艾瑞咨询:车企生产数字化为车企提供的长期隐形价值将远远超出想象

要闻 >
智通财经
分享

车企数字化丨研究报告

核心摘要:

发展背景:

生产数字化理解:生产数字化是利用数字化技术,解决现有生产制造方式不能满足客户需求的核心问题,同时将生产流程、工艺中的不确定性降到最低。

转型驱动力:国家政策和地方细则双轮驱动;消费者个性化需求对于生产提出更高要求;数字化转型保证企业竞争力;依赖经验的生产决策急需数据能力全面优化。

发展现状:

转型目标:利用数字工厂将传统汽车生产制造方式转变为柔性化生产方式,以便快速的响应消费者个性化需求,以及降低为了满足消费者需求而产生的一切不确定性和风险。

困境与挑战:顶层架构缺失导致的内生动力不足;由于缺乏数字化认知导致的转型失灵;看重投资回报率,难以接受投资回报不明确下的巨额支出;生产端附加价值较低,难以获得高层重视。

转型建议:自上而下:在集团层面设立数字化部门,自上而下贯彻数字化路线;纲举目张:抓住自身企业数字化的关键所在,以点带面、小步快跑;生产效率提升并非一蹴而就,配置临时人员可促进产能提升。

发展趋势:

数据分析:数据分析工具和人才需求不断增长,既了解汽车制造又能够熟练使用数据分析工具的人才将在行业中获得巨大的竞争力。

5G工厂:5G将成为数字工厂的重要通讯手段之一,其大带宽、高可靠性和低延时等性能在汽车制造中的适合用性不断提升。

协作机器人:机器人在制造业中的持续优化及演进,人机共融的生产方式将重塑人们对制造业的刻板印象。

何为生产数字化?

生产数字化是应用数字化技术,以满足客户定制化需求为本,以应对车企生产不确定性为核心的生产变革手段

目前,中国车企在制造端面临的核心问题是现有的制造方案不能满足客户个性化、定制化的购车需求,大批量制造的同质化产品已无法得到客户的青睐,因此车企为提升自身竞争力开始尝试小批量定制化产品。至此,客户对于质量、配置、服务和交付时间要求的不确定性倒逼车企必须对整个生产流程做出改变,而生产数字化便是车企生产流程变革的重要手段。生产数字化虽然可帮助车企优化生产排期、工艺流程等达成减本增效,但自动化设备的使用、制造经验的提升和精益制造的理念已将生产效率成倍提升,边际效应愈加明显。因此,艾瑞认为,车企生产数字化的核心在于利用数据能力应对消费者需求转变所带来的潜在风险,将生产流程、工艺中的不确定性降到最低,其为车企提供的长期隐形价值将远远超出想象。

汽车制造四大工艺简述

冲压、焊接、涂装、总装

冲压:由于工作环境较为恶劣,通常为简单、批量化的工作,因此自动化率可达90%以上。但其数字化程度相对较低,因为其虽然要求在达到一定精度内的大批量生产,但可通过库存来解决多数问题。焊装:焊装是汽车质量分界点,工艺相对复杂,环境恶劣,部分操作要求带有计算机视觉的设备进行自动化激光点焊,自动化率可达80%~90%,但由于分拼线和表面调整线操作较为复杂,仍需人工操作。涂装:工艺相对简单,由机器人按照既定轨迹喷涂即可,自动化率可达80%以上。但其过程少有复杂的数字化系统支持,因此数字化程度相对较低。总装:由于零部件种类较多且不规则,使用机器人成本较高,因此较为依赖人工装配,自动化率在20%~30%左右,数字化特征较多体现在工时优化和质量检测方面。

工业大数据如何改善生产方式?

数据透明化、敏捷化成为车企生产方式变革的根本所在

工业数据为车企生产环节转型的基础,而数据的透明化,决策的敏捷化是生产数字化转型的根本。通过在库存、制造、物流、质检等各个生产环节产生的数据进行有效连接,分析及使用,改变原有粗放的生产方式。用数据的透明及快速传输能力打造数字工厂,解决车企生产环节长久以来的遗留问题或未被发现的问题,从而精准管控生产效率,预防潜在风险便是工业大数据赋予车企生产环节的意义。

工业软件如何赋能生产控制?

处于执行层的MES赋能生产制造环节的数字决策

生产执行系统(MES)是车企生产环节重要的数字化工具,MES借助底层信息,根据上传的计划数据和生产实时数据做出反应、计算和展示。MES上接车间管理层下接设备,横向覆盖冲、焊、涂、总四大车间,可在生产、物流、人员、工艺、过程等维度做出快速响应,提高信息传递效率和精准度,有效降低由于不确定性因素导致的停工、错料等情况。

工业机器人如何提升制造水平?

