xx智能装备数字化转型可行性分析

xx智能装备数字化转型可行性分析一、 智能装备在高端数控机床、工业机器人、成套生产线等高端装备领域，突破面向智能装备个性化定制的新模式，实现产品模块化设计、零部件智能生产、装配及检测智能化。加强新型传感器、工业控制系统、网络通讯模块在智能装备产品的集成应用，推进深度学习、机器视觉、VR等技术与智能装备产品融合创新。鼓励骨干智能装备制造企业搭建平台，利用5G、大数据、人工智能等新技术手段，提供远程维护、故障预测、性能优化等服务，促进智能装备领域企业实现服务化延伸。二、 装备制造业的分类它包括金属制品业、普通机械制造业、专用机械制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、电子及通讯设备制造业、仪器仪表及办公用机械制造业七大类中扣除了有关消费类产业制造业小类后的186个小类。相当于欧洲国家所指的资本货物制造业，也就是惯常所说的生产生产资料的行业。装备制造业涵盖了国民经济行业分类中生产投资类产品的全部企业。按装备功能和重要性，装备制造业主要包含三方面。（一）重要的基础机械即制造装备的装备，主要包括数控机床（NC）、柔性制造单元（FMC）、柔性制造系统（FMS）、计算机集成制造系统（DIMS）、工业机器人、大规模集成电路及电子制造设备等。（二）重要的机械、电子基础件主要包括先进的液压、气动、轴承、密封、模具、刀具、低压电器、微电子和电力电子器件、仪器仪表及自动化控制系统等。（三）重大成套技术装备主要是国民经济各部门（农业、能源、交通、原材料、医疗卫生、环保等）、科学技术、所需的成套装备。比如矿产资源的井采及露天开采设备，大型电力（火电、水电、核电）成套设备，输变电（超高压交、直流输变电）成套设备，化工（石油化工、煤化工、盐化工）成套设备，黑色和有色金属冶炼轧制成套设备，先进交通运输设备（民用飞机、高速铁路、地铁及城市轨道车、汽车、船舶），大型环保设备（污水、垃圾及大型烟道气净化处理），大型工程所需重要成套设备（大江大河治理、隧道挖掘和盾构、大型输水输气），先进的印刷设备等。三、 装备制造业数字化的方向大型装备制造不同于简单流水作业，其涉及材质、部件多样，制造工序复杂，过程问题多变，生产数据繁杂，且自动化水平普遍不高。要实现数字化、信息化必须全盘规划，精准落实，确保以最便捷、直观的方式获取产品的重要数据并分析使用。（一）技术文件资料的结构化现代企业一般都有PLM、BOM等主流技术系统，但部分技术内容却未标准化、结构化，系统间难以有效识别和自动调取。因此，首先要做的就是对源头数据的结构化，给予它可识别的身份标识，这是实现数字化的基础工作，保证系统间可以实现相互串联和共享。制造工艺流程和产品设计信息，一般都是企业的生产主线，是数字化系统的主干，生产过程执行都是以此为依据和指导，特别是生产工艺，作为生产的主线，应作为主干，生产过程数据要以此为依托，挂在各个生产节点上，实现全过程的质量管控。所以，主干上能自动调用的基础数据越多越好，可以减少大量基础输入工作，提升使用体验，切实保证数字化的推行。（二）控制节点的梳理和确认根据产品的生产特点、难点及标准、体系要求，合理设置工艺流程控制点，既要保证对过程质量的有效监督，又不宜事事监管，确定关键节点做好把控，同时，保证生产的流畅。各个控制点，应设置数据录入接口，检查人员检验后应及时地录入检验结果，生成报表，保证数据收集的便捷、及时、有效。前期需要统筹规划，对各项检验要求、报表进行梳理和统一，同时，保证数据录入的标准化、结构化，为后期数据的提取打下坚实的基础。这是一个比较繁杂的基础工作，是质量数字化的有效保障，一定要做实、做细。（三）评估基础设施，必要设备更新换代以智能化确保数据化的推行，数字化必然需要一定的设备支持，比如，一些繁杂、高频工序的数据采集，单靠人工很难保证效率和准确性。