1、2020年深度行业分析研究报告,顺势而为，中国制造业处在十字路口,01,目 录,应时而生，构建制造业转型整体蓝图,02,灯塔工厂，引领制造业企业转型升级,03,智创未来，聚焦细分行业转型突破机会,04,Contents,顺势而为 中国制造业处在十字路口,随着新科技发展，各国制造业也开始新一轮变革浪潮。从18世纪60年代蒸汽机的发明引爆第一次工业革命开始，制造业经历机械化、电气自动化、数字化三个阶段，进入以网络化、智能化为代表的工业4.0 发展阶段。技术的发展促使生产力不断提高，而更高的生产力和利润率的追求促使行业不断发生变革。 工业2.0-3.0的技术已较为成熟，在全球市场落地和应用的渗透率较
2、高。而中国在这一方面起步较晚，仍将持续追赶工业2.0-3.0的技术基础。工业4.0是伴随着物联网、云计算、大数据、人工智能等关键技术 的发展而产生的新技术，目前尚不成熟、市场格局未定，中国也将持续在新技术上发力，整体提升制造业的基础实力。,第四次工业革命,行业需求,技术创新,家庭手工作坊无法满足社会化 商品交换的需求,蒸汽机的发明等,产业变革,机器代替手工劳动，生产力 大幅提高，手工业开始发展,单个机械生产率见顶，产生社 会化生产的需求,电机的发明 电气设备/流水线等,效率更高的流水线和自动化 电气设备代替了大量人力劳 动，重工业开始发展,计算机及互联网 原子能/生物工程等,机械化,电气自动化
3、,数字化,网络化/智能化,物联网/云计算/5G 大数据/人工智能/机器人等,出现数控机床，以及流程管理 系统、计算机辅助设计系统等 工业软件，效率进一步优化,制造业进入稳定发展阶段， 产生精益生产需求,需求的快速变动/人力成本上 升产生智能生产需求,出现智能工厂、智能物流、 C2B等新模式，全产业链协同 发展，生产效率再次提高,更高的生产力和利润率,行业需求与技术创新助力全球制造业发展进入4.0阶段，新老技术周期更迭，制造业基础将被重塑,5,第三次工业革命,第二次工业革命,第一次工业革命,中国制造业自改革开放开始，已经历四个主要阶段：1978年至90年代初，中国开始从重工业到轻工业建立较完整地
4、制造业体系；90年代初到20世纪末，制造业进入超高速发展阶段，这一阶段中国第二产业 GDP增速在20%40%；20世纪末到2016年，是中国制造融入全球价值链的关键阶段；2016年至今，中国第二产业GDP增速下降至个位数，同时贸易摩擦、国际局势变得复杂，中国进入产业升级、内需拉动 的新时代。,1978年-90年代初： 中国制造业体系逐渐完善,从改革开放开始，中国逐步建立较完整 的制造业体系，从以重工业以及国营企 业为主，开始快速发展生产消费品为主 的轻工业制造。,90年代初-20世纪末： 制造业进入超高速发展阶段,这一阶段中国民营制造业进一步蓬勃 发展， 已经形成一批龙头企业；1992 年深化
5、 改革开放，FDI增长，出口导向 型经济 开始蓬勃发展。,20世纪末-2016年： 中国制造逐步融入全球价值链,2016年至今： 中国制造业进入新时代、新常态,这一时期制造业FDI迅速增长，沿海 地区众多出口导向型制造企业形成全 球竞争力，加入WTO标志着中国制 造业进一步融入全球价值链。,中国经济增长进入新常态，贸易摩擦 等原因冲击中国出口，内需将逐渐成 为拉动中国制造业增长主力。,中国制造业从基础完善、超高速发展、融入全球价值链到如今进入增速放缓、不确定性增加的新阶段,5,274,7,301,9,130,16,473,28,677,37,545,41,080,49,659,386,165,
6、1987年,1995年,227,035,1,9252,2692,6633,886 1979年 1981年 1983年 1985年,1989年,1991年 1993年,2017年,1997年,2005年,1999年,2001年 2003年,2007年,2009年,2011年 2013年 2015年,2019年,331,581,62,696,88,082,126,631,261,952 281,339,2.9%,24.4%,25.3%,3.9%,40.5%,5.8%,5.9%,21.3%,27.7%,12.2%,第二产业GDP增速,第二产业GDP,6,中国第二产业GDP及增速（单位：亿元人民币）,