利用机器人流程自动化和数据能力打造数字智能工厂

供应商帮助企业搭建自动化生产线的周期一般为6到18个月,取决于产线长度和制造工艺复杂程度等因素。在四大车间当中,出于焊装对质量、精度要求较高,涂装喷房中环境高温高湿且涂料异味较重,因此焊接和涂装环节机器人用量最大,从几十到几百台不等,取决于产线生产节拍。冲压环节因操作流程简单,机器人仅作为抓取、装卸使用,因此少量机器人便可满足需求。而总装环节本身自动化程度较低,除玻璃打胶、密封条粘贴等,其他操作机器人难以执行,因此部分企业用量在8~10台不等。总体而言,每个机器人的使用约代替5个人工,可将JPH从30提升至50以上,将OEE从70%~80%提升至90%以上,极大程度上提高生产效率及制造水平。然而机器人在自动化时代就被各大车企广泛应用,因此机器人在数字化时代的价值不仅仅是机器替代人工,而是通过挖掘机器人采集到的数据进行进一步分析赋能整个生产环节,利用机器和数据价值的叠加打造数字工厂,为智能制造和工业4.0打下基础。

数字孪生如何进行模拟仿真?

利用数据透明化降本增效,减少生产环节不确定性因素

在利用数字孪生进行生产仿真时,规划人员利用无人机等现场勘测设备进行绘制产线的基本信息,同时利用工厂已有的历史信息作为参考设置变量和参数建立模拟工厂,其输出的结果可作为评价工厂具体指标的重要参考。例如,通过制造流程孪生体观测生产节拍、机器人工作状态和生产工艺异常值等,可有效帮助现场管理者对物料输送、料道规划、工位和物料区进行统一规划。同时可对比物流、工位设置方案与生产工艺的适配性,提前得知规划的生产物流方案是否存在浪费,可在方案实施时大幅降低试错成本,避免设备的过度投入,可将物料成本节约30%左右,最大化降低在传统工厂生产时发生的不确定性问题。

技术应用的终极目标—生产模式变革

柔性化模式令每下一辆汽车的生产都成为一个盲盒

任何新兴技术都并非为了应用而应用。在车企生产数字化进程中,技术应用的终极目标是利用数字工厂将传统汽车生产制造方式转变为柔性化生产方式,以便快速响应消费者个性化需求,以及降低为了满足消费者需求而产生的一切不确定性和风险,为下一阶段的智能化打下良好的基础。具体体现包含在冲压车间中以极短的时间内更换胎膜;在焊装车间中以机器人自主识别焊点位置和工艺要求;在涂装车间内自主完成油漆罐清洗同时降低资源浪费;在总装车间内AVG自动识别所需物料并及时配送。总之,在车企数字化转型过程中,前沿技术应用的目标并非在技术升级,而在完成一次历史性的生产方式变革;而变革后的未来工厂将具有快速而经济地适应生产变化的能力,和适应由需求改变引起的不确定性能力。

生产数字化转型的困境与挑战

缺乏顶层设计使企业数字化转型知易行难

生产各环节的数据、业务、流程、软件系统等打通都需要顶层构架的预先设计和规划,而缺乏了顶层设计便容易出现流程割裂、建设重复、标准不一的种种问题。更重要的是,在面临短期内的大量资金需求、部门间利益平衡和原有考核压力的问题时,缺乏顶层设计导致各部门间数字化目标难以对齐,担心JPH、资金等短期损失导致数字化内生动力不足,进而数字化进程受阻。尤其在部分国资背景车企,国资委和集团的考核集中在市占率、产销量和利润方面,除非承接国家研究课题拿到相应预算,否则使用先进科技的决策将极为谨慎。

由于缺乏数字化认知导致的转型失灵

由于生产制造端的数字化转型仍然为新生事物,国内起步较晚,因此车企对此认知仍然处于参差不齐的阶段。在员工层面,IT人员认为数字化是软件和数据的利用;生产人员认为智能制造设备是数字化的体现,各部门如盲人摸象般的认知难以统一。在企业层面,部分管理者并未从其本质层面出发思考问题,认为数字化仅仅为了降本增效,忽略了其应对风险的本质,导致短期内难以达成降本增效的目标而在迷途中苦苦思索。同时,部分管理者容易将自动化和数字化混淆,更加导致了认知偏差。

