2024数智新时代制造业数字化创新实践白皮书.pdf
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1、前言摘要.3研究背景及目的.3核心观点.4研究方法与数据来源.5第一章:制造业的数字化现状.61.0 全球制造业数字化现状.61.1 中国制造业数字化现状.71.2 行业内的主要趋势和发展.111.3 小结.12第二章:数字化转型的驱动因素.122.0 技术创新(物联网、大数据、云计算、人工智能等).122.1 市场需求变化.152.2 政策支持与法规.172.3 环保与可持续发展要求.19第三章:数字化转型的实施策略.213.0 数字化转型的步骤与阶段.213.1 组织结构调整与人才培养.243.2 数据管理与治理.263.3 技术架构与平台选择.28第四章 专家观点与案例研究.434.0
2、成功案例 1:国内顶级汽车制造厂的数字化创新实践.434.1 成功案例 2:实时数据赋能船舶制造业,助力数字化应用升级和科学管理运营564.2 失败案例分析:教训与启示.65第五章 数字化转型的挑战与应对方法.675.0 数据安全与隐私保护.675.1 技术整合与系统兼容.685.2 成本与投资回报.685.3 文化与组织变革.69第六章 未来展望.706.0 制造业数字化的未来趋势.706.1 新兴技术的潜力与应用.706.2 数字化转型对制造业生态系统的影响.71第七章 结论与建议.727.0 数字化转型的关键成功因素.727.1 对制造企业的建议.737.2 政府与行业组织的角色.74关
3、于我们.74TapData 简介.74附录:TapData 技术实现.75深圳钛铂数据有限公司3前言摘要前言摘要研究背景及目的研究背景及目的随着全球经济的快速发展和技术的飞速进步,制造业正处于一场深刻的变革之中。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驱动力。特别是在我国,作为立国之本、强国之基,制造业在经历了高速增长阶段后,正处于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。一是数字化转型步伐加快,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,优化产业结构,增强产业链供应链的完整性和稳定性,实现高质量发展;二是服务化趋势日益明显。在全球市场需
4、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。基于上述背景,本研究旨在深入分析我国制造业在数字化转型和服务化发展中的现状、挑战及其未来发展方向。具体来说将围绕以下几个方面展开:1.数字化转型现状及成效数字化转型现状及成效:分析我国制造企业在引入云计算、大数据、人工智能等技术后的实际应用情况,评估这些技术对企业生产效率、成本控制、质量提升等方面的影响。同时,探讨在这一过程中企业面临的主要困难和瓶颈,如数据孤岛挑战、技术创新能力不足、人才短缺、数据安全等问题。深圳钛铂数据有限公司42.服务化转型的动因与策略服务化转型的动因与策略:研究制造业企业从生产
5、型向服务型转型的驱动力,包括市场需求变化、消费者偏好多样化、竞争压力等因素。总结企业在服务化转型过程中采取的主要策略,如产品服务一体化、定制化服务、售后服务升级等,并评估其效果和挑战。3.典型案例分析典型案例分析:选取若干典型制造企业,深入分析其在数字化和服务化转型中的成功经验和教训。通过案例分析,揭示成功转型的关键因素和实现路径,为其他企业提供可借鉴的实践经验。4.未来发展建议未来发展建议:结合企业实际情况,提出针对性的发展建议,如加强技术创新、提升人才培养、完善产业链协同等,以促进制造业实现高质量发展。本白皮书将对制造业发展历程、现状、趋势与核心难题做深入解读,并在此基础上提出了相应的制造
6、行业解决方案,结合业内实践成功的客户案例来详析信息化转型的有效方法,以供生产制造行业的从业者参考交流。核心观点核心观点制造业数字化转型迫在眉睫制造业数字化转型迫在眉睫:全球制造业正经历深刻的数字化转型,中国在政府政策的推动下,加快了数字化和智能化进程,但区域和行业之间的信息化程度差异仍然显著。制造业发展正在呈现两大趋势制造业发展正在呈现两大趋势:一是数字化转型步伐加快;二是服务化趋势日益明显。技术创新是核心驱动力技术创新是核心驱动力:物联网、大数据分析、云计算和人工智能等新兴技术的应用,极大地提升了制造业的生产效率、降低了运营成本,并推动了智能制造和供应链协同。市场需求个性化和产品生命周期缩短