7、中国面临一些机遇,也面临一些挑战,产业环境,中国制造业处于全球价值链的中低端地位，附加值较低，且抗风险能力有 待提高，产业结构调整、敏捷性提升成为中国经济发展的驱动力,客户需求,产品需求多样性、迭代速度提升明显，同时客户需求从有形产品向服务体 验延伸，使得制造体系的复杂度显著增加,产业政策, 中国制造体量较大，产业具备全产业链以及规模化、集群化优势， 在全球制造业价值链中的地位稳固 消费升级带来高附加值产品需求增长，且中国消费者和客户群数 字化程度较高 中国智能制造政策范围广、推进力度大，且从顶层设计向落地应 用转变，有形的手支撑制造业实体变革,政策尚未在制造业转型方面形成可以复用的规范及产业
8、标准，且产业深化 落地仍待持续探索,技术基础, 中国持续加强研发支出，新型基础设计相关技术发展势头向好, 高端技术与发达国家差距仍然较大，卡脖子现象仍然存在，同时也面临技 术落地路径不清、规模化扩展遇到阻碍等问题,人才发展, 工程师人才红利显著提升，为企业提供潜在数字化转型核心人才, 中国面临着基础工人劳动力红利减弱的挑战，同时新型人才和组织的培养 管理或将成为实施制造转型升级首要障碍,1,2,3,4,5,21.3%,40.5% 27.7%,1999年,1993年,3.9%,2011年,5.9%,12.2%,5.8%,2019年,2005年 中国第二产业GDP增速,中国制造业走进了全新的、复杂
9、的历史阶段 不确定性成为新常态,产业环境、客户需求、产业政策、技术基础、人才发展等诸多机遇挑战使中国制造发展站在新的十字路口,7,挑战：中国制造业处于全球价值链的中低端地位，附加值率较低，且抗风险能 力有待提高，产业结构调整、敏捷性提升成为中国经济发展的驱动力,目前来看，美股上市工业企业的销售毛利率是中国上市公司的近2倍。可以看出，中国制造 仍然处在微笑曲线底部，是价值链中附加值率较低的部分，未来中国制造企业需要向高端制 造转型，以提高附加值率和竞争力；同时疫情等不确定性因素对中国制造业、供应链带来风 险，中国制造企业更需关注抗风险能力的提升。,美股与A股工业企业销售毛利率对比,2019年,1
10、3.6%,2017年,2018年,12.9%,28.0%,13.0%,13.2%,29.6%,13.5%,美国工业上市公司,中国工业上市公司,27.5%,27.7%,28.0%,2015年2016年 中国仍未走出微笑曲线底部,前端：产品设计,中端：加工与生产,后端：服务,附加价值,网络智能化,数字化 电气自动化,利润空间大 代表国家：美、 日、韩、欧洲,利润空间大 代表国家：美、 日、韩、欧洲,利润空间小 代表国家：中国、 印度、越南等发展 中国家,机遇：中国制造体量较大，产业具备规模化、集群化优势，在全球制造业价值 链中的地位稳固,中国制造业体量大，占全球制造业总增加值39%；同时中国多数制
11、造产业在全球价值链的地 位显著提升，如在纺织和服装、电力机械以及玻璃、水泥和陶瓷等行业，全球近一半的产量 来自中国。中国国际贸易逐年增加，并在2019年达到新高2.50万亿美元，其中工业制成品占 比达到94.6%，通过一带一路等战略，中国将继续提升中国制造在全球协作中的优势。,6.1,5.8 5.8,6.5,7.3,7.8,8.4,9.4 10.2 9.3 10.5,11.8 12.0 12.3 12.7 12.2 12.3 13.1 14.2,20 15 10 5 0,0.0,-0.2,-0.4,0.2,0.4,2010年,2000年,2015年,25.2% 9.0%,2005年,39.0%
