【专题】智启未来：新质生产力引擎驱动下的智能制造行业革新报告合集PDF分享（附原数据表）

在当今全球经济格局深刻变革的大背景下，制造业作为国家经济的基石，正处在高质量发展的关键历史时期。

智能决策作为一股崭新的力量，正逐步成为推动制造业数智化转型的强大新动能。

众多制造企业积极投身于这场变革之中，努力探索适合自身发展的转型之路。本文将深入细致地剖析制造业在智能决策、绿色智能制造、高质量发展以及数字化转型等多个重要方面的现状与未来发展趋势。通过对企业管理模式的深度变革、数据标准化与流程信息化的双重奠基等方面的探讨，揭示智能决策如何助力企业突破业务瓶颈，实现业绩提升。同时，聚焦绿色智能制造中领军企业与追赶企业的不同表现，分析差距产生的原因及追赶企业的发展潜力。此外，深入研究制造业上市公司高质量发展的核心要义，以及三大城市群在推动制造业发展中的重要作用。最后，阐述制造业数字化转型的深刻内涵和重要意义，为制造业的未来发展提供有益的思考和启示。

从下面几部分聊聊行业分析：

1.什么时候需要做行业分析？
2.如何做行业分析？
3.案例学习
4.在工作中如何应用？
5.在生活中如何应用？

1.什么时候需要做行业分析呢？

当你在对自己进行职业规划的时候，会思考选择哪个行业更好呢？

当公司需要对外部环境有所了解，制定发展规划的时候。

当面对重大问题，需要分析行业问题的时候。

2.如何进行行业分析？

用PEST分析方法

PEST分析方法是对公司发展的宏观环境的分析，所以经常用于行业分析。通常是从政策、经济、社会和技术这四个方面来分析公司的外部环境。

3.案例

下面我们通过一个具体的例子来看下如何应用PEST分析方法。

1）政策环境

政策环境主要包括政府的政策、法律等。比如可以从这样几个问题去展开研究：

相关法律有哪些？对公司有什么影响？

投资政策有哪些？对公司有什么影响？

最新的税收政策是什么？对公司有什么影响？

2）经济环境

经济环境主要指一个国家的国民收入、消费者的收入水平等。经济环境决定着公司未来市场能做多大。

3）社会环境

社会环境主要包括一个地区的人口、年龄、收入分布、购买习惯、教育水平等。

4）技术环境

技术环境是指外部技术对公司发展的影响。

4.在工作中如何应用？

行业报告在实际工作中用的不多，这里了解即可。在问题严重查找原因里，会用到PEST分析方法来分析行业问题

5.在生活中如何应用？

当你在选择行业发展的时候，可以找到目标行业的分析报告，对于个人把握未来发展机会有帮助。

文末136份智能制造行业研究报告最新趋势已分享在交流群，进群和500+行业人士共同交流和成长。

制造业高质量发展期，智能决策推动数智化转型。企业变革需全链路体系，国内研发求解器，助企业突破。

在制造业步入高质量发展这一战略机遇期，智能决策正逐步成为助推制造业数智化转型的全新动能，其背后的驱动因素主要体现在以下方面：

一、企业管理模式的深度变革

企业已从传统的线性增长模式，转而构建复杂能力网络。多产业协同的不断深化、全球化供应链的深度融合，以及生产方式朝着个性化、定制化、灵活化的方向深刻转变，这些都要求企业打造一套能够贯通战略、市场、营销、制造、原料等全链路的智能决策体系，以此来应对愈发复杂的业务网络与管理难题。

二、数据标准化与流程信息化的双重奠基

数据标准化是企业数字化转型的基础，借助传感器、PLC、RFID 等先进技术以及数据库系统的广泛运用，实现了数据的快速采集、传输、存储与处理，为流程的信息化改造筑牢了数据根基。在此前提下，企业通过 CRM、ERP、APS、MES、WMS、TMS 等信息系统，构建起涵盖供应链全链条的信息化管理体系，达成了数据的无缝对接与高效流转。更进一步，企业凭借大数据、人工智能及运筹优化算法，引入决策优化系统，将供应链管理提升至智能化决策的新层级。

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长期以来，一些国际品牌在国内商业决策智能化市场占据主导地位，且设置了高昂的成本门槛。在此背景下，国内企业积极开展工业级别求解器的自主研发，力求打破技术垄断，降低应用成本。近些年来，国内企业纷纷开启工业级别求解器的研发工作，助力智能决策技术在设备、生产、运营、产业链等全场景实现赋能。从制造业智能决策的最佳实践案例来看，智能决策已然助力领先企业实现业绩提升与业务变革。

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数据显示了企业在多个关键指标上的提升潜力。这些指标涵盖了成本控制、产能利用、管控能力、履约率、可视化等方面，对于企业的整体运营至关重要。

