪资、水电燃气公共费用等各种成本费用类型，看企业经营成本的结构比率，其优势在于以阿米巴的思想更精细化地看企业各个经营管理对象的收入、成本、利润情况。经营风险分析从企业的资产负债、收支平衡、现金支出情况，看企业的偿债能力、持续经营能力，其优势在于不仅看历史经营风险结果数据，更是结合预算情况预测未来的持续经营风险。1.2.3.经营决策中心 BDCBUSINESS DECISION CENTER45数据改变制造业经营决策中心的业务价值经营决策中心以 DataKun 存算引擎，帮助企业构建智能化、轻量级的大数据基础平台，快速建立其自有的经营管理大数据分析处理能力；以 DataBlack 数据安全引擎，确保企业的经营管理数据权限清晰，数据安全稳定；以 DataSimba 数据云平台，帮助企业持续沉淀经营管理数据资产，激活数据价值。经营决策中心以顶层的业财一体化数据拉通后的应用为目标，经营管理数据全面可视、赋能业务、智能预警，持续推动企业走向精细化经营决策：价值 1：企业经营快速决策，管报财报洞察分析价值 2：企业经营准确决策，分析直达业务深处价值 3：企业经营智慧决策，数据驱动业财场景以数字化经营分析为突破口，不仅解决经营分析和管理报告中存在的不可视、不可知、不闭环、无预测等痛点，还能让经营决策更科学，实现决策快速落地，加速企业 PDCA 经营循环。可对经营指标进行动态监控与预警，实时生成多维度的经营分析报表，让财务分析直达业务深处，为决策者提供更直观准确的公司经营情况，更好地进行管理决策。以客户为中心，以业务财务融合数据驱动，总结规律形成智能模型，及时作出智慧决策，并快速落地执行，最终提炼决策和行动的数据化反馈，从客户需求出发链接到各经营决策场景。46数据改变制造业什么是供应链数据平台供应链数据平台的核心功能基于以上问题，我们建立了供应链数据平台 SDP（Supply-chain Data Platform），平台包含了供应链数据资产管理中的供应链指标、业务数据、词素以及公共层数据模型，实现对企业数据资产的统一管理以及实现数据的集中整合、共享和管理，以提供准确、一致和可靠的数据服务，支持企业的决策和运营活动。同时通过对供应链各系统数据集成、打通和解耦，围绕销售、采购、生产、物流、计划、仓储、质量、结算八大数据域，构建企业级通用数据模型，助力供应链数据分析高效，挖掘业务问题。供应链数据统一管理和使用打破多系统数据孤岛，全面集成供应链数据支持各种数据源的快速集成和数据质量校验，形成数据资产，打破多业务数据数据不集成、不融合、不应用的状况。提高异构数据质量，保障数据分析稳定可靠基于供应链业务流程所产生核心业务对象进行梳理，规范多系统数据不标准不统一的情况，发现和改善流程上的数据问题，对数据分析质量起到保驾护航作用。适配多变企业状况，降低数据开发应用成本基于对各业务场景抽象分析，建立 3O（Sales Order、Purchase Order、Work Order）通用模型，灵活适配不同各种定制化系统，减少数据重复开发工作，降低开发成本。1.2.3.供应链数据平台 SDPSUPPLY-CHAIN DATA PLATFORM企业未建立起统一的数据平台时往往会出现：数据分散在不同的系统中，涉及跨库数据分析效率低。指标定义和供应链领域的业务对象未形成数据资产，造成 IT 和业务对现有数据模型和指标难以理解沟通、维护困难的问题。1.2.47数据改变制造业供应链数据平台的业务价值SDP 基于 DataSimba 构建统一的供应链数据平台，实现各种数据源的接入、存储、计算、分析。SDP 将供应链领域所涉及的销售、采购、生产、物流、计划、仓储、质量、结算等子主题的业务对象进行了模型抽象和通用设计，保证数据模型层的复用、拉通，做到业务系统和分析场景有有变更时，通用模型不受影响。开发标准的拉通，以及数据平台数据架构的统一规划，可以帮助制造企业构建供应链领域通用数据模型，设计一致的事实表和维度表，确保数据质量和一致性，降低开发和维护的难度，从而统一供应链领域数据模型与架构设计，夯实大数据平台底座，形成数据资产：从客户出发，拉通订单、产品、项目全域数据和信息，拉通需求与计划，采购与生产执行，仓储物流结算等各流程节点所产生的数据，保证数据模型的通用和数据的准确性。数据资产统一沉淀和统一管理，包括指标、数据模型和数据标准等。1.2.48数据改变制造业什么是车间域数据平台车间域数据平台的核心功能数据是连接每一个生产环节的关键，车间域数据平台MDP（Manufacture Data Platform）囊括了车间的人员、设备、物料、工艺、品质、设施、安全和环境八大核心领域的数据，旨在提供一个全面、精确和易于操作的通用数据模型，帮助企业更好地捕捉信息、提高效率，确保生产的顺畅与产品的高质量。车间域数据平台 MDP 内置结合业务知识的制造数据模型架构，这种通用模型，既稳定，又具有灵活、可扩展的特性。车间域数据统一管理和使用实时监控生产核心，分析物料投入成本在制造业，每一个零件、每一个产品都是由工人通过设备加工物料而成。模型详尽地记录了员工的信息、培训记录、考勤情况等，同时也完整记录了设备维护和运行记录等相关数据，以及物料在生产过程中的投入产出。让管理者能够一目了然地掌握车间的执行情况，更好地进行调度和管理。全面管控生产过程，促进交付质量工艺是生产的蓝图，品质是产品的生命。模型为工艺流程、生产订单提供了清晰的数据结构，使其与相关的设备和物料紧密相连。同时，通过详细的品质检验记录，确保每一个生产环节的准确无误，每一个产品的完美交付。守护现场安全，助力绿色生产在快速发展的制造业中，安全和环保是不能忽视的话题。模型记录了每一个安全事故，每一次安全培训，帮助企业时刻警醒，采取预防措施。同时，环境检测和影响评估的数据结构，旨在助力企业达到更高的环保标准，为绿色生产做出贡献。1.2.3.车间域数据平台 MDPMANUFACTURE DATA PLATFORM49数据改变制造业车间域数据平台的业务价值MDP 是基于 DataSimba 构建的面向关键主题域的平台，在 MDP 之上可以构建面向分析主题的通用模型，快速响应生产管理需求。当面向分析主题的业务发生变化时，底层 MDP 不需要进行变化，因为所有数据都是按照关键主题域进行建模，所以当底层数据源改造，只需修改映射逻辑即可。MDP 通用模型通过对车间现场人员、设备、物料、工艺、品质、设施、安全和环境八大领域的数据进行了抽象建模，做到数据模型的通用，不受分析场景、业务系统的变更而影响。通过对业务系统元数据进行采集，监控元数据的变更情况；通过数据标准体系建设，对数据标准进行管理，同时支持将自建的数据标准引用至数据质量模块进行探查，从而对平台内数据进行数据质量监控并生成数据质量报告；通过调度及依赖关系配置，查看 DAG 图，支持节点重跑、重跑下游、置成功、杀实例、重跑并恢复调度等功能，同时支持对任务实例和补数据实例运行状态进行监控告警。1.2.50数据改变制造业什么是业财域数据平台业财域数据平台的核心功能各企业内部财务管报和财报都是常见的数据分析需求，而这些分析场景所涉及的底层数据基本一致，离不开应收、应付、存货、成本、资金和资产的范畴。业财域数据平台 BDP（Business Data Platform），旨在将财务领域所涉及的数据对象集成并抽象成面向分析场景的通用数据模型，同时将财务领域的核心指标进行统一定义和标准化管理，从而解决财务领域取数难、计算难、应用难的问题，让业务同学思考更有价值的业务问题，促使经营决策数据更加及时、透明和精确。业财域数据平台（BDP），能快速集成财务领域的 ERP、预算、资金、成本等多系统数据，同时建立对应数据标准，对进入平台的数据质量进行校验，确保数据的质量。基于财务常见主题包括应收、应付、存货、成本、资金和资产等构建通用数据模型，可快速适配各种主流财务系统，并满足常见的财务数据分析场景。业财域数据统一管理和使用数据集成：平台可快速支持多种数据源数据的采集、计算、存储和消费。数据质量：平台内置了一套数据标准，可根据各自实际情况灵活调整，以保证进入平台数据的质量。标准模型：将常见主题分析的模型进行了统一的建模设计，以满足不同的分析场景，以及各系统中数据的不同结构。1.2.3.业财域数据平台 BDPB U S I N E S S D ATA P L AT F O R M51数据改变制造业业财域数据平台的业务价值BDP 是基于 DataSimba 构建的面向关键主题域的平台，在 BDP 之上可以构建面向分析主题的通用模型，快速响应客户需求。当面向分析主题的业务发生变化时，底层数据无需调整，因为所有数据都是按照关键主题域进行建模，所以如果底层数据源改变，也只需修改映射逻辑即可，便于企业统一开展业财域数据模型与架构设计，夯实大数据平台底座，形成数据资产。通用模型的抽象，统一沉淀和管理数据资产，包括指标、数据模型和数据标准等。通过 BDP，实现财务数据分析需求的快速落地，支撑经营决策，提高管理效率。1.2.52数据改变制造业53数据改变制造业数据改变制造业的4 大行业电子及半导体制造行业光伏制造行业锂电池制造行业医药制造行业0104020354数据改变制造业国民经济行业分类：3972/3973电子及半导体制造行业产业现状数据应对半导体行业实现了全球产业分工，产业链分工的精细化加剧了半导体行业的“牛鞭效应”；智能化研发，实现研发与生产数据的互联互通，监控研发过程，以降低研发成本、缩短研发周期；绝大部分专利技术依然被美欧日韩垄断，行业存在大量专利壁垒，国家政策持续大力支持硬科技创新；打造数字化工厂，通过对生产环节“人机料法环测”六要素的实时监控，及时调配资源、调整计划；生产工艺的复杂性和精确性要求非常高，生产过程需要更加精细化的管理，才能提升良品率降低成本。实现自主化、智能化的生产管理与协同，从而提高生产效率，降低生产成本，提升产品质量。1.1.2.2.3.3.上游主要是各类金属及相关化学用品行业，包括但不限于金属、合金、碳化硅、氮化镓/砷化镓、陶瓷、化学溶剂、树脂、光引 1 发剂、塑料和玻璃等中游是半导体材料加工制造，主要包含三大类，基体材料、制造材料、封装材料下游是半导体材料主要应用方向，包括集成电路、分立器件、光电子器件、传感器等半导体产业链分为上游原材料供应、中游半导体制造和下游半导体器件环节55数据改变制造业国民经济行业分类：3825光伏制造行业产业现状数据应对全球一体化布局更加明显，近两年大规模产能扩建，如何用数据整合上下游资源及提高协同能力成为关键；订单到交付数据横向拉通，前端与营销、后端与供应商打通，实现业财一体化，降低供应链运营成本；垂直一体化趋势下，光伏制造企业走向全产业链整合运营，从硅料到组件需要进行产业链计划和追溯；业务运营层到底层设备层的数据纵向集成，降低产品不良率，优化生产工艺，降本增效；面对客户大量的非标产品需求，交期应答难，订单交付周期长，OTD 供应链整体可视性不足。建立数据分析平台，赋能研发创新和工艺改进，掌握生产运营各项 KPI 指标状况，提供决策支持。1.1.2.2.3.3.上游包括原料高纯度多晶硅材料的生产，单晶硅和多晶硅的制造，硅片的生产中游包括光伏电池，光伏组件（玻璃，支架等）以及逆变电器环节下游是光伏发电的应用端，包括光伏电站和分布式发电光伏产业链可分为硅料、硅片、光伏电池片、光伏组件、光伏系统五个环节56数据改变制造业国民经济行业分类：3841锂电池制造业产业现状数据应对围绕着产品技术创新、制造规模经济性、供应链管控等等核心能力，电池制造企业的竞争未来会更加激烈；精细化成本控制，解决经营分析和管理报告中存在的不可视、不可知、不闭环、无预测等痛点，并对经营指标进行动态监控与预警；企业正在持续扩大规模化生产，推动海外建厂及产能爬坡，乃至提升自动化水平、降低成本，如何提升经营效率成为关键竞争要素；打造智慧、协同高效的供应链体系，以数据指导生产，在微观层面上降低生产“波动”，保持有序生产；在宏观层面上加快企业生产“流动”，保持持续生产，减少库存，加快回款。随着竞争加剧，动力电池价格持续走低，需要企业注重产品追溯和电池回收，具备数据溯源管理能力的企业未来将具备竞争优势。1.1.2.2.3.57数据改变制造业国民经济行业分类：3825医药制造行业产业现状数据应对医药行业链路长，从药品研发到最终销售的整个过程中涉及的环节较多，监管复杂；活用医药研发数据，如电子实验记录、仪器原始数据、样品数据等，通过汇聚整合与共享数据，提高实验效率；为确保药品的质量和安全性，满足 GMP 标准，对生产制造过程和环境要求高；活用药品生产数据，形成基于大数据分析与反馈的工艺优化、流程优化、设备维护与事故风险预警能力；药品研发周期长，研发成本高，风险高，对药企运营与成本控制提出高要求和挑战。活用企业运营数据，实现研发、生产、营销、服务、企业运营管理相关数据的融合贯通和业财一体。1.1.2.2.3.3.58数据改变制造业免责声明本文档仅代表 StartDT Research Center 的观察和建议，内容来源于奇点云集团核心团队的实践经验，所有文案、图表均为原创，包括但不限于定义、方法论、发展阶段、建设内容和实施方式。由于实践过程中存在不确定因素，可能导致实际过程和本指南有较大出入。因此，本指南信息仅供参考，不构成任何要约或承诺。StartDT 可能不经通知修改上述信息，恕不另行通知。非经杭州比智科技有限公司同意，任何单位和个人不得擅自摘抄、复制本指南内容的部分或全部，并不得以任何形式传播。版权所有 杭州比智科技有限公司 保留一切权利著者航宇 宁辰 火箭 星海 恒一 正阳 石昊 德衡 天霁 灵雨 穆青 弎弎 澄芷 空间编者何夕 一哒 西州 贝吉

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摘要*中国和东盟已经成为全球制造业生产和贸易的中坚力量，两者制造业产值合计占全球三分之一强，增长领跑全球。中国和东盟既是全球制成品主要的出口增长来源，同时也是仅次于美国的第二、第三位制成品进口市场，制成品贸易增长也显著高于全球平均水平。中国制造业的整体国际竞争力显著强于东盟，东盟与中国的差距不断缩小。影响制造业竞争态势主要有两大因素：效率和安全。效率因素帮助东盟在劳动密集型和资源密集型、简单技术密集型制成品方面显著提升竞争力，安全因素帮助东盟提高中级技术密集型、高级技术密集型制成品的竞争优势，但目前后者影响相对小。中国和东盟的制造业竞争态势概括如下：1.化学成品及有关产品：中国的竞争力持续增强，出口份额持续扩大，东盟需要更多的依赖海外供应。东盟是未来中国化工行业出口的重要市场。2.按原料分类的制成品、机械及运输设备：中国的竞争优势小幅下滑，东盟缩小与中国的差距。3.杂项制品：中国的比较优势下降最为显著，东盟在国际市场上抢夺中国的市场份额。以新能源汽车、锂电池、太阳能电池为代表的产品成为中国出口的新动力，中国在重视欧美市场的同时，也需积极拓展一带一路沿线国家、东盟及亚太区域市场。中国与东盟的产业内贸易日益密切，电机和电气行业、电信设备、原材料制成品等行业的中国企业需要积极考虑在东盟区域内选择供应商以及直接投资东盟建设生产基地。东盟是中国钢铁、有色企业理想的投资目的地选项。鞋靴、箱包和服装企业要尽快选择产业转移和供应链布局优化。数字化转型是中国制造业转型升级的战略抓手，同时政府必须不断降低企业的制度性交易成本，助力制造业稳步增长。北大汇丰智库国际组（撰稿人：蔡荣）成稿时间：2023 年 6 月 15 日 联系人：程云（，）专题报告系列 1 中国和东盟已经成为全球制造业的中坚力量，2011-2021 年以来中国和东盟占全球制造业产值的比重从 25.9%上升至 35.6%，出口的比重从 22%上升至 29%。中国已建立起门类齐全、独立完整的现代化工业体系，制造业规模稳居世界第一，未来需要加快转型升级，继续打造国际竞争新优势，从制造业大国迈向制造业强国。东盟地区受到跨国公司的青睐，发挥自身的资源和劳动力优势等，制造业也取得很可观的发展成绩。在全球产业链重构的背景下，中国和东盟的制造业在国际市场上各自有哪些竞争优势？中国制造业面临哪些挑战？本报告通过对中国和东盟的制造业贸易数据在全球、产业和行业结构层面的竞争分析，尝试回答上述问题，并具体探讨新形势下中国制造业未来的增长潜力和发展机遇。一、中国和东盟是全球制造业最重要的火车头 1.中国和东盟制造业占比超三分之一 增长领跑全球 按照制造业产值排名，2021 年全球前五大制造业国家依次为中国、美国、日本、德国和韩国（图 1），其中中国和东盟的制造业合计占比达到 35.6%，比美国、日本、德国和韩国四国加总（30.8%）还要高出 4.8 个百分点。以绝对值衡量，东盟的制造业规模是中国的 15%；以人均产值衡量，东盟是中国的三分之一。图 1：2021 年全球制造业主要国家和东盟的制造业占比（以 2015 年不变价衡量）图 1：2021 年全球制造业主要国家和东盟的制造业占比（以 2015 年不变价衡量）数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 中国-东盟制造业的竞争态势与变化 2 2011-2021 年期间，全球制造业产值 36%，中国和东盟制造业分别增长 95%和 47%，显著领先于美国（16%）、日本（4%）、德国（8%）和韩国（29%），领跑全球。年度制造业增速的数据（图 2）也验证了上述情况。疫情期间，中国和东盟的制造业，相对发达国家，也表现出更强的韧性和快速恢复的能力。图 2：2011-2021 年制造业前五名国家和东盟的制造业增速 图 2：2011-2021 年制造业前五名国家和东盟的制造业增速 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 2.中国和东盟在全球制成品贸易份额持续提升 2011-2021 年期间，中国和东盟的制成品贸易增长均显著高于全球平均水平，中国、东盟的制成品出口年均增速为 5.4%和 4.8%，全球制成品出口年均增长 2.6%，中国、东盟的制成品进口年均增速为 3.8%和 4.0%，全球制成品进口年均增长 2.5%，因而在全球出口市场和进口市场的份额也相应提升。2011-2021 年期间，前五大制造业国家中，德国、美国、日本和韩国的制成品出口份额均呈现不同程度的下滑，合计下降 5.6 个百分点，中国一枝独秀份额增长了 5.3 个百分点。同时东盟增长了 1.6 个百分点（越南增长了 1.3 个百分点，在东盟国家中遥遥领先）（图 3）。2021 年中国的制成品出口规模为 3.14 万亿美元，东盟的制成品出口规模为 1.23 万亿美元，中国是东盟的 2.55 倍。专题报告系列 3 2011-2021 年，美国、中国和东盟是制成品进口增长最主要的市场。德国和日本的制成品进口份额均呈现不同程度的下滑，合计下降 1.3 个百分点，美国、中国和东盟分别增长了 1.7、1.3 和 1.1 个百分点（图 4），如果考虑人口规模的因素，东盟自身也是制成品需求增长一个重要新市场。2021 年中国的制成品进口规模为1.55 万亿美元，东盟的制成品进口规模为 1.12 万亿美元，中国是东盟的 1.39 倍。图 3：2011-2021 年主要制造业出口国和东盟的制成品出口份额 图 3：2011-2021 年主要制造业出口国和东盟的制成品出口份额 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 图 4：2011-2021 年主要制造业进口国和东盟的制成品进口份额 图 4：2011-2021 年主要制造业进口国和东盟的制成品进口份额 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 中国-东盟制造业的竞争态势与变化 4 3.中国制造业整体领先优势，东盟缩小与中国差距 我们综合使用显示性比较优势指数（RCA）和市场份额两个指标，评估和衡量中国和东盟制造业在整体、分类别和行业层面的竞争力以及变化趋势。首先，制造业的整体竞争力水平，可以用制成品 RCA 和市场份额的绝对值反映。横轴是 RCA 指数，按照值的大小划分为弱竞争优势、一般竞争优势、较强竞争优势和强竞争优势区间，纵轴是市场份额，值越大表明市场份额越大，因此越是远离原点，竞争力越强。图 5：2021 年中国和东盟的制成品显性比较优势指数（RCA）和市场份额 图 5：2021 年中国和东盟的制成品显性比较优势指数（RCA）和市场份额 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 整体而言，2021 年中国制造业的国际竞争力显著强于东盟（图 5）。分类别比较，在简单技术密集型和中级技术密集型制成品方面，中国相比东盟的优势最为突出（出口规模是东盟的 3.8-4 倍），东盟在高技术密集型制成品类别与中国差距最 显性比较优势指数（RCA）由巴拉萨(B.Balassa,1965)提出并用于衡量一国贸易商品在国际市场中的比较优势(或竞争力)。计算公式为：=/，其中,分子项是 i 国 k 产品的 出口额除以 i 国的总出口额,分母项是全世界 k 产品的出口额除以全世界的总出口额。如果 RCA 0.8，表示这类商品具有弱竞争优势；如果 0.8 RCA1.25，表示这类商品具有一般的竞争优势；如果 1.25 RCA2.5，表示此类商品具有较强的竞争优势；如果 RCA2.5，表示此类商品具有极强的竞争优势。专题报告系列 5 小（东盟的出口规模是中国的 60%），中国的劳动密集型和资源密集型制成品出口规模是东盟的 3 倍（图 5）。其次，制造业整体竞争力水平变化的趋势，可以用制成品 RCA 和市场份额的变化来进行衡量。如图 6 所示，第一象限，RCA 和市场份额同时上升，竞争力全面增强，第二象限，RCA 下降而市场份额上升，说明有更强的竞争对手份额上升更快，竞争力相对下滑，第三象限，RCA 和市场份额同时下降，竞争力显著下滑，第四象限，RCA 上升而市场份额下降，竞争力相对加强。图 6：竞争力变化的四种情况 图 6：竞争力变化的四种情况 来源：北大汇丰智库 2011-2021 年期间，中国制造业的竞争力相对下降，东盟制造业的竞争力增强，制成品市场份额均显著上升，这反映了中国和东盟制造业均保持了良好的发展态势。2011-2021 年，中国的制成品 RCA 指数从 1.49 下降至 1.37，处于较强比较优势区间，国际市场份额从 15.5%上升至 20.8%，上升了 5.3 个百分点，即中国处于第二象限（竞争力相对削弱）；东盟的制成品 RCA 指数从 0.94 上升至 1.04，处于一般比较优势区间，国际市场份额从 6.5%上升至 8.2%，上升了 1.7 个百分点，即东盟处于第一象限（竞争力增强）（图 7）。RCA 变化 RCA 变化 市场份额变化 市场份额变化 竞争力增强竞争力增强 竞争力相对下滑竞争力相对下滑 竞争力下滑竞争力下滑 竞争力相对加强竞争力相对加强 中国-东盟制造业的竞争态势与变化 6 图 7：2011-2021 年中国和东盟的制成品竞争力变化 图 7：2011-2021 年中国和东盟的制成品竞争力变化 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 二、中国和东盟在制造业贸易上的竞争：效率和安全 效率和安全是影响制造业生产决策的两大因素。东盟的劳动力、原材料和土地等要素成本，与中国相比更低，因此劳动密集型型和资源密集型、简单技术密集型制成品方面东盟的竞争优势更为突出。同时出于对供应链安全性的考虑，许多跨国公司纷纷着手执行“中国 1”或“中国 N”策略，东盟因为其政治中立，且经济增长确定性好成为首选目的地。中国和东盟在制造业贸易当中的竞争态势演变也客观反映了以上两大因素的影响。总体而言，中国在中级技术密集型产品方面，竞争力全面提升，在劳动密集型和资源密集型、简单技术密集型、高级技术密集型产品方面竞争力相对下滑，而东盟在四个类别上竞争力均有所提升，劳动密集型和资源密集型、简单技术密集型制成品方面提升最显著（图 8），反映出要素成本方面的比较优势是东盟制造业竞争力提升的主要来源，高级技术密集型制成品和中级技术密集型制成品的竞争力提升则主要来自外国直接投资带来的订单增长，以及相关的产业链上下游配套能力逐步提高。