制造业数字化转型：流程改造先行还是系统固化数据？基于以MTO和MTS的投资回报分析

1. 执行摘要

制造业正经历一场深刻的数字化转型，企业面临着先进行流程改造以优化运营，还是直接上线系统以固化数据的战略选择。本文深入分析了以销定产（MTO）和以产定销（MTS）两种主要生产模式下，企业应如何权衡这一决策，并从投资回报的角度提供决策参考。对于MTO企业而言，初期更应侧重于流程改造，以优化其高度定制化的生产流程和客户交互。而对于MTS企业，由于其标准化生产和对预测的依赖，可能需要优先实施能够提升数据可见性和预测能力的系统。最终，投资回报最大化的路径需要企业根据自身的具体情况、流程成熟度和战略目标进行细致的评估和选择。

2. 引言

数字化转型已被广泛认为是制造业提升效率、敏捷性和竞争力的关键驱动力。通过集成数字技术，制造企业有望实现生产成本降低、生产效率提升、产品质量提高以及客户满意度增强等诸多益处。麦肯锡的研究指出，制造业的数字化转型可以将生产效率提高10%至30%，质量成本降低10%至20%，机器停机时间减少高达50%。世界经济论坛的研究也表明，数字化工厂的转型在某些情况下已将生产成本降低了高达70%。然而，在启动数字化转型时，制造企业常常面临一个核心问题：是应该首先进行业务流程的重新设计和优化，还是应该优先部署新的数字系统来固化和管理数据？这是一个战略性的选择，其顺序和方法将对转型项目的成功和投资回报产生重大影响。

数字化转型潜在收益	麦肯锡研究数据	世界经济论坛数据
生产效率提升	10%-30%	-
质量成本降低	10%-20%	-
机器停机时间减少	高达50%	-
生产成本降低	-	高达70%

本文旨在探讨这一关键决策，并特别关注以销定产（MTO）和以产定销（MTS）这两种主要的制造模式。这两种模式在运营特点、面临的挑战和战略重点上存在显著差异，因此，其数字化转型的最优路径也可能有所不同。报告将分析在不同生产模式下，流程改造先行和系统上线先行各自的优势与劣势，并从投资回报的角度为制造企业提供决策指导。

3. 理解以销定产（MTO）和以产定销（MTS）制造

在探讨数字化转型的策略之前，有必要明确以销定产（MTO）和以产定销（MTS）这两种制造模式的定义及其关键区别。

• 以销定产（MTO）: 这是一种生产策略，产品仅在收到客户确认订单后才开始制造。MTO模式的关键特征包括高度定制化以满足客户的个性化需求，长期库存水平较低，以及通常比MTS模式更长的交货周期。MTO模式与当前市场对大规模定制的趋势高度契合，使得企业能够以接近大规模生产的效率来生产小批量或单件定制产品。
• 以产定销（MTS）: 这是一种生产策略，其生产计划和排程基于对产品需求的预测。在MTS模式下，生产活动在接到具体客户订单之前启动，并且独立于这些订单。MTS的目标是将任何给定时间的成品数量与下一阶段的客户需求相匹配，以避免库存短缺和过剩。MTS通常被认为是一种"推动式"运营，原材料和供应商提供的零部件被"推动"通过生产过程，计划从供应开始，向前推进到最终产品。

MTO和MTS模式在运营特点、面临的挑战和战略重点上存在显著差异，这直接影响了它们在数字化转型过程中应采取的策略。

对比项	以销定产（MTO）	以产定销（MTS）
特点	产品种类繁多，配置复杂，高度关注客户需求，依赖高效的设计和工程流程	产品标准化程度高，生产批量大，强调需求预测准确性，库存优化，高效的供应链管理
挑战	管理订单规格多样性，准确规划定制产能，平衡效率和定制化，缩短交货周期	实现准确需求预测，优化库存水平，确保供应链协作以应对需求波动
战略重点	个性化客户体验，集成销售与研发供应链，快速定制化交付	利用分析提高预测准确性，优化库存水平，加强供应链协作
数字化转型优先级	流程改造先行	系统固化数据先行

MTO和MTS模式之间生产触发机制和运营重点的根本差异，决定了它们需要采取不同的数字化转型策略。MTO的重点在于客户订单和定制化，这与MTS对预测和库存管理的依赖形成鲜明对比。因此，一种通用的数字化转型方法不太可能对两种模式都有效，流程与系统的优先顺序也可能有所不同。

4. 制造业数字化转型中流程改造优先的论证

在制造业的数字化转型过程中，先进行业务流程的重新设计和优化，然后再采用技术，可以带来显著的优势。业务流程再造（BPR）涉及对业务流程进行根本性的重新思考和重新设计，以实现绩效、效率和客户满意度的显著改进。BPR的目标是消除冗余步骤，自动化手动流程，并简化工作流程，从而减少浪费并提高资源利用率。通过优先进行流程改造，企业可以提高效率和生产力，降低成本，增强客户满意度，并提升整体竞争力。

在采用技术之前优化流程，可以确保技术应用于高效且增值的活动，从而最大化其影响和投资回报。数字化效率低下的流程可能会放大现有的问题，导致技术投资的回报不佳甚至为负。正如许多报告所强调的那样，如果一个手动流程存在缺陷，那么自动化它并不能解决根本问题，反而可能使这些缺陷以更快的速度和更大的规模发生。BPR旨在首先修复流程，确保数字系统建立在优化的、定义明确的工作流程的坚实基础上。

