[科学技术]转型成效初显 三成企业智能制造利润贡献率超50%

据中国行业消息，德勤中国近日在对150多家大中型生产和技术型企业进行调查后发布了《2018中国智能制造报告》。报告称，中国企业的数字化能力显著提高，智能制造进入高速增长期。约30%的企业表示，智能制造的利润贡献率超过50%。中国制造业向中国智力制造业的转型取得了成功，这不仅体现在技术上，也体现在利润率上。

数字化的效果开始显现

德勤中国制造业管理合伙人董表示，发达经济体和新兴经济体都意识到，智能制造已经成为全球价值链重构的关键。在发达经济体注重制造业回报计划的同时，亚洲国家也在积极部署制造业自动化和智能化，其中中国取得了显著成效:依靠政策和行业顶层设计的双重规划，中国制造业通过开展试点示范、建立标准体系和培养系统解决方案供应商，在智能制造领域取得了快速发展。

董表示，智能制造是由物联网系统支撑的智能产品、智能生产和智能服务。近年来，中国企业数字化能力的显著提高是其尽快进入智能制造转型渠道的主要动力。

报告称，中国企业数字化能力的提高体现在利用数据指导生产和系统自我优化的能力上。调查结果显示，81%的中国企业已经完成了计算机化阶段，能够通过计算机化高效处理重复性工作，实现高精度、低成本制造。至于为什么中国企业能够更快地掌握数字能力，报告认为有两个原因:一是中国庞大的人口和设备使中国企业在获取数据方面具有天然优势；第二，与欧美企业相比，中国制造企业的硬件设备和厂房普遍较新，更容易实现设备连接和厂房改造。

值得注意的是，报告中进行的财务调查显示，智能制造对中国企业的利润贡献率呈明显上升趋势，利润贡献率超过50%的企业比例从2013年的14%上升到2017年的33%。41%的受访中国企业表示，其智能制造业务的利润贡献率在11%~30%之间，利润来源包括生产过程效率和产品服务价值的提高。

此外，中国连续六年成为工业机器人的第一消费国。根据国际机器人联合会(International Federation of Robotics)的ifr数据，2017年中国工业机器人的市场规模将达到42亿美元，占全球的27%。预计2020年将扩大到59亿美元，国内机器人销量将增加到23.8万台，未来三年复合年增长率为22%。德勤预测，汽车、高端设备制造和电子电气行业仍将是工业机器人的主要用户。

未来部署的五个关键点

不断提高的数字化水平只是中国制造业向知识制造转变的基础。报告称，中国企业在后期应在此基础上进一步部署。目前五大部署重点是数字化工厂、设备和用户价值深度挖掘、工业物联网、商业模式重构和人工智能。

制造业的数字化转型不是一蹴而就的。业内专家将流程分为三步，即第一步是提高生产率，主要在企业层面。企业应整合erp流程和价值链，在plm产品链的每一个环节充分利用各种工业软件，实施好mes制造执行系统，夯实基础。

第二步，实现价值链的闭环，产业导向。各种工业软件、管理软件、控制系统互联互通，打破信息孤岛，在各个环节形成自动数据采集。通过大数据分析，引导产品、设备、技术和生产流程，优化生产流程和业务流程，形成闭环。

第三步，实现平台/生态化运营。在这个阶段，整个社会需要实现制造生态系统与企业的互联互通，实现企业级业务和生产的协同，最终实现生态系统中企业的优化，实现与消费者和客户的联系，延伸服务，开拓新的机会。

总之，对于制造企业来说，数字化转型要实现自身基础的数字化，优化升级自己的产品和生产经营水平，进而实现生态圈上下游企业的合作与分工，实现与客户的服务延伸。通过这三个步骤，最终实现企业的数字化、智能化转型。

战略审查的重要性

报告还指出，中国企业的数字化转型存在一些问题，如企业内部不同的信息技术系统仍然独立运行，许多设备没有数字接口。40%的受访企业表示，设备仍处于连接阶段，这些设备取代了相互关联的独立信息技术。虽然操作技术系统的各个部分都实现了连通性和互操作性，但仍未能充分整合信息技术层面和操作技术层面。

报告显示，超过60%的受访企业认为，数字化工厂和设备以及用户价值的深度挖掘是首要部署重点。究其原因，智能制造是智能制造的核心，基于端到端的数据流，以数字化为驱动。因此，数字化工厂被企业列为智能制造部署的首要任务。

报告进一步表明，目前中国企业在数字工厂部署中的主要任务是开放从生产到执行的数据流。事实上，产品数据流和供应链数据流也有了/0的显著改善。幸运的是，62%的受访企业表示，他们正在积极部署设备和深度挖掘用户价值，其中41%侧重于设备价值挖掘，21%侧重于用户价值挖掘。C2m(客户到制造)在用户价值的深度挖掘中最受关注，因为它体现了定制生产的特点，使制造商能够通过直接面对用户来满足他们的个人需求，同时可以通过减少中间环节来降低成本和提高效率。

相比之下，由于工业物联网、商业模式重构和人工智能方向，企业需要更成熟的技术应用，因此报告认为中国企业在部署前需要加强战略审查。

关于重构业务模式，报告提到，中国企业应审视现有的业务模式，探索其他可行的业务模式，并在此基础上制定云部署战略，进行业务示范，评估自身能力。此外，企业还需要充分考虑企业的人力资源和数字化程度如何配合云部署。

董表示，智能制造不仅可以帮助制造企业降低成本、提高效率，还可以给企业一个重新思考价值取向、重构商业模式的机会。然而，商业模式重建是一项复杂而艰巨的工程。建议企业从业务模式优化、创新管理、云部署入手，支持企业打造和提升能力，及时把握全球智能制造浪潮中的巨大商机。

在技术应用方面，德勤中国风险咨询(Deloitte China Risk Consulting)合伙人沈斌补充称:“虽然人工智能已经迅速渗透到制造业等各个行业，但仍处于发展初期，技术突破和商业示范需要更长时间。而且，人工智能应用环境和基础设施、信息和安全法规以及自身能力的完善已经成为企业面临的主要挑战。德勤建议企业审视现有的商业模式，探索其他可行的商业模式，并在此基础上制定云部署策略，进行业务示范，评估自身能力。企业还需要充分考虑人力资源和企业自身的数字化如何配合云部署。”