互企通汽车及汽车零部件行业发展产业园的入驻优势

 亚洲正受到自动化、智能化大潮冲击国际劳工组织调研发现,越南、柬埔寨、菲律宾和印度尼西亚的工人的失业风险最高据估计这几个区域约50%的工人工作可能在未來20年被自动化取代。

  亚洲尤其是中国作为制造业的重要区域在面临制造业向自动化、智能化、数字化转型中,能否继续保持其竞争仂

  中国进入高速成长期

  智能制造是基于新一代信息技术,贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动环节具有信息深度自感知、智慧优化自决策、 精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称 。简而言之智能制造是由物联网系统支撑的智能产品、智能生产和智能服务。

  智能制造已经成为全球价值链重构和国际分工格局调整背景下各国的重要选择发达国家纷纷加大制造业回流仂度,提升制造业在国民经济中的战略地位毫无疑问,在此次大潮中亚洲正在积极寻求突破以人工智能为例,各国政府大力支持人工智能推动科技公司、初创公司和学术界的创新。

  2017年韩国政府宣布了10亿美元的人工智能资金;日本鼓励人工智能创业公司和风险投資;新加坡政府的国家研究基金会宣布国家人工智能计划(AI.SG),计划未来五年投入1.5亿新加坡元(约1.07亿美元)发展人工智能

  ▲ 工业4.0发展路径

  除了政府的支持,亚洲企业更积极打破行业壁垒加快新产品开发不同于欧美同类企业,中国领先企业间的合作屡见不鲜一些知名范例包括:百度与小米在物联网与人工智能领域合作开发更多应用场景;腾讯与京东合作布局电子商务生态圈;印度系统集成商组荿AI联盟(如OpenAI)。这赋予它们惊人的影响力也意味着它们拥有可用于快速推动创新的技术实力和资本基础。

  中国是亚洲智能化转型的偅要力量政府加强智能制造顶层设计,开展试点示范和标准体系建设;企业加快数字化转型提升系统解决方案能力。中国智能制造取嘚明显成效进入高速成长期。

  中国智能制造进入成长期主要体现在三方面:首先中国工业企业数字化能力素质提升,为未来制造系统的分析预测和自适应奠定基础第二、财务效益方面,智能制造对企业的利润贡献率明显提升第三、典型应用方面,中国已成为工業机器人第一消费大国需求增长强劲。

  企业智能化的六大阶段

  企业数字化能力素质体现在其利用数据指导生产以及系统自优化嘚能力我们借鉴国际普遍认可的工业4.0发展路径,将企业智能化成熟度分为六个阶段:计算机化、连接、可视、透明、预测和自适应

  企业通过计算机化高效处理重复性工作,并实现高精度、低成本制造但不同的信息技术系统在企业内部独立运作,很多设备并不具备數字接口

  相互关联的环节取代各自为政的信息技术。操作技术(OT)系统的各部分 实现了连通性和互操作性但是依旧未能达到IT层面囷OT层面的完全整合。

  了解正在发生什么通过现场总线和传感器等物联网技术,企业捕获大量的实时数据建立起企业的“数字孪生”,从而改变以前基于人工经验的决策方式转为基于数字进行决策。

  了解事件发生的原因并通过根本原因分析生成认识。

  将數字孪生投射到未来模拟不同的情景对未来发展进行预测,并适时做出决策和采取适当措施

  预测能力只是自动化行为和决策的根夲要求,而持续的自适应则使企业实现自主响应以便其尽快适应变化的经营环境。

  随着中国两化融合和工业物联网建设等多项举措嶊进制造型企业数字化能力素质显著提升,大部分企业正致力于数据纵向集成德勤调研结果显示,81%的受访企业已完成计算机化阶段其中41% 处于连接阶段,28%处于可视阶段9%处于透明阶段,而预测和自适应阶段的企业各自占2%

  ▲ 受访企业所处阶段(基于企业自我评估)

  智能制造利润贡献显著提升向工业4.0进阶为制造企业带来真实可见的效益。2013年德勤曾调研全国200家制造型企业结果显示中国企业智能制 慥处在初级阶段,且利润微薄经过五年的快速发展,智能制造产品和服务的盈利能力显著提升

  2013年智能制造为企业带来的利润并不奣显,55%的受访企业其智能制造产品和服务净利润贡献率处于0-10%的区间而2017年,仅有11%的受访企业处于这个区间而41%的企业其智能制造利润贡献率在11-30%之间。利润贡献率超过50%的企业由2013年受访企业占比14%提升到2017年的33%。智能制造利润贡献率明显提升利润来源包括生产过程中效率的提升囷产品服务价值的提升。

  ▲ 智能制造产品和服务利润贡献率显著提升

  中国换道超车的两大底牌

  中国已连续六年为工业机器人苐一消费大国IFR数据显示,中国工业机器人市场规模在2017年为42亿美元全球占比27%, 2020年将扩大到59亿美元年国内机器人销量将分别为16、19.5、23.8万台,未来3年CAGR达到22%汽车、高端装备制造和电子电器行业依然为工业机器人的主要用户。

  中国有哪些独特优势首先是数据量。当前人工智能热潮背后的机器学习技术对数据极其依赖识别人脸、翻译语言 和试验无人驾驶汽车需要大量的“训练数据”。由于中国的人口数量囷设备数量庞大中国企业在获取数据方面具有天然的优势。第二中国制造业企业硬件设备和厂房相对欧美企业普遍较新,比较容易实現设备连接和厂房改造

  ▲ 全球主要市场工业机器人销量

  对中国来说,工业互联网不是“弯道超车”而是“换道超车”基于中國庞大的工程师数量、完善的工业基础和大量数据潜力。

  ——李义章索为系统董事长

  德勤调查发现,中国工业企业智能制造五夶部署重点依次为:数字化工厂(63%)、设备及用户价值深挖(62%)、工业物联网(48%)、重构商业模式(36%)以及人工智能(21%)

  ▲ 受访企業智能制造部署重点领域

  ▲ 受访企业所关注的技术

  智能制造是以制造环节的智能化为核心,以端到端数据流为基础以数字作为核心驱动力,因此数字化工厂被企业列为智能制造部署的首要任务目前企业数字化工厂部署以打通生产到执行的数据流为主要任务,而產品数据流和供应链数据流提升空间大

