炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！
一、制造业数字化转型的时代背景
在工业 4.0 时代，制造业数字化转型的紧迫性日益凸显。随着全球经济的发展和人口老龄化的加剧，制造业面临着劳动力成本上升、市场需求多样化等挑战。同时，经济全球化使得市场竞争更加激烈，企业需要不断提高生产效率和产品质量，以满足不同国家和地区客户的需求。
疫情的爆发更是加速了制造业数字化转型的进程。疫情期间，许多企业面临着供应链中断、生产停滞等问题，而那些数字化程度较高的企业则能够更好地应对危机，通过远程办公、智能化生产等方式保持生产的连续性。例如，上海新动力汽车科技股份有限公司在疫情期间受益于前期的数字化投入，坚持封闭生产，供应链、生产制造和新项目开发依旧不断不乱。
此外，国家也将制造业数字化转型上升为战略层面。中国政府积极推动制造业数字化转型行动，引导企业开展数字化、网络化、智能化改造，建设工业互联网平台，强化 5G、人工智能在智能制造中的典型应用。各地政府也纷纷出台相关政策，支持企业数字化转型，推动制造业高质量发展。
二、数字化转型的需求分析
（一）人才需求多元化
制造企业数字化转型中的人才需求呈现多元化特点。数据分析与管理人才需熟悉数据采集技术，能运用数据分析工具进行挖掘、建模和预测分析，通过数据可视化工具辅助决策，并确保数据管理安全。信息技术与系统集成人才要掌握主流 ERP 系统，了解工业物联网技术、云计算与大数据，具备系统集成与开发能力。人工智能与机器学习专家需精通各类机器学习算法，能识别应用场景并落地，开发和维护 AI 系统，与跨学科团队协作。制造工艺与自动化工程师要具备工艺流程优化、自动化技术应用、智能制造系统设计与实现以及故障诊断与维护的能力。项目管理与变革管理人才应能够制定项目计划、推动跨部门协作、进行变革管理和应对风险。培训与知识管理专家要准确分析培训需求、设计实施培训课程、建立知识管理体系并评估培训效果。这些人才共同推动制造企业数字化转型，确保企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。
（二）重点数字化产品需求
制造业头部上市企业对数字化产品有着强烈需求。ERP、CRM、OA 等综合企业级软件是制造业企业数字化的核心产品。ERP 用于管控生产资料、安排项目进度等，提高内部经营管理效率；CRM、综合 OA 等产品也能加强工作流的数字化水平。工业软件和智能工厂解决方案通过软硬一体化的产品形式，结合大数据、AIoT 等前沿技术，提升生产线的自动化、数字化水平，提高生产工作的精细度。例如，企业通过 ERP 系统能够更好地安排生产计划，确保资源合理分配，提高生产效率。工业软件则可以实时监控生产过程，及时发现问题并进行调整，保证产品质量。
（三）数字化战略方向
制造业头部上市企业在数字化转型中有明确的战略重点。数字化经营强调利用数字化管理工具加强业务线流程、业绩、人事等综合管理的透明度和精细度。数字化产线通过智能化、数据化等手段控制生产过程，确保产品品质、提高生产效率。数字化营销利用大数据、CRM 等工具拓宽营销渠道、创新营销方式。数字化研发借助数字化工具挖掘用户需求，实现 IT 敏捷开发。市场洞察则建设大数据平台，构建创新企划中台，实现单品企划与智能场景企划流程的融合。这些战略方向共同推动制造业企业实现全价值链数智化经营、生产、运维能力的提升，带动全产业链协同发展。
三、数字化转型的痛点剖析
（一）目标不明与架构不适
调查显示，61% 的 CIO 认为数字化转型目标不明确是造成企业数字化转型失败的主要原因，对于制造业更是如此。传统制造企业生产运营流程以手工操作为主，管理方式多依赖 “人盯人”。数字化转型目标的制定涉及企业战略目标落地、业务流程升级、组织架构调整等多个方面，若目标不明确，没有清晰的体系和策略，CIO 的工作会受阻，企业管理成本和运营风险也会增加。例如，在一些制造企业中，由于缺乏明确的数字化转型目标，在进行技术投入时盲目跟风，导致资源浪费，却未能实现预期的效益提升。传统的业务流程和组织架构难以适应数字化运行，这不仅影响了企业的效率，还可能使企业在市场竞争中处于劣势。