生产数字化的本质体现在汽车产业业态、消费者需求和外部环境发生变化时第一时间应对风险和快速响应的能力;是在设备透明化,生产敏捷化的基础上以柔性生产的方式为客户定制个性化、小批量产品的能力;是帮助实现智能制造及工业4.0的必要手段和工具。而对此本质认知的偏差成为了数字化进程中的重要阻碍。

看重投资回报率,难以接受投资回报不明确下的巨额支出

由于数字化项目花费金额较大,同时车企为避免过度投资会谨慎考虑前期投资额并对投资报率极为重视,因此部分企业仅将数字化作为尝试性的前沿探索,不当做重要战略方向。更重要的是,由于在数字化前期难以快速见到回报且过程中存在诸多瓶颈,管理者为企业短中期利益考虑难以接受投资回报不明确情况下的巨额投资。虽然管理者此番考虑实属合理,但会一定程度上拖慢数字化转型的节奏甚至导致项目的半途而废,从而失去长期的市场竞争力。

生产制造或是汽车生命周期中最难以受到重视的环节

汽车工业被称作“工业中的工业”,其产业链相对其他产业更长、更复杂;同时汽车的制造能力与其供应链、营销、品牌、口碑等有着极其密切的关系,因此汽车工业的微笑曲线理应更加平缓,而生产制造环节的价值理应更高,然而在整体汽车生命周期当中生产制造仍然是最不被集团高层重视的环节。虽然部分学者表示目前已经打破了传统的微笑曲线由中部向两端攀升的固定思维,但不得不承认的是生产制造的附加值仍然难以提升,因此生产制造在整体汽车价值链中处与较为尴尬的境地。由于销售量、利润、市占率等“硬指标”的压力,车企更加重视设计、研发和营销环节。数字化设计/研发可以加速汽车的更新迭代,数字化营销可以精准触达用户以完成销售指标,而对于生产制造环节的要求则为按照规定的质量及时间顺利交付即可。因此,当“硬指标”难以达成时,生产制造方面的数字化投入则变成了部分企业的负担和累赘。

生产数字化转型关键成功因素

决策层的支持成为生产数字化转型成功的最关键的因素

自下而上和自上而下的推动数字化转型的差异极其明显。例如,在缺乏高层支持的情况下,虽各部门均可部署数字化技术但短期成本较高,如涂装车间改造多则需要二到三百台机器人,每台价格在几十万到几百万之间,在部门间配合和资金审批等事项中将会产生极大阻碍。同时,部门间在尚未建立数字化共识时,研发、生产、供应链等部门独立数字化难以产生实际意义甚至会出现反作用,例如通过工艺流程改造提高生产节拍后,供应链部门若无法做到数字化系统协同则会出现暂时的物料紧张问题。因此,数字化仅仅是转型工具,而通过部门间协同达成生产模式变革才是目的。而达到此目的则需要高层挂帅,自上而下的进行数字化进程,通过工艺、软件、系统等顶层架构减少各部门对数字化理解的偏差,建立科学的决策机制和流程机制,最大程度上减少数字化进程中所走的弯路。

IT与生产双管齐下、有机融合是数字化转型落地的根本原则

通常IT部门与生产部门存在着不同的业务语言和对数字化的理解,因此在理解出现偏差时,生产人员认为技术人员缺乏技术能力,而技术人员则认为生产人员需求不合理,容易导致责任推诿及内部管理混乱,因此两者之间沟通机制的建立成为基础。同时,传统车企中IT等部门仅扮演边缘角色,而生产、业务部门由于直接与产销挂钩故话语权较大;当数字化来临后,由于数字化项目通常较为复杂,耗费资金较大,且由于其专业性导致生产及业务部门难以承担,因此IT部门被给予了较大权利与责任。此举引发两种问题,其一间接削弱了生产及业务部门的话语权,导致部门间利益博弈,配合意愿降低;其二IT部门在过多的被公司寄以厚望的同时,考核指标并未发生根本变化,导致内生动力不足。因此,IT部门和生产、业务部门需协同配合,双管齐下,在各自的职责范围中提高期望与产出之间的一致性。

