中美德三国工业竞争力分析文档格式.docx
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从发展阶段来看,美国目前处于创新驱动阶段,而美国的基本问题是债务与宏观经济环境。
表面上来看美国推出了一系列举措来改善宏观经济环境,并于2012年2月出台了《先进制造业国家战略计划》,提出要通过技术创新和智能制造实现高生产率,和弥补其在人力成本方面的劣势,保持在先进制造业领域中的国际领先和主导地位。
从2011年开始,美国先后提出了四个国家重大项目,包括增材制造(以3D打印技术为核心)、低耗能半导体、数字化制造与设计创新,以及材料的轻量化。
此外、美国通用电器公司发布了《工业互联网》白皮书(见《工业互联网:
打破智慧与机器的边界》,机械工业出版社),联合IBM、思科等80多家企业成立了工业互联网联盟,希望依托其互联网和ICT技术的绝对优势占领未来产业链的最高端。
然而,美国一系列举措的出发点和支撑点来源于美国制造业最关键的6S工业生态系统,包括:
-Space/Aerospace(航天航空)
-Semiconductor(半导体)
-ShaleGase(页岩气)
-SmartICTservice(智能化服务创值经济)
-SiliconValleySprit(硅谷为代表的创新精神)
-SustainableTalentPool(可持续人才资源)
美国的航空航天一直是汇聚资金和人才最多的研究领域,大部分高精尖的技术都是率先从这个领域诞生和实践后逐渐转移到民用和制造产业的。
半导体是电子产品芯片的基础原料,尤其是低耗能的半导体将会是未来智能硬件的核心,在数据分析规模飞速增长的趋势下,必然将不断挑战芯片的运算能力。
页岩气是未来新能源的代表,目前美国的页岩气产量已占天然气开采总量的20%,到2030年将达到50%以上。
页岩气作为目前储量最大的可替代新能源,将大大改善美国的能源安全战略环境。
信息通讯技术服务一直是美国的优势所在,在传统的信息通讯服务中加入智能数据分析,就可以产生更大的价值。
未来的物联网并不是简单地把事物的数据汇集起来,更重要的是挖掘这些数据与价值之间的联系。
智能信息通讯技术既可以直接面向用户提供增值服务,又可以面向生产系统提供信息管理,是工业4.0最重要的核心竞争力所在。
以硅谷为代表的创新精神、以及可持续的人才资源,都是美国的技术和产品创新源源不断的保证,硅谷精神与美国梦一样,都是美国价值观中的重要品质。
分析美国6S的生态系统我们不难发现,美国力图在生产系统最基础的原料端(能源和材料)、工业产品的使用服务端(互联网技术和ICT服务)、以及不断由创新驱动的商业模式端,牢牢掌握住工业价值链当中价值含量最高的几部分,这样即便德国的制造设备再先进、中国的制造系统再高效,都可以从源头和价值的投放端确保其竞争力的核心优势。
∙德国竞争力分析:
德国为了应对越发激烈的全球竞争,巩固其在制造业的领先地位,从2013年开始实施“工业4.0”计划,这是德国《高技术战略2020》确定的十大国家未来项目之一。
以此来振兴德国制造,成为世界领先的制造是市场和提供商。
同样,德国也有鲜为人知的秘密武器帮助德国实现其宏伟目标,那就是以中小企业为核心的隐形冠军企业,以及德国的务实的学徒制双元教育,这两者为德国工业提供了扎实的基础,是德国制造难以被撼动的地基。
德国的隐形冠军企业几乎不被外界所关注,他们规模都不大,年收益也少于50亿欧元,但却在其领域占领者很高的市场份额,在全球位列前三。
这些中小企业占据的德国出口总量的70%,他们的销售回报率平均超过德国普通企业的两倍,拥有着高水平的研发能力与技术创新能力、注重产品价值与客户的贴合、高质量高效率的制造能力和精益化、柔性化的全球化高效运营体系,他们很大一部分已经传承了百年。
高素质的技术工人和工程技术专业人才历来被看作是德国经济发展的支柱,是“德国制造”产品的质量保障。
旨在培养专业技术工人的职业教育在德国社会发展中承担着重要的角色,并形成了一套相对完备而且不断调整的法规体系,保障了以双元制为主要特征的职业教育长期稳定的发展。
学徒不仅要在生产车间里跟随师傅学习实用技术,还要到学校里学习必要的理论知识。
在德国,每年约计60万年轻人开始接受双元制职业教育,约占同龄人数的三分之二。
