盘点2024年制造业数字化转型的6大发展趋势

目前制造业的行业数字化发展存在以下几个趋势：

1、从“增量时代”进入“存量时代”，数字化转型成为行业共识

过去几十年，我国装备制造行业从无到有，从小到大，从指数增长的增量时代，进入优化升级的存量时代。

在当前阶段，装备制造业面临出诸多新的发展挑战：资源要素价格上升、环保要求提高；市场竞争持续加剧，不仅要与传统装备制造企业抗衡，还面临新兴技术型企业和数字巨头企业的挑战，全球范围内制造强国仍具有高技术优势，国际产业呈现转移态势。无论在需求端还是供给端，国内装备制造企业的发展面临一定的压力。

面对行业增速放缓、内外部环境变化，叠加国家政策的鼓励与引导，数字化转型已经成为装备制造企业的迫切需求，以数字驱动企业壮大新增长点、形成发展新动能成为行业共识，对数字化转型企业不再思考是否“需要做”，开始思考和布局“怎样做”。

2、物联网应用日益广泛，在线数据大量丰富

装备制造企业在数字化转型方面纷纷进行尝试，通过生产制造环节引入基于物联网技术的各种先进生产设备、工业机器人，并应用基于智能生产联动系统的设备互联与数据互通解决方案，逐步打通各环节生产信息。

实现从生产制造及相关各种可用信息被实时捕获，提高制造的可视性，使生产过程的每一步都能“看到”，每个生产单位都能掌握，实现对资产，流程，资源和产品进行虚拟跟踪。

物联网的应用使装备制造企业在线数据大量丰富，对设备状态、故障频率等各类生产信息实时把握，为企业生产经营决策提供充分的可见性，为简化业务流程、及时发现生产过程中潜在问题、提高产品质量和降低成本提供可能。

3、数据中台快速发展，全面提高业财数据可用性

数据是数字化转型的基础，大部分装备制造虽然有相对完善的业务系统，但尚未建立覆盖全流程、全产业链、全生命周期的数据链；内部数据资源散落在各个业务系统中，形成“数据孤岛”。企业内部数据与外部数据融合度不高，无法及时全面感知数据的分布与更新。

数字化转型进程中，企业重视数据基础的完善，建立数据中台实现数据集成，打通数据通路，聚合从产品系列、客户、渠道、合同类型、币种核算、成本结构等等信息，将销售、生产、采购、研发乃至人力、财务各个部门的数据贯通，从交易运作的源头获得数据信息。

把核算系统、ERP 系统、CRM 系统、采购系统以及各类的前端交易系统等打通，实现高效的数据采集与数据清洗。把财务数据与业务数据打通，把客户数据与运营数据打通，把内部数据与外部数据打通，把结构化数据和非结构化数据打通，全面提高数据的可用性，为后续数据的场景化应用打好基础。

4、数字驱动成本管理由传统模式向精益管理转变

数字化驱动推动企业建立成本信息库，搭建成本测算、分析模型，结合装备制造企业精细化成本核算和多维盈利分析等业务特点，实现研发、生产、采购、销售全价值链的端到端的全场景成本管理，实现精细化的全成本管控和分析。

通过目标成本管理、标准成本管理、作业成本管理、成本预算预测等多角度管理测算实现管理的评价闭环。

在销售定价决策过程中，装备制造企业对成本信息的要求继续提升，新产品的定价、定制化产品的价格决策都需要细化的成本信、成本模型。通过应用数据及建模技术，快速搭建成本测算模型，并根据历史成本信息、代表机型 BOM、最新物料采购价格等，快速测算产品成本，帮助企业及时报价，在市场竞争变化的环境下帮助企业在竞标中急速占领优势。

在目标成本管理方面，以历史成本数据指导企业制定目标成本，降本额科学合理分解至各业务环节、各产品、各项目，明确单台降本额，让企业降本增效的战略落实到日常的业务订单之中，实现成本信息可查可控。

