BFT机器人

前言

智能制造是推进制造强国战略的主攻方向，加速制造企业设备、产线、车间和工厂的数字化、网络化、智能化升级，从根本上变革制造业生产方式和资源组织模式。

同时，在经济下行压力、人口红利消失、消费结构升级、新冠疫情冲击等多种因素推动下，制造企业加快转型步伐，工厂正向高效化、智能化、绿色化方向跃迁升级，不断涌现出技术创新、应用领先、成效显著的智能工厂。

在此背景下，全面梳理智能工厂应用场景，总结智能工厂发展路径，研判制造业高质量发展趋势，明确成效考核，对“十四五”期间高水平推进智能制造具有重要参考意义。

本报告围绕智能工厂建设趋势、场景、路径、评价和实践五个方面进行了阐述。趋势方面，围绕要素驱动、手段优化、生产变革、资源配置和可持续维度进行了分析。场景方面，梳理了智能工厂建设落地的十大场景，归纳了场景差异化应用模式。

路径方面，总结了原材料、装备制造、消费品和电子信息四大行业的差异化发展路径以及特色模式。评价方面，从价值增长、运营优化和可持续发展三个维度提出了一套可量化转型价值效益的绩效指标体系。实践方面，列举了若干行业代表性领先工厂的主要转型变革和关键绩效改善。

六、设备可视化运行监控与故障洞察

运行监测与故障诊断是指通过一定技术手段监控设备运行状态、分析性能指标，对故障进行诊断和报警的过程。良好的运行监测与故障诊断有助于优化设备性能，提升可用性，降低故障损失。

传统工厂的设备运行监测与故障诊断主要依靠人工日常巡检和定期停机维护，首先人工巡检难以及时发现潜在故障隐患和细微寿命衰减，长期积累最终导致设备故障停机；其次设备维修过程依赖于人员经验，故障诊断效率低，停机工时浪费大；同时无法实时掌控设备状态，对快速劣化和突发性故障响应效率低，造成安全风险。

面向设备精细管控和高效运维需求，通过数字传感实时采集设备运行数据和工艺参数，依托设备管理系统，融合工业机理和数据模型，实现设备运行状态可视化监控，运行效率和性能综合分析，以及故障诊断和失效预警。

在线运行监测与故障诊断实现了数据驱动的设备调度、运维保障的优化，提高了设备综合效率，降低非故障停机风险；同时基于数据分析开展故障诊断和维修策划，提高故障修复效率，减少停机工时损失。

目前在线运行监测与故障诊断在钢铁冶炼设备、石化炼油装置、数控机床与产线、焊接涂装设备、物流运输设备、工业机器人等装备运维上应用，如贵州航天电气通过设备在线状态监控与故障诊断，设备综合效率提升 20%。主要包括以下三类典型应用模式。

一是设备可视化监控与性能分析。

通过实时采集设备运行工况和工艺参数等数据，通过大数据分析和数据可视化技术，动态展示设备运行状态和关键绩效指标。如电路版的 SMT产线运行监控与综合效率分析，钢铁生产连铸连轧产线状态监控等。

二是设备健康监测与异常报警。

基于工业机理结合数据模型构建设备健康预测模型，实时分析设备运行数据，当存在参数超阈值时进行故障异常的自动报警。如基于机器视觉的传动皮带失效监测，石化装置泵群健康监测与异常预警等。

三是故障诊断、策略决策和维修联动。

基于聚类回归、深度学习、决策树、知识图谱等算法，构建设备故障分析模型和维修知识库，提取故障特征，分析故障原因，决策修复策略，并联动生成维修工单，如数控机床故障诊断与维修方案快速匹配。

七、自适应生产变化的产线柔性配置

产线柔性配置是根据不同订单生产要求，动态配置产线的人、机、料、法等生产要素的过程。生产中产线配置效率对工厂整体生产效率和生产成本有着较大影响。

在自动化、信息化时代，工厂以专用设备、固定流程的自动化产线为主，首先较为标准、固化的生产模式对品种和批量的变化极其敏感，缺乏资源动态配置能力；其次需要换产时，产线配置周期长，工作量大，投入成本高；同时也不具备对各类生产扰动的动态响应能力，生产韧性较差。