12、,16.4%,2018年,美国占比,全球制造业增加值（万亿美元）,80.0%,81.0%,76.2%,19.0%,26.2%,24.1%,23.8%,73.8%,75.9%,85.4%,14.6%,78.3%,21.7%,纺织品 电力基础 计算机 机械和 和服装 机械金属 和电子 设备,75.6%,78.0%,90.3%,22.0%,24.4%,85.3%,14.7%,82.9%,17.1% 20.0% 化工 橡胶和 运输 食品和 金属汽车 家具及 塑料设备饮料制品其他制 造业,75.0%,2017年,2000年,1,8,来源：国家统计局、Word Input-Output Database、
13、McKinsey Global Institute、Wind,产业环境：中国制造工业产值全球最高，规模优势明显；但也面临着附加值率较低，抗风险能力不 足的挑战,中国在全球制造业增加值占比高 中国占比 25,2017年对比2000年中国占全球总产出的份额,机遇：消费升级带来高附加值产品需求增长，且中国消费者和客户群数字化基 础较高,收入提升为消费升级提供了经济基础，国内消费市场总体空间进一步扩大，各色消费品不断的 涌现，我国逐渐向消费型国家过渡。目前处于第三次消费升级阶段，消费者在选择商品时不会 再单纯的以价格作为评判指标，而是更多的考虑了商品或服务的品质、便捷、外观和实用等各 方面附加价值。
14、由于消费互联网的普及，中国企业与消费者和客户群连接的数字化程度较高，是制造端数字化 转型强大的推动力。,挑战：产品需求多样性、迭代速度提升明显，同时客户需求从有形产品向服务 体验延伸，使得制造体系的复杂度显著增加,当前对个性的追求已成为新一代主流消费者的特点，产品能否满足客户多样化的需求也成为制 造企业关键竞争力之一。如何在保证效率的前提下，加强多品种、小批量的柔性生产能力是制 造升级的重要课题，制造系统的复杂度也会显著增加。 与此同时，后市场服务需求崛起，服务型制造将成为未来主流趋势，对企业生产组织形式、运 营管理和商业模式都提出了新的要求。,2010-2018宽裕小康 和大众富裕家庭数 量
15、年复合增长率 23% 38%,底线城市宽裕小康和大众富裕家庭的百 分比几乎达到高线城市5年前的水平,2016,2014,2015,2017,2018,27%,15% 3%,17% 4%,7%,36%,12%,41%,15%,49%,21%,51%,23%,55%,28%,59%,34%,一二线,三四线,中国宽裕小康和大众富裕家庭百分比,20013 中国各环节主体数字化率,消费者,零售商,13.7%,供应商,24.0%,17.6%,+221.2% 44.0%,制造商,定制化服务化需求带来了制造系统复杂性的指数化增长,更多的设计绘图 更多的物料清单 更多的测试工作,更高的采购
16、价格 更高的原材料库存和冲销 计划工作复杂,更高的库存水平 增加处理和发货成本 仓储、运输管理更加复杂,更多的切换 更高的在制品库存 更复杂的工作计划,更高的促销成本和冲销 样品成本增加,持续的产品运行 数据连接 更高质量的服务 生态,2,客户需求：消费升级带来高附加值产品需求增长，且中国消费者和客户群数字化基础较好；但产品 多样化、服务化需求提升也将增加了制造体系的复杂性,产品研发,采购,制造,仓储配送,市场与营销,个性化定制 7.3%,2017年我国离散制造 企业中开展个性化定 制的企业比例,服务型制造 24.3%,2017年我国离散制造 企业中开展服务型制 造的企业比例,售后,9,来源：
17、麦肯锡、国家统计局、阿里研究院、中国信息化百人会、2018中国数字经济发展报告,机遇：在全球范围内，中国智能制造政策范围广、推进力度大，且从顶层设计 向落地应用转变，有形的手支撑制造业实体变革,虽然政策在中国整体推出时间较迟，但支持力度大、政策发布密度高、颗粒度细。经过几年发 展，政策已从定策设计向落地实施推进，例如2017年前后政策强调高端装备、工业互联网、大 数据、云计算、人工智能、5G通信等领域的自身发展以及与工业场景的深度融合、应用， 2020年新基建政策又进一步细化新型基础设施建设的范围，深化政策在产业中的支撑、引领、 推进作用。,挑战：政策尚未在制造业转型方面形成可以复用的规范及产
