數字智慧方案IDC工業企業數字化的兩種路徑_第1頁
數字智慧方案IDC工業企業數字化的兩種路徑_第2頁
數字智慧方案IDC工業企業數字化的兩種路徑_第3頁
數字智慧方案IDC工業企業數字化的兩種路徑_第4頁
數字智慧方案IDC工業企業數字化的兩種路徑_第5頁
已閱讀5頁,還剩30頁未讀, 繼續免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

IDC工業企業數字化的兩種路徑IDC中國工業數字化研究團隊2024年4月目錄

工業數字化助力打破微笑曲線

模式一:數字工廠整體規劃建設

模式二:單點建設——云MES、APS和工業AI

總結和建議Part

01

工業數字化打破微笑曲線研發

制造2.科技應用助力向兩端延伸附加值工業數字化打破“微笑曲線”定律高附加值低1.科技應用提升制造過程附加值產業鏈銷售、服務上游下游高工程導向型價值鏈(裝備工業)(整車、航空航天輪船、工程機械)

廣泛使用PLM和前端設計協作供應鏈、產銷協同、產品數據技術導向型價值鏈(計算機及通信)(半導體、消費電子、計算機)利用協作創建可視化,并將早期需

求反饋與供應/產品需求變化聯系

起來。供應鏈、生產過程、設備管理供應復雜性品牌導向型價值鏈(消費品)(食品飲料、紡織鞋服、煙草)使用高級S&OP工具調整運營響應早期需求信號。銷售預測、產銷協同、

需求校準、

產品數據資產導向型價值鏈(原材料工業)(化工、金屬、紙)使用數字化實現可視化和運輸管

理。原材料價格、工藝優化、安全、

產品質量、設備管理需求復雜性應用解決方案企業數智化技術領域產業協同場景領域視覺智能區域平臺及產業服務產業協同

平臺數據智能……服務咨詢集成運營行業整體解決方案數字工廠數字供應鏈數字能源原材料

工業汽車工業消費品

工業智慧油氣智慧基建高科技

電子裝備工

業智慧物流智慧港口供應鏈

金融智慧礦山智慧電力安

全工業安全分析、

情報、響應和

編排工業終端安全工業網絡安全工業數據安全平臺軟件數據分析平臺應用開發平臺IoT平臺……研發設計應用軟件生產管理經營管理通用軟件

平臺APPCAx

PLMMES

APSWMS云基礎設施工業數字化的兩種路徑整體規劃建設工業身份和數字信任應用解決方案私有云混合云邊緣軟件邊緣設備公有云工業安全服務SRMBI

OA

工業App……節能降碳數字工廠單點建設12工業邊緣ERPPart

02

模式一:數字工廠整體規劃建設?

毛利率提高?

運營成本降低?

單位產值能耗降低?

提高銷量?

新品上市時間縮短?

生產效率提高Thefactoryistheproduct.

工廠即產品。Elon

Musk

埃隆

·馬斯克數字工廠助力制造企業破解“不可能三角”?

產品缺陷度降低?

客戶滿意度提升Q質量D交付C成本自動化工廠信息化工廠數字工廠

車間生產自動化

以系統規范和固化業務、流程

以數據驅動業務運營數字工廠自動化!信息化!數字化營銷品牌主導型研發設計主導型

汽車整車

高端裝備

裝備核心零部件

……生產主導型

五金機械加工

電子組裝

部分汽車零部件

部分消費品

各類代工廠

……研發設計

生產制造

營銷品牌宏基施振榮:微笑曲線數字孿生設計多方協同設計產品全生命周期管理精益化生產管理

高效產業協同柔性化生產組織大規模個性化定制

C2M食品飲料高端家居家裝

高端日用品…..生產主導型離散制造

附加值?

上游到貨齊套才能開展后續生產?

全球供應鏈風險上下游壓力?

下游客戶要求中上游零部件供應商降價?

個性化定制促進訂單從大批量轉向多品種小批量?

原材料價格上漲同質化競爭?

位于產業鏈中游,產品用途有限?