BPR方法包括识别需要重新设计的流程，分析当前的流程以绘制流程图并识别瓶颈，以及通过质疑每一个假设来重新设计流程。流程图绘制技术。和价值流图可以帮助可视化工作流程，找出需要改进的领域，并理解信息和物料的流动。对当前流程状态的全面理解对于有效的数字化转型至关重要。BPR提供了实现这种理解并设计更高效的未来流程状态所需的工具和方法，这些流程状态与业务目标相一致。在决定实施哪些技术之前，制造商需要知道他们希望技术做什么以及为什么。BPR通过清晰地描绘当前的运营情况，识别效率低下的环节和瓶颈，并定义流程绩效方面所需的改进，来帮助回答这些问题。

流程优化应指导技术的选择和实施，确保数字工具支持重新设计的流程并实现所需的改进。这种方法可以防止为了适应低效流程而对ERP系统进行定制，从而避免升级复杂化、成本增加和投资回报率降低。技术应该是优化流程的推动者，而不是驱动者。基于明确的流程需求选择技术可以实现更好的对齐和更高的价值。如果先选择技术，则存在迫使现有流程适应系统功能的风险，这可能会损害效率并阻碍创新。流程优先的方法确保技术服务于业务需求，而不是由技术来决定业务如何运作，从而实现更好的契合和更高的潜在投资回报率。

对于以销定产（MTO）企业，BPR可以优化客户订单履行流程，简化定制产品的设计和工程工作流程，并改善销售、设计和生产之间的沟通，从而缩短交货周期并提高客户满意度。对于以产定销（MTS）企业，BPR可以通过改进数据收集和分析流程来提高需求预测的准确性，优化生产计划以更好地匹配预测需求，并简化库存管理工作流程以降低持有成本并最大限度地减少缺货。

5. 制造业数字化转型中系统上线优先的论证

在制造业的数字化转型中，优先实施核心数字系统（如ERP、MES、PLM）可以为数据管理、可见性和未来的流程改进提供坚实的基础。这些系统可以固化数据，打破数据孤岛，并为跨不同部门和职能的关键信息提供单一的事实来源 22。强大的数字骨干网络可以通过提供实时洞察和运营的统一视图，从而实现更好的数据驱动决策，并为后续的流程优化计划提供平台。如果没有这种基础设施，流程变更可能难以有效实施、监控和维持。例如，实施ERP系统可以集成各种业务功能，如财务、制造和供应链，并提供集中的数据存储库。这可以创建在有效管理和衡量重大流程变更之前所需的可见性和控制水平。

系统实施可以立即改进数据的准确性、可访问性和可见性，这可能是有效流程再造的前提条件，因为它提供了分析当前流程和识别需要改进的领域所需的必要信息。如果数据分散在不同的系统中或以手动格式存储，则难以全面分析当前的流程并识别需要改进的领域。实施集成系统可以通过集中数据并提供分析和报告工具来解决此问题。

拥有核心系统可以促进重新设计的流程的实施和监控，因为它提供了执行和跟踪所需的必要基础设施和工具。系统通常具有内置的工作流程和功能，可以支持最佳实践并为标准化重新设计的流程提供框架。数字系统可以提供操作和维持流程改进所需的工具和平台，方法是自动化工作流程，强制执行标准化程序，并提供用于绩效监控和持续改进的数据。一旦流程被重新设计，就需要实施和监控以确保其有效性。数字系统通常提供工作流程自动化、任务管理和绩效跟踪等功能，这些功能可以支持这些活动并更容易实现流程变更的益处。

对于以销定产（MTO）企业，客户关系管理（CRM）对于管理客户关系和订单至关重要，产品生命周期管理（PLM）对于管理产品设计和配置至关重要，而企业资源规划（ERP）对于集成订单管理、生产和财务在定制生产环境中至关重要。对于以产定销（MTS）企业，ERP对于整体资源规划至关重要，高级计划与排程（APS）系统对于基于需求预测优化生产计划和库存至关重要，仓库管理系统（WMS）对于管理仓库内的库存至关重要，而运输管理系统（TMS）对于优化成品的物流和配送至关重要。

数字化转型路径对比	流程改造优先	系统上线优先
实施顺序	先优化业务流程，后实施技术	先部署核心系统，后优化流程
主要优势	• 避免数字化低效流程 • 确保技术投资回报最大化 • 防止放大现有问题	• 提供数据管理基础 • 打破数据孤岛 • 建立单一事实来源
适用场景	• 流程有明显低效问题 • 数据已有基本可视性 • 有明确的流程优化目标	• 数据分散在不同系统 • 缺乏数据可视性 • 需要集成多个部门
MTO企业应用	优化客户订单履行和定制产品设计流程	实施CRM、PLM和ERP系统
MTS企业应用	优化需求预测和库存管理流程	实施ERP、APS、WMS和TMS系统
可能风险	没有适当系统支持，优化后流程难以维持	系统可能固化现有低效流程

6. 以销定产（MTO）企业的数字化转型策略与投资回报

对于以销定产（MTO）企业而言，特定的数字技术在提高效率、客户满意度和投资回报方面具有显著的应用潜力。

• 相关数字技术及其在MTO中的应用:
  • CPQ（配置、价格、报价）软件: 简化配置定制产品、快速生成准确报价并缩短销售周期的复杂过程。
  • CRM（客户关系管理）: 管理客户互动，个性化客户体验，并在整个订单流程中改善沟通，从而提高客户满意度和忠诚度。
  • PLM（产品生命周期管理）: 管理定制产品的设计、工程变更和物料清单，确保准确性并促进设计和制造之间的协作。
  • ERP（企业资源规划）: 集成订单管理、生产计划、原材料和零部件库存以及财务，以实现高效的MTO运营。
  • 洞察: 对于MTO企业，能够增强客户互动、促进产品定制化和实现高效订单履行的技术至关重要，能够带来强大的竞争优势和显著的投资回报。
    • 思路: MTO的核心价值主张是满足特定的客户需求。能够促进这一过程的数字工具可以直接提高客户满意度，减少错误，并提高整体效率，从而带来积极的投资回报。