18、业标准，且产业深 化落地仍待持续探索，产学研多方合作模式与各自的价值定位仍需探索,如何充分消化和分发政策红利，考验着产学研智等多方合作协同的默契程度。政策已经进入 深化阶段，对场景的深入与行业的落实需要应用落地，亟需转型标杆和合作模式样板。,中国智能制造政策范围广、推进力度大，从顶层设计向落地应用转变,顶层设计,高端装备,工业互联 网,大数据,云计算,人工智能,5G,2015年,2016年2017年2018年,2019年,2020年,中国制造2025发展战略 智能制造发展规划（2016-2020）发改委明确“新基建”内涵,机器人产业发展规划（2016-2020年） 智能硬件产业创新发展专项行动
19、（2016-2018年）,信息通信行业发展规划（2016-2020 工业与信息化部关于推动5G和加快发展的通知,新一代人工智能发展规划 国家新一代人工智能创新发展试验区工作指引,云计算发展三年行动计划2017-2019年） 推动企业上云实施指南（2018-2020年,关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网指导意见 工业互联网APP培育工程实施方案 工业互联网发展行动计划（2018-2020年） 工业互联网发展行动计划（2018-2020年） 大数据产业发展规划（2016-2020年 关于加强绿色数据中心建设的指导意见,更多的智能制造政策、新基建正在制定和推进,数字基础设施的投入回报核算
20、方式和回收路径不够明确,融合基础设施缺少标杆和 可规模化推广的经验,创新基础设施的产学研合作模 式缺少示范参考、职责分工和 收益分享方式不够明确,研究成果与 企业一线痛 点存在差距， 难以指导企 业转型,补贴资金的投入回报核算难以形成产业标准,部分地方高 校资源短缺， 引入的科研 资源与地方 产业联动性 不强,政府,企业,科研单位,智库,信息基础设施 支撑新一代信息技术 融合基础设施 支撑传统产业升级 创新基础设施 支撑研发创新 七大重点投资领域 5G基建 特高压输电 城际高速铁路 新能源汽车充电桩 大数据中心 人工智能 工业互联网,科研机构脱离实际生产环境，对,产业技术的认识存在差异。高校,
21、的人才培养方式仍与企业的需求,存在较大鸿沟,部分机构对发文数量的追求大 于对实际指导价值的追求,3,产业政策：中国智能制造政策范围广、推进力度大，且已从顶层设计向落地应用演进；政策尚未在 制造业转型方面形成可以复用的规范及产业标准，且产业深化落地仍待持续探索,企业对于投资回报周期的要求，与科,10,来源：政府公开资料、外部专家访谈,研机构的技术转化周期之间存在矛盾,机遇：中国持续加强科技研发支出，部分新型基础建设相关技术已具备一定优 势，未来的进一步发展将提升中国未来制造的核心实力,2000年后中国持续加强科学技术的研发支出，2017年中国研发支出金额高达4960亿美元，位列 全球第二，在20
22、20年4月国家明确“新基建”内涵后，相关技术领域的持续研发、应用将得到 有效保障，其中5G、物联网、工业互联网、人工智能、云计算、区块链等技术都将成为未来 制造融合、升级、转型的核心。,挑战：高端技术与发达国家差距仍然较大，卡脖子现象仍然存在，同时也面临 技术落地路径不清、规模化扩展遇到阻碍等问题,中国在光刻机、芯片、操作系统、高级传感器、工业软件以及高级材料等方面面临“卡脖子”问题，这 些技术需要中国长期补课追赶，弥补产业空白。 尽管中国在AI、大数据、物联网等技术应用规模大，但新兴技术与工业场景的落地结合、规模化扩展仍 然面临很多问题。,中国制造面临的部分“卡脖子”技术,光刻机,光刻机精度
23、决定芯片上限，目前中国最好的光刻机仅相对于04年奔腾四CPU水平,芯片低速芯片实现国产，高速芯片完全依赖进口,操作系统微软、苹果、谷歌垄断手机和电脑操作系统、中国无自研操作系统,航空发动机短舱 中国尚无自主研制短舱的专门机构，相关院校也未设置此学科,触觉传感器,工业机器人核心部件，日本阵列式传感器售价10万元，中国一点式售价100元,真空蒸镀机日本Canon Tokki 独占该产业延后，中国尚无蒸镀机企业,重型燃气轮机我国具备轻型燃机自主化能力，重燃依赖引进，与国外合作附带苛刻条件，能源 安全受制于人,核心工业软件智能制造的中国“无人区”，迫切需要发展自主工业操作系统+自主工业软件体系 高端轴
