中国制造业能实现数字化转型吗?_中国制造业数字化转型的最大难点

由网友 八六三软件 提供的答案：

数字经济时代,制造企业实施数字化转型已成为时代趋势。这既是对国家战略的贯彻落实,也是企业自身发展的主观需要。作为企业管理者,实施数字化转型,将面临从思想到行动的一系列变革,仍然挑战重重。

对于生产制造企业来说,数字化转型最重要的就是要提升生产效率,降低成本,主要利用大数据、云计算、边缘计算、物联网、5G等手段,来改进和优化自己的业务模式、流程、产品等各方面。

数据是实现数字化转型的基础

随着生产制造企业数字化转型的不断推进,通过对采购、生产、库存、资金、质量、能耗、设备状态等业务数据的及时洞察,可以帮助企业对生产运营管理中的各类复杂问题能够既知其然,也知其所以然。制造业数字化转型的意义,就在于如何以数据的自动流动化解生产、运营、管理中的不确定性：让正确的数据、在正确的时间、以正确的方式,自动传递给正确的人和机器,以实现资源配置效率的优化。

制造业面临的诸多问题

数据驱动正成为生产制造企业资源优化配置的利器。然而,在制造企业推进数字化转型过程中却面临着诸多问题：有效数据不足、数据采集困难、数据流打通难、数据价值挖掘难等,甚至很多企业数字化转型的需求强烈,但缺乏清晰的战略目标、详细的转型规划……面对诸多问题,企业如何走好数字化转型之路？

八六三软件加速制造业转型升级之旅

在生产制造企业的实际生产运营过程中,做到充分利用数据价值并非易事。八六三软件推出了针对生产制造企业的系列化数字化转型解决方案。

八六三通过体系化数据管理方案来攻克数据价值利用难题,通过搭建数据治理、湖仓一体、数据服务、数字一体化支撑等平台,助力实现企业数据标准一体化、工作流程一体化、业务流程一体化、信息系统建设统一标准化,这样不仅可以为企业数字化转型夯实基础,还可以赋能诸多生产场景,大幅度提升企业的经营管理水平,大大降低生产制造企业数字化转型成本。

八六三软件推出的制造业数字化转型解决方案,依托在边缘计算、物联网、大数据等方面的能力优势,通过强大的PaaS服务能力,采用湖仓一体的数据管理和服务能力,以及六大成熟的SaaS化产品和多场景应用扩展能力,为生产制造企业提供全生命周期一站式的数字化转型服务。

PaaS平台向下对接海量工业装备、仪器、产品,向上支撑工业智能化应用的快速开发和部署。基于云原生技术,微服务架构,前后端分离,通过将传统流程服务、组织服务、门户服务、建模、消息、集成、生态组织、主数据等能力中台化；并提供统一集成&低代码开发能力,帮助生产制造企业高效构建内、外协作一体化的数字化平台,提高企业组织效率,提升业务敏捷度,夯实企业业务提供数字技术底座支撑,赋能数字化转型升级,敏捷应对业务需求变化。

湖仓一体大数据中心,可以为生产制造企业提供一个企业全量数据的存储场所,它打通了数仓对数据湖的直接访问,实现数据湖和数仓的数据、元数据的自由流动,以实现统一的数据管理、多模态的存储引擎、 数据全生命周期管理。

SaaS平台是基于PaaS开发出来的,主要根据其灵活性和开放性的特点,构建企业级操作系统。主要包括ERP,MES,CRM,LES,WMS,SRM,企业信息化平台,数据服务平台等,主要面向设备管理、智能排产、企业运营、资源调度、智能生产线等多个场景,提供各类工业 APP、云化软件,通过便捷的功能选配,高性价比的部署方式,更快、更好地帮助企业提质增效,实现数字化转型。