7、推动转型市场需求个性化和产品生命周期缩短推动转型:消费者对产品的个性化和多样化需求以及快速变化的市场环境,促使制造企业从大规模生产向大规模个性化定制转变,并加速推出新产品和服务。深圳钛铂数据有限公司5数字化发展和绿色制造需求相辅相成数字化发展和绿色制造需求相辅相成:“数字化和智能化”是制造业高质量发展的途径和手段,“绿色”是制造业高质量发展的底色和方向,二者缺一不可,相互补充,融合必定是大势所趋。数字化转型需要全方位系统性规划数字化转型需要全方位系统性规划:成功的数字化转型需要从战略规划、现状评估、规划设计、实施推广、优化深化、文化建设等多个方面进行全面系统的推进。新兴技术的发展和应用前景广阔
8、新兴技术的发展和应用前景广阔:未来制造业将更加依赖于 5G、物联网和边缘计算等新兴技术,这些技术的应用将推动制造业的全面数字化转型,改变生产方式、管理模式和商业模式。研究方法与数据来源研究方法与数据来源为了确保本白皮书内容的全面性和权威性,我们采用了多种研究方法和数据来源。主要包括:文献综述:通过查阅大量学术论文、行业报告和市场研究数据,获取制造行业的最新发展动态和技术趋势。专家访谈:采访了多位行业专家和技术领袖,收集他们对行业现状和未来发展的独到见解。市场调研:进行广泛的市场调研,收集来自头中部离散制造、流程制造企业、技术供应商和消费者的第一手数据,了解他们在数字化转型过程中的需求和挑战。案
9、例分析:深入分析具有代表性的制造企业数字化成功案例,总结其在转型中的创新实践经验和教训。通过以上多层次、多维度的研究方法,本白皮书力求全面、客观地呈现制造行业的数字化现状及其未来发展方向,为行业各方提供切实可行的策略和建议。深圳钛铂数据有限公司6第一章:制造业的数字化现状第一章:制造业的数字化现状1.0 全球制造业数字化现状全球制造业数字化现状全球制造业正经历着深刻的数字化转型,各国纷纷采用先进的数字技术提升竞争力。以下是全球制造业数字化的现状及其主要趋势:1.工业工业 4.0 的普及的普及德国的工业 4.0 战略在全球制造业中具有标杆作用,其核心是通过智能制造技术提升工业竞争力。德国在工业
10、4.0 方面的投资显著,预计到 2025 年将投入 400 亿欧元用于工业 4.0 相关技术的研发和应用。美国注重智能制造,强调通过大数据和人工智能技术实现差异化服务和小批量生产。例如,通用电气(GE)通过 Predix 平台推动工业互联网发展,已实现了大幅度的生产效率提升和运营成本降低。日本在工业机器人和自动化方面处于全球领先地位。根据国际机器人联合会(IFR),2021 年日本的工业机器人密度为 364 台/万人,仅次于韩国,居全球第二。2.机器人和自动化机器人和自动化全球范围内,工业机器人密度不断提升。根据国际机器人联合会的最新研究,到 2021 年,中国制造业的操作机器人数量达到每万名
11、员工 322 台,首次超过美国的工业机器人密度(每万名员工 274 台)。截至 2023 年,中国排名世界第五,仅次于韩国(每万名员工中有 1000 台)、新加坡(670 台)、日本(399 台)和德国(397 台)。3.工业互联网的应用工业互联网的应用工业互联网正在全球范围内广泛应用,通过物联网、云计算和大数据技术,实现设备和数据的互联互通。例如,西门子(Siemens)通过 MindSphere 平台为全球客户提供工业互联网解决方案,已连接超过 300 万个设备和系统。深圳钛铂数据有限公司71.1 中国制造业数字化现状中国制造业数字化现状作为全球制造业的领头羊,中国长期以来持续保持着世界第
12、一制造大国的地位。在过去30 年的发展中,经济的高速发展和巨大的国内市场成就了制造业的高增长,但相对应的巨量基数则是持续成长的最大阻力。随着国家进入了重工业化后期,社会总需求增速放缓,但对产品的种类、层次和质量的要求越来越高,也越来越特性化。资源和环境约束不断强化,劳动力等生产要素成本不断上升,投资和出口增速明显放缓,主要依靠资源要素投入、规模扩张的粗放发展模式难以为继。中国制造业中的优势行业,除非将市场放眼到全球,在全球市场取得优势竞争地位,否则纯粹只考虑国内市场,未来量的增长空间有限。针对复杂多变的国内外局面,国家也积极继续进行前瞻布局,正式提出了国家发展的数字化、绿色化理念和趋势,明确了
