装备制造业的云上转型白皮书

一场AI与“变形金刚”组合的盛宴 目 录 1、新机遇：装备制造业发展趋势 02 1.1、发展现状1.2、发展趋势 2、新挑战：装备制造业经营面临的挑战043、新未来：装备制造业数智化转型方向05 4、新技术：新兴技术驱动下的装备制造业数字化转型09 4.1、AI数智员工：打造行业小模型4.2、柔性可组装：业务场景随需而制 5、新产品：装备制造业数字化转型云解决方案15 5.1、鼎捷雅典娜装备制造云：业内首款基于AI的柔性可组装云应用5.2、装备制造云·项目管理解决方案：保障项目型制造如期如质如预算交付5.3、装备制造云·带图采购解决方案：为装备制造企业量身订制的采购协同平台5.4、装备制造云·敏捷装配解决方案：构建整机装配的敏捷交付闭环5.5、装备制造云·设变一点通解决方案：实现设计变更的智能追踪与响应5.6、装备制造云·售后云解决方案：售后服务助力企业服务化转型5.7 、势不可挡：SaaS服务与传统软件融合，助力企业数智化升级 6、新尝试：装备制造云客户最佳实践 30 6.1、全力机械模具6.2、广东精铟海工 1、新机遇：装备制造业发展趋势 1.1 发展现状 1.1.1 新型工业化深入推进，装备制造业利润增长明显加快 2024年Q1，我国装备制造业利润同比增长18%，增速比2023年全年加快13.9个百分点，拉动规上工业利润增长4.9个百分点，是贡献最大的行业板块数据来源：国家统计局 我国装备制造业当前已进入产业升级第二阶段，围绕“双碳驱动、自主可控、稳增长”三条主线，加速推动行业高质量发展。2024年大规模设备更新政策的陆续落地，将进一步提振国内机械设备更新需求，并有望与出海形成共振，开启高端装备行业新一轮景气周期 21世纪初至今 产业升级期II 产业升级期I ・能源革命+数字浪潮：碳中和+智能制造机器人换人・中国制造→中国创造：高端制造从终端到核心零部件的全面国产化 ・中低端制造高度国产化・高端制造部分国产化 1.1.2 新型工业化深入推进，装备制造业利润增长明显加快 一季度营收利润双增，利润端增速明显高于收入端 营业收入为47,072.2亿元，同比增长2.8%；利润总额为3,427.8亿元，同比增长10.3%2023年 营业收入为10,342.2亿元，同比增长1.9%；利润总额为572.3亿元，同比增长7.9%2024年Q1随着制造业温和复苏，在国产化替代、产业顺周期及政策推动背景下，通用设备将具有较稳定的增长性 1.1.3 专用设备：盈利能力分化，行业陷入增收不增利现象 一季度营收微增，利润端有所减速 营业收入为36,745.1亿元，同比增长0.7%；利润总额为2,878亿元，同比下降0.4%2023年营业收入为8,217.8亿元，同比增长0.7%；利润总额为450.5亿元，同比下降7.2%2024年Q1受下游不同行业景气度影响，专用设备需求呈现分化趋势，具有技术改革和更新需求的行业盈利能力提升 虽不同设备类型在各类因素驱动下有涨有落，但整体而言我国装备制造业在产业升级的第二阶段展现出强劲的增长势头，利润同比增长显著加速，成为拉动规模以上工业利润增长的重要力量。围绕“双碳驱动、自主可控、稳增长”三条主线，行业正加速迈向高质量发展。在这样的趋势下，政策的推行也让行业迎来了发展良机。 1.2 发展趋势 2024年3月，工业和信息化部、国家发展改革委、财政部、中国人民银行、税务总局、市场监管总局、金融监管总局等七部门联合印发《推动工业领域设备更新实施方案》，方案强调围绕推进新型工业化，以大规模设备更新为抓手，实施制造业技术改造升级工程，以数字化转型和绿色化升级为重点，发展新质生产力，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展，提高国民经济循环质量和水平提供有力支撑。 新一轮工业设备更新或将开启超5亿元以上市场蓝海 政策的推行不仅为装备制造企业的发展带来了新机遇，也对装备制造企业的发展提供了新要求。 •智能化与自动化：随着人工智能、机器学习和物联网等技术的持续进步，装备制造业正迎来一个以智能化为核心的新时代。智能机器人、自动化生产线和计算机集成制造系统的应用日益普遍，提高了生产效率和灵活性，同时降低了人力成本和生产误差。 •绿色制造与可持续发展：面对全球气候变化和环境保护的压力，装备制造业正转向更环保的生产方式。应用清洁能源、循环经济和生态设计的理念，减少资源消耗和废弃物排放，实现可持续发展。 •定制化与柔性化生产：随着消费者需求的多样化，装备制造行业正从传统的标准化大规模生产模式转向更加灵活的定制化生产。利用先进的数字制造技术，如3D打印和模块化设计，快速响应市场变化，提供个性化产品。 •服务化转型：制造企业不再仅仅提供产品，而是提供整体解决方案和服务。通过远程监控、维护和优化客户的设备，企业能够增强客户黏性，提升产品的附加值。 •数字化转型：随着国家政策支持，以及自身发展需求的指引，数字化转型也成了装备制造企业迈向高质量发展之路的重要途径。通过数字化技术，企业可以快速响应市场变化，满足客户个性化需求，优化生产流程，提高生产效率，降低运营成本。 •供应链优化：在全球化背景下，装备制造业正寻求更高效、更稳定的供应链管理方式。借助先进的供应链管理系统和大数据分析，企业能够实时监控供应链状态，预测风险，确保物料供应和产品分销的顺畅。 2、新挑战：装备制造业经营面临的挑战 零部件重用率低下 •零部件数量多、重用性差，造成采购作业繁琐，生产排程/派工复杂，库存增高;•图纸以文档管理为主，查询与使用不方便，技术人员借用图纸效率低。 订单/项目交付周期过长 •边设计边采购边生产，关键材料预报及通用零件预投机制不完善，造成频繁缺料。•安装调试受现场环境及产品发包的影响，进度不易掌控 。 订单/项目利润率失控 •报价要素多，通常需多部门协同完成，对业务能力要求高;•收款方式多样，每个合同签订的阶段和比例也不同，容易遗漏，造成账款回收延误。 项目过程成本难管控 •预算管控机制缺失，预算编列流于形式，执行过程未依预算管控；•项目结案才进行成本核算，若亏损也已成事实，难以在过程中实时掌握成本发生。 变更频繁难协同 •设计变更频发，无法全局掌握在制、在途、在库的情况，难以给出合适的变更方案和变更处理策略；•计划、物控、采购响应慢，易造成频繁返工、物料呆滞。 装配与到料节拍不一致 •设备物料多、工艺路线复杂，依赖经验排程准确性低 ，难以按照装配节拍拉动物料齐套；•因缺料造成生产等停、完工延期，进而占用场地，影响生产产能。 服务收入占比较低 •产品服务(主动)在交付验收后终止售后服务大多是被动响应;•非标机/客户定制机，无法长期、完整地保留客户产品信息，难以持续为客户提供增值服务。 集团运营管理复杂 •集团数据统一规划和配置要求高，共享难；•集团内部交易复杂，工作量大，处理难；•海外建厂面临诸多财税、管理和运营的合规问题。 应对这些挑战，装备制造企业需要采取灵活的经营策略，积极适应市场和政策变化。这当中，数字化转型成为企业提升竞争力、实现可持续发展的重要途径。通过引入先进的信息技术系统，企业可以提高生产的灵活性和效率，更好地满足客户需求，并在激烈的市场竞争中保持领先地位。 3、新未来：装备制造业数字化转型方向 结合机械装备行业的发展趋势，鼎捷提出机械装备行业数字化转型的四个方向:数字化管理、数智化工厂、设备智能化和服务化转型。 方向一：支持核心业务数智化 从销售、项目、设计、计划、供应链、生产、安装调试到售后服务,形成企业全流程、全价值链、全生命周期的数智化管理,用数智驱动的思维解决经营管理中的不确定性问题。 标准机改制 光机+非标定制 方向二：打造IOT设备智能化升级 把传统设备改造为智能柔性设备--通过工业机理应用场景封装到软件、软硬件融合、打造承载数字化应用场景的柔性设备,提升产品竞争力。 方向三：服务化转型创收 通过服务化转型摆脱低价竞争,透过产品的增值服务,带来新的商业模式和利润增长点。 