然而德国竞争力的最薄弱环节在于人力资源的低效,一方面学徒制的人才培养模式并不能像美国那样按照统一的标准和流程大规模培养和引进人才,且德国劳动者的权益意识非常强,时常发起罢工使得工厂停产。
这一点恐怕不仅仅是德国,而是整个欧洲都存在的问题。
这也是为什么德国的装备制造业势力如此强劲的原因,背后是其由于劳动效率较低而不得不大量使用自动化的无奈。
∙中国竞争力分析:
市场规模所带来的商业机会是中国经济的有力推动,使得产业快速崛起。
中国的经济来源是在广大民众的庞大消费需求,例如在2030年中国要购进2000架飞机,直接推动了美国航空业的发达,以至于美国开始了发动机的量产,GE未来要有数万个量产发动机交付。
中国转型方向的重点包括核心零部件技术,包括轴承、传感器、控制器、发动机、压缩机等。
除此之外,自动化程度由于劳动力成本的改变也慢慢变得重要起来,因为很多地方的工厂都出现了招工难的问题。
质量与效率目前仍然是需要加速改进的环节。
中国刚刚完成了从要素驱动到效率驱动的阶段,以往是土地红利、到人口和资源红利、到市场红利;
未来要到从人口红利到人才红利,这样才能产生技术红利。
工业4.0不是简单的技术引进,更是人才引进和人才的持续培养模式。
中国的宏观经济状态和资本市场的活跃是中国竞争力的重要亮点,然而在宏观经济持续升温和资本市场投资投资总量不断增长的背后,却也有资本效率不足的问题。
中国的资本市场效率不足体现在中国目前依然是话题经济和机会导向型的投资方式,即某一段时间由于国家政策或某一行业的利好话题会使资本和人才大量涌入,比如2008年的光伏行业、2010年的风电行业,和从2005-2012年的房地产行业等。
这也导致了中国的新兴行业市场的可持续性较差,其背后反映出来的是资本市场并没与以创新为导向去服务于可持续的创新需求。
∙中国制造的挑战与转型方向
中国制造目前亟需解决的问题包括:
重要零部件和关键材料依然依靠进口;
劳动力红利将在未来几年内完全耗尽,进入人口老龄化和劳动力短缺的时代,因此亟需加速实现自动化;
制造质量、效率和污染亟需改善;
国内过于情绪化的市场与机会导向的发展模式使行业的发展无法健康和持续进行;
知识产权保护的不足严重影响创新的积极性。
因此中国在进行制造业转型的过程中应该首先重点保障以下几点基础条件:
1.加强对知识产权的保护,在社会上建立鼓励创新的保障机制,培养创新的土壤。
2.扶持中小企业发展,建立一批小而强的中小企业。
在美国小企业是创新的主力军,为大公司提供了源源不断的创新技术和人才;
而在德国,一大批中小企业隐形冠军为德国制造提供了强有力的基础保障,使德国制造的质量从产业链的最前端开始就得到了保障。
而中国的中小企业还远远没有达到美国和德国的质量,依然是机会为导向的发展模式,即哪里有了最新的机会和政策支持就大量涌入,同质化的现象过于严重,创新性的多样性亟需提高。
3.建立可持续的人才培养模式和人才体系。
可持续的人才培养模式不是大学,还包括企业内的人才培养。
大学的人才的培养需要克服的是创新能力不足和同质化较为严重的问题,而企业应该注重员工专业技能和研发能力的培养。
在美国,70%以上的新技术研发在企业完成,而中国的绝大多数企业几乎没有任何研发能力,而是将大部分精力放在了市场与管理方面。
在这方面中国也可以借鉴德国的人才培养模式,即高校与企业在人才培养方面的深度合作,在学校学习理论知识的同时通过在企业的技术实习获得实践经验,同时也可以在实践中认识到自己理论知识的不足,回到学校之后能够更有效地进行知识的补充。
4.打破观念的壁垒,建立新的商业模式。
产业链和价值链上相关企业之间,信息的共享和活动的协同,实现跨界的融合。
在第四次工业革命的背景下,不同行业的企业之间的界限将越来越模糊,企业之间通过信息平台建立起连接,使企业之间能够共享信息资源,并面向消费者的服务开展合作,这将成为许多行业新的增长点。
价值链和产业链的部分企业往往在获取某些数据方面比上下游企业更具有得天独厚的条件,那么这些数据和信息通过共享或交易的方式传递到其他企业手中就可以创造巨大价值。
例如GE航空发动机会在高度每变化1000英尺时采集大气数据,并分析该地区的降水可能性。