专题报告系列 7 图 8：2011-2021 年中国和东盟各大类制成品的 RCA 变化与市场份额变化 图 8：2011-2021 年中国和东盟各大类制成品的 RCA 变化与市场份额变化 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 1.简单技术密集型、劳动密集型和资源密集型：东盟竞争力快速上升 简单技术密集型制成品主要包括纺织、服装、鞋，其他皮革制品、玩具、简单的金属和塑料制品、家具和玻璃制品等。在纺织、服装和鞋靴类型上（图 9），东盟迅速缩小与中国的差距，中国的竞争优势从极强下降至较强（RCA 指数从 3.24下降至 2.23），而东盟的竞争优势则从一般上升至较强（RCA 指数从 1.08 上升至1.65），2011-2021 年中国该类型产品的出口规模从东盟的 4.5 倍下降至 2.6 倍。2011-2021 年期间，中国纺织、服装和鞋靴类型产品的市场份额基本稳定，东盟的市场份额从 7.5%上升至 12.9%的历史新高。在简单技术密集型：其他产品方面（图 9），中国相比东盟有一定的竞争优势，中国的竞争优势较强（RCA 指数在 1.8-2.0 左右），而东盟的竞争优势很弱（RCA 指数从 0.54 上升至 0.74）。在 2011-2021 年期间中国这类产品的世界市场的份额从19.2%稳步上升至 29.5%，而东盟在这个类型上世界市场的份额仅微幅上升。中国-东盟制造业的竞争态势与变化 8 图 9：2011-2021 年中国和东盟的简单技术密集型制成品 RCA 指数和市场份额 图 9：2011-2021 年中国和东盟的简单技术密集型制成品 RCA 指数和市场份额 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 图 10：2011-2021 年中国和东盟的劳动密集型和资源密集型制成品 RCA 指数和市场份额 图 10：2011-2021 年中国和东盟的劳动密集型和资源密集型制成品 RCA 指数和市场份额 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 专题报告系列 9 劳动密集型和资源密集型制成品，主要包括：食品饮料，烟草，木材，染料，皮革和有机化学品等。这个产品类型上（图 10），东盟也在迅速的追赶中国，中国的竞争优势从极强下降至较强（RCA 指数从 2.69 下降至 2.05），而东盟的竞争优势则从弱上升至一般（RCA 指数从 1.02 上升至 1.34），2011-2021 年中国该类型产品的出口规模从东盟的 4.0 倍下降至 3.0 倍。2011-2021 年期间，中国劳动密集型和资源密集型制成品类型产品的市场份额基本稳定在 30%左右，东盟的市场份额从7.0%上升至 10.5%的历史新高。2.中级技术密集型：中国领先优势持续扩大 中级技术密集型制成品主要包括：电子和电器产品、电子和电器产品零部件，以及除电子和电器产品之外的其他产品，具体包括汽车、工业化学品、机械设备以及比较标准的电子和电器产品等等。中国在中级技术密集型产品上，相对东盟的竞争力优势更为显著，继续扩大领先优势，且世界市场份额也不断提升（图 11）。在电子和电器产品类型上，中国持续积累竞争优势，东盟和中国的差距不断加大，2021 年中国该类型的出口规模是东盟的 7.8 倍。中国有极强的竞争优势，同时在 2011-2021 年期间占世界市场的份额从 31.6%稳步上升至 42.7%，创历史新高，而东盟在这个类型上竞争优势一般，市场份额小幅下滑。在电子和电器产品零部件类型上，中国的竞争优势保持稳定，东盟和中国的差距有所扩大。中国有较强的竞争优势，同时在 2011-2021 年期间占世界市场的份额从 13.6%稳步上升至 20.0%，创历史新高，而东盟在这个类型上竞争优势一般，市场份额基本持平。中国-东盟制造业的竞争态势与变化 10 图 11：2011-2021 年中国和东盟的中级技术密集型制成品 RCA 指数和市场份额 图 11：2011-2021 年中国和东盟的中级技术密集型制成品 RCA 指数和市场份额 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 除电子和电器产品的其他产品类型上，中国的市场份额持续提升，东盟和中国的差距也逐步扩大。中国的竞争优势从一般不断提升，已接近较高区间，同时在2011-2021 年期间占世界市场的份额从 10.1%稳步上升至 18.3%，创历史新高，而东盟在这个类型上竞争优势较弱，市场份额微涨。3.高级技术密集型：电子和电器产品零部件东盟追赶中国 高级技术密集型制成品主要包括：电子和电器产品、电子和电器产品零部件，以及除电子和电器产品之外的其他产品，具体包括复杂的电子(包括通信)和电器产品、航空航天、精密仪表、精细化工以及药品等。在高级技术密集型产品下的电子和电器产品方面，中国 RCA 相对东盟有较大优势，而在电子和电器产品零部件，除电子和电器产品外的其他产品方面中国相对东盟都处于相对劣势，特别是电子和电器产品零部件方面，东盟的市场份额不断提升，而中国的市场份额保持平稳专题报告系列 11 （图 12）。图 12：2011-2021 年中国和东盟的高技术密集型制成品显性比较优势指数和市场份额 图 12：2011-2021 年中国和东盟的高技术密集型制成品显性比较优势指数和市场份额 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 在电子和电器产品类型上，中国相比东盟有更强的竞争优势和更大的市场领先优势，2021 年中国该类型产品的出口规模是东盟的 4 倍。中国有极强的竞争优中国-东盟制造业的竞争态势与变化 12 势，同时占世界市场的份额也稳定在 40%，尤其疫情期间市场份额回升至历史高点附近，而东盟在这个类型上具有较强竞争优势，在竞争力方面和中国存在较大差距，市场份额基本稳定，且在疫情期间市场份额还有所回落。在电子和电器产品零部件类型上，东盟相比中国有一定的竞争优势，东盟在蚕食中国的国际市场份额。在 2011-2021 年期间东盟保持了较强的竞争优势，同时占世界市场的份额从 15.5%稳步上升至 17.2%，疫情期间 2020 年最高达到 18.5%，而中国在这个类型上虽然也具有较强竞争优势，但在 2014 年开始竞争优势有所下降，同时在世界市场的份额也小幅下降。以苹果和三星为代表的跨国公司把东盟作为在中国以外实现供应链多元化的首选目的地，因而不断加码在东盟地区的高科技制造领域投资，并把手机、半导体、电器等生产逐步向东盟转移，就是这一情况的真实体现。除电子和电器产品的其他产品类型上，中国和东盟的国际竞争优势都比较弱（RCA 指数处于 0.8 及更低水平），东盟比中国略好，这也提示了中国未来制造业转型升级的重点方向。中国和东盟的 RCA 指数自 2011 年以来有所下降，但 2018 年开始世界市场的份额均有所上升，中国上升了 2.5 个百分点，东盟上升了 0.4 个百分点，反映出中国在高级技术密集型产品方面，尽管受到外部限制，仍然在部分行业上有明显的竞争力提升。三、中国和东盟制造业增长的新方向 我们把上述分析竞争力的方法用来分析中国与东盟制成品细分行业的贸易数据（图 13），得到一些制造业增长方向的有趣发现：1)化学成品及有关产品：中国的竞争力持续增强，出口份额持续扩大，东盟比较优势下降最为显著，需要更多的依赖海外供应。东盟是未来中国化工行业出口的重要市场。预计塑料、有机化学品、医药品、染料、其他化学原料及产品等类别中国向东盟出口继续保持快速增长，无机化学品、精油等类别中国会更多从东盟进口。2)按原料分类的制成品：中国的竞争优势小幅下滑，东盟缩小与中国的差距。分行业而言，中国与东盟各具优势，贸易和投资预计很活跃。预计纺纱/专题报告系列 13 织物/制成品及有关产品、金属制品、非金属矿物制品、纸浆、纸及纸板等类别中国对东盟出口保持快速增长，钢铁、有色金属产品中国会更多从东盟进口。在基础设施项目建设快速发展的背景下，东盟的钢铁供需存在巨大缺口，而且地区内铁矿石、煤炭、金属镍、铜、铝、锡等资源储量丰富，东盟是中国钢铁、有色企业理想的投资目的地选项。3)机械及运输设备：中国的竞争优势小幅下滑，东盟缩小与中国的差距。预计电信及声音的录制及重放装置设备、办公用机械及自动数据处理设备、和通用工业机械设备及零件、陆路车辆等类别中国向东盟出口继续保持快速增长。中国与东盟的产业内贸易日益密切，电机和电气行业、电信及声音的录制及重放装置设备行业，中国企业需要积极考虑在东盟区域内选择供应商，以及直接投资东盟建设生产基地。4)杂项制品：中国杂项制品的比较优势下降最为显著，活动房屋;卫生 水道 供热及照明装置、杂项制品两个类别的比较优势上升，其余子行业需要积极选择产业转移和布局东盟供应基地。东盟在鞋靴、箱包和服装产品的竞争力持续提升，在国际市场上抢夺中国及其他国家的市场份额。图 13：2011-2021 年中国与东盟制成品 SITC 分类的 RCA 和市场份额变化 图 13：2011-2021 年中国与东盟制成品 SITC 分类的 RCA 和市场份额变化 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 5)中国的制造业优势子行业开始更新换代，典型的产品是新能源汽车、锂电中国-东盟制造业的竞争态势与变化 14 池、太阳能电池等。2011-2021 年，中国在国际市场份额上升最快的三类产品分别是：活动房屋;卫生 水道 供热及照明装置（ 27.0%）、杂项制品（ 11.6%）、金属制品（ 10.2%）。另外中国在通用工业机械设备及零件（ 7.7%）、金工机械（ 7.6%）、特种工业专用机械（ 6.8%）、有机化学品（ 6.8%）等产品上也实现了出口份额快速上涨，同时比较优势指数也同步上升。6)东盟开始抢占中国传统优势行业的市场，包括鞋靴、箱包和服装等。2011-2021 年，东盟在国际市场份额上升最快的三类产品是：鞋靴（ 10.8%）、旅行用品、手提包及类似品（ 7.6%）、服装及衣着附件（ 5.9%），与中国市场份额下降最大的三类产品完全相同。1.化学产品：中国竞争力持续增强 出口份额继续扩大 中国和东盟在化学成品及有关产品类别上国际竞争力较弱（图 14）。中国在化学产品上的竞争力持续上升，RCA 指数处于弱竞争优势区间（RCA0.8），小幅上升，但出口市场份额明显上升。同期东盟的化学成品及有关产品的 RCA 指数也处于弱竞争优势区间，小幅下降，而市场份额微增。图 14：2011-2021 年中国与东盟化学成品及有关产品的 RCA 和市场份额变化 图 14：2011-2021 年中国与东盟化学成品及有关产品的 RCA 和市场份额变化 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 中国在有机化学品、非初级形状的塑料、染料/鞣料及着色料、其他化学原料专题报告系列 15 及产品等的市场份额提升幅度最大且 RCA 也同步上升（表 1）。东盟的无机化学品、初级形状塑料、精油/香料及盥洗/光洁制品等类别，市场份额增长最快（表 1）。表 1：2011-2021 年中国与东盟化学产品分类别的 RCA 和市场份额变化 中国 东盟 表 1：2011-2021 年中国与东盟化学产品分类别的 RCA 和市场份额变化 中国 东盟 分类 分类 RCA 变化 市场份额变化 分类 分类 RCA 变化 市场份额变化 化学成品及有关产品 化学成品及有关产品 0.07 3.7%化学成品及有关产品 化学成品及有关产品(0.07)0.2%非初级形状的塑料 非初级形状的塑料 0.23 6.6%无机化学品 无机化学品 0.12 1.3%有机化学品 有机化学品 0.21 6.8%初级形状的塑料 初级形状的塑料 0.09 1.9%医药品 0.14 3.3%肥料（272 组货品除外）0.06 0.8%初级形状的塑料 0.14 3.7%精油、香料及盥洗、光洁制品 精油、香料及盥洗、光洁制品 0.03 1.2%染料、鞣料及着色料 染料、鞣料及着色料 0.10 4.6%染料、鞣料及着色料 0.03 0.7%其他化学原料及产品 0.04 3.7%其他化学原料及产品 0.00 0.8%精油、香料及盥洗、光洁制品(0.01)1.4%非初级形状的塑料(0.04)0.3%肥料（272 组货品除外）(0.06)3.9%医药品(0.05)0.0%无机化学品(0.29)2.2%有机化学品(0.23)-0.4%数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 图 15：2011-2021 年中国出口东盟主要的化学产品细分类别 单位：亿美元 图 15：2011-2021 年中国出口东盟主要的化学产品细分类别 单位：亿美元 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 中国-东盟制造业的竞争态势与变化 16 中国向东盟出口化学产品当中，其他化学原料及产品、非初级形状的塑料、初级形状的塑料、有机化学品的绝对量和增幅也最大，医药品在 2020 年以来短期增速最快（图 15）。预计未来将继续保持快速增长。2.按原料分类的制成品：中国在纺织和金属制品类别优势突出 按原料分类的制成品，中国的国际竞争力较强，东盟的国际竞争力较弱，东盟的差距在缩小（图 16）。中国的 RCA 处于较强竞争优势区间（1.25RCA2.5），小幅下滑，2021 年市场份额比 2011 年上升 5.7 个百分点；东盟的 RCA 处于弱竞争优势区间（RCA0.8），有所上升，2021 年市场份额比 2011 年上升 1.6 个百分点。图 16：2011-2021 年中国与东盟按原料分类的制成品的 RCA 和出口市场份额变化 图 16：2011-2021 年中国与东盟按原料分类的制成品的 RCA 和出口市场份额变化 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 中国在纺纱/织物/制成品及有关产品、金属制品的比较优势最为突出，出口份额增幅最高（图 17 和表 2）。中国向东盟出口纺纱/织物/制成品及有关产品、金属制品增长也最为突出，2021 年纺纱/织物/制成品及有关产品占中国出口东盟总额的 7.3%，金属制品占中国出口东盟总额的 4.6%（图 18）。另外软木及木制品(家具除外)、钢铁、纸及纸板；纸浆、纸及纸板、有色金属等产品类别，中国和东盟的RCA 指数比较接近，产业内贸易日益密切（图 19-20），中国从东盟的进口增速更为迅猛。专题报告系列 17 图 17：2021 年中国和东盟按原料分类的制成品细分类别的显性比较优势指数 RCA 图 17：2021 年中国和东盟按原料分类的制成品细分类别的显性比较优势指数 RCA 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 图 18：2011-2021 年中国向东盟出口纺纱及相关产品、金属制品金额 单位：亿美元 图 18：2011-2021 年中国向东盟出口纺纱及相关产品、金属制品金额 单位：亿美元 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 中国-东盟制造业的竞争态势与变化 18 图 19：2011-2021 年中国与东盟软木及木制 图 20：2011-2021 年中国与东盟钢铁贸易额 品贸易额 单位：亿美元 单位：亿美元 图 19：2011-2021 年中国与东盟软木及木制 图 20：2011-2021 年中国与东盟钢铁贸易额 品贸易额 单位：亿美元 单位：亿美元 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 表 2：2011-2021 年中国与东盟按原料分类的制成品分类别的 RCA 和市场份额变化 中国 东盟 表 2：2011-2021 年中国与东盟按原料分类的制成品分类别的 RCA 和市场份额变化 中国 东盟 分类 分类 RCA 变化 市场份额变化 分类 分类 RCA 变化 市场份额变化 按原料分类的制成品按原料分类的制成品(0.03)5.7%按原料分类的制成品 0.12 1.6%皮革、皮革制品及已皮革、皮革制品及已鞣毛皮 鞣毛皮 0.27 6.6%钢铁 钢铁 0.55 4.7%纸及纸板；纸浆、纸及纸板 纸及纸板；纸浆、纸及纸板 0.21 6.3%皮革、皮革制品及已鞣毛皮 皮革、皮革制品及已鞣毛皮 0.51 4.5%金属制品 金属制品 0.12 10.2%非金属矿物制品 0.12 1.4%非金属矿物制品 非金属矿物制品 0.08 6.1%有色金属 0.06 1.2%钢铁(0.06)3.9%纺纱、织物、制成品及有关产品 0.00 0.7%有色金属(0.10)1.1%金属制品(0.03)0.3%橡胶制品(0.18)3.1%橡胶制品(0.05)1.0%纺纱、织物、制成品及有关产品 纺纱、织物、制成品及有关产品(0.30)9.6%纸及纸板；纸浆、纸及纸板(0.06)0.3%软木及木制品(家具除外)(0.35)2.2%软木及木制品(家具除外)(0.68)-3.4%数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 中国在皮革/皮革制品及已鞣毛皮、纸及纸板；纸浆、纸及纸板、金属制品、非金属矿物制品等的市场份额提升幅度最大且 RCA 也同步上升（表 2），是未来重要的出口增长方向。而东盟在钢铁、皮革/皮革制品及已鞣毛皮类别上，比较优势专题报告系列 19 和市场份额上升最快。3.机械及运输设备：中国和东盟的产业内贸易日益密切 机械和运输设备类别，中国的国际竞争力较强，东盟的国际竞争力一般，东盟与中国的差距有所缩小（图 21）。中国的 RCA 处于较强竞争优势区间（1.25RCA2.5），小幅下滑，2021 年市场份额比 2011 年上升了 5.6 个百分点；东盟的 RCA处于一般竞争优势区间（0.8RCA1.25），小幅上升，2021 年市场份额比 2011 年上升了 1.9 个百分点。图 21：2011-2021 年中国与东盟机械及运输设备的 RCA 和出口市场份额变化 图 21：2011-2021 年中国与东盟机械及运输设备的 RCA 和出口市场份额变化 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 中国在电信及声音的录制及重放装置设备、办公用机械及自动数据处理设备和通用工业机械设备及零件的比较优势最为突出（图 22）。东盟则在电力机械/器具及其电气零件、动力机械及设备的比较优势更大。中国与东盟双边贸易中最大的商品类别（按 2 位 SITC 代码划分）电力机械、器具及其电气零件，2021 年占到总贸易额的 43.3%。中国和东盟这个类别的比较优势较强，且 RCA 指数比较接近，产业内贸易发展势头强劲，显示中国和东盟在电机和电气产业层面有日益密切的协同发展趋势（图 23）。而且这个类别上中国是东盟的贸易逆差国。这提示了中国的电机和电气企业需要积极考虑在东盟区域内选择供应商，以及直接投资东盟建设生产基地。另外，电信及声音的录制及重放装置设中国-东盟制造业的竞争态势与变化 20 备、办公用机械及自动数据处理设备和通用工业机械设备及零件也是中国向东盟出口增长最快的几个类别（图 24）。图 22：2021 年中国和东盟机械和运输设备分类别的显性比较优势指数 RCA 图 22：2021 年中国和东盟机械和运输设备分类别的显性比较优势指数 RCA 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 图 23：2011-2021 年中国与东盟电力机械、器具及电气零件的贸易额 单位：亿美元 图 23：2011-2021 年中国与东盟电力机械、器具及电气零件的贸易额 单位：亿美元 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 专题报告系列 21 图 24：2011-2021 年中国出口东盟机械和运输设备的优势细分类别 单位：亿美元 图 24：2011-2021 年中国出口东盟机械和运输设备的优势细分类别 单位：亿美元 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 表 3：2011-2021 年中国与东盟机械及运输设备分类别的 RCA 和市场份额变化 中国 东盟 表 3：2011-2021 年中国与东盟机械及运输设备分类别的 RCA 和市场份额变化 中国 东盟 分类 分类 RCA 变化 市场份额变化 分类 分类 RCA 变化 市场份额变化 机械及运输设备机械及运输设备(0.10)5.6%机械及运输设备 0.11 1.9%金工机械 金工机械 0.30 7.6%电信及声音的录制及电信及声音的录制及重放装置设备 重放装置设备 0.60 5.6%特种工业专用机械 特种工业专用机械 0.24 6.8%动力机械及设备 动力机械及设备 0.38 3.4%陆路车辆 0.17 4.8%特种工业专用机械 0.16 1.8%通用工业机械设备及零件 通用工业机械设备及零件 0.13 7.7%陆路车辆 0.06 0.8%动力机械及设备(0.01)3.6%金工机械 0.01 0.5%电力机械、器具及其电气零件 电力机械、器具及其电气零件(0.09)6.1%其他运输设备 0.00 0.7%电信及声音的录制及电信及声音的录制及重放装置设备 重放装置设备(0.35)8.5%通用工业机械设备及零件(0.06)0.1%其他运输设备(0.57)-2.7%电力机械、器具及其电气零件(0.25)0.0%办公用机械及自动数据处理设备(1.12)-0.1%办公用机械及自动数据处理设备(0.29)-0.5%数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 中国在金工机械、特种工业专用机械、陆路车辆和通用工业机械设备及零件的比较优势上升最为突出，这四类商品的出口份额增幅也较高（表 3）。值得注意的中国-东盟制造业的竞争态势与变化 22 是，电信及声音的录制及重放装置设备在比较优势相对下降的情况下，2011-2021年的出口市场份额仍然提高了 8.5 个百分点，在机械及运输设备的类别中名列第一，而且在 2018-2021 年市场份额还上升了 3.5 个百分点。而东盟在电信及声音的录制及重放装置设备、动力机械及设备的比较优势上升最快，市场份额也提升较快，在这两个细分类别上中国和东盟同时赢得更多的世界市场份额（表 3）。考虑到中国和东盟的比较优势变化趋势，电信及声音的录制及重放装置设备也是中国企业需要重点考虑到东盟开展直接投资，主动把生产从国内向东盟转移的一个行业。4.杂项制品：东盟蚕食中国的市场份额 杂项制品，中国的国际竞争力较强，东盟的国际竞争力一般，东盟在这个类别上追赶中国的势头最为强劲。中国的 RCA 处于较强竞争优势区间（1.25RCA2.5），有一定的下滑，2021 年市场份额比 2011 年上升了 5.2 个百分点；东盟的 RCA 处于一般竞争优势区间（0.8RCA1.25），上升幅度较大，2021 年市场份额比 2011 年上升了 2.8 个百分点（图 25）。图 25：2011-2021 年中国与东盟杂项制品的 RCA 和出口市场份额变化 图 25：2011-2021 年中国与东盟杂项制品的 RCA 和出口市场份额变化 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 中国在在活动房屋;卫生 水道 供热及照明装置、杂项制品两个类别的比较优势最为突出（图 26），家具及其零件：褥垫及类似填充制品、旅行用品/手提包及专题报告系列 23 类似品的比较优势也较强。东盟则在鞋靴、服装及其衣着附件也有较强的比较优势。