变局中寻机:中国制造迈向“数字工厂”精益增长新时代

   2025-12-18 工业品商城2
核心提示:在过去相当长的一段时期内,中国制造业以其庞大的产能和快速的扩张引人注目。然而,时移世易,当前中国制造企业正普遍面临着产能结构性过剩以及愈发激烈的行业同质化竞争。粗放式的发展模式已难以为继,唯有通过持续提升产品质量、有效降低生产成本、全面提高运营效率,构建精益增长模式下的“数字工厂”,才能在激烈的市场

 在过去相当长的一段时期内,中国制造业以其庞大的产能和快速的扩张引人注目。然而,时移世易,当前中国制造企业正普遍面临着产能结构性过剩以及愈发激烈的行业同质化竞争。粗放式的发展模式已难以为继,唯有通过持续提升产品质量、有效降低生产成本、全面提高运营效率,构建精益增长模式下的“数字工厂”,才能在激烈的市场博弈中占据主动。

 “数字工厂”的建设早已不再局限于生产制造这一单一环节。越来越多的企业意识到,要实现真正的精益增长,必须打破部门壁垒,将数字化、智能化贯穿于研发、生产、供应、销售及售后服务的全业务流程。这意味着,从顶层规划设计,到具体建设实施,再到日常运营管理,都对企业提出了更为系统、全面且深刻的要求。

 与此同时,前沿技术正在以前所未有的速度渗透到工业领域。尽管人工智能(AI)和生成式AI(GenAI)在行业的高价值场景中的广泛应用仍处于早期阶段,但其强大的潜力已逐步显现。特别是大模型技术,在头部客户中的热度持续攀升,相关落地案例也开始纷繁涌现。根据IDC的调研数据,2024年全球工业企业中,已有37%的厂商投资了生成式AI,这一比例相较去年增长了10个百分点,显示出行业对AI技术赋能工业的日益重视。

 然而,当前大模型在数字工厂中的应用,更多地呈现出“锦上添花”的特点,尚显碎片化。尽管如此,放眼长远,大模型技术无疑将对制造业产生革命性的深远影响。因此,对于那些有远见的头部制造企业而言,进行合理的前瞻性资源投入,构建自身的AI能力,已成为一项战略性选择。

 在推进数字工厂建设的过程中,企业普遍面临着诸多挑战。由于数字工厂覆盖的业务范围极其广泛,不同领域的建设往往需要协同进行。然而,许多企业在规划初期往往考虑不周,容易出现规划不足的问题。部门之间的壁垒难以有效打破,数据孤岛现象普遍存在,导致数据融合困难重重。更有甚者,一些项目的实施仅能解决表面问题,无法触及根本,导致“治标不治本”。

 不同规模、不同细分行业、不同数字化成熟度的制造企业,所面临的具体挑战亦各有侧重。为了帮助行业用户更好地应对这些挑战,IDC近日发布了《IDC PeerScape: 中国数字工厂年度领导者案例,2024》报告。该报告深入分析了中国典型制造企业在建设数字工厂过程中最常遇到的困境,并从中选取了具有代表性的IDC中国2024年度数字工厂领导者案例,提炼出宝贵的观点和切实可行的建议,为广大制造企业提供了重要的参考价值。

 IDC中国制造行业高级研究经理杜雁泽在解读报告时表示:“随着中国制造业整体实力迈向新台阶,越来越多的企业在数字工厂建设方面涌现出优秀的实践。我们每年都会持续收集不同细分行业、企业规模以及业务场景下的数字工厂信息。在本次报告中,我们特别选取了在高效柔性化生产、物联网(IoT)及工业数据运营、多工厂SaaS应用以及生成式AI应用等多个维度表现卓越的数字工厂优秀案例,旨在为广大制造企业提供可借鉴的经验和思路。”

 总而言之,面对产能过剩和激烈竞争的严峻挑战,中国制造企业正加速从粗放式增长转向精益增长,数字工厂的建设已成为不可逆转的趋势。通过拥抱AI等前沿技术,并借鉴优秀实践,中国制造企业有望在数字化的浪潮中,构建起更具韧性、更富创新力的精益增长新模式。


 
 
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