面向多品种变批量的高效、低成本生产的需求，依托智能化、柔性化装备，应用成组工艺、柔性装夹、5G设备组网、智能控制等技术，搭建柔性生产线，实现精准匹配订单配置人、机、法等要素，快速组织生产和响应需求变化。产线柔性配置显著缩短订单切换时产线配置准备时间，消除了大量等待浪费，提升了生产效率，同时柔性资源配置使得工厂能够快速响应紧急插单、订单取消、物料延迟等扰动事件，保障生产的连续性与平稳性。

产线柔性配置目前在家具、家电、汽车、消费电子等行业的机械加工、焊接装配、表面涂装、整机装调等生产过程中得到应用，如中国重汽济南动力应用多机型混产柔性装配线，产品交付周期缩短 25%。主要包括以下三类典型应用模式。

一是快速重构设备布局实现工序柔性。

基于 5G网络开展设备工控无线组网，需要时能够快速添加、剔除或者移动各工序的加工设备，进而重构工序组合来适应不同制程的生产要求，如电路板柔性 SMT产线，LED液晶面板柔性生产线等。

二是自适应切换加工程序和工装实现作业柔性。

采用数控机床、机器人等通用加工装备，自主识别工件类型，切换相匹配的加工程序、刀具或者装夹等，进而适应作业内容的变化，如航天精密零件柔性加工生产线，乘用车白车身柔性涂装生产线等。

三是动态调整产线物流路径实现过程柔性。

工件在线上流转过程中，自识别工件类型，依托柔性物流，自动调整和改变产线物流路径，精准控制工件流向的加工设备，进而适应加工流程的变化，如复杂电子装备柔性脉动式装配线、羊绒纱线柔性生产线等。

八、实时精准与动态响应的智能排程

车间排程是将车间生产任务分解为工序级执行计划和资源调度方案的过程。车间排程效率和精度在很大程度上决定了车间生产效率和交付周期。

传统工厂多为人工排程调度，首先排程计划准确度较低，大量工序间衔接等待的浪费，延长了生产周期；其次难以匹配实时或者预测产能开展排程计划，导致排程被动变更频繁，影响生产稳定性；同时难以实时响应任务延迟、紧急插单和设备故障等生产扰动进行重排程和动态调度。

面对缩短车间计划排程周期，提高排程精准度和敏捷性的需求，通过实时感知车间生产任务和资源状态，依托调度排程系统，应用融合了工业机理、数据分析和智能算法的调度模型，预测车间产能，响应动态扰动，进而实现交期、产能和库存等多约束条件下的车间排程优化。车间智能排产全面提升车间排程方案的准确度、合理性，有效提高资源利用率，释放潜在产能，缩短订单交期，同时能够响应动态扰动开展重调度，提升生产稳定性和韧性。

车间智能排产目前在原材料、电子信息、装备制造和消费品等行业的冶炼车间、加工车间、焊接车间、装配车间、涂装车间等得到了广泛应用，如浙江正泰电器应用高级计划排程系统开展日计划排程，提升工厂生产效率 25%。主要包括以下三类典型应用模式。

一是优化工序安排为目标的离散生产排程。

应用排程算法结合数据分析，以工序先后为基本约束，在最合适时间将最合适工序安排在最合适的设备（工位）上，进而缩短计划完工周期。如航空发动机装调生产排程，汽车车身焊接生产排程等。

二是优化生产连续性为目标的流程生产排程。

应用排程算法结合过程机理模型，以过程全局优化为目标，获得较优计划排程，通过与装置控制联动，实时优化生产过程。如炼钢、连铸、连轧一体化排程优化、多品种奶制品生产排程优化等。

三是应对异常扰动为目标的动态排程调度。

基于对生产状态的实时感知，应用专家系统、决策树、深度强化学习等技术，自主决策最佳策略应对扰动带来的排程异常。如应对装置收率波动的炼油生产动态排程，应对订单变化的家具生产动态排程等

