“中国制造”数字化转型谋新局，下一步服务升级！

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近年来，我国制造业数字化转型不断加快，工信部多次提出要深化工业互联网融合应用，深入实施制造业数字化转型行动，培育壮大新业态、新模式。

2022，由中国机械工业联合会服务型制造分会主办、帆软软件有限公司（以下简称“帆软”）承办的“2022服务型制造业发展高峰论坛”在河北石家庄举行，针对数字化与服务型制造业的融合发展提出了新思考。

制造业数字化转型，下一步在服务升级！通过数字化赋能，推进服务型制造业的发展，是我国制造业转型升级的核心方向。

那么，怎样才能实现服务型制造业的数字化赋能呢？具体来看，需要“两手抓，两手都要硬”：一方面，数据智能厂商要提供足够优秀的技术、产品、解决方案；另一方面，制造企业要把数字化技术与自身的业务深度融合，在具体的应用场景中实现数据的价值。

数字化平台先行，帆软提供一站式商业智能解决方案

在本次“2022服务型制造业发展高峰论坛”上，帆软的数据应用研究院副院长任敏和顾问陈文龙，分别从战略、技术产品和应用场景角度，分享帆软用数字化赋能服务型制造业的经验。

在任敏看来，服务型制造业目前面临两方面的转型压力，分别是：管理决策压力，传统的经营管理方式没有与现代信息化工具接轨，存在管理效率低下、缺少闭环机制、管理决策滞后、经营绩效信息黑匣、目标缺乏协同等问题；业务经营压力，例如，由于对市场需求、产能、存货等数据掌握不充分，带来产能不足或者产能过程问题。

如何解决这些问题呢？答案是通过数字化方案，实现对业务流程、经营管理的数据化监控和分析，将“过程化管理”和“结果化管理”结合，进而实现经营管理的闭环。

在数字经济时代，数据管理和应用能力已经逐渐成为驱动服务型制造业转型和发展的关键引擎。依据对数据的管理和应用能力的不同，帆软将制造企业的数字化划分为业务规模化、业务流程化、数据业务化、数字平台化和经营智能化5个等级。

制造企业数字化等级 资料来源：帆软

其中，数字平台化阶段，企业的数据管理和应用能力可以得到有效提升。一个完善的数字化平台，需要将多项数字化产品进行融合，这些产品各司其职，实现数据的全生命周期管理，支撑上层业务应用。

数据管理能力成熟度评估模型——数字平台化阶段 资料来源：帆软

以帆软的产品体系为例，企业将OA、ERP、CRM、MES、PDM、SCM等业务系统中的数据提取出来，集存到帆软的FineDataLink数据集成平台，在该平台实现实时数据同步、ETL数据开发、异构数据处理、数据安全与恢复、任务运维监控管理等功能，完成数据管理和数据治理，并将治理好的数据输送到数据仓库。在此基础之上，帆软提供两款BI工具，FineReport和FineBI。FineReport是企业级 web 报表工具，可通过拖拽操作制作中国式复杂报表，实现报表的多样展示、交互分析、数据录入、权限管理、定时调度、打印输出、门户管理和移动应用等需求；FineBI则主打敏捷化、自助式、探索式分析，可实现自助OLAP分析、自助数据集、故事仪表板、数据分析共享等功能。

此外，帆软还提供零代码轻应用搭建工具——简道云，支持用户根据自身需求、在线零基础搭建个性化管理应用，并可将搭建好的简道云应用绑定到企业微信、阿里钉钉；帆软提供在线数据需求管理工具——数知鸟，该工具具备贴合数据板块的特色功能，包括自定义处理流程，钉钉/飞书/企业微信多体系集成以及与 FR/BI 深度集成，关联报表和需求、指标的功能等。

服务型制造企业在搭建好完善的数字化平台之后，就可以借助数据实现经营的智能化，让企业从以往的基于经验决策，转变为基于数据的科学决策。通过对企业经营数据的全面分析，可以更清楚、准确的知道企业目前的运营状态，甚至可以通过数据的预测性分析提前知道将要发生的事情，进而指导下一步行动。