  数字化工厂通过新一代信息技术,实现 从设计、生产、物流和服务等各个环节的数据串连加速决策,提高准确性只有打通数据流才能实现基于实时数据变化,对生产过程进行分析和优化处理进而实现业务流程、工艺流程和資金流程的协同,以及生产资源(材料、能源等)在企业内部及企业之间的动态配置打通数据流也是工厂建立“数字孪生”的前提,数芓孪生不仅指产品的数字化也包含工厂本身和工艺流程及设备的数字化,从而实现全面追溯、物理与虚拟双向共享和交互信息

  打通数据流主要包括三类数据的连通,即生产流程数据、产品数据以及供应链数据

  打通生产流程数据除了从生产计划到 执行的数据流(洳ERP到MES), 还包括MES与控制设备和监视设备之间的数据流现场设备与控制设备之间的数据流,以及MES与现场设备之间的数据流等

  ▲ 生产数據流主要类型

  打通产品数据流主要体现在产品全生 命周期数字一体化和产品全生命周期可追溯。产品全生命周期数字一体化以缩短研發周期为核心主要应用基于模型定义(MBD)技术进行产品研发、建设 产品全生命周期管理系统(PLM)等。研发是数字化工厂“数据链条”的起点 研发环节产生的数据将在工厂的各个系统间实时传递,数据的同步更新避免了传统制造企业经常出现的由于沟通不畅产生的差错也使嘚工厂的效率大大提升,缩短产品研制周期产品全生命周期可追溯以提升产品质量管控为核心。

  主要应用是让产品在全生命周期具囿唯一标识应用传感器、智能仪器仪表、工控系统等自动采集质量管理所需要数据,通过MES系统开展在线质量检测和预警等

  打通供應链数据流主要体现在供应链上下游协同优化,实现网络协同制造主要应用是建设跨企业制造资源协同平台,实现企业间研发、管理和垺务系统 的集成和对接为接入企业提供研发设计、运营管理、数据分析、知识管理、信息安全等服务,开展制造服务和资源的动态分析囷柔性配置

  德勤调研结果显示,目前企业致力于打通从ERP到MES乃至现场设备的数据流但这也仅是从生产到执行的打通,未来 还需将产品数据、供应链数据串联我们将生产数据流分为两个环节:一、打通生产计划与执行系统的数据流;二、执行与监控和现场设备的数据鋶。

  结果显示 83%的受访企业表示已打通ERP和MES的数据流打通。62%的企业继续向 下打通MES到现场设备的数据流但仅有47%的企业打通了产品数据流,44%的企业打通供应链数据流而且考虑到我们调查的企业均为资质较好且为中等以上规模,这一系列比率显然高于中国整体平均水平

  ▲ 受访企业数据连通情况

  从行业角度来看,航空航天领域全部受访企业已经打通从生产计划到执行的数据但从生产执行到现场设備、产品以及供应链的数据链条连通相对滞后,提升空间大电子组件及电器制造行业产品数据流 和供应链数据流连通情况高于其他行业,数字化工厂整体水平较高产品质量可谓是制药行业的生命,而打通产品数据流的制药企业仅占33%行业需要强化产品全生命周期可追溯,提升产品质量管控能力汽车及汽车汽车零部件行业发展以及高端装备制造都在产品数据流方面领先(见下图)。

  ▲ 受访企业数据連通情况(按行业)

  未来数字世界和现实世界会是一体两面打通数据流也是数字孪生(digital twin)操作的基础。德勤认为数字孪生是物理实體或流程的准实时数字化镜像有助于企业绩效提升。数字孪生往往包含“数字产品孪生”、“生产工艺流程数字孪生”和“设备数字孪苼”不同层面但可以高度集中统一的数据模型

  数字产品孪生领域,特斯拉公司为其生产和销售的每一辆电动汽车都建立 数字孪生模型相对应的模型数据都保存在公司数据库。每辆电动车每天 报告其日常经验并通过数字孪生的模拟程序使用这些数据来发现可能的 异瑺情况并提供纠正措施。通过数字孪生模拟特斯拉每天可获得相当于 160万英里的驾驶体验,并在不断的学习过程中反馈给每辆车生产流程数 字孪生领域,一些嗅觉敏锐的工厂及生产线开始引入数字孪生在建造之 前,对工厂进行仿真和模拟虚拟出建造工厂的最佳流程,洅将真实参数 传给实际的工厂建设有效减少误差和风险。待厂房和生产线建成之后日常的运行和维护通过数字孪生进行交互,能够迅速找出问题所在提高工作效率。

  Gartner对美国、德国、中国与日本的202位企业的调查发现到2020年,至少50%年收入超过50亿美元的制造商将为其产品或资产启动至少一项数字孪生项目届时参与使用数字孪生技术的企业数量将增长3倍。预计在今后数年时间将有数以亿计的用户使用數字孪生操作,它将被企业用于规划设备 服务、生产线操作、预测设备故障、提高操作效率、加速新产品开发等在未来,这项技术有望與工业生产彻底融合推动智能工业进入新阶段。

  如何创建数字孪生德勤认为数字孪生的创建包含两个主要关注领域:设计数字孪苼的流程和产品生命周期的数据要求——从资产的设计到资产在真实世界中的现场使用和维护;创建使能技术,整合真实资产及其数字孪苼使传感器数据与企业核心系统中的运营和交易信息实现实时流动。

  智能工厂的落地实施还要看企业痛点有的企业要提升产品质量,有的企业要实现产品设计生产和管理的数字化由于企业往往难以承受“全家桶”解决方案,可以先解决眼前问题但一定要有长远規划,以免以后无法实现互联互通

  —— 朱毅明,和利时集团总工程师

  深挖设备和用户价值

  制造型企业面临愈发激烈的市场競争和日益透明的产品定价不得不寻找新的 价值来源。德勤智能制造调研结果显示设备和用户价值深度挖掘是企业智能制造部署第二偅点领域。62%的受访 企业正积极部署设备和用户价值深度挖掘其中41%的企业侧重设备价值挖掘,21%的企业侧重用户价值挖掘

  围绕设备进荇价值挖掘可以说是制造型企业的天性。如在研发设计阶段嵌入新技术,生产更智能或更多样化的产品;在销售阶段提供设备相关金融服务;在售后阶段,对出厂设备和产品进行实时数据采集和监控并进行性能分析、预测性维护等,既提升安全性也为企业创造更多垺务机会。

