一、制造業數字化轉型的時代背景

在工業 4.0 時代，制造業數字化轉型的緊迫性日益凸顯。隨著全球經濟的發展和人口老齡化的加劇，制造業面臨著勞動力成本上升、市場需求多樣化等挑戰。同時，經濟全球化使得市場競爭更加激烈，企業需要不斷提高生產效率和產品質量，以滿足不同國家和地區客戶的需求。

疫情的爆發更是加速了制造業數字化轉型的進程。疫情期間，許多企業面臨著供應鏈中斷、生產停滯等問題，而那些數字化程度較高的企業則能夠更好地應對危機，通過遠程辦公、智能化生產等方式保持生產的連續性。例如，上海新動力汽車科技股份有限公司在疫情期間受益于前期的數字化投入，堅持封閉生產，供應鏈、生產制造和新項目開發依舊不斷不亂。

此外，國家也將制造業數字化轉型上升為戰略層面。中國政府積極推動制造業數字化轉型行動，引導企業開展數字化、網絡化、智能化改造，建設工業互聯網平臺，強化 5G、人工智能在智能制造中的典型應用。各地政府也紛紛出臺相關政策，支持企業數字化轉型，推動制造業高質量發展。

二、數字化轉型的需求分析

（一）人才需求多元化

制造企業數字化轉型中的人才需求呈現多元化特點。數據分析與管理人才需熟悉數據采集技術，能運用數據分析工具進行挖掘、建模和預測分析，通過數據可視化工具輔助決策，并確保數據管理安全。信息技術與系統集成人才要掌握主流 ERP 系統，了解工業物聯網技術、云計算與大數據，具備系統集成與開發能力。人工智能與機器學習專家需精通各類機器學習算法，能識別應用場景并落地，開發和維護 AI 系統，與跨學科團隊協作。制造工藝與自動化工程師要具備工藝流程優化、自動化技術應用、智能制造系統設計與實現以及故障診斷與維護的能力。項目管理與變革管理人才應能夠制定項目計劃、推動跨部門協作、進行變革管理和應對風險。培訓與知識管理專家要準確分析培訓需求、設計實施培訓課程、建立知識管理體系并評估培訓效果。這些人才共同推動制造企業數字化轉型，確保企業在激烈的市場競爭中脫穎而出。

（二）重點數字化產品需求

制造業頭部上市企業對數字化產品有著強烈需求。ERP、CRM、OA 等綜合企業級軟件是制造業企業數字化的核心產品。ERP 用于管控生產資料、安排項目進度等，提高內部經營管理效率；CRM、綜合 OA 等產品也能加強工作流的數字化水平。工業軟件和智能工廠解決方案通過軟硬一體化的產品形式，結合大數據、AIoT 等前沿技術，提升生產線的自動化、數字化水平，提高生產工作的精細度。例如，企業通過 ERP 系統能夠更好地安排生產計劃，確保資源合理分配，提高生產效率。工業軟件則可以實時監控生產過程，及時發現問題并進行調整，保證產品質量。

（三）數字化戰略方向

制造業頭部上市企業在數字化轉型中有明確的戰略重點。數字化經營強調利用數字化管理工具加強業務線流程、業績、人事等綜合管理的透明度和精細度。數字化產線通過智能化、數據化等手段控制生產過程，確保產品品質、提高生產效率。數字化營銷利用大數據、CRM 等工具拓寬營銷渠道、創新營銷方式。數字化研發借助數字化工具挖掘用戶需求，實現 IT 敏捷開發。市場洞察則建設大數據平臺，構建創新企劃中臺，實現單品企劃與智能場景企劃流程的融合。這些戰略方向共同推動制造業企業實現全價值鏈數智化經營、生產、運維能力的提升，帶動全產業鏈協同發展。

三、數字化轉型的痛點剖析

（一）目標不明與架構不適

調查顯示，61% 的 CIO 認為數字化轉型目標不明確是造成企業數字化轉型失敗的主要原因，對于制造業更是如此。傳統制造企業生產運營流程以手工操作為主，管理方式多依賴 “人盯人”。數字化轉型目標的制定涉及企業戰略目標落地、業務流程升級、組織架構調整等多個方面，若目標不明確，沒有清晰的體系和策略，CIO 的工作會受阻，企業管理成本和運營風險也會增加。例如，在一些制造企業中，由于缺乏明確的數字化轉型目標，在進行技術投入時盲目跟風，導致資源浪費，卻未能實現預期的效益提升。傳統的業務流程和組織架構難以適應數字化運行，這不僅影響了企業的效率，還可能使企業在市場競爭中處于劣勢。

