调查了600家企业,有关数字化转型的七个重点发现!

2020/07/03 14:24数字化企业

随着物联网和传感器技术的广泛应用,以及工业软件的不断进化,数据的采集、存储、传输、展现、分析与优化都具备了良好的技术基础,数字化转型的浪潮迅速席卷全球。

当前,全球范围内以大数据、云计算、物联网、人工智能、5G等新一代信息技术为核心的新一轮科技革命和产业变革正在加速,我国也已经进入了由高速增长阶段向高质量发展阶段转变。在这历史的交汇期,数字化转型可以助推我国新一代信息技术产业发展,带来企业效率的提升,并且从供给侧为实现经济高质量发展提供有效途径。因此,数字化转型是必要性的,也是紧迫性的。

面对数字化转型的浪潮,企业又将如何抉择?e-works对近600家制造企业进行了2019-2020年度CIO数字化转型的问卷调查,并有了几个重点发现:

● “疫情”之下,数字化转型再次被推向“风口”,热潮持续。

● 数字化转型价值得到企业广泛认同,内生动能强劲,投资热情不减。

● 企业战略发展、行业发展趋势、经济下行压力是促进数字化转型的主要动因。

● 人才和资金仍然是困扰企业数字化转型的主要问题。

● 制造模式和运营模式转型是制造企业数字化转型的主攻方向。

● 企业数字化转型多处在基础建设与改造阶段,新技术应用尚处于探索期。

● 智能工厂建设、工业互联网平台建设是企业2020年建设重点。

一、大势所趋,数字化转型的企业抉择

数字化转型是大势所趋,并且一场突如其来的“疫情”再次将其推向“风口”。在疫情的冲击之下,企业无疑是在接受一次“抗震测试”,面对受制约的生产和销售方式、急剧变化的供应链以及传统市场的“急冻”,企业必将面临加速转型升级的变革与突破。

据e-works对近600家制造企业的CIO调查显示,“倒逼”之下,企业数字化转型的态度已经十分明确,超过99%的企业领导对数字化转型持支持态度。其中,超过70%的企业制定了数字化转型的战略规划。并且,对比2019年与2020年的调查数据发现,非常支持数字化转型且有详细计划的企业占比提升了6个百分点,支持但尚未制定计划的企业占比下降了近10个百分点。不难看出,传统制造企业在面对冲击时,越来越多的企业选择用数字化转型来对抗不确定因素,并高度认同其价值,内生动力不断被激发。

△ 制造企业高层对数字化转型的态度

△ 制造企业高层对数字化转型的态度

二、价值驱动,企业转型内生动力增强

根据中国社会科学院数量经济与技术经济研究所数字经济课题组测算,目前数字技术对中国传统产业的渗透率总体还处于较低水平,数字技术对行业增加值的贡献仅为10%左右,中国推进数字化转型具有非常大的需求空间。随着企业在数字化、智能化建设中的稳定投入,为企业发展乃至新一代信息技术产业持续增长提供了新的动能。

据e-works本次调查显示,2019年尽管受到“疫情”影响,但企业在数字化转型方面的总体投入并没有明显的下降,其中500万元级别的投资显著增加,投资额在500万-1000万元区间的企业比例也保持稳定上升。另外,企业对2020年资金投入的预测显示,相较于2019年总体资金投资保持稳定并略有增加的态势,这也充分说明数字化转型的价值驱动效应明显,企业内生动力正在持续释放,其中国有和民营企业是制造企业数字化转型的主力军。

△ 2018-2020年企业数字化/智能制造投入

△ 2018-2020年企业数字化/智能制造投入

△ 不同性质企业2020年数字化/智能制造拟投入情况

△ 不同性质企业2020年数字化/智能制造拟投入情况

对企业数字化转型动因分析发现,企业战略发展要求是数字化转型的首要动因,其次是行业发展趋势驱使、经济下行压力驱动等因素。这也充分说明,越来越的企业着眼于企业自身的发展,迫切希望引入新模式、新业态、新技术,进一步催化了数字化转型的推进进程。此外e-works对企业跟踪发现,在“疫情”期间,数字化程度越高的企业受疫情冲击的影响越小,数字化转型的成效备受企业认可。

