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    企业信息化    
  我国制造业两化融合发展路径(2020-09)  
企业管理杂志 发布时间:21-02-23        
   

量化评估当前我国制造业两化融合发展现状,准确定位发展问题,明确发展路径,提升制造企业竞争能力,促进产业转型升级和创新发展。
 

文/付宇涵



关键词:两化融合  数字化转型  智能制造  智能化

     目前,全球正在经历从工业经济向数字经济加速转型的过渡时期,变革涉及生产要素、生产方式、管理模式、产业体系及社会经济运行方式等不同层面。由此,我国提出深入推进信息化和工业化融合(以下简称两化融合),在企业、行业、区域各个层面深层次渗透并产生全方位的影响,有效提升传统产业,培育产业新动能、新模式,推动我国制造业向更高质量、更优结构发展。
     量化评估当前我国制造业两化融合发展现状,准确定位发展问题,明确发展路径,对进一步提升制造企业竞争能力,促进产业转型升级和创新发展具有重要意义。
     截至2018年6月底,在两化融合服务平台(http://www.cspiii.com)中参与两化融合评估工作的企业达到99910家,来自全国30余个省级行政单位、101个细分行业,占列入国家统计监测的规模以上工业企业总数的26.4%。其中机械、食品、轻工等行业企业数量较多,占比超过10%,其次是电子、建材、纺织、石化等行业,与我国规模以上工业企业的实际行业分布情况基本一致。因此,本文选取这些企业为样本,可以客观反映我国重点行业两化融合的发展现状。
     为进一步探究不同制造领域两化融合发展路径特点,本文围绕原材料、装备、消费品制造领域,分别选取钢铁、机械、家电行业进行深入量化分析,具体情况如下。


    
钢铁行业:大数据助力,智能生产新体系逐步构建
     钢铁行业是我国重要的原材料行业,兼具流程与离散制造特征,是典型的混合制造行业,对能源管控、质量管控等方面要求极为严格,基于稳定生产与产能平衡的高端产品制造是钢铁行业发展的重要方向。钢铁行业集约高效、实时优化的智能生产新体系正逐步构建。
1.数字化
     2018年,我国钢铁行业数字化基础水平和应用水平分别达到64.9、59.4,生产、能源、质量环节的数字化建设是重点也是难点,是构建集约高效、实时优化的智能生产体系的基础。
     生产制造数字化:钢铁行业在过程控制数字化建设方面处于工业领域的前列。烧结控制系统、高炉综合自动化系统、高炉热风炉自动控制系统、热连轧计算机控制系统等底层控制系统已在大型钢铁企业得到广泛应用。2018年,我国钢铁行业关键工序数控化率达到78.1%,生产流程关键工序装备基本实现较为全面的数字化控制;此外,实现数字化生产管理的企业比例为54.8%,行业内半数以上的企业实现了生产计划与调度、物料需求计划、配送管理等环节的数字化应用。
     能源管理数字化:在国家相关政策的引导下,大型钢铁企业积极推进绿色发展,基于能源管控系统的建设与应用,企业能源流、金属流、信息流同步管控能力显著增强,极大地促进了由局部到整体的系统性节能转型。2018年,我国已有58.5%的大型钢铁企业应用数字化手段实现能源的在线实时监控管理,但部分企业在能源平衡、调度、计划,尤其是预测方面,尚存在一定程度的提升空间。
     质量管理数字化:目前,大型钢铁企业基本实现了质量信息的实时监测分析,持续优化贯穿产品全生命周期的质量管控、质量追溯。2018年,我国55.4%的大型钢铁企业应用数字化手段实现覆盖产成品、产成品制造过程和原材料入场等环节的质量管理。
2.网络化
     大型钢铁企业推进网络化建设,业务集成互联与数据交互共享,最终目的都是提高各部门的协作效率和水平,实现原有工作模式跨业务领域或环节的整体优化。
     底层装备网络化基础:工业设备设施联网是制造业生态良好发展的基础,2018年,我国钢铁行业数字化生产设备联网率为54.8%,即只有逾半数的生产设备能够与控制系统进行数据交换,在提升工业设备设施网络化水平方面仍需加大力度。
     纵向集成:钢铁工业产品日益凸显的个性化和高端化市场需求对大型钢铁企业提出了更高要求,生产制造过程变得愈发复杂和灵活。因此,从管理流程到过程控制,从车间到设备均实现精细化管控和优化调度,推动不同层级之间信息双向流动,实现从管理到生产的纵向集成,形成生产管控闭环来平衡产能和稳定生产。2018年,我国钢铁行业实现管控集成的企业比例仅为29.5%,应实现自动化、过程控制、生产控制、制造管理数据自下而上的贯通,由此实现管控衔接和工序衔接,形成制造过程的整体协同,突破个性化高端产品制造的瓶颈。
     横向集成:提升供应链的横向集成水平,实现物流、信息流和资金流在供应链各环节的高效流通和实时转换,提高供应链协同运作水平是钢铁企业获取竞争优势,构建集约高效生产体系的重要方面。2018年,我国钢铁行业实现产供销集成的企业比例仅为37.1%,钢铁企业应着力突破供应链集成关键环节,形成产供销相结合的整体供应链体系,加快供应链能力和绩效的增长。
3.智能化