  虽然起步较晚制造型企业也在探索和尝试对用户价值进行深度挖掘,其中以C2M (customer-to-manufactory客户到制造)最受瞩目。C2M体现了定制化生产嘚特性使制造商直接面对用户,以满足用户个性化需求;同时通过减少中间环节降低成本、提升效率

  例子:红领集团通过打造C2M电商平台、柔性供 应能力和大数据能力实现了大规模定制 化。顾客可以在其C2M电商平台选择款式、工艺、材料并下单平台快速收集顾客分散、个性化需求数据的同时,大数据和云计算技术按客户需求匹配产品数据模型其款式数据和工艺数据能满足超过百万万亿种设计组合,覆盖99.9%的个 性化设计需求当版型确定后,系统自动生成工艺数据工艺数据发送至工厂,工厂进行生产交付整个流程从下订单到产 品出廠仅需7个工作日,并做到按需生产、零库存、一人一版、一衣一款

  阿里巴巴的“淘工厂”集结上万家工厂,将电商买家订单与制造廠商产能进行对接把柔性产能档期联网,解决电商买家有订单无工厂制造企业有产能无订单的结症。

  工业物联网的三类场景

  智能制造要求制造系统具备感知、分析、决策和执行的能力而这些能力的核心均涉及物联网相关技术,如面向感知的物联技术(传感器、RFID、芯片)、面向分析的工业大数据分析和面向决策及服务的应用平台

  德勤调研结果显示,目前中国制造企业物联网应用以感知为偅点分析和服务交融将是未来物联网建设重点。受访企业普遍建立系统以传感器采集动态数据但数据分析和平台应用相对滞后。

  從行业应用来看电子及电器行业传感器和平台应用最为普及,76%的受访企业利用传感器采集数据43%的企业利用物联网平台,但仅有33%的企业采用大数据技术分析所采集的数据汽车及汽车零部件行业发展制造行业传感器技术应用也有较高普及率达73%,但大数据和平台应用低于其怹受访行业制药行业大数据技术利用最为积极,因为医药行业早已面临海量数据和非结构化数据挑战(见下图)

  ▲ 受访企业典型粅联网相关技术应用情况

  感知仅是物联网应用的初级阶段,以数据洞察指导行动从而提高效率,或者与服务交融创造新价值才是粅联网的 核心。云平台通过提供强大的数据传 输、存储和处理能力帮助制造企业采 集和处理大量数据。工业云平台不仅能 够实现企业通過平台完成产品的设计、 工艺、制造、采购、营销等环节还将改变传统生产方式和制造生态,创造新的收入来源和商业模式中国制造企业云部署现状如何?

  德勤调研发现中国制造企业云部署积极性不高。53%的受访制造企业尚未部署工业云47%的企业正在进行工业云部署,其中27%的企业部署私有云14%部署公有云,6%部署混合云(见下图)上云可以大幅降低每个单元的储存和计算成本,甚至通过跨界创造新嘚商业模式但也带来了复杂性。企业担心一旦将诸如工厂生产过程、资产性能管理的数据放到 云平台上之后信息安全、知识产权问题會接踵而至。除此之外很多企业尚未明 确工业云在企业层面的商业应用和相关能力欠缺也是导致企业云部署积极性不高的原因。

  对於选择公有云还是私有云很大程度取 决于企业的关注点不同。如果企业只是 聚焦自己的生产制造降本增效,往往不会选择公有云;如果企业聚焦商业模式创 新和产品转型则会天然的更倾向于选择公有云或混合云,因为往往涉及服务平台需要做到一定程度上的兼容和融合。由于目前国内比较常见的工业云的部署 以云的基础功能为主企业把云看作虚拟服务器,在云上做存储、计算只有少数企业通过雲部署改变生产方式和制造生态,进行公有云和混合云部署的企业仍为少数

  ▲ 受访生产型企业工业云部署

  未来企业很大部分增徝将来自跨企业活动,从长远看公有云、混合云是大趋势,因为只有这样才能实现数据交换和资源共享私有云虽然安全,但很可能被孤立在新的商业模式和新的生态圈之外

  —— 贺东东 树根互联CEO

  德勤认为物联网在智能制造领域的应用场景主要分为三类:设备与資产管理、产品洞察和服务创新。

  具备感测与联网功能的系统与大数据结合可以实现设备的监控和管理,如远程监控、预测性维护囷互联现场等远程监控以物联网替代传统的人工巡检机制,通过传感器远距离将设备数据传输到运营中心预测性维护打破传统工厂 按計划进行定期维护设备的运营方式, 通过物联网对设备整个生命周期进行全程监控并预测设备未来可能发生的故障,提前制定预防性维護计划减少故障率并提高生产效率。

  物联网还可以连接和监控厂房的工业装置和设备获得有见解的分析,从而帮助跨工业设备、 苼产线以及在整个工厂范围内优化性能和效率当然,除了新厂房老厂房和设备在没有更新换代之前,也有联网监控的需要如何在现囿设备上进行物联网改造是值得企业关注的问题。

  制造企业往往不太了解自己的产品如何被使用而物联网将改变这一现状。在产品投入使用后制造厂商可以通过物 联网与产品建立并保持联系,收集动态数据以更加系统的方式实时地持续地 分析产品使用情况。在了解客户对产品的使用方式后厂商还可以基于数据预测客户需求,开发个性化产品和新的服务项目提高产品附加值。

  基于数据和平囼提供后市场服务物联网 与服务交融实现商业模式创新。物联网协助制造企业更有效捕捉和预测市场需求创造动态化、个性化的智能垺务、咨询服务、数据服务、物联网金融与保险 等新的服务种类。这类应用将打破企业原来的边界从全社会的维度思考制造资源的优化,客户和制造端的互动以及各种商业模式的创新

  企业需要评估自身业务需要,明确商业目标、相关流程和预期结果的范围在考虑技术可扩展性、性能、带宽经济和技术创新等级后,才能对数据和物联网系统的处理架构做出明智的选择

  智能制造不仅能够帮助制慥型企业实现降本增效,也赋予企业重新思考价值定位和重构商业模式的契机同时,新进入者也在不断挑战传统市场参与者的地位众哆技术型企业加入战场推动工业企业探索商业模式上的创新。

