离散制造业数字化转型重点与难点分析

当今世界正经历百年未有之大变局，云计算、大数据、人工智能等为主的“新IT”技术突飞猛进，不仅拉动形成一系列新业态，成为经济增长新动能，而且带来经济形式乃至人类社会形态的革命性变化。

在此背景下，对于各行各业来说，数字化转型已不再是“选择题”，而是关乎生存和长远发展的“必修课”。本报告将为围绕制造业数字化转型背景现状、转型痛难点等方面进行分析，对企业数字化转型涉及的“新IT”技术、关键业务场景进行阐述，提出推进转型的路径并提出关键建议举措。

五大驱动因素加速中国企业数字化转型

1、数字经济腾飞：数字经济已成为各国促进经济复苏、重塑竞争优势和提升治理能力的关键力量。

2、政策密集出台：从政策支持来看，有关企业数字化转型政策集中出台，为促进我国企业数字化发展提出知道意见和推进措施。

3、供需市场波动：数字化能有效化解供需市场波动带来的风险，帮助企业形成以客户为中心的服务运营体系。

4、新IT技术发展：“新IT”能为企业的发展带来质和量的提升，为企业避免不必要的资源浪费，是企业数字化转型的核心工具，有利于“降本增效提质”目标的达成。

5、新冠疫情推动：2022年疫情“黑天鹅”实践，加速了各行业市场对数字化的迫切需求，开启了数字化的全方位赋能。

离散制造业数字化转型现状与重难点

1、行业数字化转型背景

市场层面：越来越多的行业面临全球性产能过剩问题，市场竞争激烈，需求从过去的大批量、规模化，逐渐向小规模、个性化定制的新模式。

社会层面：随着就业人口不断下降和劳动力成本的几句上升，现有环境资源负担沉重，整个社会生产组织方式面临转型升级压力。

技术层面：在普遍自动化的基础上，云计算、大数据、热弄个只能、物联网、边缘计算等新一代数字技术的发展为制造业的进一步升级提供了强大的技术支撑，同时也提出了更高的管理需求。

2、行业数字化转型重点

离散制造业的核心是对需求进行匹配，其过程相对灵活多变，不可避免牺牲了生产效率。通过融入数字化技术，在松散有序的离散制造中引入“秩序”，实现各生产要素、生产环节之间的紧密配合，完成离散制造业的“流程化改造”是离散制造业数字化转型的重点。

一是研发设计协同与优化。在研发设计环节，以汽车制造业为例，汽车的研发设计通常包括车型外观、结构强度、内饰布局等多个维度，覆盖专业领域。传统的研发设计模式中，各环节设计部门各自为营开展工作，难以实现环节之间的协调，易造成设计工作的反复修改率。基于产品的集合、工艺、功能、质量、运行环境等参数，构建基于数字孪生模型、虚拟仿真的协作设计平台，为各设计部门提供基于虚拟模型的设计研发工作，有效提高研发设计协同水平，缩短产品上市周期。

二是设备管理智能化升级。以电子制造业为例，随着ICT技术和产业的快速发展，电子产品向精密化、集成化、微型化严谨，这给电子制造工艺的精度、质量、速度等方面提出了更高要求。首先，通过物联网、传感芯片等对生产设备的温度、电压、电流等状态数据的实时采集检测，实现设备全面实时准确的状态感知成为关键；其次，通过大数据、人工智能等技术对生产设备产生的海量数据进行挖掘分析，建立故障诊断模型，可以有效精准定位设备故障，使覆盖生产设备全生命周期的实时态势感知、远程故障诊断、预测性维护等成为可能，有效延长生产设备寿命、降低设备运维成本、预判潜在风险，从而提高产品生产质量。

三是供应链生态协同。以电子制造业为例，电子制造企业需要与众多零配件供应商、工厂、经销商、仓库进行协调，以保障电子产品从原材料采购、生产、运输到销售全环节的通常。传统电子制造企业在上下游供应链各环节的信息孤岛较为严重，难以支撑企业数字化转型过程中对于跨部门、跨企业间产供销一体化协同的需求。通过数字化技术及平台，贯穿全产业链，打通供销端流程和数据，实时监测上有原材料供给情况及下游产品需求信息，灵活动态调整库存、产线，实现柔性生产、产供销协同是电子制造业在数字化转型中的发力重点。

3、行业数字化转型难点

离散制造业的数字化转型难点主要计中在异构生产设备集成难、数据安全问题、数据开放共享水平不足等。

环境复杂，IT与OT融合成问题。保守估计，以做中小型规模的工厂至少拥有数十至上百台独立生产设备，由于早期分批次采购、分时段建设等历史原因，不同生产设备的自动化水平、软硬件平台、通信协议等均不相同，这位工厂现场及OT设备统一整合、接入管理带来了非常大的困难。

生产运行数据安全问题不容忽视。制造业相关生产类数据的涵盖生产线设备、产品、运营、用户等多个方面，随着数字化转型工作的持续推进，越来越多来自研发、设计、生产、管理、经营等方面的企业核心业务数据分布运行在各个终端、移动端和网络中，企业内部网络与外部的边界正在逐渐消失，传统的数据安全保障手段已无法完全作用于现存的安全问题。

数据开放与共享水平有待提高。数据采集共享一直以来都是困扰制造业转型的痛点，一方面，由于生产线涉及的自动化设备品牌、类型繁多，建设年份早晚各异，不同设备的通信协议、数据接口五花八门，部分老旧设备甚至没有数据接口对外开放，仅能依靠人工手抄录入数据，各类因素造成企业内部数据采集困难。