因此，事前必须全盘规划，对方案的可行性进行分析和试验，比如，引入传感、打码、扫码装置，更换老旧设备实现参数自动提取等，若还是都靠人工录入，那这只是记录的电子化，不仅会增加了基层负担，也有悖于数字化初衷，应先打牢自身基础。若盲目开展数字化，规划方向错误，最后可能难以推行，反而成为生产的负担，将面临前功尽弃的风险。（四）资源的整合调用，实现产品全生命周期管理每一个产品都有它的身份，从原材料的领用，到生产过程记录，完工检验出厂，再到现场使用情况的反馈，都应该整合调用数据库中，记录保存，以便追踪管理，在真正意义上实现全生命周期质量管控，任意阶段发现问题都能快速响应、分析处理，保证客户满意。同时，形成问题库，有助于举一反三，避免质量问题重复发生。因此，数字化的核心就是要确保系统间的串联，打破以往数据孤立的格局，依托生产，整合资源，建立数据汇总分析中心。当然更重要的一步是确定公司生产要素，并对生产要素进行数字化转换。比如，生产完成及时度问题，造成生产滞后的因素很多，常规可分为人（员）、机（器）、（物）料、（方法）法、环（境）等方面，各类产品可确定生产节点与要素，系统根据实际执行，统计各个要素的滞后程度，各个要素滞后也自有原因，生产过程中操作者应进行归类记录，以便系统自动识别。如此层层深入，便可形成直观的报表及控制曲线，观测生产症结所在，结合精益工具的运用，便可实现针对性地改善，充分发掘出数据蕴含的价值。（五）依托专业团队，加强部门合作，提升职工素养装备制造企业缺少专业的信息化人才，一般较难靠自身实现数字化，都需要依托专业数字化团队。但企业不能只是简单的外包，应有专人投入到数字化系统的构建中，主导团队展开充分调研，及时传达需求、解决问题。部门之间要相互协作和支持，切勿各自为政，要建立或引入信息化建设管理制度，形成完善的战略管理体系。同时这也是数字化人才培养的契机，要保证后期整个系统的运作和维护。企业要不断提升基层员工的数字化意识，表达推行数字化的魄力与决心，如此才能保证大家迎难而上，取得成功。四、 数字化对装备制造业质量管理的重要意义我国装备制造业信息化水平普遍不高，缺乏数据采集、分析的有效途径，大部分还是以纸质资料作为载体，纸质的数据信息存在以下方面的缺点：纸质工艺卡流转慢，漏项风险较大，易丢失，且过程数据记录个性化，记录不规范、全面。一件产品，可能有多个零部件，工艺卡拆分流转困难，常造成流转卡与实物脱节，无法有效保证三按生产。出具报告时，个性化明显，记录版本多样，数据未标准化、结构化，后期要提取、分析较困难。数据的集成性低，信息传递效率低，检索时间和人员成本高昂，无法快速追溯。装备制造过程中会形成很多纸质数据记录、报告，质量管理人员需耗费大量精力去收集整理，确认资料的合格性、完整性，工作效率低。而随着产品的发运，资料被归档到档案馆某个角落，前期收集、记录的大量数据便失去了它的价值，当产品在使用过程中出现问题，需要调查原因时，资料难以查询。质量资料归档、保存压力大，质量证明书编制耗时耗力，重复性劳动多。大型装备制造业，均需要专门的档案楼宇归档产品资料，保存期有限，在倒运过程中遗失、损毁风险大，没有备份，难以复原。质检人员收集过程资料后，一般还需在原始资料中逐一提取信息，编制质量证明书，汇总成册发送用户审阅留档，过程耗时耗力，且誊写错误率高，影响企业形象。当今企业设备越来越智能化，若生产不实现数字化，已很难适应现代化企业的发展需求，智能设备功效也难以完全发挥。不建立起产品质量数据库，保证质量数据追溯，全生命周期质量管理只能是空谈。企业改进、创新同样需要数据的支撑，卓越绩效模式、六西格玛管理、精益生产等方法运用，必须要有丰富的数据作为依托，才能有效分析、改进，促使生产过程的无缝衔接和企业间的协同制造，实现生产系统的智能分析和决策优化。