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在当今全球经济格局深刻演变的时代背景下,中国高端制造业正以蓬勃之势崛起。2023 年,我国高端制造业上市公司数量超过 2400 家,行业分布呈现出不均衡之态,机械制造行业一马当先,电子、电力制造等行业亦表现突出。同时,区域分布高度集中于东南沿海,广东、江苏、浙江三省优势显著。文末138份制造业行业研究报告最新趋势已分享在交流群,阅读原文进群和500+行业人士共同交流和成长。
本报告深入剖析中国高端制造业的行业分布与区域分布情况,探讨各行业发展的特点、趋势及面临的问题与挑战,并提出相应的建议与展望。同时,从智能决策推动数智化转型,到数字化赋能绿色智能制造,再到制造业上市公司高质量发展与中国制造业数字化转型等多个维度,全面展现中国制造业在新时代的发展动态。众多权威参考报告为我们深入洞察中国制造业提供了丰富的视角和宝贵的经验借鉴,让我们一同探寻中国高端制造业的发展之路,展望其辉煌未来。
2023 年我国高端制造业上市公司超 2400 家,行业分布不均衡,机械制造领先。区域集中在东南沿海,粤苏浙领先。
2023 年末,我国高端制造业上市公司数量已然超过 2400 家,其中半数以上分布于机械制造、电子、电力设备行业。在这些行业中,机械制造行业的上市公司数量一骑绝尘,高达 628 家。与此同时,电子、电力设备、乘用车及零部件、医药行业的上市公司数量也颇为可观,分别达到 352 家、336 家、238 家和 236 家。2023 年末,我国高端制造业上市公司数量最多的省份依次为广东(450 家)、江苏(410 家)、浙江(342 家),它们与其他省份相比,优势明显。总体来看,高端制造业上市公司主要集中在东南沿海发达省份。这些地区人才汇聚,供应链完备,资金充足,基础设施健全,为高端制造业的发展创造了有利条件。
行业分布情况分析
2023 年中国高端制造业上市公司在不同行业的分布呈现出一定的特点和趋势,机械制造行业占据领先地位,电子、电力制造等行业也表现突出,部分行业仍有较大发展空间。
一、现状阐述
2023 年中国高端制造业上市公司数量超过一定规模,其中机械制造行业以 628 家的数量一骑绝尘。电子行业有 352 家,电力制造为 336 家,乘用车零部件和医药行业分别为 238 家和 236 家,半导体、环保、医疗、通信设备、航空航天国防等行业也均有一定数量的上市公司。
二、按照重要性顺序分析
- 机械制造行业:在高端制造业中处于核心地位,其上市公司数量最多,表明该行业市场规模较大,发展较为成熟。可能是由于机械制造涵盖范围广,涉及众多领域的生产制造,对国民经济的支撑作用明显。
- 电子行业:352 家上市公司体现了电子行业的高度活跃性。随着科技的不断进步,电子行业在高端制造业中的地位日益重要,如电子产品的创新、半导体技术的发展等都与电子行业密切相关。
- 电力制造行业:336 家上市公司说明电力制造在能源领域的关键作用。随着新能源的发展和能源转型的推进,电力制造行业面临着新的机遇和挑战。
- 乘用车零部件和医药行业:这两个行业的上市公司数量较为接近,分别为 238 家和 236 家。乘用车零部件行业反映了汽车产业的发展需求,而医药行业则体现了人们对健康的重视和医疗技术的不断进步。
- 半导体、环保、医疗、通信设备、航空航天国防等行业:这些行业的上市公司数量相对较少,但在国家战略和经济发展中具有重要意义。半导体行业是信息技术的基础,环保行业关乎可持续发展,医疗行业保障人民健康,通信设备行业推动信息交流,航空航天国防行业则关系国家安全。
三、问题与挑战
- 行业发展不平衡:机械制造等行业上市公司数量众多,而一些行业相对较少,可能导致资源分配不均,影响整体高端制造业的协调发展。