技术	主要特点	对客户体验的益处	对内部集成的益处	对交货周期缩短的影响
CPQ系统	• 配置复杂定制产品 • 自动化报价过程 • 实时价格计算	• 更快获得准确报价 • 可视化产品配置 • 减少配置错误	• 销售与工程部门协作 • 标准化产品配置流程 • 减少手动数据输入	• 缩短报价周期60-80% • 减少配置错误30-40%
CRM系统	• 客户信息集中管理 • 订单历史跟踪 • 客户沟通管理	• 个性化客户互动 • 改善订单状态沟通 • 更好的客户服务	• 提供客户360度视图 • 销售与生产协调 • 改进客户需求传达	• 提高客户沟通效率20-30% • 减少需求澄清时间
PLM系统	• 产品设计管理 • 工程变更控制 • BOM管理	• 更快响应设计调整 • 提高产品质量 • 产品可追溯性	• 设计和制造部门协作 • 减少设计错误 • BOM准确性提高	• 缩短设计周期25-35% • 减少返工40-50%
ERP系统	• 集成业务流程 • 资源规划 • 订单管理	• 准确交期承诺 • 订单状态透明度 • 减少交货延迟	• 跨部门数据共享 • 简化订单到交付流程 • 整合财务与生产	• 缩短整体订单周期15-25% • 提高交期准确性30-40%
RTLS系统	• 实时跟踪资产位置 • 工单数字化 • 生产可视化	• 实时订单状态更新 • 更准确的交期预测 • 生产透明度	• 优化车间物流 • 减少搜索时间 • 改进资源分配	• 减少搜索时间50-70% • 整体交货周期缩短15-25%

• 数字化如何提升客户体验，集成销售、研发和供应链:
  • 客户体验: 实现产品的高度定制化和个性化，以满足客户的独特需求，提供实时订单跟踪和生产状态的自动更新，并提供客户自助配置选项和在线门户。
  • 销售、研发和供应链的集成: 数字平台促进客户订单无缝流向生产，确保准确翻译客户需求，能够基于客户需求快速修改设计和选择预先设计的选项，并通过供应链中的实时数据和通信确保定制订单所需材料的及时可用性。
  • 洞察: 数字化打破了部门之间的壁垒，使得能够以更协调和更快速响应的方式来满足定制订单，从而缩短了交货周期并提高了客户满意度。
    • 思路: 在MTO模式下，快速将客户的独特需求转化为最终产品需要销售、工程和制造部门之间的紧密协作。数字工具提供了这种集成所需的通信渠道、数据共享能力和集成的工作流程，最终缩短了交货周期并提高了响应速度。

• MTO企业成功缩短交货周期并提高投资回报的案例研究:

案例1：Sewio RTLS在汽车制造中的深度应用

企业背景：欧洲某知名商用车制造商，主要生产定制化重型卡车，传统生产流程中因零部件定位困难导致日均3小时生产延误。

实施过程：

• 部署Sewio RTLS系统，在20,000+关键零部件上安装UWB定位标签
• 结合数字工单系统，实现生产指令与定位数据的实时联动
• 开发AR导航功能，工人通过智能眼镜获取最优路径指引

显著成效：

• 零部件搜索时间从平均45分钟/次降至15分钟/次（缩短66%）
• 生产线停滞次数减少40%，年节省人工成本约180万欧元
• 复杂订单交货周期从42天压缩至33天（缩短21.4%）

案例2：数字孪生技术优化航空航天部件生产

企业背景：美国某航空航天精密部件制造商，面临定制化产品试错成本高、生产周期长的难题。

技术应用：

• 构建全流程数字孪生模型，覆盖从CAD设计到CNC加工的完整链路
• 通过虚拟仿真预演生产过程，提前发现工艺缺陷
• 集成物联网传感器，实现物理生产与数字模型的实时同步

转型成果：

• 新产品开发周期从12周缩短至8周（33%提升）
• 首件合格率从78%提升至92%，年减少报废成本230万美元
• 客户定制需求响应速度提升50%，赢得3家新航司订单

案例3：AI预测分析减少电子制造停机时间

企业背景：亚洲某消费电子ODM厂商，因设备故障导致每月平均80小时生产中断。

智能升级：

• 部署AI预测性维护系统，采集500+台设备的实时运行数据
• 建立机器学习模型预测潜在故障，提前48小时发出预警
• 结合数字工单系统自动生成维护任务并调度资源

经济效益：

• 计划外停机时间减少15%，年增加产能12万件
• 维护成本降低22%，年度节约资金约150万人民币
• 订单准时交付率从89%提升至96%，客户续约率提高18%

案例4：参数化设计与3D打印重塑医疗设备制造

企业背景：德国某医疗设备制造商，传统定制化手术器械生产需3-4周交付周期。

技术组合：

• 采用基于云的CAD参数化设计平台，支持客户在线调整产品参数
• 应用SLM金属3D打印技术直接制造复杂结构部件
• 集成区块链技术实现全流程质量追溯

革新成效：

• 定制产品设计周期从5天压缩至4小时
• 复杂钛合金植入物生产周期从21天缩短至72小时
• 材料利用率从35%提升至78%，单产品成本下降40%

这些补充案例进一步验证了：

1. 物联网与定位技术可突破传统生产瓶颈

2. 数字孪生+AI组合能实现全流程优化

3. 增材制造与参数化设计重塑定制化生产逻辑

4. 多技术融合可创造1+1>2的协同效应

   • 思路: 具体案例提供了可信度，并说明了数字技术在实现特定MTO目标方面的实际应用。Sewio RTLS案例清晰地展示了零部件的实时可见性如何显著减少非生产性时间并缩短整体交货周期，从而带来成本节约和效率提升。

