智能装备数字化转型项目可行性研究报告【模板参考】

泓域咨询/智能装备数字化转型项目可行性研究报告报告说明智能装备数字化转型目录第一章总论 6一、项目名称及建设性质 6二、项目承办单位 6三、项目建设选址 6四、项目总投资及资金构成 6五、资金筹措方案 7六、项目预期经济效益规划目标 7七、项目建设进度规划 8八、项目综合评价 8主要经济指标一览表 8第二章市场营销和行业分析 10一、装备制造业基础作用 10二、装备制造业数字化转型发展目标 12三、数字化对装备制造业质量管理的重要意义 12四、装备制造业数字化的方向 14五、装备制造业的分类 17六、装备制造行业数字化转型的趋势 18七、装备制造业基础作用 25八、营销调研的含义和作用 27九、装备制造业数字化转型发展目标 28十、营销调研的方法 29十一、数字化对装备制造业质量管理的重要意义 32十二、客户发展计划与客户发现途径 33十三、装备制造业数字化的方向 36十四、装备制造业的分类 39十五、市场的细分标准 40十六、装备制造行业数字化转型的趋势 46十七、品牌资产增值与市场营销过程 52十八、营销组织的设置原则 53十九、组织市场的特点 55二十、市场需求测量 59第三章人力资源方案 64一、培训课程设计的项目与内容 64二、基于不同维度的绩效考评指标设计 76三、企业劳动定员管理的作用 80四、企业培训制度的执行与完善 81五、员工福利的概念 82六、劳动定员的形式 83七、培训效果评估的实施 84八、绩效指标体系的设计要求 91第四章运营管理 94一、公司经营宗旨 94二、公司的目标、主要职责 94三、各部门职责及权限 95四、财务会计制度 98第五章公司治理 102一、股东大会的召集及议事程序 102二、公司治理与内部控制的融合 103三、董事会及其权限 106四、内部控制的相关比较 111五、管理层的责任 114六、公司治理结构的概念 115七、公司治理的定义 117八、控制的层级制度 123第六章投资估算及资金筹措 126一、建设投资估算 126建设投资估算表 127二、建设期利息 127建设期利息估算表 128三、流动资金 129流动资金估算表 129四、项目总投资 130总投资及构成一览表 130五、资金筹措与投资计划 131项目投资计划与资金筹措一览表 131第七章财务管理方案 133一、短期融资的分类 133二、对外投资的目的与意义 134三、资本成本 135四、财务管理的内容 144五、营运资金管理策略的主要内容 146六、对外投资的影响因素研究 148第八章经济效益评价 151一、经济评价财务测算 151营业收入、税金及附加和增值税估算表 151综合总成本费用估算表 152利润及利润分配表 154二、项目盈利能力分析 155项目投资现金流量表 156三、财务生存能力分析 158四、偿债能力分析 158借款还本付息计划表 159五、经济评价结论 160本报告基于可信的公开资料，参考行业研究模型，旨在对项目进行合理的逻辑分析研究。本报告仅作为投资参考或作为参考范文模板用途。总论项目名称及建设性质（一）项目名称智能装备数字化转型项目（二）项目建设性质本项目属于技术改造项目项目承办单位（一）项目承办单位名称xxx集团有限公司（二）项目联系人黎xx项目建设选址本期项目选址位于xx，区域地理位置优越，设施条件完备，非常适宜本期项目建设。项目总投资及资金构成（一）项目总投资构成分析本期项目总投资包括建设投资、建设期利息和流动资金。根据谨慎财务估算，项目总投资3504.53万元，其中：建设投资2092.59万元，占项目总投资的59.71%；建设期利息26.32万元，占项目总投资的0.75%；流动资金1385.62万元，占项目总投资的39.54%。（二）建设投资构成本期项目建设投资2092.59万元，包括工程费用、工程建设其他费用和预备费，其中：工程费用1609.63万元，工程建设其他费用440.40万元，预备费42.56万元。资金筹措方案本期项目总投资3504.53万元，其中申请银行长期贷款1074.28万元，其余部分由企业自筹。项目预期经济效益规划目标（一）经济效益目标值（正常经营年份）1、营业收入（SP）：11900.00万元。2、综合总成本费用（TC）：9604.38万元。