△ 制造企业推进数字化转型的主要动因

△ 制造企业推进数字化转型的主要动因

三、迫在眉睫,企业数字化转型正当时

数字化转型是一个长期且复杂的过程,同时制造企业组织、业务、产品和价值链的复杂性,也为制造企业的数字化转型带来诸多障碍。此外,企业数字化转型的速度受其所属产业特点和资金状况等因素影响,也会呈现较大差异。总体而言,中国制造企业数字化转型迫在眉睫且困难重重。

根据e-works本次调研数据可见,人才和资金是困扰企业数字化转型的主要问题,比例均超过50%。其次是技术能力、管理与流程因素、观念认知等,并且也有近30%的企业对自身数字化转型的方向不明晰。近年来,针对数字化转型及智能制造“专业人才不足”的问题,企业都在积极的培养与输入,但面对不断变化的数字化/智能化复合型人才的新条件、新要求,企业也面临“无从下手”的困境。为此,包括e-works在内的第三方服务机构也在通过“智能制造培训学院”、“智能制造国际/国内考察”、“标杆工厂评选”等形式帮助系统的构建数字化转型的知识体系,创造数字化/智能化实训的机会,打造数字化/智能化人才培养的平台,树立学习的标杆与典范。

△ 制约企业数字化转型的因素

△ 制约企业数字化转型的因素

e-works认为,制造业数字化转型是全方位的,数字技术的深化应用将在商业模式转型(从卖产品转为卖服务,在线营销、体验营销等)、服务模式转型(客户自助服务、基于物联网的智能服务、设备远程监控等)、研发模式转型(仿真驱动设计、异地协同研发等)、运营模式转型(业务流程管理、移动应用等)、制造模式转型(增材制造技术应用、柔性自动化产线、IT/OT融合等)、决策模式转型(数据驱动决策、大数据分析等)六个方面展开。调查数据显示,目前企业在六大转型方向中优先推进的是制造模式的转型,占比约56%,其次是运营模式转型和决策模式转型,在商业模式、研发模式、服务模式转型方面有待进一步转换思路,全面推进。

△ 制造企业推进数字化转型的主要方向

△ 制造企业推进数字化转型的主要方向

制造企业推进数字化转型是实现智能制造的基础和必要条件。数字化和自动化是企业实现智能制造的两大支柱,自动化系统要实现柔性,必须依赖数字化系统的支撑。本次调研企业在智能工厂建设、智能产品与服务、智能研发、智能管理、智能物流与供应链、智能决策等领域的建设项目也逐步推进中。其中,智能工厂建设方面,新建数字化、智能工厂的占比较2018年有大幅提升至57.1%(据e-works2018年度CIO数字化转型调研数据显示,智能工厂建设项目中占比最高的是对老工厂进行数字化、智能化改造,新建数字化、智能工厂的企业占比为32.4%)。企业在智能工厂建设中的侧重也说明,现阶段制造企业的数字化转型大多以基础的数字化建设为主,集中在自动化改造、设备联网、设备数据采集、MES系统实施等方面,对于新技术应用尚处在探索阶段。

△ 2019年度企业智能工厂建设情况

△ 2019年度企业智能工厂建设情况

2020年,对于很多企业而言经历了“疫情”考验之后,更加坚定了数字化转型的方向。根据本次调研企业反馈,2020年企业也会持续推进数字化、智能化项目建设,把握“疫情”下数字化转型的发展机遇,锻造升维竞争的全新赛道。具体项目分布情况如下图,其中值得关注的是2020年有近15%的企业将部署工业云平台,超20%的企业将部署工业互联网平台。

△ 2020年企业拟推进的数字化/智能化建设项目

△ 2020年企业拟推进的数字化/智能化建设项目

结语

综合e-works多年来对企业数字化/智能化转型的跟踪调研,制造企业想要推进数字化转型,加速数字化转型进程,需要优先考虑以下几个方面的问题:

① 数字化转型是全企业的举措,领导需要具有开阔的视野与发展的思维,有决心、有毅力,真正理解数字化转型的内涵,引领数字化转型,这会对数字化转型起到关键性作用。此外,就是企业全员对于数字化转型的支持,对于数字换转型的成功也是挑战之一。

② 企业数字化转型需要明确企业自身的数字化转型战略,并制定详细的数字化转型规划,并有保障措施确保规划的落地。这一过程可以考虑通过专业的咨询机构完成数字化转型的现状诊断、需求分析、流程梳理、整体框架设计和实施方案制定等过程。

③ 善于深度应用数字技术帮助企业赢得显著的竞争优势。目前对于新兴数字化技术的应用尚处在探索阶段,企业需要进一步追踪技术趋势对于自身数字化转型的影响,并评估数字化技术深化应用对企业业务目标实现的价值。

④ 制造业的各个细分行业差异很大,处在各个产业链中不同位置的企业个性化很强,数字化转型的突破口也各不相同,在选择数字化转型的模式和路径时需要因地制宜选择合适的节奏、方式去推进,让自身的数字化转型紧跟企业发展步伐。

⑤ 数字化/智能化转型需要培养复合型人才,企业可以采取内部培养、优秀人才输入等多种方式构建企业数字化人才体系。同时也可以借助专业培训机构的课程,优化人才培养的知识体系;通过国内外考察、应用实训、标杆企业参观等丰富人才培养的形式,强化培训的效果。

未来,制造企业数字化转型的征程还将继续。尽管短期看来“疫情”对中国制造业而言无疑是雪上加霜的,供应链的大考、传统模式的颠覆、企业生存都将带来巨大的冲击,然而冲击背后显现的却是企业在反思之后的进一步“觉醒”,以及坚定的用数字化转型对抗不确定风险的信心。

