xx加大装备制造业数字化转型项目规划设计方案（模板）

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1、泓域咨询/xx加大装备制造业数字化转型项目规划设计方案目录第一章 项目绪论7一、 项目名称及投资人7二、 结论分析7主要经济指标一览表8第二章 发展规划11一、 公司发展规划11二、 保障措施12第三章 行业和市场分析15一、 装备制造行业数字化转型的趋势15二、 装备制造行业特性21三、 数字化对装备制造业质量管理的重要意义23四、 装备制造业数字化转型总体思路25五、 装备制造业数字化的方向25六、 装备制造业的分类28七、 装备制造行业数字化转型的趋势29八、 装备制造行业特性36九、 客户分类与客户分类管理38十、 数字化对装备制造业质量管理的重要意义42十一、 装备制造业数字化转型总

2、体思路43十二、 关系营销的主要目标44十三、 装备制造业数字化的方向45十四、 企业营销对策48十五、 装备制造业的分类48十六、 市场需求预测方法50十七、 客户发展计划与客户发现途径54十八、 体验营销的主要策略56第四章 公司组建方案59一、 公司经营宗旨59二、 公司的目标、主要职责59三、 公司组建方式60四、 公司管理体制60五、 部门职责及权限61六、 核心人员介绍65七、 财务会计制度66第五章 人力资源管理70一、 绩效考评主体的特点70二、 制订绩效改善计划的程序71三、 精益生产与5S管理72四、 绩效考评方法的应用策略75五、 企业人力资源规划的分类76六、 人员录用

3、评估77七、 培训课程设计的项目与内容78第六章 SWOT分析91一、 优势分析（S）91二、 劣势分析（W）93三、 机会分析（O）93四、 威胁分析（T）94第七章 公司治理100一、 董事会及其权限100二、 股东大会的召集及议事程序104三、 监事会106四、 股权结构与公司治理结构108五、 管理腐败的类型112六、 机构投资者治理机制114第八章 企业文化方案117一、 企业伦理道德建设的原则与内容117二、 “以人为本”的主旨122三、 企业文化理念的定格设计126四、 建设高素质的企业家队伍132五、 品牌文化的基本内容142六、 企业文化的整合160七、 企业文化的创新与发展

4、165第九章 经济效益及财务分析177一、 经济评价财务测算177营业收入、税金及附加和增值税估算表177综合总成本费用估算表178固定资产折旧费估算表179无形资产和其他资产摊销估算表180利润及利润分配表181二、 项目盈利能力分析182项目投资现金流量表184三、 偿债能力分析185借款还本付息计划表186第十章 投资计划方案188一、 建设投资估算188建设投资估算表189二、 建设期利息189建设期利息估算表190三、 流动资金191流动资金估算表191四、 项目总投资192总投资及构成一览表192五、 资金筹措与投资计划193项目投资计划与资金筹措一览表193第十一章 财务管理19

5、5一、 财务可行性要素的特征195二、 企业资本金制度195三、 应收款项的概述202四、 财务可行性评价指标的类型204五、 营运资金管理策略的类型及评价205六、 营运资金的特点208七、 决策与控制210报告说明加大装备制造业数字化转型根据谨慎财务估算，项目总投资4406.11万元，其中：建设投资2542.05万元，占项目总投资的57.69%；建设期利息33.09万元，占项目总投资的0.75%；流动资金1830.97万元，占项目总投资的41.56%。项目正常运营每年营业收入18700.00万元，综合总成本费用15756.32万元，净利润2150.88万元，财务内部收益率36.00%，财务

6、净现值4143.09万元，全部投资回收期4.75年。本期项目具有较强的财务盈利能力，其财务净现值良好，投资回收期合理。由上可见，无论是从产品还是市场来看，本项目设备较先进，其产品技术含量较高、企业利润率高、市场销售良好、盈利能力强，具有良好的社会效益及一定的抗风险能力，因而项目是可行的。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。第一章 项目绪论一、 项目名称及投资人（一）项目名称xx加大装备制造业数字化转型项目（二）项目投资人xxx有限责任公司（三）建设地点本期项目选址位于xx（待定）。二、 结论分析（一）项目实施

