电子标准院_爱波瑞：中国制造业精益数字化白皮书2022_71页_6mb

中国制造业精益数字化报告总结

核心内容

《中国制造业精益数字化报告》旨在探讨中国制造业在“精益+数字化”融合背景下的转型升级路径和方法，强调精益数字化作为实现智能制造的关键手段。报告指出，中国制造业正处于从“制造大国”向“制造强国”转变的关键阶段，数字化转型不仅是技术问题，更是战略和管理问题。

主要观点

• 精益数字化的定义与价值：精益数字化是精益管理与数字技术的融合，是制造业实现智能制造的基础，能够有效提升运营效率和管理质量。
• 精益数字化的特征：包括对物理空间改善的新可能、敏锐的数据意识和统一的数字平台等。
• 精益数字化的原则：强调重新认识价值创造、统筹规划与分步实施、考虑运营系统的复杂性。
• 精益数字化的基本理念：融合精益工程师的实践智慧与数字技术，推动数据标准化、连接一体化和应用场景化，实现算法驱动与以人为本的结合。

关键信息

3.1 中国制造业精益数字化发展现状

• 制造业精益数字化水平整体不高，尤其在生产管理、设备管理及信息化管理方面表现较差。
• 安全管理指标相对较高，显示数字化在安全领域初见成效。
• 供应链管理、品质管理、成本管理、研发管理处于第二梯队，精益数字化应用仍处于零星阶段。
• 信息化程度不足，数据标准化和系统集成存在较大挑战。

3.2 中国制造业精益数字化人才储备与育成现状

• 精益数字化人才分为管理、应用和技术三类，但多数企业尚未设立稳定岗位。
• 数字化人才缺口接近1100万，复合型人才极度稀缺。
• 人才育成体系尚不完善，存在区域差异，东部地区优于西部。
• 缺乏统一的认证体系和培训中心，影响人才发展和应用。

3.3 中国制造业精益数字化面临的问题与挑战

• 顶层规划不足：战略层对转型的颠覆程度认识不足，数字化建设多停留在业务层面，缺乏双轮驱动。
• 基础薄弱：生产现场信息化程度低，数据采集与处理能力不足，异构网络集成困难。
• 数据治理缺失：缺乏权威的数据标准，数据质量不高，信息孤岛现象普遍。
• 持续性不足：资金投入有限，数字化建设周期长，短期收益不显著。
• 产业链协同不足：供应链信息共享低，企业间缺乏协同，影响整体效率。

实现路径与方法

4.1 精益数字化五阶段实现模式

1. 点：基于业务单元的精益问题改善，引入改善师和数字精益工程师，建立PDCA循环。
2. 线：基于业务流程的精益管理实践，推动订单准时交付和全价值链协同。
3. 面：基于流程协同的精益运营建设，实现跨业务流程集成与协同。
4. 体：基于系统集成的精益体系优化，构建自主诊断和评价能力。
5. 魂：基于价值网络的精益生态构建，推动产业链、供应链、创新链的协同。

4.2 数字技术赋能精益改善的三层次架构

1. 第一层次：基于全价值链的精益生产标准化与信息化，通过ERP、MES等系统实现流程优化。
2. 第二层次：基于数字平台的精益管理数据化与可视化，利用数据中台提升分析和决策能力。
3. 第三层次：基于云端技术的精益运营系统化与智能化，推动数据驱动的智能决策和运营仿真。

4.3 精益数字化矩阵模型

• 构建“五横三纵”矩阵模型，横轴为精益数字化五阶段，纵轴为数字技术三层次，以全面评估和规划精益数字化路径。

典型行业实践

5.1 汽车行业

• 采用云计算和大数据技术，推动智能网联产品设计、柔性生产、自动检测等。
• 借助ERP、MES等系统实现数据集成，提升生产效率和质量。

5.2 电气机械行业

• 实现无人值守运维、远程专家服务、一站式技术平台等，提升运维效率和数据驱动能力。
• 通过异常管理和任务管理工具，实现项目全周期管理。

5.3 通用设备行业

• 引入单件流生产、MES、APS等系统，提升自动化和智能化水平。
• 通过智物流系统实现精准配送和透明化管理。

5.4 轨道交通装备行业

• 建设数字化制造平台，实现数据采集、分析与应用。
• 推动生产方式向敏捷智能型转变，提升全价值链协同能力。

5.5 钢铁行业

• 采用人工智能、大数据等技术，提升关键工艺数据采集和分析能力。
• 通过精益与数字化融合，推动绿色生产与智能制造发展。

5.6 食品行业

• 推动生产线自动化和智能化，提升生产稳定性和规范性。
• 借助数据采集和分析工具，实现库存预警和产品批次管理。

发展趋势与建议

• 未来趋势：

  • 精益思维与数字技术深度融合，关注数字本身的精益使用。
  • 数据治理成为关键任务，提升数据质量和应用效率。
  • 数据业务职能化，设立专门的数据组织和岗位。
  • 数字精益工具小型化、模块化，支持个性化定制和小批量生产。
  • 持续关注制造工艺和技术变革，避免技术落后。

• 建议：

  • 建立统一的数据标准和治理体系。
  • 加强精益数字化人才的培养与认证。
  • 推动产业链和供应链的协同与生态建设。
  • 加强数字技术与精益管理的融合与应用，提升整体运营效率和竞争力。

结论

制造业精益数字化是实现智能制造和高质量发展的关键路径，需要企业具备精益思维和数字技术的双重能力。通过五阶段模型和三层次架构，制造业可以系统性地推进精益数字化，实现从“点”到“魂”的全面转型。未来，制造业应更加注重数据治理、工具小型化和生态协同，以提升整体竞争力和可持续发展能力。