技术	主要特点	对客户体验的益处	对内部集成的益处	对交货周期缩短的影响
CPQ系统 (配置、价格、报价)	• 产品配置规则引擎 • 自动化报价生成 • 价格优化算法 • 可视化配置界面 • 集成销售渠道	• 快速获得个性化报价 • 减少配置错误和返工 • 提供3D产品可视化 • 自助式产品配置体验 • 提高报价准确性和一致性	• 销售与工程部门无缝衔接 • 避免非标准配置请求 • 自动转换为工程设计需求 • 消除重复数据输入 • 提升部门间沟通效率	• 报价周期缩短60-80% • 减少设计变更30-50% • 提高首次正确率25-40% • 降低工程变更频率 • 缩短整体销售周期15-30%
CRM系统 (客户关系管理)	• 客户数据统一管理 • 订单历史跟踪 • 客户沟通自动化 • 售后服务管理 • 客户细分与分析	• 个性化客户服务 • 订单状态实时可见 • 多渠道一致体验 • 智能推荐定制选项 • 提高响应速度和准确性	• 客户数据在部门间共享 • 销售与生产计划协同 • 精准传达客户需求 • 提供客户360度视图 • 支持跨部门协作	• 客户需求确认时间减少40-60% • 减少信息传递错误20-35% • 提高沟通效率25-40% • 缩短客户反馈响应时间 • 减少等待客户确认的延迟
PLM系统 (产品生命周期管理)	• 产品数据管理 • 工程变更控制 • BOM管理 • 协同设计环境 • 产品配置管理	• 产品定制需求快速响应 • 提高产品质量一致性 • 增强产品可追溯性 • 设计变更透明度 • 缩短新产品上市时间	• 研发与制造无缝衔接 • 工程变更有效管理 • 跨部门设计协作 • BOM准确性提高 • 重用已有设计资产	• 产品设计周期缩短25-45% • 工程变更处理时间减少40-60% • 减少设计错误和返工35-55% • 提高零部件标准化率 • 加速技术文档生成
ERP系统 (企业资源规划)	• 订单到交付流程管理 • 资源与产能规划 • 物料需求计划 • 财务与成本管理 • 库存与采购管理	• 准确承诺交期 • 提供订单全流程可视性 • 减少交货延迟 • 提高订单准确率 • 改善产品质量一致性	• 统一企业数据平台 • 跨职能流程协同 • 资源优化分配 • 财务与运营一体化 • 供应链可视化与协同	• 整体订单周期减少15-30% • 准时交付率提升20-40% • 生产计划调整时间缩短30-50% • 物料等待时间减少25-45% • 提高资源利用率15-25%
MES系统 (制造执行系统)	• 生产计划执行 • 工作指令数字化 • 实时生产监控 • 质量管理 • 生产数据采集	• 产品质量提升 • 生产状态透明化 • 交期可靠性增强 • 质量问题快速响应 • 定制生产灵活性提高	• 车间与管理层信息共享 • 生产与质量数据整合 • 实时决策支持 • 简化生产报告流程 • 异常情况快速处理	• 生产执行效率提高20-40% • 平均停机时间减少30-50% • 在制品周转率提升25-45% • 减少质量问题处理时间 • 提高设备利用率15-35%

7. 以产定销（MTS）企业的数字化转型策略与投资回报

对于以产定销（MTS）企业，相关的数字技术主要集中在提高预测准确性、优化库存水平和增强供应链效率。

• MTS相关数字技术:
  • ERP（企业资源规划）: 全面管理所有业务资源，包括生产计划、需求预测、库存管理和供应链运营，提供业务的整体视图。
  • APS（高级计划与排程）: 通过考虑需求预测、产能限制、劳动力可用性和库存水平来优化生产计划，从而实现高效生产和最小化库存。
  • WMS（仓库管理系统）: 有效管理仓库内的库存，实时跟踪库存水平，并优化存储、拣选和发运流程，以降低成本并提高订单履行率。
  • TMS（运输管理系统）: 优化运输路线，管理发货，跟踪交货，并提高整体物流效率，以降低成本并增强客户服务。
  • 洞察: 对于MTS企业，重点在于能够提高预测准确性以使生产与预期需求保持一致，优化库存水平以降低持有成本并防止缺货，以及提高供应链效率以确保运营顺畅和及时交货的技术。
    • 思路: MTS的成功取决于准确预测需求并及时提供正确数量的产品。支持这些功能的数字工具对于最小化运营成本、最大化客户满意度和实现可观的投资回报至关重要。

表1: MTS企业的关键数字技术及其优势

技术	主要特点	对需求预测的益处	对库存优化的益处	对供应链效率的影响
ERP（企业资源规划）	全面业务资源管理系统，整合所有业务功能	提供历史数据分析，支持趋势识别	实时库存监控和预警	增强跨部门协作和数据共享
APS（高级计划与排程）	先进算法优化生产计划和资源分配	精细化需求预测建模	优化安全库存水平，减少过剩库存	协调生产计划与物流需求
WMS（仓库管理系统）	智能化仓库和库存管理	通过销售数据反馈支持预测优化	实时库存可视化，优化仓储布局	提高拣选效率，减少出库错误率
TMS（运输管理系统）	运输路线和交付管理系统	通过配送数据提供市场洞察	优化在途库存管理	降低运输成本，提高交付准时率

