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制造业（Manufacturing Industry）是指机械工业时代利用某种资源（物料、能源、设备、工具、资金、技术、信息和人力等），按照市场要求，通过制造过程，转化为可供人们使用和利用的大型工具、工业品与生活消费产品的行业。
制造业可以细分为农副食品加工业，食品制造业，酒、饮料和精制茶制造业，烟草制品业，纺织业，纺织服装、服饰业，家具制造业，造纸和纸制品业，印刷和记录媒介复制业，文教、工美、体育和娱乐用品制造业，石油加工、炼焦和核燃料加工业，化学原料和化学制品制造业，医药制造业，化学纤维制造业，橡胶和塑料制品业，非金属矿物制品业，黑色金属冶炼和压延加工业，有色金属冶炼和压延加工业，金属制品业，通用设备制造业，专用设备制造业，汽车制造业，电气机械和器材制造业，计算机、通信和其他电子设备制造业，仪器仪表制造业，废弃资源综合利用业，金属制品、机械和设备修理业等。
在本书中，我们选择食品制造、医药制造、装备制造、汽车制造等重点制造行业来进行介绍。
数字化转型指企业以数字化为基础，通过充分挖掘和利用数字资产的价值，提升自身研发、生产、运营和服务的数字化、网络化和智能化水平，进而提高其企业经营效益和客户服务体验。
“十四五”规划对产业数字化进行了非常具象化的介绍。产业数字化要求“深化研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等环节的数字化应用，培育发展个性定制、柔性制造等新模式”。
在此，我们可以将制造业数字化转型的含义提炼为制造企业运用使能技术，实现生产方式变革和组织模式创新，进而重构、优化制造业的价值体系。
● 使能技术指一项或一系列应用面广、具有多学科特性的技术。对制造业而言，能使用的使能技术包括云计算、大数据、工业互联网、低代码等。
● 生产方式变革可以是生产工具从机械化工具向数字化、智能化工具的转变，也可以是生产对象从物质材料向数据、信息和知识的转变等。
● 组织模式创新可以是从单一关系向协作关系的转变，利益分配从按劳动分配向按价值分配的转变等。
● 制造业的价值体系重构主要体现在由卖方市场向买方市场的转变，强调技术创新能力和服务生态等，以提升制造业上下产业链的敏捷响应、协同研发等能力，更好地应对市场挑战。
制造业是立国之本、强国之基，是国家经济命脉所系。作为世界第一制造业大国，我们拥有全世界最完整的工业体系，最完善的配套设施。但与此同时，中国制造业长期面临“大而不强、全而不优”的难题。制造业关键基础材料和零部件对外依赖度超过50%，研发投入比重低，制造业基础薄弱。
全球化地缘政治紧张局势，供应链、通货膨胀、劳动力短缺更增加了人们对全球经济形势的普遍担忧。在世界未来不确定性成为常态的当下，制造业不仅面临经济增速缓慢、行业竞争加剧的困境，供应链缺乏透明度、需求剧烈变化、运输成本不断增加等问题还被无限放大。而且制造业本身就具备相当高的复杂性，如汽车制造中组成汽车的零部件数量超万个，生产设备繁杂，往往需要多个生产基地协同制造。
作为我国的重点产业，制造业数字化转型迫在眉睫。自2017年起，数字化转型已经连续多年在政府工作报告中被提及，国家不断下发各类指导意见和通知文件，鼓励制造企业进行产业升级，推动智能制造，实现融合创新。
2021年11月30日，工业和信息化部印发《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》（以下简称《规划》）。《规划》提出，到2025年，信息化和工业化在更广范围、更深程度、更高水平上实现融合发展，新一代信息技术向制造业各领域加速渗透，范围显著扩展、程度持续深化、质量大幅提升，制造业数字化转型步伐明显加快，全国两化融合发展指数达到105。企业经营管理数字化普及率达80%，企业形态加速向扁平化、平台化、生态化转变。数字化研发设计工具普及率达85%，平台化设计得到规模化推广。关键工序数控化率达68%，网络化、智能化、个性化生产方式在重点领域得到深度应用。
