明年是“十四五”的开局之年，以此为起点，中国即将步入打造数字经济新优势的重要阶段。以智能制造为契机推动制造业高质量发展，既是中国数字经济与实体经济融合发展的主攻方向，也是实现双循环新发展格局的关键突破口。
新冠疫情暴发以来，制造业企业大都经历了生产中断、供应链断裂、复工复产的过程，加之全球贸易格局不稳定，供应链风险加大，企业运营成本上升而利润空间不断受到挤压，布局以智能制造驱动的制造业数字化转型成为各大企业的重中之重。
然而，埃森哲最新针对包括中国在内的全球1,550位制造和工业企业高管进行的一项调研显示，三分之二的企业完全没有看到数字化投资在促进收入增长方面的作用。究其原因，主要存在以下几个问题：
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中国制造企业如何才能突破上述困境、快速推动转型？埃森哲在进博会期间首发推出《高质发展，智能制造——新蓝图，新四化》白皮书（点击蓝字，进入小程序查看报告详情）。11月5日，埃森哲大中华区董事总经理、工业X业务主管江崇龙就该议题在进博会“中国浙江-欧洲数字经济和高新技术产业高峰对接会”现场，与来自政府、企业、学界和媒体的中外嘉宾进行了分享交流。
“中国浙江-欧洲数字经济和高新技术产业高峰对接会”现场（滑动查看更多）
江崇龙指出：“中国智能制造‘新四化’总体仍处于夯实基础、探索高阶应用的阶段，自动化、信息化的成熟度逐步提高，各行业补短板动力足，成绩斐然；而网络化和智能化总体仍处在探索和试点阶段，进一步深化应用的空间大。从具体行业来看，拥有全球竞争力的行业和大企业成熟度相对领先：汽车、电子制造、化工等行业的自动化、信息化成熟度相对较高；而汽车和家电行业在网络化、智能化方面进行了更多探索与实践。”
典型行业在“新四化”中的成熟度
“新四化”：智能制造新蓝图
该报告基于传统制造技术与数字化技术的发展趋势，从自动化、信息化、网络化、智能化等四个核心能力（我们称之为智能制造“新四化”）定义企业制造环节数字化转型能力，并进行了成熟度分析。
自动化：
关注于生产装备智能化。制造企业可以利用自动化产线、数控机床、机器人、3D打印等新技术实现生产环节的人机协同以及整个产线、工厂的管控和流程优化，以实现提质增效、精益生产的目标。
客户案例
华晨宝马位于沈阳的生产制造基地投资于视觉识别技术、智能数据采集分析、自动化创新及数字化生产流程四大技术领域。目前其铁西工厂车身车间内拥有超过600台机器人，自动化率达到95%。
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信息化：
关注于企业生产环节的软件系统应用。企业自动化程度的提升带来软件系统需求的增长。企业希望借助软件系统的互联互通实现端到端数据集成与应用，使生产过程更加透明、可视、可控。此外，制造企业自身的供应链愈发复杂、工厂分布走向海外，因此工业软件和ERP等集成管控解决方案的云端部署或平台化需求成为信息化新发展方向。未来，制造企业将在信息化的高成熟度阶段实现大范围内外部信息系统贯通。
客户案例
中化集团以CRM、SRM、SCM、物流管理等系统的横向协同互联为重点，实现资金、物流、需求、供应、生产的全面协同；以DCS、MES系统的纵向运营洞察为重点，提升下属各企业工厂的自动化、信息化水平，促进成本、质量、安全控制的管理改善。
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网络化：
关注于大范围的制造核心环节的设备、系统、数据的互联互通。基于物联网（IoT）、云平台、5G通信的大范围数字化连接才能帮助制造企业实现跨业务、跨车间、跨工厂、内外部客户的协同，并向生态系统集成演进。可喜的是，制造企业已将工业互联网视为制造资源汇集和能力开放的核心载体，增强创新能力、改造提升集成管控能力。
客户案例
徐工发布的汉云平台提供工业互联网“端-云-用”一体化数字化能力，拥有强大的设备连接、数据采集和边缘计算能力，平台对海量工业数据进行汇聚、管理、分析，提供工业机理模型、应用开发和数据可视等能力，轻松实现APP快速开发满足各种工业场景的特定需求，赋能自身和客户的协同发展。
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智能化：
关注于制造核心环节的智能优化与决策。制造企业通过工业互联网、人工智能（AI）等新技术实现智能决策、制造的核心环节全流程数字孪生以及智能生产优化等，最终在智能化领域实现生产制造的自主决策、执行和优化。领先企业围绕智能化构建其核心工程和生产系统，通过3D仿真、数字孪生技术确保实体机器和软件系统协调同步，释放以往未曾发现的成本效率。
