 报告简介 2016年11月26日，中国信息化百人会第三届信息战略论坛在苏州成功举行，本次论坛的主题为“工业物联网与智能工厂——大数据时代的企业信息战略”。会上，中国信息化百人会与中国两化融合服务联盟联合发布了《中国制造信息化指数》（以下简称《报告》），这是中国首个对智能制造水平进行量化评估的研究报告。 《报告》由中国信息化百人会与中国两化融合服务联盟联合推出，课题组长为工信部电子一所信息化研究与促进中心主任、中国两化融合服务联盟秘书长周剑。《报告》得到了以下专家的指导并提出了重要建议：中国信息化百人会专家高新民，高世楫，张新红，安筱鹏，钱卫列；国家信息化专家咨询委员会委员、海关总署原总工程师杨国勋，国家统计局统计科学研究所高级统计师杨京英，国家统计局统计科学研究所副研究员何强，北京机械工业自动化研究所首席专家蒋明炜，北京理工大学管理与经济学院张剑等。 《报告》基于中国两化融合服务平台和国家统计局的宏观数据，采集了 70000 余家制造业企业数据，覆盖全国32个省级行政区、共28个产业门类，并得到了华为公司市场洞察（MI）团队的专业支持。 《报告》指出，2016 年中国制造信息化指数为 36.9，较 2015 年的 35.6 提高了 3.8%。对标工业 4.0，中国制造业总体水平正由工业 2.0 向工业 3.0 过渡，中国智能制造总体水平正在快速逼近德国。 《报告》指出，江苏、浙江、广东、天津、上海和山东智能制造水平属于第一梯队，全国总体呈现“东南沿海高、西部内陆低”的态势，即各省市智能制造的基础环境和产业应用水平与该省效益与影响相关性显著。 同时，《报告》指出，从36个细分行业来看，石化、电力、电气等率先进行信息化发展的行业智能制造水平相对较高。 一、中国制造信息化指数 中国制造信息化指数以基础环境、产业应用、效益与影响为分析视角，围绕万物互联、组织变革、数据驱动、综合集成和协同创新等要素，形成3个一级指标，11个二级指标，29个三级指标，并利用逐级加权方法计算和评价中国智能制造水平。  中国制造信息化指数的概念模型源于国际电联的信息通信技术发展指数（IDI指数）模型，认为智能制造发展需同时推进三个层面的任务：第一个层面是基础环境，以便为信息化在制造业中的应用做好准备；第二个层面是产业应用，也就是在制造业领域中深入地开展信息化应用；第三个层面是效益与影响，制造业信息化应用提升经济社会发展的效益和效率。 中国制造信息化指数指标体系由一组有机关联的指标构成，包括基础环境、产业应用、效益与影响3个一级指标，下辖11个二级指标，29个三级指标。  二、中国智能制造总体水平   三、中国智能制造发展趋势与建议 新常态下，形成中国经济增长新动力，形成经济发展新优势，推进供给侧结构性改革，重点在制造业，难点也在制造业。推进制造业供给侧结构性改革的根本出路在于促进新供给、创造新需求、培育新动能。培育新动能在要素层面表现为激活高级生产要素，在企业层面表现为提升核心竞争能力，在产业层面表现为催生新业态。 （一）要素层：充分发挥数据新驱动要素的创新潜能 2016年能够利用信息化手段自动开展决策优化的企业占比61.2%，能够应用企业内部信息进行综合决策优化 的企业占比37.2%，而能够同时利用内外部信息开展综合决策，并能够实现决策优化、预警和预测的企业也占到16.1% 。 数据正日益成为企业生产、经营和决策的重要依据，企业决策方式也从传统的经验式决策转变为利用信息化手段基于企业内外部数据信息进行智能化综合决策。 （二）企业层： 深化集成、提升组织结构柔性程度 集成既是生产力的变革，也是与其相适应的组织架构、战略、管理模式、商业模式的深层次变革。 建立和完善信息化环境下的动态组织和开放价值网络， 并通过合作分享模式在整个价值网络范围内优化资源配置，围绕为用户创造价值打造柔性新型能力。 （三）产业层：积极探索新模式新业态 随着基于技术的工业时代分工方式向基于数据的信息时代分工方式演进，传统的产业边界将逐步消失，围绕用户体验、个性化服务和价值创造实现多产业跨界融合发展将成为新的潮流和趋势 。 越来越多的行业企业将探索基于网络化的新型生产模式。 （四）切实提高新型基础设施支撑水平 急需加大对自动控制与感知、工业软件、工业云与智能服务平台、工业互联网等制造业发展“新四基”的投入。 “新四基”的各个要素是相互依存、互相促进的。应该从整体着眼、协调推进，避 免单点建设、盲目建设，确保取得系统性实效。  |
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