年份：2022年

今天，构建新型电力系统已成为整个电力行业的共同目标。这一规模宏大的转型，无疑为电力系统的各个环节都带来了新的挑战，承担电力分配功能的配电网亦不例外。在迫在眉睫的转型面前，电网企业如何更好地为配电网运营“解锁”新的功能和价值，以积极应对新型配电网带来的挑战与变化？

与传统电网相比，新型电力系统将以新能源为主体，这就使得其运行和调度呈现出更强的非计划性，需要适应“源网荷储”协同互动的非完全实时平衡模式；此外，新型电力系统不仅需要满足分布式新能源的大量接入，还需要满足柔性、生产与消费兼具型负荷的大量接入，例如不断涌现的电能产消者。

此外，电网企业还需要让配电网减少峰值需求，优化分布式能源应用，改善停电的响应时间，同时提升对配电网的资产管理能力。为了达到这一目标，电网企业就需要更高保真度的数据和实时分析工具，来管理配电网络中的双向电力流动。

配电网面临转型，高级配电管理系统应运而生

面对这些新的变化，传统的配电管理系统往往已经不能适应时代的需求。在这种情况下，更具智能化的高级配电管理系统EcoStruxure™ ADMS应运而生。作为全球能源管理及自动化领域的数字化转型领导者，施耐德电气将ADMS 视为用于控制、分析和优化电网运行的集成软件系统软件工具，它旨在为配电系统运营商提供强大的分析工具以改善分析和运营流程，以适应配电网转型带来的新挑战。

在一个高度数字化的运营环境中，能够获取来源更丰富的数据往往是一种显著的优势，它意味着系统能够得到更多的参考信息，以提供更加精准的分析和预测。ADMS的一个优势正是通过广泛的互联互通性，与EMS (能源管理系统) 紧密集成，并包括SCADA（监控和数据采集系统）、DMS（配电管理系统）、OMS（停电管理系统）、以及DERMS（分布式能源管理系统）等多种功能模块。

此外，为获取更加全面丰富的数据，ADMS还可以和ERP (企业资源规划)、CRM (客户关系管理)、GIS (地理信息系统)、AMI (高级计量基础设施)、MDM (电表数据管理)以及MWFM (移动劳动力管理)等离线和近实时系统进行对接。

眼观六路耳听八方，通过数据分析“解锁”新功能

这种互联互通的优势，让ADMS得以构建出一个眼观六路耳听八方的“智能中心”，通过处理和分析数据，为传统的配电管理“解锁”更多新的功能和价值。

例如，通过与AMI和MDM的集成，智能电表可以帮助在配电网络中报告停电和故障，除了从AMI 前端系统收集断电和通电等信息之外，ADMS 还可以与 SCADA （监控和数据采集系统）合作报告故障单，主动发现、预测和识别断电，并帮助缩小预测的故障范围。此外，ADMS 还可以轮询相应电表的电压，并使用这些电压读数验证智能电表上的电压值，以及将电压骤降/骤升事件信息用于各种配电管理应用，如降低保护电压等。

又如，在逐步提升新能源比例的需求面前，ADMS可以为符合标准的分布式能源提供第三方系统集成，并通过DERMS为配电网络中的分布式能源提供实时监测、近期预测和用户友好的控制功能，从而助力增强现有配电网吸收大量分布式能源资产的能力。此外，它还可以通过不断监测和分析当前安装在网络上的分布式能源类型，实时或近乎实时地避免潜在问题。

再如，还在担心配电网维护人员调度失当，以“远水”解“近渴”？ADMS同样可以通过集成AVL（自动车辆定位）的数据接口，近乎实时地掌握维护车队的位置，从而让维护人员随时得到最佳的调度。

优化业务流程、成本及可持续性，实现价值提升

由此，电网企业可以通过实施先进的ADMS改善业务流程，加强业务部门之间的合作，并获得广泛的价值提升。

首先，ADMS 可以通过提供更好的态势感知和改进的功能提高安全性。其次，电网企业可以借助ADMS提高分布式能源消纳能力并优化分布式能源性能，最大限度地减少电网约束，并在可能的情况下推迟资本投资，实现更大的柔性。此外，通过将故障定位、隔离和服务恢复功能(FLISR) 无缝集成到 OMS 中，ADMS还可以更准确地预测事故地点，缩短恢复时间，更快、更有效地缓解断电造成的影响，从而提高弹性，提升用户满意度。

除了改善配电网的性能指标，ADMS同样可以在成本和可持续性方面带来助益。借助ADMS，电网企业得以开展更好的运营和资产管理，更加密切地协调规划和运营，并利用系统自动化和远程功能，更轻松地实现网络优化，这些改善都有助于节省成本和投资支出。在改善可持续性方面，ADMS则可以通过先进的优化算法减少能源损失，以及通过电压和无功分析提供更高的电能质量和最佳电压水平，支持需求侧管理计划和电网边缘资源的优化，并合理规划对新分布式能源的扩容。

当今世界正在经历百年未有之大变局。三年疫情影响、俄乌冲突、供应链紊乱，再加上能源危机，以及高通胀或将带来的新一轮经济衰退危机，无不在正加速变局的变化。

近期“北溪”天然气管道被炸事故影响下，欧洲能源危机愈演愈烈，欧洲制造业转移的声音不绝于耳，特别是对天然气依赖度很高的工业制造业不得不以控制成本为前提进行份额转移。

相比之下，中国持续清零的防疫政策、完备的产业链、庞大的市场需求、充足的人力资源、日新月异的技术实力，以及能源成本优势和稳定性优势，正在成为外资产业资本的绝佳避风港。

有数据统计，2022年上半年，欧盟对中国的投资同比增长了15%，汽车设备和部件、食品加工、制药和生物技术、化学品及消费品制造五个行业占据了总投资额的70%以上，不少欧洲头部企业正在中国扩大业务。

3月，飞利浦正式在安徽滁州投资100亿元，建设产研基地，用于空调产品的研发和生产，同时也标志着飞利浦正式进军白色家电领域。

6月，奥迪一汽新能源汽车项目在长春市开工，该项目将建设全新电动汽车工厂，是奥迪在华首个专门生产纯电动车型的生产基地；宝马在华迄今最大的投资项目——沈阳里达工厂投产；奔驰在中国生产的第400万辆整车于北京顺义工厂下线，这座新工厂得以首次曝光。

6月24日，全球两大民用航空器制造商之一的法国空客将新的研发中心放在了苏州，该研发中心将把重点放在氢能源基础设施、先进制造、电气化和未来客机客舱的研发上。

9月，德国化工巨头巴斯夫集团在广东湛江投资的一体化基地项目启动首套装置投产。据悉，该项目总投资100亿元，成为德国企业在华投资规模最大的单体项目。

同样是9月，德国领先的科技公司默克宣布其全球范围内首个综合性并重点关注半导体和显示领域材料创新的“默克电子科技中国中心”及其在华首个OLED材料生产基地正式落成并投入运营。

据不完全统计，近年来制造业领域总投资额10亿美元以上的重点外资项目近60个，总投资额超过2000亿美元，涉及到电子信息、化工能源、汽车等重点领域。变局之下，近几年来我们明显地感受到外资企业来华的速度越来越快，投资力度也越来越大。从工业领域相关巨头的表现中也同样得到了印证。

西门子在广州投资建设的变压器数字化工厂，于2021年建成投产，这也是西门子全球首个“工业4.0”智能化配电变压器工厂和创新中心。

ABB集团在上海斥资1.5亿美元新建一座机器人“超级工厂”，打造ABB最先进、最高自动化与柔性化程度的未来工厂，并将建设一个强大的研发中心；今年8月，ABB集团旗下电动交通中国总部正式入驻深圳。

德国工业巨头博世集团近十年来在中国市场的投入超过500亿人民币。2021年，在汽车领域，仅以博世智能驾驶与控制事业部为例，其中国区员工总数已超过1200人，其中研发人员占比近88%，分布于上海、苏州两地的研发中心；在工业领域，博世力士乐投资的乐卓液压科技（苏州）有限公司在苏州成立。