从重要性顺序来看，降低总体拥有成本以 80% 的关注度位居首位。这表明企业在当前经济环境下，对成本控制的重视程度极高。降低成本可以提高企业的竞争力，增加利润空间。提高产能利用率以 76% 的关注度紧随其后，这意味着企业需要充分发挥现有设备和资源的潜力，提高生产效率。

提高集团整体管控能力、提高订单履约率和供应链计划及执行可视化也都具有较高的关注度。这些指标反映了企业在管理、运营和供应链方面的需求。良好的管控能力可以确保企业的各项活动有序进行，提高订单履约率可以增强客户满意度，可视化则可以帮助企业更好地了解供应链的运作情况，及时发现问题并采取措施。

提高生产齐套率、提高库存周转率也不容忽视。生产齐套率的提高可以减少生产中断，提高生产效率；库存周转率的提高可以降低库存成本，释放资金。

从逻辑顺序来看，这些指标之间存在着一定的因果关系。例如，提高产能利用率可以降低单位产品的成本，从而有助于降低总体拥有成本；提高生产齐套率可以减少库存积压，提高库存周转率。

同时，这些指标也可以按照结构顺序进行分类。可以分为成本控制、效率提升、管理优化和可视化四个方面。每个方面都包含了多个具体的指标，这些指标相互关联，共同构成了企业的整体运营目标。

通过对这些指标的分析，我们可以提出以下建议：企业应首先关注降低总体拥有成本和提高产能利用率，通过优化生产流程、降低原材料成本等方式实现成本控制和效率提升。同时，加强集团整体管控能力，提高订单履约率和供应链计划及执行可视化，以提高管理水平和客户满意度。此外，注重提高生产齐套率和库存周转率，优化库存管理，提高资金使用效率。

数字化赋能绿色智能制造高管洞察

制造业的核心竞争力在于制造能力，而工厂作为这一能力的关键载体，其建设和运营直接反映了企业的制造水平及整体竞争力。因此，今年“数字化赋能绿色智能制造高管洞察”系列报告将焦点放在工厂的建设与运营上。

差距明显：领军企业遥遥领先，全面领跑绿色智能工厂建设

经过对灯塔工厂、智能工厂、绿色工厂、零碳工厂等多种类型工厂的广泛而深入的研究，我们惊喜地发现领军企业已经率先在绿色智能工厂建设方面取得了显著成果。这些领军企业凭借其在技术、管理和资源方面的优势，已全面获得智能工厂和绿色工厂的认证，这一比例显著领先于其他企业，展现出其在绿色智能工厂建设领域的领先地位和强大实力。

然而，与领军企业的出色表现相比，追赶企业在外部工厂评选中的表现却并不突出。这并不意味着追赶企业未涉足绿色智能工厂建设，而是由于它们受到资源、技术和管理等方面的限制，无法像领军企业那样在多个方面取得全面突破。因此，追赶企业在实际建设中更倾向于集中力量解决如精益生产、供应链韧性等具体业务场景问题，以逐步提升自身的竞争力和适应能力。

尽管如此，追赶企业对于绿色智能工厂建设的重视和投入仍然不容忽视。它们正在积极寻求解决方案，不断提升自身的技术水平和管理能力，以期在未来的绿色智能工厂建设中迎头赶上。我们期待看到更多追赶企业能够克服种种困难，实现绿色智能工厂建设的突破和发展。

制造业上市公司高质量发展

探讨了制造业上市公司高质量发展的核心要义，构建了包含创新力、竞争力、影响力和贡献力四大维度的评价指标体系。该体系由4项一级指标和14项二级指标组成，用于全面评估制造业上市公司的质量。

三大城市群集中百强企业中的62%，推动制造业高质量发展，展现出色的发展基础和产业链条。

三大国家级城市群长三角、粤港澳、京津冀集中了百强企业中的62%，其中分别有22家、19家和16家企业入围。这些城市群以其强大的发展基础、完备的产业链条、出色的创新能力和一流的营商环境，推动制造业高质量发展，集聚效应显著。

在主要城市分布方面，深圳和北京各有10家企业入围百强，并列首位，上海紧随其后有9家。此外，广州、杭州、天津、长沙的入选数量均超过3家，而珠海、青岛等11个城市各有2家百强企业。

深圳致力于建设全球领先的先进制造业中心，其中比亚迪、中兴、中集等大企业表现突出，使深圳入选百强的企业营收规模居全国首位。北京则充分利用其首都的科技、人才、信息优势，为众多企业如中国中车、京东方、三一重工等提供良好的发展环境。上海则强化其在高端制造业的引领作用，尤其在集成电路领域走在全国前列。

中国制造业数字化转型

制造业数字化转型，指的是在制造企业的设计、生产、管理、销售及服务的每一个环节中，将新一代信息技术应用到制造企业的设计、生产、管理、销售及服务的每一个环节中，并可以以每一个环节中产生的数据为基础，展开控制、监测、检测、预测等生产经营活动，从而在缩短研发周期、增加采购实时性、提高生产效率与产品质量、降低能耗、及时响应客户需求等方面进行赋能。