因此，数字化是企业通往现代化的前提，必须提早规划部署。五、 装备制造业数字化转型发展目标新一代信息技术向装备制造业加速渗透，范围显著扩展、程度持续深化、质量大幅提升，数字化、网络化、智能化水平持续提高，新产品、新模式、新业态、新场景不断涌现，装备行业综合实力显著增强。到2025年，在装备领域建设3-5个国家级智能制造优秀场景，培育20家以上省级智能制造标杆企业，培育60家省级示范企业，建设100个数字化车间与智能工厂，开发和推广一批数字化转型方案。六、 装备制造行业特性（一）折叠资本密集资本密集是指装备制造业企业需要很大的财力投入。装备制造业从生产通用类装备，如农用机械、工程机械，到生产基础类装备，如机床、工装，再到生产成套类装备，如石油、化工、煤化工、盐化工成套设备等，以至更高级的生产安全保障类装备和高技术关键装备，如航空航天装备等，其厂房成本、设备成本、材料成本、研发成本、人力成本等开支都十分巨大，投资规模动辄上亿，以十亿、百亿观，也不鲜见。所以装备制造业是实足的资本密集型产业。国际资本对中国装备制造业的投资节节攀高。2006年，中国装备制造业累计近3万亿元投资，其中外商直接投资达4008亿美元，约占投资总额12%，同比增长了294%。在中国区域内，装备制造业全行业的三资企业产值过亿元的就有上千家。（二）折叠技术密集技术密集是指装备制造业的生产过程对技术和智力要素的依赖大大超过其它行业。比如生产数控机床、大规模集成电路;微电子和电力电子器件、仪器仪表、自动化控制系统;矿产资源的井采及露天开采设备;大型火电、水电、核电成套设备;民用飞机、高速铁路、地铁及城市轨道车、汽车、船舶等先进交通运输设备;大型科学仪器和医疗设备;先进大型的机械装备，通信、航管及航空航天装备等等。这些产品技术含量高、生产工艺精密，组织过程复杂，对研发水平、技术实力、知识产权投入方面的要求都很高，所以装备制造业又可谓技术密集型产业。（三）折叠劳动密集劳动密集是指装备制造业需要大量人力参与产成品的制造过程。一般来讲，生产过程对技术要素的依赖与对劳动要素的依赖成反比，即只有当技术程度低时，容纳的劳动力才会多，但装备制造业则不同，技术密集与劳动密集同时存在。原因在于:装备制造业所生产的产品，如矿产资源的井采及露天开采设备，石油化工成套设备，电力成套设备，船舶、地铁、航空航天装备等，其生产组织过程都非常复杂，主要是通过按单制造、非标制造、项目制造等模式进行的，而这些生产组织模式与最终消费品制造业的生产组织模式极为不同。最终消费品制造业的产品多可进行批量化、流水线生产，而装备制造业几乎不存在由少数几个工人看管数条生产线便可以使生产过程运转顺利的情况。按单制造、非标制造、项目制造模式中存在着大量的定制化采购、定制化设计、定制化生产组织、定制化装配工作，以及过程中的技术工艺变更、生产计划调整等事项，这些都需要靠人力介入进行解决，没有一成不变的、按钮式控制的傻瓜式生产过程。所以，装备制造业在资金密集、技术密集的同时，也是劳动密集型产业，是少有的对资本、技术与人力的需求都很旺盛的行业。也正因如此，装备制造业对投资、技术进步、就业的拉动效果极为明显，的确不愧为国民经济的支柱性产业。显而易见，装备制造业属于制造业的核心，也是经济的重头产业。七、 装备制造业数字化发展趋势就装备制造业而言，是信息化和工业化的高层次的深度结合，其核心是以信息化为支撑，追求可持续化的发展模式。针对我国装备制造业信息化发展的现状，延展咨询通过在装备制造业信息化建设多年的工作经验，结合对的关注和重视而出台的一些政策预测，未来装备制造业将在以下三个方面实现与信息化更好地融合。（一）折叠技术融合技术整合是装备制造业内工业技术与信息技术的有机融合，一方面产生新的技术，另一方面推动技术创新。例如计算机控制技术应用于工业而产生的计算机工业控制技术等。