附下载 | 腾讯制造业数字化转型洞察报告：以人为中心的连接、数据与决策-尊龙体育官网

王岳      腾讯云高级战略总监 

马徐      腾讯云高级战略总监 

吴朋阳  腾讯研究院产业研究中心主任

李南      腾讯研究院产业研究中心副主任

邴金友  腾讯云智能制造资深战略总监

“以人为本” 将是制造企业数字化转型过程中需要把握住的长期主线。所有数字化转型活动都是为了能够给组织、员工、 尊龙体育官网的合作伙伴、用户以及最终消费者创造价值。

以数据采集、网络通信、计算分析、人机交互、仿真预测等代表的数字工具将成为新的生产力，以“数字技术 连接对象 行业知识”的转型范式将对产业生态形成深远变革。

•  移动工业互联网平台成为制造企业“标配” - 更多工业应用正快速由pc端转向移动端，以响应碎片化、去中心化以及实时性的新工作方式。预计2023年，面向大量特定、高频应用场景的、小而美的移动工业app与小程序将迎来井喷。而伴随工业app使用量的激增，基于移动端的工业互联网平台有望成为众多制造企业的“标配”，将更多承担移动工业app统一开发、部署、集成与调用的职责；
• 全栈工业ai能力加速算法工厂建设 – 骨干制造企业将率先完成ai技术在多个核心业务场景上的落地。工业ai由试验、试点逐步扩展到车间/工厂级的部署，企业借此实现由现阶段局部决策优化升级到全局决策最优。为此，企业开始着手以工程化方式推进工业智能的整体落地，包括工业数据中台、边缘计算、机器学习平台、算法模型在内的全栈工业ai能力；
• 数字工厂中枢， 平台化打造数字工厂–2023年，为减少系统孤岛、提高数据与应用的开发效率，更多制造企业倾向采用平台化技术架构推进数字工厂的整体建设。届时，工厂都需要安装一个基于云、边协同架构的数字中枢，用数据驱动工厂的精细化运营与精准决策。行业/企业的业务侧重不同，数字工厂中枢的架构也不尽相同，但四个核心平台不可或缺，即边缘计算平台，将云计算z搬到离数据源头最近的地方，提供敏捷、安全的计算能力；工业物联网平台，负责各类设备的统一接入；工业大数据平台，对生产过程中产生的多源数据进行统一汇聚、管理与数据挖掘；以及云原生应用开发平台，基于容器、微服务、低代码开发工具, 支撑工业app的敏捷开发与集成。随着工厂生产环境的日益复杂，数字工厂中枢概念将会被更多生产企业所接受并付诸实施。
• 以“人为中心”的全面工作体验技术 – 伴随数字化转型重心向“人”的回归。以“提升体验”为目的数字技术在2023年将获得组织的优先投入。新一代协作办公工具、ar/vr、rpa、数字虚拟人、低代码、ai辅助决策等数字技术将更多以组合的方式嵌入到企业方方面面的日常工作，在提升员工数字化能力的同时，激发员工的工作活力。同时，疫情的反复也将加速全面工作体验技术的落地，以更好支持混合办公的新工作方式。
•  c2b平台 2.0，打通由消费侧到供给侧的最后一公里 – 如果说c2b 1.0仅是用户、渠道与营销体系的数字化，那么在2.0模式下，品牌商可做到与用户形成价值链全过程的直连与交互，且真正意义上实现反向设计、反向研发、反向生产，提升大规模客制化能力。c2b 2.0是思维模式上的转变，更是数字能力的升级。在c2b2.0平台的建设过程中，数据中台、业务中台的搭建，以及前端营销系统与后端核心业务系统之间的互联互通都将遇到不小的挑战，但也是企业在追求价值增量创造过程中绕不过的“坎”。
• 虚实融合，下一代工业数字孪生技术 – 工业元宇宙当前还仅是处于设想阶段，但与元宇宙相关的核心技术， 包括游戏渲染引擎、高物理仿真、计算机图形、高精度实时渲染等技术，未来一年将会更多参与到工业软件生态体系建设当中，成为构建数字孪生的使能工具。元宇宙技术与传统工业数字孪生技术的结合，可以大幅降低模型创建以及高仿真世界的难度，未来在研发仿真、数字孪生工厂、以及自动驾驶模拟等领域都有着广阔的应用前景。以自研游戏引擎技术为代表的工业元宇宙技术有望成为下一代核心基础工业软件。
• 数字原生技术重构工业互联网平台底座 – 进入后云计算时代，越来越多平台型工业互联网服务商正在围绕容器、微服务、低代码、云安全等数字原生技术重新构建工业互联网平台基座。2023年，更多数据与工业应用将群体迁移到数字原生平台，并基于平台进行创新应用的统一开发、交付、运维与迭代，以提升数字技术能力的弹性与可扩展性，快速响应前端用户需求变化。

三、腾讯服务制造业数字化转型的“三大优势“与”四个方向“

• 连接 - 企业所有商业活动的本质都是一个接着又一个连接，“连接力”的比拼正成为企业间竞争的主战场。例如当轮胎生产企业成功将经销 商、门店、最终用户以及设备以数字化的方式连接在一起，那么这家企业便不再是单纯的制造商，而是升级成为平台服务商与用户运营商。企业的竞争逻辑、商业逻辑与生态逻辑得以成功升维。
•  数据 – 数据是核心生产要素早已达成共识。但企业在数字化上投入越多，数据孤岛、信息孤岛的问题反而越严重。这就导致分析、决策多是片面的、不充分的，且与其他部门的决策相矛盾。以在工程机械行业为例，用户数据与设备运行数据都是分别锁在营销部门与iot部门的系统当中，形成一个个信息茧房。但试想如果两者数据能够打通，将用户数据与其操作的工程设备数据相匹配，便可以生成更多洞察，进而转化为增值服务，比如可以通过对设备使用数据的全面分析， 反哺配件的自动化营销、 预测性保养服务跟进、或是二次销售线索。
• 决策 - 由“数据 算力 算法”驱动的智能化决策取代经验决策。越是复杂的业务，企业越是需要引入大量的算法与模型，方可有效化解转型的复杂性，达到极致的运营效率。未来的企业，决策流程中的所有环节都应由几百、上千种的算法来支持，并且是站在全局视角的智能决策。决策智能化的广度与深度决定企业未来的核心竞争力，并放大企业之间的能力差距。

• 富驰高科ai质检-让ai技术代替人来“找茬”
• 云无界无人矿车-人机协同重构
• 数字工厂操作系统 - 车间“智变”让决策更科学

• 掌上数字工厂-构建以人为中心的协作网络

• 玲珑轮胎新零售平台，驱动企业由轮胎制造商向服务运营商转型

• 某工程机械头部厂商数字营销平台牵引客户体验、转化与服务的全面提升

• 某纸业集团数字产业链平台，助力“链主”引领产业升级

• 铺设弹性基础设施，破局算力瓶颈
• 打造一个敏态的软件研发基座
• 业务能力开放共享，助力产业翻新升级

• 上海电气云仿真平台-弹性算力，破局工业仿真成本效率最优解

• 三一集团级技术中台-研发效能规模化提升

• 富士康工业互联网平台-业务能力与实践的封装与开放赋能产业升级

八、拥抱面向未来的数字跃迁

曹磊：

曹磊：

蔡毅 王岳：