“三重压力”之下中国中小企业稳进提质若干问题研究
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第一节 制造业企业数字化转型面临的突出困难和问题

一、部分制造业企业数字化基础薄弱

(一)企业数字鸿沟明显,产业协同数据开放与共享不够

目前市场上的工业设备种类繁多、应用场景较为复杂,不同环境有不同的工业协议,数据格式差异较大,大中小企业间数字鸿沟十分明显,企业间、软件间的数据互联互通仍有欠缺,数据难以转化为有用的资源,反而由于系统间的信息交流不顺畅导致“信息孤岛”丛生,产业链协同发展受限。当前,企业愿意将数字化资源全方位延伸至供应链一端,实现订单处理、生产制造、物流安排等的智能化,但部分中小供应商缺乏人才、设备,数字化程度较低,影响了平台开放和产业链协同发展。某电器有限公司反映,企业目前数字化与外部数据融合度不高,受限于数据的规模、种类及质量,无法及时全面感知数据的分布与更新。

(二)不少企业处于半自动化生产阶段,硬件数字化程度低,设备改造和数据采集难度大,数字化基础薄弱

宁波市宁海县10余家年产值10亿元以上行业龙头企业均已完成数字化车间建设,ERP、MES等信息系统应用成熟,但辖内中小企业应用数字化技术的普及比例、对数字化转型相关技术的利用程度均比较低,纳入统计的190余家规模以下(以下简称规下)样本企业生产设备普遍比较低端,以手工生产和半自动化生产为主,平均每年每家在信息技术应用上投入资金不足万元。杭州市70%的项目仍处于数字化转型的探索阶段,主要是解决数据采集、连接及自动化控制等问题,真正实现产品全生命周期数据驱动和产业链协同的智能化应用的还不多,辖内萧山区规模以上(以下简称规上)企业中,50%以上没有企业数字化转型的整体规划,大多数企业的数字化投入还是软件投入;临平区11400多家大中小企业中,数控化设备占整体设备80%以上的企业仅有24家,已联网数控化设备占整体80%以上的企业仅7家;富阳区1100家企业中,设立信息化部门的仅占23%,设备数控化率和联网率仅为35%和20%,实现仓储管理、生产管理、产业研发设计数字化等仅占10%、30%、22%,实现企业系统间集成的更是不足20%。

(三)不少企业数字化改造更多地停留在碎片化、低端化层面,最终导致数字化转型效果不佳,企业未能从数字化转型中明显受益

绍兴市某家具公司生产线上共有20多个环节,目前仅仓储智能管理、智能验布两条线实现完整的转型升级,布匹不良品率仅下降10%左右,转型效果未能达到预期。诸暨市某针织有限公司已完成80台一体机数字化车间改造工作,共投入资金620余万元,主要为设备和相关软硬件建设,生产效率提高20%、成本降低18%,但数字化转型效果局限于排产效率提升、减员降本、原料节省等直接经济效益,尚未涉及商业模式、组织架构、价值体系等深层次的优化。宁波市某制衣有限公司2019年花费3万元购买了ERP系统,主要用来管理有关数据, ERP系统变成单纯的数据库应用,而生产进度管理、产品质量管理等方面的功能完全没有用上。