八六三软件制造业数字化转型解决方案支撑体系

该解决方案有哪些优势？

面向生产制造企业的数字化转型解决方案从以下多个方面最大化满足企业个性化的解决方案和应用需求：

完整可靠的流程定制

根据制造业特性,制定一系列通用标准流程,低代码平台支撑,拖拽操作,简易便捷即可根据当前管理现状一对一制定专属流程规范,自由适配,无限可能。

更少的硬件投入

依赖工业物联网传感器、IT和OT融合、现代化制造技术,基于物联网云平台、可互操作和高度连接的系统/平台,可以紧密生产线、仓储管理、物流快递、商务销售等方面的相互联系,打造成一体式的商业管理模式。包括机器在内的大量数据分析和使用,转化为行动和决策,形成信息化和自动化高度融合的生产管理系统。

精细深度的数据管理

细化分布多种类数据信息,打造独立的数据汇总体系,对已有信息化系统进行升级改造。

海量高效的数据服务

使用湖仓一体存储,包容多种数据格式,提供丰富的数据处理与交换任务设计,统一、安全、高效地全局数据共享交换。并结合数字孪生集成多种类、多物理量的仿真过程,完成映射,从而完整记录对应的实体全生命周期过程。

科学全面的建设规划

贴合企业实际情况打造出基础管理之外的能源管控、智造服务（物联网）,进入工业4.0时代,实现数据化运营。

制造业数字化转型解决方案产品布局

1、物联网平台

物联网平台主要实现底层设备数据采集和传输,以人、机、物之间的网络互连为基础,通过采、管、视、用四大方式对数据实现全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析,为生产制造企业提供信息化、智能化提供支撑。

2、大数据平台

大数据平台主要满足生产制造企业对于数据的各种要求,主要通过对企业全域数据进行数据集成,解决制造业数据收集能力差的问题；并针对数据质量差、数据标准混乱,无法直接赋能生产等问题,构建数据治理架构；以及通过构建湖仓一体的大数据中心,解决企业结构化数据、非结构化数据的数据存储管理问题。

3、数据服务平台

以数据作为资源和资产,基于大数据平台的融合、清洗、建库、治理能力,为生产制造企业的多个应用场景和数据需求提供标准的数据服务,实现内部数据的互联互通,有效支持企业开展决策。

4、数字一体化支撑平台

数字一体化支撑平台,为生产制造企业提供一站式信息化应用系统建设能力支撑,构建公共应用组件、支持各应用系统标准快速开发部署。主要通过低代码开发能力,结合大数据与AI智能,帮助生产制造企业定制、开发多种类、专业化、场景化的业务应用。

制造业数字化转型解决方案应用场景

· 设备运维管理 ·

赋能生产制造企业实现设备管理、设备状态监控、设备工单管理、巡检计划管理、客户管理及系统管理等功能。通过智能监测和传感技术,获取设备运行状况,设备详情,设备告警和工单管理,经过数据云平台进行数据挖掘、分析、检测、分发,获知客户方设备运行情况。为企业提供数据支撑,为设备报修填报、维修、巡检、保养、智能决策提供"可视化"解决方案。

· SRM供应链管理 ·

帮助企业实现与供应商建立和维持长久、紧密伙伴关系,实现从采购需求的下达、审批、招标以及后续的订单、发货、入库、对账、供应商准入、供应商绩效考核等全过程业务闭环。

· 产品全生命周期管理 ·

以BOM为数据中轴,围绕产品全生命周期的数据进行管理,基于不同业务视角对产品结构以及数据进行构建和组织,从而形成面向不同阶段的BOM视图,满足不同企业对产品数据和信息的管理、查看及使用需要。

· 能耗管理 ·

融合物联网技术、大数据、云计算等技术,对生产制造企业的能耗按不同层次、不同维度进行统计分析,通过可视化图表向管理人员或决策层直观展示各用能单位的能耗情况,通过精细化管理分析能耗高点、能耗值以及不合理的用能习惯,为企业进一步节能降耗提供科学准确的数据依据,协助企业碳达峰和碳中和。