这个概念着重强调了两个方面：第一，在制造业的整个生命活动周期中，都可以被新一代信息技术所覆盖，这不仅可以用先进技术来对每一个业务环节进行改造，还可以让全流程朝着数字化的方向发展。其次，利用数据的分析，可以对整个产业链中的各种活动，包括经营管理活动进行赋能，对生产进行预测，对服务进行创新。综合运用信息化技术，既能提高企业的效益，又能提高企业的价值。

制造业期望值-持续寻求增长

政策正向引导、增加研发投入、增加资本投入等多种方式同时进行，才能促进我国制造业的升级和创新，最终达到优存量扩增量的目的。

全国规模以上制造业企业 R& D经费支出、人员投入每年都有增长，随着企业对研发的投入重视度的提高，制造业专业申请数也在不断增加。

本专题内的参考报告（PDF）目录

毕马威：智启未来：新质生产力引擎驱动下的智能制造行业革新报告2024-10-11
智能制造典型场景参考指引报告2024-10-09
深圳市质量强市促进会：新质生产力下制造业质量管理数字化转型白皮书报告2024-10-09
e-works研究院：2024人工智能（AI）在制造业的应用现状调研报… 报告2024-10-06
映云科技：软件定义制造：工业AI加速制能生产报告2024-09-30
中国软件行业协会：制造业数字化转型发展指数报告（2024）报告2024-09-27
猎聘：2024医药制造行业人才趋势报告报告2024-09-26
帆软：数据制造未来：制造业数据建设白皮书报告2024-09-26
腾讯云：人工智能与制造业的融合创新之路报告2024-09-22
毕马威：智启未来-新质生产力引擎驱动下的智能制造行业革新报告2024-09-22
Centric Software：2024聚焦新质生产率释放服装制造企… 报告2024-09-18
纷享销客：2024制造行业CRM应用与选型指南报告2024-09-16
西门子：2024半导体智能制造白皮书-从精益制造向智能制造演进报告2024-09-13
鼎捷：2024装备制造业的云上转型白皮书报告2024-09-11
蝉魔方&蝉妈妈智库：2024年美妆爆品制造器品牌拆解报告报告2024-09-09
荣之联：制造业大数据整体解决方案报告2024-09-06
灼鼎咨询：中国高端制造行业：创新驱动，智胜全球，中国高端制造业的新征程报告2024-09-05
FESCO：2024智能制造行业洞察报告报告2024-09-02
e-works：2024年中国智能制造解决方案上市公司百强榜研究报告报告2024-08-30
西门子&深圳国家高技术产业创新中心：2024增材制造产业白皮书报告2024-08-27
头豹：电力设备制造系列-可控核聚变设备-人类终极能源-资本争相涌入（摘… 报告2024-08-23
Tapdata钛铂数据：2024数智新时代制造业数字化创新实践白皮书报告2024-08-14
未蓝科技：2024年制造业数字化现状调查报告报告2024-08-06
易凯资本：2024生物制造与微生物产业研究报告-生物经济新引擎报告2024-08-05
电子标准院：制造业数字化转型路线图（2024）报告2024-08-05
北大汇丰商学院：2024中国制造业出海下一站目标专题报告报告2024-07-25
蓝凌研究院：2024化工制造企业数字化白皮书报告2024-07-22
头豹：2024年中国生物信息测序行业概览-中国制造引领第4代测序技术面… 报告2024-07-16
IEA：先进清洁技术制造业报告2024-07-11
前瞻产业研究院：2024中国智能制造装备产业发展机遇蓝皮书报告2024-07-02
径硕科技：2024工业制造业案例合集报告2024-06-20
易观分析：中国制造业人工智能行业应用发展图谱报告2023 报告2024-06-18
头豹：航空、航天器及设备制造系列-2024年中国军用无人机行业概览（摘… 报告2024-06-12
北京信息产业协会：2023-2024年度中国智能制造产业发展报告报告2024-06-09
AII：2023工业无线电磁环境白皮书——有色金属制造行业报告2024-06-05
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DDI智睿咨询：2024智能制造人才发展趋势报告报告2024-05-30
世邦魏理仕：2024中国新能源汽车制造集群和企业选址报告报告2024-05-24
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头豹：专用设备制造系列-2024年中国蒸压加气混凝土设备行业概览（摘要… 报告2024-05-21
探迹大数据研究院：2024中国制造行业发展趋势报告报告2024-05-18
毕马威：2024中国制造业企业出海白皮书：踏浪前行中国制造业企业加速高… 报告2024-05-18
深企投产业研究院：2024增材制造行业研究报告报告2024-05-17
头豹：通用设备制造系列-2024年中国罐式集装箱行业概览（摘要版）报告2024-05-15
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猎聘：2024智能制造关键数字技术人才供需数据报告报告2024-05-04
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