2021年，全球光学与光电行业巨头蔡司投资约15亿元在苏州设立新的研发生产基地，包括三坐标测量设备、医疗和显微镜，也包括将在中国尝试开展的新能源汽车等新业务。

欧洲制造企业加大对华投资，对于中国和外资企业来说都是一个绝对双赢的选择。

不同于以往的成熟制造业转移，彼时的中国有着大量的廉价劳动力，能够容纳过剩产能的转移；而此时此刻，借助严格的疫情防控政策，我们不仅在生产环境上和产业链上有着越南和印度无法比拟的稳定优势，更有着更为庞大的技术工人群体。更为重要的是，我国拥有全球产业门类最齐全、产业体系最完善制造业，产业链配套能力全球领先，具有强大的韧性和发展潜力。

此外，先进制造业对能源有着更高的需求，例如预计到2025年，仅台积电一家企业每年就要用掉中国台湾地区12.5%的电量。而在俄乌冲突的阴霾之下，欧洲的企业无法稳定地获取大量的天然气供应。因此，中国稳定的能源供应是吸引制造业迁移的重要因素。

对我国制造业来说意味着什么？

制造业的逐步转移对欧洲企业来说是逼不得已的选择，对中国来说却是难得的好机会。不光提供了就业岗位，缓解我国就业压力，同时倒逼国内产业升级变革。欧洲的工业资产逐渐流向中国，通过引入国际先进技术、管理经验和人才来推动国内相关行业的发展，加速技术迭代和产业升级。

好比特斯拉来华投资，在上海建立了全球最大的电动汽车生产基地，带动国内新能源车企的技术进步，以及汽车产业链的全面发展，就像一条鲶鱼般，为我国新能源汽车市场注入强劲的发展与创新活力。

如果“鲶鱼效应”能够在这些来华投资的高端制造业中同样发挥积极作用，对于国内制造业的转型升级将起到极大的助推作用。

先进制造业的迁移除了可以助力国家的产业升级，随之生成一批高质量的上下游企业，向产业附加值更高的工业4.0时代前进，还给我国带来另一个重要机遇，那就是能够更加全面地对外展示我国改革开放40余年的历史成就，从而吸引到更多高质量的企业和资本。

最后，值得一提的是先进制造业的转移还可以随之带来一大批高薪水的就业岗位，不仅可以降低近些年的就业压力，还能使我国的高技术人才不用出国就能享受到发达国家才有的薪资福利。

日前有消息显示，亚马逊突然关停了无人配送车项目，其400人的团队面临解散和调岗。这一关停决定来得猝不及防，该名称为Scout的无人配送车项目于2019年开始实地测试，就在4个月前，亚马逊官方还在其社区举办了一场无人车的推介活动。然而，历时3年之久的项目依然未能达到预期，原因何在？

亚马逊官方发言人给出的说法大意是，我们已经努力为客户创造独特的送货上门体验，但很多顾客依然反馈说无人车在某些方面不能满足他们的需求。因此我们将暂停该项目的线下场地测试，重新进行调整。

外界猜测，还有另外一个重要原因是在疫情影响的大环境下，亚马逊业绩增速下滑明显，市场寒潮下，不得不进行业务收缩，通过关停一些非营利性探索项目来抵御风险。

不少人认为亚马逊无人配送车项目的关停折射出了市场前景并不明朗。反观国内市场，在疫情期间无接触式配送方式被广泛推荐的背景下，无人配送车、无人配送机器人送物资、送快递的新闻报道时常出现。

近些年来，在劳动力短缺和人力成本增高的双重因素作用下，物流业面临了较大的压力，因此无人配送成为资本市场关注的新赛道。特别是随着外卖、新零售及快递末端市场的进一步扩大，互联网企业和整车企业争相布局无人配送。有数据统计，到2030年，无人配送市场可达万亿级。

美团、阿里、京东等国内互联网巨头依托自身场景优势，早在2016年左右就开始布局无人配送的相关研发。此外，还有新石器、毫末智行、行深智能等一批自动驾驶初创公司也相继加入该赛道。

2017年12月，美团第一代自动配送小车“小袋”正式诞生；2020年初疫情爆发后，美团无人配送车开始在北京顺义落地生鲜配送业务；2021年，美团继续加码无人车和无人机配送等领域，美团的自动配送车“魔袋20”已经在北京的公开测试道路上实现了常态化试运营；

2020年9月，阿里达摩院发布物流机器人“小蛮驴”，其更专注于自身的快递运营服务，随后成功进驻全国300多所高校运营配送。

2020年2月，京东无人配送车在武汉投入使用，同年10月，京东物流宣布与常熟市进行合作，建设全球首个无人配送城，目前已有30多台无人配送车落地运营；2021年，京东无人配送车已经迭代到第五代，用于其末端的物流配送业务。

2019年，新石器投资建设了首座产量1万台规模的L4级无人车智造工厂。目前，该公司的产品已经在国内外数百个办公园区、公园、校园、CBD核心区落地应用，部署无人车近千辆。

毫末之行与美团、阿里、物美多点均有技术与产品合作。首个“魔驼”常态化试点已落户顺义物美多点超市门店，累计超2万单。

2018年行深智能无人车上路，目前已与京东、中国邮政、饿了么等合作伙伴一道在末端配送、社区商业等场景投入了300多辆无人车，并助力多个城市实现防疫物资无人化配送。

● 目前从技术上来说，得益于低速自动驾驶技术的成熟和相关产业链的逐渐完善，例如上游关键核心零部件、激光雷达和芯片计算平台成本的逐渐下降，软硬件技术趋于成熟，都为无人配送的落地应用扫清了障碍。

● 从落地情况来看，无人配送服务在疫情期间被公众广泛认知，无论是医院、小区还是商业区，都可以由无人配送小车完成指定的取货、送货、交接等动作，可以说为防疫工作做出了不少贡献。

● 从政策层面来看，各地相继出台了有关无人配送的相关标准和政策，例如2021年5月，北京高级别自动驾驶示范区率先向美团、京东物流、新石器三家企业颁发了国内首批无人配送车车辆编码，开放了北京亦庄225平方公里的路权；2021年11月，深圳发布国内首部自动驾驶低速无人车商业应用标准。

技术逐渐成熟，市场需求充分，政策有力助推，种种迹象释放出一个信号，那就是无人配送市场该爆发了。不过从行业动态来看，似乎一直保持着“低调”的态势，身边也鲜少有无人车配送的案例。无人配送何时常态化？难道量产成了纸上谈兵？

视无人配送车项目为噱头的质疑声不断，还有人认为亚马逊作为最早入局无人配送赛道的头部玩家之一，且手握供给和需求两端，对无人配送项目的商业化落地都感到无力，更何况一些后来者和初创公司？

亚马逊关停无人配送小车项目，也算是对行业敲响了一记警钟。无人配送车“最后一公里”的目标可以实现，“最后一级台阶”却难以跨越。虽然无人配送车赛道的价值已被挖掘和证实，但是作为服务于人的项目，小编认为最大的价值在于提升消费者体验，例如亚马逊的Scout无人配送车不仅“不能自己上台阶”，同时在配送过程中还需要一个员工陪同，仅无法送货到户这一点硬伤不仅让消费者体验大打折扣，也无形中增加了企业的成本。此前，我们在疫情之下的无人配送小车，距离失业更近一步？一文中也分析过无人配送小车落地的一些困境、痛点和难点，感兴趣的读者可以点击阅读。

国内无人配送车项目在试运行期间，时常有“翻车”的新闻出现。

例如，在河南大学校园中，阿里用于无人配送的“小蛮驴”不幸驶入了一片尚在施工的未干水泥地，并深陷其中，引发了学生们的围观和哄笑。

在湖南某高校，则出现了无人配送车在会车后互不相让的尴尬局面，两辆分属不同运营商的无人配送车，都想要对方让路，结果竟然“僵持”了一下午。

去年10月，在北京顺义一辆美团无人配送车“魔袋20”与一辆私家车碰撞；今年上半年，“魔袋20”，同样在顺义区公开道路上与一辆公交车发生追尾事故。

一些复杂的场景和不可控因素，都给无人配送车带来极大的挑战，同时也给项目开发者出了不少难题。

面对复杂多样化的场景，需要有不同适应能力的无人配送车。包括美团、京东、阿里等在内的平台也越来越认识到在无人配送赛道的超级博弈中，单打独斗往往难以达到预期目标，于是纷纷发布了无人配送开放平台，希望通过开放平台来吸引其他公司、科研机构一起参与到这些场景的运行开发中，建立产业链合作，最终打通整个流程。例如，美团最新一代的自动配送车就与毫末智行合作，其中量产组装工作由毫末智行完成。