3、净利润（NP）：1682.38万元。（二）经济效益评价目标1、全部投资回收期（Pt）：4.63年。2、财务内部收益率：36.83%。3、财务净现值：3369.56万元。项目建设进度规划本期项目建设期限规划12个月。项目综合评价本项目符合国家产业发展政策和行业技术进步要求，符合市场要求，受到国家技术经济政策的保护和扶持，适应本地区及临近地区的相关产品日益发展的要求。项目的各项外部条件齐备，交通运输及水电供应均有充分保证，有优越的建设条件。，企业经济和社会效益较好，能实现技术进步，产业结构调整，提高经济效益的目的。项目建设所采用的技术装备先进，成熟可靠，可以确保最终产品的质量要求。主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1总投资万元3504.531.1建设投资万元2092.591.1.1工程费用万元1609.631.1.2其他费用万元440.401.1.3预备费万元42.561.2建设期利息万元26.321.3流动资金万元1385.622资金筹措万元3504.532.1自筹资金万元2430.252.2银行贷款万元1074.283营业收入万元11900.00正常运营年份4总成本费用万元9604.38""5利润总额万元2243.17""6净利润万元1682.38""7所得税万元560.79""8增值税万元437.15""9税金及附加万元52.45""10纳税总额万元1050.39""11盈亏平衡点万元3695.79产值12回收期年4.6313内部收益率36.83%所得税后14财务净现值万元3369.56所得税后市场营销和行业分析装备制造业基础作用装备制造业是用先进科学技术改造传统产业的重要纽带和载体，不过自从中国国企改革以来，一大批下放到地方的国有装备制造企业纷纷改制，和一些大型跨国企业合资合作，并逐渐被这些企业蚕食吞并，影响了中国的经济的独立性，增加了中国的不安全因素。（一）折叠支持经济装备制造业占全国工业各项经济指标的比重高达20%以上。装备制造业产品出口额占全国外贸出口总额的比重也高达25．46%。1953~1998年期间，中国GDP的年均增长率为7．8%、工业年均增长率为11．9%，而装备制造业年均增长率为17．6%，比GDP的增长速度高出9．8个百分点，是带动经济快速增长的发动机。（二）折叠劳动力中国装备制造业全部从业人员约占工业总数的20%以上。如果考虑到制造业与其他流通业、服务业的关联性，则制造业间接提供的就业比例更高。（三）折叠经济增长中国正处在经济增长方式从粗放型向集约型转变时期，经济增长方式的集约化不再是盲目追求速度和产量，而是注重效率和质量，以及节约资源和降低污染。集约化的决定性因素是加速技术进步，集约化的物质基础是开发先进、高效的技术装备。装备制造业承担着为国民经济各行业和国防建设提供装备的重任，带动性强，波及面广，其技术水平不仅决定了各产业竞争力的强弱，而且决定了今后运行的质量和效益。用先进装备改造传统产业是实现产业结构升级的根本手段。因此，装备制造业在经济增长方式转变过程中具有至关重要的作用。（四）折叠科技转化装备制造业是科学技术和知识转化为生产力的最具深度、最有影响的产业。技术装备作为技术载体，是科研成果转化为生产力的媒介和桥梁，是科研成果从潜在效益转化为现实效益的重要手段。技术装备是技术含量高、附加价值大、产业关联度大以及出口贸易利益较大的商品。因而，技术装备是工业发达国家，以至工业发展中国家在国际市场上竞相角逐的重点，也是世界贸易的主导商品和增长速度最快的商品。（五）折叠国防安全西方发达国家的发展进程中无不高度重视装备制造业的发展，即使进入信息化社会，仍十分重视以装备制造业为核心的制造业。以作为装备制造业工作母机的精密机床为例，它是西方国家对华禁运的重点。1999年5月，美国公布的考克斯报告提出要控制对华出口机床;2000年10月12日，美国参议院通过了针对中国等国家的《控制高技术机床出口》的法案。这说明高精度机床对一个国家的经济安全和国防安全的重要。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。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。