- 技术创新压力:各个行业都面临着技术不断更新换代的压力,需要持续投入研发,提高核心竞争力。
- 国际竞争:在全球高端制造业竞争中,中国企业需要不断提升自身实力,拓展国际市场。
四、建议与展望
- 加强政策引导:政府可以出台相关政策,促进高端制造业各行业的均衡发展,加大对薄弱行业的扶持力度。
- 推动技术创新:鼓励企业加大研发投入,加强产学研合作,提高技术创新能力。
- 拓展国际市场:企业应积极参与国际竞争,提高产品质量和服务水平,拓展海外市场份额。
综上所述,2023 年中国高端制造业上市公司行业分布情况反映了当前高端制造业的发展态势,同时也揭示了存在的问题和挑战。通过合理的政策引导和企业自身的努力,中国高端制造业有望实现更加均衡、可持续的发展。
区域分布情况分析
2023 年中国高端制造业上市公司在区域分布上呈现出明显的集中态势,广东、江苏、浙江等省份处于领先地位,不同区域的发展差异较大。
一、现状阐述
2023 年中国高端制造业上市公司在各省份的分布数量有较大差异。其中,广东以 450 家的数量位居首位,江苏有 410 家,浙江为 342 家。上海有 199 家,北京 173 家,山东 137 家,安徽 87 家,四川 78 家,湖北 76 家,湖南 66 家。
二、按照重要性顺序分析
- 广东、江苏、浙江:这三个省份的高端制造业上市公司数量遥遥领先。由于这些地区经济发达,拥有良好的产业基础、完善的供应链体系、丰富的人才资源以及充足的资金支持。同时,这些地区的政策环境也较为优越,积极推动高端制造业的发展。例如,广东在电子信息、装备制造等领域具有强大的实力;江苏在机械制造、生物医药等方面表现突出;浙江在数字经济、智能制造等领域具有独特优势。
- 上海、北京:作为中国的经济中心和政治文化中心,上海和北京在高端制造业方面也具有重要地位。上海拥有先进的制造业基础和国际化的营商环境,吸引了众多高端制造业企业。北京则在科技创新、高端服务业等方面具有优势,为高端制造业的发展提供了强大的技术支持和智力保障。
- 山东、安徽、四川、湖北、湖南:这些省份的高端制造业上市公司数量相对较少,但也在各自的优势领域取得了一定的发展。山东在装备制造、化工等领域具有一定实力;安徽在电子信息、新能源等领域发展迅速;四川在电子信息、航空航天等领域具有特色;湖北在汽车制造、光电子等领域表现不俗;湖南在工程机械、轨道交通等领域具有优势。
三、问题与挑战
- 区域发展不平衡:高端制造业上市公司在不同省份的分布极不均衡,可能导致资源过度集中于少数地区,影响其他地区的经济发展。
- 产业协同不足:各地区之间在高端制造业领域的协同发展不够,缺乏有效的合作机制,难以实现资源的优化配置和优势互补。
- 人才竞争激烈:经济发达地区对人才的吸引力较大,导致其他地区人才流失严重,影响高端制造业的可持续发展。
四、建议与展望
- 加强区域协调发展:政府应出台相关政策,促进高端制造业在不同地区的均衡发展。加大对中西部地区的扶持力度,引导高端制造业企业向这些地区转移。
- 推动产业协同发展:建立跨区域的产业合作机制,加强各地区之间在高端制造业领域的合作与交流。促进产业链上下游企业的协同创新,提高整个产业的竞争力。
- 优化人才政策:各地区应制定更加优惠的人才政策,吸引和留住高端制造业人才。加强人才培养和引进,提高人才的综合素质和创新能力。
智启未来:新质生产力引擎驱动下的智能制造行业革新
在当今全球经济格局深刻变革的大背景下,制造业作为国家经济的基石,正处在高质量发展的关键历史时期。智能决策作为一股崭新的力量,正逐步成为推动制造业数智化转型的强大新动能。众多制造企业积极投身于这场变革之中,努力探索适合自身发展的转型之路。