图 26：2021 年中国与东盟杂项制品分类别的显性比较优势指数 RCA 图 26：2021 年中国与东盟杂项制品分类别的显性比较优势指数 RCA 数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 表 4：2011-2021 年中国与东盟杂项制品分类别的 RCA 和市场份额变化 中国 东盟 表 4：2011-2021 年中国与东盟杂项制品分类别的 RCA 和市场份额变化 中国 东盟 分类 分类 RCA 变化 市场份额变化 分类 分类 RCA 变化 市场份额变化 杂项制品杂项制品(0.39)5.2%杂项制品 0.23 2.8%活动房屋;卫生 水道活动房屋;卫生 水道 供热及照明装置 供热及照明装置 0.92 27.0%鞋靴 鞋靴 1.18 10.8%杂项制品 杂项制品 0.17 11.6%旅行用品、手提包及类似品 旅行用品、手提包及类似品 0.91 7.6%摄影器材、光学物品及钟表(0.12)3.2%服装及衣着附件 服装及衣着附件 0.60 5.9%专业、科学及控制用仪器和装置(0.20)2.8%专业、科学及控制用仪器和装置 专业、科学及控制用仪器和装置 0.31 3.1%家具及其零件：褥垫家具及其零件：褥垫及类似填充制品 及类似填充制品(0.48)6.7%家具及其零件：褥垫家具及其零件：褥垫及类似填充制品 及类似填充制品 0.27 3.0%服装及衣着附件(1.31)-3.7%摄影器材、光学物品及钟表 0.09 1.6%鞋靴(1.39)-3.9%活动房屋;卫生 水道 供热及照明装置(0.09)-0.4%旅行用品、手提包及类似品(1.94)-8.6%杂项制品(0.22)-0.8%数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 中国-东盟制造业的竞争态势与变化 24 图 27：2011-2021 年中国与东盟箱包、服装和鞋靴的市场份额 单位：%图 27：2011-2021 年中国与东盟箱包、服装和鞋靴的市场份额 单位：%数据来源：UNCTAD，北大汇丰智库 杂项制品的八个类别中，中国仅在活动房屋;卫生 水道 供热及照明装置、杂项制品两个类别的比较优势上升，市场份额上升，其余六个类别的比较优势下降，而且旅行用品/手提包及类似品、鞋靴、服装及衣着附件的市场份额分别下降了8.6%、3.9%、3.7%。东盟在中国优势下降的六个品类中均做到比较优势上升，市场份额上升，尤其是在旅行用品/手提包及类似品、鞋靴、服装及衣着附件品类，不断蚕食中国及其他出口国家的市场份额（图 27）。四、结论和建议 中国和东盟的制造业产值占全球三分之一强，增长领跑全球。中国和东盟既是全球制成品主要的出口增长来源，同时也是仅次于美国的第二、第三位制成品进口市场，制成品贸易增长显著高于全球平均水平。中国制造业的整体国际竞争力显著强于东盟，东盟与中国的差距持续缩小。影响竞争态势主要有两大因素：效率和安全。1）效率竞争：东盟的劳动力、原材料和土地等要素成本，与中国相比更低。2）安全权衡：许多跨国公司出于供应链安全性的考虑着手执行“中国 1”或“中国 N”策略，东盟因为其政治中立，且经济增长确定性好成为首选目的地。专题报告系列 25 东盟在四个产业类别上竞争力均有所提升，劳动密集型和资源密集型、简单技术密集型制成品方面提升最显著，反映出要素成本方面的比较优势是东盟制造业竞争力提升的主要来源，高级技术密集型制成品和中级技术密集型制成品的竞争力提升则主要来自外国直接投资带来的订单增长，以及相关的产业链上下游配套能力逐步提高，目前看后者影响相对较小。中国和东盟的制造业分行业竞争态势概括如下：1.化学成品及有关产品：中国的竞争力持续增强，出口份额持续扩大，东盟比较优势下降最为显著，需要更多的依赖海外供应。化学成品及有关产品：中国的竞争力持续增强，出口份额持续扩大，东盟比较优势下降最为显著，需要更多的依赖海外供应。东盟是未来中国化工行业出口的重要市场。预计塑料、有机化学品、医药品、染料、其他化学原料及产品等类别中国向东盟出口继续保持快速增长，无机化学品、精油等类别中国会更多从东盟进口。2.按原料分类的制成品：中国的竞争优势小幅下滑，东盟缩小与中国的差距。按原料分类的制成品：中国的竞争优势小幅下滑，东盟缩小与中国的差距。中国与东盟各具优势，贸易和投资预计很活跃。预计纺纱/织物/制成品及有关产品、金属制品、非金属矿物制品、纸浆、纸及纸板等类别中国对东盟出口保持快速增长，钢铁、有色金属产品中国会更多从东盟进口。3.机械及运输设备：中国的竞争优势小幅下滑，东盟缩小与中国的差距。机械及运输设备：中国的竞争优势小幅下滑，东盟缩小与中国的差距。预计电信及声音的录制及重放装置设备、办公用机械及自动数据处理设备、和通用工业机械设备及零件、陆路车辆等类别中国向东盟出口继续保持快速增长。4.杂项制品：中国的比较优势下降最为显著，东盟赢得更多的市场份额。杂项制品：中国的比较优势下降最为显著，东盟赢得更多的市场份额。活动房屋;卫生 水道 供热及照明装置、杂项制品两个类别的比较优势上升，其余子行业需要积极选择产业转移和布局东盟供应基地。东盟在鞋靴、箱包和服装产品的竞争力持续提升，在国际市场上抢夺中国及其他国家的市场份额。中国制造业面临的机遇、挑战及应对：1.中国制造业出口的优势子行业开始更新换代，典型的产品是新能源汽车、锂电池、太阳能电池等。电信及声音的录制及重放装置设备、办公用机械及自动数据处理设备、通用工业机械设备及零件和特种工业专用机械，活中国-东盟制造业的竞争态势与变化 26 动房屋;卫生 水道 供热及照明装置、杂项制品，金属制品、皮革制品、纸浆及纸板、非金属矿物制品等是中国制造业出口增长的优势产品和新动力。中国企业不仅要重视北美和欧盟发达国家市场，也可以利用一带一路合作、RCEP 协定等积极拓展一带一路沿线国家、东盟及亚太国家和地区。2.中国与东盟的产业内贸易日益密切，主要行业和产品包括：电机和电气行业、电信及声音的录制及重放装置设备行业，软木及木制品、钢铁、纸浆及纸制品、有色金属等。中国企业需要积极考虑在东盟区域内选择供应商，以及直接投资东盟建设生产基地。3.东盟是中国钢铁、有色企业理想的投资目的地选项。东盟的钢铁和有色金属产品比较优势和市场份额快速上升，东盟的基础设施项目建设需求增长迅速，钢铁供需存在巨大缺口，而且地区内铁矿石、煤炭、金属镍、铜、铝、锡等资源储量丰富。4.东盟的部分制造业子行业已开始蚕食中国的市场份额，典型行业包括鞋靴、旅行用品/手提包及类似品、服装及衣着附件等。中国的相关子行业可以主动选择产业转移和供应链布局优化。5.数字化转型是制造业转型升级的战略抓手，同时政府不断降低企业的制度性交易成本，助力制造业稳步增长。中国制造业长期面临成本和竞争压力，为了提升竞争优势并提高市场份额，制造业迫切需要依托数字化、智能化技术实现降本增效和转型升级。另外，政府通过深化“放管服”改革，推动企业税费、融资、用工、用地、物流等显性成本下降，提升外商投资便利化，切实规范政府采购和招投标等措施，不断降低企业制度性交易成本。【声明】本文版权为北大汇丰智库所有 北大汇丰智库（The PHBS Think Tank）成立于 2020 年 7 月，旨在整合北京大学汇丰商学院各院属研究中心，统筹协调资源，重点从事有关宏观经济、国际贸易与投资、金融改革与发展、粤港澳大湾区可持续发展、城市与乡村发展、海上丝路沿线国家经济贸易与合作等领域的实证分析与政策研究，打造专业化、国际化的新型智库平台。北大汇丰智库由北京大学汇丰商学院创院院长海闻教授兼任主任，智库副主任为王鹏飞、巴曙松、任颋、魏炜、林双林。

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 行业及产业 行业研究/行业深度 证券研究报告 国防军工 2023 年 12 月 04 日 3D 打印革新高端制造，广阔应用构建千亿蓝海 看好材料强国之 3D 打印行业深度报告系列之一 证券分析师 韩强.

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版权归属 上海嘉世营销咨询有限公司晶圆制造行业简析报告商业合作/内容转载/更多报告01.晶圆是半导体制造中的关键步骤数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络晶圆是半导体器件的基础材料，晶圆代工是半导体产业中极为重要的环节，专门负责晶圆制造，为芯片设计公司提供晶圆代工服务。半导体产业在前期只有垂直整合一种经营模式，包括从半导体设计、制造、测试到最终销售的全部环节。随着行业分工的不断深化，台积电的设立意味着半导体设计及制造业务的分离，晶圆代工模式正式成立。同时，专门从事IC芯片设计的无晶圆厂模式也成立了。半导体产业的企业经营模式晶圆代工工艺流程 序号项目模式1垂直整合模式(IDM模式)涵盖芯片设计、晶國制造、封装测试以及后续的产品销售等环节2晶國代工模式(Foundry模式)不涵盖芯片设计环节，专门负责晶圆制造，为芯片产品公司提供晶圆代工服务3无晶圖厂模式(Fabless模式)不涵盖晶圆制造环节和封装测试环节，专门负责芯片设计和后续的产品销售，将晶圆制造和封装测试外包给专业的晶圆制造、封测企业前期处理掩模版制作圆形转移功能实现检测入库硅片清洗热氧化光刻（涂胶、曝光、显影）刻蚀（干法、湿法）去胶离子注入、退火扩散化学气相沉积物理气相沉积化学机械研磨晶圆测试包装入库根据设计需求多次循环02.硅片为晶圆制造的基底材料数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络在半导体产业链中，半导体材料位于制造环节上游，和半导体设备一起构成了制造环节的核心上游供应链，不同于其他行业材料，半导体材料是电子级材料，对精度纯度等都有更为严格。半导体材料主要分为晶圆制造材料和封装材料，其中晶圆制造材料中，硅片为晶圆制造基底材料。根据SEMI数据，2021年全球晶圆制造材料中，硅片占比最高为35%。半导体材料主要细分产品情况硅片尺寸进化史材料类型材料类型主要材料主要用途晶圆制造材料硅片晶圆制造基底材料电子气体氧化、还原、除杂掩膜版是微电子制造过程中的图形转移工具或母版，用于下游电子元器件行业批量复制生产光刻胶将掩膜版上的图形转移到硅片上的关键材料湿电子化学品微电子、光电子湿法工艺制程中使用的各种电子化工材料CMP材料通过化学反应与物理研磨实现大面积平坦化靶材制备薄膜的元素级材料封装材料封装基板保护、支撑、散热，连接芯片与PCB引线框架保护、支撑，连接芯片与PCB键合丝芯片和引线框架、基板间连接线陶瓷封装体绝缘打包第一代硅片，直径为25.4毫米，相当于一英寸1960年第二代硅片，直径增加到76.2毫米，相当于三英寸1975年第三代硅片，直径达到100毫米，相当于四英寸1981年第四代硅片，直径扩大到125毫米，相当于五英寸1985年第五代硅片，直径为150毫米，相当于六英寸1988年第六代硅片，直径为200毫米，相当于八英寸1995年第七代硅片，直径为300毫米，相当于十二英寸2001年第八代硅片，直径为450毫米，相当于十八英寸2017年03.全球晶圆产能持续扩张数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络2020年以来，缺芯问题困扰半导体产业链，诸多芯片制造商宣布建厂扩产；上游晶圆厂扩产火热，与下游终端需求进入寒冬形成了鲜明对比。2022年年末，全球晶圆总产能为2546万片/月（等效8英寸，不含光电子和三代半材料），同比增长9.5%，2023年末有望达2783万片/月。22Q4全球等效8英寸晶圆产能约2630万片，SEMI预期2023年产能达2900万片。第三方统计全球晶圆年度产能2020年-2025E全球晶圆年末月产能0%2%4%6%80002500300035002020202120222023E2024E2025E全球晶圆总产能（万片/月，等效8英寸）YOY750000000025000300002020Q1 2020Q2 2020Q3 2020Q4 2021Q1 2021Q2 2021Q3 2021Q4 2022Q1 2022Q2 2022Q3 2022Q4产能（万片，等效8英寸）装运量（万片，等效8英寸）铸造利用率04.中国大陆产能将以远超行业的速度增长数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络中国大陆未来3年的产能增速都远高于其他国家/地区。预计2023-2025年中国大陆自主晶圆产能将同比增长18.8%/19.6%/17.4%。在半导体设备出口管制的影响和美国排他性条款的影响下，外资产能建设趋缓，未来中国大陆的主要增量来自中芯国际4个12英寸晶圆厂的建设和爬坡，以及长存、长鑫的存储产能提升。各地区产线产能增速 各国晶圆厂自主产能增速 0.0%5.0.0.0 .0%.00.05.0.0E.0%中国大陆中国台湾韩国日本美国欧洲其他202120222023E2024E2025E0.0%5.0.0.0 .0%.00.05.0%中国大陆中国台湾韩国日本美国欧洲其他202120222023E2024E2025E05.晶圆行业的两大经营模式数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络晶圆行业分成IDM模式、Pure Foundry模式，IDM与Pure Foundry的产能占比为7:3。头部存储公司以IDM模式经营，故IDM模式的产能占比较大。2022年以IDM模式经营的公司产能为1810万片/月。IDM公司的产能中，63.2%为存储器公司，28.3%为主营模拟&功率类的公司，仅有8.4%的逻辑芯片产能是以IDM模式生产的，主要是Intel的产能。IDM模式前进过程或有分歧，代工产能供不应求。一方面，大多数功率&模拟公司向大尺寸迈进，TI、Infineon等大举新建12英寸fab；另一方面，安森美陆续出售多个晶圆厂，执行fab-lite战略。预计22-25年IDM和纯晶圆厂的产能CAGR分别为8.8%/9.9%。不同类型IDM厂商的产能（按公司主营业务分类）2022年不同经营模式的晶圆产能分布28.9q.1%Pure FoundryIDM0500025002020202120222023E2024E2025Ememorylogicanalog&power06.晶圆厂投资成本越来越高数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络根据摩尔定律，约18月集成电路晶体管数量将增加一倍，技术持续发展下集成电路线宽不断缩小，集成电路的设备投资呈指数级上升趋势。根据IBS统计，5nm产线的设备投资高达数百亿美元，是16/14nm产线投资的两倍以上，是28nm的四倍左右。为实现高性能计算，调整每个矢量变得越来越困难。芯片设计更加复杂，先进制程的投资额大幅提升，5万片晶圆的5nm产能设备投资额达到150亿美金，相应的带来生产成本的抬升；此外芯片大尺寸会带来良率问题。每5万片晶圆产能的设备投资（百万美元）不同制程工艺下芯片制造成本NORMALIZED COST/YIELDED MM012345645nm32nm28nm20nm14/16nm7nm5nm0500000002500007.设备占晶圆厂扩产开支的 80%数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络生产设备是晶圆厂扩产中主要支出投入。据屹唐股份招股说明书，新建晶圆厂资本开支结构中，70%-80%的投资用于设备购买，其中跟芯片制造相关的核心设备又占设备投资的78%-80%。业界头部厂商的资本开支，对设备行业的订单状况有较大影响。新建晶圆厂资本开支结构大环节具体环节对应设备厂房建设:20/-30%设计:2%-7%-土建设地:30%-40%-洁净室分工:50%-70%机电系统:25%/-35%洁净室系统:25%-35%设备投资:70%-80%硅片制造:1%/-3%长晶&切磨批设备:2%薄膜沉积设备:18%芯片制造:78%/-80%光刻设备:17%刻蚀/去胶设备:18%退火/扩散/注入设备:5%工艺控制设备:11%(涂胶4%)清洗/CMP设备:8%其他加工设备:10 %封装测试:18%/-20%封装测试:40%-45%CP&FT测试设备:55%-60.通过不同测试保持晶圆产品质量数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络在半导体芯片的生产过程中，FT测试（Final Test）、WAT测试（Wafer Acceptance Test）CP 测试（Chip Probe Test）分别适用于不同生产工艺阶段，用于确保晶圆的质量并排除不良产品。WAT测试是在芯片制造过程的早期阶段进行的，在晶圆制造完成后而芯片分离和封装之前，针对晶圆进行测试。CP测试是在晶圆分离成多个芯片之后而芯片封装之前进行的，在芯片上安装探针，以在芯片的金属引脚上执行测试。FT测试是在芯片封装之后的最终测试阶段进行的，封装后的芯片外观更接近最终产品，包括封装、引脚和封装材料。WAT测试CP测试FT测试激光雷达行业发展趋势晶圆可接受度测试晶圆级主要是晶圆制造结束后测试(偶尔用于制造过程中)监控工艺稳定性、检测工艺窗口、判断晶圆出货标准测试机 探针台晶圆测试晶圆级封测工艺前的测试筛选来料良率、减少封装成本测试机 探针台成品测试芯片级封测工艺完成后的测试筛选最终出货芯片产品良率测试机 分拣机09.头部晶圆厂聚焦12英寸高歌猛进数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络目前满产的8、12英寸各有120条和84条，另有17条8英寸线尚处爬坡中；但规划待建/在建的产线基本以12英寸为主，规划待建 已在建的12英寸产线合计设计产能超过400万片/月。头部晶圆厂扩产也基本以12英寸为主，TSMC致力于扩大全球制造足迹，满足不同地区客户需求，除了中国台湾的本土工厂外，还有美国Arizona P1、与索尼合资的日本熊本Fab23在建。头部半导体晶圆厂未来主要扩增产线全球各状态晶圆产线数量分布（条）020406080100120140规划代建满产爬坡中在建公司产线产线状态产线地址规划产能(万片/月)预计建成时间制程总投资TSMCFab19 P1(N4)在建美国Arizona Phoenix22024年N4合计400亿美元Fab19 P2(N3)规划待建美国Arizona Phoenix32026年N3Fab23 P1在建日本熊本县5.52024年底22/28nm、12/16nm 86亿美元Fab22.在建中国台湾高雄/2024年7nm/Fab18 P7-P9在建中国台湾台南/陆续建成3nm/SamsungPyeongtaekP4 P6在建韩国Pyeongtaek/陆续建成/100万亿韩元US Fab在建美国Taylor,Texas/2024年/170亿美元MicronNew ldaho Fab在建美国Boise,Idaho/2025年先进DRAM150亿美元美国中部Mega fab规划待建美国纽约Clay/2025年200亿美元IntelFab38 P1在建以色列KiryatGat52024年7nm/4nm100亿美元Fab52、Fab62在建美国Chandler,Arizona62024年2nm200亿美元Ohio Fab1&2在建美国俄亥俄州Ohio52025年底2nm200亿美元德国mega-fab规划待建德国Magdeburg/2027年/170亿欧元UMCFab12A P6爬坡中中国台湾台南2.752023Q2.28nm及以上30亿美元Fab12i P3在建新加坡白沙32024年底22/28nm50亿美元中芯国际中芯京城(1期)爬坡中北京102022年底28nm及以上76亿美元中芯深圳新厂爬坡中深圳42022年底28nm及以上23.5亿美元上海临港基地在建上海102023年底28nm及以上88.7亿美元天津西青工厂在建天津102024年180 28nm75亿美元10.五大巨头拥有全球五成以上晶圆产能数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络截至2022年底，全球Top5公司合计月产能1304万片，占全球总产能的51.2%。半导体下行期，存储企业大幅削减资本开支，Micron预计FY2023年，用于晶圆制造设备的资本开支下降约50%，SKHynix也计划削减超50%的资本开支，Samsung计划维持22年的资本开支，但将进行有效减产。2022年全球WFE（晶圆厂设备支出）达950亿美元，KLA预计今年将下降20%至750亿美元，其中存储降幅达35%-40%，代工/逻辑下降约10%。全球半导体晶圆产能TOP5（等效8英寸）头部半导体晶圆厂资本开支变化（亿美元）公司名称总部所在地2021年末产能(万片/月)2022年末产能(万片/月)同比变化全球份额占比Samsung韩国405.0 448.4 10.70.60%TSMC中国台湾259.5 287.6 10.80.30%SK Hynix韩国198.3 220.5 11.20%8.70%Micron美国201.6 203.6 1.00%8.00%Kioxia/WDC日本134.3 143.3 6.70%5.60%合计1198.8 1303.5 8.70Q.2000300350400TSMCSamsungIntelGlobalUMCTISMIC202120222023E11.头部晶圆企业重点布局美国市场数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络台积电在美国亚利桑那州建设晶圆厂，生产采用4纳米和3纳米工艺的芯片，预计将于2024年和2026年开始大规模生产。投资规模将会超过400亿美金。台积电在中国台湾建设的3纳米及2纳米晶圆厂合计将超过10座，以先进制程月产能3万片晶圆厂投资金额约200亿美元估算，总投资金额将超过2000亿美元。三星电子为了满足企业客户定制芯片的需求，并可能在美国建立新的工厂。三星已经在美国德克萨斯州奥斯汀运营一个代工芯片设施，并且宣布在德克萨斯州泰勒投资170亿美元，将于2024年开始用3nm节点进行大批量生产。此外，考虑投资2000亿美元在德克萨斯州建立另外11个芯片工厂。台积电与三星2021年-2023年产能规模20212021年规模年规模20222022年规模年规模20222022产能产能20232023产能产能2021capex2021capex2022capex2022capex2023capex 2023capex 台积电570亿美元758亿美元1500-1600万片1年1600-1700万片1年300亿美元363亿美元320-360亿美元三星代工业务83亿美元94亿美元-295亿美元(含存储)390亿美元(含存储)390亿美元(含存储)12.2nm引领未来晶圆行业的技术走向数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络摩尔定律正接近物理极限使得晶体管微型化变得越来越困难，全周围栅极（GAA）技术为制程突破提供了可行解决方案。从各晶圆厂技术路径规划来看，2nm采用GAA成为业内普遍选择。在GAA晶体管中，栅极材料包围了晶体管的源和漏，从而提供了更好的电流控制。这可以帮助减少量子隧道效应，从而使得在2nm甚至更小的制程下的芯片制造成为可能。从台积电、三星、intel的规划来看，2022-2023年进入3nm节点，2025年进入2nm商业化阶段。先进制程技术规划200224202520262027TSMCN7N7 N5N3(2H22)N3EN2FETFinFETFinFETFinFETFinFETFinFETGAADUV/EUVDUVEUVEUVEUVEUV？SamsungN8N7N5N3N2N1.4FETFinFETFinFETFinFETGAA？DUV/EUVDUVEUVEUVEUV？IntelIntel 10Intel 7Intel 4(2H22)Intel 3(2H23)Intel 20AIntel 18AFETFinFETFinFETFinFETFinFETRibbonFET2nd Gen RibbonDUV/EUVDUVDUVEUVEUVEUVHigh-NA EUV13.