24、承钢几乎全部依赖进口，核心技术被国外垄断，中国有顶尖制轴工艺却无必需材质,信息基础设施,融合基础设施,创新基础设施,深度应用互联网、大数据、人工智能等技术，支撑传统基础设施转型升级 如智慧交通基础设施、智慧能源基础设施,支撑科学研究、技术开发、产品研制的具有公益属性的基础设施 如重大科技基础设施、科教基础设施、产业技术创新基础设施,各国家（区域）科技研发支出金额（单位：十亿美元）,新基建内涵及相关技术基础,随着以5G为代表的信息技 术升级，如何在工业解决 方案中催生新产品、新模 式和新产业，兑现产业升 级潜力的模式仍需探索。,以人工智能为代表的新技 术不善于解决通用性问题， 寻找适合的应用场景
25、、明 确边界成为技术落地创造 商业价值的前提,通过智能化连接设备和新 型交互模式，企业普遍实 现了大规模高质量的行业 数据采集。如何进一步挖 掘数据价值，实现智能化 转型需求成为需要关注的 重点,4,技术基础：中国持续加强科技领域研发支出，新型基础建设相关技术发展势头向好；但相关高端技 术仍与发达国家差距较大，且新技术在工业场景落地推广仍面临挑战,430,2011年,2013年,600 500 400 300 183 200,2003年2005年,2007年,2009年,2015年,549 496,2017年,100 33 0 2001年,美国 中国,11,来源：人民网、国家统计局、美国科技与
26、工程协会NCSES、斯坦福2019年AI 指数报告、Wind、广发证券发展研究中心,欧盟 日本,印度,德国 韩国,法国 英国,机遇：中国工程师人才红利显著提升，提供数字化转型所需的核心人才,中国拥有全球最多的数理工程类毕业生，约为美国的1.3倍、日本的8.5倍，庞大的工程师基础 将为中国制造业升级提供更低成本的高阶人力基础；同时，新型跨学科工程人才培养体系加 速发展。,挑战：中国面临着基础工人劳动力红利减弱的挑战，同时新型人才和组织的培 养管理或将成为实施制造转型升级首要障碍,制造业职工外流向其他行业：2015年以来，中国制造业城镇单位就业人数持续下降，而且变 化率明显低于城镇单位就业人数整体
27、变化率，说明总体上劳动力在流出制造业，制造业劳动 力供给压力进一步增强。 全球制造业转型升级的过程中，能力差距是首要障碍。根据麦肯锡在全球400多家行业公司的 调研，约50%的企业遇到组织能力的瓶颈。,0.9%,-1.2%,-1.0%,-1.4%,-2.2%,-0.3%,-3.3%,-3.5%,-5.3%,整体变化率,制造业变化率,-9.9% 2014年2015年2016年2017年 2018年 麦肯锡调查：人才和组织或将成为实施工业4.0的首要障碍,180 160 140 120 100 80 60 40 20 0,2006年,2016年,2000年,2003年,2009年,2012年,+1
28、28%,+849%,日本,中国美国欧盟,14%,15% 不了解技术提供商,吸引力管理和人才挽留 21% 缺少清晰的角色,缺少清晰的愿景 15%,18% 担心数据安全性,缺少“专业平台” 13%,4%,其他, 工业4.0的转型过程中，人才 的吸引、管理、挽留和分配是 目前主要的障碍。, 在转型过程中大力投资领导力 的组织拥有2.5倍的成功几率,制造类单位就业人数相较整体负增长程度高,中美欧日四国科学工程类毕业生数量（单位：万）,于2018年中国教育报刊社、2020年新华社专访,“自实施“中国制造2025”战略以来，我们也在思考：到2025年，中国制造将是何种模式？ 又需要怎样的工程人才？ 大学能
29、教给学生的知识滞后于实际的科技发展需求已成为无法避免、不可逆转的全 新情况。面对这样的全新情况，就更有必要进一步加强培养学生扎实宽广的基础理论。 近年来，为了适应社会对大学毕业生更多元的需求，培养学生更具兼容性的知识体系， 我国的大学专业学科设置正不断从精细划分向大平台宽口径转变。,林忠钦，上海交通大学校”长,5,12,来源：国家统计局，澎湃新闻、新华网、国家统计局、2017年麦肯锡工业4.0调查,人才发展：工程师人才红利显著提升，提供潜在数字化转型核心人才优势；同时面临着中国基础工 人劳动力红利减弱以及新型人才组织和培养挑战,顺势而为，中国制造业发展进入新的十字路口,余晓晖 中国信息通信研究
