装备制造行业数字化转型趋势

1、企业数据边界打通，产业链上下游密切协同

装备制造企业通常面临供应链生产环节原材料库存成本增加，供货不及时，无法及时应对客户的需求等问题，

在数字化转型过程中，数据驱动企业突破边界，与上下游企业数据联通融合，加强产业合作，增强风险预警

和应急处置能力。例如汽车行业，在新车型开发过程中，整车厂与上游企业信息共享，除了提出零部件研发

的技术要求外，整车厂新车型的生命周期、未来几年市场销售量、目标区域等信息也会同步至上游零部件供

应商，零部件供应商通过这些信息对产研项目进行盈利测算，计算量产后单台零部件生产成本及所需承担的

研发费用，从而更合理的进行报价决策和研发、生产安排。

2、数字驱动成本管理由传统模式向精益管理转变

数字化驱动推动企业建立成本信息库，搭建成本测算、分析模型，结合装备制造企业精细化成本核算和多维

盈利分析等业务特点，实现研发、生产、采购、销售全价值链的端到端的全场景成本管理，实现精细化的全

成本管控和分析。通过目标成本管理、标准成本管理、作业成本管理、成本预算预测等多角度管理测算实现

管理的评价闭环。

在销售定价决策过程中，装备制造企业对成本信息的要求继续提升，新产品的定价、定制化产品的价格决策

都需要细化的成本信、成本模型。通过应用数据及建模技术，快速搭建成本测算模型，并根据历史成本信息、

代表机型BOM、最新物料采购价格等，快速测算产品成本，帮助企业及时报价，在市场竞争变化的环境下帮

助企业在竞标中急速占领优势。

在目标成本管理方面，以历史成本数据指导企业制定目标成本，降本额科学合理分解至各业务环节、各产品、

各项目，明确单台降本额，让企业降本增效的战略落实到日常的业务订单之中，实现成本信息可查可控。

在成本精细化核算方面，以产品为中心的损益计算成为主流，按照一定的规则分摊工与费至单个工单，按照

工单计算制造件单位成本，根据BOM由下至上卷积产品生产成本（料、工、费），计算单个工单产成品实际

成本；根据分析与管理需求，汇总单个工单形成按产品、项目、工序、组织等多维度的实际成本数据。

3、人工智能深度应用，企业决策模式发生改变

随着以数据为基础的深度学习的飞速发展，人工智能技术已逐渐渗入企业管理和组织决策中，人工智能的应

用转变了装备制造企业决策模式，相较于传统管理报告延迟、遗漏、易错的固有问题，人工智能决策模式则

有更强的实时性，更细的颗粒度，更高的统合性，通过大数据、机器学习等前沿技术，将企业的实际问题转

化为数学模型求解，解决生产、仓储、配送、销售等一系列场景中的优化问题，智能排查经营漏洞、生成策

略、选择策略，实现数据驱动的人工智能决策。