2021-2022制造业数字化发 展模式洞察报告 主要发 现 自第一次工业革命以来 ， 经济体系的主导产业由机械 、 机电产业逐步发展到信息产业 ， 其基础科学 、 产业链 、 价 值链 、 产业发展逻辑和底层方法论都发生了根本性变化 ， 从技术战略 、 组织发展到外部生态 ， 新时代的产业发 展 都彰显出新方法论的底层思想内涵 。 当前 ， 我国制造业发展水平仍处于全球第三阵列 ， 整体处于由 “ 数字化 ” 向 “ 网络化 ” 过渡阶段 ， 产业科技创 新 转型是我国制造业实现由 “ 大 ” 到 “ 强 ” 、 进而走向 “ 智能化 ” 的关键 。 制造业数字化转型是以数字化技术为手段促进制造业价值链提升的过程 ， 以提升产品和服务模式的持续创新能 力 为最终导向 。 在这一进程中 ， 制造业企业应重点实施重构 IT基础设施 、 建设数字化平台 、 探索服务型制造 、 以 及 落实数字化管理等举措 。 数字化能力根植于企业组织架构 ， 人才培养是组织数字化转型的基石 ， 制造业企业亟需培养兼具设计思维 、 业 务 场景和 ICT专业能力的 T字型复合人才 ， 精准定位数字化岗位职责与能力要求 、 打造与业务发展模式相匹配的 组 织和人力资源管理体系至关重要 。 目 录 01 悄然生变的产业底层方法论 我国制造业发展现状诊断 制造业不可或缺的数字化举措 02 03 相互嵌套的组织与文化管理 04 悄然生变的产业底层方法 论 纵观工业时代和信息时代发展史 ， 不 断 井喷的颠覆性技术驱动了产业的变革 ， 进而影响了整个经济体系的重构 。 自 第 一次工业革命以来 ， 经济体系的主导 产 业由机械和机电产业逐步发展到信息 产 业 ， 不仅基础科学 、 产业链 、 价值链 发 生了重大变革 ， 更为关键的是 ， 其产 业 发展逻辑和底层方法论也发生了根本 性 变化 ， 以确定性 、 可预测性为主要特 征 的机械论发展到控制论 、 系统论 、 信 息 论 ， 从技术战略 、 组织发展到外部生态 ， 新时代的产业发展都彰显新方法论的 底 层思想内涵 。 产品功 能 模块 一 功能 1.1 功能 1.2 . 产品功 能 模块 二 功能 2.1 功能 2.2 . 产品功 能 模块 三 功能 3.1 功能 3.2 . 第一事业 部 第二事业 部 第三事业 部 制造业是以 “ 机械论 ” 为底层方法论的典型代表 。 无论是电子 、 工程机械 、 汽车等离散 型制造业 ， 亦或化工 、 冶金 、 食品等流程型制造业 ， 在 “ 机械论 ” 思想指引下 ， 均以 “ 效率优先 ” 为导向 ， 追求流程管控 、 标准化管理和可追溯性始终是 “ 机械论 ” 是核心 。 在管理方式上 ， 制造业普遍实行了组织与业务同构的树状组织架构 ， 即根据产品功能模 块对组织架构进行划定 ， 以此形成明确的权责划分 、 以及培养熟悉业务的专业管理人才 。 此外 ， 制造业还普遍采用 “ 胡萝卜 +大棒 ” 的人才管理模式 ， 通过给予物质刺激激励员 工积极性 ， 这在缓解劳资矛盾方面发挥了重要作用 ， 并促进形成了 20世纪初的 “ 柯立 芝 繁荣 ” 。 但进入信息时代 ， 激烈的跨界竞争 、 产品形态的频繁演变 、 市场预期的快速变化使得 “ 机械论 ” 的弊端暴露无遗 较为固定 、 边界清晰的管理模式无法适应生命周期短 、 生态边界模糊 、 市场预期快速调整的信息时代 。 图 ： 机械论思想下产品功能与组织架构相对应 部门 -1- 产品 数据来源 ： 浪潮之巅 ， 吴 军 机械论 ： 确定性 、 可预 测 控制论在诺伯特 维纳 （ N orbert W iener） 于 1948年出版的 控制论 一书中正式提 出 ， 其与机械论的思想差异在于 ， 机械论是 对于未来给出一种尽可能确定的预测 ， 而控 制论则是根据变化不断做出反应 、 进行调整 的过程 。 这种思想差异反应到产品上 ， 机械 论因强调确定的因果关系 ， 通常表现为 “ 预 测 -决策 -逐层落实 ” 的产品开发模式 ， 而控 制论因强调快速反应 、 不断调整 ， 更倾向于 变预测为反应 ， 推崇快速将创意转化为产品 并推向市场 ， 通过增强快速反应和调整能力 不断改进完善的过程 。 信息论诞生于克劳德 香农 （ Claude Shannon） 于 1948年发表的对通信和密码 学的研究成果 ， 其与机械论追求确定性不同 的是 ， 信息论完全建立在不确定性的基础上 ， 即在一个系统中 ， 不确定性越多 ， 熵就越大 ， 越需要引入更多信息用以消除不确定性 ， 而 对信息的掌握和链接则成为企业成功的关键 。 