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。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。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。装备制造业基础作用装备制造业是用先进科学技术改造传统产业的重要纽带和载体，不过自从中国国企改革以来，一大批下放到地方的国有装备制造企业纷纷改制，和一些大型跨国企业合资合作，并逐渐被这些企业蚕食吞并，影响了中国的经济的独立性，增加了中国的不安全因素。（一）折叠支持经济装备制造业占全国工业各项经济指标的比重高达20%以上。装备制造业产品出口额占全国外贸出口总额的比重也高达25．46%。1953~1998年期间，中国GDP的年均增长率为7．8%、工业年均增长率为11．9%，而装备制造业年均增长率为17．6%，比GDP的增长速度高出9．8个百分点，是带动经济快速增长的发动机。（二）折叠劳动力中国装备制造业全部从业人员约占工业总数的20%以上。如果考虑到制造业与其他流通业、服务业的关联性，则制造业间接提供的就业比例更高。（三）折叠经济增长中国正处在经济增长方式从粗放型向集约型转变时期，经济增长方式的集约化不再是盲目追求速度和产量，而是注重效率和质量，以及节约资源和降低污染。集约化的决定性因素是加速技术进步，集约化的物质基础是开发先进、高效的技术装备。装备制造业承担着为国民经济各行业和国防建设提供装备的重任，带动性强，波及面广，其技术水平不仅决定了各产业竞争力的强弱，而且决定了今后运行的质量和效益。用先进装备改造传统产业是实现产业结构升级的根本手段。因此，装备制造业在经济增长方式转变过程中具有至关重要的作用。（四）折叠科技转化装备制造业是科学技术和知识转化为生产力的最具深度、最有影响的产业。技术装备作为技术载体，是科研成果转化为生产力的媒介和桥梁，是科研成果从潜在效益转化为现实效益的重要手段。技术装备是技术含量高、附加价值大、产业关联度大以及出口贸易利益较大的商品。因而，技术装备是工业发达国家，以至工业发展中国家在国际市场上竞相角逐的重点，也是世界贸易的主导商品和增长速度最快的商品。（五）折叠国防安全西方发达国家的发展进程中无不高度重视装备制造业的发展，即使进入信息化社会，仍十分重视以装备制造业为核心的制造业。以作为装备制造业工作母机的精密机床为例，它是西方国家对华禁运的重点。1999年5月，美国公布的考克斯报告提出要控制对华出口机床;2000年10月12日，美国参议院通过了针对中国等国家的《控制高技术机床出口》的法案。这说明高精度机床对一个国家的经济安全和国防安全的重要。营销调研的含义和作用（一）市场营销调研的含义市场营销调研就是运用科学的方法，有目的、有计划地收集、整理和分析研究有关市场营销方面的信息，获得符合客观事物发展规律的见解，提出解决问题的建议，供营销管理人员了解营销环境，发现机会与问题，从而作为市场预测和营销决策的依据。菲利普•科特勒认为：营销调研是通过信息将消费者、顾客和大众与营销人员相互连接的过程。（二）市场营销调研的作用市场营销调研是企业营销活动的出发点，其作用十分重要。1、有利于制定科学的营销规划。营销调研可以帮助营销者评估市场潜力和市场份额，根据市场需求及其变化、市场规模和竞争格局、消费者意见与购买行为以及营销环境的基本特征，从而科学地制定和调整企业营销规划。2、有利于优化营销组合企业根据营销调研的结果，度量定价、产品、分销和促销行为的效果，分析研究产品的生命周期，开发新产品，制定产品生命周期各阶段的营销策略组合。如根据消费者对现有产品的接受程度，以及对产品及包装的偏好，改进现有产品，开发新用途，研究新产品的创意、开发和设计；测量消费者对产品价格变动的反应，分析竞争者的价格策略，确定合适的定价；综合运用各种营销手段，加强促销活动、广告宣传和售后服务，增进产品知名度和顾客满意度；尽量减少不必要的中间环节，节约储运费用，降低销售成本，提高竞争力。3、有利于开拓新的市场通过市场调研，企业可发现消费者尚未满足的需求，测量市场上现有产品及营销策略满足消费者需求的程度，从而不断开拓新的市场。