晶圆行业遭遇四大挑战数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络国内晶圆制造与国际水平差距较大01晶圆制造是规模经济，具有投资大、回报慢的特点，我国与国际技术水平差距较大，发展存在天然门槛。相较于芯片产业链中设计业不断利好政策出台，晶圆制造环节由于资本支出高、回报周期长受到忽视，导致市场占有率不断下滑，与国际先进水平差距不断拉大。晶圆价格下跌明显02由于全球半导体市场的持续下滑，部分8英寸晶圆的需求转向12英寸晶圆代工，导致8英寸晶圆代工产能利用率下降。为了维持产能利用率，部分12英寸晶圆代工厂也已开始面向成熟制程进行了价格降低。8英寸晶圆代工产能利用率持续低迷也是导致降价的重要原因之一。国际贸易摩擦03美国联合日本、荷兰对中国半导体设备的围追堵截愈演愈烈，美国发布的出口管制条例，主要限制先进半导体设备。若未来制裁蔓延到用于成熟制程扩产的半导体设备，则中国大陆较多已宣布的项目会延期或停滞，国内晶圆企业订单增速将大幅下滑。晶圆代工厂的整体需求仍然低迷04尽管人工智能领域的发展为高性能计算市场带来了一定的增长，但目前全球经济整体放缓的趋势影响了各个行业对芯片的需求。这包括消费电子、汽车、通信等领域，它们作为芯片的重要应用领域，需求低迷对晶圆代工厂造成了直接的影响。14.晶圆企业重点关注四大趋势数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络先进制程玩家反攻成熟制程01过往，在摩尔定律的驱动下，晶圆厂一直在紧追先进工艺，这场决赛的最后仅剩台积电、三星和英特尔这几家。随着先进制程逐渐逼近极限，现在这些晶圆代工厂开始反攻成熟制程，他们开始纷纷大幅扩产成熟工艺。晶圆企业寻找新的合作伙伴02随着芯片制造技术的不断创新和市场对芯片需求的不断增长，晶圆制造商之间的竞争变得更加激烈。面对巨大的压力，晶圆厂商纷纷寻找新的合作伙伴来应对挑战。然而，在全球芯片供应短缺的背景下，选择合适的合作伙伴变得至关重要。“碳中和”给晶圆企业带来新机会03在模拟IC中是应用驱动工艺平台的发展。由于模拟工艺是由应用驱动，所以模拟设计公司与晶圆厂的配合比数字芯片更加紧密。晶圆代工厂给芯片设计公司提供创新技术和平台，帮助他们实现最终应用方案，往更创新的应用去发展，最终实现碳中和目的。细分市场为晶圆企业打开新空间04汽车电子等部分细分市场的高景气度为晶圆厂尤其是成熟产能为主的晶圆厂提供了机会。尤其看好5G、AIoT和电动车等应用的普及给半导体市场带来的增长动能，部分晶圆厂将一部分产能转向车规芯片。本报告为简版报告，内容均从嘉世咨询原有完整报告中精炼提取，如需了解详细内容，请联系：.本报告中的所有内容，包括但不限于文字报道、照片、影像、插图、图表等素材，均受中华人民共和国著作权法、中华人民共和国著作权法实施细则及国际著作权公约的保护。本报告的著作权属于上海嘉世营销咨询有限公司所有，如需转发、转载、引用必须在显著位置标注出处，并且不得对转载内容进行任何更改。本报告是免费报告，任何机构和个人不得将本报告用于收费为目的经营活动。版权说明版权归属 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中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所2023年12月城市制造业高质量发展评价城市制造业高质量发展评价研究报告研究报告(2022023 3 年年)版权声明版权声明本报告版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。本报告版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。前言前言习近平总书记就推进新型工业化作出重要指示指出，“要完整、准确、全面贯彻新发展理念，统筹发展和安全，深刻把握新时代新征程推进新型工业化的基本规律，积极主动适应和引领新一轮科技革命和产业变革，把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程，把建设制造强国同发展数字经济、产业信息化等有机结合，为中国式现代化构筑强大物质技术基础”。制造业是立国之本、强国之基，是实体经济的基础，是经济高质量发展的核心，推进新型工业化，加快建设制造强国，要把制造业高质量发展放到更加突出的位置。城市作为我国实现高质量发展的重要载体，近年来持续深耕先进制造领域，积聚新发展动能，有力夯实实体经济根基，在推动地区高质量发展中持续发挥重要作用。中国信息通信研究院坚持以五大发展理念为导向，适应新型工业化发展新要求，充分考虑数据科学性、系统性、可得性，延续2022 年城市制造业高质量发展评价指标体系，评选出全国制造业高质量发展城市 50 强榜单（2023），树立城市发展标杆。通过总结分析 50 强城市的区域分布、发展特点、分项表现及变化情况，凝练标杆城市促进制造业高质量发展的典型做法，为全国各城市推动高质量发展提供参考样板。最新 50 强城市评价结果显示，东部地区保持领先优势，苏浙鲁粤制造强省实力突出，苏深锡位居榜单前三甲，中西部省会经济首位度较高。入选城市夯实工业经济发展基础，量质双升不断增强发展效能；创新引擎动力更为强劲，依托创新平台推动成果加速转化；转型升级步伐持续加快，绿色化智能化激活内生动力；全面提升企业发展能力，集优成势打造先进制造集群。当前，城市制造业高质量发展存在区域发展差距进一步拉大、创新水平有待进一步提升、区域特色产业趋于同质化等问题，亟需从加快转型升级、发展先进制造、完善创新生态、促进融合发展等五方面推进城市制造业高质量发展。目录目录一、发展现状：重点城市深耕制造业，高质量发展取得新成效.1（一）制造业高质量发展成为各地立市之基和强市之本.1（二）创新成为引领城市制造业高质量发展的第一动力.3（三）高端化智能化绿色化是城市制造业高质量发展的主方向.5（四）构建先进制造业体系是城市制造业高质量发展的主航道.9（五）大力培育优质企业是城市制造业高质量发展的落脚点.11（六）持续优化发展环境是城市制造业高质量发展的软实力.14二、评估结果：制造业高质量发展 50 强城市引领示范树立标杆.16（一）东部地区保持领先优势，苏浙鲁粤制造强省实力突出.18（二）苏深锡位居榜单前三甲，中西部省会经济首位度较高.22（三）夯实工业经济发展基础，量质双升不断增强发展效能.23（四）创新引擎动力更为强劲，创新平台推动成果加速转化.27（五）转型升级步伐持续加快，绿色化智能化激活内生动力.29（六）全面提升企业发展能力，集优成势打造先进制造集群.31三、存在问题：城市制造业高质量发展存在诸多挑战.35（一）区域发展差距进一步拉大.35（二）创新水平有待进一步提升.36（三）区域特色产业趋于同质化.37四、发展展望：城市要继续勇担推动制造业高质量发展的重大使命.38（一）加快转型升级，促进经济发展方式转变.38（二）发展先进制造，推进产业链向中高端迈进.38（三）完善创新生态，提升城市创新服务效能.39（四）促进融合发展，培育现代服务业新引擎.40（五）深化产业合作，畅通国际国内双循环.40图 目 录图 目 录图 12021-2022 年四大区域 50 强城市排名分布情况.19图 250 强城市城市群分布图.20图 32021-2022 年制造业 50 强城市 31 个地区分布图.21图 431 个地区制造业 50 强城市两年位次对比.22图 52021-2022 年制造业 50 强城市工业增加值规模分布情况图.25图 62022 年制造业 50 强城市工业增加值增速分布情况图.25图 72022 年制造业 50 强城市工业增加值占比分布情况.26图 850 强城市研发投入强度分布图.28图 9部分城市万人 PCT 申请量情况.37表 目 录表 目 录表 1重点城市 2022 年政府工作报告关于制造业高质量发展相关表述.1表 2重点城市 2022 年制造业高质量发展政策性文件出台情况.3表 3制造业高质量发展 50 强城市榜单（2023 年）.17表 4部分省会城市工业经济首位度情况.23表 550 强城市拥有 2 家以上制造业创新中心情况.28表 650 强城市中绿色工厂累计及新增数量前 10 城市情况.29表 750 强城市中数字转型示范项目数量前 10 城市情况.30表 850 强城市中制造业五百强及民营制造业五百强数量前 10 城市.32表 950 强城市中专精特新小巨人及制造业单项冠军企业前 10 城市.33表 10主要城市先进制造业集群分布情况.34表 11四大区域 50 强城市工业增加值占本区域比重情况.36表 12四大区域 50 强城市优质企业分布情况.36城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）1一、发展现状：重点城市深耕制造业，高质量发展取得新成效（一）制造业高质量发展成为各地立市之基和强市之本（一）制造业高质量发展成为各地立市之基和强市之本制造业是实体经济的根基，制造大市立足新发展理念，纷纷将制造业高质量发展作为立市之基和强市之本，以政府工作报告谋定工作重点方向，出台配套政策细化支持方案，通过切实的保障举措推动地方制造业高质量发展取得新成效。政府工作报告纷纷重点提及，顶层谋划明确发展方向。重点城市纷纷将坚持制造业立市、推动制造业高质量发展写进政府工作报告，顶层谋划坚定制造业高质量发展方向（见表 1）。苏州市在政府工作报告中强调“筑牢实体经济根基，强化数字赋能，锻造苏州制造品牌，做大做强先进制造业，提档升级传统制造业”。深圳市强调“坚持制造业立市之本，增强现代产业体系竞争力，扎实推进先进制造业园区建设”。宁波市提出“加快制造业大优强、绿新高发展，推动制造业提质攀高，制造业高质量发展保持全国领先”。表 1 重点城市 2022 年政府工作报告关于制造业高质量发展相关表述序号序号城市城市相关表述相关表述1苏州市筑牢实体经济根基，强化数字赋能，锻造“苏州制造”品牌，做大做强先进制造业，提档升级传统制造业。2深圳市坚持制造业立市之本，增强现代产业体系竞争力，扎实推进先进制造业园区建设。3宁波市加快制造业“大优强、绿新高”发展，推动制造业提质攀高，制造业高质量发展保持全国领先。4广州市坚持产业第一、制造业立市，推进数字产业化和产业数字化。5杭州市大力推动数字经济与制造业高质量融合发展。城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）2序号序号城市城市相关表述相关表述6佛山市深入实施制造业高质量发展强核、立柱、强链、优化布局、品质、培土“六大工程”，争创全国制造业高质量发展示范区。7绍兴市重塑制造业高质量发展政策体系，推动先进制造业与现代服务业融合互促。8郑州市把制造业高质量发展作为主攻方向，构建产业生态圈、创新生态链。9济南市坚定不移把制造业高质量发展作为主攻方向，实施加快建设工业强市三年行动。10东莞市始终坚持制造业立市不动摇，以产业数字化、数字产业化为重点。来源：中国信息通信研究院出台配套系列政策举措，细化方案强化支持引导。2022 年，重点城市政府陆续出台“十四五”制造业高质量发展规划、强化用地保障助推制造业高质量发展、促进工业经济稳增长等系列配套政策（见表 2），进一步细化推进制造业高质量发展的实施方案，加强政策支持引导。无锡市“十四五”制造业高质量发展规划要求深入推进创新驱动核心战略和产业强市主导战略，全力构建以“4 大地标产业 6大优势产业 5 大未来产业”为主体的先进制造业产业体系，着力提高产业基础高级化、产业链现代化水平。杭州市提出加大对制造业用地指标的倾斜支持力度，符合产业发展导向的领航企业、行业龙头骨干企业、“专精特新”小巨人企业等市场主体，其产业项目主要涵盖制造业价值链高端环节且具有知识技术密集与人才集聚等显著特征的可优先组织创新型产业用地出让。东莞市提出减轻制造业小微企业租金成本负担，稳定保障工业企业用能、用地和用工等资源要素需求，确保产业链供应链稳定，实施战略性新兴产业“倍增计划”，加大“专精特新”企业培育力度。城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）3表 2 重点城市 2022 年制造业高质量发展政策性文件出台情况序号序号城市城市发文部门发文部门文件名称文件名称1无锡市无锡市人民政府办公室无锡市“十四五”制造业高质量发展规划2杭州市杭州市人民政府办公厅关于强化用地保障助推制造业高质量发展的实施意见3青岛市青岛市工业和信息化局等青岛市加快先进制造业高质量发展若干政策措施实施细则4南京市南京市工业和信息化局南京市“十四五“制造业高质量发展规划5南通市南通市人民政府办公室南通市“十四五”制造业高质量发展规划6成都市成都市经济和信息化局成都市“十四五”制造业高质量发展规划成都市推行工业用地“标准地”改革实施方案7嘉兴市嘉兴市人民政府嘉兴市打造先进制造业集群推进高质量发展实施方案8绍兴市绍兴市人民政府办公室加快推进工业经济高质量发展若干政策9泉州市泉州市人民政府泉州市“十四五”制造业高质量发展专项规划10东莞市东莞市人民政府办公室东莞市制造业高质量发展“十四五”规划关于进一步促进我市工业经济稳增长的若干措施来源：中国信息通信研究院（二）创新成为引领城市制造业高质量发展的第一动力（二）创新成为引领城市制造业高质量发展的第一动力制造业高质量发展离不开创新驱动。重点城市坚持把科技创新作为第一动力，深入实施创新驱动发展战略，加大创新支持力度，不断完善创新体系，持续集聚创新要素，加强创新协作，加快科技成果转化，激发创新创造活力。加大创新支持力度，不断完善创新体系。重点城市围绕知识产权强市、研发经费投入、创新驱动等出台支持政策，不断完善地方创新体系。苏州市通过苏州市国家知识产权强市建设示范城市工作方案城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）4（2022-2025 年）、苏州市创建省知识产权保护示范区实施方案等顶层设计不断加强知识产权保护，成功入选首批国家知识产权强市建设示范城市。长沙市印发 长沙市关于进一步加大研发经费投入 推动创新主体高质量发展行动计划（2022-2024 年），加快科技型企业的培育和激励，从制度上保障企业研发投入持续和稳定。珠海市出台创新驱动促进产业发展十条措施，围绕创新全链条根据不同对象、不同阶段、不同需要提出针对性扶持政策。持续集聚创新要素，切实强化协同创新。重点城市持续推动技术、资本、人才等创新要素集聚，牵头搭建创新对接平台，支持组建创新联合体，强化协同创新。深圳市出台实施重大科技基础设施和大型科研仪器开放共享管理办法，组建粤港澳大湾区（广东）量子科学中心、粤港澳大湾区数字经济研究院（福田）等一批科研平台，PCT 国际专利申请量稳居全国城市首位。青岛市积极搭建“揭榜挂帅”对接平台，支持龙头企业牵头组建协同创新联合体，2022 年揭榜首批产业技术创新协同攻关重点项目 35 个，引进集聚各类人才 25.7 万人，蝉联国家创新型城市十强。合肥市创新前沿科技“沿途下蛋”机制，与大院大所共建37家协同创新平台，组建全国首个城市“场景创新促进中心”，推动“科学发现技术发明产业发展”协同联动。加快科技成果转化，激发创新创造活力。重点城市积极探索加速科技成果转化的新模式、新通道、新机制，主动做好服务，激发创新活力。广州市出台 促进科技成果转化实施办法，从健全激励机制、完善服务体系、打造市场化技术转移区域高地、营造科技成果转化创城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）5新生态环境等方面助推科技成果转化，2022 年有效发明专利拥有量突破 10 万件。武汉市印发进一步加快创新发展的若干政策措施，提出激励高校、科研院所科技成果转化和产业化，加强中试平台（基地）建设，强化科技成果转化服务对接平台建设，2022 年设立 10 家科技成果转化中心，21 个光电子信息科技成果转化项目在“光谷”实现成功签约。扬州市建立了由科技镇长团、专家服务团、技术转移专业服务团和科技人才服务专员组成的“三团一员”企业创新服务体系，推动建设科技成果转化项目培育库，促进更多科技成果落地转化，2022 年新获批国家高新技术企业 712 家，斩获 13 项省科学技术奖。（三）高端化智能化绿色化是城市制造业高质量发展的主方向（三）高端化智能化绿色化是城市制造业高质量发展的主方向加快制造业高质量发展，需要推动中国制造向中国创造、中国智造转变。重点城市纷纷瞄准高端化、智能化、绿色化发展方向，引导和支持企业通过技改实现转型升级，向高精尖环节和产业链、价值链中高端迈进。紧抓基础支撑和高端装备引领，高端化迈进取得新突破。重点城市纷纷加快实施产业基础再造工程和重大技术装备攻关工程，大力发展战略性新兴产业，夯实产业基础，增强自主可控能力。苏州市围绕电子信息、装备制造、生物医药、先进材料四大产业，深耕 25 个重点细分领域大力培育产业创新集群，2022 年高新技术产业产值占规上工业总产值比重达 52.4%，新入选生物医药及高端医疗器械、高端纺织 2 个国家先进制造业集群。芜湖市聚焦产业链延链补链强链，编城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）6制产业链发展路线图，建立“龙头企业重大配套需求清单”、“零部件企业重大配套能力清单”、“关键技术攻关清单”，全力实施双招双引，“电池电机电控芯片智能驾驶整车”全产业链初步构建，同时获批国家“东数西算”芜湖数据中心集群。济南市加快技改项目建设和企业转型升级，深入实施技改投资“双千工程”，出台一系列技改奖补政策措施，建立健全技改项目全生命周期管理服务机制，成为全国首个完成商业航天“通信、导航、遥感”卫星全面布局的城市，先进制造业占制造业比重突破 60%，新旧动能转换提档升级。加快智能化改造和数字化转型，智能化升级迈出新步伐。重点城市以智能制造为主攻方向，依托工业互联网平台建设，分级分类推动产业链、龙头骨干企业、中小企业“智改数转”，智能制造发展基础和支撑能力明显增强。宁波市积极谋划“1 N X”工业互联网平台体系，以产业大脑为突破，打造赋能企业典型应用，构建以“未来工厂”为标杆、以“5G 工业互联网”试点为引领、以智能工厂（数字化车间）为主体的新智造群体，推动数字新技术与制造业融合，2022 年新增国家智能制造试点示范工厂和优秀场景 18 个，居全省第一。佛山市出台加快制造业产业集群数字化智能化转型工作方案（2022-2025年），创新“数字贷”金融模式，增加制造业企业场景化改造扶持举措，2022 年入选国家新型工业化产业示范基地（工业互联网），美的厨热顺德工厂入选全球“灯塔工厂”，3849 家规模以上工业企业实施数字化转型、占比达 40.7%。合肥市实施百个工业互联网平台培育、“智改数转”诊断、企业上云三大行动，搭建“羚羊”、“图聆”城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）7等工业互联网平台，积极推动家电企业“智改数转”，家电产业加速向智能家电方向转型，智能家电产业链向智慧家居生态升级。联想集团合肥产业基地以智能化转型实践摘得全球“灯塔工厂”桂冠，美的洗衣机、海尔创新产业园也入选全球“灯塔工厂”，80%以上规上企业完成“智改数转”线上诊断，产业数字化成效明显。推进节能减碳和绿色工厂建设，绿色化转型取得新进展。制造业是节能减碳的主体，也是整个绿色低碳循环经济体系的重要组成部分。重点城市加快重点领域节能降碳和能效提升，积极培育绿色工厂、绿色园区、绿色供应链，着力发展绿色环保产业，绿色化转型取得新进展。深圳市印发绿色制造试点示范管理暂行办法，推动评选一批绿色制造示范企业，加大节能低碳技术推广运用，2022 年单位 GDP能耗和碳排放仅为全国平均水平的 1/3 和 1/5，实现绿色低碳产业增加值 1730.6 亿元，同比增长 16.1%，其中智能网联汽车、新能源两大产业集群增加值实现两位数增长，绿色低碳产业成为经济新增长点。厦门市不断完善绿色制造支撑体系，加快传统制造业绿色化改造提升，引导企业按照“厂房集约化、原料无害化、生产洁净化、废物资源化、能源低碳化”原则打造绿色工厂，持续探索新能源应用场景，实现节能减排，截至 2022 年底获评国家级绿色工厂 43 家、绿色设计产品45 个、绿色园区 1 个、绿色供应链管理企业 7 家。湖州市聚焦绿色智造，加快高耗低效企业整治，在全国率先构建“市、区县、园区、企业、产品”五位一体绿色制造标准体系，按照梯度培育标准推进规上企业绿色工厂星级管理全覆盖，上线全国首个工业碳平台，首创构城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）8建工业碳效智能对标体系，2022 年入选国家数字化绿色化协同转型发展（双化协同）综合试点，绿色制造体系加快构建。来源：中国信息通信研究院整理专栏 1 浙江省湖州市：打造长三角区域绿色增长极湖州市聚焦绿色智造，优化产业结构，两次列入国务院促进工业稳增长和转型升级成效明显市，先后入选国家工业资源综合利用基地、国家产融合作试点城市、国家数字化绿色化协同转型发展（双化协同）综合试点。以“双进双产”为抓手大力发展绿色低碳产业。加强顶层设计，成立由政府主要领导担任组长的制造业高质量发展领导小组，并设立“湖州市制造业战略咨询委员会”和绿色智造研究院。严格项目准入，按照“2456 节能减排”项目准入标准守住“两高”项目禁入门槛。实行项目全周期管理，建立数字化“项目钉”平台，构建以“单子 方子”为主要形式的项目落地推进机制。以数字赋能为核心加快传统产业绿色化转型。制定湖州市制造业全域技术改造三年行动计划（20222024 年），“一业一策”开展细分行业改造提升。每年实施 1000 项技术改造项目，推进实施 300 项节能降碳技术改造。深化“千企智联”行动，梯度建设未来工厂、智能工厂、数字化车间。大力推进制造业“腾笼换鸟、凤凰涅槃”攻坚行动，加快高耗低效企业整治。以绿色标准为引领加快构建绿色制造体系。率先构建“五位”一体绿色制造体系，获批全国唯一“绿色产品认证”试点城市，按照梯度培育标准推进规上企业绿色工厂星级管理全覆盖。同时，创新工业碳效改革，上线全国首个工业碳平台，首创构建工业碳效智能对标体系，深化碳效评价在绿色金融、绿色技改等方面的应用。以要素保障为支撑着力营造绿色发展环境。率先推出“湖十条”、“制造业 21 条”等政策助力企业解困增效，创新推出绿色企业（项目）贷和“碳效贷”支持企业加大技改投入，建设“清三低”场景应用并与“亩均论英雄”大数据平台共享企业基础数据，建立“筛选-核定-整治-销号-复核”工作闭环。城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）9（四）构建先进制造业体系是城市制造业高质量发展的主航道（四）构建先进制造业体系是城市制造业高质量发展的主航道现代化产业体系是现代化国家的物质支撑，是实现经济现代化的重要标志，要加快构建以先进制造业为骨干的现代化产业体系。重点城市以制造业高质量发展为主攻方向，提质发展传统产业，培育壮大新兴产业，前瞻布局未来产业，推动数字经济与先进制造业、现代服务业深度融合，持续提升产业基础高级化和产业链现代化水平，先进制造业体系构建取得明显成效。传统产业提质发展迸发新动能。佛山市通过塑造产业品牌形象、鼓励企业聚焦技术突破和设计能力提升、激发企业内生动力、实施产业集群培育专项行动、构建绿色产品全生命周期体系等举措推动家居产业转型升级，佛莞泛家居产业集群入选国家先进制造业集群。南通市加快推动家纺行业转型升级，通过建设家纺行业工业大数据创新中心，引导家纺企业加快智能化改造促进提质增效，借助电商直播等新业态新模式推动销售升级，搭建专业家纺网站集聚健全产业链，完善售前、售中、售后服务体系，增强家纺行业抗风险能力，实现传统产业的转型升级和高质量发展。烟台市着力推动化工产业转型，立足于技术和产品创新，筛选 9 个产业集群和 16 条产业链，实施延链补链强链工程，加大技改投资力度，将高端石化、新材料、精细化学品作为重点培育的支柱和优势产业，以产业链链长制为抓手，推动化工产业向绿色高端低碳发展，建设高端绿色低碳新材料产业基地。