G oogle、 Facebook、 Airbnb均是信息时 代 链接信息的关键节点 ， 相较拥有生产资料 才 能控制商业的传统思维方式 ， 此类公司认 为 获得链接用户的带宽比拥有资产更为重要 ， 即带宽决定信息的流通量 、 进而决定商业的 成败和规模大小 。 系统论的问世一般以奥地利生物学家贝塔朗 菲 （ Bertalanffy） 于 1948年出版 生命问 题 为标志 ， 系统论认为有生命的系统功能 并不等于其每一个局部功能的总和 ， 这与机 械论中 “ 整体总是能分解为局部 ， 局部可以 再整合为整体 ” 的思想完全不同 。 在如今越 来越复杂的产品和系统开发中 ， 局部最优性 能的简单堆叠并不能代表产品整体的最佳状 态 ， 如 iPhone手机局部功能的性能和配置 并 不占优 ， 但总能带给用户最优的使用体验 。 再如企业数字化转型过程中 ， 片面追求 “ 局 部最大值 ” 、 难以在较长时间和空间中实现 全局优化 ， 往往容易走入进化的死胡同 。 进入信息时代 ， 控制论 、 信息论 、 系统论共同支撑起信息产 业 新的技术创新和管理方式 ， 造就了信息时代新的底层方法论 。 控制论 ： 快速反应 、 不断调 整 信息论 ： 信息的掌握和链 接 系统论 ： 局部的简单堆砌并 不 等同于整 体 -2- 我国制造业发展现状诊 断 长久以来 ， 以制造业为代表的实体经济是国家 经 济发展的根基 ， 对经济发展起到了重要的推动 作 用 。 我国制造业历经数十年高速发展 ， 2020年工业 增 加值达到 31.3万亿元 ， 已成为世界上门类最完整 、 规模最大的工业体系 ， 且增长潜力巨大 ， 具有 产 业聚集度高 、 工程师红利丰富 、 市场潜力巨大 等 优势特征 。 在当前 、 以及未来长期内 ， 制造业 仍 将居于我国国民经济的支柱地位 ， 成为我国重 要 的经济增长引擎 。 在经济 、 产业底层方法论悄然生变的背景下 ， 制 造业同样面临全产业转型升级的巨大挑战 ， 这 意 味着应用更先进的数字化技术 、 使用更有效率 的 管理方式 、 以及生产更好的产品 。 具体来说 ， 制 造业的转型需经过数字化 、 网络化 、 智能化三 个 阶段 ， 进而形成 “ 数字化转型 ” 的核心能力 ： 即 IT技术牵引业务内外生态和供应链扩展 ， 成为 业 务创新的核心竞争力 。 数字 化 网络 化 智能 化 实现数字化工具的使用 ， M RP、 ERP等系统逐步应 用于物料管理 、 财务管理 。 产品设计数字化 ： 二维 、 三维数字化建模工具的普 及 ； 工艺设计数字化 ： 使用仿 真分析工具验证工艺设计 实用性 、 提高新工艺过程 成功率 ； 生产制造数字化 ： 围绕生 产制造流程进行数据采集 、 分析 、 监控 。 实现数字化环境下一体化 关联管控和协同优化 ， 提 升各环节传递 、 关联 、 共 享水平 。 产品数据管理 ： 实现产品 设计 、 工艺设计 、 生产制 造 、 安装售后等环节的数 据一致性 ， 进而实现产品 设计和制造集成 。 产品模型关联 、 传递 、 共 享 ： 实现产品研发 、 工艺 设计验证 、 工艺管理 、 生 产制造全流程并行的模式 。 实现基于智能产品的服务 型制造 ， 如个性化定制 、 精准营销 、 在线运维等 ， 以及众包设计 、 云设计等 新型研发制造体系 。 新的产品机制体系 ： 由单 纯提供产品向提供整体解 决方案转变 ， 服务要素的 比重不断增加 。 新的研发制造模式 ： 实现 多主体间在线 、 异地协同 研发与生产制造 ， 以及应 用云计算开展设计 、 生产 。 