· 数据资产管理 ·

通过规范流程对资产进行全生命周期管理,结合资产盘点、共享平台使资产数据更加及时准确、公开透明,帮助企业提高资产信息数据共享的完整性、及时性、一致性、规范性。

· 生产管控平台 ·

专注于制造业生产跟踪的数智化平台,支持集成MES、ERP等系统,集中管控库存物料、生产管控、合同信息等阶段数据,构建产品BOM流程树管理,实现生产计划、实施大纲线上化、集中化和信息化。

主要对生产制造企业的年度生产实施大纲、生产计划及进度进行线上化、集中化、信息化、无纸化管理。集成采集生产过程业务数据,以产品流程树的形式展示制造进度及问题。通过对生产业务数据的深度挖掘,打破业务黑盒,聚焦管理,支撑现场管理工作的高效协同和精准落实。

· 测试装备及实验管理 ·

由测试装备、实验管理两个模块组成,主要对测试装备进行全生命周期台账管理,在试验管理中同步获取测试装备信息,并在完成试验申请后推送关联设备信息,标识已借用,试验推进流程一体、透明、便捷、高效。

可以帮助企业建立一整套测试设备全生命周期管理体系。从数据基础为出发点,对材料申购及加工进行基本管控,以时间跨度为线,全面跟踪测试设备生命周期使用情况:将测试装备模块汇聚为面,全量数据掌握并形成预警机制,最大程度上避免材料储备浪费,实现维程监管效果。

结合试验管理模块,以试验项目为主线,贯穿项目审批全流程管理与监督,形成试验项目台账,并对试验设备档案进行状态更新,满足质量负责人、客户、测试主管等多角色对试验进行全程监督。

八六三软件面向制造业系列化数字化转型解决方案,可以帮助生产制造企业实现精益管理,实现降本增效。同时,还可以实现业务数据整合,打通企业生产、研发、销售、供应链等数据,驱动企业向智能制造转型升级。让数据应用能力升级为企业能力,持续提升企业经营管理水平和市场竞争力。

从《中国制造2025》到《质量强国建设纲要》,再到《数字中国建设整体布局规划》,数字经济利好政策频频出台,政策+技术双轮驱动,强力释放红利窗口期,但归根结底,也还是要落到企业的具体升级增长上。

数字化是企业转型的重要方向,为了推动更多生产制造企业数字化转型,八六三软件凭借丰富的解决方案和强大的技术交付实力,专注为智能制造企业提供"智能制造"趋势下的数字化转型整体规划、场景应用及产品技术支持。

由网友 羡之说 提供的答案：

我做过一个《两化融合背景下中国制造业转型升级》的讲座,可以比较清楚地回答你这个问题。

首先我们需要借助经济学的生产要素概念,要解释说明：对于一个经济体,或者构成经济体的一个产业部门（比如制造业）来说,数字化转型意味着什么？

决定经济产出的要素,包括资本、劳动、自然资源（土地原材料等）,以及20世纪下半叶以来被突出强调的技术知识、人力资本、企业家才能等。一个经济的总产出,是关于这些相应生产要素投入的函数。以柯布·道格拉斯生产函数为例,数字化转型,或者与之同义互文的其他概念——诸如智能制造、信息化与工业化融合（两化融合）、工业4.0、工业互联网等等,本质上是一种技术进步,体现为A(t)-综合技术水平的提高。在劳动、资本等其他投入要素及条件不变的情况下,综合技术水平提高将来带来经济产出的增长,及GDP或者国民收入的提高。

所以数字化转型,其实就是信息技术革命渗透到产业界,带来了企业的生产技术（制造工艺流程）、经营管理技术（如数字化的商业创新、信息化和智能化管理等）的进步,并与人力资本（高素质的劳动力,能够运营信息化和智能技术的人才）、企业家才能（企业高级管理人员的战略、经营能力）相结合,带来企业、产业部门以及一个经济体总体增长的趋势。