新兴产业培育壮大塑造新引擎。深圳市出台实施“20 8”战略性城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）10新兴产业集群和未来产业行动计划，战略性新兴产业蓬勃发展，智能网联汽车、新能源、高端医疗器械等细分产业增加值保持两位数增长。青岛市“一园一业”规划建设新兴产业专业园，虚拟现实、集成电路、新型显示等 3 个园区实现挂牌运营，集聚了京东方、歌尔、阿斯利康等一批生产项目，家电及电子信息、软件和信息服务、船舶与海洋工程装备等 3 个产业示范基地获评 2021 年度五星级国家新型工业化产业示范基地，数量并列全国第一。合肥市坚持集群集聚发展，“一链一策”延链补链强链，已形成集成电路、人工智能、新能源汽车等产业集群，重点产业链扩容至 16 条，重点企业数量实现翻番，战略性新兴产业产值同比增长 14.3%，对工业增长贡献达 77.9%，光伏及新能源、新能源汽车两个产业产值破千亿，集成电路产量增长 35%。未来产业前瞻布局累积新优势。宁波市积极布局人工智能、区块链、工业互联网、第三代半导体、柔性电子等未来产业，依托高水平研究机构抢抓柔性电子研究的机遇期和突破期，主攻国外核心技术壁垒，打破长期以来的欧美国家技术垄断格局，柔性电子未来产业先导区入选首批浙江省级未来产业先导区创建名单。武汉市抢抓新经济发展和产业跨界融合机遇，紧密对接国家科技和产业战略，加快培育壮大人工智能、航空航天、空天信息等新兴产业，前瞻布局电磁能、量子科技、超级计算、深地深海深空等未来产业领域前沿技术，“光电与医疗装备未来产业科技园”入选全国首批未来产业科技园试点名单。厦门市积极实施未来产业培育工程，明确重点发展第三代半导体、前沿战略材料、氢能与储能、基因与生物技术等未来产业，定期遴选未城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）11来产业骨干企业，鼓励扶持未来产业骨干企业开展重大科技项目攻关，支持建设未来产业重大创新平台，推动集聚发展。数字服务深度融合催生新机遇。广州市支持企业建设人工智能、大数据公共服务平台，积极打造国家级特色专业工业互联网平台，推动纺织服装、美妆日化等五大优势特色产业集群推广应用行业级工业互联网平台。常州市加强产业融合延伸布局，着力打造新能源汽车产业链和服务全链条融合等两业深度融合优势领域，同时强化数字经济、制造业与现代服务业的深度融合，“传统制造 服务投入 服务产品”的常州模式日益成熟，成功入选第四批国家服务型制造示范城市（工业设计特色类）。武汉市大力发展服务型制造，积极出台扶持服务型制造和工业设计专项政策措施，助力工业设计等制造服务业发展，同时加快数字经济创新突破，组建数字经济发展研究院，推出数字经济应用场景 200 余个，中小企业“上云用数赋智”7 万余家，获批创建国家区块链发展先导区、人工智能创新应用先导区。（五）大力培育优质企业是城市制造业高质量发展的落脚点（五）大力培育优质企业是城市制造业高质量发展的落脚点制造业优质企业在制造强国建设中发挥领头雁、排头兵作用，大力培育优质企业，是激发市场主体活力、推动城市制造业高质量发展的重要落脚点。重点城市支持龙头企业做大做强，成长为具有生态主导力和国际竞争力的领航企业，推动中小企业提升专业优势，成长为专精特新“小巨人”企业和制造业单项冠军企业，优质企业梯度培育工作取得积极成效，大中小企业融通发展生态逐步完善。城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）12支持龙头企业做大做强，积极培育具有生态主导力和国际竞争力领军企业。南通市紧抓大企业培育，深入实施“1521”大企业培育和“百企引航”工程，强化政策宣贯，落实服务举措，通过案例指导企业运用资本手段实施并购重组，通过引入央企为集群发展赋能，通泰扬海工装备和高技术船舶集群和苏锡通高端纺织集群入选国家级先进制造业集群，培育了一批百亿规模的龙头、领航企业。西安市积极实施龙头企业倍增计划，支持本地中小企业为龙头企业配套，促进龙头企业与上下游配套企业协调发展。2022 年比亚迪汽车、三星电子产值首破千亿，新增百亿元制造业企业 3 户，法士特、陕汽集团、陕鼓集团入选创建世界一流专精特新示范企业。引导企业提升专业优势，专精特新“小巨人”和制造业单项冠军企业持续涌现。宁波市积极实施一流企业培育工程，围绕“制造业百强企业培育”和“科技惠企”出台配套支持政策，强化企业创新主体地位，激发市场主体活力，2022 年新增国家级制造业单项冠军 20 个、专精特新“小巨人”企业 101 家，高新技术企业数量增长 36%，居全省首位，科技型中小企业突破 2 万家。长沙市建立专精特新“小巨人”企业后备库，集聚和整合优势资源，聚焦全市 22 条产业链积极培育产业特色鲜明、优势明显的“专精特新”企业，同时加强申报指导，截至2022年底制造业单项冠军数量居全国第11位，国家级专精特新“小巨人”企业数量居省会城市第 4 位。合肥市着力激发民营经济活力，开展专精特新中小企业倍增培育行动，建立专精特新“小巨人”企业培育库，“一企一策”精准辅导，2022 年 78 家企业获评国家第四批城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）13专精特新“小巨人”企业，总量实现一年翻番，居省会城市第 5 位。专栏 2 浙江省宁波市：制造业单项冠军之城截至 2022 年底，宁波累计培育国家级专精特新“小巨人”283 家，国家级制造业单项冠军 83 家，居全国城市第一位。耀眼的成绩来自于政府对制造业企业的倾力培育和持续赋能，也来自企业对“专精特新”的始终坚持和不断创新，是政企社同频共振、协同发力、久久为功的结果。政府倾力培育和持续赋能方面，出台聚焦关键核心技术打造制造业单项冠军之城行动方案宁波市专精特新“小巨人”企业培育库实施方案等系列政策，对成功创建和实现上市企业分别予以奖励，在要素保障方面予以优先支持。建立市县两级梯度培育库，遴选储备一批创新型中小企业和高新技术企业，提供“资本、数字化、人才、创新、宣传”量身定制组合服务。围绕企业需求量身打造金融服务方案，积极组织投融资对接会、专场路演等活动拓宽企业融资渠道。同时强化人才支撑，深化校企合作，引进大院大所，鼓励和引导企业加快技术改造、智能智造升级和数字化转型，搭建以单项冠军企业为龙头的共性技术平台，组织联合攻关，保护各类产权。企业始终坚持和不断创新方面，企业负责人以实业为根基、以技术为核心，身体力行抓生产、搞研发、拓市场，聚焦主业、严控风险，同时打造聚力创新的管理模式与精诚团结的上海品茶，持续加大创新投入，打造齐心协力、你追我赶的创新环境，积极实施股权激励，“专精特新”久久为功。产业体系和服务支撑方面，多年来宁波政企社各界坚持把制造业作为立市之本、强市之基，协力打造强大的制造业产业体系和现代化服务业支撑体系，充分保障了企业人力、资本、技术、市场等各要素需求的畅通。来源：中国信息通信研究院整理加大企业梯度培育力度，大中小企业融通发展生态和现代化产业体系逐步完善。深圳市围绕“加快培育壮大市场主体”和“优质中小企业梯度培育管理”出台政策文件，引导深圳市中小企业走专精特新发展道路，提升创新能力和专业化水平，实现高质量发展，2022 年城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）14新认定高新技术企业 5531 家，科技型中小企业突破 2 万家，科创板上市公司 48 家、位居全国第三。青岛市大力实施“育苗”“倍增”工程，开展制造业产业链重点企业培育工作，2022 年推动升规纳统企业超过 200 家，遴选 38 家制造业“新金花”重点培育，104 家倍增培育企业产值增长超过 16%，增长贡献率近 60%。芜湖市规范化开展市场主体培育行动，健全“初创企业科技型中小企业瞪羚企业高新技术企业专精特新企业上市企业”的梯度培育体系，深入实施规上企业三年递增行动、专精特新中小企业培育五年行动、制造业单项冠军培育行动，2022 年新增规上工业企业 356 户，湾沚区通航装备制造产业集群入选首批工信部中小企业特色产业集群。（六）持续优化发展环境是城市制造业高质量发展的软实力（六）持续优化发展环境是城市制造业高质量发展的软实力好的发展环境是城市发展的基础条件，推动制造业高质量发展更离不开好的发展环境。重点城市深入贯彻落实党的二十大报告“营造市场化、法治化、国际化一流营商环境”的要求，紧密结合自身实际和企业需求，持续优化发展环境，激发市场主体活力，强化政策惠企、环境活企、服务助企、创新强企、人才兴企，着力做好支持服务，帮助企业纾困解难，同时不断深化开放合作，推动制造业提质扩量增效。持续优化营商环境，激发市场主体活力。苏州市积极开展优化营商环境创新行动，深化“一网通办”改革，推出 26 个高频“一件事”服务，实施 370 项“两个免于提交”清单，实现市场主体登记“全城通办通取”，全面推广重大工程建设“拿地即开工”模式，在国内率先探城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）15索开展“审管执信”闭环管理，蝉联“营商环境最佳口碑城市”。广州市以优化营商环境为重点深化改革攻坚，推动实施营商环境 5.0 改革，50 项改革举措在全国复制推广，电子政务等 3 项指标代表国家向世界推介，入选国家首批营商环境创新试点城市，并被评为 2022 年“营商环境最佳口碑城市”第三名。青岛市积极开展营商环境优化提升行动，实施智慧审批、信用监管等 100 条创新举措，制定加快先进制造业高质量发展若干政策措施实施细则，搭建金企对接平台，实施产融合作“白名单”制度，为446家制造业企业提供329亿元信贷资金支持，创新开展“链万企”供需对接活动，促成协同创新联合体、稳定配套联合体和产业链重点项目达成合作。着力做好支持服务，帮助企业纾困解难。深圳市相继出台“支持中小微企业纾困及高质量发展”和“培育扶持个体工商户”等政策，积极开展重点产业园区三级联动服务活动，通过组织集中走访调研、选派服务专员驻点等形式，解决企业发展难题，同时加快数字化建设，优化企业开办业务流程，支持优质个体工商户转型升级为企业，加大“个转企”奖励政策。杭州市积极开展“千名干部助千企”精准服务活动，实现规上工业 100%覆盖，停产减产重点企业 100%帮扶，连续4 年在全国工商联“万家民营企业评营商环境”调查中位列全国第一。芜湖市持续深化“1 9 N”企业服务体系，打造“畅聊早餐会”“企业家接待日”“企业服务联席会议”“1%工作法”等一批企业服务品牌，实施防范和化解拖欠中小企业账款专项行动，持续开展“十行千亿万企”融资行动，争取国家小微企业融资担保业务降费奖补资金，多措并举城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）16助力企业降本增效。不断深入开放合作，提升制造业竞争力。合肥市积极举办世界制造业大会，同时依托全市稳外资稳外贸工作专班，建立外资招商联合工作小组，组织跨国公司对接会、开发区对话 500 强等招商活动，开展“三首”产品推荐，做好重点企业、重点产业、重点领域产销对接活动，助企争订单、拓市场，2022 年新培育安徽出口品牌 47 个。厦门市进一步优化口岸营商环境，探索“跨境电商 中欧班列 丝路海运”新模式，全面提升跨境贸易便利化水平，积极举办金砖国家工业互联网与数字制造发展论坛等金砖“中国年”系列活动，发布金砖国家制造业数字化转型合作倡议，招引外资助力制造业提质增效，2022 年实际利用外资 22.1 亿美元，占全省的 44.3%。湖州市加快高质量外资集聚先行区建设，明确考核导向、完善推进保障机制，外资项目质量提升明显，全市 2022 年实际利用外资 15.8 亿美元，同比增长 48.9%，增速列全省第 1，全年制造业项目实到外资占比 48.2%，高于全省平均水平 22.8 个百分点。二、评估结果：制造业高质量发展 50 强城市引领示范树立标杆城市制造业高质量发展评估坚持以五大发展理念为导向，适应新型工业化发展的新要求，充分考虑数据科学性、系统性、可得性，延续 2022 年城市制造业高质量发展评价指标体系，系统采集各城市统计年鉴、统计公报、政府工作报告以及权威榜单等多渠道数据，根据“主次分类赋权法 专家调查法”确定各项指标权重，并结合城市所城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）17处发展阶段进行了分类赋权，运用指数加权法测算得出全国主要城市制造业高质量发展指数。经测算，全国制造业高质量发展前 50 强城市榜单如表 3 所示，全国十强城市分别是苏州市、深圳市、无锡市、宁波市、广州市、杭州市、长沙市、常州市、青岛市、武汉市，盐城市、漳州市、太原市首次入围 50 强；10 个发展潜力城市分别为连云港市、金华市、宁德市、济宁市、湘潭市、九江市、遵义市、邯郸市、淮安市、赣州市。与上年相比，50 强中进步最快的城市分别为厦门市、泰州市、盐城市、嘉兴市、沈阳市、漳州市、无锡市、常州市、大连市、唐山市、徐州市、太原市，全国排名至少提升了 3 个位次。本报告重点聚焦制造业高质量发展 50 强城市（以下简称“50 强城市”），总结分析其区域分布、发展特点、分项表现及变化情况，凝练示范城市促进制造业高质量发展的典型做法，以便为全国各城市提供发展蓝本。表 3 制造业高质量发展 50 强城市榜单（2023 年）省份省份地市地市高质量发展指数高质量发展指数省份省份地市地市高质量发展指数高质量发展指数全国排名全国排名地区排名地区排名排名变化排名变化全国排名全国排名地区排名地区排名排名变化排名变化江苏苏州市1苏 1广东珠海市26粤 4广东深圳市2粤 1辽宁大连市27辽 1江苏无锡市3苏 2广东东莞市28粤 5浙江宁波市4浙 1浙江湖州市29浙 6广东广州市5粤 2江苏扬州市30苏 6浙江杭州市6浙 2江苏镇江市31苏 7湖南长沙市7湘 1福建福州市32闽 3江苏常州市8苏 3江苏泰州市33苏 8山东青岛市9鲁 1山东威海市34鲁 4城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）18省份省份地市地市高质量发展指数高质量发展指数省份省份地市地市高质量发展指数高质量发展指数全国排名全国排名地区排名地区排名排名变化排名变化全国排名全国排名地区排名地区排名排名变化排名变化湖北武汉市10鄂 1河北唐山市35冀 1江苏南京市11苏 4湖北宜昌市36鄂 2江苏南通市12苏 5辽宁沈阳市37辽 2四川成都市13川 1安徽滁州市38皖 3广东佛山市14粤 3江苏徐州市39苏 9浙江绍兴市15浙 3湖北襄阳市40鄂 3陕西西安市16陕 1山东淄博市41鲁 5安徽合肥市17皖 1湖南株洲市42湘 2浙江嘉兴市18浙 4江西南昌市43赣 1福建厦门市19闽 1河南洛阳市44豫 2山东烟台市20鲁 2山东潍坊市45鲁 6河南郑州市21豫 1浙江台州市46浙 7福建泉州市22闽 2贵州贵阳市47黔 1浙江温州市23浙 5江苏盐城市48苏 10新增山东济南市24鲁 3福建漳州市49闽 4新增安徽芜湖市25皖 2山西太原市50晋 1新增来源：中国信息通信研究院（一）东部地区保持领先优势，苏浙鲁粤制造强省实力突出（一）东部地区保持领先优势，苏浙鲁粤制造强省实力突出从四大区域来看，各区域均有城市入围 2022 年 50 强城市，整体呈现“东-中-西-东北”梯次递减的态势。其中，东部地区共计 33 个城市入围，占东部 86 个地级行政区比重的近四成，前 10 名中占据 8个席位，前 20 名占 15 个席位，东部地区入围城市工业增加值占全部50 强城市的四分之三以上，并在创新、绿色、开放等多维度多领域实现全方位领先，引领带动作用不断增强。中部地区有 12 个城市入城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）19围，较上年增加 1 个，承接产业转移取得突破性进展，凭借工程机械、智能语音、光电子信息、新材料特色新兴产业实现跨越式发展，宜昌市、滁州市等城市在新能源产业的带动下工业增加值实现两位数提升。西部地区有 3 个城市入围，成都市连续两年坐稳西部地区制造业第一城，排名第 13 位，西安市、贵阳市在制造强市、工业强市的战略下不断做大实体经济，分别排名 16 位和 47 位。东北地区有 2 个城市入围，均位于辽宁省，大连市和沈阳市分别排名 27 位和 37 位。来源：中国信息通信研究院图 1 2021-2022 年四大区域 50 强城市排名分布情况从城市群看，2022 年 50 强城市主要分布在长三角城市群、山东半岛城市群、长江中游城市群以及粤港澳大湾区城市群，分别有 19个、6 个、6 个和 5 个城市入围，累计达 36 个，占全部 50 强的比重达 72%。长三角城市群依托深厚的产业基础、科创能力、紧密的产业链协作机制，在创建世界级的先进制造业集群中走在前列，综合实力断层领先，19 个入围城市中，前 10 强、前 20 强的比重均高达 50%。城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）20山东半岛城市群机械、化工、装备等传统制造业优势突出，青岛市入围前 10、烟台市入围前 20。长江中游城市群随着鄂湘赣三省协同发展持续深入，制造业生产力布局不断优化，长沙市、武汉市入围全国前十，双城驱动辐射周边地市带动制造业高质量发展。粤港澳大湾区城市群坚持实体经济为本，坚定制造业当家，初步形成有国际竞争力的现代产业体系，深圳市、广州市、东莞市、佛山市制造业规模稳居全国前十。来源：中国信息通信研究院图 2 50 强城市城市群分布图从 31 个省份分布看，2022 年 50 强城市主要分布在全国 16 个省份，广西、云南等 11 个省份（不含直辖市）尚未有城市入围。江苏、浙江、山东、广东制造业 50 强城市的数量居全国前四，分别有 10 个、7 个、6 个和 5 个城市入围，福建、湖北、安徽各有 3-4 个城市入围。江苏着力打造具有国际竞争力的先进制造业基地，在制造业高质量发城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）21展中始终走在前列，综合实力领跑全国，辖内苏州市、无锡市、常州市占据前 10 强的 3 个席位，5 个城市入围前 20 强。浙江宁波市、杭州市占据前 10 强的 2 个席位，4 个城市进入前 20 强；山东青岛市进入 10 强，2 个城市进入 20 强；广东深圳市、广州市入围前 10 强，3个城市进入 20 强。来源：中国信息通信研究院图 3 2021-2022 年制造业 50 强城市 31 个地区分布图从两年对比看，绝大多数地区 50 强城市入围数量与上年保持一致，江苏（盐城市）、福建（漳州市）、山西（太原市）均有 1 个城市新上榜。辽宁、河北、贵州、江西、山西入围城市均实现位次提升，江苏、湖北、福建超过半数的入围城市较上年名次有所进步。城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）22来源：中国信息通信研究院图 4 31 个地区制造业 50 强城市两年位次对比（二）苏深锡位居榜单前三甲，中西部省会经济首位度较高（二）苏深锡位居榜单前三甲，中西部省会经济首位度较高从城市表现来看，2022 年 50 强城市制造业高质量发展取得积极进展和成效，96%的城市制造业高质量发展指数实现提升。前十名中，苏州市连续两年位居城市榜首，依托生物医药，纳米技术，高端纺织，人工智能，新一代信息技术为核心的先进制造产业，支撑起工业万亿产值，高质量发展走在前列。深圳市继续位列第二，作为全球先进制造业重镇，持续创新发力向全球制造业价值链高端迈进。无锡市首次入围前三甲，“465”现代产业体系加速构建，积极培育发展新动能，人均工业增加值排名第一。此外，宁波市、广州市、杭州市、长沙市、青岛市实力雄厚，连续两年排行前十；常州市、武汉市首次上榜前十，发展后劲十足。前二十名中，除成都市、西安市外，均为东部城市，嘉兴市、厦门市表现优异首次入围制造业高质量发展 20 强。城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）23此外，中西部省会城市领头雁作用突出，16 个省份中共有 15 个省会城市入围 2022 年 50 强城市，其中，武汉市、长沙市、合肥市、郑州市等 9 个城市均排名本省第一；武汉市、长沙市、沈阳市、成都市、南昌市 5 个城市工业经济首位度（城市工业增加值占本省工业增加值比重）超 20%。在强省会战略的支撑下，凭借区位优势、政策优势、科创优势、人才优势，中西部地区省会城市率先实现自我“造血”，同时源源不断地帮助省域吸附资源，外溢给省内周边城市，带动区域经济协调发展。表 4 部分省会城市工业经济首位度情况区域区域省会城市省会城市全国排名全国排名区域排名区域排名工业经济首位度工业经济首位度西部成都市13川 130.9%中部武汉市10鄂 128.3%中部长沙市7湘 127.2%中部南昌市43赣 121.2%东北沈阳市37辽 220.6%西部贵阳市47黔 119.0%中部合肥市17皖 118.9%西部西安市16陕 118.1%中部郑州市21豫 117.8%东部杭州市6浙 217.0%东部福州市32闽 315.4%中部太原市50晋 114.9%东部广州市5粤 214.6%东部南京市11苏 410.6%东部济南市24鲁 310.0%来源：中国信息通信研究院（三）夯实工业经济发展基础，量质双升不断增强发展效能（三）夯实工业经济发展基础，量质双升不断增强发展效能城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）24从规模速度指数表现来看，2022 年 50 强城市坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化，以稳增长为工作主线，着力稳定企业预期，提振行业信心，提升制造业核心竞争力，稳定工业基本盘。规模速度指数前 10 强城市为无锡市、苏州市、深圳市、宁波市、佛山市、泉州市、常州市、东莞市、南通市、广州市，均位于东部地区。从规模上看，50 强城市 2022 年工业增加值均超千亿，平均工业增加值为 3585 亿元，工业增加值、GDP 合计占全国的比重分别达 44.6%和 42.6%，为稳定国内宏观经济运行贡献重要力量。前十强城市工业增加值总量占 50 强总量比重超过三分之一，头部集聚效应明显，广州市、佛山市、宁波市等 10 个城市超五千亿，苏州市、深圳市 2 个城市超万亿；其中，常州市/长沙市、泉州市、苏州市 2022年工业增加值突破 4000 亿、6000 亿、10000 亿大关。从增速上看，34 个城市工业增加值增速超过全国平均增速，其中西安市、襄阳市、烟台市等 5 个城市实现两位数增长，但绝大多数城市工业增加值增速较 2021 年有所回落。从人均水平上看，50 强城市人均工业增加值达4.4 万元/人，较全国平均水平高 55.8%。城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）25来源：中国信息通信研究院图 5 2021-2022 年制造业 50 强城市工业增加值规模分布情况图来源：中国信息通信研究院图 6 2022 年制造业 50 强城市工业增加值增速分布情况图从发展质效指数表现来看，50 强城市着力推动质量变革、效率变革、动力变革，一手抓提效益、一手抓降成本，促进全要素生产率提高，保持制造业比重稳定，坚定不移推动制造业高质量发展。其中，发展质效指数前 10 强城市为滁州市、宜昌市、无锡市、南通市、漳州市、襄阳市、烟台市、沈阳市、泰州市、芜湖市。从盈利能力上看，50 强城市 2022 年规模以上工业企业营业收入、利润总额合计占全国城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）26的比重分别为 44.6%、41.5%，创造了全国四成以上工业效益。