船舶行业数字化转型场景与应用路径分析

   船舶工业属于现代综合性产业，具有产业关联性强和出口导向型的特征，涉及几十个行业和 300 余个专业及学科，与国民经济 116 个产业部门中的 97 个产业部门有直接关联，关联面达到 84%。船舶工业的高质量发展，对于驱动钢铁、机械、电子、化工等行业的技术提升和催生我国经济发展的新动能新优势具有重要意义。本文以船舶行业为例，针对船舶产业链特点，梳理产业链典型场景，形成船舶行业数字化转型场景图谱，摸排船舶产业链数字化水平底数和痛点需求，并提出推动船舶行业数字化转型高质量发展的建议举措。

      一、船舶行业数字化转型现状

      船舶行业生产流程较长、生产环境特殊，部分工序依赖人工作业，导致工序整体数字化水平较低。对船舶行业企业开展调研访谈发现，船舶行业数字化呈现出以下特点。

     （一）数字化转型支撑体系建设尚不完善，数字化发展受限

      数据要素是制造业数字化转型的核心要素。当前，船舶产业链各个阶段都存在数据采集困难的问题。在总装建造阶段，船舶工业产业链中的许多企业仍在使用传统的信息系统和基础设施，在数据收集、存储、分析和应用等方面无法满足当前数字化转型的需求；在航运服务阶段，船舶产业链中的核心数据模型往往缺乏统一性和标准化，数据模型的整合管理机制尚不完善，企业难以找到合适的数据模型来处理生产运营中的问题。

     （二）数据孤岛现象普遍存在，数据资产积累意识尚未启蒙

      船舶产业链中的设计、制造、运营、维护等环节往往由不同的企业承担，不同企业或同一企业内部也会因为不同环节信息化程度的不同采用不同的信息系统和数据标准，这导致数据在产业链各环节之间的流通受阻，形成了一个个数据孤岛。企业虽拥有大量的数据资源，也难以将其转化为有价值的信息和知识。

     （三）供应链与产业链数字化水平不同步，质量追溯体系不健全

      在数字经济时代，船舶行业的数字化能力同样适用于“木桶原则”，行业的产业链与供应链整体数字化水平往往由其中最薄弱的环节决定。随着质量标准体系的不断健全与人们对产品质量的日益苛求，船舶行业各类配套产品缺乏通用的物品编码标识、信息难以采集追溯、物流进程难以跟踪的问题日益突出，极大地影响了船舶建造的效率、成本和质量的管控水平。

      2024 年 3—7 月，中国电子技术标准化研究院对部分船舶行业企业开展数字化转型成熟度程度评估及调研，涉及企业包括船舶产业链中的船舶建造、修船改装和配套服务企业，参照《信息技术服务 数字化转型 成熟度模型与评估》（GB/T 43439—2023）对企业的数字化转型现状开展评估，识别出各企业在数字化转型过程中的整体水平及薄弱项。表 1 给出了企业数字化转型成熟度的通用评级描述，结合评估结果分析，目前船舶行业数字化转型整体水平在 2.0 等级。

      调研评估期间，在 16 家企业中共发现数字化转型能力弱项 75 个，能力弱项分布频次见。

      通过调研评估发现，7 项数字化转型薄弱项主要集中在数据管理与集成以及数字化生产领域。

      船舶制造行业的生产设备主要为钢材的切割、焊接和组装设备。受钢材体积和形态限制，目前船厂中只有少部分流程实现了自动切割焊接，大部分流程仍依赖人工作业。

      在设计测试环节，系统间联通程度较低，导致数据间无法实现互联互通，数据孤岛现象普遍存在，生产及管理者难以通过开展数据分析实现生产决策。

      船舶产业链 80% 以上的系统软件都来源于国外的供应商，特别是研发设计和生产制造方面尤为突出。软件之间相互独立，导致全流程系统集成度较低，在增加了工作量的同时带来了数据人为误差出现的风险。