将梳理流程、统一数据作为数字化转型的源头

问渠那得清如许,为有源头活水来。在开始数字化项目之前企业生产环节的流程梳理十分关键,若线下流程混乱则线上流程将毫无意义,因此流程清晰后再做系统和软件的开发将事半功倍。生产、质控、物流等需求必须要从生产车间各个部门找到对应的生产负责人和工程师将流程厘清,明确流程机制的核心和业务流中的权责机制,否则软件开发完成后流程不同便不得不做系统的二次更改,造成人力、物力及财力的浪费。同时,每种物料、车型等在不同环节的编号、规格数据也需要在开发软件之间进行统一,规避不同格式、人称和操作手法导致的数据不统一的问题,为后期的数据分析及数据库打下基础。而对于供应商来讲更需要做到与车企的数据同步,提供统一标准的数据标签,尽可能达到零部件状态可追溯。

企业战略层:自上而下

在集团层面设立数字化部门,自上而下贯彻数字化路线

目前部分车企并未有专门的数字化部门负责相关项目,而以项目组或某一部门冠名的形式居多,其专业性仍有待考量。因此在数字化决策初期,企业应在集团层面建立数字化部门,任命生产与IT的复合型人才作为CDO,保证其与生产、业务部门的顺畅沟通。同时决策层在建立数字化转型路线后,需从长远考虑,从顶层设计出发向下贯彻,因为一旦总体系统模型建好后将来业务或者需求需要拓展,流程的兼容性以及不同供应商之间的系统兼容性可能对系统性能产生重大影响。同时,市场、消费者、技术、竞对等在不断变化,不应将数字化孤立的看待为静态的路线,相反应建立循环式流程,周期性的对上述各项因素进行判断,而认知的不断刷新也将促使企业走向适合自身的数字化道路。

企业管理层:纲举目张

抓住自身企业数字化的关键所在,以点带面、小步快跑

车企每日被无数的伪数字化所包围,不排除部分软件企业以推销为目的将自身产品及服务包装为数字化概念,其动机仍有待商榷。而数字化并非是可以解决一切企业问题的良药,因此企业需要明确阶段性数字化目标和自身变革的细节,对应顶层设计和企业现状筛选出可以解决关键问题的数字化手段,只有对业务有实质性的提升,企业战略层才能看到价值从而给与资源支持。同时尝试从关键的小问题着手,做好数据标准和底层软件为将来的全面数字化和智能化打下基础,采取纲举目张、以点带面,小步快跑的方式进行数字化转型。此举可以将一次性的大额投资进行分摊,减轻短期内资金压力,降低对投资回报的担忧,进而有目的、有重点的促进生产环节的数字化转型。

企业执行层:循序渐进

生产效率提升并非一蹴而就,配置临时人员可促进产能提升

生产效率的提升是车企数字化中关注较多的课题之一,而由于停线频率、物流问题、人员操作等不确定性因素,使用数字化工具得出的提升指标仍需经过现场验证和磨合才能真正体现价值。因此,工厂可采取配备候选人、提前测试等循序渐进的方式完成生产效率的提升。

车企生产数字化水平评估模型

了解自身才能在竞争中胸有成竹

艾瑞针对生产数字化建立了评估模型,旨在帮助车企初步了解自身的数字化程度以便对自身竞争力做出基本判断。此模型结合了大量外部资料审阅与行业专家深度验证,包含24项评估指标并对其重要性进行分析和量化,内容涵盖软硬件、机器人、仿真模拟、标准化、生产模式等方面。

如何使用数字化模型进行自测?

合资车企表现更胜一筹,自主车企压力下精进不止

由于国内合资企业可以更有效的借鉴国外先进的制造经验,生产数字化水平较高。而自主车企虽然起步较晚,暂时稍显落后,但其拥抱数字化的态度与积极性不断提升,逐渐缩短与合资企业的差距。而新势力车企则后发优势明显,部分新势力工厂数字化程度极高,部分生产环节如冲压、焊接可达到95%以上甚至100%的自动化率,并利用数字化技术进行管理调度。


数据分析工具和人才需求不断增长

汽车产业数据量的增长将导致相关人才的巨大缺口

随着数字化趋势不断扩张,全球数据数据量将持续指数型增长,2020年数据量相当于世界上所有沙子的57倍,而多数为非结构化数据。在数字化工厂中,传感器、机器人等数据的处理及分析将成为汽车制造领域中的一大挑战,因此数据分析相关人才的重要性不言而喻,BI、Business Objects和Cognos等数据分析系统的使用将成为日常,而既了解汽车制造又能够熟练使用数据分析工具的人才将在行业中获得巨大的竞争力。