这些信息对航空公司而言至关重要,可以根据对天气的预测对航班进行排程优化,以实现最少的航班延误率。
GE发动机采集的数据往往比气象中心还要准确,因为气象中心所进行的定点静态数据采集远远比不上GE发动机的动态性、实时性、和密集性。
这些例子都告诉我们企业间的信息共享和跨界融合能够带来巨大的价值,而在这个过程中打破观念的壁垒往往比打破信息的壁垒要更加困难,企业间的合作模式将决定工业智能化体系的成败。
中国今年推出了《中国制造2025》的战略规划,作为中国制造业转型的指导性纲领。
规划书中即提到了对基础能力和技术的发展,也瞄准了10个重点领域的实践,这十个领域分别是新一代信息技术、高档数控机床和机器人(见《机器人革命:
即将到来的机器人时代》,机械工业出版社)、航天航空装备、航洋工程装备和高技术船舶、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、电力装备、新材料、生物医药及高性能医疗器械、和农业机械装备。
首先在制造业的基础能力建设方面,中国制造业转型需要着重建设以下几个重点领域的竞争能力:
1.在传感器和数据采集设备方面弥补技术的缺失和不足;
2.数据的收集和管理(Content+Context)方面,注重数据质量的管理和数据内容的管理,提升在数据智能化分析与应用方面的能力,培养一批具备工业数据分析能力的人才。
3.建设可重组的数据平台,应对不同的控制器、传感器、和分析需求的多样性,形成互联互通的工业信息网络。
4.通过数据分析去了解生产过程中的不可见因素,如质量发生异常的原因等,然后再往回看制程、设备和关键部件的存在问题。
5.通过智能软件的开发实现设备的智能化升级,使设备具备自省性和自比较的能力。
6.通过对生产系统的透明化管理,实现近乎于零的故障停机和无忧的生产环境。
7.鼓励创新,从MadeinChina到InnovatedinChina.
8.建立自己的一套工艺哲学和使用哲学,制造设备虽然是德国设计和生产出来的,但是中国应该比德国更懂得如何使用。
以上几点建议对于制造业的各个领域有较好的普适性,在这些方面的技术进步有助于帮助制造业整体的能力提升。
在十个重点领域的实践方面,我们可以将其分为离散型制造、连续型制造、智能服务与智能化管理、和智能装备四个方面,对于每一个领域的具体建议如下:
离散制造:
对于小批量、多品种、高价值的离散制造产品,要注重预测型生产,结合智能服务,实现定制化的整套解决方案。
根据用户的使用需求,提供客制化的选型、设计、和服务方案,并从客户使用数据反推需求,进行客制化的产品改进和提升。
对于产线式的大规模制造系统,要更加节能和高效,通过对制造过程的数据分析实现端对端的透明化,利用数据的预测分析去管理设备和提升质量。
连续型制造:
如钢铁冶金行业等连续型流程制造行业,要注重生产过程中的质量透明化,将产品质量、生产工艺参数、和设备健康三者相结合,实现整个制造过程中的质量风险和成本风险透明化。
智能装备:
利用传感器和智能软件实现设备的自省性,自省性的设计要以设备自身的任务为出发点,实现设备自身对其所承担的生产环节和生产任务的自省性和自预测性,并根据自身的状态差异反馈到控制器端,实现根据状态变化的自我调节。
智能服务与智能管理:
要建立中国自己的工业互联网,在工业产品的使用和运维端,尤其是对高铁、船舶、和航空航天等重要领域提供智能服务,起到商业模式创新与制造系统创新纽带作用,实现价值的倍增。
在智能化管理方面,注重数据的内容化管理,基于数据分析实现公司活动的协同优,实现资源的高效利用。
工业化与信息化的量化深度融合也是《中国制造2025》规划的两点之一,在通往工业信息化的道路上中国应该在6S方向投入更多的资源和精力:
Sensing:
传感器研发
SoftwarePlatform:
数据分析和功能应用平台,分析软件。
Security:
网路安全
Standard:
数据的格式、接口、传输的标准化、以及数据可视化的标准化
Speed:
数据的分析速度,数据不是靠volume,反而要通过数据的reduction来提高数据的分析和应用速度,使数据流迅速运转起来。
Service:
数据与服务的连接。
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