（二）折叠产业融合产业融合是指信息技术或产品渗透到装备类产品中，增加其技术含量。例如富士机械等公司将智能化技术融入到平板电脑的生产过程中，提高装备母机的智能化;丰田等汽车厂商将信息技术整合到汽车制造中，生成人机界面，提高汽车生产平台的可操作性。（三）折叠管理融合管理融合是指将信息技术应用到管理流程、业务流程和设计、制造的各个环节，推动装备制造业企业业务创新和管理升级。例如采用ERP取代传统的手工或纸单管理，实现企业资源的信息化管理，有效地提升企业的运行效益。由延展咨询研发的按单制造ERP解决方案和MTOII管理软件，是基于装备制造业企业按单制造生产模式特点，正是满足企业实现信息与管理整合这一迫切需求的代表产品。装备制造业信息化实现技术、产品与管理三个层面的深度融合，并彼此不可分割，将成为装备制造业转型与升级的重要途径。八、 装备制造业常见问题中国仍处于工业化的中期阶段。中国装备制造业无论从管理机制、技术创新能力，还是从企业规模、竞争实力等方面，都存在较大差距。（一）折叠组织结构企业规模小，大企业规模也不大长期以来中国装备制造业重外延、轻内涵，投资分散、重复布局十分严重，且多数企业按大而全和小而全建设，致使装备制造企业规模普遍很小，即使所谓特大型和大型企业规模也不大。长期以来中国重大工程项目的工程设计，产品设计和制造分属不同部门，严重地影响了国内技术装备成套供应体制和能力的形成。国内金融业参与装备制造业的投资、组合的渠道受到众多限制和约束，难以通过资本市场解决装备制造业的改组。（二）折叠技术结构1、自主开发能力低由于企业规模小，研究开发能力薄弱，致使自主开发能力差，技术创新能力低。高新技术装备和重大技术装备在很大程度上还要借助引进外国的技术。2、企业还未成为技术创新的主体中国不仅研究开发经费和人员少，同时分布极不合理。研究开发经费和人员主要集中于研究机构和大学，企业还未真正成为技术创新和科技投入的主体。3、设计和制造技术能力不强现代化的设计以综合和系统的观点，从市场、设计和生产过程中寻找最佳的结合点，集合材料、工艺、控制、系统、工程等方面，开发设计技术先进和经济合理的产品，以最大限度地满足用户的需求，扩大市场占有率。中国装备制造业受人才、技术、投资、设计开发条件等方面的制约，设计和制造技术能力普遍不高。4、产品结构不合理中国长期处于短缺经济状态，许多产品严重供应不足。中国装备制造业也多致力于铺摊子，扩大生产能力，而对提高企业素质很少关注，传统和大路货产品生产能力猛增，致使不少产品生产能力过剩，供过于求，企业效益不好。与此同时，重大技术装备和高新产品生产能力又严重短缺，致使国外机电产品大量涌入国内市场，在中国国内市场上的份额已达30%。除为基础产业提供的重大技术装备多数源于进口外，某些技术含量高的产品进口份额也已占国内市场的50%以上。装备制造业的发展滞后已成为制约中国经济发展的重要因素。全社会固定资产投资中设备投资的2/3依赖进口。石油化工装备、轿车工业装备、数控机床、纺织机械、胶印设备等要靠进口。装备制造业主要产品的技术来源50%以上依靠从国外引进。企业对市场的快速反应能力差，新产品的开发周期长。中国装备制造业的发展正处在关键时期。一方面国民经济持续快速发展，需要大量的技术装备;另一方面中国装备制造业技术水平不高，产业结构不合理，相关政策不完善，无法满足国民经济发展的需要，造成大量技术装备进口的局面。在经济全球化的大环境下，一国不可能包揽该国所需的全部装备，但作为一个有13亿人口的社会主义国家，工业化和现代化是从国外买不来、也买不起的，必然是通过装备制造业的发展得以实现工业化，而且只有强大的装备制造业才能成为工业化强国。九、 我国制造业数宇化发展的制约因素在当前复杂的国际国内环境下，为提升我国制造业在全球产业价值链中的地位，解决制造业大而不强的问题，必须促进从工业大国向工业强国的转变。