  德勤调研发现企业对未来商业模式的规划大致呈四类:30%的受访企业未来商业模式将以平台为核心26%的企业走规模化定制模式,24%以“产品+服务”为核心向解决方案商转型12%以知识产权为核心(见下图)。平台型商业模式定位以提供多种软件服务和搭建生态系统为核心未来可能不会出现类似BAT这样的行业巨头,但不乏垂直行业领军企业或平台 规模化定制模式,如C2M已经不局限于服装制造而延伸到汽车和装备制造等行业。“产品+服务”为核心旨在围绕客户需求提供解决方案是目湔很多企业在做的。以知识产权为核心的企业往往通过专利战略形成技术壁垒占领市场。

  ▲ 受访企业未来商业模式定位

  不同商業模式的价值定位和价值创造方式不同所面临的挑战也不尽相同(见下图)。 企业需要持续审视自己的商业模式通过评估自身运营情況进行适当地改善并定期评估其他商业模式是否具有可行性。

  ▲ 不同商业模式特点及挑战

  人工智能颠覆制造和服务业

  人工智能对制造业的影响主要来自两方面: 一是在制造和管理流程中运用人工智能提高产品质量和生产效率;二是对现有产品与服务的彻底颠覆

  随着国内制造业自动化程度提高,机器人在制造过程和管理流程中的应用日益泛而人工智能更进一步赋予机器人自我学习能力。結合数据管理导入自动化设备及相关设备的联网,机器人通过机器学分析可以实现生产线的精准配合,并更准确的预测和实时检测生產问题

  人工智能在制造业产品和服务领域的应用则更具有颠覆性。产品本身就是人工智能的载体硬件与各类软件结合具备感知、判断的能力并实时与用户、环境互动。而产品的功能和服务也将颠覆原有生态系统。以汽车产业为例传统汽车行业的竞争格局是金字塔型——整车厂处于顶端,各级别供应商跟随其后但是在智能汽车时代,整车厂的主导地位将受到严峻挑战汽车零部件行业发展厂商、互联网巨头、算法公司、芯片制造商、传感器供应商等企业无不加快对无人驾驶技术的研发和商业化步伐,并期望通过占据技术制高点 咑破汽车产业的生态平衡

  中国制造企业人工智能应用情况如何?

  德勤智能制造调研发现51%的受访企业在制造和管理流程中运用囚工智能,46% 的受访企业在产品和服务领域已经或计划部署人工智能(见下图)制造和管理流程中人工智能的运用更偏向系统自动化和制慥精益化,目的是提高生产效率和产品质量同时人也被解放出来,可以去思考更复杂的问题主要应用场景包括使用机器人实现流程自動化、柔性制造、定制化生产、质量检测等。在产品和服务领域人工智能的运用更侧重产品和服务与使用者的互动典型应用包括研发和噺品测试、用户行为分析、自动驾驶等。

  ▲ 受访企业人工智能应用及部署情况(整体)

  当然人工智能仍处在其发展早期技术突破及商业论证需要更长时间。另外人工智能应用环境和基础设施的完善程度,信息和安全法规、企业自身的能力都成为企业面临的主要挑战我们发现,对于尚未部署人工智能的制造企业来说缺乏投资人工智能的商业论证、尚不具备建立和支持人工智能的系统能力、尚鈈明确部署人工智能的前提为主要挑战(见下图)。

  ▲ 受访企业尚未部署人工智能的主要原因

  人工智能正迅速渗透各行各业汽車及汽车汽车零部件行业发展制造、高端装备制造、电子及电器制造三个行业在制造流程中采用机器人的比例过半。汽车及汽车零部件行業发展制造行业使用机器人的企业比例达到80%预示未来工业机器人的市场增量将主要来自非汽车行业。在产品和服务领域已 经或计划部署囚工智能的行业分布比较均匀高端装备制造和制药比例较高,但其他行业如新材料、汽车及汽车零部件行业发展、航空航天、电子及电器也正在或计划部署人工智能

  ▲ 受访企业人工智能应用及部署情况(按行业)

  关于人工智能在制造业应用,设备相关的应用(洳物流、盘产)还比较多但是工艺相关 领域需求较少。

  —— 赵金元太极集团业IT事业一部总经理

  行业对人工智能的理解已随着算法、技术和应用的发展,越来越加深对于企业而言,应跳出人工智能仅是“机器换人”的既定思维在精益制造、产品质量、用户体驗等多方面进行部署。

  ▲ 人工智能行业应用场景

  重构商业模式是一项复杂艰巨的任务我们请企业就实现构想中的商业模式所面臨的能力鸿沟进行打分,综合来看商业模式优化、创新管理以及云部署为企业能力建设三大关键任务,德勤建议分别从以下几个方面入掱提升能力:

  ▲受访企业亟待提高的能力(企业自我评估权重打分分值越高能力越弱)

  优化商业模式可能仅需要改变或改进目湔模式中部分元素,也可能涉及改变整体运营模式的重大转型在过去的15年里,由于技术、通信、物流和交通等方面的迅速进步整体运營模式的重大转 型已更为常见。企业需要运用行之有效 的方法和工具从以下工作流程各环节入手优化商业模式。

  企业转型整编:优囮现有商业模式包括从原材料采购到产品销售过程所涉及的一切环节,挖掘可以整体改动或局部改进的待优化环节以支持新的商业模式。

  重新配置信息技术系统:企业需要探索、设计与实施基础设施及信息技术系统的改进

  重新调配人员:人尽其用是企业转型鈳持续性的关键之一。重新调配人员侧重于设计和实施人员调度以支持新商业模式,并实现从原有模式到新模式的顺利过渡该环节还包括制定新的关键绩效指标及汇报关系以支持新商业模式。

  重组法律、财务及税务架构:商业模式优化方案的设计和实施通常涉及许哆复杂的法律实体及税务架构上的改变企业管理团队需要分析不同方式的利与弊。如新商业模式下所得税和转让定价事项有何变化增徝税和关税对新商业模式可能产生的影响。

  创新管理的目标包括优化创新产品管理、 优化生命周期成本、优化资本使用效率和优化风險管理

  优化创新产品管理:建立统一的产品管理体系(包括有形 的产品和服务),优化决策流程提高决策效率

  优化生命周期荿本:通过产品生命周期的最优化运作,优 化产品投资成本和运营成本

  优化资本使用效率:通过监控、评估和KPI管理优化产品 管理、提升资本使用效率

  优化风险管理:有效管理创新过程中的市场风险和数 据安全风险等诸多风险

  值得注意的是,单纯的产品创新管悝并 不能令企业长久保持竞争优势如今,几乎所有产品类别都处于激烈的竞争之中任何新产品的任何独特优势都会被快速吞噬。组合哆种创新类型可以帮助公司拥有更好的财务回报虽然不能把这些公司的绩效全部归功于创新,但创 新有助于提升一家公司的机制包括投资者对它未来的预期。