长远看,技术进步是全要素生产率提高和世界经济增长的根本动力,世界经济现代意义上的增长,即起源于第一次工业革命,依托于科学、数学发展基础上的可控、可重复、大体量的技术试验和发明,带来生产技术的快速进步。在此之前,据统计,每隔1400年世界经济体量才能翻一番（年均增长0.02%）,而第一次工业革命将这个速度提高了数十倍。二战后至70年代、90年代中期起西方发达国家经济的快速发展、全要素生产率的提高,也得益于信息技术革命为主体的第三次科技革命浪潮。

所以就世界范围来说,在第四次工业革命（当然对于工业4.0的阶段划分有不同的理解）的背景下,充分利用技术进步的成果,来提高企业和一个经济体的绩效表现,是大势所趋。对于企业竞争来说,则是在市场倒逼之下,利用技术来降低成本、提高质量和效率,从而提高竞争力的必然之举。

但我们要强调,从世界范围来看,数字化转型乃至于发展数字经济,是一种相对尖端、前沿的技术范式,而不简单是实现自动化或者高度自动化。不同的国家有不同的要素禀赋结构,即有不同的资本存量、不同的劳动力存量、不同的劳动力素质,劳动力相对于资本的价格不同,比较优势不同,因而适合发展的产业结构不同,所以对于尖端、前沿的技术进步,应该有选择的吸收,甚至是循序渐进。而想要大跃进,基本是不可能的。

比如南亚和非洲的一些国家,劳动力充足因而价格便宜,但是资本缺乏、因而价格贵,因此需要引进外资,承接全球的劳动密集型产业转移,这样才能获得利润和资本积累。如果这些国家现在就想要大力发展智能制造,引进高精尖数字装备和生产经营技术,就违背了这些国家的比较优势,企业也好产业也好,在国际上都不会具有竞争力,只会被淘汰出局。要发展的基本条件本身就不具备：发展数字技术或者智能制造,需要有相当发达的资本积累,以及相对丰富的高素质人力资本,比如只有高中以上学历的人员才能操作相应的精密装备并适应工艺流程的快速变化,而人力资本和资本都是这些国家匮乏的要素。

所以要理解,在产品的生产技术可能性上,存在多种组合,资本和劳动可以相互替代,有的资本投入高（设备和技术密集）、劳动投入低,有的劳动投入高（劳动密集）、资本投入低,但都可能达到相应的产出结果——同样的质量和同样的产量,只不过不同的生产技术可能性或者要素投入结构的成本不同,企业所要追求的就是以最低成本获得最大利润,而不是追求所谓的技术进步。

因此技术、资本品（高精尖设备）的应用水平,是由产业的性质影响下的成本水平决定的。某种产品如果依靠低成本劳动力的堆砌,而无法生产出来或者生产出来不经济,那就只能提高技术和资本品的投入水平。智能制造、数字化转型等等,就更多的要发生在这些技术含量高、产品附加值大的产业,比如精密制造业、核心零部件和高端装备制造业。否则,如果制造一把雨伞,也搞一个数字工厂、无人工厂,当然技术上绝对能够实现,但在市场上绝对会被非洲的那些劳动密集的雨伞淘汰——除非整个雨伞的成本结构中,制造成本已经微乎其微。

数字化转型、智能制造等,作为先进技术的代表,一方面是高附加值产业生产的需要,另一方面在某个经济体内部要能够实现,也必须在这个经济体内,资本积累已经相对充足,即资本、资金的价格在下降,而劳动力的价格相对上升,因而可以用更多的资本来替代劳动。因为数字化、智能化、两化融合,本质就是以资本要素投入带来技术升级,没有资本投入（从生产设备技术改造、管理信息系统引入、智能装备升级、高素质人力资本的培养和引入等等）,就不会有数字化和智能化。从产业形态来说,就是在经济发展、资本不断积累的基础上,向资本和技术密集（设备技术密集）的产业发展。

所以产业结构的调整优化,就中国的制造业来说,就是从一般的组装制造向精密制造、以及产业链上下游（研发设计、品牌服务）延伸,从劳动密集向资本和技术密集、人力资本密集的产业延伸,实现数字化转型（技术进步）的过程,必然是一个长期的过程,不是五年或者十年就可以实现的。有以下理由：