对企业来说，引入数字化技术有利于生产、运营、研发、营销各环节高效协同，进而降低运营成本，提高运营效率。企业得以进一步提升研发能力、生产能力、敏捷响应能力，提高供给质量和效率，提升企业核心竞争力，满足日益个性化、动态化的市场需求。在企业数字化转型的基础之上，制造业得以实现协同化、共享化发展，形成数字化产业生态圈。
数字化转型不仅意味着技术应用的创新，更重要的目的在于为企业业务带来创新，打造基于实际应用场景的数字化转型路线图，满足行业用户长期战略和短期目标协同发展的业务需求。
经过多年的建设，制造企业目前都具备了一定的数字应用基础，这些应用与企业采购、生产、质量、计量、物流、仓储、设备等关键生产要素关系密切。一般来说，这些应用包括以下类型。
● ERP（Enterprise Resource Planning，企业资源计划）。企业资源一般分为硬件资源和软件资源。企业的硬件资源有自建的厂房、办公楼、生产线、生产设备、加工设备、检测设备、运输工具等。企业的软件资源有人力、管理、信誉、融资能力、组织结构、员工素质、企业文化等。
ERP一般包含生产管理、物流管理、财务管理、人力资源管理等模块，对企业的人、财、物、信息、时间、空间等资源进行平衡和优化管理，以市场导向为目标，最大限度地利用企业现有资源，协调企业各部门开展业务，从而取得更好的经济效益。ERP由Gartner公司提出，迄今为止，ERP仍然是国际上最先进的企业管理模式之一，也是制造企业的核心管理系统。国内制造企业使用最多的就是由SAP公司研发的SAP ERP管理软件。
● MES（Manufacturing Execution System，制造执行系统）是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统，负责承接ERP系统下达的生产计划，与ERP系统关系密切。MES能通过信息传递，做到生产追溯、质量信息管理、生产报工、设备数据采集等，对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理。需要注意的是，制造行业的MES带有很强的行业特征，与其他行业的MES不一定可以通用。
● WMS（Warehouse Management System，仓储管理系统）是一套面向原材料和成品的进出信息化管理系统。WMS可以准确、高效地管理和跟踪客户订单、采购订单及仓库库存，通过入库管理、出库管理、仓库调拨、库存调拨等功能，适应生产策略、客户需求、生产设备、订单数量的变化，有效控制仓储业务的物流和成本，提高资源利用率，实现仓库全过程管理。
● APS（Advanced Planning and Scheduling，高级计划与排程）系统是基于供应链管理和约束理论的先进计划与排产系统。APS考虑到制造企业产能、工装、设备、人力、班次、模具、加工批次等多种有限能力、资源的约束，依据各种预设规则，通过非常复杂的智能化数学算法，反复模拟、试探、优化、计算，最终给出最优的详细计划，解决“在有限产能条件下，精确预测交期产能，制订工序生产与物料供应最优详细计划”的问题。
● CRM（Customer Relationship Management，客户关系管理）系统是一种管理企业与现有客户及潜在客户关系的系统。CRM通过协调企业与客户在销售、营销和服务上的交互，改善与客户的业务关系，优化客户管理方式，为客户关系的建立、发展和维持提供保障。
● SRM（Supplier Relationship Management，供应商关系管理）系统是一种管理企业与供应商关系的系统。在制造行业中，SRM系统是极其重要的系统。SRM系统一般包括供应商全生命周期管理，可以帮助企业规范供应商采购流程，综合考查供应商的实力，降低采购成本，全面提升供应商资质规范和管理水平。
● SCM（Supply Chain Management，供应链管理）是一种集成的管理思想和方法，它执行供应链中从供应商到最终用户的物流的计划和控制等职能，与CRM的关系较密切。企业通过改善上下游供应链关系，整合和优化供应链中的信息流、物流、资金流，以获得竞争优势。