九、全要素透明可控的精益生产管理

生产管理是车间中配置资源，组织生产，协调任务和管控进度的过程。车间生产管理水平在较大程度上影响着生产效率、生产成本和订单交期。

传统工厂的生产管理以人工为主，首先人、机、料等关键生产要素难以实时感知和精准管控，资源负载不均，利用率不高；其次生产管理决策依赖于经验，决策滞后且不准确，管理手段落后，造成大量生产浪费；同时难以对各类要素、流程和活动的绩效进行准确评价，无法支撑生产改善。

针对全要素和全过程精细化管控，消除生产浪费的需求，依托车间管控系统，基于全要素实时感知，将大数据分析、人工智能、虚拟现实等技术与六西格玛、6S和 TPM等先进精益管理方法相结合，实现基于数据驱动的全流程精益生产管理。

精益生产管理实现全要素和全流程可视、可控，优化资源配置和管理决策，提高管控精度和质量；同时基于数据洞察全要素、全流程的绩效水平，进而有的放矢开展生产优化，进一步提高生产效率和资源利用率。

精益生产管理目前在原材料、电子信息、装备制造和消费品行业的现场改善、流程优化、作业改善、质量改善等方面应用。主要包括以下三类典型应用模式，如飞鹤乳品通过制造执行系统实现生产环节透明化管理，车间生产效率提升 30%。

一是全要素透明化看板管理与精准决策。

通过全要素、全过程的感知采集，依托可视化看板，实时展示计划进度、效率质量、成本安全等综合信息，支撑异常快速处置和高效管理决策。如钢铁生产集中控制指挥中心，物流调度可视化看板等。

二是数字化关键绩效评价与改善。

结合精益管理理念构建全要素、全过程的关键绩效指标体系，基于生产数据分析开展精准绩效度量、评估与监测，支撑流程、效率、成本等改善。如汽车发动机装配车间人员绩效评估，炼化产线效率质量绩效评估等。

三是标准化作业改善。

综合运用人机作业分析、人因工程、虚拟现实、机器视觉等技术，制定各工序的标准作业指导，交互式辅助、引导操作员开展标准化作业，并实时监控和纠正非标准作业行为。如彩电装配单元 ESOP作业视频辅助，基于增强现实的交互式汽车装配作业指导等。

十、产供销一体化协同生产计划优化

生产计划是企业根据订单，结合产能、库存等状况制定企业生产、采购、外协等生产任务计划的过程。计划合理性决定订单交付周期、资源利用效率和生产成本。

在信息化时代，工厂多依赖于 ERP（企业资源计划）系统结合人工制定生产计划，首先生产计划制定和产能、库存、采购、销售等状态脱节明显，各环节难以衔接平衡造成大量库存积压；其次生产订单过程状态难以监控，对订单异常情况无法实时响应处理，导致订单交付延期；同时无法有效预测需求变化、供应链波动、产能异常等，进而开展计划策略的动态调整和优化。

聚焦生产计划高效精准策划与订单准时交付需求，基于企业资源计划系统与采购、库存、生产、销售等集成打通，应用约束理论、寻优算法和大数据分析等技术，基于需求预测、产能预测、安全库存和供应链交期等数据分析制定生产计划。

生产计划优化实现更精准和合理的生产计划制定，有助于缩短订单交付周期，减少库存积压，同时实时感知和预测需求、生产、采购、销售等波动，进而动态调整，避免交付风险或者资源浪费。生产计划优化目前在原材料、电子信息、装备制造和消费品行业的主生产计划、物料需求计划、制造资源计划等方面得到广泛应用，如吴忠仪表应用资源计划系统开展二级计划优化，订单交付率提升 10%。主要包括以下三类典型应用模式。

一是基于订单拉动的生产计划优化。

基于产能状态、库存状态、供应链交期等数据分析和精准洞察，应用约束理论、（非）线性规划、智能算法等，以订单交付期为约束，确定最佳采购入库、生产完工时机，保障交付准时。如定制家居生产计划优化，定制汽车生产计划优化。

二是基于销售预测的生产计划优化。

通过实时采集市场、客户或者销售数据，基于数据分析结合智能算法预测未来一段时间的销量波动，进而动态调整产品生产计划，降低库存积压成本。如基于销量预测的鲜奶制品生产计划优化、速冻食品生产计划优化等。