客户案例
吉利汽车自主研发出中国第一套全流程汽车仿真生产系统。工程师在这个和真实工厂完全一样的仿真工厂里进行虚拟精准调校，在正式生产前就已经解决了一千多项、接近90%的核心技术问题。
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案例解析：上汽大通的“新四化”实践
通过“新四化”的智能制造部署，上汽大通大规模个性化智能定制能力进一步提升，可支持制造的车型款式多达10万亿种；并且从下单到交货只需不到四周，缩短了20%的交付周期和30%的加工及换线时间，配置精确度高达99.8%。成立八年来，企业始终保持着60%的复合增长率，堪称工业4.0下全球汽车行业的“创新样本”。
自动化：人机协作共创生产新模式
上汽大通将人机协作贯穿于整个生产流程，对生产车间进行了一系列智能升级。从全自动机器人、无人驾驶车对物料的转运、装箱，到智能排产系统进行生产计划编制，再到采用VC技术实现Cyber虚拟环境下的生产调试，上汽大通通过自动化的人机协同，不断提高工厂生产效率，创造了工业生产新模式。
信息化：打通数据壁垒，驱动全供应链和生产线的信息化管控
集数字化基因于一身的冲压、车身、涂装、总装车间共同协作，通过分布式制造，将复杂的零件做模块化供货，流水线式的加工链路变为生产线，跟随每一个订单的加工流程。同时，上汽大通基于行业领先的工程数据智能分析、数字化生产技术、数字化质量管理系统和数字化供应链，令生产更加透明、高效。
网络化：基于用户需求打造内外协同网络
上汽大通构建了七大数据平台――面向用户的“我行MAXUS平台”、“房车生活家”、“蜘蛛智选”和“蜘蛛智联”，为研发服务的“工程在线”，与下游经销商分享信息的“大通知乎平台”，和用于内部沟通的“i大通平台”――实现了数据在企业内外以及全价值网络中的实时传输和分析共享。
智能化：以用户需求推动智能制造价值实现
上汽大通以“定制化、智能化、国际化、年轻化”为战略目标，以用户需求为中心驱动整个制造体系智能化升级。公司使用自动化智能工程系统以鉴别数千种配置并得出最终方案；与南京联通战略合作，利用5G技术重新定义智能工厂，试点增强现实（AR）制造质量检测系统，进一步实现智能制造的价值。
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六大举措，加速智能制造转型
埃森哲认为，智能制造建设是一个持续推进的过程，企业需要不断改进、提升智能制造能力：
01
基于业务价值定义数字化场景：企业必须从业务价值分析出发定义场景，并基于场景定义技术架构和解决方案。尤其是在新冠疫情后，制造企业应更加关注通过数字化技术提升制造运营和供应链的弹性；
02
基于IT与OT融合开展顶层设计：企业要系统定义面向未来的智能制造业务架构、应用架构、数据架构和技术架构，实现IT和OT数据与系统的融合；
03
夯实数字化基础：进一步提升设备自动化、设备的互联互通，加强工业网络基础设施、网络安全等方面投资；
04
持续完善制造核心应用系统，进一步提升制造信息化水平；
05
消除数据孤岛，实现系统集成和数据打通，实现端到端业务流程的数据驱动；
06
建立持续创新的数字化组织和能力，打造可持续的创新基因。
同时，企业需要在推进的过程中灵活调整转型路径，并遵循以下准则，以加速转型的进程：
1 | 从技术驱动转向价值驱动。企业必须以业务价值为导向，技术与管理相结合，发掘商业价值； |
2 | 从关注局部转向关注集成。企业需要集成不同业务流程的系统、推进IT和OT系统融合，完成从内部系统的集成到实现跨供应链集成； |
3 | 借力云平台的算力和应用资源共享优势，重构企业数据和系统架构，能极大提高智能化方案的先进性和持续优化能力，并降低实施成本； |
4 | 从单兵作战转向合作共赢。与生态伙伴进行协同能够加速数字技术在业务场景的实施推广，提升投资回报的确定性。 |
《高质发展，智能制造——新蓝图，新四化》现已上线，欢迎通过埃森哲小程序获取报告全文：
在本届进博会上，埃森哲成为进博会工业数字化转型专委会的顾问单位，并协同其他30家专委会企业，联合完成能源和新基建行业建言报告，通过系统梳理这两个重点行业数字化进程现状、成功经验和挑战，提出了未来发展的路径选择。
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11月8日，专委会成员企业在进博会现场发布了《中国工业数字化转型倡议书》。埃森哲出席发布活动并分享了倡议书主要内容。作为数字转型卓越伙伴，埃森哲愿携手中国政府和企业一起拥抱“十四五”的新挑战和新机遇，在加速工业数字化转型的道路上共进、超越、致远。