研发 生产 关键工序数控化率 ， 关键工序中数控 系 统的覆盖 率 采购 应用数字 化 工具 ， 实 现 采购管理 ， 包括采购 成 本 、 计划 、 合同 等 销售 财务 人力 办公 应用数字 化 工具实现 办 公管理 ， 包 括收发文件 、 会议 、 个 人 事务 等 71.5% 51.1% 82.6% 85.3% 94.1% 82.1% 95.4% 数字化研发设计 工 具普及率 ， 辅助 企 业开展产品设计 ， 实现建模 、 仿真 、 验证等功能的软 件 工 具 应用数字 化 工具实现 销 售管理 ， 包 括市场信息 、 采购计划 、 价格 、 渠 道 等 应用数字 化 工具实现 财 务管理 ， 包 括财务 、 报 表 等 应用数字 化 工具实现 人 力管理 ， 包 括人事 、 绩 效 、 考核 等 数据来源 ： 中国两化融合发展数据地图 （ 2020） 图 ： 2020年我国制造企业数 字化 工具的普及及应 用 根据 中国两化融合发展数据地图 （ 2020）， “ 十三五 ” 期间 ， 信息 技术的应用已广泛覆盖我国制造业各个业务环节 ， 共计 49.3% 的企业在 研发设计 、 生产 、 采购 、 销售 、 财务 、 人力 、 办公等环节实现数字化工 具的全面覆盖 。 其中 ， 办公 、 财务 、 销售 、 采购 、 人力环节的数字化工 具应用普及率较高 ， 分别有超过 90% 的企业能实现财务 、 办公的在线管 理 ， 80% 以上的企业能在原材料采购 、 成品销售环节实现线上成本 、 计 划 、 合同管理 ， 但在研发和生产环节 ， 我国制造业企业的数字化能力存 在明显短板 。 数字化 ： 数字化工具的局部应 用 在研发环节 ， “ 数字化研发设计工具普及率 ” 用以表 征企业研发环节的数字化水平 ， 2020年我国制造业 该 指标为 71.5% ， 低于 73% 的全国平均水 平 ， 软件工具 的使用基本实现了建 模 、 仿真 、 验证等功能 。 在生产环节 ， “ 关键工序数控化率 ” 用以表征企业制 造环生产节过程控制层数控化水平 ， 2020年我国制 造 业该指标为 51.1% ， 低于 52.1% 的全国平 均水平 ， PLC、 DCS、 PCS等过程控制系统 ， 以 及 N C、 DN C、 CN C、 FM C等数控系统的覆盖率有待 提升 。 0.21% 企业投入 ： 信息化投入占 比 企业级集 成 企业间协 同 集 成 范 围 投 入 产 出 综 合 集 成 ： 投 入 产 出 最 大 化 “ 窗 口 期 ” 企业产出 ： 综合竞争力水平 、 经济和社会效益产出水 平 数字化单项应 用 0.25% 0.29% 0.28% 数字化基础装 备 竞争 力 经济和社会效 益 信息化投入占销售收入比 例 60.1 56.2 63.2 58.2 68.4 62.4 66.8 73.9 数据来源 ： 中国两化融合发展数据地图 （ 2020） 图 ： 我国制造业企业两化融合发展阶段与效能效益关联分析 当前 ， 我国制造业整体处于数字化向网络化过渡阶段 ， 企业在数字技术 与单项业务全面覆盖融合的基础上 ， 更多关注如何打破业务环节间的壁 垒 、 实现资源优化配置和统一管理 ， 更进一步的 ， 我国制造业两化融合 的网络化效应更需要通过企业间的业务协同和模式创新得以实现 。 具体看来 ， 我国制造业企业的数字化工具正在由 “ 深化局部应用 ” 向 “ 突破全面集成 ” 转变 ， 据统计 ， 共计 31.1% 的企业已实现 “ 综合集 成 ” ， 分别有 27.3% 、 12.1% 的企业实现了产供销集成 、 产业链协同 。 进入 “ 综合集成 ” 阶段后 ， 企业信息化投入产出比 、 综合竞争力水平 、 经济 和社会效益产出水平得到明显提升 ， 数字化工具开始与生产 、 经营 、 管 理 、 服务等活动相互集成互联 ， 原有的工作模式将实现跨越业务领域 和 环节的整体优化 。 未来 ， 我国制造业将逐步迈向智能化阶段 ， 企业内部和企业间的生产 、 经营 、 管理 、 服务等活动的智能化和协同化将推动制造业企业发生全方 位 、 颠覆式变革 。 根据 中国两化融合发展数据地图 （ 2020）， 2020年我国初步具备探索智能制造基础条件的企业比例为 8.6% ， 这些 企业底层装备数控化程度高 ， 管理信息化与底层自动化之间以及内部供 应链上采购 、 生产 、 销售 、 库存 、 财务等环节间实现了集成 ， 并开始向 智能工厂 、 智慧企业迈进 。 网络化 ： 数字化工具的网络化集 成 智能化 ： 迈向智能制 造 相较欧美等制造业强国 ， 我国制造业依然具有明显差距 ， 根据 2020中 国制造强国发展指数报告 对中 、 美 、 德 、 日 、 英 、 法等九个国家的指 数评估 ， 我国仍处于第三阵列 ， 落后于第一阵列美国 ， 以及第二阵列德 国 、 日本 。 从我国各分项指数来看 ， “ 规模发展 ” 仍是制造强国进程中的主要支撑 ， 制造业总体上仍未摆脱规模拉动的发展路径 。 “ 质量效益 ” 、 “ 结构优 化 ” 、 “ 持续发展 ” 三项数值合计值在九国中仅排名第六 ， 与第一 、 第 二阵列国家仍有较大差距 ， 从制造业核心竞争力来看 ， 我国高质量转型 发展之路任重道远 。 我国制造业发展水平仍处于全球第三阵列 ， 产业 科 技创新转型是实现由 “ 大 ” 到 “ 强 ” 的关 键 具体来看 ， 我国与发达国家的差距尤其体现在 “ 制造业全员劳动生产率 ” 指标 ， 此外 ， “ 制造业增加值率 ” 的提升乏力 、 “ 基础产业增加值占全 球基础产业增加值比重 ” 的连续下降也同样值得关注 ， 凸显出我国产业 基础薄弱 、 企业经营压力增大等现状 。 针对我国制造业现状与挑战 ， 自 2015年 政府工作报告 中首次提出实 施 “ 中国制造 2025” 以来 ， 我国坚持创新驱动 、 智能转型 、 强化基础 、 绿色发展 ， 加快从制造大国转向制造强国 ， 随后印发的 中国制造 2025 更成为我国实施制造强国战略第一个 10年行动纲领 。 为全面推进制造强 国建设 ， 我国还先后印发 增强制造业核心竞争力三年行动计划 （ 2018-2020年 ）、 高端智能再制造行动计划 （ 2018 2020 年 ） 等一系列指导政策 ， 力求在 “ 十四五 ” 时期坚定 不移建设制造强 国 ， 持续推动实现由制造大国向制造强国转变 。 图 ： 2019年各国制造业强国发展 指数 第三阵 列 其 他 数据来源 ： 2020中国制造强国发展指数报告 168.71 125.65 117.16 美国 德国 日本 110.84 73.95 70.07 63.03 中国 韩国 法国 英国 140 120 80 40 0 180 印度 巴西 43.50 28.69 第一阵 列 第二阵 列 制造业不可或缺的数字化举 措 制造业企业需要在技术革新和业务发展层面推 进 以下举措 ： 根据 中国制造 2025 战略 ， 中国正加快推动新一代 信 息技术和制造技术融合 ， 核心是智能制造 ， 重点发展 智 能装备和智能产品 ， 推进生产过程智能化 ， 培育新型 生 产方式 ， 全面提升企业研发 、 生产 、 管理和服务的智 能 化水平 。 从制造业技术革新和业务发展层面看 ， 制造业数字化 转 型是以数字化技术为手段促进制造业价值链提升的过程 。 数字化技术的改造进程贯穿研发 、 工艺规划 、 生产制造 、 采购 、 仓储 、 营销 、 服务等各个环节 ， 在产品设计 、 制 造 、 推广 、 应用 、 反馈的生命周期中 ， 提升产品和服 务 模式的持续创新能力成为最终导向 。 在这一进程中 ， 制 造业企业应重点实施重构 IT基础设施 、 建设数字化平台 、 探索服务型制造 、 以及落实数字化管理等举措 。 1、 构建强大的 IT基础设施 ， 在制造流程中 积 极 融入新技术组 合 2、 构建基于数字化平台的新生态体系 ， 推 进 生 产制造模式变 革 3、 以丰富的知识资产为基础 ， 探索服务型 制 造 新模 式 4、 落实生产 、 运营全过程的数字化管理模 式 1、 构建强大的 IT基础设施 ， 在制造流程中积极融入新技术组合 区别于第一次 、 第二次基于能源技术的工业革命 ， 新一轮工业革命主要 体现为信息技术与传统产业的融合 ， 其中 ， 信息技术与传统制造业生产 技术 、 管理模式的相互映射与融合正在释放出巨大价值 ， 将数字化技术 融入整个生产制造价值链是数字化转型的基本前提 。 增材制造 、 AI、 自动化 、 云计算 、 数字孪生 、 边缘计算 、 5G 、 IoT等前沿 技术可通过不同的组合方式实现对研发 、 生产运营 、 销售 、 职能等环节 的全方位赋能 。 如在研发环节中 ， 基于 AI能力的预测性分析技术将支持 产品组合分配决策以及产品开发生命周期优化 ； 在生产运营环节 ， 5G 、 云计算将为本地优化和互联资产提供算力 、 网络支持 ， 互联设备和物联 网 (IoT) 技术带来了大量原始数据 、 促进了自动化 、 远程监控甚至新型合 作关系 ， 同时也推动机器学习技术辅助实现智能决策 ； 对于财务等职能 岗位 ， 基于云 、 AI等技术的 ERP、 BI工具也实现了大量常规工作的自动 化 。 