三是基于项目交付的生产计划优化。

打通从项目计划、研发设计、生产计划到生产执行的数据闭环链路，基于项目工作分解，结合产能均衡、资源冲突和物料齐套的预测，制定生产计划，并根据异常协同调整。如航天产品科研生产计划，航空发动机科研生产计划等。

03 垂直行业模式差异，走出特色路径

 一 、原材料

原材料行业包括如钢铁、石化、有色、建材等行业门类，是典型的流程制造，运行过程通常伴随着物理化学性质的连续变化。基于原材料行业智能制造示范工厂智能场景建设分析，可看到：原材料行业智能工厂建设聚焦于全流程制造与安能环管理的智能优化，并积极探索全价值链协同优化。首先原材料行业制造过程机理复杂，流程间衔接要求高，难以完全依赖物理或者数学模型解析，“黑箱”特征明显，需要依托数字传感、先进控制和智能装备，取代人工控制、执行生产过程。

其次原材料行业生产环境具备高温高压、有毒有害、易燃易爆等特点，危险源点多面广，基于数字手段动态感知和精准识别安全风险，避免人工巡检的滞后，消除风险盲区，则尤其重要。
同时原材料行业由产品性质和工艺特点决定了高能耗、高排放和高污染的特点，近年来在严峻的节能环保压力下，迫切需要应用数字化技术强化能耗和排放监控能力，进而有效实现节能减排的社会责任。

原材料行业智能工厂形成了四类特色模式。

一是全流程智能控制与实时优化。

基于“数据分析 + 工业机理”构建深度解析“黑箱”过程的模型系统，感知加工状态，决策最优操作参数，并实时响应控制。江西铜业通过对设备运行参数、控制参数和生产指标分析，构建数据模型，并叠加在常规控制逻辑上，实现磨浮生产效率和稳定性的智能优化控制。

而国投生物燃料则通过对过程和最终产品的计量理化数据分析，结合细胞代谢动力学机理，构建解析过程参数和产品质量关系的模型，实时优化乙醇发酵过程参数，实现产品收率的提升。

二是全过程集成协同与全局优化。

通过数据协同推动生产计划、排程调度和全流程控制的集成优化，实现计划、调度约束下装置和过程的全局最优化生产。中石油镇海炼化通过 ERP、RTO（实时优化）、APC（先进过程控制）和 DCS（分布式控制）系统集成，生产计划直接驱动全流程各装置控制优化，实现全局经济效益的最大化。

而宝武武钢则通过集中控制和 APS（高级计划排产）系统打通炼钢、连铸、轧钢三大工序，进行统一的排程调度和工序界面一体化优化，实现三大工序全局高效协同生产。

三是质能环一体化优化。

基于生产过程数据采集分析，结合工业机理，实时优化工艺操作参数，并实现对装置能耗、排放和质量的一体化优化。

酒钢集团应用炼铁能耗专业性机理模型和大数据人工智能模型对单个高炉炼铁过程参数动态调优，提高冶炼效率和质量的同时，减少高炉碳排放。而海螺水泥则是依托全流程智能生产控制平台，基于全流程数据分析建模实现多装置的工艺参数调优，降低生产能耗同时提升产出熟料质量。

四是全价值链协同优化。

打通上游原料供应和下游用户销售，实时感知原料价格、供应量、市场需求以及销售价格等波动，进而动态优化生产运营。

中石化天津分公司基于大数据分析原油价格和内外贸价格的走势来决策主要产品的产量和原料投入。而中铝萨帕特种铝材（重庆）则是打通上游原料供应和下游订单交付物流，利用启发式算法进行运输路径优化，确保原材料按时到货，订单能准时送

二、装备制造

装备制造包括通用机械、专用机械、汽车、铁路、船舶、航空航天等行业门类。基于装备制造行业智能制造示范工厂场景建设分析，可以看出：装备制造行业智能工厂建设以满足复杂系统产品研制的数字化设计与柔性化生产为切入，加速供应链协同，并探索服务化衍生。

首先装备产品的愈发复杂的本体系统结构和机电软一体化集成的发展趋势对企业研发能力和制造能力均提出了较高的要求，亟需采用数字化技术赋能解决复杂系统研制效率和质量问题；其次装备产品集成性和组装性特点带来了复杂的配套协作关系，应用数据打通供应链，实现协同是化解复杂配套协作的必然路径；

