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智能制造里程碑灯塔工厂引领中国制造转型升级工业富联灯塔工厂白皮书2020年 6月/Preface序言每个国家都有自己的制造业基础，德国是以机器为基础的器匠，日本是以工艺为基础的工匠，美国是以技术为基础的技匠，未来中国制造一定要把支持制造业的基础找回来。最近暴露的很多问题都是中国制造业受制于产业、客户、政策、技术、人才叠加的影响，中国站在一个全新的十字路口前。如果把制造当作生活的手段，那制造就是加工；如果把制造当作技术的手段，那制造就是生产系统、生产装备；如果把制造当作科学的手段，那制造就是知识的创造。今天，中国制造主要还是在做加工、生产，并逐步升级到装备，未来发展的下一步就是知识、智慧的应用，这就是我们憧憬的智能制造。智能制造的基础是素质、体制、本质问题，要创新的地方要有价值，我们要找到价值的定位和定价，价值的定位就是站在客户的位置思考价值，背后是客户真实的需求，价值的定价就是通过创新业务模式为提供的价值收费。灯塔工厂就是智能制造的领路人，当我们遭遇大风大浪、黑暗、不知道方向的时候，人们会需要灯塔。在中国制造升级的路途上，灯塔工厂具备网络化、自动化、更优化的特征，同时也具备代表性、技术性、高效性和价值性，给中国广大的制造业指路。灯塔工厂不是目的，而是一个阶段、一个里程碑，是一个重新塑造自己、塑造中国制造业的开始。李杰富士康科技集团副董事长美国智能维护系统中心（ IMS）创始主任顺势而为，中国制造业处在十字路口01目录应时而生，构建制造业转型整体蓝图02灯塔工厂，引领制造业企业转型升级03智创未来，聚焦细分行业转型突破机会04Contents顺势而为中国制造业处在十字路口随着新科技发展 ， 各国制造业也开始新一轮变革浪潮 。 从 18世纪 60年代蒸汽机的发明引爆第一次工业革命开始 ， 制造业经历机械化 、 电气自动化 、 数字化三个阶段 ， 进入以网络化 、 智能化为代表的工业 4.0发展阶段 。 技术的发展促使生产力不断提高 ， 而更高的生产力和利润率的追求促使行业不断发生变革 。工业 2.0-3.0的技术已较为成熟 ， 在全球市场落地和应用的渗透率较高 。 而中国在这一方面起步较晚 ， 仍将持续追赶工业 2.0-3.0的技术基础 。 工业 4.0是伴随着物联网 、 云计算 、 大数据 、 人工智能等关键技术的发展而产生的新技术 ， 目前尚不成熟 、 市场格局未定 ， 中国也将持续在新技术上发力 ， 整体提升制造业的基础实力 。第四次工业革命行业需求技术创新家庭手工作坊 无 法 满 足 社 会化商品交换的需求蒸汽机的发明等产业变革机器代替手工 劳 动 ， 生 产 力大幅提高，手 工 业 开 始 发 展单个机械生产 率 见 顶 ， 产 生社会化生产的需求电机的发明电气设备 /流水线等效率更高的流 水 线 和 自 动 化电气设备代替 了 大 量 人 力 劳动，重工业开 始 发展计算机及互联网原子能 /生物工程等机械化 电气自动化 数字化 网络化 /智能化物联网 /云计算 /5G大数据 /人工智能 /机器 人 等出现数控机床 ， 以 及 流 程 管理系统 、 计算机 辅 助 设 计 系 统等工业软件 ， 效 率 进 一 步 优 化制 造 业 进 入 稳 定 发 展 阶段 ，产生精益生产 需 求需求的快速变 动 /人力成 本 上升产生智能生 产 需求出现智能工厂 、 智 能 物 流 、C2B等新 模 式 ， 全 产 业 链 协同发展，生产效 率 再 次 提高更高 的生 产 力和 利 润率行业需求与技术创新助力全球制造业发展进入4.0阶段，新老技术周期更迭，制造业基础将被重塑5第三次工业革命第二次工业革命第一次工业革命中国制造业自改革开放开始 ， 已经历四个主要阶段： 1978年至 90年代初 ， 中国开始从重工业到轻工业建立较完整地制造业体系； 90年代初到 20世纪 末 ， 制造业进入超高速发展阶段 ， 这一阶段中国第二产业GDP增速在 20%40%； 20世纪 末到 2016年 ， 是中国制造融入全球价值链的关键阶段； 2016年至今 ， 中国第二产业 GDP增速下降至个位数 ， 同时贸易摩擦 、 国际局势变得复杂 ， 中国进入产业升级 、 内需拉动的新时代 。