30、院副院长 工业互联网产业联盟秘书长,我们现在处在“民族伟大复兴和世界百年未有之大变局”的交叉点上。资本的流动是逐利的，规律是向洼地 集聚。在这个过程中，先行企业正在积极创造自身局部洼地，率先吸引全球资本集聚，在企业健康发展、价 值提升的同时，也会在未来竞争中扩大话语权、提升全球竞争力。,新基建是承载各类产业应用、实现效率变革的“技术底座”，工业互联网作为新基建的重要领域之一，是工 业企业转型升级的重要路径，也是我国从制造业大国向制造强国转变，打造数字经济新优势的关键一步。在 产业互联网的大潮下，制造企业需要积极拥抱新变化、新技术、新趋势，加快智能工厂建设，同时培育基础 性、行业通用的工业App
31、，加速工业制造+数字经济时代的来临。,作为数字经济时代的新型基础设施，5G、人工智能、大数据、工业互联网等技术将成为企业转型升级的有 力抓手和稳健发展的内生动能，将成为传统基建、传统制造业由低端走向高端的有力支撑。制造业的下一个 十年，将会是这样一番图景：在智能制造的基础上，整合工业互联网平台能力，构成全产业链、全价值链、 全供应链的互联互通。,李军旗,董事长,赵 磊,中信控股 副董事长、总裁,邱跃鹏 腾讯副总裁 总裁,以新一代信息技术为主要技术驱动的第四次工业革命正进一步加快。实体经济各领域面临深刻的数字化转型， 走向智能、绿色、融合的发展道路。而以数字基础设施以及数字技术与传统基础设施融合
32、所形成的新型基础 设施，将成为支撑新工业革命和数字经济发展的关键技术。,13,来源：2020“新基建、新未来”A股上市两周年高峰论坛,中国制造转型升级愿景 产业向高附加值产品与服务迁移，全产业链要素配置效率进一步提升； 企业实现端到端价值链优化，实现高质量运营与可持续发展。,中国制造业面临的实际需求,中国制造业面临的挑战,产业环境, 中国制造业处于全球价值链的中低端地位，附加值较低，且抗风险能力有 待提高，产业结构调整、敏捷性提升成为中国经济发展的驱动力,客户需求, 产品需求多样性、迭代速度提升明显，同时客户需求从有形产品向服务体 验延伸，使得制造体系的复杂度显著增加,产业政策, 政策推进未形
33、成标杆路径，政企合作模式、产业落地场景仍待探索,技术基础, 高端技术与发达国家差距仍然较大，卡脖子现象仍然存在，同时也面临技 术落地路径不清、规模化扩展遇到阻碍等问题,人才发展, 中国面临着基础工人劳动力红利减弱的挑战，同时新型人才和组织的培养 管理或将成为实施制造转型升级的首要障碍,提升生产和供应链 能力，提高效率,增强产品研发和创新能力， 提升客户及消费者连接能力， 提高产品附加值扩大产品和服务营收,升级企业管控理念与工 具，提高运营效率,抓住政策红利布局尖端技术 和人才，提升基础能力,14,十字路口下，中国制造业转型升级真实需求凸现，行业亟待方法论和路径指引,应时而生 构建制造业转型整体
34、蓝图,中国制造业转型升级将依赖两大基础和三大抓手：卓越制造体系包括了精细化管理和决策、动态需求和供应规划管理、柔性生产以及全价值链的可追溯性；全场景客户价值主要是站在客户的角度，通过 个性化用户体验、数字化产品追溯和新销售渠道创造新价值；创新业务模式是指上下游协同、服务型制造、C2B、产业链平台等。 数字化能力、组织能力为两大转型基础：数字化能力包括统一的数据治理体系、多级协同的工业互联网架构、云化服务化的系统平台以及智能制造技术平台；组织能力包括专门的数字化项目实施团队、 领导力与敏捷化组织、数字化人才培养计划等。,供应商,颠覆性技术,竞争环境,企业战略愿景,创新业务模式 上下游协同创新 服