（二）技术业务沟通不畅
制造业 CIO 常常面临业务部门对 IT 系统需求不明确的问题。当没有完善的数字化系统时，业务部门希望尽快用上，但系统上线后又吐槽不断，且也说不清楚具体需求。以 ERP 系统为例，功能虽有几千项，但最终实际应用可能还不到 30%。这反映出技术与业务部门之间沟通不畅，信息化部门费力建设的系统却难以满足业务部门的实际需求。其原因在于双方信息不对称，业务部门不了解技术实现的难度和可能性，技术部门也不了解业务的实际需求和痛点，导致系统建设与实际需求脱节。
（三）数据采集分析不足
制造企业在生产到销售的整个链路中积累了大量数据，但这些数据分散在不同系统和平台中，如 ERP 管理系统、CRM 系统、供应链系统以及第三方市场监测系统等。由于建设目的和使用方式差异，数据统计口径不一致，颗粒度粗，更新频率低，孤岛问题严重。这使得数据难以直接用于决策支持，领导往往觉得 IT 系统的作用未充分发挥。例如，某制造企业在进行市场决策时，由于数据分散且难以整合分析，导致决策失误，影响了企业的发展。
（四）供应链协同效率低
制造企业的生产流程被分割成多个独立环节，如客户管理、预测订单、计算物料需求等。各个节点各自为政，缺乏有效的衔接和协同机制。这容易导致订单处理速度慢、库存积压严重、交货期延误等问题频发。例如，一些企业由于供应链协同效率低，在面对市场需求变化时，无法及时调整生产计划和库存水平，导致企业损失惨重。
（五）复合型人才短缺
随着制造企业数字化进程的不断推进，复合型 IT 人才短缺成为突出问题。单纯的学历或专业背景难以满足企业数字人才需求，CIO 更需要贴合企业实际岗位胜任力来识别和培养数字人才。目前，制造业数字人才数量缺口巨大，从数字人才的产业分布格局来看，数字人才在金融领域集中最多，制造业和农业等领域较少。这样的人才短缺困境，使得企业难以组建匹配发展需求的 IT 团队，严重制约了制造业数字化转型的进程。
四、数字化转型的解决方案
（一）做好转型规划
制造业数字化转型需要做好全面的转型规划，建立涵盖数据、技术、人才、流程、组织和文化六要素的系统性解决方案。不能仅仅将数字化转型视为 IT 系统的升级，而应以业务需求为导向，避免以 IT 升级倒逼管理升级。在规划过程中，要明确数字化转型的目标和战略，制定详细的实施计划和时间表，确保各个环节有序推进。例如，可以通过组织内部的研讨会和外部专家的咨询，深入分析企业的现状和未来发展方向，确定数字化转型的重点领域和关键项目。同时，要注重各要素之间的协同配合，确保数据能够为技术创新提供支持，人才能够推动流程优化和组织变革，文化能够促进数字化转型的顺利实施。
（二）推进供应链协同
围绕供应链上下游环节推进数字化，通过整合不同系统实现企业各环节的数字化协同。利用数据集成技术，如 API 接口、数据中台和云计算等，将供应链各环节的数据进行有效整合，实现信息的实时共享和高效利用。例如，通过 API 接口将企业的 ERP 系统与供应商的管理系统进行连接，实时获取原材料库存和供应情况，优化采购计划。同时，借助物联网技术、大数据分析和可视化平台等手段，实现对供应链的实时监控和预测分析，提高供应链的透明度和响应速度。例如，在仓库中安装 RFID 标签，实时跟踪货物的存储位置和状态，通过大数据分析预测运输时间和需求变化，优化物流配送方案。此外，还可以通过建立协同管理平台和智能化决策系统，实现供应链各环节的高效协作和自动化决策，提高供应链的整体效益。
（三）完善数据管理体系
选择有综合能力的服务商，建立完善的数据管理体系，以数据指导生产运营优化，提升信息化部门与业务部门的沟通效率。通过数据治理，对企业内部的数据进行盘点、清理和标准化，确保数据的准确性、完整性和一致性。例如，制定统一的数据标准和规范，对数据进行分类、编码和命名，建立数据质量评估指标体系，定期进行数据质量检查和整改。同时，利用数据分析工具和技术，挖掘数据中的潜在价值，为企业的决策提供支持。例如，通过数据分析发现生产过程中的瓶颈环节和质量问题，优化生产流程和工艺参数。此外，还可以通过建立数据可视化平台，将复杂的数据以直观的图表形式展示出来，方便业务部门理解和使用，提高沟通效率。