出口轉內銷產業鏈協同生產組織變化?交期縮短,訂單持續變化?人工參與度高影響品質一致性?委外加工管控難出海高要求?客戶對交期和一致性要求?碳關稅CBAM等要求面臨的挑戰明確目標不同規模、發展階段的企業,數字工廠建設目標方向不同既有工廠改造整體規劃

=lDC

IDC

主要挑戰重點目標原則常見建設內容集團管控不足運營管控一體化機電軟一體化協同設計業務管理提升空間受

限智能供應鏈計劃數據服務化質量追溯及優化缺乏業務橫向協同和

全景掌控數字孿生制造IT架構云化關鍵過程經驗依賴較

明顯數字裝備配加工供應模式難以滿足零庫存和拉動式生產的要求生產執行柔性化設備智能運維生產組織協同化數據價值有待挖掘制造運營平臺數據治理數據孤島明顯數據智能應用試點化IT不能滿足業務快速

變化混合云數字工廠重點建設內容數據智能應用試點化供應鏈協同化生產執行柔性化數據服務化IT架構云化協同設計一體化設計工藝生產一體化質量追溯及優化過程控制優化數字裝配加工設備智能運維供應鏈協同平

臺智能供應鏈計劃混合云云智數字工廠智能計劃調度數字孿生制造數據治理網絡安全先進工業網絡制造運營平臺來源:

:IDC,數字工廠白皮書,2023數字工廠整體解決方案廠商選擇《中國數字工廠整體解決方案廠商評估,2024》

已啟動,預計七月發布

用戶需要系統解決方案服務商,端到端解決業務痛點

當前制造業用戶更加看重咨詢能力和工業軟件產品組合

數字工廠整體解決方案優秀供給稀缺,生態合作至關重要服務商類型咨詢能力工業軟件

產品組合實施和

交付新興技術

能力行業經驗

行業覆蓋咨詢廠商工業軟件廠商工業互聯網廠商云計算廠商卓越

待提升

優秀

良好鼎捷模式二:單點建設Part

03

——MES、APS和工業AI4供應鏈管理類

控制塔CADCAEPLMERPSCP供應鏈計劃EDAAPS生產排程1設計研發類MOM(

MES、

QMS、

EMS)WMS\TMS

倉儲運輸管理SCADA、

PLC、

DCSWCS采購管理多企業供應鏈商業網絡MESCCN銷售自動化工業數字化“二八原則”之“八”:

工業軟件數字供應鏈2

生產制造類3

運營管理類IT基礎設施&IT終端

900億+通用軟件920億+l

ERP

l

OA

l

CRMl

BIl

HRl

.工業軟件620億+l

MESl

CAD/CAE

l

PLMl

APSl

SCADAl

PLC/DCS工互平臺及其他500億+l工業大數據l工業智能l工業物聯網l應用開發平臺行業軟件430億+l石化熱力模型l板材切割套料l船舶建造軟件傳統IT基礎設施l

服務器、存儲l

網絡、安全工業IT終端l

PC、

PDA、

HMIl

邊緣計算工業云l

工業IaaSl

……選擇適合自己的行業服務商

02MES產品輕重兩極分化,需選擇適配的方向和服務商

選擇適合自己的技術方向

01造紙裝備制造

橡膠水泥高科技電子輕量級

SaaSMES紡織鞋服汽車零部件高級排程生產質量

管理生產倉儲

管理生產能耗

管理流程制造離散制造運籌+AI

APSQMS+AI質檢WMS+WCS能碳管理

平臺重量級

行業MOM集團型、復雜制造企業工序

調度過程

管理資源

分配生產

跟蹤車間

質量維修

管理數據采集人員管理車間

排產績效

分析文檔管理新能源

家電成長型制造企業鋼鐵及有色金屬汽車整車食品

飲料

煙草航空

航天

船舶石化化工軌道交通制藥中國制造業主要工業軟件部署形式及趨勢調研

本地部署

本地部署(規劃上云)

云端部署CRMERPSCMPLMMES1.0%4.1%2.0%68.7%67.8%71.5%30.3%28.1%26.5%0%20%40%60%80%100%75.5%73.3%20.7%21.5%6.0%3.0%企業層面