35、务型制造 C2B用户驱动制造 产业链平台,卓越制造体系 精细化管理和决策 动态需求和资源规划管理 柔性生产 全价值链的可追溯性,多级协同的工业互联网架构 智能制造技术平台,组织能力 专门的数字化人才梯队领导力与敏捷组织,三 大 抓 手,两 大 基 本 点,客户需求,产业政策,1,2 全场景客户价值 个性化用户体验 数字化产品追溯 客户触达渠道,3,4数字化能力 统一的数据治理体系 云化服务化的系统平台 5,16,愿景驱动下，三大抓手及两大基本点构成中国制造业转型升级的核心要素,卓越制造体系是以生产制造为中心的转型升级。以精益制造为基础，通过提升柔性自动化能力、打通工厂内外数据、推行智能化应用等
36、路径，优化核心生产系统与外延运营环节，实现生产制造环节的提质、 增效、降本、减存。,卓越制造体系：强化生产制造根基，精益智能价值凸显,1,卓越制造体系模式内涵,订单获取/销售营销,研发设计,采购供应链,加工制造,市场投放/售后服务,企业管理,车间层,工厂层,产线层 设备层,1,2,3 仓储/物流/供应链,4,5,6,卓越制造核心体系 卓越制造外延体系,工厂精益管理 通过建立设备层到工厂层的精益生产与管理体系， 使得生产流程更精益和高效；通过设备物联、电子看板 等方式建立核心生产系统的数字化基础，打造信息透明 的工厂，提升异常事件响应速度。,数据的打通与智能化应用 在核心体系互联透明的基础上，可
37、外延到工 厂外进行更多的数据连接与整合，为生产加工过程提供 跨流程的优化与运营决策支撑,柔性自动化能力 通过使用模块化生产单元、新型数字设备以及加 强生产过程的管理系统等，增强生产系统的柔性，应对 需求变化的能力进一步加强,打造卓越制造体系核心路径,打造卓越制造体系核心价值,7,8,17,、麦肯锡,无忧CNC机加产线,宝钢“黑灯工厂”,三个阶段：智能化车间丁模块优化丁公司平台搭建,无人行车行业解决方案 及全套产品,优化吊装及 物流系统算法,互联互通系统及 专家工程服务,核心实现功能 无人化板坯库，自动识别板坯信息、板坯可自动吊装至指定位置； 全流程质量监控，实时调控炉内燃烧状态，节省能耗；翘扣
38、头检测，保持中间坯的质量；实 时动态智能调整轧制过程；根据过程参数，实现成品性能预报； 机器人应用，机器人自动喷涂编号； 智能点检，远程终端随时查看、诊断设备状态。,n 机加工产线的痛点众多，如生产变化快、编程调参难、工艺复杂排产难、刀具寿 命管控难、备刀不及时、耗材量大、异常控制慢、检测效率低、品质追溯难、设 备维护难等等一系列问题，其中生产变化快、工具消耗大、质量难控制和设备难 维护是较核心的问题。 n 通过机台连接和数据采集实时获取机台的运行状态、触发事件、运行参数、生产 指标、异常报警事件以及生产重要指标等关键信息，实现车间数字化，智能化管 理。其中核心应用包含：智能刀具库、全面产能分
39、析、全面质量管理、全面数据 采集、无缝对接设备、远程编程调参等。 n 无忧机加工厂效益提升明显：实现工单及质量KPI全方位监控、设备利用率提高 （智能备刀、故障及时处理）、良品率提高（质量问题的及时发现、生产过程可 见可控可管）、刀具使用寿命提升（5%）等。 无忧机加产线蓝图./,n 宝钢股份1580产线投产于上世纪90年代，自动化、信息化建设基础较好，但与世 界一流先进水平相比，产线自动化率、产品质量和关键消耗指标等仍存在差距， 具有一定的改造空间。 n 2016年9月，宝钢正式启动1580智能车间改造项目，以期搭建一个自动化、无人 化、智慧化的平台来实现产品的生产管理。这种生产线改造，对于
40、宝钢股份而言， 非常具有挑战性，具体表现在三方面：一是智能制造属于领先技术，如何应用需 要摸索；二是板坯库无人化项目在全球范围内应用少，如何应用同样需要摸索实 践；三是项目的投入运营需要做大量的准备。 n 公开信息显示，宝钢股份热轧1580智能车间示范试点基本建成，技术经济指标改 善明显，工序能耗下降6.5%，内部质量损失下降30.6%，废次 率 下降 10%，全自 动投入率提升10.5%，指标实绩大大优于设定目标。 宝钢1580智能车间改造蓝图./,卓越制造体系实践案例,1,18,、施耐德、托比网,全场景客户价值是围绕客户全场景需求，定义新的产品和服务价值点，同时依托企业端到端价值链的数据打