13、将数字、知识、碳排放等确认成为新的生产要素,明确了逐步形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局的战略部署。深圳钛铂数据有限公司8因此,对于中国制造业来说,数字化和智能化、双碳目标和绿色化以及内循环建设和供应链重构是当前以及未来基本明确的三个重大趋势,将直接影响国家未来的社会治理、经济发展、企业的成长、盈利模式,人民的生活和消费方式,是国家发展模式的根本性改变。其中,“数字化和智能化”是制造业高质量发展的途径和手段,“绿色”是制造业高质量发展的底色和方向,二者缺一不可,相互补充,融合必定是大势所趋。而制造业的竞争就是制造能力的竞争,归根结底也就是工厂,因此,绿色智能工厂的转型和
14、建设势在必行。技术应用是支撑绿色智能制造工厂建设与运营的重要基础之一,施耐德电气提出将绿色智能制造技术分为五类,即 5T 技术集,分别指代网络通信技术(CommunicationTechnology)、运营技术(Operation Technology)、能源技术(Energy Technology)、信息技术(Information Technology)、和数字技术(Digital Technology)。随着新兴技术发展与应用的持续创新,技术融合的趋势愈加明显,即支撑绿色智能制造的 5T 技术交互结合再创新,不断加深耦合关系,5T 技术之间的界限越来越模糊,工厂运营各层级的工业应用不断丰
15、富,满足新一代绿色智能工厂应用场景的需求。深圳钛铂数据有限公司9对此,领域专家认为,“对工业企业而言,数字化加速和可持续发展是密不可分、相辅相成的两项长期战略。数字化为可持续发展提供了基础,可持续发展为数字化提供了新的舞台和发展动力。施耐德电气正在以全面的数字化加速能力与经验,助力企业向更加可持续的未来工业迈进”。但在实际推进过程中,生产效率低下、设备管理混乱、产品质量参差不齐、人员管理不到位、跨部门信息沟通不畅等问题已经成为阻碍制造业企业进一步发展的重要原因。据 IDC 发布的2018 年中国企业数字化发展报告显示,不同行业信息化程度差距巨大,制造业的数字化程度最低。在信息化浪潮中,大部分制
16、造企业还都保持着观望的态度。究其原因,是不少制造企业尚未找到低投入、高回报的信息化升级方案。深圳钛铂数据有限公司10尤其在后疫情时代,制造企业信息化机会与危机并存。一方面,在全行业信息化爆发式发展的辐射下,智慧生产建设步入“快车道”;但宏观环境下全球市场出现极大的不确定性,许多制造企业一度面临供应链中断、产品生命周期缩短、顾客和市场需求多样化、价格战加剧、生产招工难、用工荒等现实挑战。企业必须盘活现有的产、供、销、信息等资源,快速作出调整以适应转型需求和可持续发展。总的来说,中国制造业数字化转型正快速推进,政策支持和企业技术创新是主要驱动力。以下是主要的现状表现与和关键趋势:1.政府政策支持政
17、府政策支持中国制造 2025是中国政府推动制造业数字化转型的纲领性文件,提出到 2025 年实现制造强国的目标,强调数字化和智能化技术的应用。其他重要政策如“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划也在不断推进制造业的数字化进程(2024368591437)2.区域差异显著区域差异显著中国东部沿海地区如江苏、浙江和广东的信息化水平较高,这些地区的企业在信息化建设方面处于领先地位。例如,江苏省的信息化和工业化融合发展指数已达到 90 以上,显著高于全国平均水平。3.行业差异明显行业差异明显技术密集型产业如石化、电力和电子设备制造业的信息化水平较高,已经实现了较为成熟的数字化转型。例如,中国石化通过
18、智能工厂建设,生产效率提高了 20%,运营成本降低了 15%;而传统产业如冶金和采掘类产业的信息化水平相对较低,需要进一步加大数字化转型力度。4.企业信息化投入增加企业信息化投入增加userid:444287,docid:171767,date:2024-08-13,深圳钛铂数据有限公司11制造企业在信息化上的投入显著增加。从 2000 年的 10%提高到 2019 年的 27%,信息化已成为提升企业效率和竞争力的重要手段。5.新基建推动新基建推动国家大力推进的新基建项目,如 5G 网络、数据中心和工业互联网,正在为制造业的数字化转型提供坚实的基础设施支持。例如,到 2022 年底,中国 5G