1、产业结构调整不是靠政府倡导,喊几句转型升级、提高附加值就能实现的,而是企业自发的经营行为,尤其是要在全球企业竞争中刺刀见红,不是短时能够见效。

2、数字化转型的基础,自动化改造、智能装备引进、信息系统运用、高级人才引进,均需要大量资本,现在看中国的资本已经相对充足,比如去年对外投资净流出500亿美金（当然从另一个方面,资本净流出可以理解为实业的投资回报率下降、产业竞争力下降,资本所有者用脚投票,对外寻找更高的回报途径）。

但就制造业来说,相比于以资本密集制造业为主体的发达国家,中国企业的资本仍然相对不足,资金价格仍然较高,融资渠道有限；最简单的看融资利率、贷款利率就可以知道,企业实际贷款利率为发达国家的2-6倍,这里面当然有整个金融系统的问题。随着中国步入高收入国家,比如2035年达到美国人均GDP的40%左右,那么大概才可能实现制造业以资本密集、技术密集、人力资本密集的产业为主体。否则当前必然是劳动密集和资本密集并存,甚至以劳动密集为主体。刻意强调发展高端制造业,而违背自身的比较优势,反而是要出问题。

3、除了资本仍然相对不足、价格高昂,让企业的技术改造、智能化升级缺乏资金来源外,能够适应数字化和智能化的生产经营模式的人才、人力资本,目前相对匮乏,而要补充提升到发达国家的平均水平,比如高中以上学历的人员占人口总数的70%以上,至少需要二三十年时间。即便将低端制造环节剥离,向上游专利技术和下游品牌服务延伸,更需要大量的高素质人力资本。

在资本、人力资本要素均不充足的情况下,要实现以资本密集为特征的数字化转型,就只能循序渐进,在一些优势产业（比如互联网、电子信息制造的某些环节等）逐步实现,进而在一二十年内逐步扩充到其他主导产业,同时在成本收益分析的基础上提高具有比较优势产业的自动化水平,普遍实现工业2.0、3.0,才是中国制造2025的发展方向。

所以从国家的层面来说,推动数字化转型,推动中国制造2025落地、实现智能制造,是一种积极的产业政策,更是应对技术革命浪潮的、面向未来二三十年竞争优势的长远布局,是一场持久战和攻坚战,不可能快速见到成效。

至于能不能成功,依然要在资本、人力资本、企业家才能等要素层面入手：

1、深入推进金融体制改革,提高融资途径,从而提高中国制造业企业的资本水平,这样才有钱进行数字化转型；

2、真正让市场发挥资源配置的作用,取消各种扭曲和价格补贴,让具有比较优势的产业和企业在国际竞争中脱颖而出；

3、大力提高医疗教育等公共品的供给水平,提高全社会人力资本的数量和质量；

4、通过宣传引导和产业信息搜集整理、推广普及,提高企业家的战略能力、产业布局规划能力。

由网友 首席投资官 提供的答案：

第四次工业革命即将来袭,全球主要经济大国为应对激烈的市场竞争,在工业制造领域积极寻求以物联网、大数据、云计算为代表的ICT技术,实现员工、应用系统、智能机械设备之间的互联互通。

当前,中国经济正处于转型阵痛期,这在工业表现上尤为明显,突出表现在低端产能过剩而高端产能不足。究其根源,则在于自主创新能力的不足。我们要转型,最大的驱动在于中国劳动力成本低廉的竞争优势正急剧下降,要想迎头赶上,必须从提高效率入手,迅速淘汰落后低效的生产、管理和销售方式。有报告指出,50%的企业会在数字转型的过程中败北。