营销环境的变化，往往会影响和改变消费者的购买动机和购买行为，给企业带来新的机会和挑战，企业可据以确定和调整发展方向。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。营销调研的方法（一）确定调查对象调查对象的代表性直接影响调查资料的准确性。根据调研的目的及人力、财力、时间情况，要适当地确定调查样本的多少和确定调查对象。1、普查和典型调查普查是对调查对象进行逐个调查，以取得全面、精确的资料，信息准确度高，但耗时长，人力、物力、财力花费大。典型调查是选择有代表性的样本进行调查，据以推论总，体。只要样本代表性强，调查方法得当，典型调查可以收到事半功倍的效果。2、抽样调查当调查对象多、区域广而人力、财力、时间又不允许进行普查时，依照同等可能性原则，在所调研对象的全部单位中抽取一部分作为样本，根据调查分析结果来推论全体。常用的抽样方法有：（1）纯随机抽样。完全不区别样本是从总体的哪一部分抽出，总体中的每个单位都有同等机会被抽取出来。如采用抽签法或乱数表法。（2）机械抽样。遵照随机原则，将全部调查单位按照与研究标志无关的一个中立标志加以排列，严格按照一定的间隔机械地抽取调查样本。由于样本在总体中分配较均匀，样本代表性也较大。（3）类型抽样。实行科学分组与抽样原理相结合，先用与所研究现象有关的标志，把被研究总体划分为性质相近的各组，以减低各组内的标志变异度，然后在各组内用纯随机抽样或机械抽样的方法，按各组在总体中所占比重成比例地抽出样本。这种方法也叫类型比例抽样，样本代表性更大，可得到较纯随机抽样或机械抽样更精确的结果。（4）整群抽样。上述方法都是从总体中抽取个别单位，整群抽样则是整群地抽取样本，对这一群单位进行全面观察。其优点是比较容易组织，缺点是样本分布不均匀，代表性较差。（5）判断抽样。由专家判断而决定所选的样本，也称立意抽样。（二）收集资料调查收集第一手资料的方法，主要有以下几种。1、固定样本连续调查用抽样方法，从母体中抽出若干样本组成固定的样本小组，在一段时期内对其进行反复调查以取得资料。调查技巧可采用个别面谈、问卷调查、消费者日记或观察记录调查。固定样本连续调查能掌握事项的变化动态，分析发展趋势。但如持续时间长，被调查者会感到厌烦。所以，对一般问题的调查，往往采用一次性调查，其方法包括观察法、实验法和询问法。2、观察调查由调查人员到现场对调查对象的情况有目的、有针对性地观察记录，据以研究被调查者的行为和心理。这种调查多是在被调查者不知不觉中进行的，除人员观察外，也可利用机械记录处理。如广告效果数据，国外多利用机械记录器来收集。直接观察所得的资料比较客观，实用性也较大。其局限性在于只能看到事态的现象，往往不能说明原因，更不能说明购买动机和意向。3、实验法在给定的条件下，通过实验对比，对营销环境与营销活动过程中某些变量之间的因果关系及其发展变化进行观察分析。如通过一项推销方法在特定地区及时间的小规模实验，并用市场营销原理分析其是否值得大规模推行，即销售实验。4、询问调查按预先准备好的调查提纲或调查表，通过口头、电话或书面方式，向被调查者了解情况、收集资料。口头询问不仅能当面听取被调查者的意见，还可观察其反应，发现新问题，能在较短时间内获得可靠的资料；缺点是花费时间和人力较多，调查结果还会受调查人员的询问技巧及主观因素影响。电话调查取得信息最快，回答率也较高，而且同城电话费用也较低；不足之处是被调查对象限于通电话者，对问题只能得到简单的回答，有时不易得到被调查者合作。通信调查一般是将所要收集的资料设计成问卷，其调查面宽，能深入城乡各地，被调查者也有充分时间考虑；主要缺点是回收率低、周期长，有时因误解问卷或不愿认真回答造成误差较大。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。客户发展计划与客户发现途径1、客户发展计划客户发展计划是企业通过对一定时期、一定市场区域内客户资源的分析而制定的新客户开发与老客户价值提升计划。其中，老客户价值提升计划指目标市场计划期内增加老客户对本公司产品购买量的计划。