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文件名称:2023制造业数字化转型洞察报告.docx
文件大小:36.47 MB
总页数:77 页
更新时间:2025-05-20
总字数:约3.3万字
文档摘要

四、做好数字化转型的三件事-连接、数据、决策19

四、做好数字化转型的三件事-连接、数据、决策

19

腾讯制造业数字化转型洞察报告

一、制造业数字化转型迈入新阶段-破旧立新 01

二、2023制造企业数字技术应用七大趋势 05

三、腾讯服务制造业数字化转型的“三大优势“与”四个方向” 11

八、拥抱面向未来的数字跃迁73

八、拥抱面向未来的数字跃迁

73

目录

五、“以人为中心”的制造业数字化转型 25

组织/员工转型,打造敏捷协作模式 28

生产运营转型,构建“以人为中心”的数字化能力 35

服务与商业模式转型,升维重构增长逻辑 44

IT转型,赋能场景创新、业务响应与产业升级 54

六、数字化转型的五个阶段与六个关键成功要素 63

七、构建可组装的模块化数字能力 69

01

01

腾讯制造业数字化转型洞察报告

制造业数字化转型

迈入新阶段-破旧立新

02

02

腾讯制造业数字化转型洞察报告

疫情是新旧世界交替的催化剂。与相对静态、有序的旧世界相比,新世界充满了偶然性与突发性,难以预测。在极度不确定的市场环境倒逼下,制造业数字化转型业悄然迈入新的阶段-破旧立新。

03

03

腾讯制造业数字化转型洞察报告

在与众多企业管理者接触过程中发现,越来越多从工业时代成长起来的企业,开始不满足于旧有模式与规则下的改良,而是寄希望于借助数字化手段实现倍增创新。通过创新,在更短时间内,以更少的人力与资源投入,实现业务的倍速增长、极致的运营效率以及卓越的用户体验。比如特斯拉,研发投入尽管只有丰田的1/10,但电动汽车销量却远超工业时代的强者;三一集团员工数量虽连年下降,但企业营收却可以连创新高;以及玲珑轮胎,疫情期间整个轮胎行业的销量是负增长的,但玲珑反而逆势增长50%。

尽管上述企业转型的侧重点各不相同,但本质上都是在做同一件事,即“破圈”:开辟一条新的思维途径、引入更多创新技术、重新定义运营与商业模式。宁德时代制造专家曾提出,“智能制造的未来方向是极限制造”,并成功将动力电池缺陷率提升到十亿分之一。这样的极限效率,仅依赖传统工具与固有经验绝非可能。再以轮胎行业为例,一家大型轮胎生产企业每年SKU接近20000件,这意味着企业在具备生产十几万条轮胎这样大规模生产能力的同时,还需要兼顾小批量、个性化订单,且还能盈利。因此,企业唯有将原有的生产方式、运营流程、供应链体系用数字化的方式重新来过,方能响应复杂市场环境所催生的极致需求。

04

04

腾讯制造业数字化转型洞察报告

所以企业要破旧立新。在规模与范围上,企业的方方面面都要做到无死角的数字化。过去多是单点、小范围的优化,做的是修修补补的活儿,且都是各做各的。现在企业则是要像下棋一样,先谋全局,再去落子。而在数字能力的构建上,更要强调跨领域、跨学科技术之间的组合与联动,并引入更多包括人工智能、区块链在内的指数型技术,方能支撑企业更大规模、更为复杂的创新活动。

成本驱动 效率驱动 用户驱动 创新驱动

智能化 业务倍速

增长

数 破圈

字数字化 (全面重构)

化 外圈 极致运营程 (服务/商业模式转型) 效率度信息化 内圈

(生产运营转型)

自动化 卓越用户

体验

单点 局部 全局 数字DNA

数字化规模

图1:制造业数字化转型路径

05

05

腾讯制造业数字化转型洞察报告

2023制造企业

数字技术应用七大趋势

06

06

腾讯制造业数字化转型洞察报告

数字化创新的成功绝非仅凭单一或是少数技术的应用,而是依托技术之间不同组合所释放的乘法效应。伴随数字化的精耕细作OT、DT、IT技术之间的融合也在提速,且不断扩大其影响。根据腾讯的观察,2023年七项数字技术有望扩大其在组织内部的应用范围,并创造明显的价值与收益。

07腾讯制造业数字化转型洞察报告

07

数字原生底座1

数字原生底座

1

移动工业互联网平台

3

数字工厂

7

2

下一代工业数字孪生技术

算法工厂

中枢

5

B平台2.0

6

工作体验技术

C2

4

全面

企业层面

多个部门

单一部门

- 价值 +

图2:2023制造业七大数字技术应用趋势预测

腾讯制造业数字化转型洞察报告

移动工业互联网平台成为制造企业“标配”

更多工业应用正快速由PC端转向移动端,以响应碎片化、去中心化以及实时性的新工作方式。预计2023年,面向大量特定、高频应用场景的、小而美的移动工业APP与小程序将迎来井喷。而伴随工业APP使用量的激增,基于移动端的工业互联网平台有望成为众多制造企业的“标配”,将更多承担移动工业APP统一开发、部署、集成与调用的职责。

全栈工业AI能力加速算法工厂建设

骨干制造企业将率先完成AI技术在多个核心业务场景上的落地。工业AI由试验、试点逐步扩展到车间/工厂级的部署。企业借此实现由现阶