二、数字化转型要素支撑能力不足

(一)第三方服务供给不足

企业在数字化转型过程中,由于自身数字化转型经验不足,往往无法独立完成数字化改造方案,也缺少转型的相关技术,因此,需要一些数字化转型服务供应商来提供数字化转型服务。但是,目前第三方数字技术服务市场供给不足、服务水平不高,现有数字化转型服务供应商数量很少且良莠不齐,大部分服务商局限于某些特定的行业或特定的场景,深耕本地制造业的信息工程服务商、系统解决方案提供商力量较为薄弱,提供服务的精准度、深度与广度难以满足企业的个性化需求。数字化转型专业机构供给不足,尤其制造业企业很难找到既有开发完善的工业互联网产品能力,又充分了解企业产品生产实际情况的服务公司,难以帮助企业梳理数字化改革需求,严重阻碍了企业的数字化转型。某电气有限公司反映,提供诊断服务的机构对电气行业不了解,提供的诊断结果和技改方案套用其他行业的模板,不具备可操作性,对企业基本没有什么参考价值。某智能科技股份有限公司专业从事氢碎炉、磁场成型机等磁性材料专用设备研发、生产和销售,企业计划未来两年投入3000万元用于数字化车间改造及购买PLM、PDM等企业数据管理系统,由于生产设备专业性较强,属于定制类产品的生产管理,与流程型数字化系统有较大区别,而目前市场上第三方专业机构大多集中在流程型数字化领域,实际应用效果不佳,针对定制类成套设备的数字化诊断咨询机构又十分稀缺,导致企业数字化转型推进缓慢。某电机有限公司购买了多家第三方服务供应商的数字化系统,由于第三方未能全面调查、研究该公司的个性化产品,系统试行时产品信息读取不完整,产品无法达到预期效果,运行效果不佳,导致企业迟迟未能上线成熟的数字化生产系统,损失近100万元。

(二)企业数字化转型资金支撑不足

资金密集是数字化转型的显著特点。当前,制造业企业,尤其是中小企业数字化转型存在较大资金缺口,用于研发、设备、人才的资金不足,数字化转型融资难、融资贵问题突出,目前市场上缺乏面向企业数字化转型的特色融资产品,无法为制造业企业数字化转型提供有效资金保障。不少有意愿进行数字化转型升级的企业由于资金原因,转型难以实施或进度缓慢。绍兴市某新材料技术发展有限公司投资2000万元对现有1万锭无纺纱布生产线进行智能化升级,生产效率提高25%。为争取全球市场,公司计划投资1.5亿元推进实施国际化高级无纺布定制项目,全力促进生产经营模式的数字化转型升级。但由此产生的资金缺口在0.5亿~1亿元,目前企业缺乏充裕的资金,该项计划仍未正式实施。浙江某消防报警设备有限公司主要生产电路板和火灾报警器设备,企业于2019年启动数字化“5G+智慧工厂”项目,利用5G网络将厂内设备接入企业数据中心信息系统,该项目需要在厂内建设5G基站,投资额高达1.2亿元,前期建设和后期维护费用均远高于企业其他生产性建设项目。2020年年底,因投入产出长期失衡影响,企业资金链出现问题,项目被迫暂停。经企业与属地政府及农村信用合作联社、宁波银行等金融机构磋商协调,计划将整体工程分为2期,通过分期投入的方式降低资金压力,推动项目重新动建。截至2022年9月,累计完成总投资4523万元,投资完成率仅37.7%,项目建设进度滞缓,企业仍在多方筹措资金保障建设。

(三)数字化转型人才紧缺

由于缺乏数字化转型整体规划型人才和系统运营维护的应用型人才,部分企业虽有转型意愿,但受制于自身条件,应用型人才缺口较大,难以独立完成数字化转型。特别是中小企业数字化人才缺口更为严重,支撑中小企业数字化转型的数字高端专技人才、数字工匠结构性短缺,兼具数字技能与制造业技能的复合型人才十分匮乏,严重制约了企业数字化转型。以温州市为例,根据《2020浙江省数字经济发展综合评价报告》,温州市企业每百人中信息技术人员数量为1.31人,企业每百名员工拥有计算机数为24.04台,企业使用信息化进行生产制造管理普及率为42.4%。据抽样调查,69.2%的企业反映在数字化改革后,遇到了缺乏人才的问题。某滤清器有限公司表示,由于国内难以找到能熟练使用SAP的ERP系统的人才,只能高价购买IBM公司的咨询服务,由国外团队花费一年多时间在各部门培训2~3名操作管理人员,该项费用支出超过1000万元。某精密机械有限公司反映,企业数字化人才引进难以达到理想状况,长期面临高精人才、配套供应商引进难、留驻难等问题,缺少大数据应用、机械设计、电气自动化设计等领域的高端专业人才。