从传统生产方式向数字化生产方式转变，跨越难度大，面临严峻困难。（一）制造业数字化是长期的再造过程推广周期漫长从传统制造方式转向数字化制造方式，将是动摇现有制造流程的再造过程，从基于2D的传统制造方式向基于3D的新型数字化生产方式转换是一场长期的改节。举例而言，从美国战神航人飞行器数字化制造全流程看，突破出3D实体模型向可川于制造和车间转移的转折难点有:一是3D模型的可制造化，是3D设计向3D工艺的转换，三是将3D产品和一、制造业数字化的战略意义。工艺信息向制造作业的工人传递四是制造作业现场的数字化数据采集和反馈;五是数字化智能和依从性文档的管理。目前看，我国制造业数字化任重道远，主要原因是核心能力不强，具体表现为:一是技术创新能力不足，具有自主知识产权和高附加值的产品少是产品质量不高，产品的质量水平和可靠性有待提高;三是制造水平不够环境和成本的问题日益突出。（二）数字化制造的核心软件和关键设备的自主品牌不足推广成本巨大我国缺乏自主品牌的数字化制造软件和关键设备，核心软件和关键设备仍然主要依赖国外。现阶段，数字化制造对于大多数国内企业而言，采购软件和装备的投资成本要靠增量效益来消化，普通低附加值行业难以承受，难以得到广泛应用。呕待发展自主品牌的数字化制造软件和设备、提高国内产品的质量水平和可靠性，发展能够大规模推广的数字化制造软件和装备。（三）缺乏基础数据资源和共享管理机制专业化标准化艰巨，缺乏丰富的基础数据资源和共享管理机制，是中国制造业推广数字化制造技术的难点。当前，我国制造业数字化在专业化、标准化等方面仍存在以下难点:第一，多数复杂制造企业没有数据标准这是中国制造业数字化进程中的阻碍;第二，丰富的数据资源是制造业数字化的基础，而现有数据资源的可利用率不高，降低了数字化的实用价值第三，缺少统一规划和认证，各行业系统数据之间缺乏统一标准，形成了众多的信息孤岛，数据开放度低，给制造业数字化发展造成阳碍;第叫，制造业数字化的法律法规不完善，推动公共基础数据建设、知识产权保护和隐私保护方面的法规仍需健全，数据资源开放和共享仍存在种种障碍;第五，数控设备利用率不高。（四）数字化生产方式将改变权力的本质关系面临改革阻力制造业数字化不仅是技术变革，还会导致现有的企业管理模式和管理机制改变第一，制造业数字化将导致企业的主体结构从分层转向结网产业组织模式将转型为合作式、分散化的扁平结构，由金字塔形向扁平结构的转变将改变企业管理模式，而且对商业模式也将产生影响;第二，伴随制造业数字化而来的是海量数据，大数据将成为制造业发展的重要资源企业发展更加透明，信息、知识进一步开放与流动;第三，制造业数字化将促进生产与消费的智能化;第四，制造业数字化将导致管理机制变革。十、 装备制造行业数字化转型的趋势（一）从增量时代进入存量时代过去几十年，我国装备制造行业从无到有，从小到大，从指数增长的增量时代，进入优化升级的存量时代。在当前阶段，装备制造业面临出诸多新的发展挑战：资源要素价格上升、环保要求提高;市场竞争持续加剧，不仅要与传统装备制造企业抗衡，还面临新兴技术型企业和数字巨头企业的挑战;全球范围内制造强国仍具有高技术优势，国际产业呈现转移态势。无论在需求端还是供给端，国内装备制造企业的发展面临一定的压力。面对行业增速放缓、内外部环境变化，叠加国家政策的鼓励与引导，数字化转型已经成为装备制造企业的迫切需求，以数字驱动企业壮大新增长点、形成发展新动能成为行业共识，对数字化转型企业不再思考是否需要做，开始思考和布局怎样做。（二）物联网应用日益广泛，在线数据大量丰富装备制造企业在数字化转型方面纷纷进行尝试，通过生产制造环节引入基于物联网技术的各种先进生产设备、工业机器人，并应用基于智能生产联动系统的设备互联与数据互通解决方案，逐步打通各环节生产信息，实现从生产制造及相关各种可用信息被实时捕获，提高制造的可视性，使生产过程的每一步都能看到，每个生产单位都能掌握，实现对资产，流程，资源和产品进行虚拟跟踪。