2023年装备制造行业数字化展望：四大趋势15场景

编者按

威斯尼斯人5845cc在2023开年之际特别策划《2023威斯尼斯人行业观察》系列内容，将从企业数字化转型蓝图出发，聚焦智能制造、金融、零售快消、银行、能源化工、地产六大行业领先思想，为正在践行数字化转型的不同行业的企业提供解题思路。

装备制造是为国民经济发展提供技术装备的基础性产业，是我国经济发展的重要支柱产业。经过多年的发展，目前装备制造行业已从指数增长的增量时代进入优化升级的存量时代，总体增速放缓。加之全球政治、经济、卫生等环境的深刻变化，信息技术的高速发展，以及国家政策的鼓励与引导等因素的影响，全行业数字化转型进程正日益加速。“以数据驱动增长”“以数字化转型推动产业向高端升级”已成为装备制造行业转型升级的共识，并已呈现出几大共性趋势。

展望一：

以预算管理数字化革新 推动产供销协同日益紧密

随着装备制造业务模式的变化，产品迭代速度加快，柔性制造、产供销协同难度加大，为了使资源更合理投入得到最优效益，企业日益重视全面预算管理，通过应用数字化技术，实现从业务计划到财务预算全覆盖，并以业务计划为指引，实现全员参与。无论是标准化制造企业还是离散型制造企业，通过打通业务和财务系统，都可以将销售、采购、生产拉通，构建以商业模式和业务模型为基础的预算模型，满足装备制造企业以计划指导销售、生产、采购，实现产供销协同。

场景1：销售计划管理

由于装备制造行业不断变化的市场需求，部分企业销售计划与具体的业务举措及行动任务脱节，业务数据滞后，与目标产生偏移无法及时纠正，计划执行不到位。因此，企业需加强销售计划管理，通过建立一站式计划和分析平台，汇聚企业与销售相关的所有数据，将销售计划按产品、区域、渠道、客户、销售人员等维度进行量化，再将量化后的销售计划落实到具体的行动和任务中，按进度一一分解目标。此外，根据实际订单销售情况进行滚动调整测算，实时对预算执行情况进行跟踪、反馈、预测、分析、纠偏，实现多视角滚动追踪销售目标的达成情况。

场景2：产供销实现联动机制

传统的装备制造企业在经营过程中，经常因为物料短缺、产能不足、人员不足等原因，达不成订单交付，存在库存积压、产能利用率不足等问题。为快速提升企业的柔性制造能力，企业应打通业务流程断点，加强产供销协同，通过预算管理的数字化革新将销售计划、生产计划及采购计划彼此联系，以计划管理为抓手，以市场需求及销售端信息为牵引，快速指导生产端所需生产的产品型号、批量、交货期等，并结合产品BOM信息、库存情况，指导企业进行物料采购，实现销售、生产和采购联动，提高工作效率，实现产出和整体效率的最大化。 

场景3：项目交付计划管理

装备制造企业从事的大多是非标订单项目，根据客户的特殊要求和期望，向其提供完全定制或在标准产品基础上进行特殊设计的产品。由于产品结构复杂、项目高度分工、人才队伍专业性强、跨部门协作多、构件及供应商多、研制周期长、不确定因素多、多项目并行开展，因此，需要对方案设计、产品出图、设备生产和设备调试等环节进行全程跟进和服务。通过打造数字化项目管理平台，实现项目计划的信息化、自动化和智能化管理，可以及时了解和动态监控多项目的计划执行全貌。当因客户需求变化带来交付时点、设计需求变化时，后续采购、排产、物流、人员及资金安排等均可灵活变化，支持计划接受、执行、反馈，跟踪到完成的全过程闭环管理，实现计划协同，保证资源高效匹配。

展望二：

全价值链、全生命周期精益成本管理成为主流

在日益激烈的市场竞争环境下，成本优势成为制造业企业重要竞争力之一，成本管理重要性凸显。得益于数字化技术的应用，相比于传统的单一环节的成本压降，企业越来越从全价值链、全生命周期进行成本管理，从产品研发设计环节做好成本测算，在采购、生产等环节精细化计算成本现状，从订单、产品、工艺角度了解成本构成，从而发现降本空间，扩大盈利空间。