     2018年,我国钢铁行业智能制造就绪率达到19.9%,较全国平均水平(7.0%)高出12.9个百分点,这些企业围绕降本提质增效,在质量全过程管控、设备预防性管理、能源综合管理、供应链集成等方面不断提升智能化水平,以强化制造环节的智能化水平为着力点积极打造集约、高效、实时优化的生产新体系。
     智能生产新体系构建:钢铁作为典型的前端流程后端离散的混合型制造行业,应构建基于大数据应用的实时采集分析体系,是实现集约高效、实时优化的智能生产的重点。同时,随着市场供需关系的转变和对个性化、多样化产品需求的不断增加,消费者对个性化、低价优质产品的需求与企业大规模生产能力和高研发成本形成矛盾,基于大数据、人工智能的智能生产体系可以有效降低研发成本,提高客户在产品全生命周期的参与度和满意度,强化消费者对企业的依赖和信任,提升市场竞争能力。目前大数据技术在大型钢铁企业中得到广泛应用,主要包括工业污染与环保监测预警、产品质量管理与分析、生产流程优化等方面,其中42.6%的大型钢铁企业已经基于工业大数据采集分析体系开展产品质量管理与分析,应用最为广泛。
    
机械行业:聚焦协同,智能服务新价值不断丰富
     机械行业作为典型的资本、技术密集型行业,正积极探索以数字化研发工具的集成应用和基于产品的智能服务为双向突破口,提升产业价值链水平,新模式、新业态不断涌现,研发、制造、服务等环节附加值不断提升,智能服务新价值不断丰富。
1.数字化
     数字化研发设计工具的普遍应用为以客户需求为核心奠定了良好基础,如定制化协同研发、基于智能化产品的敏捷售后服务等创新活动。
     产品设计数字化:机械行业高于全国平均水平(67.4%)13.7个百分点,其中二维设计仍是主流的建模工具,同时三维设计发展迅速,2018年,行业内通过二维、三维数字化模型设计的产品占产品总数比例的平均水平分别为65.1%、45.0%。
     工艺设计数字化:工艺过程的仿真分析是验证工艺设计实用性、提高新工艺成功率的重要手段,但企业对工艺设计的数字化建设普遍不够重视,2018年,我国机械行业中以三维设计为主要手段并开展三维工艺设计的企业比例仅为3.9%,机械行业应进一步集中资源提升工艺设计数字化水平。
     生产制造数字化:机械行业作为典型的离散制造行业,产品品种多样化、差异化特征明显,复杂的生产模式提升了生产制造数字化建设难度,2018年,我国机械行业关键工序数控化率为34.8%,关键工序中数控系统覆盖率仅逾三成。
2.网络化
     实现信息化环境下产品研发、工艺设计、生产制造的一体化管控和协同优化是机械行业实现网络化改造的重要内容,也是为实现智能制造奠定基础。
     产品数据管理:产品数据管理能够帮助企业实现产品设计、工艺设计、生产制造乃至现场安装等各环节产品数据的唯一性和一致性,是实现产品设计与制造集成的关键内容。2018年,我国在产品设计、工艺设计、生产制造、现场安装调试环节实现产品数据管理覆盖的企业比例分别为72.2%、61.9%、58.9%、30.4%,在这些环节实现全面覆盖的企业比例仅为24.1%,产品数据管理覆盖广度尚可,深度不足。
     产品模型传递、关联、共享:产品模型能够在产品设计、工艺设计、生产制造、生产管理各业务环节有效传递、集成、共享是实现研发与制造一体化管控的基础,2018年,我国机械行业仅有15.3%的企业能够实现产品信息在研发和生产各业务环节的传递、关联维护和共享,水平尚待提升。
3.智能化
     越来越多的机械企业尤其是工程机械制造企业基于智能产品开展服务型制造,如个性化定制、精准营销、远程监控、在线运维等;同时机械企业也在不断创新研发制造体系,如创新众包设计、云设计等新型研发模式等。
     新产品新价值:机械企业逐步由单纯提供产品向提供整体解决方案、批量定制、融资租赁转变,服务要素比重不断增加。近些年,机械行业产业链、供应链和价值链不断延伸和升级,2018年,我国机械行业开展服务型制造的企业比例为23.0%,其中开展个性化定制、网络化精准营销、远程监控、在线运维、基于智能终端大数据分析等创新服务模式的企业比例分别为38.2%、34.2%、34.2%、36.2%、25.6%。
     新设计新制造:多研发主体间的在线、异地协同研发与生产制造是机械企业的推动重点,应用公有云开展设计与制造服务成为主流。例如,基于统一协同研发平台实现研发主体向供应链相关方辐射和覆盖,推动终端用户和供应链上游资源提供方与研发人员深入交流和互动,创新众包设计、云设计等新型研发模式等。2018年,我国机械企业基于云平台实现设计服务(DaaS)、生产加工服务(FaaS)、试验服务(EaaS)、仿真服务(SimaaS)的比例分别为35.5%、45.4%、24.8%、21.5%,其中应用公有云开展设计与制造服务成为主流,在开展相应服务的机械企业中,相比于应用私有云和混合云,应用公有云开展设计、生产、试验、仿真服务的企业均超过50%。
    