无论如何，新兴技术的落地往往会比想象中耗费更长的时间。一边是对无人配送车落地探索不及预期的黯然叫停，另一边是行业依然纵身向前的马不停蹄。在无人配送领域，挫折与蓝海并存，其商业化之路并不平坦。

很快就要双十一了，作为消费者的我来说，我的商品是被三轮车还是无人车送过来的并不是我关注的重点，我在意的是它能否及时、顺利且完好地送到我手中，你觉得呢？

近期，量子纠缠理论获得2022年诺贝尔物理学奖的新闻铺天盖地，相比于以往的诺贝尔物理奖而言，覆盖面更为广泛。要知道量子领域已经从专业领域逐渐演变成当今社会各界最为热门的调侃领域之一，因为“遇事不决，量子力学”的网络梗已经深入人心。

当然，本次诺贝尔物理学奖颁给量子纠缠的科学贡献其实也是众望所归。从量子通信、量子计算等应用领域的发展来看，量子纠缠也为这些应用做好了坚实的理论铺垫。

首先，我们还是来简单普及一下本次获奖的重磅核心，即“鬼魅般的超距作用”。

也就是说在微观世界中(注意这里指的是微观世界)，有共同来源的两个微观粒子之间存在纠缠关系，这两个纠缠在一起的粒子如同有心电感应一般，不论距离多远，几万公里或者几光年，只要当其中一个粒子的状态发生变化时，另一个人的状态也会瞬时跟着发生同样的变化，也可以成为“超距作用”。

此次获得诺贝尔物理学奖的三位物理学家就是通过实验验证了这一理论。不过，诺贝尔奖一直以来都是偏向理论，但是由量子纠缠效应关联出的应用技术也早已实现了相关应用。

首先就是量子通信，量子通信正是利用量子纠缠效应进行信息传递的一种新型通信方式。利用镜像对称性原理，把合成的两个粒子人为的分开，并分发到两地，然后通过改变一个粒子的运动状态实现另一个粒子的瞬时改变，这种方式其实就是一对一的实现强加密通信。

其实从目前的工业、物联网等产业的通讯技术角度来看，几乎都是光子类通讯，技术也相当成熟，无论是4G还是5G，这类的通信方式存在着容易破密的风险，保密性不高。正是针对这一痛点，量子通讯从理论上来说，无法破译，具有一对一的高级保密性。

这里需要重点指出的是，量子通信并不是替代传统的有线和无线通信方式，因为量子通信并不能携带信息，所以量子通信主要是加密以及密钥的传送方式，传递生产、设备等信息的具体通信方式仍然目前的5G和有线等通信方式。

2022年1月，中国创建了世界上第一个集成的光纤和卫星量子通信网络：它跨越4600多公里，并集成了地面光纤网络和“墨子号”卫星，能够为全国150多个行业用户提供服务，包括地方银行、市政电网和政府网站。

前不久的5月6日，中国科学技术大学利用“墨子号”量子科学实验卫星，首次实现了地球上相距1200公里两个地面站之间的量子态远程传输，这一实现成功也是向构建让全球通信产业向量子信息处理和量子通信网络迈出重要一步。

当然，说到通信产业，必然是离不开应用场景。前面我们提到，国内的量子通信技术已经应用于银行、电网和政府网站等场景中，以电网为例，目前的电力系统涉及发、变、输、配、用等多个流程，对安全、稳定、可靠方面有较高的要求，结合当下国内大力推动智能电网建设和输配电改革的趋势，量子通信对于电力系统安全稳定可靠运行可以发挥强大的安全作用。

除此之外，在云存储、数据中心、传感网和云计算等领域，量子通信的前景依旧可观。此前，中国科学技术部副部长黄卫表示，包括量子通信在内的量子力学技术，将很有可能成为颠覆目前的工业互联网的技术之一，他认为，2G、3G、5G就差一个数字，但其实在很多问题上是颠覆性的，量子通信和量子计算能够实现工业互联网目前所不能的解决事情。

说完量子通信，量子计算也是量子纠缠效应衍生出的一个十分重要的应用。无论是市面上计算机的理论极限还是从云计算算力的瓶颈来看，这其中存在着物理学导致的硬件和算法的软件局限。这也就导致目前除了云计算市场外，边缘计算的市场也在逐步扩大，但是边缘计算硬件铺设和算法依然存在极限值，所以量子计算对于运算量庞大的应用有着良好的破解能力。

从理论上简单来讲，量子计算机的计算能力会比传统计算机快亿万倍。我们都知道，传统计算机的基础算法是0或1.但是由于量子计算机的叠加态和纠缠态的特性，它则可以实现“既是1又是0”，可以实现指数级别递增的运算强度。

总的来说，对于工业企业来说，越来越多的设备上云，大量复杂算法、数据的堆积以及通信技术的铺设，对算力和安全性的需求不言而喻。

经过本次诺奖，我们相信量子技术离产业化也将更近了一步。10月9日，IBM宣布将在未来10年投资量子计算等技术200亿美元，聚焦于半导体技术、大型计算机、量子计算机和人工智能方面的突破。

量子技术作为需要未雨绸缪的关键领域，在国内“十四五”规划(2021-25年)中列出的优先技术中，量子信息也高居第二，仅次于AI。另外，深圳在今年6月发布了一项技术政策，称量子技术是四个“未来产业”之一。

然而，目前量子技术在各大领域的应用道阻且艰。此前，一位国内匿名的量子科学家说，在过去几年中，有很多地方机构和行业巨头希望他将研究成果转化为产品，但是他认为目前量子信息应该继续在实验室进行技术完善，从成本和技术生态来说仍然有很长的路要走。

长期来看，量子技术有望带领相关通信行业颠覆性发展，但在初期阶段，量子信息更需要的是技术突破，需要在技术突破的基础上进行业务探索。在信息应用活跃、产业链上下游完善后，量子技术作为重要的基础设施建设或将成为第四次工业革命的源头。

在企业发展的长河中，物流与供应链已从牢牢掌控前进方向的“隐形之手”逐渐变为显而易见的“有形之手”，现代制造企业之间的竞争，本质是企业物流供应链之间的竞争。当世界闯入乌卡时代，制造企业显然需要筑牢物流与供应链护城河，重塑核心竞争力，以平稳穿越转型发展的周期。

直面挑战，物流与供应链数字化转型正当时

自新冠疫情大流行以来，叠加地缘政治冲突与自然灾害频发影响，全球供应链频繁剧烈波动。2022年9月，由纽联储构建的全球供应链压力指数（GSCPI）续创2021年1月以来最低，全球供应链压力虽然有所缓解，但目前仍处于历史高位。截至2022年9月，中国制造业采购经理指数（PMI）过半时间位于临界值以下，制造业经营活动不够景气。面对难以预测的冲击，制造企业亟待搭乘新一轮科技革命和产业变革的浪潮，在价值链各个环节实现精细化管理，降低运营成本，敏捷地应对市场波动。

制造企业想要实现卓越运营，强化物流供应链管理是核心策略之一。现代供应链从“链式”转变为“网状”，制造商、供应商、客户、承运商等多方成员的加入，使供应链管理变得日益复杂。如何降低库存，实现物流管理的数字化和自动化？如何降低物流仓储和运输成本？如何实现制造企业、第三方物流企业和客户对物流信息的多方协同，实现及时配送？如何实现如何优化运输路线，降低运输成本？对制造企业而言，推进数字化供应链的建设至关重要。

精细管理，聚焦6大物流与供应链执行难题

数字化供应链建设分为战略层、计划层和执行层。战略层，实现多层级可视化、物流中心布局优化、多渠道供应网络、战略采购、运营模式变革、决策智能化；计划层，实现多场景需求计划、AI支撑的供应链计划平台、供需平衡计划的优化、应急策略优化等；执行层，实现业务流程数字化，互联互通，供应链上下游协同，快速响应。其中，供应链执行是制造企业当前最需要提升的重点和难点。细节决定成败，在物流与供应链的执行与交付过程中，落实精细化管理，破解传统管理困境，是确保企业业务可持续发展的关键。