同时装备智能化水平提升，应用数据开展远程诊断和运维是确保装备良好运行，为客户持续创造价值的有效手段。装备制造行业智能工厂形成了四类特色模式。

一是基于模型的协同设计。

应用基于模型的定义、数字孪生等技术，依托协同设计平台，开展复杂系统的多专业协同数字化设计，分析优化和虚拟验证。中煤科工应用三维设计手段构建产品的多学科虚拟样机，并利用数字样机开展仿真分析、虚拟验证和设计优化。江铃底盘则探索产品模块化设计，构建车桥总成模块化设计方案，根据客户配置参数匹配车桥基础平台开展快速三维设计与仿真。

二是动态资源配置和柔性加工装配。

通过数据的高效流动实现复杂系统制造过程的动态资源组织、柔性生产作业和精准运营管控。上海航天依托柔性喷涂机器人，应用数据分析实现工件自识别、参数自调用和轮廓自适应的小批量、多品种涂装生产。

而广州汽车则在车身自动焊装产线的基础上应用视觉引导、车型派生识别、柔性定位等技术，满足大批量定制需求。

三是供应体系网络化协同。

基于数据贯通多级供应商体系，打造供应链协作网络，高效配置全链条资源，提升装备研发、生产和运维等业务效率。

航发商发依托云平台构建供应链协同平台，建立供应商制造过程协同流程和数据共享模型，实现供应链研发和制造过程协同管理。一汽集团则通过供应商管理系统与供应商生产执行、仓储系统集成，供应商根据主机厂生产时序做订货配送，实现拉动式供应链。

四是智能产品与衍生服务。

依托数字化、智能化装备打造全生命周期数据入口，依托数据分析开展故障诊断、远程运维等衍生服务。中车四方机车关注产品实时监控和动态运维，依托轨道交通一体化数据传输体系对轨交装备开展远程健康监控与预测性维护。

博创智能则依托注塑机云平台，为客户提供注塑机健康监控、预测性维护等服务，同时依托数据分析创新注塑机共享租赁等服务。

三、消费品

消费品行业包括食品饮料、生物医药、家电服装、家居日化等行业门类，涵盖离散和流程制造，以客户为中心组织生产是行业主要特点。基于消费品行业智能制造示范工厂场景建设分析，可以看出：消费品行业智能工厂建设以个性需求驱动的柔性定制生产为切入，加速产供销一体化协同，进而推动业务精准创新。

首先消费品行业长期处于低价位、同质化、走销量的竞争环境，追求高效率、低成本实现薄利多销倒逼企业应用数字化技术优化生产，改善管理；其次传统以产定销模式难以适应市场变动进而造成库存积压，抬高成本，有必要打通供、产、销，基于销售拉动生产，向以销定产模式变革。

同时不断挖掘并满足消费者需求是可持续发展的关键，而推动消费侧和生产侧打通，基于客户数据洞察需求、创新产品和优化生产则提供了可行路径。消费品行业智能工厂形成了四类特色模式。

一是销售拉动的生产动态优化。

基于市场、销售和客户的数据分析，预测市场走势、销售波动和需求变化，进而实时调整计划、生产策略，快速响应市场变化。

浙江迎丰科技关注基于市场预测优化生产，利用销售和客户数据分析预测市场销量情况，进而动态调整生产计划和资源调度。而波司登服装则聚焦拉动式自动补货生产，通过门店款式销量数据分析预测补货量自动触发补货通知拉动生产。

二是基于数据协同的敏捷弹性供应链。

通过打通供应商计划、生产和物料等环节，基于数据监控供应链状态，传递需求变化和生产异常，并动态调度供应链资源快速响应。维尚家具更关注定制产品的供应链准时配套，应用人工智能基于销量数据分析动态决策最优供应链安全库存，进而保障定制产品采购准时供货同时减少供应链库存成本。