场景1：实现研发阶段成本管理

研发设计环节决定了产品70%以上成本，因此越来越多企业在研发设计阶段对新产品的单件生产成本、全生命周期经济性进行精细化测算。传统线下手工测算由于缺少历史成本、标准成本数据库支持，设计调整后的测算及时性难以满足企业需求。此外，在市场竞争激烈条件下，如何在成本基线下进行研发设计，也是企业迫切需要解决的问题。

通过数字化平台搭建，打破业财信息壁垒，建立全成本要素测算模型、设置成本分摊逻辑、搭建成本数据库，根据研发设计方案，系统快速计算生产所需单件产品物料投入，通过工艺环节，测算所需投入设备、生产节奏，从而计算单件产品所需摊销的设备折旧、人工投入等。并通过不同参数调整，快速输出不同版本测算结果。同时，企业可制定单件产品目标成本，通过调整设计在满足技术要求前提下，不断优化成本，进行成本框架下的研发设计，并将该成本作为量产阶段成本基线，合理控制实际成本。例如汽车零部件生产企业，接收整车厂技术需求后，进行设计并输出设计BOM（配件表），并不断验证更新，企业通过建立材料数据库、人工数据库、外包数据库，快速形成不同版本BOM下，零部件单件生产成本，并结合预期未来每年对应车型销售量、零部件销售价格，计算新产品投资回报率。

场景2：精细化管理口径成本核算

精细化的成本管理数据是成本分析、管控的基础，随着制造企业多品种、小批次的生产特点日益显著，生产工艺环节日益复杂，由于传统的ERP成本核算颗粒度和准确性存在一定问题，难以支持企业按产品、按客户、按项目的进行多维度的成本分析需求。同时，企业成本数据往往需要月结后生成，更短周期如按日、按周的成本毛利分析需求难以实现，突发事件对成本即盈利的影响也难以测算。

在这一背景下，企业可以在ERP建设的基础上借助管理系统工具实现更精细、更多维度的管理口径成本核算。通过更灵活的设置分摊动因，按照一定的规则将间接费用分摊至单个工单，到具体的工序、产品，从而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。管理口径成本分摊可与财务口径成本核算并行，做到数据同源，通过管理视角的成本数据归集与计算，支持输出分产品线、分工厂、分利润中心的成本利润数据，实现成本数据的及时分析。成本精细化核算之后，有助于企业追踪实际成本与标准成本出现差异的原因，相关结果可进一步指导目标成本设定与修改。

场景3：定制化产品、项目实时成本测算

针对离散型、订单式制造的企业，产品大型且结构、工艺复杂，往往在客户项目的规划阶段，销售人员便要介入，并在产品设计和研发过程中不断收集客户需求信息、明确客户需求，在这个过程中，企业需要快速而准确进行成本测算，实现产品及时报价，提前识别交付风险，合理预留项目毛利，并将报价阶段成本作为后续生产交付过程的目标成本，进行全生命周期实际成本更新、全周期滚动测算。

通过构建动态成本测算模型，业务部门与财务部门协同，综合市场信息、目标利润、产品BOM及生产工艺所需设备、人工投入，建立标准成本信息库与费用摊销模型，快速测算产品物料成本、制造费用及其他费用摊销，形成产品成本测算结果，并支持动态调整；同时，在此基础上，管理层可进一步设置降本目标，在交付过程中，通过与ERP的对接，获取实际成本信息，并对目标成本的完成与偏差情况进行主动预警，及时进行改进，并测算改进措施预计对全周期成本的影响，从而支持企业在项目全过程中的成本管理。

展望三：

数据驱动下企业更关注 分析智能性与决策时效性

就大中型装备制造企业而言，经营单位数量较多，管理架构及管理层级较复杂，各业务板块经营差异较大，难以全面把握各经营单位的经营情况。面临复杂多变的外部环境，企业较难实时全面的获取数据信息支持经营决策，对外部环境变动的适应性不足。这一背景驱使装备制造企业更加关注数据信息和数据驱动与应用，注重在经管全周期预警监控、应收管理、新业务经营判断等具体场景下的深化和提升。