制造业高质量发展期,智能决策推动数智化转型。企业变革需全链路体系,国内研发求解器,助企业突破。
在制造业步入高质量发展这一战略机遇期,智能决策正逐步成为助推制造业数智化转型的全新动能,其背后的驱动因素主要体现在以下方面:
一、企业管理模式的深度变革
企业已从传统的线性增长模式,转而构建复杂能力网络。多产业协同的不断深化、全球化供应链的深度融合,以及生产方式朝着个性化、定制化、灵活化的方向深刻转变,这些都要求企业打造一套能够贯通战略、市场、营销、制造、原料等全链路的智能决策体系,以此来应对愈发复杂的业务网络与管理难题。
二、数据标准化与流程信息化的双重奠基
数据标准化是企业数字化转型的基础,借助传感器、PLC、RFID 等先进技术以及数据库系统的广泛运用,实现了数据的快速采集、传输、存储与处理,为流程的信息化改造筑牢了数据根基。在此前提下,企业通过 CRM、ERP、APS、MES、WMS、TMS 等信息系统,构建起涵盖供应链全链条的信息化管理体系,达成了数据的无缝对接与高效流转。更进一步,企业凭借大数据、人工智能及运筹优化算法,引入决策优化系统,将供应链管理提升至智能化决策的新层级。
长期以来,一些国际品牌在国内商业决策智能化市场占据主导地位,且设置了高昂的成本门槛。在此背景下,国内企业积极开展工业级别求解器的自主研发,力求打破技术垄断,降低应用成本。近些年来,国内企业纷纷开启工业级别求解器的研发工作,助力智能决策技术在设备、生产、运营、产业链等全场景实现赋能。从制造业智能决策的最佳实践案例来看,智能决策已然助力领先企业实现业绩提升与业务变革。
数据显示了企业在多个关键指标上的提升潜力。这些指标涵盖了成本控制、产能利用、管控能力、履约率、可视化等方面,对于企业的整体运营至关重要。
从重要性顺序来看,降低总体拥有成本以 80% 的关注度位居首位。这表明企业在当前经济环境下,对成本控制的重视程度极高。降低成本可以提高企业的竞争力,增加利润空间。提高产能利用率以 76% 的关注度紧随其后,这意味着企业需要充分发挥现有设备和资源的潜力,提高生产效率。
提高集团整体管控能力、提高订单履约率和供应链计划及执行可视化也都具有较高的关注度。这些指标反映了企业在管理、运营和供应链方面的需求。良好的管控能力可以确保企业的各项活动有序进行,提高订单履约率可以增强客户满意度,可视化则可以帮助企业更好地了解供应链的运作情况,及时发现问题并采取措施。
提高生产齐套率、提高库存周转率也不容忽视。生产齐套率的提高可以减少生产中断,提高生产效率;库存周转率的提高可以降低库存成本,释放资金。
从逻辑顺序来看,这些指标之间存在着一定的因果关系。例如,提高产能利用率可以降低单位产品的成本,从而有助于降低总体拥有成本;提高生产齐套率可以减少库存积压,提高库存周转率。
同时,这些指标也可以按照结构顺序进行分类。可以分为成本控制、效率提升、管理优化和可视化四个方面。每个方面都包含了多个具体的指标,这些指标相互关联,共同构成了企业的整体运营目标。
通过对这些指标的分析,我们可以提出以下建议:企业应首先关注降低总体拥有成本和提高产能利用率,通过优化生产流程、降低原材料成本等方式实现成本控制和效率提升。同时,加强集团整体管控能力,提高订单履约率和供应链计划及执行可视化,以提高管理水平和客户满意度。此外,注重提高生产齐套率和库存周转率,优化库存管理,提高资金使用效率。
数字化赋能绿色智能制造高管洞察
制造业的核心竞争力在于制造能力,而工厂作为这一能力的关键载体,其建设和运营直接反映了企业的制造水平及整体竞争力。因此,今年“数字化赋能绿色智能制造高管洞察”系列报告将焦点放在工厂的建设与运营上。
差距明显:领军企业遥遥领先,全面领跑绿色智能工厂建设