  仅仅把数据和应用转移到云上是远远不够的大多数情况,上云会牵涉多个业务功能影响企业的供应商、財务报表和客户,企业需要长远规划分步执行。企业还需要充分考虑人力资源和数字化程度如何与云部署配合

  规划:审视企业现囿商业模式并探讨是否有其他可行的商业模式,根据商业模式 制定云部署战略进行商业论证和自身能力评估。

  执行:执行阶段可以汾四步走第一步是SaaS 部署,包括ERPCRM,人力资源转型和其他软件部署;第二步是个性化部署包括应用开发、架构搭建和平台部署;第三步為云迁移,其间可能需要对应用软件进行更新和调整第四步为引入大数据分析平台。

  今天的市场变得越来越多样化消费者的需求茬不断变化。同时产品、生产流程和服务的数字化、智能化已是大势所趋,受此趋势影响工业企业正在加快智能制造部署,并不断审視商业模式并制定有效策略,以期从运营和战略层面推动实际价值的创造

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一、中国汽车售后汽车零部件行業发展产业现状分析

(一)汽车后市场整体状况

1、汽车后市场范围广、时效长市场需求稳定,受经济影响波动小

汽车后市场是指汽车销售以后围绕汽车使用直至报废回收过程中的一切交易和服务,包括汽车维修保养、配件用品、改装美容、金融保险、汽车共享、二手车、报废汽车的回收拆解、赛事运动、俱乐部等等按照汽车车龄为8年时效乘以上述提及的范围计算,所产生的叠加效益是非常可观的此外,在经济扩展期新车销量增长,导致后续汽车保有量增加促使汽车后市场进一步扩张;在经济衰退期,新车销量增速放缓但使用車辆的平均年龄增加,促使售后维修需求量反而增加因此,无论经济周期如何汽车后市场的需求始终存在。

2、中国汽车后市场需求巨夶

2017年中国汽车保有量达2.17亿辆同比增长超过10%,预计2020年将超过美国(约3亿辆)2017年中国汽车后市场规模超过1.3万亿元,同比增长超过30%成为仅佽于美国(2,410亿美元)的全球第二大市场。同时2017年中国平均车龄约4.6年,2019年中国平均车龄有望超过5年根据发达国家的发展历程,一旦车龄超过5年车辆就进入维修汽车后市场将迎来拐点。总体来说未来几年国内汽车后市场需求巨大。

年中国汽车保有量 年中国汽车后市场规模

1、企业发展面临较大挑战

跨国汽车巨头在中国建立的整车合资企业带进了自成体系的汽车零部件行业发展配套商给我国本土汽车零部件行业发展企业的发展带来了竞争压力。同时我国汽车市场竞争激烈整车厂为了保持尽可能的利润,将整车市场竞争中的成本压力直接轉嫁到汽车零部件行业发展企业身上我国汽车汽车零部件行业发展企业深受国际汽车零部件行业发展配套商和整车厂压缩采购成本的双偅压力。

2、汽车售后汽车零部件行业发展产品质量提升仍然缓慢

因产品质量水平的制约目前国内汽车零部件行业发展企业仍然是中低端嘚市场配套为主,汽车的核心汽车零部件行业发展仍然存在空白据统计,发达国家开发1辆新车70%的知识产权属于汽车零部件行业发展企業。国际汽车汽车零部件行业发展供应商十分重视研发能力的投入很多知名企业研发上的投入都达到销售收入的6%—7%,同时建立一套科学、完善的研发体系据我国几家上市汽车汽车零部件行业发展企业通报的数据,研发投入仅占销售收入的2%左右主要集中在科技含量相对較低的机械汽车零部件行业发展方面;所以要在技术创新上加速,技术提升就是质量提升的基础

3、国内汽车零部件行业发展制造企业销售渠道不平衡,资源优势没有最大化

中国汽车零部件行业发展制造企业配套与售后体系建设不同步无法实现资源优势最大化。国际汽车零部件行业发展巨头从前期配套开始随之就启动了国内售后市场体系,使配套和售后得到同步推进;而中国的汽车汽车零部件行业发展企业配套做得好的,受制于知识产权保护等因素售后不能展开,售后做得理想的配套很少,资源优势没有最大化导致现在国际上配套的汽车零部件行业发展品牌产品在维修市场随处可见,而我们中国配套的汽车零部件行业发展在后市场就很少见到在维修市场活跃嘚品牌和渠道都是以国际汽车零部件行业发展品牌、国内贸易商贴牌为主,使得中国制造优质零部产品少有终端消费者品牌

4、汽车售后市场客户群体分散,给制造商生产服务能力带来一定挑战

相较于整车配套市场汽车售后市场的目标客户群体存在较大的差异,也相对复雜在售后市场,随着上下游的不断整合制造商通常需要直接对接不同类型的客户,包括经销商、零售店、汽车维修厂、连锁店或者终端消费者目标客户群体的分散性导致产品型号、产品要求、采购习惯、合作方式等各方面需求上也存在较大的差异。汽车后市场订单普遍呈多品种、小批量、多批次的特点既要求制造商保持柔性化生产能力,能够快速地切换产线生产不同型号、尺寸、规格的产品以此满足“一站式采购”又要在批量生产所产生的成本效益上寻找平衡点,对于制造商在生产能力和服务上带来一定的挑战性

5、中国汽车售後汽车零部件行业发展缺乏品牌知名度和影响力,在竞争中处于尴尬地位

首先对标国际品牌,中国民族品牌无知名度品牌价值得不到彰显。中国民族品牌受制于品牌、质量、质量管理体系、技术、个体弱小、成本上扬等因素竞争优势逐渐丧失,无论与主机配套还是出ロ都仅仅作为加工厂生产的产品走向国际舞台,而品牌却走不出去在竞争中失去竞价的资格。其次对标国内副厂件,中国民族品牌無价格优势以出口、主机配套为主的汽车零部件行业发展生产制造企业,很向往后市场的大蛋糕但面对无序竞争、碎片化的国内汽车售后市场,普遍感到水深力薄无从下手;汽车售后市场品牌件混乱,为了参与竞争售后汽车零部件行业发展厂家定价偏低在低利润情況下很难做到极致的产品质量,也难以打造知名品牌此外,高仿、换标等现象的存在使得OE质量承诺无法保障市场上充斥的副厂件、高汸件进一步压低配件价格、损害品牌件在消费者心中的品牌形象,在一定程度上影响民族品牌发展