业界统一认为,数字化制造技术将会改变产业链中的每一个环节：从研发、供应链、工厂运营到营销、销售和服务。中国制造业要实现数字化转型,第一步应将"自动化"和"信息化"进行有效的集成与整合。现存自动化生产设备、工业机器人设备,以及各种厂商的工控装置需要依托一个开放平台或架构,实现各设备间数据的传递和交换。其次,将工厂本地的IT基础平台与企业整体的IT资源进行融合,使企业通过大数据技术实现全面数据分析。然后通过云将计算、网络、存储等资源整合。而人员则在这一整套生产流程中,职责从单个具体环节的管理升级为协同制造全局的监控。

我国的数字化转型目前还处于初级阶段,但随着信息化基础设施的不断发展,终将打通内部各环节链条,迎来产业转型的春天。

（编辑：WING）

由网友 博睿数据 提供的答案：

第一阶段：数据连接、采集、整理

数据是数字化的基础,数字化转型的第一步往往都是先进行数据连接。要分析什么业务,分析的指标有哪些,需要的数据有哪些,当下已有哪些数据,哪些数据不足需要定向收集。

比如：生产可以通过传感器等设备收集生产环节的数据。

库存可用过扫码等手段来收集,以及后续物流运输数据。

销售可以通过改进业务流程,设置数据采集环节来收集数据。

营销可以通过网站的埋点来收集用户的行为数据。

数据采集的成本比较高,而且往往大动干戈。建议先做好数字化路线和场景的规划,尽量自顶而下推导到底需要哪些数据及其采集技术,往往数据采集的难点不在于技术层面,而在于业务层面的推动。

第二阶段：数据分析及可视化

数据连接完成后,下一步是基于业务需求分析和可视化展示。分析分为历史和当下数据按指标、业务归类展示,生成报表、可视化报告。涉及到具体问题比方说找到带来80%营收的20%家优质代理商,则需要数据挖掘技术来追踪定位。数字化成熟到一定程度,各个业务都应该有相应的可视化模块,运用商务智能BI系统或制造智能MI系统,这是企业实现数字可视化的重要工具。

第三阶段：精益分析

在第一阶段和第二阶段推进一段时间之后,企业多数已经具备自动化和信息化的基础,往往这时候企业会开始思考："我有这么多数据,能看到这么多报表,我怎么提升效率降低成本呢？"因此,进入数字化转型的第三阶段精益分析。

传统企业在推行精益/工业工程方法和工具时,工业工程师或咨询师一般通过现场诊断分析来发现企业生产运营管理的问题,并指导企业持续改善的路线。

绝大部分生产制造企业在精益化方面相对落后,而精益分析的阶段需要企业利用数字化软硬件技术和工具,来固化、简化并优化精益化的过程,将原来经验驱动的现场诊断,逐步转化并结合实时数据驱动的数字化诊断,更客观、更及时、更全面、更智能地去发现企业生产系统中存在的浪费和问题,这也是智能制造中所谓"智能"的第一小步。

第四阶段：高阶分析

基于第三阶段精益分析的成果,企业及其管理者被赋能,能够更简单、更准确、更及时地发现企业的生产运营问题后,就面临到如何分析问题产生原因并且提供问题解决方案的挑战。

这时候就该是大数据和人工智能技术的用武之地,通过机器学习等技术对最佳历史实践进行提炼并预测,通过APS等技术为企业的计划排程提供智能决策,通过知识图谱等技术构建企业的知识库,通过计算机视觉听觉等技术替代现场枯燥无聊的重复劳动工位等。

针对于每一种行业、每一道工艺、每一个流程节点,都可能有一些工业应用场景需要大数据和人工智能技术,来辅助管理人员进行快速决策,乃至解放管理人员进行自动决策,从而真正实现企业智能制造,是为高阶分析。