客户发展计划涉及客户关系管理全局，用于指导企业客户关系管理的各项活动，应当具备以下特点：一是明确性，明确规定所要达到的目标，不能模棱两可；二是可操作性，各项实施措施必须具体，以便于各部门相关人员执行；三是阶段性，结合企业自身条件、市场需求、市场竞争等因素制定短期、近期与长期计划，实现三者的有机结合；四是可达到性，应当考虑企业自身实际与市场环境实际，使得各部门相关人员有条件、有能力实现计划。2、客户发现途径客户发现是客户开发的前提。根据一般经验，客户发现主要有以下途径：（1）查阅法。查阅各种公开发布的含有工商企业信息的二手资料，如电话号码簿、工商企业名录、各种媒体的信息专栏与广告等。（2）市场咨询法。向有关部门咨询，如市场研究部门、工商行政管理部门等。（3）会议法。参加各种会议，如行业会议、展览会、展销会等。（4）广告开拓法。利用各种广告媒介寻找准顾客，如直接邮寄广告、电话广告、电子商务广告等。（5）链式引荐法。请现有客户推荐新顾客。（6）社会关系拓展法。利用自身的种种社会关系寻找准顾客。（7）中心开花法。通过中心人物的链式关系扩大顾客群，中心人物有行业协会领导、主管部门领导、金融机构领导以及各类有影响力的人物等。（8）市场细分法。通过市场细分发现准客户。（9）历史顾客名单核对法。从以往有过来往或交易关系的客户名单中寻找现在可以继续发展业务关系的客户。（10）地毯式拜访法。销售人员直接走访特定区域所有可能有价值的企业以寻找准顾客。（11）社交群体接触法。在俱乐部、娱乐场、校友会、培训班等各类社交场合接触准客户。（12）个人观察法。销售人员通过对周围环境和人员的直接观察和判断寻找准顾客。（13）随机法。利用各种偶然的机会发现客户，如同机的乘客、同游的游客等。（14）吸引竞争者的顾客。（15）委托助手法。即聘用与委托专职人员帮助收集信息，上门拜访，寻找准顾客。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。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。市场的细分标准（一）消费者市场细分的标准消费者市场细分标准可归纳为四大类，其因素有些相对稳定，多数则处于动态变化中。1、地理因素地理因素标准即按照消费者所处的地理位置、自然环境细分市场，具体变量包括国家、地区、城市规模、不同地区的气候及人口密度等。处于不同地理位置和环境下的消费者，对同一类产品往往会呈现出差别较大的需求特征，对企业营销组合的反应也存在较大的差别。例如希尔顿酒店会根据所处的地理位置设计个性化的房间：美国东北部酒店更雅致和全球化，而西南部的酒店更乡村化；零售巨头如沃尔玛、凯马特都允许他们的区域经理储存货物以适应当地需求。地理细分对不同区域的识别和划分也有意义，企业可以根据产品在该区域上市的时间，将市场分为引人期或发育期市场（1～5年），成长期市场（6～11年），成熟期市场（11年以上）。显然，这样的划分有利于识别不同阶段市场的特征，制定具有针对性的营销策略。就总体而言，地理环境中的大多数因素是一种相对静态的变量，企业营销必须研究处于同一地理位置的消费者和用户对某一类产品的需求或偏好所存在的差异，而且必须同时依据其他因素进行市场细分。2、人口因素人口因素指各种人口统计变量，包括年龄、婚姻、职业、性别、收入、教育程度、家庭生命周期、国籍、民族、宗教、社会阶层等。比如，不同年龄、受教育程度不同的消费者在价值观念、生活情趣、审美观念和消费方式等方面会有很大的差异。以年龄、家庭人口和收入为例，看其对某产品需求的制约。某家具公司在市场调查中发现与家具销售关联最密切的人口变量有以下三项：户主年龄、家庭规模和收入状况。企业在选择目标市场时，可以根据本企业的营销目标及其预期利润，分别考虑各个细分市场的家庭数目、平均购买率、产品的竞争程度等因素。经过分析研究和预测，即可比较准确地评估出每个细分市场的潜在价值。对于全球企业来说，这些人口统计变量的相关信息从各国政府或国际组织公布的统计资料中可以查到。各个国家人口的预期寿命、年龄结构等因素对食品、化妆品、服装、人寿保险等行业中的全球企业细分全球市场有特别重要的意义。需要注意的是，在用人口因素来进行市场细分时，用单一标准细分市场很容易得出偏颇的结论，需要企业界和其他细分标准对细分市场做出进一步的细化研究，从而发现显著的顾客需求特征差异，以分别制定针对性的营销战略及策略。3、心理因素心理因素标准即按照消费者的心理特征细分市场。