打破信息孤岛促进跨域深度协同

供应链是由众多利益攸关方共同组成，其全局效率的优化很大程度上依赖于各方的跨域深度协同。但是现实情况中，供应链上的各利益攸关方大多处于分散的信息孤岛状态，协同水平远远不够。云计算的发展，为企业供应链的协同打通了渠道。例如，全面整合入场物流、仓储管理、运输管理、出场物流等业务的供应链一体化云平台可实现对供应商、货主、仓配中心、承运商/司机、经销商/客户运营的全面连接，以全局可视化的方式促进供应链各方跨域深度协同。

以中联重科为例，中联重科主要从事工程机械、农业机械等高新技术装备的研发制造，其产品涵盖11大类别、70个产品系列、近600个品种，生产制造基地分布于全球各地，拥有庞大的物流网络和零配件供应体系。为提高仓储物流作业效率，提升管理精细化水平，促进供应链上下游间协同，中联重科携手科箭软件打造智能云仓管理平台，基于SaaS模式快速建立起中联重科及上下游仓库的全面数字化管理能力，强化了中联重科与供应商、渠道商及第三方物流园仓库之间信息共享和传递的能力，促进跨地域跨主体的资源协同共享，实现智慧供应链管理。

企业供应链管理涉及众多核心业务部门与岗位，而不同岗位的管理人员关注的信息又不尽相同。对于供应链上的不同组织以及各组织内部的诸如仓储、物流、生产、销售等不同岗位的员工和职能部门的负责人，可以根据权限，分角色建立起不同层级、不同岗位的功能视图。将正确的数据和信息汇总，及时、准确地以可视化的方式展现给需要的管理人员，使企业的供应链系统可以快速、高效地运转。

数据实时流转缔结业务纽带

为提高公司仓库、物流、生产、售后、质量等部门的协同，提升各环节业务处理效率和人员利用率，提高控制精度，降低错误率，需要利用条码作为纽带把物流过程及各生产环节的信息联接起来，利用条码自动映射实现数据实时流转，从而跟踪产品从采购、生产、成品下线包装、发送项目现场、售后支持的仓储、运输全过程及质量管控。

集成控制化解软硬结合难点

企业在发展过程中逐渐应用了各种自动化物流装备与WMS、TMS等供应链管理软件，而软硬集成的一体化物流供应链管理系统可以帮助企业从总体上提升物流供应链各环节信息化水平。将供应链管理软件与ERP、CRM、APS、QMS、MES、SRM等企业内部信息系统集成，实现供应链与其他业务之间的信息流转；与AGV、堆垛机、穿梭车、输送线等智能物流设备的上位系统集成传递任务指令、设备状态和任务执行结果信息，实现仓储作业的自动化、信息化。集成控制可以将供应链上下游信息反映给不同环节去履行、核实，以实现物流供应链管理的数字化、智能化、可视化。

智能算法构建运输规划最优解

随着运输订单体量与运输协调资源的不断扩大，传统人力运输规划与自动分单模式存在误差大、效率低、成本高、协同难等问题，已经无法满足企业愈发精益化的运输管理需求。在多种约束条件下，运输调度管理需要借助人工智能与大数据等先进技术来摆脱“人”的经验和固定路线计划的限制，对货量、车辆、收发地、成本等现有信息不断分析计算，生成最优运输计划，提升整体效益。

在途管理确保运输执行全程可控

在途管理是预防运输规划与执行的偏差和脱节问题的重要手段。企业可以构建基于车辆GPS、手机GPS/LBS定位、电子围栏等功能模块和同承运商系统EDI接口打通的智能化运输管理系统，承运商或司机也可在系统WEB端、APP端、微信端汇实时报运输节点与异常事件信息，并帮助调度工作人员及时发现在途异常并进行事前预警，降低企业在交付过程中可能会面临的风险。

以延锋安道拓为例，延锋安道拓作为汽车整椅，以及金属骨架、机械装置、发泡等座椅零部件及解决方案供应商，已成长为中国汽车座椅行业的领军企业。为确保运输过程全程透明可视，延锋安道拓实施了科箭TMS云系统，货主、承运商、司机等都可以通过电脑端、手机APP和微信端等随时随地操作，确保运单状态实时更新，数据完整准确，运输过程全程透明可控。

科技赋能，构建数字化物流供应链体系

供应链执行精细化管理的落地，企业与供应商、客户等商业伙伴间的全链贯通，供应链的执行效率的革命提升，都需要以蓝图为指引，构建以智能物流设备为基础、以先进技术为支撑的数字化物流供应链体系。

在数字化物流供应链体系构建过程中，云计算、移动社交、低代码、OpenAPI、人工智能与供应链控制塔等关键使能技术夯实了数字化转型底座。借助云计算、移动社交等使能技术实现供应链上的跨域协作和全局优化；借助OpenAPI、低代码等技术构建敏捷、随需而变的物流供应链管理集成平台；合理利用供应链控制塔、大数据分析等工具，提升供应链端到端的整体可见性和预测性洞察力。这些关键使能技术的交叉融合，提升了物流与供应链的管理效能，支持构建更加透明、敏捷、智能与弹性的数字化供应链体系。

行以求知，赋能制造业物流供应链数字化转型

面对重重挑战，科箭凭借在物流与供应链领域近20年的持续深耕和服务众多国内外领先企业的专业积淀，融合云计算、移动社交、大数据与AI及消费级产品设计等技术，提供了一套科学的、符合企业实际的方法，遵循从基础起步、单元优化、集成互联、全链贯通到生态智能的发展路径，赋能制造企业物流与供应链数字化转型。

不仅如此，科箭还与e-worksResearch联合撰写了《中国制造业物流与供应链数字化转型白皮书》，通过深度剖析中国制造业物流与供应链数字化转型趋势与面临困境，多维度解读物流与供应链数字化转型的建设“秘辛”，并聚焦国内领军制造企业的成功转型实践，以帮助更多的企业实现转型升级，引领中国制造企业物流与供应链迈向数字化。

不确定时代下，制造企业想要抵抗冲击并从中受益，需要推进数字化转型来打造透明、敏捷、智能、弹性的物流与供应链，构建韧性。展望未来，科箭希望与更多伙伴携手，不断加速物流与供应链数字化转型，筑牢制造业发展的护城河，重塑企业核心竞争力，迈向精细化管理新纪元！

刚刚过去的8月,是个让国内半导体人倍感压力的月份。

月初,美国《芯片与科学法案》落地,决定对华禁售用于14nm以下先进制程工艺及制造相关设备,包括有“芯片之母”之称的设计软件EDA,意图阻止中国大陆获得高端芯片制造能力;月底,美国要求其本土企业停止向中国出口用于人工智能工作的顶级计算芯片GPU,有业内人士称,美国此举意在“锁死中国人工智能发展的天花板”。

先断供高端EDA软件,卡住设计端;又禁售部分尖端GPU芯片,卡住产品端——这给高端芯片长期依赖进口的国内半导体行业带来的,除了“心理上的震荡”,更有刀锋上的寒气。时至今日,打造自主可控的半导体制造能力,实现高端芯片自由,已经成为中国半导体的业界共识、行业发展的硬核逻辑。

因此,在美国频频“亮刀”、全球半导体行业竞争日益加剧的大潮下,国内晶圆厂纷纷在扩大产能的同时不断探索国产替代之路。但值得关注的是,芯片制造的国产替代是一项系统工程,不仅仅要在“硬件”上下功夫,还要在工业软件方面倾注心力,从而在提升生产效能、良率等关键指标的同事,更确保核心生产数据安全可控。