1978年 -90年代初：中国制造业体系逐渐完善从 改革开放开始，中国 逐步 建立较 完 整的制造业体系， 从 以 重工业以 及 国营企业为主，开始 快 速发展生 产消费品为主的轻工业制 造 。90年代初 -20世纪末：制造业进入超高速发展 阶 段这一阶段 中国 民 营制 造 业 进 一步蓬 勃发 展 ， 已 经形成 一 批龙 头 企业 ； 1992年 深 化 改革开放 ， FDI增长， 出 口导向型经济 开始蓬勃发展。20世纪末 -2016年：中国制造逐步融入全球 价 值链2016年至今：中国制造业进入新时代 、 新常态这一时期制造 业 FDI迅速增长，沿海地区 众 多出 口 导向 型制 造企 业 形成 全球竞争力，加入 WTO标 志着中国 制造业进一步融入全球价 值 链。中国经济增长进入新常 态 ，贸易摩擦等原因冲击中国出 口 ，内需将逐渐成为拉动中国制造业增长 主 力 。中国制造业从基础完善、超高速发展、融入全球价值链到如今进入增速放缓、不确定性增加的新阶段1,9252,2692,6633,8865,2747,3019,13016,47328,67737,54541,08049,659386,1651991年1987年1979年 1983年 1995年1981年227,0351985年 1989年 2011年1993年 2017年1997年 2005年2001年1999年 2003年 2007年 2009年 2013年 2015年 2019年331,58162,69688,082126,631261,952281,3392.9%24.4%25.3%3.9%40.5%5.8%5.9%21.3%27.7%12.2%第二产业 GDP增速第二产业 GDP中国第二产业GDP及增速（单位：亿元人民币）6中国面临一些机遇 也面临一些挑战产业环境中国制造体量较大，产业具备全产业链以及规模化、集群化优势，在全球制造业价值链中的地位稳固中国制造业处于全球价值链的中低端地位，附加值较低，且抗风险能力有待提高，产业结构调整、敏捷性提升成为中国经济发展的驱动力客户需求消费升级带来高附加值产品需求增长，且中国消费者和客户群数字化程度较高产品需求多样性、迭代速度提升明显，同时客户需求从有形产品向服务体验延伸，使得制造体系的复杂度显著增加产业政策中国智能制造政策范围广、推进力度大，且从顶层设计向落地应用转变，有形的手支撑制造业实体变革政策尚未在制造业转型方面形成可以复用的规范及产业标准，且产业深化落地仍待持续探索技术基础 中国持续加强研发支出，新型基础设计相关技术发展势头向好高端技术与发达国家差距仍然较大，卡脖子现象仍然存在，同时也面临技术落地路径不清、规模化扩展遇到阻碍等问题人才发展 工程师人才红利显著提升，为企业提供潜在数字化转型核心人才中国面临着基础工人劳动力红利减弱的挑战，同时新型人才和组织的培养管理或将成为实施制造转型升级首要障碍1234521.3%27.7%40.5%1999年1993年3.9%2005年 2011年5.9%12.2%5.8%2019年中国第二产业 GDP增速中国制造业走进了全新的、复杂的历史阶段不确定性成为新常态7产业环境、客户需求、产业政策、技术基础、人才发展等诸多机遇挑战使中国制造发展站在新的十字路口挑战：中国制造业处于全球价值链的中低端地位，附加值率较低，且抗风险能力有待提高，产业结构调整、敏捷性提升成为中国经济发展的驱动力目前来看，美股上市工业企业的销售毛利率是中国上市公司的 近 2倍 。 可以看出，中国制造仍然处在微笑曲线底部，是价值链 中 附加值 率 较低的部分 ， 未来中国制造企业需要向高端制造转型，以提高附加值 率 和竞争力 ；同时疫情等不确定性因素对中国制造业、供应链带来风险，中国制造企业更需关注抗风险能力的提升。