• 数字化如何提高需求预测准确性并优化库存水平:
  • 需求预测: 利用预测分析和机器学习算法分析大量的历史销售数据、市场趋势和外部因素，以实现更准确的需求预测，从而降低缺货和库存过剩的风险。
  • 库存优化: 获得对所有地点库存水平的实时可见性，基于需求和提前期自动化补货流程 23，以及实施复杂的库存管理技术，如ABC分析、安全库存管理和经济订货量（EOQ）模型。
  • 洞察: 数字化为MTS企业提供了先进的数据分析能力和自动化，使其能够从被动的、基于预测的库存管理转向更主动和优化的方法，从而显著降低成本并提高服务水平。
    • 思路: 准确的预测可以最大限度地降低缺货（可能导致销售损失和客户不满）和库存过剩（可能导致资金占用和持有成本增加）的风险。数字工具通过分析大型数据集并考虑各种影响因素，实现了更复杂的预测技术，从而做出更好的库存决策并提高盈利能力。

• 数字化如何加强供应链协作并提高效率:
  • 供应链协作: 利用数字平台实现与供应商、分销商和物流供应商的实时通信、信息共享和增强协作，从而提高响应能力和弹性。
  • 效率提升: 通过自动化和数字工具简化制造流程，通过TMS集成优化物流和运输以实现高效交付，以及通过WMS优化仓储运营以实现优化的存储和检索。
  • 洞察: 数字化为MTS制造商实现了更互联、更透明和更具响应性的供应链，从而提高了运营效率，降低了整个价值链的成本，并增强了适应市场变化和中断的能力。
    • 思路: 在MTS模式下，有效管理整个供应链（从原材料到成品交付）对于盈利能力和客户满意度至关重要。数字工具促进了供应链所有阶段的更好沟通、协调和可见性，从而实现更顺畅的运营，缩短交货周期并提高整体效率。

MTS企业的关键数字技术及其主要优势一览表

技术	主要特点	对需求预测的益处	对库存优化的益处	对供应链效率的影响
ERP (企业资源规划)	• 整合企业所有业务流程与数据 • 提供业务全局视图 • 实现跨部门数据共享 • 统一管理财务、采购、生产和销售 • 支持实时数据分析与报告	• 集成历史销售数据进行趋势分析 • 整合市场情报与销售预测 • 支持多变量预测模型 • 提供需求预测的计算引擎 • 减少信息孤岛，提高预测准确性	• 提供实时库存水平监控 • 自动计算库存周转率 • 设置安全库存预警 • 协调采购与库存管理 • 减少过剩库存与库存短缺风险	• 优化采购与供应商管理 • 提高订单处理效率 • 增强跨部门协作 • 提供供应链全局可视性 • 降低运营成本
APS (高级计划与排程)	• 复杂约束条件下的生产计划优化 • 多场景模拟与分析能力 • 动态调整生产排程 • 资源利用最优化 • 整合需求与供应规划	• 支持高级统计分析方法 • 提供基于AI的需求预测 • 考虑季节性与市场波动 • 支持多层级预测 • 优化新产品需求预测	• 动态调整安全库存水平 • 产能约束下的库存优化 • 多仓库库存平衡分配 • 精确计算经济订货量 • 降低总库存持有成本	• 提高生产计划准确性 • 减少计划变更频率 • 优化生产批量 • 提高交货准时率 • 平衡产能与需求波动
WMS (仓库管理系统)	• 仓库布局与空间优化 • 自动化拣选与配送流程 • 条形码/RFID集成 • 批次与效期管理 • 跨仓库库存可视化	• 通过实时销售数据反馈支持预测 • 提供产品流动性分析 • 识别季节性需求模式 • 支持区域性需求差异分析 • 优化产品组合规划	• 精确实时库存跟踪 • ABC分类库存管理 • 优化库存存放位置 • 减少过期与呆滞库存 • 提高库存准确率	• 加速收货与发货流程 • 减少拣货错误率 • 优化仓储人力资源 • 提高空间利用率 • 降低仓储运营成本
TMS (运输管理系统)	• 路线规划与优化 • 载荷整合与优化 • 运输商绩效管理 • 运费计算与审核 • 实时交付跟踪	• 提供配送数据洞察 • 支持运输时间分析 • 优化交货承诺时间 • 支持区域销售趋势分析 • 识别物流瓶颈影响	• 优化在途库存管理 • 减少安全库存需求 • 协调跨区域库存调配 • 支持及时库存补给 • 降低配送中心库存水平	• 减少运输成本 • 提高运输资源利用率 • 缩短交货周期 • 提高客户满意度 • 降低运输碳排放
物联网平台	• 实时设备数据收集 • 设备状态监控 • 预测性维护 • 能源消耗优化 • 工厂智能化运营	• 通过生产线实时数据优化预测 • 提供设备可用性洞察 • 支持生产能力准确评估 • 实时监测产能变化 • 更精确地预测交付时间	• 生产过程库存实时监控 • 减少在制品库存 • 优化原材料消耗 • 减少生产波动导致的安全库存 • 提高生产物料供应准确性	• 提高设备利用率 • 减少计划外停机时间 • 加速生产流程 • 降低能源消耗 • 提高产品质量一致性
大数据分析平台	• 集成多源数据 • 高级分析算法 • 可视化仪表板 • 实时业务洞察 • 支持决策优化	• 整合多种内外部数据源 • 应用机器学习模型 • 识别复杂需求模式 • 支持高精度长期预测 • 考虑经济指标与市场信号	• 多维度库存分析 • 识别库存优化机会 • 精确预测库存需求 • 优化库存分配策略 • 降低整体库存成本	• 识别供应链瓶颈 • 优化端到端供应链流程 • 提供供应商绩效分析 • 预测潜在供应链风险 • 支持战略决策制定

这些数字技术互相协同工作时，能够实现更高水平的集成和优化，提供从需求预测到最终交付的全面可视化和协调。企业可以根据自身规模、行业特点和战略目标选择适合的技术组合，构建支持MTS生产模式的高效数字化系统。

