制造业最近备受关注，先是全国GDP中制造业占比由2016年的32.45%下降到2020年的26.2%，占比跌破30%引起各界的高度关注。再是原材料不断上涨，尤其是钢铁价格几乎翻倍，多个行业受到影响，引发各界的热烈讨论。
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尽管我国已经是制造大国，制造型企业很多但不强，大多是生产零部件或代工组装的中低端制造。而低端制造型企业往往借劳动力优势，出卖力气、手艺挣钱。但是，低端制造型企业在产业链中往往是在价值金字塔的最底层，企业利润大多微薄。
以手机制造为例，苹果系列产品超过90%都在中国制造。然而，一部iPhone卖出五成以上的利润都是苹果所有。尽管产业链上某些企业如欧菲光、立讯精密、歌尔股份从中获得增长裨益，但依然对苹果依赖很深。如早前苹果为了对冲中美贸易风险，开始把部分产能往越南和印度转移，欧菲光被苹果剔出产业链，因此可能损失近四分之一的营业收入，生产经营大受影响。
欧菲光作为行业第一梯队的企业尚且如此，如果是其他中小型企业呢？
中低端制造产能转移不可避免，尽管并非一朝一夕之事，但这是制造业早晚要面对的事实。况且如今，制造业的压力不仅在需求侧，更多的在供给侧。一方面，行业竞争激烈，产品同质化严重导致价格战此起彼伏。另一方面，原材料不断上涨，本来微薄的利润一再压缩，但这些原材料的升幅更多被中下游的制造型企业吸收消化，如果这样的情况长期持续，估计很多工厂撑不住。
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怎么才能走出价格战、获得更多市场的话语权呢？打造品牌和升级技术。而这也是产业升级的重要因素。
然而，内观自身，制造业缺资金、缺技术、缺人才，那怎么办呢？
采用新的工具。比如数字化工具。
过去，不少中小型制造型企业还在人工记录各种数据。数据不连贯、获得方式费时费力，而且人工记录的数据容易产生误差，效率很低。根据这些数据难以进行决策判断，更多是产品好坏、设备修复等大多都是依靠专业经验进行判断和修复。
现在，借助底层数据采集设备便可以实时采集设备信息、环境信息，甚至能够识别人的动作行为。比如寰球智能的振动传感器采用MEMS芯片，具有低功耗、易集成、可靠性高等优点，能够实时监测设备运行信息。
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借助数字化工具，企业能够减少误差、提高效率的同时，能够更好地将知识和经验进行积累、将问题进行分析，为日后的生产、研发等决策判断提供更好的数据参考和支撑。效率提高了，成本降低了，同样的价格，产品质量提升了，最终获得更多用户的青睐。
尽管如今制造业内外交困，但他们还在坚持着，一步步地往前行。困难是暂时的，重要的是找到解决的办法。