（二）技術業務溝通不暢

制造業 CIO 常常面臨業務部門對 IT 系統需求不明確的問題。當沒有完善的數字化系統時，業務部門希望盡快用上，但系統上線后又吐槽不斷，且也說不清楚具體需求。以 ERP 系統為例，功能雖有幾千項，但最終實際應用可能還不到 30%。這反映出技術與業務部門之間溝通不暢，信息化部門費力建設的系統卻難以滿足業務部門的實際需求。其原因在于雙方信息不對稱，業務部門不了解技術實現的難度和可能性，技術部門也不了解業務的實際需求和痛點，導致系統建設與實際需求脫節。

（三）數據采集分析不足

制造企業在生產到銷售的整個鏈路中積累了大量數據，但這些數據分散在不同系統和平臺中，如 ERP 管理系統、CRM 系統、供應鏈系統以及第三方市場監測系統等。由于建設目的和使用方式差異，數據統計口徑不一致，顆粒度粗，更新頻率低，孤島問題嚴重。這使得數據難以直接用于決策支持，領導往往覺得 IT 系統的作用未充分發揮。例如，某制造企業在進行市場決策時，由于數據分散且難以整合分析，導致決策失誤，影響了企業的發展。

（四）供應鏈協同效率低

制造企業的生產流程被分割成多個獨立環節，如客戶管理、預測訂單、計算物料需求等。各個節點各自為政，缺乏有效的銜接和協同機制。這容易導致訂單處理速度慢、庫存積壓嚴重、交貨期延誤等問題頻發。例如，一些企業由于供應鏈協同效率低，在面對市場需求變化時，無法及時調整生產計劃和庫存水平，導致企業損失慘重。

（五）復合型人才短缺

隨著制造企業數字化進程的不斷推進，復合型 IT 人才短缺成為突出問題。單純的學歷或專業背景難以滿足企業數字人才需求，CIO 更需要貼合企業實際崗位勝任力來識別和培養數字人才。目前，制造業數字人才數量缺口巨大，從數字人才的產業分布格局來看，數字人才在金融領域集中最多，制造業和農業等領域較少。這樣的人才短缺困境，使得企業難以組建匹配發展需求的 IT 團隊，嚴重制約了制造業數字化轉型的進程。

四、數字化轉型的解決方案

（一）做好轉型規劃

制造業數字化轉型需要做好全面的轉型規劃，建立涵蓋數據、技術、人才、流程、組織和文化六要素的系統性解決方案。不能僅僅將數字化轉型視為 IT 系統的升級，而應以業務需求為導向，避免以 IT 升級倒逼管理升級。在規劃過程中，要明確數字化轉型的目標和戰略，制定詳細的實施計劃和時間表，確保各個環節有序推進。例如，可以通過組織內部的研討會和外部專家的咨詢，深入分析企業的現狀和未來發展方向，確定數字化轉型的重點領域和關鍵項目。同時，要注重各要素之間的協同配合，確保數據能夠為技術創新提供支持，人才能夠推動流程優化和組織變革，文化能夠促進數字化轉型的順利實施。

（二）推進供應鏈協同

圍繞供應鏈上下游環節推進數字化，通過整合不同系統實現企業各環節的數字化協同。利用數據集成技術，如 API 接口、數據中臺和云計算等，將供應鏈各環節的數據進行有效整合，實現信息的實時共享和高效利用。例如，通過 API 接口將企業的 ERP 系統與供應商的管理系統進行連接，實時獲取原材料庫存和供應情況，優化采購計劃。同時，借助物聯網技術、大數據分析和可視化平臺等手段，實現對供應鏈的實時監控和預測分析，提高供應鏈的透明度和響應速度。例如，在倉庫中安裝 RFID 標簽，實時跟蹤貨物的存儲位置和狀態，通過大數據分析預測運輸時間和需求變化，優化物流配送方案。此外，還可以通過建立協同管理平臺和智能化決策系統，實現供應鏈各環節的高效協作和自動化決策，提高供應鏈的整體效益。

（三）完善數據管理體系

選擇有綜合能力的服務商，建立完善的數據管理體系，以數據指導生產運營優化，提升信息化部門與業務部門的溝通效率。通過數據治理，對企業內部的數據進行盤點、清理和標準化，確保數據的準確性、完整性和一致性。例如，制定統一的數據標準和規范，對數據進行分類、編碼和命名，建立數據質量評估指標體系，定期進行數據質量檢查和整改。同時，利用數據分析工具和技術，挖掘數據中的潛在價值，為企業的決策提供支持。例如，通過數據分析發現生產過程中的瓶頸環節和質量問題，優化生產流程和工藝參數。此外，還可以通過建立數據可視化平臺，將復雜的數據以直觀的圖表形式展示出來，方便業務部門理解和使用，提高溝通效率。