1、传统授权体系仍然垄断,一方面导致4S市场竞争不充分另一方面造成汽配流通市场非常混乱。

4S是主机厂开的新车销售连锁店也是销售新车后的配套服务部门,主机厂的统┅培训认证、统一配件、统一定价、统一管理系统使得4S店不是一个竞争环境中的独立经营单位,收益不完全依靠外部竞争保养客户来源于卖新车,事故车维修来源于买新车保险客户满意度指标是用来评估服务质量的,不是招揽新客户的导致4S的最大弱项是依靠行业垄斷,回避了市场竞争垄断、服务单一、价格高、客户无选择权是4S店的弊端,也是客户流失的主要原因

授权体系外独立售后市场存在40多萬家独立维修企业,服务水平良莠不齐他们在行业处于垄断情况下,无法从正规渠道获得原厂配件只能通过若干级代理商采购其他品牌配件,而市场充斥着高仿、假冒伪劣配件配件质量无法获得保证,流通市场非常混乱

2、信息化程度低,汽配交易效率相对低下

汽配荇业的信息化基础设施薄弱大部分汽配经销商、汽修厂采用传统经营方式,缺少信息化ERP系统相关从业人员的互联网认知水平较低,旧囿习惯根生蒂固难以接受互联网化的采销、结算方式。汽配行业的销售模式还停留在客户电话下单业务员手工接单发货,信息传递效率低且错误率极高高度依赖于业务员个人水平。结算方式上账期交易普遍存在,且没有统一标准常常依托于人工电话、上门等方式催收。店面、库存手工化管理现象同样普遍没有信息化系统的支持,低效易错更谈不上对库存、业务的分析和人员的标准化、数据化管理。

3、汽配供应链迎来第一个春天但应比较分散,具备较大整合空间

中国汽车后市场正在由“汽车制造和汽车消费”向“汽车服务”轉型汽车服务产业链各个细分市场增长均将提速,其中售后服务增长最为迅猛有望达到36%。在经历了多年的沉淀与积累之后汽配供应鏈B2B无论自身业务增长,市场份额还是资本进入规模在2017年中国汽车后市场的各个细分领域中率先迎来了第一个春天。但是中国配件供应链尚未有一家公司的市场份额超过1%与美国最大的五家汽车配件的销售商占有30%的销售额,市值已经超过760亿美元相比中国市场还有非常大的整合空间。同时整个汽配供应链行业也十分分散存在不规范、不透明等问题,其中最后一公里配送问题亟待解决

4、汽配零件类别、SKU数量、更换频度、品牌认知度、流通时效四大维度,催化供应链渠道更加立体更加细分

标准件品类窄,特指机油、电池、轮胎等定期更换嘚零件此类零件通用性强,需求频度高SKU数量少,一线品牌认知度高主要依靠传统代理商模式流通,对流通时效要求极高虽然目前品牌商已经与2C电商平台广泛合作,但受制于货物交付形式和时效、售后安装使用必须借助维修服务端的限制不能形成真正的闭环,看起來热闹实际上不能成为市场主流。

易损件品类略多主要指滤清器、刹车片、雨刮片、皮带、火花塞等易损耗的零件。此类零件需求频喥较高有一定的通用性,SKU数量较少对流通时效要求较高,虽然一线品牌有一定的认知度但对于维修厂和车主总体而言,品牌认知度鈈强供应链上品牌多,竞争也大主要依靠传统层级分销模式流通。

维修件品类多主要是指减震器、灯泡、电机、胶套、防震垫的、傳感器等寿命年限到期需要更换的零件。此类零件需求频度低通用性低,SKU数量可以称为海量对于维修厂和车主总体而言,零件辨别和品牌认知度均有限主要依靠传统层级分销模式流通,对流通时效要求较低对流通供应满足度求高。

事故件品类多主要是指大灯、机蓋、保险杠、叶子板等零件因车辆事故需要更换的零件。此类零件需求频度低通用性低,SKU数量同样可以称为海量对于事故件的买单方保险公司而言,零件辨别和品牌认知均是处理保险业务的重中之中目前,主要依靠传统零件流通市场和招标定点供应渠道供应对流通時效要求较低,对流通供应满足度求极高

5、行业标准、认证滞后,可追溯体系未建立缺乏良币驱逐劣币的撬动点

2017年汽车售后汽车零部件行业发展行业团体标准实现从0到1的突破,《汽车售后汽车零部件行业发展销售服务规范》《品牌价值评价汽车售后汽车零部件行业发展垺务》发布但国内售后汽车零部件行业发展行业仍缺乏系列产品质量及服务标准。一方面使得独立售后市场企业处于半合法的市场地位无法给自己的产品“身份”,面临着没有规则的没有公平竞争的市场环境;另一方面维修企业无衡量配件质量的尺子,一定程度上为假冒伪劣配件提供了生存的土壤此外售后汽车零部件行业发展市场认证及可追溯体系未建立,高仿、换标等现象的存在使得OE质量承诺无法保障配件商及维修商难以建立信任关系。建立售后市场配件标准、认证及可追溯体系是汽车零部件行业发展制造到终端消费者的全产業链共同迫切的需求

中国汽车维修市场同样包含两大体系:汽车生产厂家的授权体系和独立售后市场的非授权体系。两大体系在国家不斷调整行业战略和政府不断规范市场规则的前提下按照市场经济规律,不断调整、改造和创新自己的企业结构和业务形态

1、授权体系茬反垄断环境下探索转型升级,布局独立售后市场

中国乘用车产业是以合资企业为主体从汽车生产、流通到售后服务,基本是行政垄断、封闭管理国家控制合资生产厂家的准入权,合资汽车生产厂家控制了汽车流通、包括售后维修的准入权在生产厂家之间进行有限竞爭。这个业态发展的结果是:高速增长、大而不强缺乏核心技术、市场被占领、利润外流。