20% 物联网 loT 18% 3% 7% 9% 13% 14% 16% 高级分析技 术 区块 链 其 他 移 动技 术 机器人流程自动 化 混合云计 算 AI 图 ： 制造业企业投资数字化技术的资金分配 数据来源 ： IBM 工业品行业大规模数字化转型 44% 91% 其他企 业 领跑者企 业 30% 59% 其他企 业 领跑者企 业 图 ： 行业领跑者和其他企业通过数字化技术支持业务目标的程度 根据 IBM 商业价值研究院和牛津经济研究所合作开展的数字化转 型调查研究 ， 行业领跑者更倾向于利用数字化技术执行新业务蓝 图 ， 且普遍收获了超预期的价值 。 86% 的领跑者已完全实施数字 化战略 ， 或已根据战略和执行计划采取转型措施 ， 相比之下 ， 其 他企业的比例仅为 30% ； 此外 ， 超过 90% 的领先者表示 ， 过去三 年的数字化计划实现了超出预期的价值 ， 而其他所有企业中该数 据的比例仅 35% 。 数据来源 ： IBM 工业品行业大规模数字化转型 21% 57% 其他企 业 领跑者企 业 2倍 2倍 3倍 根据业务活动 ， 建立全 面一致的企业架构 开发混合云环境以支持 企业战略 实施 API和微服务等现 代技术 图 ： 行业领跑者和其他企业 IT架构创造性和灵活性 数据来源 ： IBM 工业品行业大规模数字化转型 行业领跑者应用数字化技术实现了多项重要的业务目标 ， 数字化 技术平台内嵌的差异化工作流程帮助领跑者建立了全新的工作方 式和技能 ， 生产 、 维护 、 运营等流程控制和有效性大幅提高 ， 超 过 3/4(最多达 94% )的领跑者已在有效使用或者已完全实施和优 化这些数字化技术 。 模块化工作流程的扩展离不开全面 、 统一的企业 IT架构 ， 特别是 在数据治理方面 ， 行业领跑者对信息架构 、 混合云 、 API和微服 务等技术的应用取得了巨大进展 ， 在提升数据互信的基础上显著 降低了数据复杂性 。 30% 94% 降低运营成本 21% 88% 扩大市场份额 24% 82% 改善网络安全 28% 81% 引入更高水品的机器人和自动化 10% 78% 在行业价值链内外寻求颠覆性机遇 24% 76% 进入新的区域市场 其他企业 行业领跑者 2、 构建基于数字化平台的新生态体系 ， 推进生产制造模式变 革 eHR 人力资源管理 CRM 客户关系管理 BI 商业智能 OA 协同办公平台 EPM 企业绩效管理 资源同 步 REP 企业资源计划 车间执 行 MES 制造执行系统 进存销 、 财 务 APS 高级计划与排程 图纸 、 文 档 PLM 产品生命周期管理系统 S C M 供 应 链 管 理 OMS订单管理系统 TMS运输管理系统 WMS仓储管理系统 生 产 管 理 我国制造业数字化建设正由过去以 ERP为中心的信息化管理系统 ， 转向 覆盖生产全链条 、 支撑外部新生态的综合数字化平台 。 数据要素将供应 链管理 、 资源配给 、 生产管理 、 运营管理等打通 ， 在链接生产制造业务 环节的基础上 ， 推动制造业价值链协同进入数字形态 ， 衍生出新模式 、 新场景 、 新生态 。 图 ： 制造业数字化架构体系 数据来源 ： InfoQ 研究 院 在数字化平台广泛应用的基础上 ， 以用户为中心的生产模式变革正推动制 造业形成新的生态体系 ， 新的设计生产模式正围绕个性化设计 、 柔性生产 、 敏捷运营 、 浸入式体验等关键环节渐次展开 ， 并最终构建共创共赢的制造 业新生态体系 。 个性化设 计 柔性生 产 敏捷运 营 浸入式体 验 3、 以丰富的知识资产为基础 ， 探索服务型制造新模 式 伴随内容市场的人力运营 、 原材料等成本不断升高 ， 制造业面临产品利 润不断下降的窘境 ， 制造业服务化成为是我国制造业转型升级的重要方 向和途径 。 根据 IBV与牛津经济研究院于 2020年 7月联合对全球 23个国家或地区 500 位工业机械行业高管开展的一项调研显示 ， 制造业服务业务可覆盖 整个产 品生命周期 ， 并带来持续稳定的现金流收入 。 O EM 的服务业务年 增长率 为 5% -10% ， 远高于原始设备生产业务 2% 的年增长率 ， 基于服务 的模式 所产生的息税前利润 （ EBIT） 比新设备销售高出三至七倍 。 此外 ， 服务 业务还能帮助企业贴近用户 ， 深入了解用户需求 ， 有助于完善新一 代产品 与服务 。 