方向四：设备智能化升级 把传统设备改造为智能柔性设备--通过工业机理应用场景封装到软件、软硬件融合、打造承载数字化应用场景的柔性设备,提升产品竞争力。 鼎捷软件聚焦机械装备制造业，结合新一代数字信息和工业互联网技术，构建一朵装备制造行业云，支持企业稳定经营和敏捷创新，深度满足机械装备行业零部件、单机设备、成套设备三种类型的核心需求，支撑企业在管理数字化、数智工厂、服务数字化、设备智能化等四个方向的转型升级，提供设备层、交互层、执行层、运营层、协作层完整的IT与OT融合，结合具备六种要素的服务商品解决方案，实现提质增效、降本准交的效益，从而提升企业的数字化能力和市场竞争力。 鼎捷打造稳敏双态的行业解决方案，稳态（ERP、MES等）可以保证成熟业务和对内流程的稳定安全和高效运作，敏态IT （装备制造云等）可以满足创新业务和对外探索的灵活创新与敏捷迭代。本书后半段将重点围绕装备制造云展开，以因应时下数字化转型上云趋势。 4、新技术：新兴技术驱动下的装备制造业数字化转型 4.1 AI数智员工 打造行业小模型 AI的发展环境 •以大模型、AIGC为主的新概念成为人工智能技术发展的核心。现在内容生成不再受制于人力成本，而是转变为基于算法和算力的高效生产过程，这对于许多行业来说意味着生产方式的根本性变革，降本增效、业态创新从而有了新的途径。 •AI的应用领域在各行各业广泛拓展。包括文化创意产业、智能制造、智慧城市、智能交通、医疗健康、金融服务等，促进了各行业的智能化升级。对传统行业的数字化转型和智能化升级带来新的机遇。 •国家对于人工智能的政策扶持和研发投入不断提升。我国在中央经济工作会议已经明确提出要加快推动人工智能的发展，此外国家还出台了《新一代人工智能发展规划》，目标是到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。 •市场规模扩大以及生态建设成为趋势。全球范围内，尤其是中国市场，AI产业规模快速增长，已经成为经济增长的重要引擎。许多大型公司和研究机构也开始开放他们的AI框架和模型，形成了丰富的开源社区，促进了全球范围内AI技术的合作共享与协同创新。 •AI应用的挑战与机遇并存。数据安全、隐私保护、算法透明度和可解释性等问题日益凸显，对AI技术的安全合规应用提出了更高要求。AI技术的伦理边界、社会责任以及与人类工作生活的和谐共生，也成为社会热议的话题。 综上所述，AI技术当下的发展环境是前所未有的，并为各行各业提供了新的数智生产力！ AI与业务结合的三种模式（层次划分） •Embedding（嵌入）模式：AI以较低的参与度来辅助员工完成任务。在这一模式中，用户可以在拆解目标后，通过提供一系列提示词或者关键词来明确具体的支线任务，这也成为了AI理解用户意图的关键因素。这种互动机制使得AI能够更准确地捕捉用户需求，并在后续互动中逐步完善细节。 •Copilot（副驾驶）模式：AI和员工相互协作共同完成任务。这种模式下，AI将全程参与整个工作流程，从提供初始建议、给出框架，一直到协助完成流程的各个阶段。在这种合作伙伴关系中，AI不仅仅是一个工具，更是一个知识丰富的助手。 •Agents（智体）模式：AI可以代替员工完成绝大多数的工作。该模式下AI具有更强的决策权、独立性和自主性。它强调AI能够自主感知环境，通过感知获取信息，进行规划、拆分任务并自主执行任务。而员工只是作为监督者和评估者的角色，引导任务目标并提供指导。 “数智员工”和职能员工并非替代关系，而是在企业运营的各个环节来辅助员工进行业务提效的助手。以装备制造行业的设计变更的场景为例，当发生ECN变更后，生管需要和车间、品管、采购等相关人员进行讨论才能明确设变的处理方式，这样的沟通往往会涉及大量的人力成本，而通过鼎捷装备制造云的设计变更应用融合AI所构建的决策模型，会帮助分析变更时物料、人力、库存等一系列的状况，并推荐最优