降低试错成本！产品研发数字化或成制造业数字化转型突破口

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　　产品研发数字化或可成为制造业企业数字化转型突破口。
　　随着数字经济不断发展，数字化转型赋能制造业提质增效效果逐渐显现。根据世界经济论坛（WEF）发布的《第四次工业革命对供应链的影响》白皮书数据显示，数字化转型使制造企业成本降低17.6%、营收增加22.6%。
　　但是，我国制造业数字化转型还存在着渗透率低、企业各环节数字化转型不均衡的问题。有统计数据显示，我国制造业数字化的渗透率仅为19.5%，低于发达国家33%的平均水平；数字化转型对于我国制造业企业在产品研发、制造环节的应用，明显低于办公自动化和客户服务等环节。
　　多位受访专家向记者表示，制造业数字化转型的关键是提升企业应对市场变化的能力，产品研发作为决定产品能否满足市场需要的关键环节，可成为制造业数字化转型的重要突破口。同时，还应深入挖掘数据要素价值，实现数据要素在上下游企业间的流转，进而带动更多的企业参与到数字化转型中来。
　　制造业数字化转型可从研发环节寻求突破
　　近些年，我国制造业数字化转型进入快车道，国务院和相关部委陆续出台支持政策，《＂十四五＂信息化和工业化深度融合发展规划》将制造业数字化转型行动列为重点工程项目，我国制造业数字化、网络化、智能化发展加速推进。
　　需要注意的是，我国制造业数字化转型仍有较大发展空间。中国银行董事长刘连舸曾表示，我国在数字经济很多方面呈现后来者居上的态势，但也应该看到差距，特别是在制造业数字化的渗透率方面，相关渗透率仅为19.5%，低于发达国家33%的平均水平。
　　此外，数字化转型对制造企业不同环节的影响也存在较大差别。日前，由北大国发院和智联招聘联合发布的《2022雇佣关系趋势报告》中指出，73.7%的被调查企业认为数字化转型对内部管理产生了明显影响，其次为办公自动化和客户服务，分别占比73%和64.4%；而对于产品研发、生产制造环节，占比仅有48.4%和38.6%。这意味着，现阶段相当一部分企业的数字化转型还未影响到研发、生产等层面。
　　清华大学经济管理学院管理科学与工程系教授、清华大学互联网产业研究院院长朱岩在接受证券时报记者采访时表示，一方面，数字化转型在企业内部管理、客户服务、营销销售环节的收益是立竿见影的，而在产品研发、生产制造环节往往需要长期投入，且收益存在不确定性，这就造成了不同环节数字化渗透率不均衡；另一方面，大量传统制造企业对于数字化转型的认识仍停留在信息化阶段，协同办公、客户服务等非生产环节的信息化相对成熟，相关工具也已成为多数企业运营的＂必选项目＂，而同质化的数字化应用已很难为企业提供差异化竞争性优势。
　　在他看来，制造业数字化转型的关键是提升企业应对市场变化的能力，产品研发作为决定产品能否满足市场需要的关键环节，可成为制造业数字化转型的重要突破口。C2M（用户直连制造）业务，以销售数据解析用户需求，反向作用于制造企业产品研发，这种依托消费市场主导的产品研发、生产，也将成为制造企业数字化转型的重要方向之一。
　　数字化转型降低产品研发试错成本
　　中南财经政法大学数字经济研究院高级研究员金天向记者表示，产品研发过程中，需求和设计环节出现问题的概率占到全流程的70%和20%，且随着研发流程的不断推进，纠错成本会持续增加。而在产品研发阶段融入数字化应用，可为增加研发准确性提供一种途径。
　　金天指出，制造企业在消费端不仅可以采集销售数据，也可以获取更多的用户行为数据，这些数据均可以用于反向定制产品和服务解决方案。
　　值得注意的是，＂离散的用户消费行为往往难以体现其所蕴含的价值 ，而互联网平台具有整合大量用户数据的能力，这使其能在一定程度上承担起用户需求提供方的角色。＂朱岩向记者表示。
　　实践中，＂京东结合其主站合规数据、站内商品搜索、销售等情况，配合全网舆情洞察，能准确把握消费者的偏好、需求，为合作企业提供适合的新品策略，提升了调研、研发、设计、生产等环节的效率并减少资源损耗，助力企业实现更合理的库存安排和履约规划。同时，还能聚合需求，串联下游具有柔性供应链能力的供应商接单生产并快速交付，实现订单驱动生产。＂京东C2M智造平台方面告诉记者，截至目前，京东已累计和超2000个品牌达成合作，节省了75%的产品需求调研时间，新品上市周期比以往缩短67%，帮助品牌实现确定性成长。
　　此外，数字化转型在产品研发端的价值还体现在数字孪生在产品研发环节的应用。＂利用虚拟模型进行可重复、参数可变的仿真实验，测试、验证产品在不同外部环境下的性能和表现，从而提高设计的准确性和可靠性，缩短研发流程，大幅降低研发和试错成本。＂朱岩指出。
　　金天也指出，通过数字孪生模拟产品、工艺和资源及其相互作用，预测真实世界。将预测结果与实际值进行比较，可以有效支持产品持续改进。
　　朱岩进一步表示，数字孪生在产品研发环节的应用对于飞机制造、新药研发等设计周期长、开发难度大的行业更具价值；而对于一般制造业，若要在研发环节使用相关技术，还需充分考量投入产出比。
　　挖掘数据价值，带动产业链各环节数字化转型
　　值得一提的是，当前大多制造企业数字化转型未达到C2M的程度，而是处在较为初级的用户直连销售（C2S）层面。随着数字化的深入和数据量的不断积累，数字化转型会逐渐从销售端向渠道端、生产端乃至研发端渗透。
　　朱岩认为，数字化转型真正取得大的效益，需要深入挖掘数据要素价值，通过产业链各环节协同，实现数据要素在上下游企业间的流转，当越来越多的企业利用数据要素创造出了财富，数据要素的价值才能得到更好的体现，进而带动更多的企业参与到数字化转型中来。
　　他表示，实现产业链数据共享和价值挖掘并非易事，需要产业链中具有主导地位的链主企业带动产业链各环节进行数字化转型，让中小制造企业加入产业链数字化转型队伍中，实现产业链各环节的数字化。例如，链主企业可通过建立起数据市场，为中小制造企业数字化转型提供场所和动力。
　　同时，＂实现制造企业数字化转型还需要市场、政策和技术三方面的支持。＂朱岩指出，在市场方面，数据收益与贡献不匹配是许多企业不愿参与数据交易和数字化转型的重要原因，这就需要构建合理的市场机制，当数据交易切实为企业带来＂高回报＂时，企业数字化转型才会变得水到渠成。在政策方面，可以预见数据资产法或数据资产条例等相关文件将陆续制定出台，为数据进入流通环节提供更加系统化的指引。而技术方面，随着数字技术的成熟，区块链、可信计算等技术可以在保障数据安全的同时，实现数据交换、使用，并创造价值。
　　金天也指出，提高制造业的数字化转型渗透率，应该鼓励和引导互联网平台企业加大科技赋能，参与建设和运营数字基础设施，在工业生产、商品流通等领域提供更加数字化、智能化的软硬件服务，实现全产业链在物流、资金流、信息流等方面的高效流转和良性循环；同时，发挥平台在链接双边或多边主体、提高市场供求匹配效率等方面的积极作用，在共建全国统一大市场、共享科技研发资源、共促科技成果的外溢转化等方面塑造更显著的规模效应。
　　责编：朱雨蒙
　　校对：王锦程
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