美股与A股工业企业销售毛利率对比2019年13.6%2015年2016年2017年2018年12.9%28.0%13.0% 13.2%29.6%13.5%美国工业上市公司中国工业上市公司27.5%27.7%28.0%中国仍未走出微笑曲线底部前端：产品设计中端：加工与生产后端：服务附加价值网络智能化数字化电气自动化利润空间大代表国家：美、日、韩、欧洲利润空间大代表国家：美、日、韩、欧洲利润空间小代表国家：中国、印度、越南等发展中国家机遇：中国制造体量较大，产业具备规模化、集群化优势，在全球制造业价值链中的地位稳固中国制造业体量大 ， 占全球制造业 总 增加 值 39%；同时中国多数制造产业在全球价值链的地位显著提升，如在纺织和服装、电力机械以及玻璃、水泥和陶瓷等行业，全球近一半的产量来自中国。 中国国际贸易逐年增加，并在 2019年达到新高 2.50万亿美元，其中工业制成品占比达到 94.6%，通过一带一路等战略，中国将继续提升中国制造在全球协作中的优势。6.15.85.86.57.37.88.49.410.29.310.511.812.012.312.712.212.313.114.205101520250.0-0.2-0.40.20.425.2%2010年2000年2015年9.0%2005年39.0%16.4%2018年美国占比中国占比全球制造业增加值（万亿美元）80.0%81.0%纺织品和服装76.2%19.0%26.2%化工24.1%23.8%73.8%计算机和电子电力机械75.9%基础金属85.4%14.6%78.3%21.7%机械和设备75.6%78.0%90.3%22.0%24.4%橡胶和塑料85.3%14.7%9.7%运输设备82.9%17.1%食品和饮料20.0%金属制品汽车家具及其他制造业75.0%25.0%2017年2000年来源：国家统计局、WordInput-OutputDatabase、McKinseyGlobalInstitute、Wind1产业环境：中国制造工业产值全球最高，规模优势明显；但也面临着附加值率较低，抗风险能力不足的挑战中国在全球制造业增加值占比高2017年对比2000年中国占全球总产出的份额8机遇：消费升级带来高附加值产品需求增长，且中国消费者和客户群数字化基础较高收入 提升 为消费升级提供了经济基础，国内消费市场总体空间进一步扩大，各色消费品不断的涌现，我国逐渐向消费型国家过渡。目前处于第三次消费升级阶段，消费者在选择商品时不会再单纯的以价格作为评判指标，而是更多的考虑了商品或服务的品质、便捷、外观和实用等各方面附加价值。由于消费互联网的普及，中国企业与消费者和客户群连接的数字化程度较高 ， 是 制造端数字化转型 强大的推动力。挑战：产品需求多样性、迭代速度提升明显，同时客户需求从有形产品向服务体验延伸，使得制造体系的复杂度显著增加当 前 对个性的追求已成为 新一代主流消费者 的 特点 ， 产品能 否 满足客户多样化的需求 也 成为制造企业 关键竞争力之一 。如何在保证效率的前提下，加强 多品种、小批量的 柔性生产能力是 制造升级的重要课题 ，制造系统的复杂度也会显著增加 。与此同时， 后市场服务需求崛起 ， 服务型制造将成为未来主流趋势，对企业生产组织形式、运营管理和商业模式都提出了新的要求。