      造船及修船行业与传统离散和流程性制造业的营销具有较大差别：一是客户数量较少且固定，客户话语权较高，船舶的各类参数都要完全满足船东要求；二是船舶制造企业大多遵循按照订单制作的模式，相比于普通商品，船舶的营销属性较弱。因此，企业对于数智化营销需求整体较低。当前，大部分针对船东的客户信息和营销管理都与合同管理等合并，或只是简单使用电子表格进行管理。

      当前，船舶制造行业的售后服务整体数字化程度较低。同时，作为产品的船舶交付后即投入使用，使用环境（海上）的信号条件较差，通常不具备遇到问题实时反馈的条件，只能通过电子文档的形式进行问题描述，由专门的售后服务公司转至生产厂商。

      船舶制造行业的生产工序以钢材的切割和焊接为主，同时船舶工业生产没有大批量生产的概念，单件小批量制造是其最大特点。这使每一条船的设计、建造和装配过程都具有自身的特性，无法简单地重复，增加了信息化建设的成本。

      船舶生产企业的部分原料，例如钢板等，体积较大，当前国内适用于钢板堆料场的仓库管理系统较少，造船企业实际操作中仍需要大量依赖人工，数字化程度较低。在场内配送环节，船舶生产企业的生产场地较大，且船舶行业生产节奏慢于传统离散制造业，对及时配送需求度较低，致使配送环节数字化基础薄弱。

      二、以数字化转型场景图谱引导船舶工业加快转型升级

      数字化转型场景图谱是为了更好地组织、管理重点行业、重点产业链数字化转型工作，从供需两侧科学系统地加快关键数字技术攻关、提升数字技术应用水平、赋能企业转型升级，有序推进制造业数字化转型行动落实而形成的路线图谱。本文结合船舶行业特性，梳理产业链核心环节并将其作为图谱横轴，分环节剖析产业链上下游业务活动并将其作为纵轴，选取其中典型数字化场景形成船舶行业数字化转型图谱。具体转型图谱按照“5+N+4”的实施思路构建。图谱各部分说明如下。

     （一）1 条主线：产业链关键环节

      通过对特定行业的产业链进行分析，确定产业链核心环节，由该核心环节向产业链上下游拓展，确定 3 ～ 5 个对于产业链运转最为重要的核心环节构成图谱横轴。

     （二）5 个活动：关键业务活动

      数字化转型谱图的纵轴按照企业业务活动中的不同领域进行划分，将链上企业的业务活动划分为研发设计、生产制造、运维服务、经营管理、供应链管理五类，覆盖设计、制造、管理和服务等领域，作为分析产业链业务活动数字化水平的基础。

      （三）N 个场景：典型数字化场景

      场景是产业链各环节和企业业务活动中的最细分模块，也是产业链上数字化水平的具体呈现载体。在图谱构建过程中，本文将选择产业链各环节中最具代表性的主业务场景进行分析。

      （四）4 个要素：数字化核心要素

      在图谱中所有的数字化场景都将从工具软件、知识模型、数据要素、人才技能 4 个产业链数字化转型所需核心数字化要素进行分析，基于对上述 4 类数字化要素现状和需求的综合分析，明确产业链上下游各类业务场景的数字化现状与痛点问题。

      三、船舶行业数字化转型场景图谱构建

      依照数字化转型场景图谱构建原则，结合船舶行业产业链数字化转型实际情况，对船舶产业链的数字化转型典型场景和核心要素进行梳理，形成船舶行业数字化转型场景图谱。

     （一）智能制造场景

      智能制造是配套设备环节数字化场景的重要抓手。船舶行业配套设备环节的主要工作在配套设备的生产上，其数字化转型的最终目的是利用数字化技术优化生产流程，提高设备的制造精度和可靠性，减少设备故障，提升产品的稳定性和可靠性。配套设备环节智能制造是数字化转型的核心，要求通过对生产设备的智能化改造实现精准控制和智能化管理，减少人为操作的误差，提高生产线的自动化程度，从而显著提升生产效率。