责任编辑:Yaodl

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建立健全两化深度融合标准体系,依托全国两化融合管理标委会(TC573)、科研院所、联盟团体等各类专业技术组织,开展两化融合度、两化融合管理体系、数字化转型、工业互联网、信息物理系统(CPS)、数字孪生、数字化供应链、设备上云、数据字典、制造业数字化仿真、工业信息安全等重点领域国家标准、行业标准和团体标准制修订工作。 ——《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》 突破工业现场多维智能感知、基于人机协作的生产过程优化、装备与生产过程数字孪生、质量在线精密检测、生产过程精益管控、装备故障诊断与预测性维护、复杂环境动态生产计划与调度、生产全流程智能决策、供应链协同优化等共性技术。 推动数字孪生、人工智能、5G、大数据、区块链、虚拟现实(VR)/增强现实(AR)/混合现实(MR)等新技术在制造环节的深度应用,探索形成一批“数字孪生+”“人工智能+”“虚拟/增强/混合现实(XR)+”等智能场景。 推动数字孪生、人工智能等新技术创新应用,研制一批国际先进的新型智能制造装备。研发融合数字孪生、大数据、人工智能、边缘计算、虚拟现实/增强现实(VR/AR)、5G、北斗、卫星互联网等新技术的智能工控系统、智能工作母机、协作机器人、自适应机器人等新型装备 推动数字孪生、数据字典、人机协作、智慧供应链、系统可靠性、信息安全与功能安全一体化等基础共性和关键技术标准制修订,满足技术演进和产业发展需求,加快开展行业应用标准研制。 ——《“十四五”智能制造发展规划》 提高生产智能水平。构建面向主要生产场景、工艺流程、关键核心设备的数字孪生模型。 ——《“十四五”原材料工业发展规划》 推动数字化智能化绿色化融合发展。深化产品研发设计、生产制造、应用服役、回收利用等环节的数字化应用,加快人工智能、物联网、云计算、数字孪生、区块链等信息技术在绿色制造领域的应用,提高绿色转型发展效率和效益。 ——《“十四五”工业绿色发展规划》 建筑工程领域 在建筑工程领域,《“十四五”建筑业发展规划》明确提出,要加快推进建筑信息模型(BIM)技术在设计、审查、生产、施工、管理、监理等工程环节的集成应用。规划还指出,要推进自主可控 BIM 软件研发、完善 BIM 标准体系、建立基于 BIM 的区域管理体系、建立基于 BIM 的区域管理体系以及开展 BIM 报建审批试点,到2025 年,要基本形成 BIM 技术框架和标准体系。 加快推进建筑信息模型(BIM)技术在工程全寿命期的集成应用,健全数据交互和安全标准,强化设计、生产、施工各环节数字化协同,推动工程建设全过程数字化成果交付和应用。 推进BIM技术、物联网、人工智能等现代信息技术在工程监理中的融合应用。在工程总承包项目中推进全过程 BIM 技术应用,促进技术与管理、设计与施工深度融合。强化施工图审查作用,全面推广数字化审查,探索推进 BIM 审查和人工智能审查。 2025 年,基本形成 BIM 技术框架和标准体系。 1、推进自主可控 BIM 软件研发。积极引导培育一批BIM 软件开发骨干企业和专业人才,保障信息安全。 2、完善 BIM 标准体系。加快编制数据接口、信息交换等标准,推进 BIM 与生产管理系统、工程管理信息系统、建筑产业互联网平台的一体化应用。 3、引导企业建立 BIM 云服务平台。推动信息传递云端化,实现设计、生产、施工环节数据共享。 4、建立基于 BIM 的区域管理体系。研究利用BIM 技术进行区域管理的标准、导则和平台建设要求,建立应用场景,在新建区域探索建立单个项目建设与区域管理融合的新模式,在既有建筑区域探索基于现状的快速建模技术 5、开展 BIM 报建审批试点。完善 BIM 报建审批标准,建立BIM辅助审查审批的信息系统,推进 BIM 与城市信息模型(CIM)平台融通联动,提高信息化监管能力。 ——《“十四五”建筑业发展规划》 水利应急领域 在水利应急领域,《“十四五”水安全保障规划》重点提出,要加快已建水利工程智能化改造,不断提升水利工程建设运行管理智能化水平,要推进数字流域、数字孪生流域建设,实现防洪调度、水资源管理与调配、水生态过程调节等功能,推动构建水安全模拟分析模型,要在重点防洪区域开展数字孪生流域试点建设。另外,《“十四五”国家应急体系规划》也提出了,要加强城乡防灾基础设施建设,推动基于城市信息模型的防洪排涝智能化管理平台建设。 推进智能水利建设。积极推进BIM 技术在水利工程全生命周期运用,新建骨干项目鼓励按照智能化要求同步进行规划建设管理,同步构建实体工程和数字孪生工程。加快建设覆盖重大水利工程,联通国家、流域、区域的水利工程控制网和业务网,实现水流、信息流和业务流的互联互通。 推进数字流域建设。以流域为单元、数字地形为基石、干支流水系为骨干、水利工程为重要节点,对物理流域的全要素进行数字化映射。加强自然地理、经济社会等信息数据采集与处理,深化遥感技术和地面监测技术的有机结合,推进建立空天地一体化的流域全覆盖监测。