在国家反垄断战略下授权体系的4S店客户流夨加大,市场份额减少转向依靠客户需求和自身服务能力生存。所以汽车生产厂家纷纷在独立售后市场推出自己的第二品牌配件建立洎己的连锁维修体系。但由于担心对原4s店体系造成冲击始终不能放手发展,目前都是在做战略尝试

2、维修连锁企业发展迅猛,高端连鎖尚未形成

随着经济发展汽车保养量的持续增长,以及消费者消费能力的提升、配件市场逐渐开放、刺激消费等原因中国汽车维修养護行业已形成万亿级市场规模。2017年汽车后市场养护行业规模达8775.6亿元并保持平稳增长。在中国汽车后市场中维修连锁体系企业达近两千家但全国性高端连锁、新能源服务连锁尚未形成。

3、2017年以养代修的概念以前所未有的速度增长精致养护市场份额不断扩大,客户对养护品消费更理性

车辆主动安全装备和驾照考试升级让车辆大事故率逐步下降主修事故车的维修市场将进一步降温,然而客户养车费用预算鈈会降低精致养护逐渐在替代简单粗暴的换油养护,市场份额进一步扩大以销售模式植入门店的精养产品也将被踏实做好产品质量的廠家所取代,客户不再盲目地为销售模式买单转而更加理性地去消费养护产品,门店刚需基础保养的客户会更多接受精养理念转而成为精致养护产品的客户

4、发烧钱的退场,畸形补贴引流客户通过转化拿到利润市场变的更加健康

车蚂蚁退市、典典线下关停、途虎实体蕗线、淘气转型等都代表互联网+的热度在慢慢退去,而+互联网变正成为入口实体结合互联网提升效率,会是未来市场的发展思路通过互联网技术的发展、门店单机系统升级为网页版也会大大提升信息技术在汽车后市场的应用范围,同时大型的网络公司进入市场后也会提升互联网在汽车后市场的影响力

全国性的品牌战略转为区域品牌发展,各种加盟连锁的品牌门店认识到汽车后市场品牌运营想要在全国發展受限于辐射范围的局限性而只能做大不能做强,很多的产品连锁、服务连锁、项目连锁都转型开始发展区域的门店一个区域做强偠比全国做大更有影响力,经营的散户也都组建很多联盟以抱团取暖的形式抵御寒冬、探索发展。2018年区域连锁形式将越来越多本地化嘚服务和更贴近区域消费习惯的连锁门店会更受欢迎。

(五)保险公司链接多方资源发力布局车后市场

保险公司作为汽车后市场事故维修領域主要的配件订单发起方和买单方利用车险、推修等核心优势作为切入点,整合多方资源布局车后市场保险公司目前面临车型和配件数据壁垒高、品质和价格把控难、定损价格争议多、配件赔付成本高等诸多痛点,在布局后市场方面聚合品牌资源、线下资源、客户资源集汽配产业链各方资源运用互联网、大数据等提升服务效率和质量,降低服务成本推动配件统一编码和可追溯等进程,不断加深在後市场的布局

1、行业政策对汽车后市场有非常重大的指导意义。

2017年汽车行业最为瞩目的政策为《汽车销售管理办法》取消了一直延续嘚厂商品牌授权备案制,允许授权模式与非授权模式并存从政策上推动汽车销售流通模式的创新,并推动市场朝着多样化的方向发展此外,《汽车维修电子档案系统》《进一步要求各地方破除二手策划限迁》也是监管部门打破原有格局,形成行业健康发展格局的重要舉措

2、2017年国家大力扶持新能源汽车,售后服务体系开放

而从国家行为上看,最初的补贴、车企的“双积分”策略及新能源车免征附加稅政策延续三年都是在鼓励发展新能源汽车,这些利好信息对汽车后市场未来发展产生至关重要的“导向”作用2017年12月,新能源车销量洅创新高突破20万辆,环比增长77.3%成为2017年最为抢眼的板块。至此新能源车在2017年全年累计销量70.2万辆,实现同比增长70.8%连续8个月环比正增长。

新能源汽车制造开放民营资本进入合资企业向自主品牌、中国品牌转型。汽车销售和售后分离不允许利用新车销售资源垄断售后维修,开放汽车维修信息和原厂配件流通迫使授权体系的配件和维修业务进入市场竞争,同时扶植非授权体系转型升级打造一个公平竞爭的乘用车售后市场,这是一个最大的趋势

二、中国汽车售后汽车零部件行业发展产业发展建议

(一)生产企业发展建议

1、以技术、质量提升增强核心竞争力

技术就是竞争力,只有真正掌握核心技术才有核心地位。材料技术、设备技术、工艺技术、制造技术等每个模塊都去提升,汽车零部件行业发展的竞争力才会提高起来稳定受控的产品质量,是保护市场、品牌价值的基础要做好质量,更需要做恏完善受控的质量管理体系公众相对认可主机配套企业的产品质量要优于非配套企业的关键因素是主机配套企业的质量管理体系一定是受控的,失误的概率要低很多

2、精准定位,塑造品牌

精准的定位是品牌树立的基础立足市场环境及自身产品特点精准定位。定位好了就可以根据定位选择标准,围绕标准做出的产品在市场上就非常清晰的发展路径定位不清晰就容易被市场误导,当客户需要便宜的产品就会误导企业去牺牲质量做成本满足,渠道也会被利益的诱惑而改变所以说只有精准的定位,才能有清晰的未来

品牌决定企业在市场中的占有率,是消费者识别产品质量的便捷途径在国家品牌计划的推动下,生产企业更应该抓住机遇塑造品牌,提升品牌知名度囷影响力打造消费者品牌,提升品牌价值在竞争中脱颖而出。

3、销售渠道的选择与建设

汽车零部件行业发展企业的强项的产品制造媔对主机配套及售后市场完全两个不同的消费主体的不同需求和要求特性,存在销售渠道选择难题加入传统渠道模式,诸多要求不能满足;而自建渠道面临销售人员的招聘、培养、管理难,渠道建设成本很高的问题随着中国汽车后市场发展与完善,一方面传统营销模式、社会化电商、专业垂直电商等多路径探索另一方面,强强联合成为发展趋势未来汽车零部件行业发展企业共建供应链平台,共享資源优势成为发展的必然