● PLM（Product Lifecycle Management，产品生命周期管理）系统是一种对所有与产品相关的数据在其整个生命周期内进行管理的系统。PLM涵盖产品设计、工艺规划、生产、销售和售后服务，能够帮助企业建立统一的研发设计和产品质量管控平台，提高研发效率和产品质量。对制造企业来说，产品结构复杂，产品研发工作的设计工期长、设计工作量大，PLM系统在降低产品研发成本、缩短研发周期方面能起到重要作用。
● OMS（Order Management System，订单管理系统）是一种能进行订单处理、库存管理和物流追踪的系统。OMS能够整合来自各个渠道的订单，以便企业更有效地处理订单，并跟踪订单的整个生命周期。OMS被广泛应用于电商企业，如今也被ToC制造企业使用。
● OA（Office Automation，办公自动化）原来是指利用计算机进行全自动办公，现在基本所有和办公相关的系统都可以被称为OA。OA被广泛应用于包括制造企业在内的绝大部分企业。企业一般将OA用于企业内部的协作沟通，进行企业办公用品管理、日常办公流程审批、车辆管理、会议室预订等内部工作。
数字化应用、企业硬件设备、人员组织共同构成了制造企业的数字化管理架构，企业数字化总体架构示例如图2-1所示。同时，通过企业内部的横向与纵向集成，促进企业数字化建设与业务发展脚步保持一致。
图2-1 企业数字化总体架构示例
目前，制造企业都或多或少地意识到了数字化转型的紧迫性。但在实际转型过程中，企业往往会遇到以下问题和限制。
不少制造企业生产过程和现场管理仍然停留在手工管理阶段，自动化程度低。如在生产过程中，常用纸质表单记录生产问题，不仅文件收集、归档困难，而且执行验收过程非常不便，流程流转也非常麻烦，任何过程出现问题都会影响整个生产线和最终的产品质量。在生产过程中缺乏资源综合利用，生产过程依靠员工的经验和知识，而不是实时现场数据支持，精细化控制水平不高。而且制造企业往往缺乏跨部门和跨企业的协作能力，企业内部业务分工、组织、协调非常麻烦，导致业务发展和转型速度受限。
现代市场的变化日新月异，每天都有新的市场需求。尤其是大型企业，其业务流程和场景一般更加复杂和碎片化，新的业务需求也更多，通用的商用化软件，如ERP、MES等，往往比较难满足企业的个性化需求。同时，企业数字化人才稀缺，大多数IT人才不得不将工作重点集中在运维工作上，导致企业业务开发资源紧缺，敏态需求实现困难。不少得帆的客户表示，企业人事、运营等部门的长尾需求根本拿不到IT排期。而且IT人员和资源缺乏容易导致企业整体的数字化文化建设困难，极难养成敏捷学习、积极试错、用户导向等数字化思维。
考虑到终端设备的增长、应用需求的多样化、降低对单一云服务商的依赖和对监管需求的响应等因素，企业内部IT架构根据业务和需求不断调整，因而制造企业越发倾向混合云和多云架构。
数据大、多、杂导致的数据治理难是很多企业数字化转型的障碍，未来随着数据量的持续增多，数据类型愈发丰富，基础架构更加复杂，多云之间的数据打通与流动成为一个亟待解决的问题。
随着沉淀数字资产的增多，企业需要使用智能工具进行数据治理和数据价值的挖掘，从而生成规模化洞察，优化业务流程，为企业战略决策、运营管理、市场服务等提供指导。这对企业技术架构开放程度和数据的共享交互也提出了更高的要求。
制造企业在进行数字化转型时，还有不少认知误区和实践盲点。
很多企业缺少对数字化转型的正确认知，数字化转型不是使用一套系统这么简单。简单来说，数字化转型“牵一发而动全身”，需要由企业自上而下贯彻实行。企业上层系统化推进数字化转型过程，各部门通力协作，调整自身的机制和流程，从业务形态、组织结构、技术管理、企业文化等方面全方位进行数字化转型。而且数字化转型没有“完成时”，只有“进行时”，企业数字化转型一定是伴随着不断深入、不断改进的目标进行下去的。因此，综合国情和制造企业的自身需求，数字化转型兼具紧迫性、持续性和复杂性，企业应做好长期、高效的战略规划。
很多企业对信息基础设施建设缺乏重视，过多重视硬件、设备的升级，轻视数字化软件的建设。就算企业完成了数字化软件的建设，公司数据往往来源于多个系统，数据难以共享，研发、生产、品控、运营等环节无法打通。此外，企业也可能面临某模块厂商专业性不足的问题，拖延企业整体数字化转型的进度。数字化信息系统的繁杂低效，轻则导致经营数据利用率低，重则产生“数据孤岛”，数字化转型白费力气。