受原材料价格高企、疫情扰动、医药行业基数较高等多重超预期因素影响，绝大多数城市的利润总额较上年有所回落，但得益于新能源等新兴产业的快速发展，宜昌市、盐城市、株洲市等城市工业盈利水平逆势上升，利润总额分别同比增长 29%、67.6%、32.5%。50 强城市规上工业企业营业收入利润率平均为 5.7%，其中 21 个城市营业收入利润率超过全国平均水平，宜昌市表现突出超过 15%，威海市、滁州市、珠海市、沈阳市、贵阳市超过 8%。从生产效率看，50 强城市平均劳动生产率为 47.6 万元/人年，较上年提升 2.7%。南京市、武汉市、长沙市、长春市等城市产业结构优化步伐较快，劳动生产率处于较高水平。从稳定占比看，50 强城市工业增加值占 GDP 比重为 34.8%，较上年提升 0.4 个百分点，较全国平均水平高出 1.6 个百分点，35 个地区工业增加值占比实现提升。常州市、湖州市、淄博市等 17 个城市占比超 40%，东莞市、佛山市、泉州市等 5 个城市占比超过 50%，支撑起地方经济的半壁江山。来源：中国信息通信研究院图 7 2022 年制造业 50 强城市工业增加值占比分布情况城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）27（四）创新引擎动力更为强劲，创新平台推动成果加速转化（四）创新引擎动力更为强劲，创新平台推动成果加速转化从创新发展指数表现来看，50 强城市不断深化创新驱动战略，加强创新主体培育，加快创新资源集聚，加大创新资金投入，完善创新体制机制，搭建高能级创新平台，为制造业高质量发展提供强有力的科技支撑。2022 年，创新发展指数前 10 强城市为深圳市、南京市、合肥市、长沙市、芜湖市、济南市、杭州市、西安市、青岛市、南通市，其中 6 个为省会城市，依托丰富的科教资源和良好的创新生态，成为区域创新高地。从创新投入看，50 强城市规模以上工业企业 R&D支出合计占全国的比重达到 59.8%；其中，深圳市是唯一一个工业R&D 支出超千亿的城市，苏州市超 700 亿排名第二。50 强城市研发投入强度约为 1.8%，与上年基本持平，较全国平均水平高出 0.4 个百分点；其中，17 个城市超过 2%，创新之都深圳超过 3%，创新实力和活力冠绝全国。从创新产出看，50 强城市有效发明专利数量占全国比重超过 55%，技术合同成交额占全国比重达 53%，万人有效发明专利数为 47.1 件，较上年提升 47%；其中，深圳市、南京市、杭州市、珠海市万人有效发明专利数超过 100 件。从创新平台看，50 强城市面向国家、省市产业发展的重大需求，积极建设国家级制造业创新中心，汇聚一流创新要素，打通从基础研究到产业化的完整创新链条，源头创新能力持续提升。目前，我国已建设 26 家国家级制造业创新中心（直辖市占 7 家），16 家落户制造业 50 强城市，其中深圳市、武汉市各占 3 家、2 家，其他均为 1 家。城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）28来源：中国信息通信研究院图 8 50 强城市研发投入强度分布图表 5 50 强城市拥有 2 家以上制造业创新中心情况所在城市所在城市国家级制造业创新中心名称国家级制造业创新中心名称深圳市国家高性能医疗器械创新中心国家 5G 中高频器件创新中心国家超高清视频创新中心（共建）武汉市国家信息光电子创新中心国家数字化设计与制造创新中心苏州市国家先进功能纤维创新中心无锡市国家集成电路特色工艺及封装测试创新中心宁波市国家石墨烯创新中心广州市国家印刷及柔性显示创新中心青岛市国家高端智能化家用电器创新中心成都市国家超高清视频创新中心（共建）西安市国家增材制造创新中心合肥市国家智能语音创新中心沈阳市国家机器人创新中心株洲市国家先进轨道交通装备创新中心南昌市国家虚拟现实创新中心城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）29所在城市所在城市国家级制造业创新中心名称国家级制造业创新中心名称洛阳市国家农机装备创新中心来源：中国信息通信研究院（五）转型升级步伐持续加快，绿色化智能化激活内生动力（五）转型升级步伐持续加快，绿色化智能化激活内生动力从绿色发展指数表现来看，50 强城市加快落实工业领域碳达峰的要求，深入推进节能降碳，大力发展循环经济，着力构建绿色制造体系，有力推进绿色低碳技术改造，工业绿色低碳发展取得积极成效。2022 年，绿色发展指数前 10 强城市为深圳市、长沙市、厦门市、泉州市、东莞市、佛山市、南昌市、南通市、襄阳市、广州市。50 强城市以不到全国 30%的能耗创造全国 45%的工业增加值。单位工业增加值能耗平均达 0.58 吨标准煤/万元，较上年略有下降，比全国平均水平 0.89 吨标准煤/万元低 33%。累计获评国家级绿色工厂 1407 家、绿色园区 82 家，占全国比重达 31.1%和 30.2%，较上年分别增加 328家和 12 家。深圳市、宁波市、苏州市累计绿色工厂数量排名全国前三，宁波市、深圳市、成都市、西安市新增绿色工厂数量位居前列。表 6 50 强城市中绿色工厂累计及新增数量前 10 城市情况排名排名Top10 城市城市绿色工厂数量绿色工厂数量排名排名Top10 城市城市新增绿色工厂数量新增绿色工厂数量1深圳市781宁波市202宁波市712深圳市163苏州市583成都市164湖州市564西安市165长沙市505长沙市126成都市506泉州市117广州市467福州市118佛山市438唐山市11城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）30排名排名Top10 城市城市绿色工厂数量绿色工厂数量排名排名Top10 城市城市新增绿色工厂数量新增绿色工厂数量9厦门市439沈阳市1110唐山市4110广州市10厦门市10温州市10来源：中国信息通信研究院从数字转型指数表现来看，50 强城市抢抓新一轮科技革命和产业变革重大机遇，大力推动数字化改造、智能化转型、网络化协同，数实融合深度赋能实体经济发展。数字转型指数前 10 强城市为苏州市、宁波市、长沙市、青岛市、武汉市、成都市、合肥市、深圳市、无锡市、西安市。50 强城市制造业数字化标杆示范效应突出，新一代信息技术与制造业融合发展试点示范项目、工业互联网（制造业领域）试点示范项目累计数量分别达 213 项和 313 项，占全国比重达54%和 57.3%，较上年增加 36 项和 134 项,江苏、浙江、贵州 50 强城市拥有的示范项目数量均超过全省的 90%以上。青岛市、武汉市、宁波市新一代信息技术与制造业融合发展试点示范项目累计数量及新增数量均列全国前三。50 强城市 2022 年智能制造示范工厂和智能制造优秀场景数量达到 436 家，占全国的比重为 46.7%，其中青岛市、长沙市、深圳市均超过 20 家。表 7 50 强城市中数字转型示范项目数量前 10 城市情况排名排名Top10城市城市新一代信息技术与制造业融合发展试点示范项目数新一代信息技术与制造业融合发展试点示范项目数排名排名Top10城市城市工业互联网试点示范项目数工业互联网试点示范项目数排名排名Top10城市城市智能制造试点示范工厂及优秀场景数智能制造试点示范工厂及优秀场景数1青岛市141广州市221青岛市30城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）31排名排名Top10城市城市新一代信息技术与制造业融合发展试点示范项目数新一代信息技术与制造业融合发展试点示范项目数排名排名Top10城市城市工业互联网试点示范项目数工业互联网试点示范项目数排名排名Top10城市城市智能制造试点示范工厂及优秀场景数智能制造试点示范工厂及优秀场景数2宁波市122深圳市202长沙市263武汉市123长沙市193深圳市254苏州市104青岛市174宁波市195广州市105南京市175西安市186长沙市106苏州市166苏州市177成都市107成都市167泉州市168合肥市108宁波市148厦门市169贵阳市109济南市149武汉市1610深圳市810杭州市1210杭州市13南京市8佛山市12合肥市13-合肥市12-来源：中国信息通信研究院（六）全面提升企业发展能力，集优成势打造先进制造集群（六）全面提升企业发展能力，集优成势打造先进制造集群从企业能力指数表现上看，50 强城市不断深化优质企业梯队培育，瞄准世界一流打造领军企业，促进民营经济发展壮大，锚定细分赛道培育单项冠军、专精特新“小巨人”企业，构建大中小企业融通发展的良好生态，持续提升企业的综合竞争力。企业能力指数前 10强城市为杭州市、深圳市、宁波市、苏州市、广州市、无锡市、温州市、常州市、绍兴市、潍坊市。从龙头企业上看，50 强城市分别拥有 276 家中国制造业五百强企业和 293 家民营制造业五百强企业，占全国总量的比重接近六成。其中，杭州市在两项五百强企业数量上均居全国首位，荣盛、吉利、恒逸等制造业龙头企业跻身世界五百强。城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）32浙江省作为民营经济最具活力的地区，民营制造业五百强企业数量前十城市占据 5 个席位，宁波市、绍兴市、温州市民营制造业五百强企业数量均超过 10 家。表 8 50 强城市中制造业五百强及民营制造业五百强数量前 10 城市排名排名Top10 城市城市中国制造业五百强数量中国制造业五百强数量排名排名Top10 城市城市民营制造业五百强数量民营制造业五百强数量1杭州市271杭州市272深圳市252苏州市253无锡市233深圳市224宁波市174无锡市205苏州市115宁波市196广州市96绍兴市127绍兴市97唐山市128温州市98温州市119潍坊市99常州市1010济南市810湖州市9福州市8淄博市8来源：中国信息通信研究院从中小企业看，50 强城市拥有专精特新“小巨人”企业 6700 家，占全国总量的 52.8%；其中，深圳市数量达到 751 家，遥遥领先于其他城市，苏州市、宁波市、杭州市、武汉市均超过三百家。从增量上看，第五批专精特新“小巨人”中深圳市新增数量依然第一，高达310 家，苏州市、无锡市、广州市、杭州市、南京市、武汉市 6 个城市新增数量超过 100 家。此外，50 强城市拥有制造业单项冠军企业730 家，占全部制造业单项冠军数量的 62.5%；其中，宁波市登顶制城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）33造业单项冠军之城，累计培育 83 家单项冠军企业，深圳市、杭州市分列二、三位，各培育 65 家、34 家单项冠军企业。表 9 50 强城市中专精特新小巨人及制造业单项冠军企业前 10 城市排名排名城市城市专精特新“小巨人”数量专精特新“小巨人”数量城市城市新增专精特新“小巨人”数量新增专精特新“小巨人”数量城市城市制造业单项冠军数量制造业单项冠军数量1深圳市751深圳市310宁波市832苏州市397苏州市230深圳市653宁波市351无锡市146杭州市344杭州市327广州市126常州市315武汉市310杭州市117青岛市316成都市283南京市107苏州市287广州市247武汉市103广州市248无锡市234常州市86南通市239南京市214成都市86长沙市2010合肥市192东莞市81淄博市20来源：中国信息通信研究院从产业集聚指数表现上看，50 强城市以示范基地支撑引领新型工业化强市建设，扎实开展先进制造业集群培育，推进产业集聚、企业集聚、要素集聚，优化产业分工协作，促进融通创新，形成上下游协作紧密高效、产业生态完备、辐射带动能力强等发展优势。50 强城市中有 49 个城市拥有国家级新型工业化示范基地，其中五星、四星、三星基地各有 33 家、106 家和 20 家。2022 年，工信部公布 45个先进制造业集群名单，50 强城市中 25 个城市入选。其中，深圳市拥有新一代信息通信、智能装备、先进电池材料、高端医疗器械四个国家级先进制造业集群，数量排名第一，苏州市、无锡市、东莞市、城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）34佛山市、广州市各拥有 3 个先进制造业集群，厚植地方产业特色优势，推动集群向专业化、差异化、特色化发展。表 10 主要城市先进制造业集群分布情况城市城市数量数量先进制造业集群名称先进制造业集群名称领域领域深圳市4深圳市新一代信息通信集群新一代信息技术广州市、深圳市、佛山市、东莞市智能装备集群高端装备深圳市先进电池材料集群新材料深圳市、广州市高端医疗器械集群生物医药及高端医疗器械苏州市3苏州市纳米新材料集群新材料苏州市生物医药及高端医疗器械集群生物医药及高端医疗器械苏州市、无锡市、南通市高端纺织集群消费品无锡市3无锡市物联网集群新一代信息技术泰州市、连云港市、无锡市生物医药集群生物医药及高端医疗器械苏州市、无锡市、南通市高端纺织集群消费品东莞市3东莞市智能移动终端集群新一代信息技术广州市、深圳市、佛山市、东莞市智能装备集群高端装备佛山市、东莞市泛家居集群消费品佛山市3广州市、佛山市、惠州市超高清视频和智能家电集群新一代信息技术广州市、深圳市、佛山市、东莞市智能装备集群高端装备佛山市、东莞市泛家居集群消费品广州市3广州市、佛山市、惠州市超高清视频和智能家电集群新一代信息技术广州市、深圳市、佛山市、东莞市智能装备集群高端装备深圳市、广州市高端医疗器械集群生物医药及高端医疗器械宁波市2宁波市磁性材料集群新材料宁波市绿色石化集群新材料青岛市2青岛市智能家电集群新一代信息技术青岛市轨道交通装备集群高端装备城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）35城市城市数量数量先进制造业集群名称先进制造业集群名称领域领域南京市2南京市软件和信息服务集群新一代信息技术南京市新型电力（智能电网）装备集群高端装备长沙市2长沙市新一代自主安全计算系统集群新一代信息技术长沙市工程机械集群高端装备成都市2成都市软件和信息服务集群新一代信息技术成都市、德阳市高端能源装备集群高端装备武汉市2武汉市光电子信息集群新一代信息技术武汉市、襄阳市、十堰市、随州市汽车集群新能源及智能网联汽车南通市2南通市、泰州市、扬州市海工装备和高技术船舶集群高端装备苏州市、无锡市、南通市高端纺织集群消费品泰州市2南通市、泰州市、扬州市海工装备和高技术船舶集群高端装备泰州市、连云港市、无锡市生物医药集群生物医药及高端医疗器械来源：中国信息通信研究院三、存在问题：城市制造业高质量发展存在诸多挑战（一）区域发展差距进一步拉大（一）区域发展差距进一步拉大从规模上看，2022 年 50 强城市中，东部地区继续保持领先地位，中西部地区加速追赶，但东北地区成效尚不显著，受疫情冲击韧性更显不足，长春掉出 50 强梯队，东北地区 50 强城市的工业增加值占比从 4.3%降至 2.9%，与其他地区的差距进一步拉大。从发展后劲上看，制造业优质企业作为的经济高质量发展的“领头羊”和“主力军”，其区域分布在一定程度上体现区域的发展潜力及未来竞争力。东部地区的专精特新“小巨人”和制造业单项冠军数量占 50 强总体的 72.5%和 80.6%，遥遥领先于其他地区，制造业五百强和民营制造业五百强城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）36的占比更是超过了 80%，企业集聚效应明显，而西部和东北地区各项优质企业数量占比均只有个位数，与东中部仍有较大的差距。表 11 四大区域 50 强城市工业增加值占本区域比重情况地区地区工业增加值（亿元）工业增加值（亿元）工业增加值占比（工业增加值占比（%）2021 年年2022 年年2021 年年2022 年年东部574.375.5中部265653038015.816.9西部794984934.74.7东北729352284.32.9来源：中国信息通信研究院表 12 四大区域 50 强城市优质企业分布情况地区地区专精特新“小巨人”专精特新“小巨人”制造业单项冠军制造业单项冠军中国制造业五百强中国制造业五百强民营制造业五百强民营制造业五百强数量（个）数量（个）占比（占比（%）数量（个）数量（个）占比（占比（%）数量（个）数量（个）占比（占比（%）数量（个）数量（个）占比（占比（%）东部514372.561180.622882.625888.1中部131618.59712.83613.0268.9西部4626.5273.6114.072.4东北1762.5233.010.420.7来源：中国信息通信研究院（二）创新水平有待进一步提升（二）创新水平有待进一步提升尽管 50 强城市在制造业创新发展方面已走在全国前列，但从研发投入看，规上工业研发投入强度不增反降，小幅回落，企业研发活跃度降低。此外，从国际可比的 PCT 国际专利申请量来看，制造业高质量发展前 20 强中过半城市万人PCT 专利申请量低于全国平均水平（0.6 件），仅深圳、苏州、青岛高于 2.0 件，总体而言与美国（1.7城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）37件）、日本（4.1 件）、韩国（4.0 件）、德国（2.1 件）等发达国家的平均水平还存在较大差距。来源：中国信息通信研究院图 9 部分城市万人 PCT 申请量情况（三）区域特色产业趋于同质化（三）区域特色产业趋于同质化当前，城市制造业发展存在同质化竞争的趋势，尤其新一代信息技术、新能源汽车、集成电路、生物医药等新兴产业在城市产业规划中的重合度极高。部分地区盲目跟随市场热点和科技热点，追求项目的“高大上”，寄希望于某些“大产业”、“大企业”“大项目”一步到位带动经济快速发展，缺乏科创基础却大力发展“未来产业”。由于不结合本地发展实际，不考虑错位竞争，导致大量资源的错配与浪费，跨区域的产业集群和创新生态很难形成气候，高效分工、有序竞争、相互融合的区域合作机制构建未见显著成效。城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）38四、发展展望：城市要继续勇担推动制造业高质量发展的重大使命（一）加快转型升级，促进经济发展方式转变（一）加快转型升级，促进经济发展方式转变城市要积极抢占数字经济发展制高点，加速推进传统产业转型升级。大力实施智能化改造、数字化转型和绿色化提升项目，以制造业智能化、数字化、高端化、绿色化发展为牵引，实现结构升级、数实融合、高端供给、节能降碳。创新搭建产需对接平台和科技创新平台，积极培育一批智能工厂和数字化车间，持续提升制造业智能化水平。加快新型信息基础设施建设和应用，围绕城市重点产业链，推动工业互联网平台建设，深化工业互联网创新应用，助力企业数字化转型，促进两化深度融合。聚焦产业薄弱环节，加快国家级制造业创新中心和产业基础共性技术中心建设和布局，加快产业基础再造和重大技术装备攻关，加强质量品牌建设，增强高端产品和服务供给能力。大力发展绿色低碳现代产业，推动重点行业绿色低碳改造，推动实施制造业降本、降耗、降碳行动计划，加强再生资源规模化、高值化利用，提高工业资源综合利用效率。（二）发展先进制造，推进产业链向中高端迈进（二）发展先进制造，推进产业链向中高端迈进城市要将先进制造业作为经济发展的重点工程，坚定不移推动先进制造业做大做强，不断夯实城市实体经济根基。强化政策和资源协同，推动各类资源要素向先进制造业集聚，聚焦先进制造业发展过程中出现的新情况、新问题，精准谋划制定科学有效的政策措施。聚焦新一代信息技术、高端装备、新材料、生物医药等重点领域，分析产城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）39业链发展趋势，找准产业链缺项弱项，补齐产业链、完善供应链、优化创新链，实施先进制造业集群培育行动。充分发挥开发区、高新区主阵地作用，强化“亩均论英雄”改革导向，不断优化产业空间载体，提升对先进制造业发展的承载能力。积极争创国家先进制造业高质量发展试验区，着力提升园区平台创新能力，打造先进制造业发展高能级平台。推动数字经济与先进制造业深度融合，增强先进制造业发展新动能。强化先进制造业关键核心技术攻关，支持和引导先进制造业企业在关键共性技术、前沿引领技术、颠覆性技术等领域积极探索和创新。（三）完善创新生态，提升城市创新服务效能（三）完善创新生态，提升城市创新服务效能城市要完善全过程创新生态链，系统发挥政策引领、资源保障、平台赋能、金融助力和人才支撑等资源协同作用，加快构建一流创新生态。要加强政策保障与创新引领，优化知识产权保护机制，综合运用财税等各种政策工具激励企业创新。加快建设城市高能级创新载体，加强产业创新平台和园区创新平台建设，激发持续创新动能。发挥金融工具创新“助推器”作用，设立企业创新专项基金，同时引导社会资本向关键技术领域精准投放，为企业创新提供多元化融资服务。加大对行业龙头企业和专精特新企业支持和培育力度，加强企业为主体的技术创新体系建设。坚持科教融合，提升高等院校科技创新能力和科研机构创新供给能力。强化科技人才队伍建设，发挥城市人才培育和招引优势，优化科技人才结构，构建关键技术领域人才高度集聚的生态。城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）40（四）促进融合发展，培育现代服务业新引擎（四）促进融合发展，培育现代服务业新引擎城市要加快重点领域生产性服务业与制造业融合发展，进一步推动产业结构调整升级，引领城市产业持续向价值链高端提升。要着眼于生产性服务业发展趋势和城市比较优势，围绕产业结构转型升级和新旧动能平稳接续，开展两业融合发展示范企业培育工作，强化龙头示范企业引领，激活生产性服务业市场活力。开展生产性服务业集聚示范区建设，以集聚发展持续提升配套服务体系。强化大数据、工业互联网、人工智能等新一代信息技术在两业融合中的应用，全面提升信息服务、现代物流、研发设计和检验检测等生产性服务业供给能力和发展水平。依托重点领域和关键环节融合项目建设，发挥政策、金融、智库单位等多方能力，持续探索可复制推广的融合发展新模式、新路径，实现城市服务能力和制造业营商环境的全面提升。（五）深化产业合作，畅通国际国内双循环（五）深化产业合作，畅通国际国内双循环城市要持续推进制造业更高水平对外开放与合作，积极打造制造业内外合作的战略性平台，切实利用好国际国内两大市场和两种资源。支持和引导企业开展自主核心技术攻关，重点面向产业链短板谋求尖端技术突破，加快提升本土产业核心竞争力。加大政策支持力度，创造更具吸引力的投资环境，深化制造业与现代服务业融合发展，为更好吸引和利用外资打造良好的政策环境、市场环境和服务环境。鼓励企业积极参与国际合作与竞争，以“一带一路”为重点、紧抓 RECP实施机遇拓展国际市场，整合全球产业链资源，参与国际规则和标准制定，提升本土企业在全球价值链中的话语权和影响力。畅通国内大城市制造业高质量发展评价研究报告（2023 年）41循环，挖掘城市间比较优势，合力打造区域性统一的大产业、大市场，构建错位合作、协同互补的内部合作机制，以国内国际双循环培养制造业发展新活力。42

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 敬请参阅最后一页特别声明-1-证券研究报告 2023 年 11 月 25 日 行业研究行业研究 3D3D 打印打印，将数模“投影”到现实，将数模“投影”到现实 3D 打印行业深度报告 国防军工国防军.

0人已浏览 2023-11-28 51页 5星级

 ?BOM?(CI?Andon)?务?务?务?研?800?70%?务?71%?85%?务?500?务?务?2025?务?-?-?-?CI?Andon?500?-?-?LTC?ITR?01 06 14 1.

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钛合金材料崭露头角，3D打印开拓消费电子市场新需求3D打印专题报告证券分析师姓名：俞能飞资格编号：S03邮箱：证券研究报告|行业专题机械设备2023年11月20日 主要观点 3D. 

