制造型企业如何破局
当人口红利不再，在后疫情时代，全球大环境依然面临不确定性。制造型企业该如何生存并提高竞争优势？
变局之下，唯有跟上步伐，方能把握机遇:
在纸包装行业，个性化定制服务正在兴起，通过采用网络协同设计，用户只需将原始图稿、结构要求在线提交，设计人员便可进行3D成型模拟，实现“即见即所得”。
在机械制造业，全生命周期管理已成现实，借助云服务平台，客户可随时远程了解设备的设计、生产、物流、安装和运行情况，而服务团队则能实时为客户提供故障预警和诊断服务。
在载重货车行业，陕汽集团首先推出了车联网应用系统，开始为用户提供车辆定位管理、油耗管理、电子围栏等智能化服务....
向服务型制造转型这条道路无比清晰的摆在了制造企业面前，制造企业在“科技智造”这条路上不断开拓。
▉ 服务型制造业转型，制造企业的主赛场
2020年7月，工信部等15部门联合印发《关于进一步促进服务型制造发展的指导意见》，提出到2022年，制造业企业服务投入和服务产出显著提升，制造与服务全方位、宽领域、深层次融合发展格局基本形成。
服务型制造是制造业创新能力提升、制造业效率提高的重要源泉，有利于延伸和提升价值链，提高全要素生产率、产品附加值和市场占有率。
在这个过程中，以5G、人工智能、物联网、区块链等为代表的新一代信息与制造企业业务的融合应用，以科技智造降低对人工依赖的程度，提高制造业企业的效率，实现制造服务化延伸和价值增值，加速中国企业从传统的“制造”向“智造”转变。
▉ 服务型制造业转型，要跨几道“门槛”？
尽管服务型制造前景光明，但转型并不容易。
制造企业需要通过向产业链上下游环节拓展，不断增加服务要素在投入和产出中的比重，从加工组装产品为主向“制造+服务”转型，从单纯出售产品为主向“产品+服务”转变。这当中的还有不少“门槛”有待企业“跨过”。
01缺少以数据为核心的价值输出能力
不论是来自客户定制化、个性化需求的，为了拓展新业务，制造企业向服务型制造转型的一个基本点，就是工业大数据的利用。
对于一些传统制造企业来说，在转型之前已经部署了诸多信息系统，但内部系统之间孤立，数据分散，孤岛纵横，成为数据价值产出的障碍。
而随着转型力度加剧，5G网络、物联网技术的应用，数据来源、种类和数量都在快速增长，提升对数据存储、整合、处理和分析的能力也迫在眉睫。
同时，面对日益增长的多元化、多场景业务需求也在驱使制造企业不断部署新的资源，上线新的应用，将服务能力拓展至产业链上下游。
但制造企业传统应用部署不灵活、建设周期长，无法根据业务随需扩展等问题，难以助力企业降本增效，让制造企业在市场上保持竞争力。
02如何释放边缘效能
在5G、物联网、人工智能等技术的应用下，产品实体正在成为数字化服务的载体。这也使得越来越多的数据产生在远离数据中心的边缘端，促使企业IT向着边缘端延伸来提供智能服务。
这个过程中，保持数据信息能够有效的进行传递和设备间高效交互对于制造企业的转型来说十分关键。
还有注意的是，工业生产经常处于高低温、重粉尘、强酸、潮湿、重污染等特殊、极端环境，这对用在边缘端上的设备的适用性也提出要求。
03出海路上颇“颠簸”
自欧盟GDPR生效以来，不断发生的处罚案例为相关企业敲响了警钟，巨额罚款、声誉受损甚至禁售、关停服务等违规成本高昂。
因此，在制造企业不断拓展海外市场的过程中，满足相关国家区域的监管要求，保证业务合法合规成一大重要影响因素。
在此基础上，企业在跨部门/地区/全球开展协作创新的过程中，面对在不同国家的业务规模变化快，且不容易预测的情况下，灵活便捷地对资源进行管理、调整和使用，满足对业务快速部署需求与业务规模进行伸缩匹配，成为企业面临的另一个难题。
▉ 制造企业如何打造自己的服务能力
如果从工业化与信息化融合角度看，想要实现服务型制造需凭借工业互联网，进一步细化则是到企业数字化转型。
具体来讲就是通过云计算、大数据、人工智能、物联网、5G等新技术，以科技来智造，帮助企业打造“服务能力”。
01以数据为核心的业务平台加速价值产出
工业大数据是提升企业生产力、竞争力和创新力的关键要素。建立以数据为核心的业务平台打通设计、生产、流通、消费与服务各环节，实现全业务数字化。
整合企业内的数据推动产品智能化水平的提升，从而获取更多附加值。满足企业对工业大数据集中管控、处理、分析及利用，为企业构建在线感知、实时分析、智能决策、精准执行的能力，支撑企业从生产型制造向服务型制造转型。
基于模块化部署可以确保为其运行的每个应用程序提供合适的资源分配，显著提高配置基础设施的速度，加速应用上线，并控制成本。
美的开普勒作为企业的数据基础平台，利用数据聚焦研产销全价值链运营，以业务为先导，将所有终端事业部及职能部门、市场运营中心串联并行，将用户需求分析和制造产品进行有机连接，探索更多的创新点和价值点。
02构建智能化的“神经末梢”
边缘端成为新的与海量数据“打交道”的地方。具有低延迟且强大的处理能力的边缘端，经济、安全地将不同协议的数据实现聚集、转换和标准化，有助于提高数据分析处理的效率，也可以满足工业环境下，企业对于数据分析准确性和实时性有着突出的需求。
同时通过对生产状态数据、生产过程进行实时监督与管控，实现产品设计、制造、运输、市场营销等全方位的协同创新发展，大幅提升工业企业的自主创新效率，灵活适应市场变化。
在广州天创时尚的车间里，智能化生产线上不仅装上了摄像头，还搭起了电商直播间，“店厂合一”的新模式正在这里试水。
03跨多云平台加速企业出海
全球范围内建立起统一的跨核心、多云和边缘端的数据平台，支撑资源泛在连接、弹性供给和高效配置，以及云原生技术，支撑应用的快速开发和跨核心-云-边缘的部署，让企业能够根据不同国家用户需求，通过资源组合灵活搭建数据平台和部署本地化应用。
通过对核心资源和整体性能的智能监控管理，简化管理运维，让企业专心业务发展，开拓全球市场。
比亚迪在全球19个国家，近200个城市累计安装交付超过750MWh储能项目，实现零安全事故的良好记录。
随着公司储能业务的快速增长，比亚迪在保障云端业务安全和相关国家区域监管要求的同时，通过数据挖掘分析，为用户提供更多的增值服务，提高客户满意度；努力使交付后的服务本地化，提高客户满意度及黏着度；加快售后响应速度，减少售后成本。
转型不是纸上谈兵，不是有了思维就能带来赋能，走上服务型制造升级之路的。在辅助制造企业向服务型制造转型的道路上，制造企业还需要找到自己合适的数字化转型“伙伴”，一起推进公司的转下，实现真正的“破局”！