而天津伊利乳业则聚焦供应链全流程的可视化，通过不同工厂间生产、仓储系统对接，完整可视化监控生产、仓储、装箱、运输等全环节。

三是数据驱动的精准营销销售。

通过线上线下多渠道采集消费者数据，通过数据分析构建消费者精准画像，进而洞察需求，针对性开展营销销售活动。光明乳业通过消费者数据采集分析，构建 360 度消费者家庭画像，进而策划精准营销活动。而东阿阿胶则关注应用多渠道销售数据分析，构建客户画像及供需预测模型，动态预测和调整不同渠道销售计划。

四是消费者驱动的业务创新与运营优化。

通过生产系统和消费互联网端到端打通，消费者数据能够直接反馈到生产、设计等更前端的环节，驱动产品创新、生产模式和商业模式变革。

维尚家具为消费者提供家居个性化定制设计，基于客户需求挖掘，应用模块化设计快速产生和交互家居设计。伊利聚焦从线上、线下多渠道采集产品评论和建议信息，通过数据分析识别产品改进点进而驱动产品优化。

四、电子信息

电子信息包括电子元器件、集成电路、计算机、信息通信设备、消费电子等行业门类，以离散制造为主，且细分行业产品和生产特点差异较大。

基于电子信息行业（主要是信息通信终端设备和消费电子器件）智能制造示范工厂场景建设分析可以看出：电子信息行业智能工厂建设关注适应订单变化的柔性可重构生产与制程工艺的数字化设计，加速探索供应链弹性管控。

首先电子信息行业，电子产品存在订单种类多，更新换代快等特点，需要提高生产系统柔性，具备一定的可重构能力来适应动态变化的订单生产需求。其次，电子产品的制程精密复杂，需要借助数字手段设计、验证和优化制程工艺设计。

同时部分高端电子产品的供应链存在断供等异常，通过数字手段监控和调度供应链资源是提高供应链韧性，保障订单交付的有效手段。电子信息行业智能工厂形成了三类特色模式。

一是快速可重构生产模式。

应用包括 5G、智能控制、柔性物流等技术，构建可重构柔性产线，能够根据订单变化快速调整设备布局、工艺参数和物流走向，实现多品种兼容。

TCL 关注快速换产，应用 5G 实现设备无线组网，便捷调整布局重构产线，并自动同步设备参数。而电科十四所则应用柔性数字定位及柔性装夹系统，实现多型号雷达不同结构天线阵面的精准拼接和智能装配。

二是数字化工艺设计与可制造性分析。

全面应用数字化模型表达电子产品工艺设计，进而开展布线、封装、标贴、装配等可制造性分析，以及产线和物流的节拍、瓶颈仿真分析等。

欣旺达电子对锂电池封装生产线进行三维建模以及运动仿真分析验证封装工艺设计的正确性和生产节拍的合理性。而烽火通信关注工艺知识应用，搭建工艺知识库，并基于规则对知识进行调用，实现知识驱动的快速工艺设计。

三是供应链精益化弹性管控。

依托供应链系统集成，打通从订单到交付全流程供应链端到端数据流，进而优化资源配置效率，快速响应订单变化，降低供应链成本。

歌尔声学强调供应链计划协同，依托供应链计划协同系统，发布近期确定和远期预测供货计划，并动态监控。亨通光电则关注供应链物料追踪，应用工业互联网标识技术追踪物料生产、库存、物流、交付全流程信息，优化资源配置。

04  绩效指标量化效益，穿透价值迷雾

一 、数字投资持续增长，效益模糊

2021 年12 月，国务院发布了《“十四五”数字经济发展规划》，提出到2025 年，数字经济核心产业增加值占国内生产总值比重将达10%。据国际数据公司(IDC) 测算，尽管疫情蔓延至全球，但直接来源于数字化转型的投资从2020年到2023 年仍将达到15.5% 的年复合增长率4。
然而，企业数字化投入尚未完全转化为显著的、可量度的商业价值，企业难以预计投资回报率，常常对数字投入存疑。

施耐德电气认为只有部分达到预期或者没有达到预期的企业的比例高达54%。埃森哲指出数字化转型的难点之一是价值难现，投入无法持续6。一方面是因为数字化转型的系统性，使得数字化投资见效慢周期长，另一方面是因为缺少以价值成效为导向的定量评估方法，导致难以量化评估数字化投入带来的价值效益。所以，业界亟需能够明确转型价值的绩效评估体系，以便依据可量化采集计算的数值类指标，定量描述、评价企业建设成效和价值效益。