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版权归属 上海嘉世营销咨询有限公司光刻机行业简析报告商业合作/内容转载/更多报告01.光刻机是芯片制造中的最核心环节数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络光刻机是生产芯片的核心装备，被誉为半导体工业皇冠上的明珠。光刻机是一种投影曝光系统：光刻机由光源、照明系统、物镜、工件台等部件组装而成。在芯片制作中，光刻机会投射光束，穿过印有图案的光掩膜版及光学镜片，将线路图曝光在带有光感涂层的硅晶圆上。芯片制造过程需要用到的设备种类繁多，包括氧化炉、涂胶显影机在整个半导体芯片制造过程中，光刻是最复杂工艺，光刻工艺的费用约占芯片制造成本的1/3左右，耗费时间占比约为40-50%，光刻工艺所需的光刻机是最贵的半导体设备。光刻机工艺的发展史光刻工艺流程图光源波长(nm)对应设备最小工艺节点(nm)主要用途第一代g-line436接触式800-2506寸晶圆接近式800-250第二代i-line365接触式800-2506寸、8寸晶圆接近式800-250第三代KrF248扫描投影式180-1308寸晶圆第四代ArF193步进扫描投影130-6512寸晶圜浸没式步进扫描投影45-22第五代EUV13.5极紫外22-712寸晶圓02.光刻机的技术水平决定集成电路的发展水平数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络光刻机的技术水平很大程度上决定了集成电路的发展水平。随着EUV光刻机的出现，芯片制程最小达到3nm。目前ASML正在研发High-NA EUV光刻机，制程可达2nm、1.8nm，预计2025年量产。英伟达在23年GTC大会上也表示其通过突破性的光刻计算库cuLitho，将计算光刻加速40倍以上，使得2nm及更先进芯片的生产成为可能，ASML、台积电已参与合作，届时将带动芯片性能再次提高。各个工艺节点和光刻技术的关系 ASML对客户节点演进的预测制程晶圆尺寸金属材料光刻机类型0.5um200mmAlg-line:436nm0.35um200mmAli-line:365nm0.25um200mmAlKrF:248nm(stepper)0.18um200mmAlKrF:248nm(stepper&scanner)0.13um200/300mmAl/CuArF:193nm90nm300mmAl/CuArF:193nm65/55nm300mmCuArF:193nm45/40nm300mmCuArFi:193nm(134nm)28nm300mmCuArFi:193nm(134nm)22/20nm300mmCuArFi:193nm(134nm)16/14nm300mmCuArFi:193nm(134nm)10nm300mmCuArFi:193nm(134nm)7nm300mmCuEUV:13.5nm/ArFi:193nm(134nm)5nm300mmCuEUV:13.5nm3nm300mmCuEUV:13.5nmLogicLogicLogicPerfoemanceMemoryStorageMemoryDRAMDRAMStorageStorageClassClassMemoryMemoryPlanarPlanar3D3D-NANDNAND10nm10nm7nm7nm5nm5nm3nm3nm2nm2nm1X1X1Y1Y1Z1Z1A1A1B1B2X/x22X/x22X/x42X/x41Y/x41Y/x41Y/x81Y/x8nextnext1414-1515x64x64x96x961Z1Zx256x256300300X152/x192X152/x1922017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 20252017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025EUV ProductionInsertion WindowHigh NA ProductionInsertion WindowNode nameNode nameMin.1/2 pitch/x number of layersX number of layersX number of layers03.我国以举国之力发展光刻机产业数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络我国光刻机的研制起步并不晚，早在70年代就研制出接触式曝光系统，由于早期我国半导体产业的整体落后，以及“造不如买”的思潮影响，光刻机产业化落地滞后。2002年ArF光刻机被列入“863计划”、2008年启动“02专项”，光刻机事业才再度觉醒。我国光刻机攻尖采取类ASML的模式，细分各科研院所、高校做分系统，再由SMEE进行整机组装。中科院微电子所、长光所、上光所，清华大学、浙江大学、哈工大等均参与光刻机的研发，目前干法光刻机的分系统基本通过验收，陆续产业化落地，并继续承担“02专项”进行湿法光刻机分系统研发。国内光刻机重点项目主要产业化落地公司及进展分系统产业化公司主要股东相关项目公司进展整机上海微电子上海电气(上海市国资委)、上海张江浩成创投(张江高科)02专 项90nm光刻机样机研制;02专项浸没光刻机关键技术预研项目;.项目均通过了验收，90nm ArF光刻机SSA600系列实现出货光源系统科益虹源中科院微电子所、亦庄国投、哈勃投资02准分 子激光技术成果产业化载体;193nm ArF高能准分子激光器完成出货，40W 4kHz KrF准分子激光器批量生产。光学系统.国望光学亦庄国投、长光集团(长光所)02二期面向28nm节点的ArF浸没式光刻曝光光学系统研发;90nm ArF投影光刻机曝光光学系统交付用户;28nm ArF浸没式光刻曝光光学系统研发攻关任务进展顺利。光学系统国科精密国望光学02-期高NA浸没光学 系统关键技术研究;02二期浸没式光刻机光学系统产品研制与批量生产能力建设;.02高NA浸没光学系统关键技术研究项目通过验收;0.75NA投影物镜/0.75NA照明系统均实现交付(90nm ArF光源)；28nm ArFi曝光系统在研。双工件台系统华卓精科清华大学朱煜等三个02专项，包括IC装备高端零部件集成制造工艺研究与生产制造应用于干式光刻机的DWS双工件台已对SMEE出货;浸没式光刻机用双工件台DWSi在研。浸没系统启尔机电上海浦东新兴产业投资、中信证券投资、深创投浙江大学启尔团队，国家863计划等提供高端半导体装备超洁净流控系统及其关键零部件。04.全球光刻机市场维持高增长数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络2022年全球光刻机市场规模达196亿美元，同增26%，约占全球半导体销售额（1076亿美元）的18%。在 2020年“宅经济”刺激的半导体强需求下，2021-2022年半导体需求旺盛，但受美联储加息、经济增速下行的影响下，全球半导体销售额自 2022年8月起持续下行，但是 2022年光刻机出货量逐季创新高。尽管目前已有多家晶圆厂下调2023年资本开支，但考虑光刻机交期长（2022年末ASML在手订单高达404亿欧元，订单营收比达1.9倍）、战略意义高，预计2023年光刻机市场需求维持高增。预计2028年全球光刻机市场规模将达到277亿美元，2022-2028年CAGR达6%。全球光刻机出货量稳健增长全球光刻机市场规模稳健增长 0%5 %0003002020202120222028E销售金额（亿美元）YOY-15%-10%-5%0%5 %00020030040050060020002020212022销售金额（亿美元）YOY05.中国光刻机产品大部分依赖进口数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络中国大陆光刻机市场空间广阔，但主要依赖荷兰、日本等地进口。根据中国海关总署数据，2022年中国大陆IC用光刻机进口金额共39.7亿美元，其中从荷兰、日本的进口金额分别为25.5/13.0亿美元，进口机台数分别为147台、635台，对应进口均价分别为1733、204万美元。中国大陆是ASML第三大客户。2022年ASML对中国大陆总销售额31.4亿美元（含设备、服务等），其中设备收入23.3亿美元，占14%，仅次于中国台湾和韩国。2022年ASML中国光刻机收入约占 15 20-2022年中国光刻机市场稳健增长2423272272820202021202219%0 0Pp0 202021202206.光刻机产业链复杂数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络光刻机涉及的内部零件种类众多，且越高端的光刻机组成越复杂，如EUV内部零件多达8万件以上，其核心组件包括光源系统、双工作台、物镜系统、对准系统、曝光系统、浸没系统、光栅系统等，其中光源、晶圆曝光台、物镜和对准系统的技术门槛较为显著。因此，光刻机企业往往具备高外采率、与供应商共同研发的特点，而其下游应用主要包括芯片制造、功率器件制造、芯片封装等。光刻机产业链全景图自动对准系统:激光器(Lumentum)、90*棱镜、对准快门、衰减轮、能量监视二极管、50%分光镜、透镜和棱镜、光学调制器曝光系统(尼康、德国蔡司、国科精密):照明光学系统、投影光学系统整机控制系统(上海微电子、硕芯半导体、影速半导体):总控制层:总控计算机分系统控制层:分系统的CPUDSP控制层:控制板卡1/0接口层:1/0电路板传感器执行器层:传感器、执行器硅片传输系统(中天自动化):传输部分:传输手预对准部分:旋转台、升降台、对心台，CDD探测器整机软件系统(ASM、尼康、佳能、上海微电子):用户界面层，系统应用层、系统控制层、分系统接口层、固件控制层、基本支撑层、测试校正层整机框架及减震系统:压电式主动减震系统(TMC)、精密振动测试仪器和分析软件(上海美星半导体)调焦调平测量系统(硬件组成):compactPCI系统，CPU板、图像采集卡(Euresys).线阵CCD(ATMEL)工作台掩膜台系统(华卓精科):对准传感器、调平传感器、投影物镜环境控制系统:直接控制式:(1)压缩式制冷:压缩机、冷凝器，膨胀阀和蒸发器(2)半导体制冷(3)制热介质类控制式:恒温循环水机、控制机箱、空气温度处理单位，光刻机核心系统及组件上游设备及材料中游系统集成和生产光刻机下游应用光刻机设计及系统集成企业:ASM，尼康，佳能，上海微电子，影速半导体，芯硕半导体，欧泰克，Suss，ABM，Inc。有掩膜光刻机：接近式光刻机、接触式光刻机、投影光刻机；无掩膜光刻机：无掩膜光刻机：电子束直写光刻机、激光直写光刻机、离子束直写光刻机。晶圆厂:台积电，三星、格罗方德，联电力积电，海力士、美光、英特尔、东芝、瑞萨、德州仪器、英飞凌；中芯国际、华虹宏力、长江存储、合肥长鑫、华润微、斯达半导。光刻机配套设施光刻胶(容大感光、南大光电)污染控制、先进材料(Entegris)光刻气体(华特气体)光掩膜版(华润微、菲利华、Photronies)涂胶显影(芯源微)缺陷检测(精测电子、东方晶源)光刻机光刻工艺流程图气象成底膜旋转涂胶软烘对准和曝光曝光后烘焙显影坚膜烘焙显影检查07.全球光刻机行业属于明显的寡头垄断格局数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络光刻机行业属于明显的寡头垄断格局，前三供应商（荷兰阿斯麦、日本佳能、日本尼康）占据绝大多数市场份额。2022年光刻机占半导体设备市场份额达23%，市场规模232.3亿美元。其中，全球光刻机三大巨头 ASML/Canon/Nikon 光刻机营收分别为161/20/15亿美元，市场份额达82%/10%/8%；出货量分别为 345/176/30 台，市场份额63%/32%/5%。从EUV、ArFi、ArF三个高端机型的出货来看，ASML仍维持领先地位，出货量分别占100%/95%/87%。2022 年光刻机三大巨头出货量场份额2022 年光刻机三大巨头营收市场份额82.0%8.0.0%ASMLNikonCanon63.0%5.02.0%ASMLNikonCanon08.国内光刻机企业实现从0到1的突破数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络上海微电子是大陆光刻机进展最快的厂商。上海微电子装备(集团)股份有限公司主要致力于半导体装备、泛半导体装备、高端智能装备的开发、设计、制造、销售及技术服务。公司设备广泛应用于集成电路前道、先进封装、FPD面板、MEMS、LED、Power Devices等制造领域。2022年前十大专属晶圆代工公司中，中国大陆有三家。分别为中芯国际、华虹集团、晶合集成，排名第四、第五和第九。国内晶圆厂陆续恢复扩产，有望带动半导体设备的需求。大陆光刻机零部件厂商进度2022年全球晶圆代工厂市占率63.14%7.77%6.66%6.01%3.58%2.12%1.52%1.40%1.29%1.14%5.44%台积电联电格芯中芯国际华虹集团力积电世界先进拖塔晶合集成东部高科其他光刻机组件及配套设施公司名称公司代码目前进展物镜系统国望光学/研发光刻机曝光光学系统赛微电子300456.SZ 给ASML提供透镜系统MEMS部件和晶圆制造服务光源科益虹源/研发准分子激光器福晶科技002222.SZ研发KBBF晶体(用于激光设备的上游关键零部件),KBBF晶体是目前可直接倍频产生EUV激光的非线性光学晶体光学元件茂莱光学688502.SH 光刻机光学透视镜提供商，目前生产的半导体光学透镜被应用在光刻机光学系统中腾景科技688195.SH 公司 多波段合分束器已完成产品开发，进入半导体设备厂供应链炬光科技688167.SH 为上海微电子等企业提供了半导体激光退火系统以及核心元器件晶方科技603005.SH子公司Anteryon为全球领先的光学设计和晶圆级光学镜头制造商，是ASML光学平台和晶國对位传感器的供应商苏大维格300331.SZ 向上海微电子提供了光刻机用的定位光栅产品浸没式系统启尔机电/浸没系统供应商双工作台华卓精科A20224.SH 双工件台供应商空气净化设备美埃科技688376.SH 为上海微提供了光刻设备所需的洁净过滤产品新莱应材富创精密688409.SH 半导体零部件制造的工艺技术达到主流国际客户标准，是ASML的战略供应商新莱应材300260.SZ 真空产品以及气体产品均可以应用到光刻机的设备中09.晶圆厂积极扩产带动光刻机需求数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络2020-2030年，预计全球晶圆产能每年将增长78万片/月，CAGR为6.5%。其中先进、成熟制程每年月产能增长分别为22/38万片，CAGR分别为12.0%/6.0%，存储芯片增速放缓，DRAM和NAND增速分别为4.7%/4.9%。若进一步考虑技术主权和竞争，将再增加15万片/月的产能。全球晶圆年产能及增速（百万片，等效12英寸）光刻机在晶圆制造设备价值占比超 200.0%.0#.0.0%刻蚀薄膜沉积光刻其他晶圆制造0500200252030-10%inefficiency or an additional18 million wafer capacity by 2030技术主权技术主权&竞争竞争10.光刻机在半导体设备的占比呈向上趋势数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络2022年WFE（全球晶圆厂设备支出）980亿美元，创历史新高，2023年将下降22%至760亿美元。预计2024年迎来复苏，同比增长21%至920亿美元。光刻机市场趋势与WFE整体趋势基本保持一致，但随着芯片工艺升级，对应光刻难度提升，采用更先进的机台，因此，光刻机在半导体设备的占比呈向上趋势，2024年光刻支出占WFE的比例将超过25%，以此测算光刻机市场规模约230亿美元。光刻市场增速快于WFE整体增速 全球晶圆厂设备支出（前道）-30%-20%-10%0 0P0040060080092020202120222023E2024EWFE（亿美元）YOY0%5 %09720002511.高端需求驱动光刻机发展数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络以光学传感器与成熟逻辑芯片为代表的高端市场，驱动光刻机技术的迭代。其中成熟芯片中，主要包括功率芯片、传感器、成熟逻辑/模拟芯片：ArFi光刻机主要应用在光学传感（ArFi光刻花费占比约 40%）与成熟逻辑芯片（ArFi 光刻花费占比约 60%）。其余光刻机主要用于功率芯片（KrF 45%、i-line 55%）、非光学传感（KrF 30%、i-line 70%）、模拟芯片（ArF、KrF、i-line 光刻花费占比相近）的生产。据ASML的财报计算，EUV与ArFi光刻机的ASP远远高于KrF和i-line光刻机，尽管高端机型出货量少于中低端光刻机，但总收入较高，市场规模较大。在ASML的设备收入中，EUV ArFi占比超8成。不同类型成熟芯片的光刻花费比例（按光刻机类型）光刻机TOP3公司历年合计销售数量（台）0500300350400450500200222023H1EUVArFiArFKrFi-line0 0Pp0%功率成熟模拟成熟逻辑非光学传感光学传感i-lineKrFArFArFi12.芯片性能升级推动光刻强度上升数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络光刻强度是指光刻资本支出占新建晶圆厂总资本支出的比例，呈现上升态势。先进逻辑制程对分辨率要求最高，因而光刻难度最大、光刻强度也最高。10nm逻辑芯片已达25%，5nm及以下制程需要利用EUV 多重曝光实现，光刻强度超过35%。先进DRAM芯片光刻强度在25%左右。NAND多采用3D堆叠架构，光刻强度相对较低，但存储巨头也在逐步引入EUV生产更高层3DNAND。Logic不同工艺和制程中光刻强度的变化Performance MemoryStorage Memory光刻强度（%）25)5nm7nm5nm3nm24%1X1Y1Z1A19%x64x96x128x25616L3D NANDStorage Class13.光刻机行业的四大发展趋势数据来源：公开数据整理；嘉世咨询研究结论；图源网络国产光刻机企业紧抓上游零部件机会01由于荷兰出口管制规则将限制ASML为受控设备进行维护、修理和提供备件。零部件存在断供隐忧，国产替代有望提速。未来无论是整机自研配套零部件，或是备件更换都会更多依赖国内零部件供应商，为光刻机上游零部件企业提供了机会，若供应链实现全国产替代，对应上游零部件市场空间超150亿元。行业龙头效应将更加集中02考虑到阿斯麦公司的领先技术优势、EUV的唯一供货能力、在手专利充足等因素，阿斯麦在高端光刻机的优势短期内难以被追平，未来有望随高端光刻机需求增长而持续获得市场份额，行业龙头效应将更加集中。光刻机出口进一步受到限制03美国进一步加强对中国芯片产业的封锁，寻求进一步阻止中国获得先进半导体技术，荷兰发布禁令主要涉及先进的沉积设备和浸润式光刻系统，这一系列限制的实施无疑给中国的光刻机产业带来了严峻挑战，有可能让中国芯片产业可能会退回到45nm水平，迫使国内企业加强自身的研发实力，推动自主创新。光刻机的应用更加广泛04随着人工智能和大数据技术的不断发展，其在光刻机产业中的应用也越来越广泛。通过将人工智能和大数据技术与光刻机产业相结合，可以实现光刻机的自动化和智能化生产，提高光刻机的生产效率和制造精度。本报告为简版报告，内容均从嘉世咨询原有完整报告中精炼提取，如需了解详细内容，请联系：.本报告中的所有内容，包括但不限于文字报道、照片、影像、插图、图表等素材，均受中华人民共和国著作权法、中华人民共和国著作权法实施细则及国际著作权公约的保护。本报告的著作权属于上海嘉世营销咨询有限公司所有，如需转发、转载、引用必须在显著位置标注出处，并且不得对转载内容进行任何更改。本报告是免费报告，任何机构和个人不得将本报告用于收费为目的经营活动。版权说明版权归属 上海嘉世营销咨询有限公司

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 2023 年深度行业分析研究报告 s 正文目录 1 从数控机床大国到强国，机床行业转型升级从未间断.5 1.1 全球在 1952 年进入数控机床时代，制造技术应用提高加工效率，但加工精度需厚积薄发.5.

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0前言 Preface 01从结果控制到流程控制02让“隐性问题显性化”03一体化“智造”降本增收04一体化实践0103142023意识觉醒流程挖掘价值进阶案例2 2前言 Preface随着国家“十四五”智能制造发展规划的加速推动，从“制造”到“智造”进化的企业也如雨后春笋般涌现。然而近年来“黑天鹅”事件频发，“粗放狂奔”中的智能制造企业冷静下来，即便面对2023年上半年逐步回升的采购经理指数（PMI），依然坚定转向精益管理。智能制造企业技术含量高、研发投入大，在资金、合规风险等方面承受很大挑战，面对高度不确定性的商业环境，财务稳健和资金效率尤为重要。虽然不同于传统制造，如半导体、新能源、机器人、智能硬件等智造企业数字化启动早、程度高，却因“集成陷阱”受困于低下的业财协同效率，无法真正让业务流程中的顽疾与风险显性化。囊括差旅、报销、对公付款的企业费用，虽为小额、高频支出，却直接反映业务实际进展和资金运作效率。但企业费用支出因“黑盒效应”隐匿诸多经营顽疾，更加剧合规风险，甚至会影响上市审计进程。一体化企业支出管理平台分贝通，发布从流程挖掘到管理进阶智能制造企业支出管理洞察报告。报告辐射超2198家企业，涵盖新能源、半导体、机器人、智能硬件等细分行业。报告通过平台数据分析、外部数据调研分析、CEO 采访、企业走访等方式，最终梳理而成。报告发现，越来越多智能制造企业受数字化基因驱动，正全力突破流程挖掘过程中由报销带来的一系列阻碍，获得“干掉报销、数据自由、协同自由、价值进阶”“干掉报销、数据自由、协同自由、价值进阶”，实现看得见的经营效率和效果的提升。01Chapter意识觉醒从结果控制到流程控制从流程挖掘到降本增收智能制造企业支出管理洞察 Corporate Spend Management of Smart Manufacturing据国家统计局，2023年6月以来虽制造业PMI持续回升，但反映市场需求不足的企业占比仍达59%以上，需求收缩的制约依旧突出。提升营运现金流健康度，已成为智能制造企业的支出管理的重点。4支出精益化：从结果控制到流程控制1.1智能制造企业普遍面临研发投入大、投资周期长、回报周期长等特点。财务稳健成为第一要务。而稳健的营运现金流管理非常重要。1、长周期、高投入 营运现金管理主动向“精”1.1 维稳现金流 收紧企业支出成必选项调研数据显示，2023年上半年智能制造企业通过多种手段让企业现金可持续流转。其中受调研企业其中受调研企业均选择了通过“控制不紧急的费用支出”维持现金流，并强调“合理分配支出预算”。均选择了通过“控制不紧急的费用支出”维持现金流，并强调“合理分配支出预算”。面对市场供大于求的局面，近八成企业“通过放弃一部分毛利空间”来增收。1.2 无论规模大小 减少不必要支出的诉求显著从不同规模来看，在市场冷静周期下，选择控制不紧急的支出、合理分配预算是共同的选择。同时，随着企业规模的增加，企业资金运作能力和手段亦升级，智能制造企业更倾向通过资金运作，加快现金流的流转。1国家统计局2023年8月PMI数据发布1数据来源：分贝通调研数据图1-1 2023H1智能制造企业稳定现金流的措施100.0 x.90f.70P.605.303.20$.30%控制不紧急的支出，合理分配支出预算通过放弃一部分毛利空间（如降价），增加收入管理应付款，减少不必要的现金流出，加强应收款资金运作，加快现金流量的流转加快存货周转其他暂停或控制长期效益差的项目的投入企业占比从流程挖掘到降本增收智能制造企业支出管理洞察 Corporate Spend Management of Smart Manufacturing管理应收帐款，减少不必要的现金流出，加强应收款催收，也是智能制造企业选择的普遍方式。调研数据显示，200人以上的企业，无论是中小企业，还是中大型企业，均分别有近5成通过此方式，优化现金流转效率。567.80e.502.400.30000.90.60&.60C.50I.60g.10p.20D.50F.80H.50F.20C.30%6.00%7.00%7.40%6.30%5.00.90.30.50.80&.70(.10.50!.20#.30%0 0 0以下-10-5000其他加快存货周转暂停或控制长期效益差的项目的投入管理应付款，减少不必要的现金流出，加强应收款催收资金运作，加快现金流量的流转控制不紧急的支出，合理分配支出预算通过放弃一部分毛利空间（如降价），增加收入企业占比过去，很多智能制造企业对支出没有管理意识。一方面，费用类预算更是经常“拍脑门”，缺乏科学决策依据；另一方面，支出管控时效性不强，都已经既成事实了才看到财务预算超了。财务团队直接对营运现金流负责。智能制造企业将更多精力转移至支出产生的过程，而不仅仅是总智能制造企业将更多精力转移至支出产生的过程，而不仅仅是总支出结果。支出结果。2、从看总账到看细账 更关注支出过程数据来源：分贝通调研数据图1-2 2023H1 不同规模智能制造企业稳定现金流的措施从流程挖掘到降本增收智能制造企业支出管理洞察 Corporate Spend Management of Smart Manufacturing图1-4 智能制造企业对企业支出关注频次的变化62.1 从“看粗”到“看细”智造企业主动改变2023年上半年，近5成受调研智能制造企业开始同时关注企业总支出和不同场景支出的变化，相比2022年增加12.1%。虽然仅关注总支出变化是常规工作方式，不难看出智能制造企业倾向掌握更细致的支出情况。66.40T.303.60E.70%0 222023H1仅关注总支出变化同时关注总支出和不同场景支出变化企业占比从关注频次来看，相比2022年，2023年上半年以周、日为单位查看支出变化的智能制造企业均显著增加，占比分别为21.5%和16.4%。值得注意的是，3.3%的企业会随时查看支出变化，足以显示其对现金变化的极度关注。