经过对灯塔工厂、智能工厂、绿色工厂、零碳工厂等多种类型工厂的广泛而深入的研究,我们惊喜地发现领军企业已经率先在绿色智能工厂建设方面取得了显著成果。这些领军企业凭借其在技术、管理和资源方面的优势,已全面获得智能工厂和绿色工厂的认证,这一比例显著领先于其他企业,展现出其在绿色智能工厂建设领域的领先地位和强大实力。
然而,与领军企业的出色表现相比,追赶企业在外部工厂评选中的表现却并不突出。这并不意味着追赶企业未涉足绿色智能工厂建设,而是由于它们受到资源、技术和管理等方面的限制,无法像领军企业那样在多个方面取得全面突破。因此,追赶企业在实际建设中更倾向于集中力量解决如精益生产、供应链韧性等具体业务场景问题,以逐步提升自身的竞争力和适应能力。
尽管如此,追赶企业对于绿色智能工厂建设的重视和投入仍然不容忽视。它们正在积极寻求解决方案,不断提升自身的技术水平和管理能力,以期在未来的绿色智能工厂建设中迎头赶上。我们期待看到更多追赶企业能够克服种种困难,实现绿色智能工厂建设的突破和发展。
制造业上市公司高质量发展
探讨了制造业上市公司高质量发展的核心要义,构建了包含创新力、竞争力、影响力和贡献力四大维度的评价指标体系。该体系由4项一级指标和14项二级指标组成,用于全面评估制造业上市公司的质量。
三大城市群集中百强企业中的62%,推动制造业高质量发展,展现出色的发展基础和产业链条。
三大国家级城市群长三角、粤港澳、京津冀集中了百强企业中的62%,其中分别有22家、19家和16家企业入围。这些城市群以其强大的发展基础、完备的产业链条、出色的创新能力和一流的营商环境,推动制造业高质量发展,集聚效应显著。
在主要城市分布方面,深圳和北京各有10家企业入围百强,并列首位,上海紧随其后有9家。此外,广州、杭州、天津、长沙的入选数量均超过3家,而珠海、青岛等11个城市各有2家百强企业。
深圳致力于建设全球领先的先进制造业中心,其中比亚迪、中兴、中集等大企业表现突出,使深圳入选百强的企业营收规模居全国首位。北京则充分利用其首都的科技、人才、信息优势,为众多企业如中国中车、京东方、三一重工等提供良好的发展环境。上海则强化其在高端制造业的引领作用,尤其在集成电路领域走在全国前列。
中国制造业数字化转型
制造业数字化转型,指的是在制造企业的设计、生产、管理、销售及服务的每一个环节中,将新一代信息技术应用到制造企业的设计、生产、管理、销售及服务的每一个环节中,并可以以每一个环节中产生的数据为基础,展开控制、监测、检测、预测等生产经营活动,从而在缩短研发周期、增加采购实时性、提高生产效率与产品质量、降低能耗、及时响应客户需求等方面进行赋能。
这个概念着重强调了两个方面:第一,在制造业的整个生命活动周期中,都可以被新一代信息技术所覆盖,这不仅可以用先进技术来对每一个业务环节进行改造,还可以让全流程朝着数字化的方向发展。其次,利用数据的分析,可以对整个产业链中的各种活动,包括经营管理活动进行赋能,对生产进行预测,对服务进行创新。综合运用信息化技术,既能提高企业的效益,又能提高企业的价值。
制造业期望值-持续寻求增长
政策正向引导、增加研发投入、增加资本投入等多种方式同时进行,才能促进我国制造业的升级和创新,最终达到优存量扩增量的目的。
全国规模以上制造业企业 R& D经费支出、人员投入每年都有增长,随着企业对研发的投入重视度的提高,制造业专业申请数也在不断增加。
本专题内的参考报告(PDF)目录
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- 腾讯云:人工智能与制造业的融合创新之路 报告2024-09-22
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