随着数字化在各行各业的不断加深，企业数字化转型成为必然趋势，今天要讲的是智能制造数字化转型。

智能制造数字化转型：界定数字化转型

数字化转型指企业以数字化为基础，通过充分挖掘和利用数字资产的价值，提升自身研发、生产、运营和服务的数字化、网络化和智能化水平，进而优化其企业经营效益和客户服务体验。

“十四五”规划中，对产业数字化做出了非常具象化的介绍。产业数字化指“深化研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等环节的数字化应用，培育发展个性定制、柔性制造等新模式”。

在此，我们可以将制造业数字化转型提炼为制造企业通过运用使能技术，实现生产方式变革和组织模式创新，进而重构、优化制造业的价值体系。

• 使能技术指一项或一系列、应用面广，具有多学科特性的技术。对制造业而言，能使用的使能技术包括云计算、大数据、工业互联网、低代码等。
• 生产方式变革可以是生产工具由机械化工具转变为数字化、智能化工具，也可以是生产对象从物质材料向数据、信息和知识转变等。
• 组织模式创新可以是从单一关系向协作关系转变、利益分配从按劳动分配向按价值分配转变等。
• 制造业的价值体系重构主要体现在由卖方市场向买方市场转变、强调技术创新能力和服务生态等，以提升制造业上下产业链的敏捷响应、协同研发等能力，更好地应对市场挑战。

智能制造数字化转型的原因

制造业是立国之本、强国之基，是国家经济命脉所系。作为世界第一制造业大国，我国已在制造业增加值世界第一的宝座上稳坐了11年。我们拥有全世界最为完整的工业体系，最为完善的配套设施。但与此同时，中国制造业长期面临“大而不强、全而不优”的难题。

我国虽为全球第二大经济体，但是数字经济占GDP比重和数字化渗透率远远落后于发达国家。制造业关键基础材料和零部件对外依赖度超过50%，研发投入比重低，制造业基础薄弱。

全球化地缘政治紧张局势，供应链、通货膨胀、劳动力短缺更增加了人们对全球经济形势的普遍担忧。在世界未来不确定性成为常态的当下，制造业不仅面临经济增速缓慢、行业竞争加剧的困境，供应链缺乏透明度、需求剧烈变化、运输成本不断增加等问题还被无限放大。况且制造业本身就具备相当高的复杂性，如汽车制造中组成的零部件数量超万个，生产设备繁杂，往往需要多个生产基地协同制造。

作为我国的重点产业，制造业数字化转型迫在眉睫。自2017年起，数字化转型已经连续多年在政府工作报告中被提及，国家不断下发各类指导意见和通知文件，鼓励制造企业进行产业升级，推动智能制造，实现融合创新。

对企业来说，引入数字化技术有利于生产、运营、研发、营销各环节高效协同，进而降低运营成本，提升运营效率。企业得以进一步提升研发能力、生产能力、敏捷响应能力，提高供给质量和效率，提升企业核心竞争力，满足日益个性化、动态化的市场需求。在企业数字化转型的基础之上，制造行业得以实现协同化、共享化发展，形成数字化产业生态圈。

智能制造数字化转型的普遍问题

目前，制造企业都或多或少地意识到了数字化转型的急切性。但在实际转型过程中，企业往往会遇到以下问题和限制：

（一）自动化、精细化程度低

不少制造企业生产过程和现场管理仍然停留在手工管理阶段，自动化程度低。如生产过程中，常用纸质表单记录生产问题，不仅文件收集归档困难，而且执行验收过程非常不便，流程流转也非常麻烦，任一过程出现问题必然会影响整个生产线和最终的产品质量。

同时生产过程中缺乏资源综合利用，生产过程依靠员工凭经验和知识进行操作，而不是实时现场数据支持，精细化控制水平不高。

而且制造企业往往缺乏跨部门和跨企业的协作能力，企业内部业务分工、组织、协调非常麻烦，导致业务发展和转型速度受限。

（二）敏态业务、个性化需求无法满足

现代市场日新月异，每日都有新的市场需求。尤其是大型企业，其业务流程和场景一般更加复杂和碎片化，新的业务需求也就更多，通用性的商用化ERP、MES等软件往往较难满足企业的个性化需求。

同时，企业数字化人才稀缺现象较为明显，大多数IT人才不得不将工作重点集中在运维工作上，导致企业业务开发资源紧缺，敏态需求实现困难。不少客户表示，企业人事、运营等部门的长尾需求根本拿不到IT排期。而且IT人员和资源缺乏容易导致企业整体的数字化文化建设困难，极难养成敏捷学习、积极试错、用户导向等数字化思维。

（三）技术环境、信息化架构复杂

考虑到终端设备的增长、应用需求的多样化、降低对单一云服务商的依赖以及对监管需求的响应等因素，企业内部IT架构根据业务与需求不断调整，因而制造企业越发倾向混合云和多云架构。

数据大、多、杂导致的数据治理难是很多企业转型的障碍，未来随着数据量的持续爆发式增多，数据类型的愈发丰富和基础架构的更加复杂，多云之间的数据打通与流动成为一个亟待解决的问题。

随着沉淀数字资产的增多，企业需要智能工具进行数据治理和数据价值的挖掘，从而生成规模化洞察，优化业务流程，为企业战略决策、运营管理、市场服务等提供指导。这对企业技术架构开放程度和数据的共享交互也提出了更高的要求。

（四）供需冲突，转型认知误区多

制造企业在实践数字化转型时，还有不少认知误区和实践盲点。

很多企业缺少对数字化转型的正确认知，数字化不是使用一套系统这么简单。简单来说，数字化转型即”牵一发而动全身“，需由企业自上而下贯彻实行。企业上层系统化推进转型过程，各部门通力协作，调整自身根本性的机制和流程，从业务形态、组织结构、技术管理、企业文化全方位进行转型。而且数字化转型没有“完成时”，只有“进行时”，企业数字化转型一定是伴随着不断深入、不断改进的目标进行下去的。因此，综合国情和制造业自身需求，转型兼具紧迫性、持续性和复杂性，企业应做好长期、高效的战略规划。

制造企业还有一个常见误区，即对信息基础设施建设缺乏重视，过多重视硬件、设备的升级，轻视数字化软件的建设。就算企业完成了数字化软件的建设，公司数据往往来源于多个系统，数据难以共享，研发、生产、品控、运营等环节无法打通。此外，也可能面临某模块厂商专业性不足的问题，拖后企业整体数字化的进度和水平。数字化信息系统的繁杂低效，轻则导致经营数据利用效率低下，重则产生”数据孤岛“的情况，转型白费力气。

智能制造数字化转型不仅是技术的创新，更是对企业业务的创新，满足了企业未来发展的需要，是大时代下的必然趋势。当然，中小企业在考虑数字化转型时，应该轻工具，重实践（更应该轻装上阵）；使用现代化的【轻BI】作为切入口，如九数云BI，逐步渗透，从而降低数字化转型的阻力。

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