助力晶圆厂挑战先进制程

自20世纪60年代至今,芯片上的晶体管数量已从1个增加到100亿以上,与此同时,芯片制造的规模和复杂度也呈几何级增长。而随着全球加速进入5G+AI时代,先进制程芯片已成为市场刚需,国内晶圆厂需要不断向上突破,才能摆脱“低端烙印”,以高端先进制程撑起半导体的“中国制造”。这一进程中,集成了生产执行、设备管理、先进过程控制、故障侦测和良率管理等一系列关键软件,并贯穿芯片生产的执行、运营和控制等关键环节,被视为半导体行业的生命级软件系统CIM(计算机集成制造系统)是个绕不开的话题。

如果说设计软件EDA是半导体工业软件皇冠上的明珠,那么在生产制造领域,CIM系统的光辉也绝不逊色。事实上,制程越先进,晶圆厂对CIM系统的依赖就越大,特别是代表着当下全球先进制程芯片使用方向的12英寸晶圆的复杂工艺流程,高度依赖这一系统来管理和执行。数据显示,目前国外成熟的代工厂,大约99%以上的执行和决策都依赖于CIM系统。可以说,CIM系统水平的高低,直接决定了晶圆厂向先进制程挺进、打造新的竞争力能否成功。

当前,12英寸晶圆恰是国内晶圆厂扩产潮中的主流产品。预计到2026年底,中国大陆12英寸晶圆厂总月产能将超过276.3万片,相比目前提升165.1%,这为国产CIM系统提供了广阔的应用空间。而随着晶圆尺寸从8英寸发展到12英寸,晶圆厂产线设备更多、工艺更复杂、生产决策时间更短,这对CIM系统的底层架构以及系统自身功能性、稳定性、可靠性都提出了更高要求。

因应半导体厂对CIM国产化、先进化的旺盛需求,CIM系统相关的国产化替代进程也在不断加速,一批该领域的头部企业如赛美特、格创东智、上扬软件等均不断实现突破。例如,赛美特以”填补国内相关领域的空白”为目标,在国产替代方面已陆续有案例落地。格创东智作为源自半导体制造行业的国家级双跨行业平台,其自研CIM系统具备高稳定性和高并发处理能力,着力帮助8英寸、12英寸Fab厂和封测厂实现了动态设备管理、精准物流管理、高效计划协同、透明的生产执行和精准的质量追溯,系统支持手动、半自动到全自动化工厂运行,为晶圆厂挑战先进制造提供强大助力。芯享科技则聚焦封测领域,其国产化产品已覆盖行业TOP10的三分之一。

为晶圆厂数据安全护航

作为半导体生产的生命级系统,CIM通过对海量实时数据的处理和使用,串联起大大小小几十个不同系统,最终确保半导体工厂可以在数据的支撑下实现流畅运转、保障精密制造。这同时也意味着,CIM系统中流动着大量与生产经营相关的核心数据。例如,针对良品率的监测和报告,部分CIM系统会直接测量各个生产流程的良率,并通过给定公式计算出总良率,以便及时调整生产流程,而总良率往往是厂商机密。

由于CIM系统的高门槛和高复杂性,以往这一领域鲜有国产厂商的身影,当前国内已经投产的12英寸晶圆厂中,绝大部分CIM系统依然来自国外厂商。而在当前复杂多变的国际形势下,涉及大量核心数据处理的工业软件安全性,已成为国内晶圆厂的一大主要诉求。没有数据安全,便会受制于人,自主可控也无从谈起,前车之鉴已然太多。

目前,上扬软件、格创东智、赛美特、哥瑞利、铠铂科技等本土玩家,纷纷通过研发和推广应用自研产品,力求保障半导体厂商核心数据安全与自主可控。赛美特自主研发的国产CIM解决方案,涵盖1800多个满足8寸及12寸晶圆厂制造所需要的功能,能够打破国外厂商垄断。格创东智自主研发的半导体智能工厂CIM整体解决方案,近期获评2022世界半导体大会“十大芯势力”产品,是大会上唯一获评的半导体行业产品,目前广泛应国内各大晶圆制造厂和封测工厂,并在包括中环环鑫,高芯科技、华虹宏力、积塔、中车、中芯国际在内的多个国内半导体工厂整厂核心系统国产化建设项目中落地。上扬软件则将其先进过程控制系统APC出口美国,为美国半导体企业AOS位于俄勒冈州的8英寸晶圆厂定制开发APC。

推动半导体产业链自主可控

硅片、晶圆生产、封装测试、成品组装,多工厂、多车间生产管理、质量控制和工艺优化,多业务、多流程、多系统数据拉通……多领域多系统协调,这是CIM系统实施过程中常见的场景。半导体产业链长而复杂,而芯片生产是整个产业生态配套协作的过程,所以哪怕是一家企业,也可能涉及产业链上下游不同环节。

在 “国产替代“的强呼声中,半导体产业链自主可控已成为国家战略,而推动 半导体产业链核心系统自主可控,是实现整个产业链的自主可控的关键一环。CIM系统厂商要扛起国产大旗,还需对产业链上下游有深刻洞察,具备全产业链沟通能力,并有丰富案例积累。

而其中的难点在于,半导体产业链上大多数企业的系统建设都存在散、乱、差的问题——“散”指的是数字化以单点建设为主,今年上个MES、明年上个WMS、后年上个APS;“乱”指的是缺乏整体规划以及顺序优化;“差”指的是凑合着用,甚至“太多的企业,上一套系统,三年之内就不用了”。国产厂商若不能以整体思维提供前瞻性规划和全栈式解决方案,便无法在整厂、多厂,甚至产业链上下游的贯通合作中,完美整合数十个功能各异又相互关联的子系统。

国内各CIM厂商将整体解决方案作为化解企业系统建设“散、乱、差”的利器,目前,芯享科技已形成满足半导体工厂生产制造自动化所需的软件矩阵,可根据客户的整体需求,构建从软件、硬件到现场实施的定制化CIM解决方案。上扬软件最近则为隶属于上海韦尔半导体股份有限公司——豪威集团旗下的豪威半导体(上海)有限责任公司开发实施12英寸OCF Fab的CIM“全家桶”解决方案。格创东智继续放大其独特的整厂实施能力,其智能工厂全流程全栈产品和解决方案覆盖生产运营、品质良率改善、设备健康、能耗管理等多个领域,已成为国内为数不多的自研产品在半导体产业链上中下游均已落地的厂商,服务的半导体客户涵盖半导体材料、晶圆制造、封装测试及半导体设备环节,为其实现了从硅片、晶圆生产、封装测试、到成品组装,多工厂、多车间的生产管理、质量控制和工艺优化。

在全球半导体产业面临诸多不确定性的背景下,稳定、自主可控的国产化CIM软件不仅是保证企业高效、敏捷制造的好帮手,也是实现“半导体产业链自主可控”国家战略的重要保证。破而后立,晓喻新生,当前美国的封锁和禁运,对于国内半导体行业既是打压危机,也是突围契机,国内企业奋起直追之时,工业软件中的“中国力量”也被赋以重任,整个行业汇聚新动能,也必将开创新局面,应对一切未知挑战。

随着全球经济环境、贸易格局、产业结构的不断变化，持续冲击着各大企业供应链。在链路长、流程复杂的供应链体系中，由于“牛鞭效应”（供应链上的一种需求变异放大现象）的影响，需求单位、各级采购中心、供应商之间的信息传递存在缺失、冗余、失真、重复等问题，导致各个环节之间交互不畅，造成一系列连锁反应。

意味着，对企业而言，供应链全链协同的重要性愈发凸显。据毕马威管理咨询《数字化发展趋势解析》数据显示，在过去12个月中，68%的公司在数字化供应链的投资至少达到500万美元，71 %的公司预计数字化供应链将为其业务创造巨大或指数级效益，68%的公司表明目前或计划在未来12个月内改造数字化供应链。

那么企业供应链协同具体需要做什么？如何在错综复杂的不确定时代实现企业全链数字化业务协同？从什么是协同开始，解析协同对供应链的重要性。

一、协同的起源

早在1971年，德国科学家哈肯便提出了统一的协同学思想，其要义是唯有协同才能促进生产发展和社会进度，这是对协同的理论支撑。以史为鉴，我国历史上很多典籍也都提到了协同，彰显了协同的重要性和价值。