     （二）辅助决策场景

      辅助决策是船舶设计环节数字化场景的核心诉求。根据调研结果发现，船舶设计环节的船舶总体设计主场景、数字化设计项目主场景以及造船需求收集与交付主场景的痛点问题集中在设计过程中的数据分析及预测、设计结果的论证、设计图纸的解读三个方面。三个方面均涉及大量的数据计算、模拟分析、优化决策等复杂任务，还需要对数据的高度解析和对信息的深度认知。这些任务均需要高效、准确的数字化工具辅助支持。

     （三）流程监控场景

      流程监控是总装建造环节数字化场景的质量保障。船舶行业的总装建造环节是将各种配套设备在船体上进行总装集成。总装建造通过数字化技术，可以实时了解各个生产环节的进度情况，包括物料准备、部件加工、组装进度等。通过对全流程的智能化监控和问题识别，能够确保生产过程的稳定性和可靠性，提高产品质量和生产效率。

     （四）知识挖掘场景

      航运服务环节数字化场景的工作重心。航运服务环节工作的核心是通过对船只运营过程中产生的数据进行分析，为船舶运营提供各种保障服务。应用数字化技术可以提高航运服务各类产品的智能化水平，促进数据的深层挖掘，提升服务质量和效率。

      四、促进船舶行业数字化转型的建议

      针对船舶行业数字化转型当前面临的问题，结合数字化转型场景图谱、行业实际情况和企业发展需求，在研发设计、生产制造、经营管理、标准赋能和人才建设等方面给出发展建议。

     （一）加大数字化工具研发力度，推动数字化工具国产化替代

      加大对数字化工具研发的投入，设立专项资金，支持关键技术和产品的研发。一方面，对照船舶行业数字化转型场景图谱，梳理重点场景数字化软件、系统和工具应用情况，鼓励行业开展相关软件的安全可靠适配应用探索；另一方面，利用数字化工具打通各类系统间的数据孤岛，推动数据在产业链间流通，提升船舶产业链整体数字化水平。

     （二）深入挖掘数据价值，促进产业链各环节的数据互联互通

      对船舶生产制造各环节的数据进行全面梳理。在数据采集部分，通过加快淘汰落后低效设备、超期服役老旧设备，对数控加工、焊接机器人、检测等设备开展更新升级，实现对生产设备数据的高效采集分析；在数据管理部分，通过应用机器学习、人工智能等技术，对产业链各环节的数据进行深度挖掘和分析；在数据流体部分，通过制定统一的数据接口协议，确保不同环节的数据能够顺畅流通。

     （三）提升数据资产化意识，促进核心数据模型的研发和利用

      在业务经营中，企业需要将数据作为企业数字化建设的重要资产，将数据资产纳入企业资产管理范畴，确保数据资产得到合理保护和利用。在经营管理和供应链管理等业务活动中增加对核心数据模型研发的投入，利用数据模型辅助行业开展生产管理、项目进度管控、营销和供应链决策。搭建数据模型交易平台，促进船舶行业典型数据模型的买卖和交易，通过数据模型在船舶行业的复用，实现模型的价值最大化。

     （四）完善数字化转型标准体系，以标准引导产业链数字化转型方向

      结合船舶行业数字化转型场景图谱和典型场景，建设船舶产业链数字化转型标准体系，制定指导船舶行业数字化转型的技术体系和应用标准 。定期对船舶行业数字化转型现状开展评估，分析企业在数字化转型中的薄弱项，有针对性地引领船舶企业开展转型工作。

     （五）建立数字化转型人才培育体系，调整人才队伍结构

      数字化人才是支撑的重要基础，为提升船舶行业整体数字化水平，需要明确数字化转型人才定义及范围，梳理船舶行业数字化转型人才技能需求，结合行业需求开展人才技能领域的标准制定工作，有针对性地编制对应培训课程，并以此对从业人员开展培训；与高校开展合作，开设船舶行业数字化相关领域专业课程，弥补船舶领域人才缺口，持续提升整体数字化能力。

      通过对船舶行业数字化转型场景的研究和图谱分析，帮助船舶产业链内企业明确梳理自身数字化建设情况和核心痛点，有针对性地开展数字化转型建设和实施，在产业链内集中优势资源，攻克薄弱环节，带动船舶行业产业链全流程数字化水平的提升，促进产业链高质量发展。