构建覆盖全国主要江河流域的数字化映像,开展长江、黄河、淮河、海河、珠江、松辽、太湖等大江大河大湖数字流域建设。 推动数字孪生流域建设。集成耦合水文、水力学、泥沙动力学、水资源、水工程等专业模型和可视化模型,推进集防洪调度、水资源管理与调配、水生态过程调节等功能为一体的数字孪生流域模拟仿真能力建设。推动构建水安全全要素预报、预警、预演、预案的模拟分析模型,强化洪水演进等可视化场景仿真能力。选择淮河、海河流域重点防洪区域,开展数字孪生流域试点建设。 建设流域防洪管理与调度体系。以数字流域为基础,加快流域水工程防灾联合调度系统建设,在国家防汛抗旱指挥系统的基础上,汇集气象、水情、雨情、工情、墒情、灾情等信息,优化水库、河道、蓄滞洪区等工程联合调度运用,加强对洪水资源的调度、管理与利用,制定动态优化的精细数字预案,开展人机互动的同步仿真预演,形成智慧防洪体系,实现及时准确预报、全面精准预警,提高流域防洪管理和调度运用水平。 按照大系统设计、分系统建设、模块化链接的建设思路,以数字化场景、智慧化模拟、精准化决策为路径,积极探索构建水利数字孪生应用场景,推动构建水利“2+N”智能业务应用体系,提升仿真、分析、预警、调度、决策和管理支撑能力。 ——《“十四五”水安全保障规划》 推动基于城市信息模型的防洪排涝智能化管理平台建设。 ——《“十四五”国家应急体系规划》 综合交通领域 在综合交通领域,《“十四五”铁路科技创新规划》提出,要推进数字孪生等前沿技术与铁路领域深度融合,加强智能铁路技术研发应用,开展铁路设备智能建造数字孪生平台研发应用。《公路“十四五”发展规划》则提出要建设智慧公路,推动建筑信息模型、路网感知网络与公路基础设施同步规划建设。《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》提出,构建设施运行状态感知系统,加强重要通道和枢纽数字化感知监测覆盖,增强关键路段和重要节点全天候、全周期运行状态监测和主动预警能力。 研究5G成套技术,推进毫米波通信、无线大数据、数字孪生、云网边端协同、感知-通信-计算一体化等技术在铁路通信信号领域的应用。 围绕全生命周期与全业务融合目标,持续加强智能铁路顶层规划研究,构建智能铁路技术体系架构2.0版本。深化智能建造、智能装备、智能运营技术创新,开展智能建造数字孪生平台研发应用。 ——《“十四五”铁路科技创新规划》 建设智慧公路。推动建筑信息模型、路网感知网络与公路基础设施同步规划建设,加快公路基础设施数字化改造,推进公路基础设施全要素、全周期数字化转型发展,加强重点基础设施关键信息的主动安全预警。 ——《公路“十四五”发展规划》 完善设施数字化感知系统。推动既有设施数字化改造升级,加强新建设施与感知网络同步规划建设。构建设施运行状态感知系统,加强重要通道和枢纽数字化感知监测覆盖,增强关键路段和重要节点全天候、全周期运行状态监测和主动预警能力。 ——《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》 标准构建领域 在标准构建领域,《“十四五”推动高质量发展的国家标准体系建设规划》提出,要围绕智慧城市建设内容,加强城市数字孪生、城市数据大脑、城市数字资源体系等方面的标准体系建设,规范引导智慧城市发展。 围绕智慧城市分级分类建设、基础设施智能化改造、城市数字资源利用、城市数据大脑、人工智能创新应用、城市数字孪生等方面完善标准体系建设,面向智慧应急、智慧养老、智慧社区和智慧商圈等典型领域加快标准研制。开展标准实验验证与应用实施,以标准化引领和支撑智慧城市建设。 ——《“十四五”推动高质量发展的国家标准体系建设规划》 能源安全领域 在能源领域,《“电力安全生产“十四五”行动计划》提出,要基于三维数字信息模型技术进行安全预警;依托互联网推动数字孪生、边缘计算等技术应用。 大力推进新能源智慧电站建设。运用基于三维数字信息模型技术,实现机组设备在线故障诊断和异常情况即时预警功能,提高新能源发电安全管理成效。 打造基于工业互联网的电力安全生产新型能力,组织开展“工业互联网+安全生产”应用试点,推动5G+安全生产、边缘计算、数字孪生、智慧屏、安全芯片等新技术新产品应用和展示。 ——《电力安全生产“十四五”行动计划》 城市发展领域 在城市发展领域,《“十四五”支持老工业城市和资源型城市产业转型升级示范区高质量发展实施方案》提出,要加速推进老工业城市和资源型城市的智慧城市建设,推进数字技术与经济社会发展和产业发展各领域广泛融合,完成城市绿色化改造。 加快构筑数字社会,支持发展远程办公、远程教育、远程医疗、智慧楼宇、智慧社区和数字家庭。加快智慧城市建设,推进数字技术广泛应用于市域社会治理现代化。推动 5G 网络 规模化部署,争取至 2025 年覆盖所有示范区城市。 ——《“十四五”支持老工业城市和资源型城市产业转型升级示范区高质量发展实施方案》[详细]2023-03-06 09:55

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