那再来看看供应链协同，1999年著名的供应商专家Anderson和Lee发表了《协同供应链：新的前沿》的文章，指出：供应链协同通过将供应链上分散在环节的、具有特定优势的独立企业联合起来，以协同机制为前提，以协同技术为支撑，以信息共享为基础，从系统的全局观出发，促进供应链企业内部和外部协调发展，在提高供应链整体竞争力的同时，实现供应链节点企业效益的最大化目标，开创“多赢”的局面。因此，供应链的本质其实就是协同共赢。

供应链发展至今，已经上升至国家战略。特别是疫情以来，在一些国际峰会上，国家领导人都会强调供应链的稳定性对全球产业链的重要性。那紧接着就可以来看一下供应链协同的演化趋势。

二、供应链协同演化：从简单的线性关系到复杂的网状关系

众所周知，VUCA时代一切都是不确定且多变的，供应链协同的关系也早就从传统的由产能驱动线性稳态关系，演变为由需求驱动的网状复杂多变的协同关系。

1、线性供应链

造成供应链中断的一个因素是传统的线性供应链模型，在线性的供应链上，每个步骤的成败都取决于之前的步骤，因而，某一阶段的低效率会导致整个供应链条上的一系列低效率。协同不当，会导致牛鞭效应明显，需求被逐级放大。而且，当采购商和供应商位于链的两端时，他们很容易看出协作是如何中断的，几乎不可能实现端到端的可见性。

2、网状供应链

协同关系会几何级增长，如协同异常会引起供应断链、资金紧缺等恶性后果，例如一些企业虽然有订单、有服务、有口碑，但最终还是宣布破产了，此类企业往往是因为上下游协同出问题引发资金无法周转而导致的破产，这也表明当下的供应链对协同深度的要求越来越高。

著名咨询机构Gartner给出的供应链成熟度模型，也可以清晰地看到现代企业对协同深度的要求越来越高。Level 3 要求内部跨部门数据协调一致，端到端流程可见。Level 4 要求内部、外部的协同都具有可见性，此时供应链的重心是提高上下游更多供应链企业的绩效，数据分析的速度更快、而且是实时动态更新。Level 5 则要求供应链上下游在协同认知上要高度一致，作业过程中高度协同，从后端到前端，从供应商到制造商，从原材料到成品，全链协同。

那么，写到这里你或许有个疑问，核心企业全链协同具体该如何建设？究竟有哪些协同关系？协同关系到底有多复杂？接下来便较为详细的叙述一下。

当下企业供应链协同关系：复杂、多样、多变、不可控

经过多年市场企业演变和发展，从采购供应到销售供应链的协同，变得复杂、多样渡边且不可控。具体来看，采购供应链到销售供应链的全链路协同关系，左边竖列是主要的协同大类，右边这些是更加细粒度的协同点，可以想象一下，如果企业把控不好这些密密麻麻、需要协同的事务，企业是无法控制其运营成本的，也无法给客户带来很好的体验。那接下来再来比较具象的看一下企业协同的事务量和成本。

以一家百亿级品牌商企业为例，以每天“B端销售类订单500多个”为例，约10%订单要修改，相关报价事务90余项。根据公式粗略计算，仅“报价”及“订单修改”这两项事务，如全部依赖线下人力处理，每年需要投入5人以上。

此外，基于供应商侧和客户侧的体验，它也可以场景化示例协同不当带来的不良体验，比如上游供应商、下游客户侧的一系列不良连锁反应，如果因协同导致订单延迟交付，则客户侧总体感知会很差，会不停的催单，需要大量的专人采购跟催。而供应商侧会有80%时间用于联系沟通，核心企业的业务运营会处于极其被动的状态。

正因如此，面对这些海量的协同对象及协同事务时，企业只有借助有效的协同平台才能协同好上下游，并以最优的效率、精益的成本去保障用户侧的极致体验，反之，会引发一系列不良的连锁反应。

三、国内VS国外的企业协同现状：婴儿期与成年期

以上均是从业务角度表达了关于协同的一些见解，接下来再以IT角度来看看。随着信息技术的发展，绝大多数企业的内部协同早已实现了信息化，正向数字化、智能化进阶。与之形成鲜明对比的是，绝大多数企业的外部协同还处于初级阶段，亟需提升其信息化的程度。

1、国内企业外部协同：尚处于Pre信息化初级阶段

从埃森哲调研数据来看，国内有25%企业已全面实施外部协同相关的软件平台，30%企业正在实施外部协同平台，10%企业计划在未来1年内实施外部协同平台，30%企业计划在未来2-3年内实施，5%企业3年内无外部协同平台实施计划。国内企业外部协同尚处于Pre信息化阶段，大量的协同事项及信息传递还在通过传统的电话、邮件、纸质文件、口口相传、聊天工具等进行，呈现出效率低下、人力成本高、容易出错且可追溯性极差等问题，很大程度上制约了企业的业务发展。

所以，解决国内企业外部协同的问题，加快信息化、数字化、智能化步伐建设是当前国内企业所急需思考的关键。对此，可参考国外企业协同建设发展情况，寻找些许启示。

2、国外供应链协同：已处于成熟的供应链协同网络模式

总的来说，国外供应链协同，共历经了3个阶段：

1960年代1.0时期： EDI（电子数据交换）——开始无纸化、电子化

企业与外部贸易伙伴，点对点通过EDI进行上下游供应链协同，也是EDI标准形成阶段，大型企业尝试通过EDI与外部企业进行点对点信息交换，特点是无纸化与电子化；

1980年代2.0时期：EDI协同网络——开始网络化、信息化

基于EDI国际通用标准，头部IT企业打造了可与大量贸易伙伴进行不同类型文档或信息交换的平台，形成以EDI为载体的EDI协同网络，特点是网络化与信息化，代表企业有IBM等；

2010年代至今3.0时期：供应链协同网络——云化且有了一些智能化能力

基于先进技术的云化供应链协同网络模式已经成熟，商业模式被成功验证，特点是云化且有了AI预测等一些智能化能力，代表企业有SAP Ariba等。

综上，可以观测到关于协同管理，国外走的比国内要早一些，也领先很多，并且也实实在在为企业带来了显著的效果，接下来就列举2个典型代表性企业，看看信息化、数字化的外部供应链协同平台对其带来的价值收益。

四、数字化供应链典型案例：富士康与马士基

1、富士康：打造供应链实时协同管理服务平台，降低20%管理成本

第一个例子是富士康，大家都知道富士康是一个全球化的企业，在逾20个国家及地区都有生产及服务据点。由于公司发展版图不断扩大，物料品种繁多，易出现堆放杂乱、计划性差的问题，难以做到流程化的实物库存控制。因此，瞄准痛点，富士康打造了从原材料端到消费者端的供应链实时协同管理服务平台，致力于构建工业4.0科技时代下以DT大数据运营为基础的智慧供应链实时协同平台。

不管是其工业链还是分销链，实现了端到端串联各环节，协同上下游资源，打造全链条的业务协同。以采购协同为例，其全资服务商JUSDA通过协同平台的建设，实现了供应商与JUSDA供应链实时协同平台的对接、多角色在同一个平台上传递信息和工作流、协同管理PO，交期及物料管控。减少信息传递错误，提升沟通效率60%，节点任务主动提醒，管理成本降低20%。

2、马士基：“协同效应”创造12亿美金创收“神话”

作为全球最大的集装箱运输公司，马士基价值创造逻辑是业务协同，属于服务型供应链企业，其协同效应显著，全球领导地位得到保持，物流与运输、码头与拖轮、集装箱制造三大业务的收入增长强劲。

随着协同类似的增多，其数字化协同平台也在不断的迭代升级，也把“协同效应”上升到战略高度，也就是前面所描述的供应链协同本质就是协同共赢，2019年其综合协同效应就已达到了12亿美元。

马士基数字化协同平台进程

五、把握机遇：国内企业如何构建全链业务协同，创造增长势能？

正如上文所述有效的供应链协同，可使供应链全链条不断地降本成本，提高效能与企业应对不确定性的能力。所以当前许多企业均在调整供应链结构，期望实现供应链价值传递并增值。

但在项目具体落地实践的过程中，从采购原材料开始，到最终成品，再到由销售网络把产品送到终端用户，看似简单的一个链条，却蕴含着许多学问，这些既要靠企业负责人自己去掌控，也需要架构一个专业团队去协作，其中的难度毋庸置疑。于是，越来越多的企业产生了对专业数字化协同能力升级的诉求。