（四）運用低代碼開發平臺

統一技術路線，創建敏捷開發環境，運用低代碼開發平臺緩解 IT 人才不足問題。低代碼平臺具有快速開發、易于使用、高度可定制和集成能力強等優勢，可以大大縮短應用程序的開發周期，降低開發成本，提高開發效率。例如，通過低代碼平臺，業務人員可以通過拖放組件和配置參數的方式快速構建應用程序，無需編寫大量代碼，減少了對專業開發人員的依賴。同時，低代碼平臺還可以與現有的系統進行集成，實現數據的互通和業務流程的連貫性。例如，將低代碼開發的應用程序與企業的 ERP 系統、CRM 系統等進行集成，實現數據的共享和業務流程的自動化。此外，低代碼平臺還可以支持跨平臺兼容性，確保應用在不同設備和操作系統上的一致性和兼容性。

（五）遵循價值導向原則

在實施推廣階段關注項目與目標對齊，遵循價值導向原則，避免陷于底層需求。數字化轉型項目的實施要以實現企業的業務價值為目標，確保每個項目都能夠為企業帶來實際的效益和回報。例如，在項目啟動前，要明確項目的業務目標和預期收益，制定詳細的項目計劃和評估指標。在項目實施過程中，要定期對項目的進展和效果進行評估，及時調整項目方向和策略，確保項目與目標保持一致。同時，要注重項目的可持續性和擴展性，確保項目能夠隨著企業的發展不斷優化和升級。例如，在項目設計階段，要考慮到未來的業務需求和技術發展趨勢，預留一定的擴展空間和接口，方便后續的升級和改造。

五、供應商管理的痛點與解決方案

（一）供應商管理痛點

缺乏完善體系，準入松散。

許多制造業企業沒有成熟完善的供應商開發、管理體系，僅靠領導或部分員工的個人關系來評定甄選、管理考核供應商。這種方式缺乏客觀性和公正性，容易導致供應商質量參差不齊，影響企業的生產和運營。例如，某制造企業由于供應商準入松散，部分供應商提供的原材料質量不穩定，導致產品次品率上升，增加了企業的生產成本。

尋源渠道單一，成本高。

供應商尋源主要通過人工搜索查找，渠道單一，人工成本高。尤其是小批量、多品種、需求臨時且不重復的間采，采購需求繁雜，涉及行業廣，尋源效率低。據統計，傳統的人工尋源方式平均每個項目需要耗費數天甚至數周的時間，而采用多渠道尋源的企業可以將尋源時間縮短至數小時甚至更短。

供應商數量大，管理難。

制造業企業的供應商數量龐大，實力參差不齊，管理困難。供應商信息搜集、審核效率低，管理成本大。例如，一家大型制造企業擁有數千家供應商，對這些供應商的信息進行管理需要投入大量的人力和物力，而且容易出現信息不準確、不完整的情況。

信息變更滯后，風險預警不足。

合作期間，供應商信息變更需要人工關注，信息更新不及時，尤其是風險信息獲取滯后，沒有預警機制。存在供應商突發性漲價、斷供、棄供風險。以某制造企業為例，由于未能及時掌握供應商的經營風險，導致供應商突然斷供，企業生產線被迫停工，造成了巨大的經濟損失。

采購對賬混亂，付款不及時。

采購對賬單據混亂，財務付款不及時，進而引發供應商惡意拖延發貨等問題。這不僅影響了企業的生產進度，還可能破壞企業與供應商之間的合作關系。據調查，約有 30% 的制造企業存在采購對賬混亂的問題，導致供應商滿意度降低，影響企業的供應鏈穩定性。

（二）解決方案

多渠道尋源，如產業鏈尋源、多維度篩選等。

合合信息提供多種供應商尋源渠道，包括產業鏈尋源、行業賽道尋源、多維度條件篩選、地圖搜索、潛客推薦、海外企業搜索等。制造業企業可以通過這些渠道快速篩選出潛在優質供應商。例如，汽車制造業企業可以利用產業鏈尋源工具，查詢汽車產業鏈上中下游各環節及對應企業，結合啟信分排序與豐富的企業標簽體系，高效找到合適的供應商。

提供供應商注冊方案，包括模糊搜索自動填單和營業執照 OCR 自動填單。

方案一為模糊搜索 + 自動填單，輸入企業名稱關鍵詞，系統即可根據關鍵詞模糊匹配相近企業供選擇，選擇后自動匹配企業的基本信息進行自動填單。方案二是營業執照 OCR + 自動填單 + 一致性對比，上傳企業營業執照圖片或電子檔，系統進行 OCR 識別，根據識別出來的執照信息自動填單，并與權威工商信息進行一致性比對，提示信息不匹配處，減少人工審核量。這兩種方案可以大大提高供應商注冊的效率和準確性。