（四）运用低代码开发平台
统一技术路线，创建敏捷开发环境，运用低代码开发平台缓解 IT 人才不足问题。低代码平台具有快速开发、易于使用、高度可定制和集成能力强等优势，可以大大缩短应用程序的开发周期，降低开发成本，提高开发效率。例如，通过低代码平台，业务人员可以通过拖放组件和配置参数的方式快速构建应用程序，无需编写大量代码，减少了对专业开发人员的依赖。同时，低代码平台还可以与现有的系统进行集成，实现数据的互通和业务流程的连贯性。例如，将低代码开发的应用程序与企业的 ERP 系统、CRM 系统等进行集成，实现数据的共享和业务流程的自动化。此外，低代码平台还可以支持跨平台兼容性，确保应用在不同设备和操作系统上的一致性和兼容性。
（五）遵循价值导向原则
在实施推广阶段关注项目与目标对齐，遵循价值导向原则，避免陷于底层需求。数字化转型项目的实施要以实现企业的业务价值为目标，确保每个项目都能够为企业带来实际的效益和回报。例如，在项目启动前，要明确项目的业务目标和预期收益，制定详细的项目计划和评估指标。在项目实施过程中，要定期对项目的进展和效果进行评估，及时调整项目方向和策略，确保项目与目标保持一致。同时，要注重项目的可持续性和扩展性，确保项目能够随着企业的发展不断优化和升级。例如，在项目设计阶段，要考虑到未来的业务需求和技术发展趋势，预留一定的扩展空间和接口，方便后续的升级和改造。
五、供应商管理的痛点与解决方案
（一）供应商管理痛点
缺乏完善体系，准入松散。
许多制造业企业没有成熟完善的供应商开发、管理体系，仅靠领导或部分员工的个人关系来评定甄选、管理考核供应商。这种方式缺乏客观性和公正性，容易导致供应商质量参差不齐，影响企业的生产和运营。例如，某制造企业由于供应商准入松散，部分供应商提供的原材料质量不稳定，导致产品次品率上升，增加了企业的生产成本。
寻源渠道单一，成本高。
供应商寻源主要通过人工搜索查找，渠道单一，人工成本高。尤其是小批量、多品种、需求临时且不重复的间采，采购需求繁杂，涉及行业广，寻源效率低。据统计，传统的人工寻源方式平均每个项目需要耗费数天甚至数周的时间，而采用多渠道寻源的企业可以将寻源时间缩短至数小时甚至更短。
供应商数量大，管理难。
制造业企业的供应商数量庞大，实力参差不齐，管理困难。供应商信息搜集、审核效率低，管理成本大。例如，一家大型制造企业拥有数千家供应商，对这些供应商的信息进行管理需要投入大量的人力和物力，而且容易出现信息不准确、不完整的情况。
信息变更滞后，风险预警不足。
合作期间，供应商信息变更需要人工关注，信息更新不及时，尤其是风险信息获取滞后，没有预警机制。存在供应商突发性涨价、断供、弃供风险。以某制造企业为例，由于未能及时掌握供应商的经营风险，导致供应商突然断供，企业生产线被迫停工，造成了巨大的经济损失。
采购对账混乱，付款不及时。
采购对账单据混乱，财务付款不及时，进而引发供应商恶意拖延发货等问题。这不仅影响了企业的生产进度，还可能破坏企业与供应商之间的合作关系。据调查，约有 30% 的制造企业存在采购对账混乱的问题，导致供应商满意度降低，影响企业的供应链稳定性。
（二）解决方案
多渠道寻源，如产业链寻源、多维度筛选等。
合合信息提供多种供应商寻源渠道，包括产业链寻源、行业赛道寻源、多维度条件筛选、地图搜索、潜客推荐、海外企业搜索等。制造业企业可以通过这些渠道快速筛选出潜在优质供应商。例如，汽车制造业企业可以利用产业链寻源工具，查询汽车产业链上中下游各环节及对应企业，结合启信分排序与丰富的企业标签体系，高效找到合适的供应商。
提供供应商注册方案，包括模糊搜索自动填单和营业执照 OCR 自动填单。
方案一为模糊搜索 + 自动填单，输入企业名称关键词，系统即可根据关键词模糊匹配相近企业供选择，选择后自动匹配企业的基本信息进行自动填单。方案二是营业执照 OCR + 自动填单 + 一致性对比，上传企业营业执照图片或电子档，系统进行 OCR 识别，根据识别出来的执照信息自动填单，并与权威工商信息进行一致性比对，提示信息不匹配处，减少人工审核量。这两种方案可以大大提高供应商注册的效率和准确性。