19、 基站数量已超过 130 万个,覆盖全国所有地级市。1.2 行业内的主要趋势和发展行业内的主要趋势和发展制造业数字化转型的主要趋势和发展包括以下几个方面:1.智能制造技术的应用智能制造技术的应用:智能制造技术正在改变传统制造业的生产方式。智能设备和系统的应用使得生产过程更加高效和灵活。例如,美的集团通过引入智能制造技术,生产效率提高了 30%,运营成本降低了 20%。2.工业软件的重要性工业软件的重要性:工业软件在工业 4.0 中扮演着核心角色,其市场规模不断扩大。根据艾瑞咨询的报告,2020 年中国工业软件市场规模已达到 286 亿美元,占全球市场的 15%,但与 24.97%的全球工业增加
20、值比例相比,仍有较大提升空间。3.数据驱动决策数据驱动决策:数据驱动的决策已成为制造业提升效率和降低成本的关键。通过大数据分析和人工智能技术,企业能够实现精准决策和生产优化。例如,华为通过大数据分析技术优化供应链管理,库存周转率提高了 25%。4.供应链协同供应链协同:信息技术的发展显著提升了供应链上下游企业的协同效率。企业竞争逐渐演变为整个供应链的竞争。例如,海尔集团通过 COSMOPlat 平台实现了供应链上下游的高效协同,缩短了订单处理时间,提高了客户满意度。5.新兴技术融合新兴技术融合:5G、物联网、云计算和边缘计算等新兴技术的融合正在推动制造业的全面数字化转型。这些技术的应用不仅实现
21、了设备、数据和应用的互联互通,还深圳钛铂数据有限公司12提升了制造过程的智能化水平。例如,中兴通讯在南京滨江工厂通过 5G 网络和云端 MES 平台的结合,提高了生产效率和产品质量。1.3 小结小结全球制造业数字化转型已成为不可逆的趋势,各国通过不同的战略和技术路径推动制造业的智能化和数字化发展。中国制造业在政府政策支持和企业技术创新的双重驱动下,数字化转型步伐加快,已经取得了显著进展。然而,区域和行业之间的差异依然存在,进一步的数字化升级和智能化改造将是未来的发展重点。制造业数字化转型不仅是技术升级,更是生产方式、管理模式和商业模式的全面变革。企业需要抓住这一历史机遇,加快数字化转型步伐,提
22、升竞争力,实现高质量发展。这将为全球制造业的可持续发展注入新的动力。第二章:数字化转型的驱动因素第二章:数字化转型的驱动因素2.0 技术创新(物联网、大数据、云计算、人工智能等)技术创新(物联网、大数据、云计算、人工智能等)技术创新是制造业数字化转型的核心驱动力,以下是几种关键技术及其在制造业中的应用和影响:1.物联网(物联网(IoT)物联网技术通过将传感器、设备、机器和系统互联,形成一个庞大的数据网络,实现对生产过程和设备状态的实时监控和管理。IoT 在制造业中的应用包括:深圳钛铂数据有限公司13设备监控与维护:设备监控与维护:通过安装在设备上的传感器,实时监控设备的运行状态和性能,预防故障
23、发生。例如,通用电气(GE)的 Predix 平台利用物联网技术对工业设备进行监控和预测性维护。智能制造智能制造:物联网技术使得智能工厂的构建成为可能。智能工厂通过物联网设备实现生产过程的自动化和智能化,从而提高生产效率和产品质量。2.大数据分析大数据分析大数据技术通过对大量数据的采集、存储、分析和应用,帮助制造企业实现精准决策和优化生产。大数据在制造业中的应用包括:生产优化生产优化:通过对生产过程中产生的海量数据进行分析,优化生产流程,提升生产效率。例如,海尔集团通过大数据分析技术优化供应链管理,库存周转率提高了 25%。质量控制质量控制:通过对生产数据的实时监控和分析,及时发现并纠正生产中
24、的质量问题,提高产品质量。比如,波音公司利用大数据技术分析飞机制造过程中的数据,显著降低了制造缺陷率。3.云计算与边缘计算云计算与边缘计算云计算通过提供强大的计算能力和灵活的资源配置,支持制造企业的数字化转型。边缘计算则通过在数据产生的源头进行计算,减少延迟,提升实时性。应用包括:资源优化资源优化:制造企业可以利用云计算平台,按需获取计算和存储资源,提高资源利用效率,降低 IT 成本。例如,东风汽车集团与华为合作建设的云数据中心,显著提升了数据处理和分析能力。协同制造协同制造:云计算使得分布在不同地点的生产资源和信息能够实时共享和协同工作,提高了供应链的协同效率。通过云计算平台,不同工厂之间的
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