制造业数字化转型供给市场仍然处于发展初期。与过去几年年相比,制造业数字化转型的供给方市场发生如下变化:
1)行业和客户定位逻辑更加清晰:供给方会选择政策大方向有潜力的、且贴合自身优势的行业去攻克,目前汽车及其零配件、新能源、传统能源等行业比较热。确定行业后,供给方的客户逻辑大致呈现出头部/龙头企业-中腰部-长尾企业的拓展态势。
2)供给方的产品及服务在横纵两方细分:在纵向上,呈现场景解决方案-行业解决方案-区域/领域解决方案的广度提升;在横向上,呈现出粗放的综合解决方案-细分场景解决方案-关注流程打通的解决方案的变化,即平台化属性开始凸显。
3)制造大厂之间的竞争或将拉开序幕:行业know-how理解与沉淀、渠道体系、品牌影响力等仍是制造大厂间的竞争重点,除此之外,以AI为基础的“智造能力”将是期差异化的重要方面。
4)市场化之路开始进入探索与验证阶段:部分供给方已经开启上市之路,将为定制VS标准化产品的路径探索提供参考与学习。
制造企业数字化转型具有优先级,与钱有关的环节往往优先级更高,但当前生产管理及数据价值释放是当前数字化转型的重点,且将持续很长时间。
1)针对生产管理,主要聚焦于设备改造&上云、研发&工艺开发管理、供应链&仓储物流管理、排期&生产管理等方面,这些方面供需两端匹配度比较高,既具有实际的落地价值,还能进一步积累数据资产。
2)针对数据价值释放,主要聚焦于AI和BI两方面:对于AI,主要聚焦于在系统最优、识别分类、预测、知识沉淀等问题处理方面赋能,但ChatGPT对企业工作流程的优化与效率的提升、AI增强开发赋能软件开发与测试等值得期待;对于BI,梳理企业数据资产见的关联与逻辑,赋能决策。
制造企业进行数字化转型时,的三个关键词:适合、融合、克服。我国的制造业仍然具有“大而不强”的特点,其分层属性非常强,且企业文化中的“人治”也相对比较重,因此在推进数字化转型时,有3大方面需要注意:
1)关于适合:适合的目标、适合的路径、适合的人是基础,毕竟或者依然是大部分企业的首选。
2)关于融合:主要指IT部门与业务部门的融合。数字化转型或许是IT部门从成本部门走向价值输出部门的机会:一方面,能够从业务步骤拆解、业务要素确定、业务数据指标搭建等方面助力业务数字化,另一方面,从数据价值流转的视角帮助企业进行战略拆解并落地,即从采购-实施-落地等各个阶段赋能业务。
3)关于克服:ISA95架构以满足功能点为主,是点状建设,而数字化转型是以数据价值释放为主,是中心化建设,二者之间存在一定的使用或切换偏差,需要克服或打破。
基于制造业数字化转型落地实践分析后的启示有哪些?
1)转型具有长期主义:技术迭代速度快,对供给方产品及服务的变革与升级也将作用于制造企业,并经由场景、产线等方式逐步渗透,转型具有长期性。
2)软硬件逐渐云化:软硬件云化与工业知识沉淀相互促进,共同推动正向工程的形成与推进。
3)从转型构建走向运营:当数字化建设趋于饱和时,基于平台功能及数据关联性的优化、基于知识的沉淀、基于数据价值释放的应用将是未来供给方服务的重点,毕竟花出去的钱需要落实下来。
4)产业数据拉通缓慢进行中:数据拉通后的市场将推动买方市场形成,整个产业的价值链有望重构,且离核心机密越远的数据,如行业标准、供应链等,有望优先拉通。
来源:艾瑞咨询
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资料下载:公众号《侠说》