场景1：经营管理全过程预警及监控

装备制造企业涉及采购、生产、销售、服务等多个价值链环节。各环节下的资源负载与分配、资源利用率等均会影响企业最终业绩表现。目前，很多企业的管理与经营决策仍多依赖于经验判断，决策滞后且不准确。日常分析与监控多通过事后分析，如合同执行、预算执行、费用监控、客户管理等等，造成资源错配与机会流失。比如批量制造的企业存在订单与排产衔接不畅问题，客户流失追因分析与管理不及时等问题。

借助于数智运营平台，可以通过规则、流程设置，结合大数据分析等技术，实现企业关键价值链环节的事前预警、事中监控、事后分析。将“人”找“数”的被动管理转变为“数”找“人”的主动干预。实现基于数据驱动的全流程精益管理。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；同时基于数据洞察及时预测风险。比如在客户管理方面，可以对过往客户流失情况进行大数据分析，归纳分析客户流失的原因或与之相关的背景（比如：多数客户流失前，会连续多期减少订货量等），并形成规则引擎。若后续经营管理中发生类似情形，可提前提示客户流失风险，提供应对策略。有的放矢开展生产及管理优化，提高生产效率和资源利用率。

场景2：应收账款精细化管理

日趋激烈的竞争环境下，装备制造企业普遍采用宽松的信用政策和分阶段分期收款的方式。尤其是提供非标准化产品和工程项目类业务的企业，交付环节多，生产周期较长，且在前期生产投入过程中，需要为原材料、人工费、物件费、税金等方面垫支大量资金。这就使得企业在扩大销售的同时，应收账款规模持续加大。大量的资金占用，使得资金使用效率下降，对企业现金流管理和经营风险控制均带来了压力。

应收账款管理问题增多、难度加大，一方面是因为企业未建立完善的客户资信管理体系和绩效考核规范，未对客户进行信用等级分类管理，同时未能将回款与考核相挂钩，使得产品利润、订单质量、回款能力等未被有效重视；另一方面，是缺少有效的信息化工具，目前很多中大型装备制造企业常存在着银行流水与客户应收明细无法对应的情况，财务人员难以及时、准确了解回款情况，进行应收账款催收通知等，时效性相对滞后，直接影响企业现金流预测及资金安全储备管理等。对于信用体系和考核规范，库通过建立预算管理平台并借助平台建设过程，梳理应收账款管理现状，进行信用管理体系方案设计和考核规范完善。对于应收账款管理，可以通过建设数智运营平台或财务共享平台，与预算、合同管理、客户管理等平台对接，贯通合同、预算、核算数据，并通过规则和流程完善，将订单、合同相对应，及时发现回款情况，及时预警风险发生。

场景3：供应链协同与动态管理

在政治经济环境、生产要素成本复杂多变的背景下，装备制造企业通常面临着原材料价格变化、采购或供货不及时、库存积压、客户需求变化或需求无法及时响应等情况。这些现状推动装备制造企业日益关注采购、生产、销售、研发、金融等方面的协同管理，更加重视与产业链上下游的信息互通。因此，对上下游企业数据联通融合，提升全链条风险预警和应急处置已成为装备制造企业的共识。

目前，部分细分行业（如汽车、半导体器件制造等）已与上下游分享预测、订单、库存等信息，增强需求预测的准确性，推动协同计划和补货及时性，提升物流运转效率与质量。如汽车行业中，在新车型或新器件的开发过程中，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全周期盈利测算，并通过预算平台、项目管理平台等实现数据沉淀与分析，进而支持报价决策、研发、采购、排产以及其他资源安排。

场景4：新业务经营判断与跟踪分析

“增量发展”向“存量优化”的背景促使装备制造企业加速寻找新增长点，更关注业务结构优化，包括现有业务转型和新业务探索。如电气设备行业，从传统的发电机组建设业务向新能源电站建设、储能设备制造、设备租赁、项目设计外包或智能运维服务等方向延伸。

多数企业对新业务的经营管理尚在摸索中，需要对新业务发展方向与既定目标是否一致，新业务资源分配是否充足合理，资金人员等资源筹备是否及时等进行判断和决策。管理报告、预算等平台可以通过多维度数据计算与展示，出具主题更完善、颗粒度更细的分析报告，可以提供分区域、分业务、分项目、分产线等多维度的数据分析和投资测算，支持经营管理层跟踪与决策制定。