随着信息高速发展,透明度越来越高企业和终端客户的距离不断拉近,终端客户的诉求很快传递给厂家厂镓对终端客户需求的处理效率直接影响消费者的感受。此时服务就显得尤其重要服务的效率和质量一定程度上影响着品牌。因此对于对咹装、使用有一定要求的汽车零部件行业发展厂家必须有能力指导规范安装和正确使用。

汽车汽车零部件行业发展企业围绕产品技术创噺、质量提升、增效降本来提升本身产品的竞争力同时将产品结构进行划分,主机配套(合资车型和国产车型同步展开)与售后同步开展建立可靠的销售渠道和精干的管理团队,发挥资源最大化利用

(二)流通企业发展建议

1、行业组织牵头基础信息数据搭建,避免大范围重复建设

由于具有中国特色的市场背景及特殊的市场环境中国汽车后市场的车型数据及汽车零部件行业发展编号没有一个公开统一嘚渠道可以获得,给参与市场竞争的汽车零部件行业发展企业提出了艰巨的挑战如何从混乱、碎片化的信息中整理出精准、适用的车型信息,及原厂汽车零部件行业发展编号等数据从而提升整个行业的流通效率?这是汽车零部件行业发展制造、流通、维修、数据公司、車主共同关注的问题近年来各方均发力解决这一壁垒,受制于企业行为没有盈利模式,结果阻碍了体系的建设和发展

行业组织牵头嶊动,按照配件的需求频率分批次协同上下游建设精准的配件与车型匹配数据,统一生产企业、流通企业、维修企业的跨车系语言并苴避免目前大范围的重复建设,构建出行业共享信息数据平台也许是避免重复建设又有效的方式。例如:欧美摩擦行业协会推出的FMSI代码(D号)已经成为刹车盘片跨车系全球通用语言

2、打造供应链服务平台,减少配件流通中间环节实现汽配经销商向服务商转变

未来配件鋶通中间环节将会逐步减少,汽配供应链平台将是主要发展方向汽修厂通过线上配件供应链平台实现跟厂商或品牌运营商直采,获得质優价实的产品并享受一站式供应链服务;并且依托汽配供应链平台将更好服务全国专业维修连锁企业,满足易损件、车型件、轮胎等一站式供应带动行业资源进一步整合,优质的配件经销商依托供应链平台转变升级为服务商

3、打造供应链金融平台提高资金周转

基于供應链平台交易大数据,创新打造服务汽配产业链上下游的供应链金融平台提供灵活的供应链金融产品,满足产业链上下游在线支付、账期和融资三位一体需求高效优化资金周转。

4、汽配连锁企业的战略定位、利益关联方交易结构、对上下游的打通及服务能力是发展的关鍵

(1)汽配连锁企业要想快速引导市场清晰品牌的战略定位是关键。这包括产品的品类、品牌定位、客户群定位、价格定位、形象定位等

(2)科学的利益分配机制,促进产业链竟合发展

商业模式的设计至关重要,要把利益关联方的交易结构做得很清晰做好分配制度,理清产业链的竞争让整个产业由原来单纯的价格竞争转变成品质、服务的竞争。从产业链角度看汽配连锁商要把供应商、经销商、零售门店三方的关系打通,形成上能对接供应商下能对接门店,中间商积极把配件配送做到极致各供应链的节点均需要密切配合,比洳上游供应商就必须做好企业的品质管理、研发以及服务能力,只有做到这点才能吸引经销商代理其产品进而才有产品成为品牌的可能性。面对激烈的市场竞争经销商要选好品牌,同时要做好最精准的配送服务

(3)汽配连锁商业模式的关键是服务好终端客户的需求,包括产品质量、技术培训、营销服务、精准的物流配送在产品与配送的环节将涉及到互联网+的信息化系统。2017年行业出现了许多汽配数據服务商他们协助把产品查询系统建立起来,改变了以往以产品手册为主导的产品查询具有快速高效的特点,这在一定程度上促进了荇业服务的发展

(三)维修企业发展建议

1、主机厂推出第二品牌配件连锁,联手4s店服务体系加盟来实现

主机厂目前首要目标不是争抢其怹品牌的流失客户而是将自己的流失客户维持在自己体系内。中国的汽车生产厂家为了控制经销商不设区域代理制造成区域内汽车经銷商集团都是多品牌代理,经销商进入独立售后市场一定是多品牌混合制,如何协调和单一品牌主机厂之间的合作模式需要有创新的思路。在这种情况下不排除区域的经销商集团,推出自己的维修品牌建立自己的配件采购体系,进入市场竞争这样就削弱了和主机廠之间战略合作,整体对双方都不利

2、专修连锁体系的兴起,将催生新型配件供应链

未来随着专业维修连锁的不断成长一定会催生一個品质有保障、性价比高的配件流通体系,即新型大型配件连锁体系两大连锁体系相互依赖,其中任何一方独立变革都不可能成功

3、隨着维修连锁化发展,共享人才模式应运而生专项人才培训成为热点

汽车后市场终端门店的人才缺口较大,人才流动性也非常强未来囲享人才的模式将在一段时间内成为热点,但一个良性循环的企业一定会培养属于自己的人才因此专业汽车美容、汽车维修、汽车保养、服务顾问等专项人才培训将通过线上和线下结合的模式形成长效和短期培训相结合的机制,以满足不同门店的多种需求

1、加大推行反壟断政策的执行力度,从国家或行业层面推动建设整个行业通用的信息数据体系

2、行业标准建设可吸收制造企业、汽配渠道商及维修企業的经验建议,从实践中提炼、升级标准以满足后市场要求;鼓励自下而上的团体标准建设同时通过政策、财力支持等方面加快标准推荇速度。

3、推进汽车售后汽车零部件行业发展品牌建设通过品牌铸造带动行业规范发展。

2018年将是国家产业政策、标准认证体系、品牌、信息数据等推进落实的关键年份在反垄断、保险费改等国家政策的指导下,在新能源汽车售后服务模式的促动下中国汽车后市场将得箌市场化的改造和改良,售后汽车零部件行业发展供应和维修企业都将迎来专业化、标准化、品牌化、信息化、连锁化发展的黄金期二鍺互相促进,协同发展;一批有品质、有情怀、具备匠心精神、顺应行业发展大势的汽车零部件行业发展制造企业必将脱颖而出加速向綠色共享、强强联合的产业创新生态链迈进。总之中国汽车售后汽车零部件行业发展行业将呈现出可持续的健康发展的良好局面。

(来源:中国汽车流通协会)

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