在成本精细化核算方面，以产品为中心的损益计算成为主流，按照一定的规则分摊工与费至单个工单，按照工单计算制造件单位成本，根据 BOM 由下至上卷积产品生产成本（料、工、费），计算单个工单产成品实际成本；根据分析与管理需求，汇总单个工单形成按产品、项目、工序、组织等多维度的实际成本数据。

5、企业数据边界打通，产业链上下游密切协同

装备制造企业通常面临供应链生产环节原材料库存成本增加，供货不及时，无法及时应对客户的需求等问题，在数字化转型过程中，数据驱动企业突破边界，与上下游企业数据联通融合，加强产业合作，增强风险预警和应急处置能力。

例如汽车行业，在新车型开发过程中，整车厂与上游企业信息共享，除了提出零部件研发的技术要求外，也将新车型预计生命周期、未来销售量、目标区域等信息同步至上游零部件供应商，零部件供应商通过这些信息对产研项目进行盈利测算，从而更合理的进行报价决策和研发、生产安排。

数据驱动下核心企业与其供应商实现采购、物流、配送及销售的协同管理，提高企业间沟通效率，降低沟通成本，全业务流的智能化、透明化和数据实时化，实现全部零部件的全流程质量追溯，减少各种重复录入工作，提升物流效率与运转质量，确保生产排程合理性与交期和质量，实现企业间协同效率提升。

6、数据驱动的场景化解决方案纷纷出现

企业在生产经营过程中遇到的面临各类问题，以往这些问题的回答需要依赖管理层个人经验，在数字化转型的背景下，企业需要基于数据和模型来发现和解决问题，通过场景化解决方案解答一系列难题。

例如：产品的小批量、单件化生产，如何高效满足客户技术、交货需求，合理调配产能？如何优化生产流程、提高产品质量和稳定性？如何在产研设计阶段准确预测生产成本、新产品（项目）收益率？

面对这些问题，企业和服务商共同构建数据应用场景库，从实际问题和具体难点出发，根据企业数据基础条件，关注的核心价值，梳理形成高价值的场景化解决方案，并形成行业示范作用，制造企业无需过多掌握数字信息技术，提出需求即有高度适配的解决方案，发挥数据对业务的赋能效用，使越来越的企业由“被动”数字化转向“主动”数字化。

个人认为，以数据驱动实现智能制造，成为增强制造业核心竞争力的关键路径。制造业数字化转型系统应该发挥先进的分析能力和灵活的建模能力，将企业全方位生产、销售、研发、财务数据打通，将复杂且动态的内外部要素信息联动。以数据为驱动，帮助企业管理者通过数据洞察，实现经营动态可视化、经营风险可监控、经营问题可追溯，助力制造企业实现价值链物联化、智能化，提升核心竞争力。

概括起来，数字化转型对于制造业升级转型的价值则体现在：

帮助制造企业实现精益管理，实现降本增效，保持制造成本优势；
实现业务数据整合，打通企业生产、研发、销售、供应链等数据，驱动企业向智能制造、高端制造升级；
使数据应用能力内化为企业能力，持续提升企业经营管理水平和市场竞争力。

结语：

数字化转型并非单项技术的应用，也不仅仅是个信息技术命题，更是一个战略和管理命题，是一个长期的旅程，是一种新能力的获得。因此，企业需要深度剖析数字化转型的需求和突破口，建立明确的数字化转型路线图。然而，面对不同行业、不同规模、不同所有制、不同制造模式的企业，推进数字化转型的路径千差万别，个性化极强，单凭企业自身的能力很难驾驭。

所以，企业需要充分善用外力，深入生态体系，更快速地学习数字化领域知识，借鉴成熟的行业 know-how，避免盲目，同时借助像织信Informat（企业级低代码开发平台）这样专业的数字化工具的指导，减少试错成本，加速数字化转型的进程。很多时候，合理并且有效地运用数字化工具，不仅可以让我们工作高效地运行，还能最大程度保证团队目标的达成。织信Informat 企业级低代码开发平台基于数据模型优先的设计理念，提供海量标准化的组件工具，并内置：