展望四：

业财断点掣肘下业财融合需求显著提升

随着装备制造企业生产规模的不断扩大，传统财务管理模式已无法完全满足企业处理繁杂财务业务的需求。业务与财务数据分离也导致财务人员无法使用职业判断对业务事项进行合理估计与计量。另外，部分装备制造企业已经成为多个产业都有涉足的特大型集团，但由于各个产业群行业属性与发展阶段不同，管理分散、结构冗杂、标准不统一已经成为制约其业务增长与价值实现的主要障碍。财务共享中心的建设可以对各部门的业务及财务数据进行分类收集，不仅有利于公司跨部门共享数据，还可以实现数据、信息、业务三者的有机统一。

场景1：数据治理工作

装备制造企业涉及产供销多个环节，业财融合需要精准完善的数据库来支撑，财务共享平台通过统一数据仓库，对取自各系统的数据进行分类、整理和加工，使数据标准统一；设置数据标签，对分散于不同数据域的业务信息建立索引，提高数据使用效率；建模开发数据，利用智能化模型对数据进行汇总和解析，方便业务前端调取使用数据信息。治理后的数据为企业形成数据资产奠定了基础，以创新的视角为企业提供更具战略性的增值服务。

场景2：业务规范管理

传统装备制造企业管理过程中存在着业务财务管理断点，各部门各司其职，财务部门在业务管理中参与性较弱，业务部门也较难获得管理过程中所需要的数据支持。财务共享平台改变了原本割裂的管理模式，可建立项目管理模块、客商管理模块等。通过与业务系统数据对接，一方面，实现财务深度参与业务关键环节的目的，跟踪业务推进过程，实时把控经营风险；另一方面，可为业务部门提供推进过程中所需要的数据及信息支持，保证业务推进策略及推进方向的准确性。

场景3：财务价值创造

传统装备制造企业财务管理人员过于注重财务核算工作，且财务管理目标较为模糊，使得财务管理工作成果的实效性较低，当企业需要做出经营决策时，无法提供有效的决策意见，这在一定程度上影响企业的健康发展。财务工作迫切需要发挥的是管理职能，并非是单纯的财务核算等职能，需要有效为公司生产经营提供助力与服务。财务共享中心的使用能够在承担会计核算的同时，通过财务数据的分析对企业经营业绩进行掌握，挖掘企业经营管理过程中存在的问题，从而提出具有针对性的处理方案，为企业创造更大的价值。

场景4：业财风险管控

装备制造企业风险管控需求较高，财务共享平台可设置红绿灯预警智能管控，结合OCR技术，以实现财务预警为目标，内设各类费用报销审核规则，如智能差旅费标准核对、敏感字段识别、报销票据自动识别审查等，自动按照设定的逻辑执行审核操作，减少人工审核与干预，实现对企业业务风险的源头把控。业务人员借助共享平台大数据分析和数据挖掘技术，找出企业业务管理中的问题，对风险进行有效预测，借助数据来分析业务行为与企业发展战略之间的关系，及时发现风险并做出相应的调整与优化。

场景5：数据赋能决策

针对企业管理数据分散、难以共享的现状，可通过财务共享平台实现数据资源整合，如在经营管理方面，可通过提取业务系统中新签合同金额、报表系统中营业收入等数据，展示企业和所属各级单位经营效益情况，让管理层可以掌握企业运行的核心经济指标。在资金管理方面，可自动提取财务系统数据，动态展示企业和各所属单位的资金存量、资金变动等指标，让管理决策层可以全面掌握企业资金流的运转情况、科学管控运营风险，优化资金利用。在财务管理方面，可将财务数据与非财务数据比对，形成对应指标结果，反映企业的财务状况和经营成果，为经营发展提供专业洞见奠定基础。

装备制造行业作为国之重器，对经济社会的支撑作用不言而喻。我国装备制造行业正处在向中高端迈进的关键时期，叠加国产化替代和绿色发展机遇，装备制造行业的高端化智能化转型加速已是大势所趋。

越来越多的实践证明，数字化技术正不断帮助我国装备制造企业提升生产效率、增强业务韧性、加快实现发展方式转变和增长动力转化。我们相信，在可预见的未来，主动迎变、主动推动数字化转型，仍将是装备制造企业的“取胜之匙”。