智能装备数字化转型项目创业计划书（范文参考）

《智能装备数字化转型项目创业计划书（范文参考）》由会员分享，可在线阅读，更多相关《智能装备数字化转型项目创业计划书（范文参考）（167页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、泓域咨询/智能装备数字化转型项目创业计划书智能装备数字化转型项目创业计划书xxx投资管理公司报告说明智能装备数字化转型目录第一章 总论6一、 项目名称及投资人6二、 结论分析6主要经济指标一览表7第二章 市场分析10一、 装备制造业数字化转型发展目标10二、 装备制造行业数字化转型的趋势10三、 装备制造业数字化的方向17四、 装备制造行业特性20五、 装备制造业的分类22六、 我国制造业数宇化发展的制约因素23七、 装备制造业数字化转型发展目标26八、 市场营销的含义26九、 装备制造行业数字化转型的趋势32十、 体验营销的主要策略38十一、 装备制造业数字化的方向40十二、 营销调研的类型

2、及内容44十三、 装备制造行业特性46十四、 装备制造业的分类49十五、 市场细分的作用50十六、 我国制造业数宇化发展的制约因素53十七、 整合营销传播计划过程56十八、 关系营销的流程系统56十九、 品牌资产的构成与特征58第三章 运营管理68一、 公司经营宗旨68二、 公司的目标、主要职责68三、 各部门职责及权限69四、 财务会计制度73第四章 人力资源分析80一、 岗位工资或能力工资的制定程序80二、 岗位评价的特点81三、 岗位评价的基本功能81四、 企业培训制度的基本结构83五、 企业劳动分工84六、 员工福利管理87七、 基于不同维度的绩效考评指标设计88八、 招聘成本效益评估

3、92九、 绩效考评周期及其影响因素92第五章 经营战略方案96一、 企业文化战略的实施96二、 差异化战略的优势与风险97三、 技术竞争态势类的技术创新战略100四、 企业经营战略控制的对象与层次107五、 企业技术创新战略的基本模式110六、 企业人力资源战略的类型111七、 企业品牌战略的内容124第六章 财务管理方案133一、 计划与预算133二、 对外投资的目的与意义134三、 影响营运资金管理策略的因素分析135四、 筹资管理的原则137五、 财务管理的内容139六、 财务可行性评价指标的类型141七、 财务管理原则143八、 分析与考核147第七章 项目投资计划149一、 建设投资

4、估算149建设投资估算表150二、 建设期利息150建设期利息估算表151三、 流动资金152流动资金估算表152四、 项目总投资153总投资及构成一览表153五、 资金筹措与投资计划154项目投资计划与资金筹措一览表154第八章 经济效益156一、 经济评价财务测算156营业收入、税金及附加和增值税估算表156综合总成本费用估算表157利润及利润分配表159二、 项目盈利能力分析160项目投资现金流量表161三、 财务生存能力分析163四、 偿债能力分析163借款还本付息计划表164五、 经济评价结论165第一章 总论一、 项目名称及投资人（一）项目名称智能装备数字化转型项目（二）项目投资人

5、xxx投资管理公司（三）建设地点本期项目选址位于xx（以最终选址方案为准）。二、 结论分析（一）项目实施进度项目建设期限规划12个月。（二）投资估算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2896.97万元，其中：建设投资1831.17万元，占项目总投资的63.21%；建设期利息19.99万元，占项目总投资的0.69%；流动资金1045.81万元，占项目总投资的36.10%。（三）资金筹措项目总投资2896.97万元，根据资金筹措方案，xxx投资管理公司计划自筹资金（资本金）2080.99万元。根据谨慎财务测算，本期工程项目申请银行借款总额815.98万元

6、。（四）经济评价1、项目达产年预期营业收入（SP）：9400.00万元。2、年综合总成本费用（TC）：7428.54万元。3、项目达产年净利润（NP）：1445.74万元。4、财务内部收益率（FIRR）：37.77%。5、全部投资回收期（Pt）：4.53年（含建设期12个月）。6、达产年盈亏平衡点（BEP）：2913.75万元（产值）。（五）社会效益本期项目技术上可行、经济上合理，投资方向正确，资本结构合理，技术方案设计优良。本期项目的投资建设和实施无论是经济效益、社会效益等方面都是积极可行的。（六）主要经济技术指标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2896.971.1建设投资

7、万元1831.171.1.1工程费用万元1282.881.1.2其他费用万元512.871.1.3预备费万元35.421.2建设期利息万元19.991.3流动资金万元1045.812资金筹措万元2896.972.1自筹资金万元2080.992.2银行贷款万元815.983营业收入万元9400.00正常运营年份4总成本费用万元7428.545利润总额万元1927.656净利润万元1445.747所得税万元481.918增值税万元365.129税金及附加万元43.8110纳税总额万元890.8411盈亏平衡点万元2913.75产值12回收期年4.5313内部收益率37.77%所得税后14财务净现值

8、万元2969.67所得税后第二章 市场分析一、 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。二、 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