进行供应商审核与分级入库，利用大数据进行全景尽调。
基于合合信息 2.3 亿家的 1000 + 维度的全量实时企业大数据，制造业企业可以对目标供应商进行涵盖工商、司法、税务、知识产权、资产、舆情等维度信息的 360 度全景尽调。通过生成供应商企业名片，提取关键信息结果呈现，采购人员可根据启信分、风险等级、行业排名等高效完成供应商审核与分级入库。
管理供应商主数据，优化内部数据资源。
许多制造业企业拥有数千甚至上万家供应商，内部数据库中大量的供应商数据需要持续治理。合合信息助力企业优化现有数据资源，对内部的数据进行清洗治理，包括缺失信息补全、供应商数据自动更新、重复注册与僵尸企业识别、变更信息校验等。同时，引入外部数据库丰富完善现有数据资源，沉淀数据资产，为供应链管理数字化转型提供强有力的数据支撑。
快速锁定供应商进行寻报价 / 邀标询价。
在询价邀标环节，需要快速锁定拥有相应供货能力的供应商。合合信息通过大数据挖掘分析企业服务及产品标签，并支持已有供应商服务及产品标签补全，便于采购人员快速查找询价邀标供应商。这样可以提高寻报价的效率，降低采购成本。
进行准入审核，包括资质证件 OCR 识别和空壳风险排查等。
合合信息支持中、英、俄等 56 种语言的文档图像，100 + 种卡证照的 OCR 智能分类识别。制造业企业可对供应商提供的资质证件进行批量 OCR 识别，信息自动采集录入系统，并根据企业名称调用启信宝中的企业信息，系统智能比对基本准入要求与目标供应商资质之间是否匹配，提示不匹配项目与原因，极大提升了准入审核效率。同时，排查供应商是否有无实际经营活动、虚构招投标信息等情况的空壳风险，依托企业大数据挖掘综合得出 “空壳指数”，量化评估每家供应商的空壳风险，帮助企业有效识别皮包公司、套牌公司、借壳经营公司及空壳公司关联公司。对于关键物料采购，企业还应对供应商进行深度尽调，确保供应商生产的稳定性、持续性，可系统生成企业增值信用报告、企业深度信用报告、企业商业数据报告等 10 多种深度尽调报告，海外供应商也可提供尽调报告。
六、制造业数字化转型的未来展望
制造业数字化转型是大势所趋，尽管目前面临诸多痛点，但随着技术的不断进步和市场需求的持续增长，其未来发展潜力巨大。
从市场规模来看，截至 2023 年底，中国制造业数字化建设市场的规模达 1 万亿元，渗透率为 22%，增长空间巨大。预计 2029 年市场规模将达到 23068 亿元，年均复合增长率为 16%。这表明制造业数字化转型市场前景广阔，将吸引更多的企业和资本投入。
在技术发展方面，工业互联网、云计算与大数据、人工智能与机器学习等关键技术将不断创新和融合，为制造业数字化转型提供更强大的支撑。例如，工业互联网平台将维持高速发展态势，工业互联网平台体系将进一步丰富，在企业、行业、园区等重点领域的应用普及率将进一步提升。同时，“平台 + 大模型” 的融合发展路径将为制造业数字化转型带来新的机遇。
从企业层面来看，大型企业将继续引领制造业数字化转型，通过整合供应链体系和建设工业互联网平台，提高自身的竞争力。而中小企业在产业链带动、数字化方案供应商和政府三方共同赋能下，数字化建设将进一步加速。例如，通过小型化、快速化、轻量化、精准化的数字化解决方案供给体系，降低中小企业转型成本和难度，激发其转型动力和发展活力。
在政策支持方面，制造业数字化转型将成为扎实推进新型工业化的重中之重，各层次、各行业、各领域政策文件将密集出台，形成推动制造业数字化转型的强大工作合力。各地也将积极抢抓制造业数字化转型战略机遇，创新探索更多可借鉴、可复制的工作模式，推动制造业数字化转型区域高地不断涌现。
制造业数字化转型还将促进制造业与其他行业的融合和合作创新。例如，制造业与互联网、金融、物流等行业的跨界合作将推动新的商业模式和增值服务的出现。同时，制造业将更加注重与供应商、客户和其他企业之间的合作与共享，实现资源的高效配置和协同创新。
制造业数字化转型虽面临痛点，但需求明确，解决方案多样，未来发展潜力巨大。我们应持续关注和投入制造业数字化转型，推动制造业高质量发展，为经济增长注入新的动力。
发表评论