供應鏈 企業層面產業層面

國家層面資金流信息流全球供應鏈波動可持續供應鏈供應鏈安全、

本地化企業的競爭就是

供應鏈的競爭穩鏈、保鏈芯片供應鏈供應鏈轉移汽車供應鏈智能供應鏈計劃智慧供應鏈“特鏈”“果鏈”LSPs*LSPs*LSPs*LSPs*LSPs*最終用戶核心制造商品牌零售商最后一公里逆向物流供應商原材料分銷商供應鏈計劃產銷協同供應鏈生態庫存管理級優化運輸管理貴公司未來十二個月和未來三年最關注供應鏈哪個方面?可持續運營IDC全球調研:當下最關注供應和庫存未來最關注可持續和供應鏈網絡及生態倉儲管理智能供應鏈計劃將是制造企業提升供應鏈成熟度、建設智慧供應鏈的核心中某著名企業業數字化成熟度逐漸提升,但供應鏈成熟度仍在起步階段智能供應鏈計劃將成為制造企業必備的數字化“第四件套”、智能供應鏈計劃包括需求、供應、產銷協同、庫存和生產計劃WHY為什么WHAT是什么HOW怎么做場景和用例是打通業務和IT部門隔閡的“巴別塔”選擇最適合的合作伙伴是保證落地和實現價值的關鍵供應鏈的不確定性成為常態,將從“成本中心”轉化成“機會中心”智能供應鏈計劃分為戰略、戰術和運營三個層面的計劃智能供應鏈計劃與ERP的MPS/MRP的關系可以是協作或者替代《智能供應鏈計劃白皮書》核心觀點沒有構建良好

的供應鏈計劃

體系76%中國制造企業IDC預測:到2028年,35%的G2000

公司將使用供應鏈編排工具

實現供應鏈數字孿生,集成

關鍵供應商和客戶,將供應鏈響應能力提高15%來源

:IDC,

全球供應鏈十大預測,2024智能供應鏈計劃按期交付率產品毛利率無效資源原材料庫存未排產有效延期交付銷售采購生產有效產出成品庫存產出庫存!

多維度動態產能約束

全局最優為目標

AI+運籌+邏輯算法

可落地可執行的計劃

無限能力或靜態能力

人工經驗、局部優化

邏輯、啟發式算法

計劃難以落地有了企業資源計劃,為什么還需要智能供應鏈計劃智能供應鏈計劃ERP工業智能——三個主要方向AI技術在工業應用,催生了很多新興的應用場景和市場空間根據所利用的數據類型及數據智能化技術的不同,

IDC將工業智能劃分為3個主要方向工業智能

工業視覺智能

工業交互智能

工業數據智能技術

2D/3D視覺識別分析技術數據集成互聯和建模分析技術

AR/VR、語音等交互技術典型

應用

場景l

設備預測性維護l

生產過程優化l

智能排產排程l

能源平衡調度l

圖像質檢l

機器人分揀l

安全帽識別

l

機器人碼垛l

危險動作識別l

遠程協助l

虛擬仿真設備智能運維及控制集團設備運維中心旋轉熱動設備節能及第三方運維生產過程分析預測/虛擬量測原材料配比優化生產過程智能控制運輸裝置智能調度AI排程與產銷協同生產綜合節能智慧供能調度原料切割優化l

AI大數據+機理融合的數據智能應用,場景持續涌現,部分場景開始規?;瘧胠

數據智能加持也成為數字孿生發揮業務價值的重要方向l

2020年中國工業數據智能市場35.8億元,預計2021-2025年CAGR31.6%?大型復雜設備裝置?發電、石化化工、鋼鐵、半導體、

煤礦、工程機械等?高爐煉鋼、軋鋼加熱、火電空冷

島節能、窯爐優化、玻璃氣泡預

測、半導體生產供應鏈優化生產過程優化設備智能運維能源安環?食品飲料、汽車、軌道裝備、油

氣、電力調度等?水泥兩磨一燒、垃圾焚燒發電、

窯爐智能控制等電機機床故障預警?各類制造企業?空壓機、鍋爐、空調等綜合安監預警?

化工類生產績效分析?