机器人在制造业中的持续优化及演进

人机共融的生产方式将重塑人们对制造业的刻板印象

2014年丁汉院士、杨学军和郑南宁院士主导推动了国家自然科学基金委重大研究计划“共融机器人基础理论与关键技术研究”,推动人、机、环境共融机器人的研究,包含了刚-柔-软耦合顺柔结构设计与动力学、多模态环境感知和人机互协作等方向,逐渐成为当前机器人的发展趋势。而协作机器人在汽车生产制造中的应用仍然取决于场景的开发,预计5~10年后将逐渐开始成熟。协作机器人的研究并非为了不断增加机器人的用量以取代人类,人类的智慧更不会因协作机器人的出现而停滞不前甚至衰退,而是在生产制造中相互适应、彼此支持的共同优化与演进。

数字化服务商的不断成熟与发展

为解决车企实际痛点,服务商的产品价值将不断提升

除机器人或硬件服务商外,多数数字化服务商为互联网及IT企业,其互联网思维与传统的工业制造思维有所差异,而数字化也并非是简单的互联网与制造业的结合,因此部分车企在与数字化服务商合作后发现其实际产生的价值不如预期。而数字化服务商也在探索中不断成长,更加聚焦于解决车企的实际问题而被车企广泛认可,以BATH为代表的大型互联网企业正在不断夺取外商市场份额,而少部分宣传伪数字化概念的服务商将逐渐退出历史舞台。

