核心观点与关键数据
- 制造业正进入数据驱动的新时代：数据已成为制造业的核心竞争力，推动企业从传统效率提升转向智能化运营和数字化产品服务。
- 数据价值实现的两个主要方向：
- 智能制造：利用数据提升内部运营效率、灵活性和韧性，重点关注质量提升（75%）和设备综合效率（OEE，68%）。
- 数字产品与服务：通过连接产品和使用数据创造新的收入来源，包括性能咨询、订阅服务、基于结果的服务等。
- 领先企业的关键特征：
- 技术采用：不仅使用基础技术（分析模型、传统AI/ML），还积极采用数字孪生、AR/VR、区块链等先进技术。
- 应用场景：从基础监控和自动化转向更高价值的模拟和数字孪生应用，以预测、实验和优化决策。
- 战略重点：将数据变现策略视为核心驱动力，并通过战略合作伙伴关系（联合企业、共同创新）扩展能力。
- 关键数据：
- 数字产品/服务预计占收入的比重将从当前的15%增长到3年内的28%和5-10年内的42%。
- 领导者更倾向于将数字产品/服务视为主要的收入引擎（26-50%和50%以上）。
- 90%的制造商认为合作伙伴关系对于提供数字产品和服务至关重要。
- 主要挑战：
- 智能制造：集成遗留系统（66%）和成本（60%）。
- 数字产品与服务：改变管理（从产品拥有模式转向服务模式）、证明增量价值、客户数据共享意愿。
研究结论
- 制造业正从单纯追求效率转向构建更具韧性和灵活性的智能运营体系，并通过数据变现和生态系统合作实现长期增长。
- 领导者与普通企业的主要区别在于对先进技术的整合应用、对数据变现和战略合作的重视程度，以及从基础应用向高价值场景的拓展。
- 制造业需要重点关注三个核心领域：提升运营的韧性和灵活性、开发数据驱动的数字产品与服务、以及制定数据变现战略并构建合作伙伴生态系统。