家电行业:深度触网,新供给体系不断完善
     家电行业是典型的近消费端行业,用户体验是家电行业发展的重要影响因素。近年来,越来越多的家电企业在信息化环境下探索“互联网工厂”的生产模式,将企业和用户真正融为一体,力求创造出用户的最佳生活体验,行业深度触网催生用户参与价值共创模式,基于用户需求精准定义的新供给体系不断完善。
1.数字化
     为有效满足消费者需求的动态变化,电子商务应用、用户管理是家电行业数字化建设的重点,生产企业逐步电商化,包括传统的家电连锁渠道、家电生产制造厂商、网上商城等都把发展电子商务和加强用户管理、提升用户体验作为当前的首要任务。
     渠道建设:渠道建设是家电行业连接市场、感知市场而开展的重要工作,为适应市场快速变化,家电行业逐步抛弃传统的“先生产、后销售”的大规模制造和大规模库存模式,形成以客户订单为中心的“先预定、后生产”的生产制造模式,这就为家电企业基于信息化手段构建高效的O2O销售渠道提出了新的要求。2018年,我国家电行业工业电子商务普及率达72.6%,其中实现采购管理、销售管理数字化的企业分别达到85.5%、86.5%。
     用户管理:家电行业基于互联网、大数据等技术对终端用户信息进行广泛搜集和深入挖掘,准确定位用户需求、行为习惯、市场趋势,面向不同用户群开展适合其特征的精准营销。 2018年,我国87.6%的家电企业实现用户管理的数字化,主要包括用户基本信息管理、用户分析、用户评估等。
2.网络化
     近年来,越来越多的家电企业探索“互联网工厂”的生产模式,不断加强企业内部供应链集成互联和外部产业链协同运作,为打造更精准、敏捷的供给体系奠定基础。目前家电企业内部供应链集成管理和外部产业链协同运作水平有待提升。
     内部供应链集成:通过整合供应链上下游相关方的物流、信息流和资金流等信息,实现基于用户需求的供应链协同运作,是家电企业实现精准采购、定制生产、精准配送,不断提升敏捷精准供应能力和供需匹配水平的前提。2018年,我国家电行业实现内部供应链集成覆盖物料采购、原材料库存、生产制造、产成品库存、产品销售、产品配送等环节的企业比例分别为73.6%、73.1%、63.5%、72.3%、64.0%、40.5%,其中实现这些环节全面集成的企业比例达到33.1%。
     外部产业链协同:加强产业链企业间的信息交互共享和业务协同运作,能够有效提升家电企业精细化管理程度和资源配置效率,实现原材料企业、生产制造企业、电商、物流、用户等多方主体共生共赢。2018年,我国家电企业与产业链上下游企业实现生产计划、物料、订货业务、仓储物流、加工配送、财务结算等业务协同的水平较高,超过或接近半数,但在实现研发设计、订单追溯、质量可控方面水平尚有不足,其中全面实现业务协同的企业比例为12.2%。
3.智能化
     家电行业与终端消费者接触紧密,在利用信息化手段提升用户产品使用体验以及售后市场服务等方面积极开展相关探索。
     个性化定制:家电行业紧贴消费者需求,从与用户的各种应用场景出发,向终端用户提供个性化、人性化的服务。2018年,我国家电行业有9.5%的企业开展了个性化定制,在这些企业中,开展在线一对一精准营销、用户参与协同设计、基于模块化的敏捷制造的企业比例分别为46.2%、69.2%、80.8%。
     用户参与价值共创:用户参与设计是家电行业在研发环节的典型发展趋势,不断提升产品的智能化水平,实现人和产品之间、产品和产品之间的交互,通过有效收集、精准定义用户需求,实现用户参与的价值共创。2018年,我国家电行业基于互联网开放社区开展开放物流、协同营销、协同生产、协同设计的企业比例分别为25.8%、33.6%、43.5%、25.6%。■


本文系国家社会科学基金重大项目“工业化与信息化融合战略的体系、路径与方法研究”(编号15ZDB151)的阶段性研究成果
主要参考文献
[1] 两化融合服务联盟.中国两化融合发展数据地图(2018)[DB/OL].(2018-06-01) [2018-10-23].http://cspiii.com/pgzd/gzzd/jd/.
[2] 工业和信息化部.GB/T23020-2013工业企业信息化和工业化融合评估规范[S].北京:中国标准出版社,2013.
[3] 颉建新,张福明.钢铁制造流程智能制造与智能设计[J].中国冶金,2019(02):1-6.
[4] 郑晓虎,熊信容.钢铁制造企业网络虚拟化技术及应用[J].冶金自动化,2011(05): 6-10+21.
[5] 周剑,陈杰.制造业企业两化融合评估指标体系构建[J].计算机集成指导系统,2013,19(9):
2251-2263.
作者单位 国家工业信息安全发展研究中心
 

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