本文编选自“艾瑞咨询”,智通财经编辑:韩永昌。

标签: 车企 数字化

THE END
广告、内容合作请点击这里 寻求合作
免责声明:本文系转载,版权归原作者所有;旨在传递信息,不代表中国财投网的观点和立场。

相关热点

资讯播报

入股分红计算方式都有哪些 分红的形式也不同
布林线指数的含义是什么?布林线的范围和缺点详情
基金经理新进持仓浮现,A股中小市值个股受青睐
再迎活水!MSCI、富时罗素、恒生等多家指数公司调整旗下指数
数字经济产业爆发,云计算50ETF(516630)开盘后涨幅全市场ETF第一
东数西算来了!东方国信、浪潮信息涨超8%,云计算ETF(159890)疯涨近4%
*ST乐材:拟购买航天能源、航天模塑 进军两大业务领域
凭祥推出货车代驾司机GPS手环疫情防控措施
桂林一男子作业时不慎跌入油罐内昏迷,消防紧急救援!
港股科技拉升,美团翻红,恒生互联网ETF(513330)开年来净申购资金超38亿元
警惕!开学季诈骗案高发 “儿子”QQ催钱 爸爸差点上当
河池多县出现下雪和冰冻现象 启动Ⅲ级应急响应
雨雪天气来袭 桂林多地道路因结冰临时交通管制
广西网上年货节网络零售额突破65亿元
国家统计局:1月各线城市新建商品住宅和二手住宅销售价格环比上涨或降幅收窄 环比下降城市个数减少
再通胀交易回归?哪些资产又将成为赢家?
统计局解读:2022年1月份商品住宅销售价格环比降势减弱 同比涨幅总体回落
美银推荐这28只优质小盘股 暗示美联储于标普500跌至3.7万点出手
上汽奥迪旗下首款纯电车型Q5 e-tron开启预售 起售价与宝马iX3看齐
全球最大石油交易商:预计油价将“长期”维持在100美元上方
比亚迪e平台3.0首款A级潮跑SUV上市 比亚迪元PLUS订单量破2万台
湖北省小龙虾产业发展迅猛 “链”出1300亿元综合产值
收款码新规3月起实施 多家银行推广聚合码
A股女鞋第一股“星期六”收到警示函 公司回应:在途差异未及时告知会计师
咪咕视频靠“濛主”蹿红 爆火之后是否仍能玩转“流量魔法”?
新购广西本地产新能源营运车可获电费补贴4000元/辆·年
南宁住房公积金贷款新规:二套房首付比例降为30%
百色市精准施策有序有力推进复工复产
项目为王 招商先行 广西118支驻点招商工作队出征
自治区召开金融支持百色复工复产政银企对接会议
沙特呼吁OPEC+团结一致 阿联酋等称应坚持目前协议
雀巢调整产品组合完成680亿收购和剥离 北美和大中华为最主要市场
国际指数编制公司公布富时罗素旗舰指数 102只A股被纳入
新三板挂牌公司6932家 59家成长为“单项冠军“
中国经济对全球影响力提升 平均每天有4亿多美元外资涌入中国
年度的第一张“成绩单”公布 电商结构快速变化
广西启动专项行动护食品安全 严查网络订餐等风险隐患
广西下雪了!
成长的反弹窗口是何时?
修复进行中,结构如何配置?
全球资金流向监测:互联互通南北向均转为流出
正荣地产官宣躺平:或无法偿还3月即将到期债务
2月20日焦点图 (1/9)
手机天气显示南宁多个城区“下雪”了 气象局回复
注意!一批逾期未换证未年审驾驶人名单曝光
一纸通知再引美团股价闪崩,餐饮外卖要降价了?
国君策略:稳增长在途,消费渐次起
他们延续的爱让防城港这名重型地贫女孩重获新生
返工潮和开学季到来 南宁始发机票仍有“白菜价”
最新!自治区出台27条政策措施推进百色复工复产
百色多措并举妥善安置300多名因疫情滞留游客
中国金茂拟向合资格股东分派约1.92亿股金茂服务股份
华润万象生活预计2021年度股东应占溢利同比增加约105–115%
似游龙 舞翩跹 隋文静韩聪花样滑冰双人滑摘金
守护舌尖上的安全!广西开展食品安全专项行动
定向爆破“木头姐”
华创:春节错峰致快递行业业务量同比增3.3% 上市公司单票收入同、环比整体提升
华泰证券:“锂”想很美,深耕基本面
ASM太平洋(00522)、统一企业中国(00220)等六只股被调出富时罗素亚太区域指数大盘股
创新药出海新角度:Biotech如何进入欧洲市场?
到2024年,可选择的电动车型将翻一番
11岁男孩深夜偷开家长的车出游,监控拍下惊险一幕......
富时罗素亚太区域指数审查结果出炉 新纳入东方海外国际(00316)高伟电子(01415)等
富时罗素中国区域指数大盘股变化详解:新增农夫山泉(09633)和贝泰妮(300957.SZ)等27只个股
“东数西算”全面启动,众多公司蓄势待发
房地产贷款现“开门红”,经济日报回应楼市“回暖”
恒指季检结果:商汤、小鹏、理想被纳入恒生科技指数,3月7日生效
出海,能解救潮玩下半场吗?
中泰证券:“东数西算”工程全面启动 数字化基建的投资机遇该如何把握?
西部宏观:美国劳动力市场跟踪指南
恒生综合指数成分股调整! 民银资本(01141)、伟能集团(01608)、时代邻里(09928)等多家遭剔除
资本邦IPO周报:虎年首家被否企业出现,科创板或迎电解液添加剂第一股
快递龙头新年开门红,三家“通达系”快递服务业务稳步增长
绿城管理控股获纳入恒生综合指数成份股
恒指公司:联想集团将正式纳入恒生指数
2月21日-27日重磅经济数据和事件前瞻:欧美PMI数据来袭
特斯拉(TSLA.US)4680电池拉动的金属需求增量分析
查成绩了!广西2022年研究生考试成绩将于2月21日公布
2021年广西人才网人才供求分析报告出炉
广西今年组织9项专项活动,构建人才“蓄水池”并帮扶就业
广西推出政策“大礼包”促建筑业发展
春暖花开,全力以“复”!百色市“一业一策”“一企一策”积极有序推进复工复产
北交所2022年首份月报:北交所首家,观典防务转板过会科创板
“线下酒馆连锁第一股”海伦司获纳入恒生港股通中小型指数成份股
广西实施中医药壮瑶医药振兴发展三年攻坚行动
东吴宏观:防疫“躺平”国家的股市为何抗跌?
ADC药物2021年全球销售收入和竞争展望
纳指两年来首现“死亡交叉” 预示近期将进一步下跌
黄金有望成为2月美股表现最佳板块,花旗分析师短期看涨但长期看跌
巨亏50%!股神巴菲特首次押注印度就“栽了”,另一笔同类投资也很惨
英镑兑美元价格分析:多头等待持续突破下行趋势线
CFTC持仓解读:黄金看多意愿升温,原油看多意愿降温(2月15日当周)
美元兑加元震荡持稳,加拿大经济数据喜忧参半
沪市市场运行情况例行发布(2022年2月18日)
同比扭亏为盈,兰石重装2021年度归母净利润达1.23亿元
俄乌紧张局势下 华尔街建议这样对冲风险
伊核协议若恢复会打压油价?OPEC+知情人士爆出一个“反方”消息
德国风力发电量有望创新高 欧洲电价暴跌65%至今年最低水平
联想集团(00992)、农夫山泉(09633)染蓝!恒指成份股增至66只!
伊朗恐成最大利空 油价一度跌破90美元

相关推荐

精彩推送

3