图 ： 工业机械服务业务增长 数据来源 ： IBM “ 发展服务化业务模式 ” 研究洞察 、 InfoQ 研究 院 40% 30% 20% 10% 0 2年前 服务业务收入占 比 当前 2年后 服务业务平均利润 率 24.1% 27.1% 30.8% 7.2% 7.6% 10.3% 设施优化 /设备运行咨询 25% 纳入合作伙伴服务 （ 生态系统 ） 19% 27% 18% 4% -3% 2年 后 当 前 CAG R 数据来源 ： IBM “ 发展服务化业务模式 ” 研究洞察 、 InfoQ 研究 院 图 ： 制造业服务业务在未来 2年的增 长 基于知识的服务 44% 11% 54% 在线监控 42% 5% 46% 按性能付费的方式 34% 16% 46% 流程优化服务 32% 22% 48% 服务级别协议 30% 13% 38% 预测性维护 29% 13% 37% 基于结果的服务 12% 22% 18% 将现有产品 /应用转化为服务 5% 26% 8% 投入 服务化 产出 服务化 新技术研发 市场调研和推广 供应链和物流 系统化方案支持 信息咨询 新技术研发 智慧销售服务 维修保养 金融租赁 保险 服务 型 制 造 丰富的知识资产积累是开启服务化转型路径的前提 制造业服务化转型过程表现为服务内容由简单到复杂 、 由低端到高端的 过程 ， 知识 、 信息等要素逐渐成为创造新价值的主要因素 ， 知识资产的 不断积累至关重要 。 一般来说 ， 制造业企业的知识资产由数据资产转化而来 ， 企业生产 、 经 营数据进入数据湖和基于业务场景主题的数据集市 ， 在多样化的用户运 营场景中挖掘价值 。 一方面 ， 系统化的知识作为组织智慧嵌入企业内部 业务流程 ； 另一方面 ， 知识资产帮助服务业务向智能化 、 生态化发展 ， 对外实现智能互联服务 。 拆解制造业服务化转型 大体而言 ， 制造业服务化转型是企业从单纯产品或服务供应商 ， 向 “ 综 合性解决方案 ” 供应商的转变 ， 是从投入和产出侧提升价值比重 、 提高 产品附加值和品牌效益的变化过程 。 在制造业服务化转型初期 ， 企业普遍将安装 、 售后 、 备件等服务作为产 品生产的补充和延伸 ； 进一步的 ， 部分企业开始探索为用户提供 “ 一站 式解决方案 ” ， 丰富服务内容并增加用户粘性 ； 最终 ， 企业将逐步提升 服务业务的创新价值 ， 颠覆整个商业模式 ， 并转向以服务为中心的组织 架构 ， 进而驱动企业服务业务发展 。 服务化转型的三个阶段 数据 信息 知识 智慧 海尔集团是国内具有代表性的服务化转型案例 ， 尤其是生产模式和运营 机制的创新 ， 在海尔逐步淡出生产制造 ， 专注研发 、 品牌 、 服务和渠道 的转型过程中发挥了重要作用 。 在生产模式上 ， 海尔通过工业互联网平 台 CO SM O Plat打造了以用户需求为主导的全新生产模式 ， 实现了用户在 交互 、 定制 、 设计 、 采购 、 生产 、 物流 、 服务等环节的全流程参与 ， 而 用户具有消费者 、 设计者 、 生产者多重角色 ， 实现了产销合一的生产服 务模式 。 在运营机制上 ， 海尔实施了观念 、 组织架构 、 激励机制等多重 变革 ， 先后探索自我管理班组 、 人人都是 SBU 、 自主经营体 、 利益共同 体 、 小微生态圈等多样化管理模式 ， 以创造价值为导向倡导自组织管理 。 4、 落实生产 、 运营全过程的数字化管理模 式 制造业数字化管理是应用信息化系统 ， 根据业务需求和策略 ， 进行生产 、 运营过程的全链条管理活动 。 具体 来说 ， 制造业企业的数字化管理可拆分为设计和制造协同 、 流程和质量改进 、 资源优化与协同 、 供应链管理 四个方面 。 设计和制造协同 流程和质量改进 资源优化与协同 供应链管理 以部件为中心的产品开发方法 是实现设计个制造协同的关键 ， 即通过简化的 、 以部件为单元 的数据共享实施并行设计和制 造规划 。 首先 ， 部件交付制造工艺 、 质 量规划和工作说明应以数字化 方式进行定义 ； 然后 ， 通过 PLM 连接 CAD 、 PLM 、 ERP 等系统信息 ； 最后 ， 将变更信 息自动反馈在所有功能区域系 统中 ， 从而实现设计和制造协 同 。 产品质量由制造流程中各种变 量共同决定 ， 自动预测模型 、 监测工具的应用将有效帮助我 们了解产品质量的关联属性 。 自动化视觉检测 、 机器学习 、 区块链等技术比传统 SPC或 人工检查更及时发现潜在问题 ， 将直接帮助企业降低人工成本 、 提升生产效率 。 此外 ， 监测数 字渠道中的消费者反馈也能防 微杜渐 ， 及时发现并解决供应 链质量问题 。 