二 、示范工厂改善显著，照亮价值

为推动传统制造向智能制造转型升级，我国推动建设了一批智能制造示范工厂，聚焦原材料、装备制造、消费品、电子信息等重点行业，围绕研发、生产、管理、服务领域开展转型实践。
基于 2021 年度智能制造示范工厂和优秀场景的不完全统计发现，智能制造示范工厂在智能化改造前后，成效价值显著改善，足以消除企业对数字化转型投资的疑虑，树立企业推进智能制造的信心，同时也为绩效指标的价值维度设计提供了指导思路。

智能制造示范工厂改造前后的成效价值主要体现在以下三个方面：

一是创新效率提升显著。

产品研发周期平均缩短 28.0%，最高缩短达70%，近 80% 的企业缩短超过 20%。服务响应时间平均缩短 27.9%，最高缩短80%，超过六成的企业缩短超过 20%。

二是运营水平改善明显。

运营成本平均下降 18.6%，最高下降达67%，近一半的企业下降超过 20%。物流成本占比企业运营成本平均降低15.56%，最高降低 76%。库存周转率平均提升达 25.0%，最高提升超过 2 倍，近六成的企业库存周转率提升超过 20%。

产品不良率平均下降 24.4%，最高下降达 96%，近六成的企业下降超过 20%。资源综合利用率平均提升达 21.9%，最高提升达 100%，超过三分之一的企业提升超过 20%，设备综合利用率平均提升达 25.0%。

订单准时交付率平均提升达 21.8%，最高提升 100%，近二分之一的企业提升超过 20%。订单完成周期平均缩短 27.9%，最高缩短 70%，超过七成的企业缩短超过 20%。

三是节能减排成效显著。

二氧化碳（CO2）排放平均降低 13.3%，最高降低 53%，超过六成的企业降低超过 10%。

三 、绩效评估显性成效，助力转型

基于上述示范工厂改善分析，综合参考国家标准 7、国际标准化组织 ISO8、Gartner9、麦肯锡 10 等国内外机构和企业对关键绩效指标体系的研究，在充分征求专家的意见的基础上，报告从价值增长、运营优化和可持续发展三个维度选取10 个一级指标和 28 个二级指标建立绩效指标评估体系，全面客观评价数字化转型、智能化升级的价值效益，量化分析企业在业务创新、运营优化、节能减排等方面水平。

维度一：价值增长。

主要基于新产品上市量和销售增长率两个一级指标来衡量企业增收创新成效。新产品上市量主要衡量企业的产品创新速度，基于产品研制效率和上市成功率两个方面分解为产品研制周期和商品转化率两个二级指标。销售增长率主要衡量市场销售规模，分解为客户复购率和客户获得率两个二级指。

维度二：运营优化。

主要基于质量损失率、订单达成率、单位产品成本、劳动生产率、损失工时事故率、服务满意率六个一级指标来衡量企业运营效益，分解为来料合格率、制程合格率等 18 个二级指标。
维度三：可持续发展。

主要基于单位产品综合能耗和单位产品碳排放量两个一级指标衡量企业的可持续性发展，分解为生产系统能耗强度、公辅系统能耗强度等 6 个二级指标

一是企业转型价值目标能够层层分解至能力建设，引导转型落地实施。

可为企业转型价值目标设定可量化考核的关键绩效指标，将关键绩效指标分解为可改善的关键过程指标，并通过打造新型数字化能力持续改进关键过程绩效，推动关键绩效指标改善，实现价值目标。

二是动态评估绩效指标改善情况，开展多维度比较分析，实现评估、诊断、策划、提升的闭环优化。

转型过程中能够实时评价绩效指标改善情况，与目标值、标杆值、基准值等多维度对比分析，明确进展、识别差距，进而指导策划，持续开展优化提升，逐步逼近转型目标。

三是数字化投资带来的价值效益能够显性化，增强企业高层数字化转型投入的信心。

以价值成效为导向建立的定量化评估指标体系可以全面、系统、直观地展现企业数字化转型效益，为数字化投入提供决策支撑、收益评价、方向把控。

文章来源：中国信通院

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