按照上述几种标准划分的处于同，一群体中的消费者对同类产品的需求仍会显示出差异性，可能原因之一是心理因素发挥作用。心理因素包括个性、购买动机、价值观念、生活格调、追求的利益等变量。比如，生，活格调是指人们对消费、娱乐等特定习惯和方式的倾向性，追求不同生活格调的消费者对商品的爱好和需求有很大差异。越来越多的企业，尤其是服装、化妆品、家具、餐饮、旅游等行业的企业越来越重视按照人们的生活格调来细分市场。消费者的个性、价值观念等心理因素对需求也有一定的影响，企业可以把具有类同的个性、爱好、兴趣和价值取向相近似的消费者集合成群，有针对性地制定营销策略。在有关心理因素的作用下，人们的生活方式可以分为“传统型”“新潮型”“奢靡型”“活泼型”“社交型”等不同类型。追求的利益是指消费者在购买过程中对产品不同效用的重视程度。一项对亚洲女士服装市场的调查表明，亚洲女士喜爱紧身服装有以下原因：视觉上更娇柔、形体更美丽、更加自信等，但不同国家的女士的追求在心理上仍有差异。在不同国家也可能存在同处一个社会阶层或具备共同价值观、共同生活方式的消费群。4、行为因素行为因素标准即按照消费者的购买行为细分市场，包括消费者进入市场的程度、使用频率、偏好程度等变量。按消费者进入市场程度，通常可以划分为常规消费者、初次消费者和潜在消费者。一般而言，资力雄厚、市场占有率较高的企业，特别注重吸引潜在购买者，企业通过营销战略，特别是广告促销策略及优惠的价格手段，把潜在消费者变为企业产品的初次消费者，进而再变为常规消费者。而一些中、小企业，特别是无力开展大规模促销活动的企业，主要注重吸引常规消费者。在常规消费者中，不同消费者对产品的使用频率也悬殊，可以进一步细分为“大量使用户”和“少量使用户”。例如，根据二八定律，商业银行80%的利润都来自于占顾客数量20%的高端客户，剩余20%的利润由普通储户提供，因此抓住“少量使用户”，就能实现利润的最大化。因此，许多企业自然把大量使用者作为自己的销售对象。消费者对产品的偏好程度，是指消费者对某品牌的喜爱程度，据此可以把消费者市场划分为四个群体：绝对品牌忠诚者、多种品牌忠诚者、变换型忠诚者和非忠诚者。在“绝对品牌忠诚者”占很高比重的市场上，其他品牌难以进入；在“变换型忠诚者”占比重较大的市场上，企业应努力分析消费者品牌忠诚转移的原因，以调整营销组合，加强品牌忠诚程度；而对于那些“非品牌忠诚者”占较大比重的市场企业来说，则应审查原来的品牌定位和目标市场的确立等是否准确，并且随市场环境和竞争环境变化重新对定位加以调整。（二）生产者市场细分的依据细分消费者市场的标准，有些同样适用于生产者市场。如地理因素、追求的利益、使用者状况等因素，但还需要考虑一些其他的变量。生产者市场常用的细分变量是用户变量，主要包括行业、公司规模、地理位置等。1、行业细分生产者市场的用户购买产品通常是为了生产用于出售的产品或服务，用户所处行业不同，其生产者需求会有很大差异。例如，电脑制造商采购产品时最重视的是产品质量、性能和服务，价格并不是最主要因素；飞机制造商所需要的轮胎必须达到的安全标准比农用拖拉机制造商所需轮胎的安全标准高得多。2、规模细分用户规模也是细分产业市场的一个重要变量。用户规模不同，其购买数量存在着很大差异。大用户虽少，购买量大；小用户虽多，其购买量小。在现代市场营销实践中，许多公司建立适当的制度来分别同大客户和小客户打交道。例如，一家办公室用具制造商按照规模将用户细分为两类：一类是大客户，由该公司的全国客户经理负责联系；一类是小客户，由外勤推销人员负责联系。3、地理细分企业可用地理变量确定重点的服务地区。由于自然资源、气候条件、生产的要求等存在差异，每个国家都会形成一些产业群，这就决定了生产者市场比消费者市场在地理上更为集中。按地理区域细分生产者市场，有助于企业设计恰当的营销组合，充分利用销售资源和网络，降低销售费用。除了用户变量外，生产者市场还有多种细分标准。美国的波罗玛和夏皮罗两位学者，提出了一个生产者市场的主要细分变量表，比较系统地列举了细分生产者市场的主要变量，并提出了企业在选择目标顾客时应考虑的主要问题，对企业细分生产者市场具有一定的参考价值。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