41、通，实现针对客户需求的敏捷响应与产品的服务化运营。不同类型的企业需要重点关注不同的价 值链优化，如供应商到市场投放的价值链，企业管理到售后服务的价值链，研发到消费者的价值链等。,全场景客户价值核心路径,基于客户和消费者的全新价值体验,A,B,C,供应商到市场投放的价值链重构 连接了从上游供应商到整个市场投放体系，若实现整个过程数字化系统打通和连 接，则可以构建全链路的数字化产品追溯体系 企业管理到售后服务的价值链重构 连接了营销、售后服务体系以及消费者和客户，若实现则可以构建全渠道、全客 户生命周期的管理体系，提供基于买卖关系之外更多的客户服务 研发到消费者的价值链重构 连接研发到销售过程，若
42、实现则可以构建全新的DTC模式价值，提供面向需求的 研发设计体系 还有更多模式的价值链重构,生产场景内的新价值点： 更多的产品/方案选择 更高质量/更快更新/,距离客户/消费者距离,运营场景内的新价值点： 从产品到服务/售后服务的创新 更多解决方案/定制化服务,远,近,大,小,价 值 边 界,全场景内的新价值点： D2C/C2M模式创新,全场景客户价值：重塑端到端价值链，为客户创造全场景的新价值点,2,全场景客户价值模式内涵,订单获取/销售营销,研发设计,采购供应链,加工制造,仓储/物流/供应链,市场投放/售后服务,1,2,3,4,企业管理7,6,下游客户/消费者,上游供应商,5,A,B,C,
43、19,、,n 海鸥住工成立于1998年，致力于建筑的内装工业化、定制的整装卫浴和全产业链 的布局。主要提供高档卫灯洁具，陶瓷浴缸等定制整装卫浴空间产品服务。 n 面对市场需求和竞争，海鸥住工不断优化全价值链。2020年开始海鸥住工将联合 打造全球住宅工业行业“灯塔工厂”，以智能制造+工业互联网为指引， 将5G、AI、大数据、云计算、物联网等新技术广泛应用于制造工艺和客户服务 环节。 n 海鸥住工灯塔工厂愿景是以更加精准的数字营销和贴近客户需求的柔性定制化方 案、更加高效敏捷的集成供应链、卓越制造的智能工厂、数字化的产品和客户体 验打造端到端全价值链运营体系，实现企业全面数字化转型。,海鸥住工,
44、玲珑轮胎,n 玲珑轮胎是一家专业化、规模化的技术型轮胎生产企业，位居世界轮胎前20强、,中国轮胎前3强。2019年以来，玲珑轮胎以智能化为目标，改造招远工厂PCR6厂、,TBR2厂、柳州工厂、泰国工厂，已完成胎胚自动输送、半部件立库投入使用等智,能化建设，实现了信息流和物流的深度融合，在生产效率、运营成本、不良品率、,产品研制周期、能源利用率等五大方面持续提升，2020年将开始进一步构建全球 化的产业服务平台，打造全场景客户价值。,n 2020年玲珑轮胎与签署了战略合作协议，将联手打造轮胎行业互联网平台，,玲珑轮胎智能化制造体系,全球产业服务平台,中国6个生产基地、海外6个生产基地并行发展 产
45、品销往180多个国家和地区、全球营销网点3万+,海鸥住工转型升级蓝图,./,搭建数字化、智能化和全球化的智能制造系统。将整合双方的优势科技力 量与资源积累，助力玲珑轮胎建立全球化产业服务平台，并为玲珑轮胎的客户、 产品及生态合作伙伴搭建全生态、全天候的人与人、人与物、物与物之间连接的 智慧营销云平台，助力玲珑轮胎优化服务体系与服务流程，打造品牌消费者零距 离互动营销，助力从制造向服务迈进的产业转型。 玲珑轮胎转型升级蓝图./,全场景客户价值案例,2,20,、海鸥住工战略框架协议、证券日报、玲珑轮胎2019社会责任报告,创新业务模式是通过与外部合作伙伴的广泛连接，加强产业协同创新、形成更广域的数字制造生态。除了通过如工业互联网技术连接至合作方外，还将通过新的资本合作深度绑定技术服务商、政府机构、 金融机构等其他重要生态组成部分，实现上下游敏捷协同、用户驱动制造(C2B)等新的业务模式、为制造企业业务增长提供新的加速引擎。,创新业务模式内涵：,订单获取/销售营销,研发设计,采购供应链,加工制造,仓储/物流/供应链,市场投放/售后服务,企业管理,下游客
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