融合具体应用场景，释放数据业务价值

数字化工具、平台只是企业数字化转型的基础，要将这些工具落地，核心在于探索有价值的应用场景。帆软从大量的客户服务实践中，提炼出五大类数十个业务分析模块，分别是：数字化财务，如本量利分析、费用闭环管理分析、What-if分析模型；智慧供应链，包括物资全生命周期管理、供应链流程效率分析、库存管理分析等；智能制造，包括数字化车间看板、设备全流程精准管理、设备OEE分析、质量追溯分析等；数字化营销，销售运营管理闭环、销售绩效看板、自助报价工具等；数字化服务，人事综合分析、考勤监控、产品研发项目管理等。

企业数字化场景项目图谱 资料来源：帆软

依据制造企业的业务需求，将上述业务分析模块进行有机组合，可在具体应用场景中实现数据价值。例如，对于制造企业而言，基于数字化平台构建生产指挥中心，是一个典型的应用场景。

场景应用：生产指挥中心——分层级体系构建 资料来源：帆软

在该应用场景中，通过车间看板和工序建模功能，可针对人员、设备、物料、生产、物流等环节构建管理驾驶舱。在这些部门级驾驶舱基础上，再构建总经理驾驶舱来掌握厂区的综合生产情况。通过指挥中心大屏的形式，可以将生产经营数据直观的展现出来，让管理人员可以快速掌握整个生产状态，并实时监控各个生产环节的运行情况。

此外，通过3D建模应用，可以在三维场景直观查看设备实时数据、运行状态，并实时监控设备运行的一系列关键指标，比如设备综合效率、时间利用率、性能利用率、产量完成度、直通率、设备使用率、不良率、物联连接率等。此外，还可加入智能预警功能，一旦设备数据超过阈值就进行红黄灯闪烁以呈现告警状态，可实现异常情况的预警管理，保证生产线的安全稳定运行。

场景应用：3D建模应用——设备数据实时监控 资料来源：帆软

制造企业数字化转型，要有真实的“疗效”

上面提到过，服务型制造企业的数字化升级，是两条腿走路，一条腿是像帆软这样的数字化厂商，另一条腿则是各类制造企业。在本次峰会上，帆软的客户企业北京首钢股份股份有限公司（以下简称“首钢股份”）、中车石家庄车辆有限公司等企业，分享了他们的数字化转型经验。

首钢股份是首钢股份集团在中国境内的钢铁及上游铁矿资源产业发展、整合的上市公司，2021年公司总资产1472亿元，营业收入1340亿元，员工总数17846人。为了更好适应数字经济时代的市场需求，首钢股份致力于借助大数据、云计算、人工智能、5G 等新一代信息技术，实现“操作自动化、装备智能化、管控数字化、决策智慧化”。

刚开始进行数字化转型时，首钢股份面临诸多棘手的问题，例如，信息系统未覆盖业务全流程，线下业务多，业务效率低；数据孤岛问题严重，数据标准不统一，造成数据应用难度大；钢铁生产关联因素多、管控环节多、生产流程长，导致精准运营管控难度大；企业内部跨业务流程不贯通，导致跨部门业务协调难度大，外部与客户业务不协同导致不能快速响应市场需求等。

为此，首钢股份采取三步走战略，先积累数据，然后在不同业务领域推广数据应用，最后实现基于数据的经营决策。

案例场景-数据赋能-数据应用阶段 资料来源：首钢股份

通过数据赋能业务决策，首钢股份取得了明显的降本增效成果。例如，借助BI平台帮助业务人员实现自助式数据分析，每个业务部门都有一定数量人员去关注部门内的数据应用和数据推进情况，通过示范作用影响越来越多的业务人员开展数据自助分析。目前，首钢股份的数据自助分析组已涵盖公司20个单位800人，自主制作可视化分析报表400个。

基于数据分析，首钢股份在增收、降本、提质、增效四个方面取得重要成果：

增收，借助先进流向分配模型，结合钢材市场现货区域价格差异，根据市场价、历史成交价等因素，将待分配现货材料最大盈利水平给出各渠道的最佳分配方案，可使现货盈利水平平均增加12原/吨；