第五阶段：全面转型

当企业推进内部的智能高阶分析至一定阶段之后,必然需要与全供应链的其他智能企业进行连接,实现智能化的全面转型。

由网友 用ICT重构供应链 提供的答案：

首先,我们要搞清楚"互联网+"、"数字化"、《中国制造业2025》战略任务和重点（其中：提高创新能力、信息化与工业化深度融合）之间是什么关系？

其次,中国的互联网（Internet）概念与美国的数字技术（Digital）概念是相通的,都是通过互联网来连接,都是通过对各种流程数字化来执行。

因此,对于中国制造业的信息化与工业化深度融合来说,互联网与数字化可以看作技术系统的两大组成部分。

但是,我们更容易忽略的是制造业因重构产业链和商业模式创新,所带来的全面企业管理创新包括组织结构创新以及管理流程数字化。我们往往重视生产的数字化、产品的智能化而忽略了管理的数字化。

事实上,比起生产的数字化和产品的智能化创新,商业模式创新所带来全面企业管理创新更加重要。因为,一个全面企业管理系统是由每一个独立企业自身独特的管理要素和条件有机地结合形成,是一个依靠企业领导者自己创新才能够解决问题；而生产数字化和产品智能化是依靠先进生产设备供应商向产品制造商提供机器进行生产产品,先进设备供应商才是数字化生产的初始创新者,产品制造商只是数字化生产技术后期应用创新者。换句话说,有钱就可以买得到先进机器,大部分产品制造商的创新重点在于全面企业管理,而不是自动化生产。

新商业理念

为什么信息化与工业化深度融合？其目的是通过重塑产业价值链关系挖掘产业链生产力潜能；优化供应链结构来提高效率和降低成本。这需要我们通过互联网和数字化技术应用创新,再造一个数字化全面企业管理系统。而这个系统需要把制造产业链战略和上下游企业战略共同纳入到系统中考虑顶层架构设计,以发挥系统的最大效能和令技术使用成本最小化。

制造业包括市场调研、需求预测、产品开发、分销和服务活动。如果制造商有能力很快就能将客户、数据的无缝流动在整个价值链范围连接起来,这种"三流合一"（产品流、资金流和数据流由平台整合为业务流）可能带来新的生产力和收入来源。

制造商正在寻找超越传统生产活动价值的方法——从设计、产品开发和服务等不同方面入手。如果制造商或者大型零售商采用网络结构供应链模式（C2S2M）把上下游企业组织到供应链平台上协同运营,将通过共享平台和技术系统而创造出源自全面企业管理智能化所带来的产品附加值。

目前,绝大多数制造商和大型零售商还没有发现网络结构供应链模式所带来的好处。因为,该模式是一个专属产品供应链商业生态系统,作为一个利益共同体的商业联盟,它需要一个核心企业来带动中小微型企业一起协同创新,只有共同商业理念才能够推动"开放供应链和协同价值创新以及利益共享"的新商业经营理念。需要一群志同道合的商业合作伙伴共同推动其模式发展,而不是传统商业模式的价值观。

由网友 工业互联网 提供的答案：

制造业不做数字化,将来的结局只有一个,就是原地淘汰。

别的不说,制造业现在连人都很难招聘到,前段时间杭州一家上市公司画一万二招聘一个岗位,半年只招到2个人,这就足以说明问题了。上市时公司尚且如此,更何况中小型企业呢？你如果不做出改变,渐渐的连生产岗都招不到人,还谈什么生产和发展。

科技高速发展时期,传统制造业企业需要跟上"智改数转"趋势,加快数智化转型升级,依托先进科技来提高自动化程度,改善工作环境,减少重复性劳动,提升工作质量。紧抓转型升级新机遇,实现全流程数字化管理,以此提高企业市场竞争力以及人才吸引力。

想要不走弯路,做对、做好数字化转型,首先第一步是选对数字化产品。C2P工业云就是企业实现数字化转型的利器。

C2P工业云是一款一体化管理软件,功能全面、操作简便,能满足绝大多数行业企业的需求。它支持按模块购买,企业可以根据需求任意选择所需模块,让企业花最少的钱,可以用C2P工业云来弥补信息化空白,快速打好数字化的基础。

参考工具：

https://openc2p.cn/?source=%E5%A4%B4%E6%9D%A1%E5%B7%A5%E4%B8%9A%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91