物联网 、 数据分析 、 机器学习 等技术的结合使用将有效帮助 企业实现资源的优化与协同 。 评估影响制造企业资源消耗的 因素至关重要 ， 这些资源消耗 可识别生产过程的能源分布状 况 ， 以便企业准确识别资源能 耗的效率问题 ， 进而降低运营 成本 ， 提高吞吐量 、 生产力和 利润率 ， 实现低碳节能目标 。 分散在不同流程 、 来源和系统 中的海量供应链数据是企业了 解供应链 、 优化供应链管理的 关键 。 在制造业供应链管理框 架中 ， 基于数据的信息流成为 串联商流 、 物流 、 资金流的关 键 ， 供应链运营平台扮演协调 、 统筹与运营的角色 。 对上基于 核心企业供应链计划的理解 ， 协同供应链上下游参与者 ； 对 下组织各类资源 ， 推进核心企 业供应链各环节的高效运转 。 相互嵌套的组织与文化管 理 图 2019年 1-7月全国各大行业中 AI& 大数据人才的需求与供给分布 数据来源 ： 猎聘大数据研究 院 需 求 分 布 供 给 分 布 互联 网 电子通 信 10.7% 机械制造 7.8% 金 融 制药医 疗 服务外 包 57.3% 62.3% 10.8% 7.8% 7.3% 2.7% 2.2% 5.7% 3.3% 3.1% 1、 数字化能力根植于企业组织架构 ， 人才培养是组织数 字 化转型的基 石 伴随我国制造业数字化进程不断推进 ， 新的技能和知识得以在新的制造 场景中大量应用 ， 企业现有人才往往无法满足业务变革需要 。 2018中 国 ICT人才生态白皮书 将我国数字化人才的结构性不平衡归纳为四个错 位 ： 供需错位 ： 人才供给的不足制约了产业发展 区域错位 ： ICT人才不足成为欠发达地区发展数字化转型的瓶颈制约 结构错位 ： 应用型和专业型人才的缺失制约了行业应用深化 梯队错位 ： 突出的中层岗位人才错位制约了数字化转型健康快速发展 我国制造业数字化人才结构问题尤为突出 ， 一方面 ， 我国制造业数字化 人才数量明显供不应求 ， 根据人力资源和社会保障部数据 ， 2020年我国 智能制造领域人才需求约 750万人 ， 人才缺口 300万人 ， 到 2025年 ， 数 字化人才需求将达到 900万人 ， 人才缺口预计 450万人 ， 人才缺口将进一 步放大 ； 在猎聘大数据研究院的 AI& 大数据人才行业分布调研中 ， 我国机 械制造 AI& 大数据人才竞争力也明显弱于互联网 、 电子信息等行业 ， 数字 化人才短缺问题正成为企业提升数字化能力的瓶颈 。 另一方面 ， 由于数字化人才交叉技能 、 多样化思维要求 ， 我国现有的高 等教育 、 企业大学 、 产学研联合培养等方式难以应对数字化人才的培养 要求 。 制造业企业需要根据自身战略需求 ， 从价值主张 、 组织架构 、 创 新机制 、 培训机制等方面多管齐下 ， 打造适合自身的数字化组织模式 。 如今 ， 制造业数字化人才培养成为组织数字化转型的基石 。 制造业企业普遍深入垂直领域 ， 在实际应用场景中积极探索新方式 ， 培养兼具设计思维 、 业务场景和 ICT专业能力的 T字型 复 合人才 。 一家领先的油气公司应用一套 AI系 统将超级员工的经验和知识持续转 化为流动的知识库 ， 进而帮助其他 员工学习 、 应用先进经验 。 该 AI系 统以知识图为基础 ， 收集有关油井 设计和运营的动态信息 、 预测设备 绩效或分析组件失效的类型和原因 。 该系统不仅存储了现有知识 ， 还可 以帮助员工检验更多的洞察 。 利用 这一技术 ， 企业本身也转型成为学 习型组织 。 贝克休斯 （ Baker H ughes） 的现场 技术人员佩戴增强现实头戴设备 ， 获 取异地工程师提供的相关信息和专业 知识 ， 以修复出现故障的涡轮机 。 瑞士电信的 21000名员工可以通过 “ Ask the Brain” AI系统提出问题 ， 并锁定相关专家解答问题 、 分享经验 ， 超过一半的问题在不到两个小时内即 可得到解答 。 AT&T为培育具备软件和网络工程 、 数 据科学 、 人工智能 、 增强现实 、 自动化 等新数字化技能的员工 ， 对其 25万名 员工开展了新技能培训 。 AT&T不仅在 Coursera和 Udacity开设线上课程 ， 还 运用 AI技术搭建职业情报 （ Career Intelligence） 平台 ， 员工可以获得岗 位趋势趋势 、 职位技能要求 、 以及薪酬 数据等相关信息 ， 明智地决定自己要发 展哪些技能 ， 并将其添加到自己的能力 档案中 ， 自由开放的学习环境帮助员工 更好的规划职业成长 。 