作为全链业务协同数字化服务商，数商云于9月27日正式发布了瓴犀3.0产品，从客户创造价值出发，基于企业具体需求，可实现供应链业务在线化协同，提升企业“采-供-销”全链协同效率。整合企业现有业务系统的数据，打通各个系统内部数据关系，与供应链上下方共享供需信息，制定并随时微调供应链计划，保证平滑生产和及时供应，降低库存，提高订单交付率。用信息技术的投资，推动管理的创新，有效代替了传统推式生产和黑暗式预测造成的高昂的供应链成本，减少低效或疲于应付的生产状况。

1、全链协同，无缝衔接

—全业务角色协同

瓴犀3.0为每个业务角色都设计了独立的使用终端，包含PC及APP/小程序等移动终端，让每个业务角色都可以无缝参与协同平台上的数字化协作，每个业务角色之间，均能够实现各种业务关系的无缝协同。

—全业务单据协同

瓴犀3.0覆盖了绝大部分业务角色之间的协同单据，并拥有自定义单据的能力，从而实现全场景的业务单据覆盖能力。不同业务角色之间的不同业务单据，瓴犀都可以无缝的进行关联和协同，实现端到端的业务数字化协同体系。

2、核心场景全面管控，深化企业数字化治理

瓴犀3.0通过对供应商管理、战略寻源、订单履约全场景数字化介入的方式，管理好上下游与企业自身相关的板块，以“系统化思维”把企业最核心的客户与供应链相连，协助企业解决各种场景管理中存在的诸多问题，让企业做到眼中有“数”，合理高效安排生产。

3、五大关键能力，创新突破促增长

瓴犀3.0公布了订单分发路由、会员关系网络、全域商城矩阵、业务低代码平台、云原生技术体系五大关键能力。加强企业供应链在不同维度、不同层级以及不同环节的协同能力，提升对于企业外部供应链的合作力度与粘性，打造全链路协同的供应链，更好地实现降本增效。

综上，瓴犀3.0能够有效助力企业开启全方位精准精细化协同模式，从销售、采购、仓库、生产、委外、财务到办公等，各业务、各角色、各终端、各场景数据全面管理和打通，从系统全面启用、全员快速上手、无缝衔接、全程可视、数据联动到主动预警和控制，用精准式协作、精细化管理助力企业全方位自动运转，将企业提效降本增质能力提升到一个全新水平。

六、展望未来

著名供应链管理专家马丁·克里斯多夫曾说：“未来的竞争不是企业和企业之间的竞争，而是供应链之间的竞争。”进入到供应链数字化和高质量发展的新时代，以全链协同为关键，完善数字化平台建设，通过底层的数据协同、中层的流程协同和上层的模式协同，把数字协同和传统产业相结合，提高管理效率与水平，将为企业带来核心价值，推动进一步高质量发展。

“中国制造2025”是应对新一轮科技革命和产业变革，立足我国转变经济发展方式的实际需要。在“中国制造 2025 ”、“工业 4.0 ”的大背景下，企业开始注意到自身的一些发展瓶颈，诸如人员管理复杂、生产效率低下、工艺亟需调整，产品合格率得不到提升等等，为解决这些痛点问题，企业开始寻求新技术解决方案，如大数据、物联网、云技术、人工智能等，将数字技术与企业业务流程完美融合，以场景化需求创新发展突破点。在智能制造的潮流引领下，60%以上的制造企业走上了数字化转型的道路，重新定义并优化核心业务流程，以智能化赋能制造企业创新转型，以期重振传统制造业发展活力。

今年“十四五”规划也提到了智能制造转型的目标，但是否所有制造企业一定要走“智能制造”这条路呢？针对这个问题，JGDT Insights（建广数科洞察）通过多年实践经验建议不可以偏概全，一概而论。今天中国经济的发展趋势是人口红利在逐渐消失，成本上升导致利润空间不断缩减；而且随着新技术的快速发展，客户端也发生了很大的转变，在这种情况下，很多企业急需找出一个新的增长突破点，智能制造看似已成为必须。但在做这个决定之前，企业要慎重审视自己处在行业的什么位置，所在行业发生着怎样的变化，客户端发生了什么样的变化，市场的挑战来自哪里？智能制造是一个庞大且昂贵的工程，企业要根据自身实力和需求，有针对性的去进行升级转型，综合考虑各方因素，尤其要结合自身实际，再去判断需要采取怎样的策略来实施智能制造工程。。。

企业的每一次转型都是创新及变革的必然产物，智能制造与企业的数字化转型密不可分。以传统制造行业为例，建广数科曾经为一家纺织设备领军制造商提供SAP管理解决方案及咨询服务。在为其构建顶层规划时，根据当时纺织设备的全球市场状况，建议其生产实现物联网化，将所有产品设备信息关联起来。在建广数科的规划建议下，企业将纺织设备的生产、调试、维护进行了数字化部署，实现了产品的全生命周期管理，实时掌控设备状态并及时发现设备问题。这项应用，不仅升级了纺织设备的价值，也拓展了新的业务范畴，新技术与业务场景的完美融合，实现了企业的差异化竞争优势，为企业赢得了新的发展机遇。看准了方向，找准了技术，就可以按照企业的数字规划将智能制造付诸实施，确保企业转型升级的成功。

中国制造2025于具体落地层面要做些什么，取决于每个细分行业的差异化需求。装配制造、石油化工、汽车零配件、生命科学……每个行业在这个过程中该做什么、怎么做？答案都不尽相同。JGDT Insights（建广数科洞察）研究观点认为，不同行业属性决定了相同的技术在每个行业可能发掘不同的应用场景，这里就需要企业动用智脑，对企业的业务痛点问题进行层层剖析，明确自己的需求到底是什么？该选择什么样的技术方案？数字化技术是否能够真正解决这个问题？企业和IT服务提供商在推进数字化转型的过程中，会不断磨合、切磋、碰撞形成大量的想法与方案，再结合行业既定的相似场景解决方案，探寻最适合企业的落地路径，有效推进项目进程。

JGDT Insights（建广数科洞察）经过大量企业的沟通与调研，发现现在很多制造业企业的信息化起步较早，，（比如很多早期的SAP ERP用户），信息基础比较扎实，甚至设备物联网化都基本普及，可以收集90%以上的设备数据。但数据基础有了，数据的利用率却只在15%-20%。剩下大量的数据，明知它肯定会有用，但是用在哪里不知道，怎么用也不清楚……行业内没有相同的场景应用模型去参考，没有经验可以借鉴。所以企业在这个阶段是非常渴望能找到行业内相同应用场景及最佳行业解决方案来帮助到其数字化转型。

技术如何有效应用远比技术本身更为重要，供应商为企业搭建一个技术框架可能就几周的时间，但要企业真正能用的起来，真正能用它去解决实际问题，可能需要4-5个月甚至更长。这个时候就需要具备深厚行业经验及专业技术的项目团队，帮助企业将这个进程缩短，更有效的适配企业业务发展。

JGDT Insights（建广数科洞察）多年实践经验得出，引用技术的时候，其核心还是场景驱动。这个时候如果有行业内其他企业有过针对该场景的成功应用，那必将大大缩短企业的探索过程，提高技术应用的成功率。基于场景的技术应用属于行业创新范畴，具备行业普遍性及可复制性，可在行业内进行有效推广及大范围应用，使该解决方案具备更高的行业应用价值。

数字化人才是急需解决的短板问题

我们所处的这个时代，数字化智能化正以前所未有的速度实现技术进化、前沿突破，正以前所未有的广度链接万物连接世界、赋能百业。而我国制造业是从中低端技术密集型发展起来的，关键共性技术和核心装备欠缺，从事制造业智能化所需的软硬件开发与服务人才严重缺失，数字化人才供给结构性矛盾不断凸显。