三、数字化核心技术受制于人

(一)国产替代较进口设备仍有差距

核心技术易受欧美限制,设备采购、维护较难。当前,国内芯片、基础软件、整机、工业控制技术、网络传输系统等核心环节供给能力与国外发达水平相比仍然具有较大差距,且对外依存度高。绍兴市某区对辖内已开展数字化转型的25家企业、近80种智能软件设备的调研显示,目前数字化转型常用的生产控制、资源管理类高端软件,52%依赖进口,70%以上智能终端传感器及绝大多数存储芯片依赖进口。某机械有限公司反映,国内高端传感器、智能仪器仪表、高档数控系统、工业应用软件等市场份额占比不到5%,关键技术和核心部件受制于进口。某模塑有限公司反映,由于国内欠缺精密程度高、三维设计的绘图软件,模具行业基本还是采用西门子PLM软件公司研发的UGNX系统,一套系统内模具设计模块的费用为21万元,以该公司6名研发人员配套计算,整套设计软件购买费用高达126万元。某精密仪器公司反映,相关智能化设备从日本采购需要200万~300万元,是国产机器的2倍,但是由于国产机器无法满足仪器生产的精度要求,且生产效率与稳定性均不如进口机器,只能选购高成本的进口机器。

(二)数字化转型“卡脖子”环节攻坚困难

某制冷设备有限公司反映,由于生产车间智能化程度不足,企业投资150万元对冷风机中固定配件的流水线进行数字化改造,节省生产成本近20%,但由于技术阻碍,企业迟迟没有对复杂的制冷并联机组生产车间进行全面数字化改造,如突破该环节,并联机的制作成本将至少节省20万元/台。浙江某铝塑业有限公司在口红管的质检环节用工量较大,迫切需要通过视觉识别实现机器换人,公司对接了大量的技术解决服务商,包括国内该领域处于领先地位的海康威视等企业,均无法提出行之有效的技术解决方案。

(三)平台安全性不足、设备精密性不够

以杭州湾某经济开发区的安全环保智慧监管平台为例,平台总共布设超过20万个数据感知和监测点位,部分监测数据涉及生产工艺参数,如反应釜的温度、压力等事关企业核心技术;储罐和仓库信息则涉及企业原料和产品库存,关系到企业上下游供应链价格谈判,企业负责人对数字化监管的信息安全顾虑很大。危化品车辆运输及企业仓库、罐区的监管情况,相关数据可以推算出企业原材料和产品的库存,一旦数据泄露会造成企业在与上下游供应链企业价格谈判中处于不利位置。2018年,中国轻纺城集团公司纺织产业大数据中心开发的“印染大脑”,是运用人工智能机器学习等方法,精准分析使用采集到的印染运行数据对印染行业进行优化工艺流程的“数字化管理系统”,前身为2017年提出的“十朵云”,但企业认为该系统需要采集的财务数据、客户资料等信息较为敏感,因此响应度并不高。升级后的“印染大脑”不涉及此类较敏感信息,企业的参与积极性提升30%左右。

四、数字化转型标准不统一

(一)软硬件设备没有统一标准

制造业企业设备品牌多、型号杂、接口不一,有时即使是同一家企业内部,也没有统一标准,导致数字化转型困难重重。以浙江某印染有限公司加装模块为例,公司原有设备品牌型号较多,一些老旧设备需进行数字化改装才能接入系统中,面临着“一机一方案”的难题。如日新的10GPW—2000定型机,为监测机台参数,每个温控点均需要装一个输出接口到PLC(可编程逻辑控制器),需2000元/个,共20个,另加PLC模块3000元,改造费用43000元/台,总体改造成本预估要几百万,改造成本巨大。染色机改造方面,为满足市场需求,公司配备了亚东溢流缸、东霖溢流缸、东宝气流缸等多种缸型,其中染缸带的集控有SEDO、DTR等多种类型,即使同样是DTR类型的,还细分了DTR650、DTR650A、DTR800、DTR850等多种型号,实现数据的集约后接到同一套系统难度极大,需要进行大量更换。