降本，通过废钢价格预测模型，预测准确率达80%，降低采购成本5%。通过物料标准化周期管控，可以降低1.2万吨常态库存，降低4800万元以上库存现金；

提质，借助选材推荐、性能风险防控、产品生产实绩分析等模型，可以使整体产品成材率提升1%，质量投诉率降低23%；

增效，借助性能风险管控分析模型，可以将风控效率从原来2时人/天压缩至5分钟人/天。

另一家制造企业——中车石家庄车辆有限公司的数字化转型效果也比较明显。

中车石家庄车辆有限公司是中国中车股份有限公司的二级子公司，员工3000余人，年检修车辆数15000+，年新造车辆数5000+。通过数字化转型，目前该公司已经建设了1-3级指标大数据驾驶舱，规划运营部信息管理组月度重点工作、微课堂、微创新、提案改善等14项岗位指标大数据驾驶舱及分析报表。

通过构建各业务大数据驾驶舱以及对应的数据分析报表，中车石家庄车辆有限公司的经营效率得到显著提升。例如，通过建设生产指挥数据驾驶舱，开发回送车数据分析、生产进度监控、工序在厂状态、工序完工状态、生产运行质量报表、生产动态报表（货车检修生产动态、各工序完工数量动态）、MES系统生产运行监控等，实现对生产进度的监控和分析。上线数据驾驶舱系统之后，该公司2021年60吨敞车入厂比例由2020年的67%降低到50.6%，降低17个百分点；在厂天数由2020年16.38天降低到2021年的13.14天，平均单车降低3.24天。

可以说，对于服务型制造企业而言，数字化转型的确是有“疗效”的。

数据赋能服务型制造业，是数字经济的核心赛道

接下来，我们跳出具体的企业，将视角放在服务型制造产业乃至整个数字经济层面。

从产业结构上划分，制造业是第二产业的核心，而服务业是第三产业的核心。根据统计数据，2021年的GDP构成，第三产业占比53.31%，第二产业占比39.43%，总计占我国GDP的92.74%。毫无疑问，制造业和服务业，是中国经济的核心引擎。中国已经是一个制造大国，我国的制造业产值已经超过美国、日本、德国之和。但是，我们还算不上制造强国。通过“两头在外、大进大出”发展制造业的方式越来越难以为继。要实现制造业的转型升级，就必须要探索新技术、新模式。随着技术和经济的发展，服务业和制造业的融合程度在逐渐加深，衍生出服务型制造业这样一种新的产业形态。所谓服务型制造，是制造业企业将制造与服务融合发展的新型制造模式，具体包括工业设计服务、定制化服务、供应链管理、共享或协同制造、信息增值或智能服务等。

另一方面，服务型制造又是数字经济与实体经济深度融合的产物，是数字化技术赋能制造业的重要应用场景。依据中国信通院的数据，2021年，我国数字经济规模达45.5万亿，占GDP的比重为39.8%。数字经济同比名义增速达16.2%，高于GDP名义增速3.4个百分点。就数字经济的内部结构来看，产业数字化的占比持续提升，2021年我国产业数字化产值37.18万亿，占GDP比重为32.5%，占数字经济的比重为81.7%。产业数字化的核心，就是通过数字化赋能，实现制造业的转型升级。

中国数字产业化与产业数字化的内部结构 数据来源：信通院 数据猿整理

中国经济的未来在数字经济，而数字经济的未来在产业数字化，产业数字化的未来则在于数字化与服务型制造业的深度融合。以领先的数据智能技术，帮助服务型制造业的数字化、智能化转型升级，探索出多样化的应用场景，在实际业务中释放数据生产要素的价值，将是数据智能厂商和服务型制造企业共同的使命。目前，服务型制造企业的数字化转型已经初见成效，但未来的路还很长。只要方向是正确的，我们要坚信“路虽远，行则必至，事虽难，做则必成”。

帆软将于今年在珠海举办第五届智数大会，作为国内商业智能领域规模最大的盛会，帆软将邀请50+标杆企业前来分享数字化转型的经验，并邀约1000+企业CIO共同探讨BI在各行业的场景应用及未来发展。

本次大会，帆软还将单独设立制造论坛，针对制造行业的BI应用做详细说明，对相关话题感兴趣的朋友可以直接扫码预约直播。

《2022中国企业数智化转型升级服务全景图/产业图谱1.0版》

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