7、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4406.11万元，其中：建设投资2542.05万元，占项目总投资的57.69%；建设期利息33.09万元，占项目总投资的0.75%；流动资金1830.97万元，占项目总投资的41.56%。（三）资金筹措项目总投资4406.11万元，根据资金筹措方案，xxx有限责任公司计划自筹资金（资本金）3055.67万元。根据谨慎财务测算，本期工程项目申请银行借款总额1350.44万元。（四）经济评价1、项目达产年预期营业收入（SP）：18700.00万元。2、年综合总成本费用（TC）

8、：15756.32万元。3、项目达产年净利润（NP）：2150.88万元。4、财务内部收益率（FIRR）：36.00%。5、全部投资回收期（Pt）：4.75年（含建设期12个月）。6、达产年盈亏平衡点（BEP）：7802.06万元（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4406.111.1建设投资万元2542.051.1.1工程费用万元2019.021.1.2其他费用万元465.641.1.3

9、预备费万元57.391.2建设期利息万元33.091.3流动资金万元1830.972资金筹措万元4406.112.1自筹资金万元3055.672.2银行贷款万元1350.443营业收入万元18700.00正常运营年份4总成本费用万元15756.325利润总额万元2867.846净利润万元2150.887所得税万元716.968增值税万元632.049税金及附加万元75.8410纳税总额万元1424.8411盈亏平衡点万元7802.06产值12回收期年4.7513内部收益率36.00%所得税后14财务净现值万元4143.09所得税后第二章 发展规划一、 公司发展规划根据公司的发展规划，未来几年内

10、公司的资产规模、业务规模、人员规模、资金运用规模都将有较大幅度的增长。随着业务和规模的快速发展，公司的管理水平将面临较大的考验，尤其在公司迅速扩大经营规模后，公司的组织结构和管理体系将进一步复杂化，在战略规划、组织设计、资源配置、营销策略、资金管理和内部控制等问题上都将面对新的挑战。另外，公司未来的迅速扩张将对高级管理人才、营销人才、服务人才的引进和培养提出更高要求，公司需进一步提高管理应对能力，才能保持持续发展，实现业务发展目标。公司将采取多元化的融资方式，来满足各项发展规划的资金需求。在未来融资方面，公司将根据资金、市场的具体情况，择时通过银行贷款、配股、增发和发行可转换债券等方式合理安排

11、制定融资方案，进一步优化资本结构，筹集推动公司发展所需资金。公司将加快对各方面优秀人才的引进和培养，同时加大对人才的资金投入并建立有效的激励机制，确保公司发展规划和目标的实现。一方面，公司将继续加强员工培训，加快培育一批素质高、业务强的营销人才、服务人才、管理人才；对营销人员进行沟通与营销技巧方面的培训，对管理人员进行现代企业管理方法的教育。另一方面，不断引进外部人才。对于行业管理经验杰出的高端人才，要加大引进力度，保持核心人才的竞争力。其三，逐步建立、完善包括直接物质奖励、职业生涯规划、长期股权激励等多层次的激励机制，充分调动员工的积极性、创造性，提升员工对企业的忠诚度。公司将严格按照公司法

12、等法律法规对公司的要求规范运作，持续完善公司的法人治理结构，建立适应现代企业制度要求的决策和用人机制，充分发挥董事会在重大决策、选择经理人员等方面的作用。公司将进一步完善内部决策程序和内部控制制度，强化各项决策的科学性和透明度，保证财务运作合理、合法、有效。公司将根据客观条件和自身业务的变化，及时调整组织结构和促进公司的机制创新。二、 保障措施(一)加强人才智力支撑打造新型企业家培养工程升级版，探索建立与国际接轨的专业人才聘用和激励机制，重点引进并支持人才和团队来本地创新创业。深入推进国家现代职业教育改革创新示范区建设，加快发展现代职业教育，大力培育高素质劳动大军，全面提升技术技能人才质量，切