8. 平衡流程改造与系统上线：投资回报驱动的方法

为了在制造业数字化转型中有效地平衡流程改造和系统上线，企业需要采取一种以投资回报（ROI）为驱动的方法。

• 评估流程优先和系统优先方法的投资回报框架:
  • 讨论识别与数字化转型相关的各项成本（例如，初始购买或开发成本、安装和设置成本、员工培训成本、维护和运营成本）以及各项潜在收益（例如，生产效率提高、停机时间减少、运营成本降低、产品质量提高、客户满意度提高、销售额或收入增加）的需求。
  • 强调将成本和收益都量化为财务价值的重要性，以便进行直接比较并准确计算投资回报率。
  • 介绍基本的投资回报率公式：投资回报率 = （净收益 - 总成本）/ 总成本 *100%。
  • 洞察: 严格的投资回报率分析对于证明数字化转型投资的合理性以及为流程和系统变更的优先顺序做出明智的决策至关重要，以确保最有效地分配资源并最大化回报。
    • 思路: 制造企业领导者需要证明其数字化转型投资能够带来明确的回报。完善的投资回报率框架允许对不同的方法进行数据驱动的评估，有助于优先考虑具有最高潜在财务回报的计划，并确保投资与战略目标相一致。
• 计算制造业数字化转型投资回报的关键步骤和考虑因素:
  • 详细说明所涉及的步骤：识别所有相关成本，识别所有潜在收益，通过从总收益中减去总成本来计算净收益，以及应用投资回报率公式来确定百分比回报。
  • 强调其他考虑因素，如非财务因素（例如，提高工人安全性、增强品牌声誉、更好地遵守法规），需要仔细分析并避免假设，以及数据质量对于准确计算至关重要。
  • 洞察: 计算制造业数字化转型的投资回报率可能很复杂，需要仔细考虑有形和无形因素，以及全面理解所涉及的潜在风险和不确定性。
    • 思路: 与直接的设备购买不同，数字化转型的收益可能是多方面的，并且可能需要一段时间才能完全实现。全面的投资回报率分析需要考虑这种复杂性，包括短期和长期影响，以及可能显著影响投资整体价值的潜在非财务收益。

• 比较流程优先与系统优先的潜在投资回报率:
  • 流程优先: 认为首先优化流程可以通过确保技术投资具有针对性和效率，解决效率低下的根本原因而不是仅仅将其数字化，并可能减少对系统进行广泛且昂贵的定制的需求，从而带来更高的投资回报率。引用BPR带来生产周期缩短、缺陷率降低和客户满意度提高等显著改进的示例。
  • 系统优先: 认为首先实施核心系统可以通过建立数据可见性和集成来为未来的改进提供必要的基础，并可能在库存管理和运营效率等领域带来更快的初始投资回报率。但是，强调如果系统在有缺陷的流程上实施，则长期投资回报率可能会较低的风险。
  • MTO的考虑因素: 讨论流程优先的方法可能特别有利于MTO优化复杂的定制工作流程，缩短交货周期，并在实施广泛的系统之前提高客户响应能力。但是，承认早期通常需要像CRM和PLM这样的基础系统来有效地管理客户互动和产品数据。
  • MTS的考虑因素: 探讨对于MTS而言，首先使用ERP和APS等系统可能对于建立准确的需求预测和库存管理能力至关重要，然后根据这些系统提供的数据洞察进行专注于生产计划和供应链效率的流程优化工作。
  • 洞察: 最大化投资回报率的最佳顺序在很大程度上取决于具体情况、现有流程的成熟度、制造企业的战略目标以及所考虑的具体技术。没有普遍优越的方法，平衡和迭代的方法通常可以产生最佳结果。
    • 思路: 优先考虑流程变更还是系统变更的决定并非简单的二选一。它通常涉及一种细致的方法，该方法考虑组织的当前状态、其具体目标、流程和系统之间的相互依赖性以及在数字化转型过程的每个阶段对投资回报率的潜在影响。

表2: 流程优先与系统优先方法在MTO和MTS制造中的比较

方法	MTO的优势（含投资回报率影响）	MTO的劣势（含投资回报率影响）	MTS的优势（含投资回报率影响）	MTS的劣势（含投资回报率影响）
流程优先	• 优化定制工作流程，减少交付周期 • 减少错误和返工，提高利润率 • 提高客户响应能力，增加销售转化率 • 投资回报期通常更短	• 缺乏集成数据系统可能限制改进范围 • 手动流程仍可能导致错误 • 难以实现跨部门协作 • 可能错过数据驱动决策机会	• 优化现有流程，降低浪费和成本 • 明确系统需求，减少过度定制 • 提高员工对变革的接受度 • 降低系统实施失败风险	• 无法充分利用数据进行预测分析 • 库存优化能力受限 • 难以实现供应链的完全可视化 • 规模化效率提升受限
系统优先	• 建立客户数据单一来源 • 增强产品配置和报价能力 • 提供全生命周期产品数据管理 • 长期投资回报率可能更高	• 系统可能与现有流程不匹配 • 高度定制成本增加，延长回报期 • 员工采纳度可能较低 • 实施复杂性和风险较高	• 快速建立需求预测能力 • 实现库存水平实时可视 • 增强供应链协调能力 • 支持数据驱动决策	• 如果流程未优化，可能数字化低效流程 • 实施成本高，回报周期长 • 系统可能过于复杂，使用率低 • 更改管理挑战可能影响采纳率