進行供應商審核與分級入庫，利用大數據進行全景盡調。

基于合合信息 2.3 億家的 1000 + 維度的全量實時企業大數據，制造業企業可以對目標供應商進行涵蓋工商、司法、稅務、知識產權、資產、輿情等維度信息的 360 度全景盡調。通過生成供應商企業名片，提取關鍵信息結果呈現，采購人員可根據啟信分、風險等級、行業排名等高效完成供應商審核與分級入庫。

管理供應商主數據，優化內部數據資源。

許多制造業企業擁有數千甚至上萬家供應商，內部數據庫中大量的供應商數據需要持續治理。合合信息助力企業優化現有數據資源，對內部的數據進行清洗治理，包括缺失信息補全、供應商數據自動更新、重復注冊與僵尸企業識別、變更信息校驗等。同時，引入外部數據庫豐富完善現有數據資源，沉淀數據資產，為供應鏈管理數字化轉型提供強有力的數據支撐。

快速鎖定供應商進行尋報價 / 邀標詢價。

在詢價邀標環節，需要快速鎖定擁有相應供貨能力的供應商。合合信息通過大數據挖掘分析企業服務及產品標簽，并支持已有供應商服務及產品標簽補全，便于采購人員快速查找詢價邀標供應商。這樣可以提高尋報價的效率，降低采購成本。

進行準入審核，包括資質證件 OCR 識別和空殼風險排查等。

合合信息支持中、英、俄等 56 種語言的文檔圖像，100 + 種卡證照的 OCR 智能分類識別。制造業企業可對供應商提供的資質證件進行批量 OCR 識別，信息自動采集錄入系統，并根據企業名稱調用啟信寶中的企業信息，系統智能比對基本準入要求與目標供應商資質之間是否匹配，提示不匹配項目與原因，極大提升了準入審核效率。同時，排查供應商是否有無實際經營活動、虛構招投標信息等情況的空殼風險，依托企業大數據挖掘綜合得出 “空殼指數”，量化評估每家供應商的空殼風險，幫助企業有效識別皮包公司、套牌公司、借殼經營公司及空殼公司關聯公司。對于關鍵物料采購，企業還應對供應商進行深度盡調，確保供應商生產的穩定性、持續性，可系統生成企業增值信用報告、企業深度信用報告、企業商業數據報告等 10 多種深度盡調報告，海外供應商也可提供盡調報告。

六、制造業數字化轉型的未來展望

制造業數字化轉型是大勢所趨，盡管目前面臨諸多痛點，但隨著技術的不斷進步和市場需求的持續增長，其未來發展潛力巨大。

從市場規模來看，截至 2023 年底，中國制造業數字化建設市場的規模達 1 萬億元，滲透率為 22%，增長空間巨大。預計 2029 年市場規模將達到 23068 億元，年均復合增長率為 16%。這表明制造業數字化轉型市場前景廣闊，將吸引更多的企業和資本投入。

在技術發展方面，工業互聯網、云計算與大數據、人工智能與機器學習等關鍵技術將不斷創新和融合，為制造業數字化轉型提供更強大的支撐。例如，工業互聯網平臺將維持高速發展態勢，工業互聯網平臺體系將進一步豐富，在企業、行業、園區等重點領域的應用普及率將進一步提升。同時，“平臺 + 大模型” 的融合發展路徑將為制造業數字化轉型帶來新的機遇。

從企業層面來看，大型企業將繼續引領制造業數字化轉型，通過整合供應鏈體系和建設工業互聯網平臺，提高自身的競爭力。而中小企業在產業鏈帶動、數字化方案供應商和政府三方共同賦能下，數字化建設將進一步加速。例如，通過小型化、快速化、輕量化、精準化的數字化解決方案供給體系，降低中小企業轉型成本和難度，激發其轉型動力和發展活力。

在政策支持方面，制造業數字化轉型將成為扎實推進新型工業化的重中之重，各層次、各行業、各領域政策文件將密集出臺，形成推動制造業數字化轉型的強大工作合力。各地也將積極搶抓制造業數字化轉型戰略機遇，創新探索更多可借鑒、可復制的工作模式，推動制造業數字化轉型區域高地不斷涌現。

制造業數字化轉型還將促進制造業與其他行業的融合和合作創新。例如，制造業與互聯網、金融、物流等行業的跨界合作將推動新的商業模式和增值服務的出現。同時，制造業將更加注重與供應商、客戶和其他企業之間的合作與共享，實現資源的高效配置和協同創新。

制造業數字化轉型雖面臨痛點，但需求明確，解決方案多樣，未來發展潛力巨大。我們應持續關注和投入制造業數字化轉型，推動制造業高質量發展，為經濟增長注入新的動力。