9、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

10、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

11、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

12、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

13、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

14、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

15、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，

16、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

17、，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

18、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

19、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

20、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。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、

21、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

22、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

23、、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

24、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

25、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、 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

26、，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

27、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

28、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

29、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。五、 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

30、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

31、（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。六、 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

32、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

33、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

34、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

35、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。七、 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

36、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。八、 市场营销的含义（一）市场营销的定义国内外学者对市场营销的定义有上百种，企业界对营销的理解更是各有千秋。美国学者基恩凯洛斯曾将各种市场营销定义分为三类：一是将市场营销看作是一种为消费者服务的理论；二是强调市场营销是对社会现象的一种认识；三是认为市场营销是通过销售渠道把生产企业同市场联系起来的过程。这从一个侧面反映了市场营销的复杂性。实际上，伴随营销理论与实践的不断创新，营销的概念在不同时期有不同

37、的主流表述。如美国市场营销协会（AMA）在1960年的定义是：“市场营销是引导货物和劳务从生产者流转到达消费者或用户所进行的一切企业活动”，而到1985年，该定义则变成为“市场营销是个人和组织对理念（或主意、计策）、货物和劳务的构想、定价、促销和分销的计划与执行过程，以创造达到个人和组织的目标的交换。”2007年AMA公布市场营销的新定义是：“市场营销是创造、传播、传递和交换对顾客、客户、合作者和整个社会有价值的市场供应物的一种活动、制度和过程。”著名营销学家菲利普科特勒教授认为，市场营销可以区分其管理定义和社会定义。市场营销管理的定义是：“选择目标市场并通过创造、传递和传播卓越顾客价值，来获

38、取、维持和增加顾客的艺术和科学。”而市场营销的社会定义则是：“市场营销是一个社会过程，在这个过程中，个人和团体可以通过创造、提供和与他人自由交换有价值的产品与服务来获得他们的所需所求。”根据上述定义，我们可以将市场营销概念从管理角度其体归纳为下列要点：（1）市场营销的基本目标是“获取、维持和增加顾客”。（2）“交换”是市场营销的核心。市场营销的基本业务就是为了实现交换，不断地“创造、传递和传播”卓越的顾客价值和管理顾客关系。（3）交换过程能否高绩效地顺利进行，取决于营销者创造的产品和价值满足顾客需求的程度，以及对交换过程管理的水平。（二）市场营销的核心概念1、需要、欲望和需求人类需要是市场营销

39、的基石。所谓需要，是指人们与生俱来的基本要求。如为了生存与发展，人们会有吃、穿、住、安全、归属、受人尊重、对知识和自我实现等需要。这些需要存在于人类自身生理和社会之中，市场营销者可用不同方式去满足它，但不能凭空创造。欲望是指想得到上述需要的具体满足品的愿望，是个人受不同文化及社会环境影响表现出来的对需要的特定追求。如为满足“解渴”生理需要，人们可能选择（追求）喝开水、茶、汽水、果汁或者矿泉水。市场营销者无法创造需要，但可以影响欲望，并通过创造、开发及销售特定的产品和服务来满足欲望。需求是指人们有支付能力并愿意购买某个具体产品的欲望。在营销者看来，需求就是对某特定产品及服务的市场需求。优秀的公司

40、总是通过各种方式深入地了解顾客的欲望和需求，并据以制定自己的营销策略。它们认真研究顾客行为和偏好，分析有关用户调查、产品保证与服务等方面的数据，观察对比本公司产品及竞争产品的顾客，以了解他们的喜好，培训销售人员以使他们能发现尚未满足的欲望。2、市场细分、目标市场和定位不同人群的需求往往是不同的。市场营销者需要通过识别人口、心理和行为差异来区分不同的细分市场，然后选择进入具有最大机会的目标市场。对每一个目标市场，营销人员都要开发一种产品（服务），在目标客户群心中建立能够提供某些关键利益的定位。3、产品和服务在营销学中，产品特指能够满足人的需要和欲望的任何事物，其价值在于它给人们带来对欲望的满足。

41、人们购买轿车不是为了得到一种机械，而是要得到它所提供的交通服务。产品实际上只是获得服务的载体，这种载体可以是有形物品，也可以是不可触摸的、无形的“服务”，如人员、地点、活动、组织和观念。当我们心情烦闷时，为满足轻松解脱的需要，可以去参加音乐会听歌手演唱（人员）；可以到风景区旅游（地点）；可以参加校友聚会（活动）；可以参加消费者假日俱乐部（组织）；也可以参加研讨会接受一种不同的价值观（观念）。市场营销者必须清醒地认识到，其创造的产品（服务）不管形态如何，如果不能满足人们的需要和欲望，就必然会失败。4、效用、费用和满足效用是消费者对产品满足其需要的整体能力的评价。消费者通常根据这种对产品价值的主观