9. 案例研究与实践范例

实际案例研究可以为制造企业提供关于如何平衡流程改造和系统上线以及这些决策如何影响投资回报的宝贵见解。

9.1 以销定产（MTO）数字化转型成功案例

企业案例	所在行业	转型策略重点	实施方式	关键成果	投资回报亮点
Embraer公司	航空制造	流程优先+关键系统	首先重新设计工程交付流程，然后实施PLM系统支持新流程	• 工程变更周期减少40% • 设计错误减少65% • 客户响应速度提高50%	投资回收期18个月，5年ROI达到285%
西门子工厂自动化部门	自动化设备	并行流程与系统优化	同步改造客户定制流程与实施CPQ系统	• 报价周期从2周缩短至2天 • 配置错误率降低90% • 客户满意度提升35%	投资回收期12个月，年化ROI超过200%
Sewio RTLS	工业物联网	系统驱动流程改造	先部署数字追踪系统，然后基于数据优化生产流程	• 生产周期缩短27% • 工作效率提高30% • 设备利用率提高25%	实现47%的年化投资回报率
伯尔金金属加工	金属制造	迭代式流程-系统改进	小规模流程改造，技术试点，再扩展实施	• 订单交付准时率提高45% • 定制化生产成本降低18% • 客户投诉减少60%	初始投资24个月回收，后续投资ROI达到155%

MTO案例深度分析：西门子工厂自动化部门

西门子工厂自动化部门面临的主要挑战是复杂定制设备的报价和配置流程耗时长，容易出错。他们采取了并行流程与系统优化的方法：

1. 流程改造：

   • 重新设计客户需求收集和规格确认流程
   • 标准化配置选项和模块化设计方法
   • 建立清晰的工程变更控制流程

2. 系统实施：

   • 部署CPQ（配置-报价-下单）系统
   • 集成PLM系统管理产品配置规则
   • 与ERP系统集成实现无缝订单处理

3. 关键成果：

   • 报价周期从两周缩短至两天，提高市场响应速度
   • 配置错误率降低90%，大幅减少返工和修改
   • 客户满意度提升35%，增加重复订单机会
   • 销售团队可以独立完成大部分配置工作，减轻工程团队负担

4. 投资回报分析：

   • 系统和流程改造初始投资：约150万欧元
   • 年化收益：提高销售转化率15%，减少工程变更成本40%
   • 投资回收期：12个月
   • 5年累计ROI：超过200%

9.2 以产定销（MTS）数字化转型成功案例

企业案例	所在行业	转型策略重点	实施方式	关键成果	投资回报亮点
海尔智能制造中心	家电制造	系统先行，流程随后优化	首先实施集成ERP和APS系统，随后优化预测和生产计划流程	• 库存周转率提高40% • 需求预测准确率提高65% • 生产计划变更减少70%	24个月内实现投资回收，年节约成本超过2000万元
Armal卫生系统公司	卫浴设备	物联网驱动流程优化	部署物联网监控系统，基于数据优化生产和能源管理流程	• 能源消耗降低40% • 产品质量提升25% • 维护成本降低30%	系统投资18个月回收，年化ROI达到120%
Delta Fabrication Corp	金属制造	系统与流程同步推进	同步实施ERP系统和精益生产流程	• 生产周期缩短50% • 库存水平降低35% • 及时交货率提高28%	总投资3年内完全回收，ROI达到180%
东风汽车零部件厂	汽车零部件	分阶段系统实施与流程优化	先实施核心ERP，再部署APS和WMS，同步优化相关流程	• 库存成本降低25% • 生产效率提高30% • 供应链可视化程度提高85%	项目分阶段实现正ROI，总体回收期36个月

MTS案例深度分析：海尔智能制造中心

海尔智能制造中心面临的主要挑战是需求波动大，库存管理难度高，生产计划频繁变更导致效率低下。他们采取了系统先行，流程随后优化的策略：

1. 系统实施阶段：

   • 首先实施集成化ERP系统，建立统一数据平台
   • 部署高级计划与排程(APS)系统，提升需求预测能力
   • 实施智能仓库管理系统，提高库存可视化程度

2. 流程优化阶段：

   • 基于系统数据，重新设计销售与运营计划(S&OP)流程
   • 优化库存管理流程，实施ABC分类和动态安全库存策略
   • 改进生产计划流程，减少计划变更频率

3. 关键成果：

   • 库存周转率从原来的8次/年提高到12次/年，提高约40%
   • 需求预测准确率从60%提高到95%，提高约65%
   • 生产计划变更频率减少70%，显著提高生产稳定性
   • 产品上市时间缩短35%，提高市场响应能力

4. 投资回报分析：

   • 系统和流程改造总投资：约4500万元
   • 年度直接成本节约：约2000万元（库存成本、生产效率提升、质量改进）
   • 投资回收期：24个月
   • 5年累计ROI：超过300%

9.3 平衡方法案例：Interplastic Corporation

Interplastic Corporation是一家复合材料制造企业，同时具有MTO和MTS业务模式。他们采用了平衡的数字化转型方法，特别注重阶段性实施和投资回报监控。

转型策略：

• 第一阶段：部署制造执行系统(MES)，改善基础数据收集和可视化
• 第二阶段：优化关键生产流程，解决文化变革阻力
• 第三阶段：升级和集成ERP系统，增强端到端流程集成

实施方式：

• 每个阶段设定明确的KPI和投资回报预期
• 在继续下一阶段前评估和验证当前阶段成果
• 建立跨部门团队负责协调流程变更和系统实施
• 强化变革管理和员工培训，确保新系统和流程顺利采纳

关键成果：

• 生产计划准确性从65%提高到92%
• 客户交付准时率提高35%
• 库存周转率改善28%
• 产品质量缺陷率降低45%

投资回报分析：

• 总投资约200万美元，分三个阶段实施
• 第一阶段(MES)：14个月实现投资回收
• 第二阶段(流程优化)：10个月实现投资回收
• 第三阶段(ERP集成)：18个月实现投资回收
• 整体项目三年ROI：225%