13、实为发展先进产业提供智力和人才保障。(二)扶持产业中小企业落实鼓励、支持和引导民营经济发展的一系列政策措施。推进中小企业公共服务平台网络建设，进一步减免或取消涉及小微企业的行政事业性收费，增加采购预算中面向小微企业的份额。健全中小微企业金融服务体系，加快各类特色融资超市建设。(三)强化知识产权加强产业企业的知识产权创造、运用、保护和管理能力，支持企业发展名牌产品和创品牌活动，进一步加强对产业企业知识产权创造和保护的扶持力度。不断完善知识产权保护相关法规，研究制定适合产业发展的知识产权政策。推进高新技术企业实施知识产权战略，建立产业企业知识产权预警机制，积极开展应对知识产权侵权、国际知识产权保护

14、等问题的研究。(四)营造良好信息环境深入开展宣传，建设区域产业网络频道，加大媒体对产业建设宣传报道力度。建设区域产业体验中心，积极推广产业最新研究成果、产品和成功应用案例。充分利用产业论坛、信息技术博览会、各类创业大赛、众创空间等平台，开展多种形式宣传体验，扩大示范带动效应。(五)规范市场秩序营造良性市场秩序。综合运用政策引导、执法监管等措施，落实知识产权保护制度，打击侵权假冒、以次充好等不良行为，为企业营造良好的生产经营和研发环境。加强诚信体系建设。强化产业产品质量管理，完善产业企业质量信用动态评价和公布制度，建立区域行业企业及产品信用数据库和信用档案。对质量违法等不良行为的企业和个人纳入“

15、黑名单”，营造“守信激励，失信惩戒”的社会舆论氛围。规范行业自律。组建产业联盟，规范行业协会等社团组织行业自律，引导行业诚信经营、履行社会责任。(六)加大投入力度，拓宽融资渠道创新产业投融资体制机制，引导和鼓励金融机构增加产业建设信贷资金。健全制度，吸引社会资本投入产业建设，积极稳妥推进经营性产业项目进行市场融资，推广产业项目收益和质押贷款等多种融资形式。逐步构建多元化、多渠道、多层次的产业投融资体系。第三章 行业和市场分析一、 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

16、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

17、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，1

18、0，000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

19、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

20、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

21、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

22、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

23、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

24、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

25、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

26、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

27、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。二、 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，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

28、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

29、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，

30、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

31、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。三、 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

32、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

33、，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。四、 装备制造业数字化转型总体思路立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，服务和融入新发展格局，以数字技术与实体经济深度融合为主线，以深化

34、新一代信息技术与装备制造业融合发展为路径，以智能制造为主攻方向，实现装备行业生产方式和企业形态根本性变革，为促进装备制造业高质量发展，加快工业强省建设、做优做强数字经济提供有力支撑。五、 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

35、，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

36、，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

37、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

38、。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

39、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。六、 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

40、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

41、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。七、 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

42、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，

43、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

44、，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

45、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

46、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，

47、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

48、，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

49、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

50、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

51、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

52、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

53、，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。八、 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，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

54、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;

55、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

56、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

57、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。九、 客户分类与客户分类管理（一）客户分类客户分类指按照客户对于供应商的重要性分为不同等级。等级划分有三级制，如A类、B类、C类；有五级制，如A类、B类、C类、D类、E类；也有六级及以上的分类。有的企业将不同等级客户称为钻石级、白金级、黄金级、白银级、普通级等，客户分类的目的是识别客户重要性并给予不同的待遇。如果客户分类错误，就有可能将重要客户作为次要客户对待，而将次要客户作为重要客户对待，降低企业营销效益：正确的客户分类需要正确的分类标准，有的企业仅仅以客户购买量（额）作为分类标准，这是比较片面的，