数据来源：分贝通调研数据图1-3 智能制造企业对企业支出关注目标的变化数据来源：分贝通调研数据78.90.70%5.40X.80!.50.40%3.30%0 0%每月查看每周查看每日查看随时查看20222023H1企业占比从流程挖掘到降本增收智能制造企业支出管理洞察 Corporate Spend Management of Smart Manufacturing7面对不确定的商业环境，智能制造企业疫后复苏阶段便迅速拓展业务活动，不可避免地面对这样一种矛盾：一边是持续落实降本手段，一边却是攀升的企业支出。据一体化企业支出报告，2023 年第一季度，智能制造企业月均商旅支出相比2022年，增长明显，达 54%。该报告显示，智能制造企业3 月商旅平均支出甚至超2022年峰值近 20%。在可预期的未来，降本仍然是企业发展的主旋律，支出管控是其中最重要的一环。伴随业务发展及运营的多元化，费用支出的类型也不仅限于简单的机票、酒店、火车、用车、用餐等差旅费用，企业支出管理也不再是单纯的报销管理，而是企业降本增效成果的直接体现。业务增长承压，降本增效急迫，从预算到支出，企业唯有提升资金使用效率，才能赋能经营精益化，抵御业绩压力。 84% 67% 61% 58% 54% 54% 40% 31% 21%-23%-30.0.0P.0.0%文娱传媒贸易物流传统制造生物医疗建筑工程智能制造新零售软件SaaS家居家装餐饮连锁变化百分比月均支出变化图1-5 2023年第一季度各行业机票、酒店、火车、用餐月均支出变化数据来源：分贝通平台数据从流程挖掘到降本增收智能制造企业支出管理洞察 Corporate Spend Management of Smart Manufacturing8成本如何管理，支出如何优化，一直以来是智能制造企业关心的问题，尤其在降本增收的当下。而预算分配合理化，精细化的管控是前提。3、预算分配合理化 精细化管控是前提3.1 管控视角更立体从管控视角来看，从管控视角来看，智能制造企业普遍按部门、项目和员工维度部门、项目和员工维度进行预算管控，并呈现更精细化的趋呈现更精细化的趋势。势。其中，2023上半年按员工维度管控支出预算的企业为34.7%，相比2022年翻了一倍。同时调研过程发现，智能制造企业通常采取“混合预算管控”“混合预算管控”提升精细化。比如某些汽车芯片设计厂商会同时按部门和项目进行预算管控，便于核算时可立体式分析。但当遇到同一个研发人员多项目支持时，易出现相关费用支出的归属问题，影响核算结果。3.2 管控需求更精细传统的粗管控，即企业凭经验拍脑袋做出预算决策的方式，正在被越来越多企业摒弃。从预算编制到执行过程中，企业需要全面提升对预算的管控能力，管控维度也要更精细。在走访调研中不难看出，即使行业不同，目前已有 3/4 的企业上线预算管控工具，其中的 1/4 企业关注费用预算的释放与管理。图1-6 智能制造企业预算管控维度的变化50.003.10.30R.10E.204.70%0 %按部门管控按项目管控按员工管控20222023H1企业占比数据来源：分贝通平台数据从流程挖掘到降本增收智能制造企业支出管理洞察 Corporate Spend Management of Smart Manufacturing9无论是企业支出从关注结果到重视过程变化，还是预算管控从拍脑袋到重视依据，智能制造企业正在有意识地加强支出的精益化管理，提升资金使用效率。撬开支出管理的数据黑盒，已势在必行。从管控需求来看，智能制造企业对预算管控精细化提出了更高要求。从管控需求来看，智能制造企业对预算管控精细化提出了更高要求。一体化企业支出报告显示，受调研企业中近 50%的企业表示，已有的费用预算管理工具存在编制太粗，不能多维度建模等问题；而32%的企业表示工具缺乏多维度、细颗粒度的预算分析；而有 32%的企业需要及时预算执行预警等功能。23222H%预算调整缺乏灵活预算执行进度无法实时查看缺乏及时的预算预警缺乏多维度、细颗粒度的预算分析预算编制太粗，不能多维度建模(不同周期、对象、结转等)企业占比图1-7 智能制造企业预算管控主要面临的问题数据来源：分贝通调研数据 从流程挖掘到降本增收智能制造企业支出管理洞察 Corporate Spend Management of Smart Manufacturing10加速上市合规进程，保障业财数据一致性1.2睿兽分析2023年7月投融资报告显示，2023年7月在全球交易所完成IPO上市的中国企业共计44家，智能制造以新增14家IPO企业数量蝉联最热IPO赛道。中国一级市场发生融资事件401个，已披露总金额为247.04亿元人民币。排名前五的行业共发生融资事件217个，行业分别是智能制造、医疗健康、人工智能、能源电力、企业服务。作为长期高投入行业，持续的资金募集，对于大多数智能制造企业而言，上市是必然选择。但由于信息分散、管理分散导致业财脱节，很多智能制造企业上市败北均与业财数据一致性问题有关。1、上市前赴后继 业财数据不一致成绊脚石2睿兽分析2023年7月投融资报告2智能制造企业以IPO为目标，便更应尽早重视上市合规风险。报告走访调研发现，超3成企业计划于2023年-2024年申请IPO。但其中有超有超25%的企的企业在上市审计过程中遭遇业财数据合规问题。业在上市审计过程中遭遇业财数据合规问题。25%智造企业上市审计过程遭遇业财数据合规问题作为业务发展和企业经营的重要反馈，企业支出行为亦需加强监管，刻不容缓。一方面，由于企业很一方面，由于企业很难掌握因公消费源头，无法对报销进行严格管控。难掌握因公消费源头，无法对报销进行严格管控。比如没有真实交易、有真实交易但发票数额和交易金额不符、进行了实际交易但让人代开发票粗管控下的这些问题企业较难发现，这也是对企业支出合规性的挑战。另一方面，数据合规性的监管要求日趋严格。另一方面，数据合规性的监管要求日趋严格。以费用异常为例，一些企业重点费用比如差旅费、会议费、咨询费等与实际业务推进之间存在出入，或是公司名下没有车却产生大量的加油费。相应地，企业还会面临高成本的整顿治理。1.1 上市合规风险 数据合规是关键随着我国制造业加速向数字化、智能化发展，工业软件行业规模保持稳定发展趋势，资本市场也对其愈发青睐。从流程挖掘到降本增收智能制造企业支出管理洞察 Corporate Spend Management of Smart Manufacturing11作为企业经营的重要反馈，支出数据的治理失控可能导致的超支、监管甚至税务等问题，是任何一家企业都无法承受之重。2、支出合规 暗藏诸多玄机2.1 报销和备用金场景 易“鱼目混珠”据一体化企业支出报告显示，超8成智能制造企业均存在员工超规、违规行为，包括预算超支、虚报多报、徇私舞弊、税务处罚及其他，并因此蒙受过损失。酒店场景最为典型，存在较严重的超规和虚开情况。本报告走访调研了解到，有将近7成企业都处理过虚开情况，尤其体现在住宿费注水虚开。为了“顶格报销”，如明明实际间夜价为300元，但让酒店开具按间夜价500元开票；明明只入住一晚或根本没住，但却与酒店串通按入住2晚开具；更有将个人在酒店的消费一并计为住宿费，私账公报。为规避这种行为，一些企业优先想到的是进一步优化差标，压缩违规行为空间，同时要求报销时提供入住水单。但这种管控方式一方面还是无法做到消费可追溯，另一方面也会影响员工体验。备用金管理场景也潜藏诸多合规问题。一些智造企业项目需长驻偏远地区，申请备用金是常见现象。由于消费过程中的不可控性，企业备用金管理引发的各项风险接踵而至。67D#%4%0 %预算超支虚报多报徇私舞弊其他税务处罚企业占比数据来源：分贝通调研数据 图1-8 智能制造企业曾因员工违规行为蒙受损失从流程挖掘到降本增收智能制造企业支出管理洞察 Corporate Spend Management of Smart Manufacturing12数据来源：分贝通调研数据一方面是降本压力，一方面是精细化驱动，智能制造企业呈现出支出合规“增加规则、细化规则”的显著态势。3、加码合规 粗管控到全方面管控3.1 增加规则2023年上半年，智能制造企业在机票、酒店、火车、用车场景中均加强规则约束。平台数据显示，智能制造企业针对酒店场景设定的“门槛”最高，平均规则数为3.8条，相比于 2022年增加了1.7条。其次是用车场景，平均规则数为3.4条，比2021年增加1.7条。而2023年企业在机票和火车场景的规则数分别为2.8 条和2.4 条。一体化企业支出报告指出，预算超支风险、会计核算风险、财务风险、税务风险为主要的 4 大备用金支出管理难题。134F%税务风险财务风险会计核算风险预算超支风险企业占比图1-9 备用金支出管理主要面临的风险企业占比图1-10 企业平均设定规则数数据来源：分贝通平台数据1.52.11.41.72.83.82.43.401234机票酒店火车用车20222023H1从流程挖掘到降本增收智能制造企业支出管理洞察 Corporate Spend Management of Smart Manufacturing13一般企业用车场景主要为商务活动中的市内用车、日常加班用车，后伴随商旅行为的增加，机场、火车站等接送服务也成为企业用车的主要场景。平台数据显示，近半数企业优先选择通过“按场景设定规则”，通过新增“接送机”、“接送站”等细分用车场景规则来管控用车支出。往往机场、火车站接送用车产生的费用较高，加强这些细分场景管控势在必行。3.2 细化规则平台数据显示，近7成企业仍然会优先选择调整“间夜价格（差标）”来控制酒店支出。降本的同时，企业也开始寻求更灵活的方式保证员工体验，例如6成企业则选择提高“双人同住”率（34.0%）和设定“节省奖励”（26.0%）来把控支出。企业占比数据来源：分贝通平台数据图1-11 酒店场景规则调整企业占比68.404.00&.00.10.50%0 %间夜价格双人同住节省奖励酒店托管酒店类型企业占比数据来源：分贝通平台数据46.80.208.90%.60%0 %按场景设定规则单日用车限额车型限制城市级别限制图1-12 用车场景规则调整企业占比IPO财务审核的重要原则在“真实”的基础上，力求财务会计信息的披露达到“充分、完整、准确”的要求，“充分、完整、准确”的要求，并符合及时性的要求。但并符合及时性的要求。但企业违规行为呈现涉及场景广、风险点多而散、主动或被动并存涉及场景广、风险点多而散、主动或被动并存的现状。因此，。因此，越来越多企业通过事前管控实现“因公消费企业直接支付”，高效地管理企业支出。全流程透明，真实的数全流程透明，真实的数据沉淀于系统内，实现对员工支出的实时洞察。据沉淀于系统内，实现对员工支出的实时洞察。02Chapter流程挖掘让“隐形问题显性化”从流程挖掘到降本增收智能制造企业支出管理洞察 Corporate Spend Management of Smart Manufacturing15揭开支出“真相”降本增收从“细”出发2.1企业日常支出小额、高频、多人特点显著，从信息、流程和管理呈现分散化，亟待对其过程甚至细节的“开采”。精益生产带动智能制造企业从局部到全局思考精细化支出管理实践。据RPA中国20222022年中国流程挖掘行年中国流程挖掘行业研究报告业研究报告，制造业流程挖掘的意愿度明显高于行业整体平均水平。流程挖掘的价值在于让“隐形问题显性化”。1、流程挖掘正成为智造企业共同选择1.1 价值显著 流程挖掘让隐性问题显性化随着企业规模的增加，企业更关注流程的挖掘，而非优化。报告调研显示，超5成以上、规模为500-100人、1000-2000人、2000-5000人的企业，更认可流程挖掘在及时且低成本暴露隐性合规问题方面的价值。信息和管理协同问题始终是困扰智能制造企业的核心，企业规模越大，需要流程挖掘实现全流信息和管理协同问题始终是困扰智能制造企业的核心，企业规模越大，需要流程挖掘实现全流程透析的诉求也越强烈。程透析的诉求也越强烈。数据来源：分贝通调研数据3RPA中国2022年中国流程挖掘行业研究报告一家锂电池生产厂商发现，酒店的差标总是滞后的。后该企业利用一体化支出管理平台打通了差旅审批和支出管理后台，则可以从后台清楚的看到各事业部在一二线城市、三四线城市每月各自的酒店、餐标都消费了哪些价格。有了这些数据，企业财务团队做差标有了参考。这也对预算计划提供了有效指导。3企业占比77.50C.507.70 .40.30$.60%.60 .50&.60$.806.50.80P.90g.90p.10V.80e.20.20 x.70 .00.20000%0 0 0人以下200-500人500-1000人1000-2000人2000-5000人优化报销流程效率提升预算合理配置水平及时且低成本暴露隐性合规问题解放人效，聚焦价值型工作打破信息孤岛，全流程实时透析图2-1 不同智能制造企业对流程挖掘价值的理解从流程挖掘到降本增收智能制造企业支出管理洞察 Corporate Spend Management of Smart Manufacturing16本报告调研显示，2023年上半年，超七成智能制造企业，已经或正尝试将流程挖掘实践于企业支出管理领域。2、疫后复苏 中型智造企业聚焦支出管理流程挖掘2.1 中型智造企业不约而同下手支出数据“黑盒”流程挖掘不再是头部制造企业的“特权”，尤其在优化企业支出管理方面。调研数据显示，200-500人，500-1000人的企业，表示在初步了解支出管理软件的企业，占比分别为42.4%和53.8%。图2-2 不同规模智能制造对企业支出管理软件的需求度数据来源：分贝通调研数据同时，500500 50005000人的企业，考虑或已完成立项，自建或上线企业支出管理系统的企业均超人的企业，考虑或已完成立项，自建或上线企业支出管理系统的企业均超3 3成。成。这充分反映了中型企业对打开企业支出“黑盒”的急迫性。这充分反映了中型企业对打开企业支出“黑盒”的急迫性。有效的企业支出管理，通常由横向的事前、中、后因公消费全流程，包含费用预算管理、行为流程管理、费用标准管理、核销入账和结算管理等，和纵向的员工消费场景所组成。但真正实现支出管理全流程、全场景覆盖却并非易事。很多企业在构建自身支出管理体系中，却难免仅停留于“工具迭代”，信息孤岛问题在所难免。企业占比76.50%4.50%4.00%2.30%1.30 .10B.40S.80#.40.50%3.40.808.70C.600.90.300.700.70.10%0 0 0以下-10-5000暂不考虑有兴趣，初步了解中有兴趣，考虑建或上线系统内部已项，系统选型中/完成建从流程挖掘到降本增收智能制造企业支出管理洞察 Corporate Spend Management of Smart Manufacturing17突破“集成陷阱”支出流程的“有效挖掘”方式2.2企业在优化支出管理上，往往会优先选择“以数治数”，即通过包括商旅、费控、报销、银企直联、OA、财务系统等数字化工具治理费用支出数据，从而赋能整体管理效率。随着业务复杂度的增加，系统割裂加剧。企业全局优化需求与碎片化供给的矛盾，最终成为一个个“信息孤岛”，形成“集成陷阱”。1、成也数字化，败也数字化1.1 拒绝“工具迭代”一体化企业支出报告显示，37%的企业至少购买了 5 个以上的相关系统，44%的企业至少购买了 3-5 个，共 81%的企业购买了 2 个以上的系统。数据来源：分贝通调研数据1同时提升系统间数据信息的流转效率，以此挖掘数据背后的决策赋能价值，与上线具有功能价值的系统，同样重要。真实的数据沉淀于系统内，实现对员工支出的实时洞察，进行合理的管控以及调整除生真实的数据沉淀于系统内，实现对员工支出的实时洞察，进行合理的管控以及调整除生产成本开销外的管理和调控措施。产成本开销外的管理和调控措施。好的企业支出管理往往是基于一体化的设计思路，将多种软件功能融合到一起，一方面可以提升不同功能之间的协作效率，另一方面也能够通过数据融合赋能管理。19D7%0-2个3-5个5个以上图2-3 为治理费用支出购买的系统个数企业占比从流程挖掘到降本增收智能制造企业支出管理洞察 Corporate Spend Management of Smart Manufacturing18由于多系统带来的信息孤岛问题，在数字化大趋势下，企业客户对系统集成已然成为了“刚性诉求”之一。调研数据显示，完成支出管理系统与业务系统对接的企业占比，已经从 2021 年的 39%，上升至 64%；与财务系统对接的企业占比则从 6%上升至 17%。2、数据与信息协同 已成刚需一些企业有意识地通过系统对接突破集成陷阱。一些企业有意识地通过系统对接突破集成陷阱。2023年上半年受调研智能制造企业全面使用OA/预算/报销/电子档案等工具做支出管理，并部分打通的企业占比最大，为34.8%，且相比于2022年的24.6%增加了41.2%；全面使用全面使用OA/OA/预算预算/报销报销/电子档案等工具做支出管理，且全部打通的受调研智能电子档案等工具做支出管理，且全部打通的受调研智能制造企业，也超过了制造企业，也超过了2 2成。成。智能制造企业突破“集成陷阱”的核心是提升数智化水平。从支出管理角度而言，不应仅停留在“工具迭代”，这很难形成费用数据的整体沉淀，导致企业支出管理始终无抓手。走访调研发现，费用数据作为在整体财务中繁琐但重要的部分，79%的企业表示会率先着手此类数据的治理，打通费用支出管理系统的壁垒，利用大量准确且及时的费用数据沉淀，掌握员工的支出行为特点、异常和趋势，为企业经营决策调整提供数据支持。79%优先着手费用数据治理26.00.202.101.00$.604.80.30!.00%0 0 222023H1部分使用OA/预算/报销/电子档案等工具做支出管理，未打通全面使用OA/预算/报销/电子档案等工具做支出管理，未打通全面使用OA/预算/报销/电子档案等工具做支出管理，部分打通全面使用OA/预算/报销/电子档案等工具做支出管理，全部打通企业占比图2-4 智能制造企业支出管理软件间的对接程度数据来源：分贝通调研数据从流程挖掘到降本增收智能制造企业支出管理洞察 Corporate Spend Management of Smart Manufacturing19平台数据显示，使用企业支出分析数据看板的智能制造企业，2023 年上半年平均访问数据看板的频率可达到22次/月。22次每月平均访问数据看板频率2.1 价值显著 流程挖掘让隐性问题显性化真相往往隐身于细枝末节，尤其对于业务复杂度和系统集成度较高的智能制造企业。流程挖掘正在为流程挖掘正在为智造企业构建一个全知全能的俯瞰视角，智造企业构建一个全知全能的俯瞰视角，这个视角可以帮助财务更快地去了解业务真实的样子，以及它到底是怎么发生的，将企业隐性问题显性化。而一体化是流程挖掘在企业支出管理中的“最佳实践方式”。而一体化是流程挖掘在企业支出管理中的“最佳实践方式”。图2-5 一体化企业支出数据看板（示意图）一家集团型，规模800 人的半导体企业，利用一体化平台全面和准确完成数据沉淀，并分析2022年下半年员工商旅出行的城市热度，发现惠州、东莞成为新的热门差旅目的地。最终经企业多方面评估，包括对比差旅成本与新建办事处成本，决定在惠州、东莞开设办事处。企业支出管理应从业务数据出发，需更加关注数据的全面性、准确性和颗粒度。整合实时在线报表和周期性的分析报告应成为驱动业务的底层支撑。一体化支出管理平台，通过全场景覆盖、全流程管控、全数据解析，帮助智造企业能为企业的支出管理带来真正数智化的体验，赋能经营优化，推动企业增长。03Chapter价值进阶一体化“智造”降本增收从流程挖掘到降本增收智能制造企业支出管理洞察 Corporate Spend Management of Smart Manufacturing21流程挖掘赋予企业支出管理的价值。一体化支出管理，是流程挖掘价值最大化的最佳搭档流程挖掘赋予企业支出管理的价值。一体化支出管理，是流程挖掘价值最大化的最佳搭档。2023年，分贝通向“一体化企业支出管理及支付平台”升级，在一个平台满足企业小额高频的商旅和费控需求，以及大额低频的支付和采购需求。“一体化”平台带来便捷的操作、统一的体验以及完整的支出数据，有利于企业提效、降本、增收。1、总结：一体化“智造”降本增收新思路图3-1 一体化企业支出管理及支付平台一体化支出管理平台，突破智造企业“集成陷阱”，帮企业走出“工具迭代”就是“管理价值升级”的误区。一体化的分贝通，更聚合、流畅，辅助数据全面沉淀和实时分析，赋能经营调整，以此在不确定环境下，提供更确定的决策依据，赋能企业对自身经营调整更具掌控力。图3-2 一体化的分贝通系统对接System Integration预算管理Budget结算账Settlement&Accounting 数据报表Reporting费报销Reimbursement消费管控Spend Control付款管理AP ManagementOpenAPI对接OpenAPI接实施平台预算编制预算发布预算控制预算分析预算预警调整留痕权限配置事前申请消费规则超额个付消费通知节省奖励发票管理费报销OCR识别报销补贴虚拟卡管控申请/审批权限配置付款申请供应商管理合同管理发票台账付款任务管理账单发票报销打款凭证账凭证账电档案对接ERP消费报表节省报表资报表费分析消费分析XBR报告财务流程重点功能体化费控报销软件银企直联数据分析系统Excel财务系统OA、邮件快递采购机票餐票打预算管理软件Excel财务系统实现具从流程挖掘到降本增收智能制造企业支出管理洞察 Corporate Spend Management of Smart Manufacturing22通过整合商旅、商城等合作方和更多优质银行资源，全面拉通因公消费场景，由此打造了更深入、更全面、更完整的一体化支付解决方案。资源一体聚合机票、酒店、火车、用车、外卖、采购等全商务消费场景，员工所有因公消费统一入口申请、审批和预订，实现所有因公支出的一体。场景一体实现“OA-分贝通-业务-财务”整条链路互联互通，从员工的基础信息、组织架构的业务动作转换为财务语言，实现流程一体化后，为企业带来全面的数字化。支出一体所有员工支出数据进行自动沉淀后，财务能够通过分析数据趋势，发现问题和做出总结，从而让动态、真实的信息真正变为数据资产。数据一体实时的订单数据自动沉淀在系统中，可助力企业打造数据资产，实现费用数据与业务数据的融合，从而形成业财一体，为企业业务策略提供数据依据。业财一体智能制造代表企业半导体新能源智能硬件2、“五位一体”智造企业支出管理价值进阶 从流程优化到降本增收，多数智能制造企业少了关键的“流程挖掘”。以流程挖掘为导向，一体化平台辅助智能制造企业加速肃清“不合理、不合规”支出，实现看得见的经营效率和效果的提升。04Chapter一体化实践从流程挖掘到降本增收从流程挖掘到降本增收智能制造企业支出管理洞察 Corporate Spend Management of Smart Manufacturing241图4-1 一体化支出管理：全流程透明、系统间信息流通多主体、多地，人员结构复杂，差标层次不齐，销售部门超2000人，差旅量大且临时需求频繁，该企业支出费用连年攀升。但由于业财系统割裂，导致员工实际支出行为无法与商旅/报销订单做自动关联校验，同时仍采取表格编制预算和事后预算使用核算，超支情况无法避免。1、某半导体设备制造企业利用一体化“破解”超支隐患，支出节省超16%难点方案及效果超支事后预算管控，费用超支总“马后炮”低效15000 张发票/月处理量，自动化程度低合规重复报销难避免，手动排查易出错割裂费用数据过于零散，信息流转有阻碍预算与消费管控打通，效率降本“两手抓”预算管控与全场景消费管控打通，员工提交申请单时就占用预算，直接杜绝超支 销售部门在预算框架内可不提出差申请单，员工个人预算校验通过后即可出行一事一报，系统自动查重 混合报销单可支持一张报销单包含多个支付方式的费用，管理者可清晰调取查看整个行程 报销单据智能匹配商旅订单记录，系统自动去重，节省需要人工去审核查重的工作优化内部费控体验 因公消费直接由企业支付，报销申请和处理量减少90% ，赋能业务效率 下单即校验，审批流耗时从4h减少为4min消费管控商旅用餐快递物流预算管控商务消费费用报销人力资源管理系统HRM财务核算系统组织架构人员信息总帐记账凭证组织架构协同办公/OA系统申请单审批差旅补助预算编制预算调整预算控制预算分析对私报销混合报销发票管理费用分析一体化企业支付平台申请单、审批单预存款、支付报销款银行系统从流程挖掘到降本增收智能制造企业支出管理洞察 Corporate Spend Management of Smart Manufacturing2524家分子公司，业务覆盖全球40多个国家和地区，差旅量大且需求零散。复杂差标体系下，上传下达效率低，“钻空子”情况严重，导致合规问题层出不穷（包括丢票、错票、替票等），同时线下消费不透明导致无法判断核销发票是否与真实消费行为一致。合规排查效率和效果差，顺利推进上市压力大。2、某机器人企业利用一体化“揭露”合规暗点，顺利完成上市前审计难点方案及效果合规丢票、替票等现象严重，审核压力大割裂线下消费数据无法进行记录，验证难低效月均7000份票据对账结算效率低，易出错管控差规上传下达效率低，规则难落地集中化费用管理“消费即合规”变事后报销为事前审批，精细化员工差旅规则，系统直接提供合规出行选择 因公消费企业直接付，统一结算干掉超80%的报销自动化对账 提升财务数据准确性 自定义账单格式，对账全程由线上系统完成，错误发生率降低至0%企业统一结算，提升对账结算效率，财务更轻松“大发票”结算，缩短结账周期 将已完成对账的发票及账单统一寄送，降低发票流通中存在丢失或破损的风险 一次性完成账期内发票的收集，每月初即可完成上月所有凭证的汇总、订制OA系统组织信息/人员信息同步至分贝通OA系统发起申请OA系统审批通过分贝通商旅预订分贝通预算占用、扣减分贝通订单信息同步开具大发票财务系统凭证入账结束结束基础数据事前申请商务消费结算对账提供规则内选择消费即合规消费即合规分贝通分贝通线上自动对账线上自动对账自动生成凭证图4-2 一体化支出管理：全场景消费与管控、结算打通，消费即合规，自动化对账效率高关于分贝通分贝通，一体化企业支出管理及支付平台，在一个平台满足企业小额高频的商旅和费控需求，以及大额低频的支付和采购需求，用数据赋能企业降本增效。版权声明本数据报告所有内容（包括但不限于文字、图表、标志、标识、商标等）版权均归分贝通所有。未经分贝通书面授权，任何单位或个人不得复制、转载、重制、修改、展示或以任何形式提供给第三方使用本报告的局部或全部内容。任何单位或个人违反上述规定，均属于侵犯版权的行为，分贝通将追究其法律责任，并根据事情追究赔偿责任。26

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