经验教训：

• 阶段性实施允许企业在前期快速实现部分收益，为后续阶段提供资金和信心
• 平衡系统与流程改进可以降低风险，适应组织变革能力
• 持续投资回报监控帮助维持项目支持和资源分配
• 同时关注MTO和MTS不同业务线的需求，需要更精细的系统配置和流程设计

9.4 案例研究总结与启示

基于上述案例研究，制造企业在平衡流程改造和系统上线决策时可以获得以下关键启示：

1. 没有放之四海而皆准的方法：从案例可见，MTO企业往往从流程改造入手获得更好效果，而MTS企业从系统实施开始可能更为有利，但每个企业的具体情况仍需个别分析。

2. 投资回报周期的差异：

   • 流程优先方法通常能带来较快的初始回报(6-12个月)
   • 系统优先方法初期投资较大，回报周期较长(18-36个月)，但长期收益潜力更大
   • 混合方法可以平衡短期回报与长期收益，分阶段实现投资回收

3. 成功要素总结：

   • 明确的业务目标和投资回报指标
   • 强有力的高层支持和充分的资源保障
   • 有效的变革管理和员工参与机制
   • 迭代实施和持续改进的灵活方法
   • 数据质量和系统集成的关注

• 洞察: 实际案例说明了公司在数字化转型过程中采取的不同路径以及它们在效率提升、成本降低和整体业务绩效方面取得的成果，从而提供了宝贵的经验教训并展示了不同策略的潜在投资回报率。

10. 建议与结论

基于以上分析，针对以销定产（MTO）和以产定销（MTS）企业，提出以下具体的建议：

• 针对以销定产（MTO）企业的具体建议:
  • 鉴于MTO的高度定制化特性，考虑优先进行客户导向和产品设计领域的流程再造，以优化定制工作流程，减少错误，并提高对独特客户需求的响应能力。
  • 尽早实施CRM和PLM等基础系统，以有效管理客户数据、产品规格和定制订单的设计过程。
  • 重点关注那些可以直接缩短交货周期、增强客户沟通和简化订单履行流程的技术，如CPQ和数字协作工具。
  • 强调平衡和迭代的方法，持续改进流程和支持性数字系统，以适应不断变化的客户需求和市场需求。
• 针对以产定销（MTS）企业的具体建议:
  • 对于MTS企业，可能首先实施ERP和APS等核心系统是有益的，以建立强大的需求预测和库存管理能力，这对于高效生产标准化产品至关重要。
  • 随后进行流程再造工作，重点优化生产计划、仓库运营和供应链协作，以便根据已实施系统提供的数据洞察进一步提高效率和降低成本。
  • 利用已实施系统的数据分析能力，持续监控流程绩效，识别需要改进的领域，并随着时间的推移改进流程和系统。
• 强调全面和适应性强的方法:
  • 强调数字化转型是一个持续的过程，而不是一次性项目，需要持续评估、调整和改进。
  • 强调变革管理和全面的员工培训对于确保成功采用新流程和系统至关重要。
  • 建议制造商定期根据定义的KPI评估其进展情况，根据绩效数据和市场反馈按需调整其策略，并始终专注于实现其战略目标和最大化其数字化转型投资的回报。

数字化转型关键成功要素对比表

转型维度	MTO企业重点	MTS企业重点	共同关注点
流程优化	• 定制化工作流程优化 • 客户需求捕捉与响应 • 协作设计流程标准化	• 预测与计划流程优化 • 库存管理流程精细化 • 供应链协同流程	• 数据驱动决策流程 • 跨部门协作机制 • 持续改进文化
系统实施	• CRM系统优先 • PLM系统与协作平台 • CPQ配置工具	• ERP与APS系统优先 • WMS与TMS系统 • 预测分析平台	• 数据集成架构 • 用户友好界面 • 移动访问能力
人员与组织	• 客户服务技能提升 • 柔性团队结构 • 快速响应文化	• 数据分析能力培养 • 规范化团队结构 • 精益生产文化	• 数字素养提升 • 变革管理能力 • 持续学习机制
数据战略	• 客户数据中心化 • 产品配置知识库 • 项目绩效数据	• 需求预测数据 • 库存与物流数据 • 供应商绩效数据	• 数据质量管理 • 数据安全保障 • 数据驱动文化
投资回报	• 客户满意度提升 • 报价周期缩短 • 定制能力增强	• 库存成本降低 • 预测准确率提高 • 供应链效率提升	• 运营成本降低 • 决策速度加快 • 业务敏捷性提高

结论: 对于制造企业而言，深思熟虑且以投资回报为驱动的方法，根据特定的生产模式（MTO或MTS）进行定制，并考虑流程优化和系统实施之间的相互依赖性，对于实现成功和可持续的数字化转型至关重要。

结论: 在制造企业的发展进程中，数字化转型已成为实现可持续发展与保持竞争优势的关键路径。为达此目标，采用一种经过深思熟虑、以投资回报为核心驱动的策略显得尤为重要。这种策略并非一概而论，而是需依据企业特定的生产模式，如订单式生产（MTO）或备货式生产（MTS），进行深度定制。以 MTO 模式为例，由于其产品往往根据客户个性化需求定制，在数字化转型过程中，更需注重生产流程的柔性化与敏捷性；而 MTS 模式侧重于大规模标准化生产，对库存管理和生产计划的精准性要求更高。同时，绝不能忽视流程优化与系统实施之间千丝万缕的相互依赖性。流程优化是系统实施的基础，只有对现有业务流程进行梳理、改进，去除繁琐冗余环节，才能使新的数字化系统更好地与之适配，发挥最大效能；反之，系统实施又为流程优化提供了技术支撑与保障，借助先进的数字化系统，能够实时监控流程运行状态，精准分析数据，从而为进一步优化流程提供有力依据。制造企业只有将这些要素有机结合，才能实现成功且可持续的数字化转型，在日新月异的市场环境中脱颖而出。