58、客户分类依据有客户关系价值、客户忠诚度、客户信用度等因素。1、客户关系价值客户关系价值简称为客户价值，指客户为供应商带来的价值或客户在供应商眼中的价值。长期客户总收益指一定时期内客户持续购买为企业带来的收益。客户购买量、购买频率、购买持续时间是长期客户总收益的主要影响因素，获取客户的成本指企业为使潜在客户成为现实客户而耗费的成本。保留客户的成本指企业为加强或维持客户关系而耗费的成本，如人员访问成本、设立俱乐部的成本等。在获取及保持客户关系的成本不易计算时，可以近似地用销售量（额）来代替。测定客户关系价值可以使供应商集中有限的资源服务于重要客户，收到更高的效益。调查表明，许多企业的利润主要来自中

59、等规模的客户，因为大客户，般要求周到的服务和最大限度的折扣，小客户零星购买产生较多的交易费用，这些都降低了公司的利润率。中等规模的客户既没有大客户那么多的要求，又没有小客户那么多的交易成本。客户关系价值应当综合考虑现实价值和潜在价值两个方面，现实价值指客户当前购买为供应商带来的价值，潜在价值指客户今后可能追加购买为供应商带来的价值，有些客户实力雄厚，产品需要量大，但是对供应商还不了解或不放心，因而购买量小；如果增加了解或提高满意度则可能大幅度追加购买，成为大客户。2、客户忠诚度客户忠诚的判断标准主要有产品购买因素、成本因素、价格因素和态度因素等。在产品购买方面，忠诚客户会长期购买，高频率购买，

60、追加购买，交叉购买与原产品相关的其他产品与服务，向上购买升级产品，向他人推荐供应商产品等等，在成本方面，忠诚客户与供应商保持长期的交易关系，形成常规性购买，减少交易谈判而降低了交易成本；供应商了解忠诚客户的服务需求，能够及时有效地提供服务而降低了服务成本，在价格方面，忠诚客户降低了价格敏感性，基于一贯的信任而对供应商的价格变动给予理解。在态度方面，忠诚客户关心和维护供应商的品牌，较少受到竞争性产品的影响，关心供应商企业的发展，为供应商提供广泛的信息与建议。3、客户信用度客户以往交易的信用情况考察主要有总欠款率和货款延期支付平均天数两个指标。其中，统计期内总欠款率=逾期未付货款总额/总购买金额，

61、货款延付平均天数指超出合同规定时间拖延支付货款的平均天数。根据客户货款实际支付情况，分月结30天、月结60天、月结90天、现金客户和国外客户五种情况进行信用度评分。对新开发客户以及客户未来信用状况变化趋势的考察，可考虑以下因素：（1）企业管理层因素。主要管理者在业界的信誉、专业知识、有无应对局势变化的能力、有无不良嗜好、健康情况。（2）支付能力。资产负债率、风险性经营项目、固定资产投资情况、银行存款、偷漏税情况、员工福利、员工奖金发放等。（3）财务状况。财务调度能力、收付款情况。（4）管理状况。士气和效率、内部控制能力。（5）营销状况。品牌知名度、产销能力、业界影响力等。（6）行业状况。行业竞

62、争程度、产品发展前景等。若以上任一因素未达标准，即为不合格客户，应当高度警惕并采取相应的预防措施。（二）客户分类管理客户分类是客户关系管理的基础。企业按照客户的重要性制定不同的客户关系管理策略，投放不同的资源。比如，对于A类客户，在产品方面，可以根据客户的需求帮助研发或定制产品；在促销方面，派出职位较高的销售主管、部门经理乃至公司领导定期联系与拜访客户，维系客户关系；在价格方面，给予最优惠的价格和折扣或在必要时给予较大数额的年终返利；在交货期方面，保证满足其交货期的要求，优先安排生产，由生产部、物流部经理亲自负责，公司主要领导督办；在延期付款方面，给予最长的延付期限；在投诉处理方面，在最短时间

63、内给予回复及处理，进行满意度调查与跟踪。在促销方面，派出职位较高的销售主管、部门经理乃至公司领导定期联系与拜访客户，维系客户关系。与A类客户相比，低重要性客户获得的待遇要拉开一定差距。十、 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