行业领先企业在物联网的应用方面不断推进，在德国安贝格的西门子电子制造工厂，机器和电脑自主处理75%的价值链，约有1000台自动化控制器正在运行。正在生产的零件通过产品代码与机器进行通信，产品代码告诉机器他们的生产要求以及下一步需要采取的步骤。员工主要负责监督生产和技术资产，包括处理突发事件。在GE的Durathon电池工厂，10，000多个传感器实时测量温度，湿度，气压和机器运行数据。这不仅提供了实时监控生产和调整过程的机会，而且还可以追溯电池性能，回溯到特定批次的粉末以及过程中的每一步。物联网的应用使装备制造企业在线数据大量丰富，对设备状态、故障频率等各类生产信息实时把我，为企业生产经营决策提供充分的可见性，为简化业务流程、及时发现生产过程中潜在问题、提高产品质量和降低成本提供可能。（三）以数据中台为载体，全面提高业财数据可用性数据是数字化转型的基础，大部分装备制造虽然有相对完善的业务系统，但尚未建立覆盖全流程、全产业链、全生命周期的数据链;内部数据资源散落在各个业务系统中，形成数据孤岛;企业内部数据与外部数据融合度不高，无法及时全面感知数据的分布与更新。数字化转型进程中，企业重视数据基础的完善，建立数据中台实现数据集成，打通数据通路，聚合从产品系列、客户、渠道、合同类型、币种核算、成本结构等等信息，将销售、生产、采购、研发乃至人力、财务各个部门的数据贯通，从交易运作的源头获得数据信息。把核算系统、ERP系统、CRM系统、采购系统以及各类的前端交易系统等打通，实现高效的数据采集与数据清洗。把财务数据与业务数据打通，把客户数据与运营数据打通，把内部数据与外部数据打通，把结构化数据和非结构化数据打通，全面提高数据的可用性，为后续数据的场景化应用打好基础。（四）数据驱动的场景化解决方案纷纷出现企业在生产经营过程中遇到的面临各类问题，以往这些问题的回答需要依赖管理层个人经验，在数字化转型的背景下，企业需要基于数据和模型来发现和解决问题，通过场景化解决方案解答一系列难题，例如：产品的小批量、单件化生产，如何高效满足客户技术、交货需求，合理调配产能？生产过程中涉及到大量零部件，如何优化生产流程、发现生产环节问题，提高生产管理能力？新产品、定制化产品的开发设计对生产成品影响大，如何在产研设计阶段准确预测生产成本、新产品（项目）收益率？面对这些问题，各种场景化解决方案纷纷出现：产供销平衡测算：以计划管理为抓手，以市场需求及销售端信息为牵引，快速指导生产端所需生产的产品型号、批量、交货期等，并结合产品BOM信息、库存情况，指导企业进行物料采购，实现销售、生产和采购联动。智能排产：自动分解客户需求，把握企业各厂房或生产基地产线、产能情况，快速根据客户需求变化灵活排产，无论是定制化产品制造、多品种小批量生产还是标准大批量生产，都可以通过系统模型快速计算，协同各相关部门信息，实现生产计划随订单变化及时调整，产能充分发挥利用，优化复杂的车间层运作，实现产出和整体效率的最大化。项目制造管理：预算管理以项目为单位，协同多个相关部门编制预算，在项目执行过程中按组织、按明细项目或按标准实现预算管控，实施监督项目开支情况，及时跟踪和对比分析。同时实现项目预算与企业年度预算打通，在项目预算变更、滚动预算等情况下，保持预算科学合理。（五）人工智能深度应用，企业决策模式发生改变随着以数据为基础的深度学习的飞速发展，人工智能技术已逐渐渗入企业管理和组织决策中，人工智能的应用转变了装备制造企业决策模式，相较于传统管理报告延迟、遗漏、易错的固有问题，人工智能决策模式则有更强的实时性，更细的颗粒度，更高的统合性，通过大数据、机器学习等前沿技术，将企业的实际问题转化为数学模型求解，解决生产、仓储、配送、销售等一系列场景中的优化问题，智能排查经营漏洞、生成策略、选择策略，实现数据驱动的人工智能决策。