開啟數字化行業重組 重慶摩企迎來“產業大腦+未來工廠”時代
2025-06-09 06:53:09 來源： 重慶日報
想建數字車間，但不懂如何建，也拿不出足夠的錢；去融資，又缺實物抵押——為這事，重慶太倉科技有限公司（以下簡稱太倉科技）相關負責人曾一度憂心忡忡。
但前不久，這家企業的數字車間建成了：硬件設備和技術方案是宗申提供的，錢來自融資租賃公司。
他們為啥愿意幫助太倉科技？
原來，宗申要擴大產能，需要像太倉科技這樣的零部件供應商提高生產效率。宗申主動為其研發技術方案，并引入融資租賃公司：后者出資建設，太倉科技租賃使用。
這樣做的底氣，來自重慶摩托車“產業大腦+未來工廠”數字系統。通過這條貫穿全產業鏈的系統，可以看到太倉科技的生產過程數據、財務數據。以數據為“信用憑證”，太倉科技的數字車間終于建成。
重慶是中國最大的摩托車生產基地和出口基地。去年底，宗申并購隆鑫摩托車業務，一舉成為全國最大摩托車生產企業。重慶摩托車“產業大腦+未來工廠”建設，以及隨之而來的一場以數字化為手段的行業重組，開始了。
產業鏈上下游
信息化程度參差不齊
“摩托車制造是典型的離散型工業，由無數個獨立但又環環相扣的零部件組裝而成。組裝效率高低，取決于各個環節的協同水平。”宗申集團董事局主席左宗申介紹，10多年前，他們就在企業內部掀起了一場數字化革命，統一調度生產。
以宗申101工廠為例，記者在現場看到，這個一眼望不到盡頭的龐大車間里，有12個自動化單元，配備了近200臺全自動專機、機器人、視覺識別系統等智能設備。通過數字化改造，該工廠的產品合格率提高了0.3個百分點，人均產出效率提升2.2倍，自動糾錯防錯能力提高10倍。
在數字化改造中嘗到甜頭后，宗申索性把數字事業部獨立出來，成立了忽米科技公司為自己做服務，同時承接其他制造業企業的數字化改造業務。
不過，宗申發現，不少供應商因為信息化水平低，配件質量參差不齊不說，還時常跟不上生產節奏，甚至導致整個供應鏈體系“卡頓”。
這樣的窘境，在摩托車行業中普遍存在。作為中國摩托車商會會長，左宗申在調查中發現，該行業最大的痛點在于產業鏈上下游信息化水平不均衡，尤其是上游不少供應商，庫存數據甚至靠倉庫管理員手工記錄，生產進度依賴于車間主任的口頭匯報，質量檢驗報告大多是紙質存檔。
由此帶來的后果，首先是數據不及時且難辨別真偽、庫存數字可能與實際不符，生產進度可能被夸大、質量報告也有可能失真。
“這導致整機廠對上游供應商只能是結果管理。”左宗申說，關鍵的過程數據一旦缺失或失真，整機廠就無法從源頭進行把控，難以確保零部件質量和如期供貨。
千億元級產業集群
亟待信息共享
在重慶“33618”現代制造業集群體系中，高端摩托車作為六大千億級特色優勢產業之一，正處在轉型升級的關鍵時期。在左宗申看來，整機廠、供應商及產業鏈配套服務商之間缺乏統一的信息共享“產業大腦”，將拖延重慶摩托車產業向大排量休閑型高端產品的轉型進程。
就拿太倉科技來說，此前由于信息化水平低，不但難以和整機廠實現高效協同，企業自身的運營也處處受限。以融資為例，在傳統授信模式下，銀行看不到企業內部的真實運轉狀況，自然就不敢放貸。但如果過程數據能夠實時、透明地呈現出來，數據本身就如同有價資產，可以作為抵押融資的依據，相當于盤活了企業沉淀在生產環節中的巨大價值。
對于政府而言，“產業大腦”所匯聚的海量數據也是無價之寶。過去，政府在制定產業政策時，往往依賴宏觀統計數據和企業報送的零散信息，難以全面、實時掌控產業發展全局。
而有了“產業大腦”提供的產業數據，政府就可以實時監測產業鏈的運行態勢、企業的生產負荷、創新項目的進展，甚至不同區域的產業集聚效應。基于這些真實、動態的數據，政府便能有針對性地制定政策。這種數據驅動的決策模式，將使政府對產業的引導和支持更加高效和精準，做到“好鋼用在刀刃上”。
“四側”推進
產業協同和資源匯集
宗申并購隆鑫，為重慶摩托車“產業大腦+未來工廠”建設的啟動，提供了重要契機。
業內人士認為，并購后，憑借龐大的產能，宗申的行業主導權極大增強，打造“產業大腦+未來工廠”的資源調度能力也將極大增強，“從技術上看，通過數字技術打造行業性的‘產業大腦+未來工廠’，無疑是推進重組的最佳手段。”
記者了解到，宗申最近一次會議上對“產業大腦+未來工廠”的首期預算費用，高達數千萬元。
具體怎么建？首先是解決基礎數據的來源問題，即打造“未來工廠”。太倉科技數字車間建設模式，便是目前多方合作的一種嘗試。擁有成熟經驗的鏈主企業出技術，把融資租賃機構“拉”進來，有效降低中小型供應商數字化改造的門檻。
數字車間產生的生產數據，及時傳送至后臺的大數據庫，而后者，正是“產業大腦”。和“產業大腦”實現信息交互和協同后，再輔以“云—邊—端”等一體化智能系統，數字車間便升級成為“未來工廠”。
除了從“未來工廠”匯集供應商等企業側數據，“產業大腦”還將大量匯聚政府側、社會側、產業側數據。
政府側數據主要指政府部門的產業引導和扶持的政策信息。市經信委數字專班負責人舉例說，他們可以第一時間從“產業大腦”獲取相關企業的用工需求，再邀請有對應專業的職業學校發布求職信息，這種專業化的供需對接，效率遠比目前分散的招聘求職活動高。
社會側數據，指除了金融機構，還包括科研院所的成果信息、專利信息。產業側數據，既包括下游經銷商的銷售數據，又包括行業的國際國內產供銷信息，便于企業通盤把握市場行情。
左宗申表示：“制造業轉型升級，就是通過類似‘產業大腦+未來工廠’這樣的著力點，推動四鏈融合和四側協同。就摩托車‘產業大腦’建設而言，當務之急是構建制造端、金融端、流通端和政府端‘四端合一’的產業數據鏈，以此來形成智慧造車、智慧購車、智慧用車、智能監管等‘鏈式’轉型場景閉環。”
新重慶-重慶日報記者 吳剛
責任編輯：陳霞
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