半導體?大型集團?大型復雜設備裝置?煉焦、礦冶、光伏、橡膠、白酒等?供熱、供水、鋼鐵能介調度等?鐵水運輸、半導體AGV?家居、服裝、玻璃等?各類制造企業?高能耗企業制造

產品設計

銷售供應鏈19.9

18.80%41.20%市場營銷軟件開發

HR客戶關系

財務管理

R&D不確定

其他■4.0.00%16.8016.700%%%%%49.5%41.7%

40.1%

35.0%

13.00%50.00%生成式AI在制造業熱度持續,應理性面對知識

管理類市場

營銷類設計類

對話類代碼生成類n

已經投資了生成式人工智能的應用n

正在進行一些PoC測試,沒有明確建設計劃n

正在梳理用例清單,未進行投資未來18個月,生成式人工智能對

哪兩個業務領域產生最大影響?您所在的組織如何接納生成式人工智能?27%37%您預計哪些生成式人工智能應用場景對貴組織最有前景?10.39.60

9.30

8.70%

70%28.00%0%57.4%231大模型制造能源供應鏈與零售生產流程優化:分析工廠數

據以優化生產效率能源消費預測:預測未來的

能源需求和消費模式庫存管理和預測:預測產品

的銷售趨勢和庫存需求產品設計輔助:基于市場和

用戶反饋生成新產品設計建議設備維護預測:預測能源設

備何時需要維護或更換個性化推薦:基于用戶的購買歷史和喜好為其推薦產品供應鏈管理:預測供應鏈中

的潛在問題或延遲能源存儲和分發優化:基于數據分析來優化能源的存儲和

分發客戶服務自動化:為客戶提

供自動化的購物咨詢和支持設備維護預測:預測設備何

時需要維護或更換可再生能源管理:預測和優

化太陽能和風能的產出市場趨勢預測:分析市場數

據以預測未來的零售趨勢質量控制自動化:通過分析環境監測:通過分析視頻、虛擬試衣和產品展示:使用圖片和視頻數據自動檢測產品圖片和傳感器數據來監測環境AR和VR技術為用戶提供虛擬缺陷和設備狀況的產品體驗生成式AI在工業的應用展望《工業AI大模型市場進展報告》

即將發布模態:

文本圖片CAD語音視頻數字

=lDC

IDC

lAI大模型的加入將在提升模型泛化性、多模態內容生成的方向分

別發展l高價值場景的發掘、幻覺、數據、算力等挑戰仍在,整車廠、電力等規?;袠I可能會優先落地存量方向提升模型泛化能力增

向多模態內容生成能力生成工業領域文字、圖像等內容以自然語言對話方式,作為工業應用入口,避開復雜的應用前端設計模型具備更強的泛化能力,提升小樣本訓練效果,

可以遷移更多場景應用Part04

總結和建議?

長期重體系?

短期重實效?

平衡平臺和應用?

查漏補缺+適度超前生態共贏量力而為認知決心長短平衡?

加強數字化認知?

堅定數字化道路?

中長期數字化規劃?

行業Know-how?

產品組合?

應用生態?

借機重構業務?

結合政策熱點總結杜雁澤?

IDC1

工業互聯網(企業側)平臺市場份額

MarketShareQ3工業云&邊緣8工業AI大模型市場進展報告PerspectiveQ29IDCMarketScape:工業AI綜合解決方案廠商評估MarketScapeQ310工業云IaaS+PaaS市場份額MarketShareQ311重點工業行業云市場份額(資源\3C\裝備等)MarketShareQ312工業互聯網+工業控制市場機會分析PerspectiveQ26

新能源行業數字化智能化市場機會分析PerspectiveQ4附:

2024年IDC中國工業研究計劃——工業互聯網工業大數據&AI4

新型工業化之綠色發展/節能降碳市場機會分析PerspectiveQ42

工業互聯網(政府側)平臺市場份額

MarketShareQ23

工業互聯網(產業側)產業協同平臺模式分析PerspectiveQ15

工業互聯網平臺創新者Innovator

Q37工業AI質檢市場份額

MarketShareQ3平臺及

應用發布時間編號報告類型編號報告類型發布時間數字工廠6中國制造執行MES市場廠商份額及分析,2023MarketShareQ37中國供應鏈計劃及APS市場廠商份額,2023MarketShareQ28倉儲物流機器人AGV/AMR市場份額,2023MarketShareQ39中國供應鏈云解決方案市場廠商份額,2023MarketShareQ310中國制造業大數據解決方案市場份額,2023MarketShareQ311中國數字工廠熱點技術發展路線圖,2024TechScapeQ312MarketScape:中國數字工廠解決方案廠商評估,2024MarketScapeQ313IDC中國年度卓越未來數字工廠,2024PeerScapeQ414IDCFutureScape:全球制造業2024年預測——中國啟示FutureScapeQ43

中國CA

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論