关于数字化人才问题，JGDT Insights（建广数科洞察）一直高度关注，因为这是很多企业正在面临的又急需解决的短板问题。企业的数字化转型是一个持续优化企业业务流程、赋能企业发展的过程，需按照企业战略分阶段、分步骤，按规划部署实施。在这一漫长的建设进程中，需要大量的数字化技术技能人才对项目予以持续有效的支持，人的问题是确保数字化转型成功的前提条件。虽然在项目建设初期，可以部分依靠像建广数科这样的行业经验丰富的SAP实施咨询服务商，但随着项目的发展，企业内部人才的重要性就凸显出来。因为对技术及企业需求的高度认知，关键业务人员的信息化素质，都将决定项目的走向。如何构建完善的数智人才培养体系，建立健全人才发展机制，也成为今日企业必须思考的一个问题。

未来中国制造业发展面临着深层次的挑战，制造业智能化升级不是单个技术的升级，而是一次全方位的信息革命，以场景为驱动的数字化新技术与企业业务完美融合，以实现敏捷制造并快速适应市场变化的目标。中国企业在这个阵痛的过程中，需要积极探寻发展规律并勇于创新实践，逐步构建自身核心竞争力。面对新一轮产业革命，我国广大制造企业要把握好机遇，彻底摆脱原来低附加值、高污染、高能耗的产业，为世人打造全新的中国制造名片；同时，要勇于尝试新技术新方法，将信息化、智能化、绿色安全与多样化服务作为未来制造业发展的方向，促进产业结构的顺利升级，实现真正的智能智造，为“中国制造2025”宏伟蓝图的实现贡献企业自己的力量。

深圳建广数字科技有限公司是国内早期从事ERP实施服务的专业咨询公司之一，是SAP和Oracle全系列产品服务商，同时拥有智能制造、智慧财务、数字化人力、中台、人工智能、物联网平台等行业及数字创新技术方案。近20年来，建广数科为包括财富500强在内的上千家企业持续提供数字化解决方案和服务，覆盖了高端装备制造、军工、高科技、生命科学、消费品、能源化工、汽车、房地产等多个行业。

从1960年推出第一台数控系统，到2019年重磅发布SINUMERIK ONE“数字化原生”的数控系统，西门子顺应市场需求变化，持续对产品进行迭代升级，为机床制造商及最终用户带来了众多颇具价值的创新产品及数字化体验。

近日，西门子机床行业媒体沙龙在北京西门子大厦举办，西门子中国有限公司数字化工业集团运动控制事业部机床数控系统部总经理段龙，详细为与会媒体介绍了西门子数控业务的总体情况，分享了西门子数控业务是如何助力机床等传统行业实现数字化。此外，西门子中国有限公司数字化工业集团运动控制事业部机床数控系统部技术与产品管理总监周繁荣、业务拓展总监王懿荪和数字化业务总监李展也出席了本次沙龙，并就相关问题进行了解答。

深耕行业，以需求为导向

从产品布局上来看，西门子的数控系统涵盖标准型数控系统SINUMERIK 808D、中端数控系统SINUMERIK 828D，以及新一代高端数控系统SINUMERIK ONE，可全方位助力重点行业和领域优化升级。

标准型数控系统SINUMERIK 808D主要用于车削、铣削；中端数控系统SINUMERIK 828D在车削、铣削基础上，还能完成磨削、齿轮相关的切削工艺；新一代高端数控系统SINUMERIK ONE可适用于几乎所有类型的机床应用，例如车、铣、五轴、龙门、重型机床、传统汽车发动机的生产线、复合材料的加工以及机器人的控制等。

无论是标准型数控系统还是适用于复杂应用的高端数控系统，从产品应用的角度来说，只有真正了解客户的需求，才能为他们提供量身定制的产品和服务。对此，段龙表示：“西门子拥有完整的数控系统产品系列，针对不同客户的需求和定位，西门子可以根据其实际生产需求提供菜单式的选择，从而避免应用浪费。”

从业务布局来看，西门子数控业务重点深耕汽车、航空航天、发电、消费电子、工程机械、医疗设备和智慧教育等领域。段龙在采访中特别提到了新能源汽车市场的快速发展。目前，以新能源汽车为主要驱动力的转型已成为各大主机厂和零部件厂商的头等大事，这对数控产品的应用和研发也带来了诸多挑战与机遇。“当新的应用场景需求出现，用户需要使用新的机床或对原有机床进行优化、调整时，数字化设计的优势就凸显出来了。借助于数字化整体解决方案，西门子可以帮助用户极大地缩短机床面世时间，降低设计风险，以较低的成本获得更高的效率。”段龙讲道。

提及数字化设计，数字孪生技术便是关键，它不仅是产品研发、生产优化中不可或缺的关键一环，更是实现设计模式、生产模式以及管理模式变革的技术基础。基于强大的软硬件能力，西门子于2019年正式推出了SINUMERIK ONE“数字化原生”的数控系统。“数字化原生即SINUMERIK ONE硬件平台在研发投产之前，完全在数字化环境中进行的研发设计和优化，在虚拟世界里完成的事情都可以无缝地与现实设备进行交互。”段龙进一步解释了“数字化原生”的数控系统概念。

作为一款非常重要的“承上启下”的产品，SINUMERIK ONE既可以满足广泛的机床应用需求，又可以结合数字孪生技术，实现虚拟与现实的无缝交互。“新一代数控系统SINUMERIK ONE创新的功能将进一步提升机床性能表现，例如，增加了曲面加工精度、智能动态负载控制、位置控制等功能以提升加工精度和质量，确保高效加工。”周繁荣补充说道。

作为西门子新一代高性能数控系统，SINUMERIK ONE的创新还远不止于此。软件方面，西门子更是推出了搭配SINUMERIK ONE使用的数字孪生系列软件MyVirtual Machine。在MyVirtual Machine软件中进行的设计与验证，最终可以直接复制到真实的机床上使用，实现虚拟与现实的无缝交互。

王懿荪从业务模式方面分享了SINUMERIK ONE的独特之处。SINUMERIK ONE不仅可以帮助机床制造商节省成熟机型的产品调试成本，延展长成熟机型的生命周期，还可以帮助最终用户基于虚拟机床完成从切削到机床维修以及故障诊断的模拟、仿真和验证，从而提升生产效率和产品质量。

对于机床制造商和最终用户，西门子可以充分发挥数字孪生技术带来的优势。李展表示：“SINUMERIK ONE不仅是一站式的软件解决方案，更是场景驱动下的数字孪生解决方案。”

针对机床制造商，利用SINUMERIK ONE在研发阶段创建机床的数字孪生，可以提前预知、规避机械设计上的错误，缩短实际的调试时间，加速新机型的研发。针对机床最终用户，在新零部件的试制过程中，无需实际投入真的机床、卡具、刀具，可以借助数字孪生建立起与实际机床相同的虚拟加工环境，并对零部件进行试切和打样，从而降低加工过程中的风险以及试切成本。

无论是虚拟机床还是虚拟加工，对于机床制造商和最终用户来说，都可以借助数字孪生对没有经验的操作人员进行培训，避免培训过程中发生机床碰撞的风险，从而降低培训成本。此外，当机床发生故障或需求变更时，同样可以借助于数字孪生技术，快速地进行响应，从而提高客户满意度，并节省差旅成本。

数字赋能，推动绿色发展

对于机床等传统行业来说，从“粗放型生产”向“数字化绿色制造”转变，这是当下行业整体的发展基调，更是不可逆转的趋势。段龙表示，机床行业对于低碳转型已经达成了共识，但对于如何转型和具体的实施路径仍存在许多疑问。对此，西门子认为，数字化将是实现低碳化的重要引擎。

段龙介绍道，西门子全球首座原生数字化工厂已于今年6月正式在南京投运，该工厂是西门子实践数字化转型和低碳转型的重要基地，充分诠释了西门子以数字孪生技术为核心的数字化企业解决方案。西门子更是以实际行动响应“双碳”目标和数字化转型，南京工厂预计每年可减少3325吨碳排放。

国家提出的“双碳”目标和倡导的可持续发展理念对各个行业及其供应链均提出了新的要求。目前，西门子将以数字化创新和跨领域知识与经验为切入点，携手各方伙伴共创绿色生态，打造端到端的零碳产业链。“未来，西门子将携手更多的合作伙伴，通过数字化的手段，共同实现低碳梦、零碳梦，迈向可持续未来。”段龙最后讲道。