2、 精准定位数字化岗位职责与能力要求至关重 要 数字化互 联 综合规划和管 理 预防性维 护 流程可视化 /自动 化 人才能 力 模 型 大数据驱动的流程 / 质量 /资 源优 化 数字孪 生 数字化转型经理 数字化市场专家 大数据科学家 数字化咨询顾问 数字化咨询顾问 软件开发工程师 软件测试 架构师 敏捷专家 数字化产品经理 数字化项目经理 软件开发工程师 架构师 软件工程师 软件测试 AI专家 软件测试 仿真工程师 网络安全专家 UX/UI设计师 大数据科学家 管理企业的综合规划和排产 ， 从 M ES到 ERP， 涵盖供应商和 客 户等外部伙伴 ， 对数字化资源可用性和需求变化做出响应 应用传感器和大数据 ， 实现状态监控 、 故障检测与诊断 、 设备 预测性维护与健康管理 工业数据的挖掘 、 建模 、 分析 ， 通过智能化的数据分析和控制 ， 为流程 /质量 /资源优化提供洞察 模拟生产类资产 、 设备运转 ， 或进行产品模拟和测试 ， 设定和 优化关键参数 ， 实现预防性修护 、 增强现实等场景应用 设计 、 开发基础中间件和基础数据服务 ， 建立相互连通的数据 网络系统 ， 实现资源 、 设备 、 物流 、 产品的数字化 配置传感器 、 设备安装 、 软件部署 、 系统联调测试 ， 改善人机 协作和创新型的用户接口 ， 实现数据化 、 虚拟现实等解决方案 学员分层分级评估模 型 匹配岗位能力模 型 将企业员工分为基层 、 骨干层 、 领导层 、 决策层 四个层级 ， 再划分初 -中 -高级三个技术职级 ， 建 立职业画像并进一步匹配岗位能力 。 技术管理人才 （ M 4 M 5） CTO 、 技术总监 、 技术 VP、 产品总监 、 首席架构师 后端工程 师 前端工程 师 架构 师 算法工程 师 建立关键岗位能力模型 ， 依据用户画像及岗位发 展趋势 ， 梳理透视岗位职责 、 通用能力及专业技 能 。 . 领导 层 基 层 （ 执行层 ） 决策 层 骨干 层 （ 执行层 ） 技术管理人才 （ M 2 M 3） IT部门经理 /主管 、 研发项目经理 、 产 品经理 高级专业技术人才 （ P7 P8） 高级工程师 、 技术专家 、 架构师 初 、 中级专业技术人才 （ P5 P6） 新员工 、 初中级前端 /后端 /测试工程师 在极客时间企业版的数字化人才培训方案中 ， 人才能力模型的建立基于与制造业发展逻辑相适应 的 IT知识地图 、 职业发展路径 ， 是帮助员工在个性化实践场景中学以致用的有效方式 。 透视 IT知识地 图 透视岗位所需技能的底层知识结构 ， 将岗位能力 进一步对应 IT能力地图 ， 制定个性化课程计划 。 计算机组成原理 ： 计算机网络 ： 网络编程 ： 软件工程 ： 数据结构与算法 ： 3、 探索与数字化发展逻辑相嵌套的企业文化 、 组织架构 、 人力资源管理新方 式 在企业文化和组织管理方面 ， 数字化人才的培养需要企业文化 、 组织架构与管理模式进行相互嵌套的革 新 。 制造业基于 “ 机械论 ” 发展逻辑的组织架构和管理模式不利于数字化能力的建设 ， 晋升渠道和序列 转换机制缺乏灵活度 ， 缺乏长效合理的激励机制也制约了企业内在的创新潜力 。 在制造业数字化转型不 断深入的进程中 ， 打造与业务发展模式相匹配的组织和人力资源管理体系同样至关重要 。 实施 “ 横向扁平 ” 的组织形式更利于 促进沟通 、 提升效率 、 加强协同 ， 组 织间的拉通更有利于促进知识在组织 间的流动共享 ， 更好激发群体智慧 。 “ 敏捷小组 ” 是实践 “ 横向扁平 ” 组 织形式的有效模式 ， 尤其有利于促进 基于明确业务场景的敏捷创新 ， 也是 服务于实际应用场景的快速学习方式 。 在企业文化与人力资源管理方面 ， 需要营造勇于尝试 、 宽容失败 、 用 户至上的企业文化 ， 并探索灵活的 人才管理机制 ； 为激励创新行为 ， 针对新型组织的创新和学习方式还 应设置相应的绩效考核评价体系 ， 最大程度激发组织与人才的活力 。 改善组织环境能够显著提升集体学 习效率 ， 如实践灵活多样 、 充分自 主 、 面向实践导向的培训学习方式 ， 并注重知识的总结 、 提炼与分享 。 打造组织层面的知识架