(二)数据没有权威标准

制造业企业每天产生和利用大量数据,应用场景较为复杂,不同环节、不同工业协议数据格式差异较大,标准难以兼容,尤其是产业链间业务协同不理想。在制造业领域存在ModBus、OPC、CAN等多种类型的工业协议,且自动化设备生产及集成尚未开发各种私有工业协议,导致工业协议难以互通。某鞋材有限公司反映,企业各部门所持有的产品、工艺、设备等数据版本不统一,缺少统一的数据平台,设备与设备之间信息联通处于孤岛状态,数据存在一定滞后性,导致无法对数据进行深度挖掘和利用。杭州某啤酒有限公司精酿发酵阀阵自控改造项目,仅产线设备提供商就有4家,需额外增加32万元的技术服务费用来兼容不同的数据。

(三)企业数字化系统和外部数据系统对接没有技术标准

企业的数字化改革基本是按照自身需求推进,系统由软件公司量身定制,技术框架不尽相同,后期如果要与政府数字化监管系统等外部数据系统对接,将面临资金、人力、时间等方面的再次投入,给企业增加负担。某饮料集团有限公司在海宁地区设有各类食品加工企业5家,其管理数字化系统较为完备,但对应不同类食品的监测控制数据也各不相同。“浙食链”推广过程中,由于两个平台间的信息壁垒尚未打通,数据无法导出,仍旧需要每天手工输入相应数据。某电器有限公司反映,企业目前数字化与外部数据融合度不高,受限于数据的规模、种类及质量,无法及时全面感知数据的分布与更新。

(四)数字化改造没有标准模板

由于制造企业产品不同、标准不同、工艺不同,在推进数字化改造的过程中,各领域缺少可参考借鉴的成功经验和范本,需要“一企一案”量身定制,导致企业改造成本偏高、过程较长。某针织有限公司在2020年年底投入800多万元将生产机器更换成一体机、条码机进化为磁卡、传送带取代人工搬运、管理系统全部智能化等,是该地区第一家尝试数字化改造的袜业企业,改造前期缺乏专业技术人员给予相关方面的指导,整个过程全凭多年经验和设想,与第三方软件公司经过反复讨论后实施,在运行的大半年时间里也进行了多次修正和完善,目前生产效率虽然能提高15%以上,但改造过程中因经验缺乏走了很多弯路,改造成本也大大增加。

五、数据安全缺乏有力保障

(一)制造业数据安全难以保障

制造业数据涵盖设备、产品、运营、用户等多方面,在企业数字化转型中,数据要素是制造业数字化转型的重要驱动力和关键支撑力,其安全要求远高于消费数据。这些数据一旦在采集、存储和应用过程中泄露,会给企业和用户带来严重的安全隐患,企业对此存在较大担忧。某智能泵阀实验室反映,Modbus、DNP3、OPC等传统工业协议缺乏身份认证、授权及加密等安全机制,若利用中间人攻击捕获和篡改数据,给设备下达恶意指令,会严重影响生产调度,造成生产失控。某液压有限公司表示,制造智能化意味着企业产品的核心数据要上网,为防止相关核心数据外泄,企业就要建立数据库的安全保护机制,但要投入多少资金、达到何种水平,企业没有经验,也缺乏指导。

(二)中小制造企业的技术难以达到构建自身数字中台的要求

中小企业往往依赖第三方数字平台去利用数字资源,但第三方数字平台若在采集、存储和应用过程中泄露数据,会给企业和用户带来严重的安全隐患。某服饰营销管理有限公司反映,公司是中国最大的女装制造商之一,为解决传统刚性制造存在的订单量大、款式少、排期不灵活的问题,借助消费互联网平台和工业互联网平台推动汉帛服饰成功实现小单化、数字化、智能化生产,高效整合设计研发、智造工厂、面辅料、零售、电商等上下游产业链,但“云化”后,数据非法访问次数加剧,数据安全风险持续加大,各种信息窃取、篡改手段层出不穷。