2010-2018宽裕小康和大众富裕家庭数量年复合增长率23%38%底线城市宽裕小康和大众富裕家庭的百分比几乎达到高线城市5年前的水平2011 20162010 20124%201320142015 201720183%27%15%17%7%36%12%41%15%49%21%51%23%55%28%59%34%一二线三四线中国宽裕小康和大众富裕家庭百分比中国各环节主体数字化率消费者零售商13.7%供应商24.0%44.0%17.6%+221.2%制造商定制化服务化需求带来了制造系统复杂性的指数化增长更多的设计绘图更多的物料清单更多的测试工作更高的采购价格更高的原材料库存和冲销计划工作复杂更高的库存水平增加处理和发货成本仓储、运输管理更加复杂降低了计划效率预测难度加大需要处理多工厂的计划任务更多的切换更高的在制品库存更复杂的工作计划更高的促销成本和冲销样品成本增加持续的产品运行数据连接更高质量的服务生态9来源：麦肯锡、国家统计局、阿里研究院、中国信息化百人会、2018中国数字经济发展报告2客户需求：消费升级带来高附加值产品需求增长，且中国消费者和客户群数字化基础较好；但产品多样化、服务化需求提升也将增加了制造体系的复杂性产品研发计划采购制造仓储配送市场与营销7.3%个性化定制2017年我国离散制造企业中开展个性化定制的企业比例24.3%服务型制造2017年我国离散制造企业中开展服务型制造的企业比例售后机遇：在全球范围内，中国智能制造政策范围广、推进力度大，且从顶层设计向落地应用转变，有形的手支撑制造业实体变革虽然政策在中国整体推出时间较迟，但支持力度大、政策发布密度高、颗粒度细 。 经过几年发展，政策已从定策设计向落地实施推进，例如 2017年前后政策强调高端装备、工业互联网、大数据、云计算、人工智能、 5G通信等领域的自身发展以及与工业场景的深度融合、应用，2020年新基建政策又进一步细化新型基础设施建设的范围，深化政策在产业中的支撑、引领、推进作用。挑战：政策尚未在制造业转型方面形成可以复用的规范及产业标准，且产业深化落地仍待持续探索，产学研多方合作模式与各自的价值定位仍需探索如何 充分 消化 和 分发 政策 红利，考验 着 产学研智等多方 合作协同的默契 程度 。 政策已经 进入深化 阶段，对 场景 的深入与行业的落实需要 应用落地 ， 亟需转型标杆和合作模式样板 。七大重点投资领域5G基建特高压输电城际高速铁路新能源汽车充电桩大数据中心人工智能工业互联网中国智能制造政策范围广、推进力度大，从顶层设计向落地应用转变顶层设计高端装备工业互联网大数据云计算人工智能5G2015年2016年2017年2018年2019年2020年中国制造2025发展战略智能制造发展规划（2016-2020）发改委明确“新基建”内涵机器人产业发展规划（2016-2020年）智能硬件产业创新发展专项行动（2016-2018年）新一代人工智能发展规划关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网指导意见工业互联网APP培育工程实施方案工业互联网发展行动计划（2018-2020年）信息通信行业发展规划（2016-2020工业与信息化部关于推动5G和加快发展的通知国家新一代人工智能创新发展试验区工作指引工业互联网发展行动计划（2018-2020年）云计算发展三年行动计划2017-2019年）推动企业上云实施指南（2018-2020年大数据产业发展规划（2016-2020年关于加强绿色数据中心建设的指导意见更多的智能制造政策、新基建正在制定和推进数字基础设施的投入回报核算方式和回收路径不够明确融合基础设施缺少标杆和可规模化推广的经验创新基础设施的产学研合作模式缺少示范参考、职责分工和收益分享方式不够明确研究成果与企业一线痛点存在差距，难以指导企业转型补贴资金的投入回报核算难以形成产业标准部分地方高校资源短缺，引入的科研资源与地方产业联动性不强政府企业科研单位智库信息基础设施支撑新一代信息技术融合基础设施支撑传统产业升级创新基础设施支撑研发创新科研机构脱离实际生产环境，对产业技术的认识存在差异。高校的人才培养方式仍与企业的需求存在较大鸿沟部分机构对发文数量的追求大于对实际指导价值的追求10来源：政府公开资料、亿欧智库、外部专家访谈3产业政策：中国智能制造政策范围广、推进力度大，且已从顶层设计向落地应用演进；政策尚未在制造业转型方面形成可以复用的规范及产业标准，且产业深化落地仍待持续探索企业对于投资回报周期的要求，与科研机构的技术转化周期之间存在矛盾