装备制造业是工业的核心，其发展水平在一定程度上集中体现了国家的综合实力，我国装备制造业已成为国民经济的重要支柱产业。装备制造业包括电子设备、汽车制造、金属制品，通用设备等多个细分，从国际国内发展现状来看，我国装备制造业亟待转型升级，由“中国制造”向“中国智造”升级发展。

趋势一：从“增量时代”进入“存量时代”，数字化转型成为行业共识

我国装备制造行业已经从指数增长的增量时代，进入优化升级的存量时代。目前我国装备制造产业仍大而不强，行业资源、环境和成本压力的加大、技术创新能力薄弱，综合竞争力不足；制造强国的高技术优势、国际产业转移态势和国际贸易的新动向，给我国装备制造业转型升级带来巨大压力。随着数字时代的到来，各种新兴数字化技术快速发展，数字化转型已经成为装备制造企业的必选题，同时，叠加国家政策的鼓励与引导，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，企业思考的不再是“需要做”，而是“怎样做”，如何要做大增量、盘活存量，加快向高端化、智能化、绿色化转型成为思考重点。

趋势二：物联网应用日益广泛，及时把握各类生产数据

工业物联网进入快速成长期，很多走在前面的装备制造企业在生产制造环节引入物联网技术，使企业及时捕捉设备状态、故障频率等各类生产信息数据，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。在对制造业企业使用物联网的原因进行分析时发现，生产流程监控、工业自动化以及生产规划和调度是制造业使用物联网的核心。

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。在GE的Durathon电池工厂，10000多个传感器实时测量温度、湿度、气压和机器运行数据，实时监控生产过程并追溯产品全生命周期。国际大型工业龙头企业成为了工业/制造业领域数字化、物联化的重要推手。

物联网技术的应用提高了生产线过程检测、生产设备监控、材料消耗监测的能力和水平，在生产过程中进行智能监控、智能控制、智能诊断、智能决策、智能维护，从而提高了产品质量，优化了生产流程。

趋势三：以数据中台为载体，业财数据高效赋能

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；内部及外部数据资源分散，形成“数据孤岛”。

大数据唤醒了人们对数据和数据背后理性逻辑新的认知，众多企业已经建立数据中台实现数据集成，以中台之力拉通整合贯通销售、生产、采购、研发乃至人力、财务各部门的数据，把核算系统、ERP系统、CRM系统、采购系统以及各类前端交易系统打通，实现高效的数据采集与数据清洗。打通全产业链以及内外部数据，使业务与数据的一体化，消除数据孤岛，以全局视角，形成强大的数据资产，滋养各业务板块。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。

趋势四：数据驱动的场景化解决方案纷纷出现

制造企业的生产线处于高速运转状态，时时刻刻都产生大量的生产数据，传统的手工记录已经无法满足企业及时准确地获取数据以便管理者做出合理的经营决策，比如如何高效满足客户需求、合理调配产能；何优化生产流程、发现生产问题；如何准确预测生产成本及收益率？一些走在前沿的企业已经利用物联网和数据中台，持续优化现有的数字化工业场景解决方案。

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。

趋势五 ：人工智能深度应用，企业决策模式发生改变

机器学习与运筹优化技术的深度融合，推动智能决策技术不断扩充能力边界，以全局优化为目标实现企业综合收益最大化。智能决策体现在感知控制、数字模型、决策优化三个基本层次，基于海量工业数据全面感知，通过端到端的数据深度集成与建模分析，实现核心环节智能优化与决策，由自下而上的信息流与自上而下的决策流共同构成了应用优化闭环，“辅助管理层决策”已成为企业最关注的大数据应用场景。

趋势六：商业模式发生变革，产品中心向客户中心转变

在传统工业技术体系下，装备制造企业商业价值的创造以产品为中心，重点关注产品质量和制造效率的提升。市场对于产品多样化、个性化需求的提升，正加速企业从“以产品为中心”转向“以客户为中心”，从规模化转向个性化，促使企业从企业策略、管理流程、产品研发生产、销售、售后保证等方面进行改善，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；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，打通研发、生产和服务数据链，促进供需精准匹配，满足客户个性化定制需求，；在智能化制造方面，利用工业物联网技术提高产品质量，优化生产流程，提升智能制造水平。

以产品为中心的营销模式是一种交易营销，而以客户为中心的营销模式是一种关系营销。

趋势七：由传统成本管理向精益成本管理转变

传统的成本管理忽视了企业价值链各环节的管理，已经无法适应当下制造业发展的需求，企业成本管理已经不可避免地走向对全成本的全过程精准管控。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。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闭环。

在销售定价决策过程中，装备制造企业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，将成本科学合理地分解至各业务环节、各产品、各项目，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，计算单个工单产成品实际成本，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，从采购、设计、生产和服务上全方位控制企业成本。

趋势八：产业链上下游密切协同，向智能化制造进化

信息时代，市场竞争环境的复杂性和多变性，企业无法靠单打独斗去面对所有环节的竞争和对市场需求实现快速响应。企业必须与供应链的上下游企业密切协同，数据高度融合，增强风险预警和应急处置能力，才能实现共赢。

数据驱动下，供应链上所有成员在采购、生产、销售、研发、金融等方面实现协同管理。由于客户需求的不确定性，供应链各环节的成员在做采购、生产决策之前都需要对需求进行预测，核心企业一般会与上下游企业分享预测、订单、库存等信息，提高预测的准确性，同时与上下游企业进行协同计划和补货。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，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，实现向智能化制造的进化。