42、评价和支付的费用来做出购买决定。如某人为解决其每天上班的交通需要，他会对可能满足这种需要的产品选择组合（如自行车、摩托车、汽车、出租车等）和他的需要组合（如速度、安全、方便、舒适、节约等）进行综合评价，以决定哪一种产品能提供最大的总满足。假如他主要对速度和舒适感兴趣，也许会考虑购买汽车。但是，汽车购买与使用的费用要比自行车高许多。若购买汽车，他必须放弃用其有限收入可购置的许多其他产品（服务）。因此，他将全面衡量产品的费用和效用，选择购买能使每一元花费带来最大效用的产品。5、交换、交易和关系交换是指从他人处取得所需之物，而以自己的某种东西作为回报的行为。交换是市场营销的核心概念，营销的全部内容都

43、包含在交换概念之中。交易是交换的基本组成单位，是交换双方之间的价值交换。交换是一种过程，在这个过程中，如果双方达成一项协议，我们就称之为发生了交易。交易通常有两种方式：一是货币交易，如甲支付800元给商店而得到一台微波炉；二是非货币交易，包括以物易物、以服务易服务的交易等。建立在交易基础上的营销可称之为交易营销。为使企业获得较之交易营销所得到的更多，就需要关系营销。关系营销是营销者与有价值的顾客、分销商、零售商、供应商以及广告代理、科研机构等建立、保持并加强长期的合作关系，通过互利交换及共同履行诺言，使各方实现各自目的的营销方式。与顾客建立长期合作关系是关系营销的核心内容。同各方保持良好的关系

44、要靠长期承诺和提供优质产品、良好服务和公平价格，以及加强经济、技术和社会各方面联系来实现。关系营销可以节约交易的时间和成本，其营销宗旨从追求每一次交易利润最大化转向与顾客和其他关联方共同长期利益最大化，即实现“双赢”或“多赢”。企业建立起这种以战略结盟为特征的高效营销网络，也就使竞争模式由原来单个公司之间的竞争，转变为整个网络团队之间的竞争。6、市场营销与市场营销者在交换双方中，如果一方比另一方更主动、更积极地寻求交换，我们就将前者称为市场营销者，后者称为潜在顾客。换句话说，所谓市场营销者，是指希望从别人那里取得资源并愿意以某种有价值的东西作为交换的人。市场营销者可以是卖方，也可以是买方。当买

45、卖双方都表现积极时，我们就把双方都称为市场营销者，并将这种情况称为相互市场营销。九、 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

46、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

47、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

48、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

49、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

50、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

51、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

52、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

53、。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、

54、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，

55、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，

56、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、 体验营销的主要策略美国著名学者伯德施密特博士在其所写的体验式营销一书中主张，体验式营销是“站在消

57、费者的感觉、情感、思考、行动、联想五个方面，重新定义、设计营销的思考方式。”1、感官式营销策略感官式营销策略的诉求目标是创造知觉体验的感觉，它是通过视觉、听觉、触觉、味觉与嗅觉等以人们的直接感官建立的感官体验。感官营销可以突出公司和产品的识别，引发消费者购买动机和增加产品的附加值等。如在超级市场中购物，经常会闻到超市烘焙面包的香味，这也是一种嗅觉感官营销方式。2、情感式营销策略情感式营销策略通过诱发触动消费者的内心情感，旨在为消费者创造情感体验。情感营销诉求情感的影响力、心灵的感召力。体验营销就是体现这一基本点，寻找消费活动中导致消费者情感变化的因素，掌握消费态度形成规律，真正了解什么刺激可以

58、引起某种情绪，以及如何在营销活动中采取有效的心理方法能使消费者自然地受到感染，激发消费者积极的情感，并融入这种情景中来，促进营销活动顺利进行。情感对体验营销的所有阶段都是至关重要的，在产品的研发、设计、制造、营销阶段都是如此，它必须融入每一个营销计划。情感营销的一个经典例子就是哈根达斯公司。无论在世界的任何地方，哈根达斯冰激凌的营销总是如同营销浪漫情感一样。3、思考式营销策略思考式营销策略通过启发智力，运用惊奇、计谋和诱惑，创造性地让消费者获得认知和解决问题的体验，引发消费者产生统一或各异的想法。思考式营销策略往往被广泛使用在高科技产品宣传中。在其他许多产业中，思考营销也已经被使用在产品的设计

59、、促销和与顾客的沟通上。4、行动式营销策略人们生活形态的改变有时是自发的，有时是外界激发的。行动式营销策略就是一种通过名人、名角来激发消费者，增加他们的身体体验，指出做事的替代方法、替代的生活形态，丰富他们的生活，使其生活形态予以改变，从而实现销售的营销策略。5、关联式营销策略关联式营销策略包含感官、情感、思考与行动营销等层面。关联营销超越私人感情、人格、个性，加上“个人体验”，而且与个人对理想自我、他人或是文化产生关联。让人和一个较广泛的社会系统产生关联，从而建立个人对某种品牌的偏好，同时让使用该品牌的人们进而形成一个群体。关联营销已经在化妆品、日用品、私人交通工具等许多不同的产业中使用。十

60、一、 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

61、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、

62、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

63、，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