（六）商业模式发生变革，产品中心向客户中心转变在传统的工业技术体系下，装备制造企业商业价值的创造以产品为中心，重点关注产品的生产制造效率、产品质量，随着市场要求不断提高，企业从单纯的设备供应者转变为整体方案的解决者，从提供标准化产品转变为提供多样化定制化产品，相应的产品和服务的内在逻辑也发生转变。从以产品为中心转向以客户为中心，倒逼企业更密切的与市场、与客户打通信息，通过数字化手段提升自身实时洞察能力，为客户参与产品设计、生产、制造、服务等全生命周期打造良好体验环境。在设计方面，通过运用云计算、数据孪生等技术，将研发设计产品信息进行数字化、可视化表达，整合供需双方设计资源，推进产品落地；在个性化定制方面，通过客户交互平台和资源平台，推进敏捷开发、柔性制造及精准交付模式，实现企业研发、生产和服务数据贯通，促进供需精准匹配；在智能化制造方面，以数字化为核心，采用智能手段突破生产制造中的瓶颈问题。（七）数字驱动成本管理由传统模式向精益管理转变数字化驱动推动企业建立成本信息库，搭建成本测算、分析模型，结合装备制造企业精细化成本核算和多维盈利分析等业务特点，实现研发、生产、采购、销售全价值链的端到端的全场景成本管理，实现精细化的全成本管控和分析。通过目标成本管理、标准成本管理、作业成本管理、成本预算预测等多角度管理测算实现管理的评价闭环。在销售定价决策过程中，装备制造企业对成本信息的要求继续提升，新产品的定价、定制化产品的价格决策都需要细化的成本信、成本模型。通过应用数据及建模技术，快速搭建成本测算模型，并根据历史成本信息、代表机型BOM、最新物料采购价格等，快速测算产品成本，帮助企业及时报价，在市场竞争变化的环境下帮助企业在竞标中急速占领优势。在目标成本管理方面，以历史成本数据指导企业制定目标成本，降本额科学合理分解至各业务环节、各产品、各项目，明确单台降本额，让企业降本增效的战略落实到日常的业务订单之中，实现成本信息可查可控。在成本精细化核算方面，以产品为中心的损益计算成为主流，按照一定的规则分摊工与费至单个工单，按照工单计算制造件单位成本，根据BOM由下至上卷积产品生产成本（料、工、费），计算单个工单产成品实际成本;根据分析与管理需求，汇总单个工单形成按产品、项目、工序、组织等多维度的实际成本数据。（八）企业数据边界打通，产业链上下游密切协同装备制造企业通常面临供应链生产环节原材料库存成本增加，供货不及时，无法及时应对客户的需求等问题，在数字化转型过程中，数据驱动企业突破边界，与上下游企业数据联通融合，加强产业合作，增强风险预警和应急处置能力。例如汽车行业，在新车型开发过程中，整车厂与上游企业信息共享，除了提出零部件研发的技术要求外，整车厂新车型的生命周期、未来几年市场销售量、目标区域等信息也会同步至上游零部件供应商，零部件供应商通过这些信息对产研项目进行盈利测算，计算量产后单台零部件生产成本及所需承担的研发费用，从而更合理的进行报价决策和研发、生产安排。数据驱动下核心企业与其供应商实现采购、物流、配送及销售的协同管理，提高企业间沟通效率，降低沟通成本，全业务流的智能化、透明化和数据实时化，实现全部零部件的全流程质量追溯，减少各种重复录入工作，提升物流效率与运转质量，确保生产排程合理性与交期和质量，实现企业间协同效率提升。十一、 装备制造业数字化转型总体思路立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，服务和融入新发展格局，以数字技术与实体经济深度融合为主线，以深化新一代信息技术与装备制造业融合发展为路径，以智能制造为主攻方向，实现装备行业生产方式和企业形态根本性变革，为促进装备制造业高质量发展，加快工业强省建设、做优做强数字经济提供有力支撑。