长久以来，以制造业为代表的实体经济是国家经济发展的根基，对经济发展起到了重要的推动作用。我国制造业历经数十年高速发展，2020年工业增加值达到31.3万亿元，已成为世界上门类最完整、规模最大的工业体系，且增长潜力巨大，具有产业聚集度高、工程师红利丰富、市场潜力巨大等优势特征。在当前、以及未来长期内，制造业仍将居于我国国民经济的支柱地位，成为我国重要的经济增长引擎。

 在经济、产业底层方法论悄然生变的背景下，制造业同样面临全产业转型升级的巨大挑战，这意味着应用更先进的数字化技术、使用更有效率的管理方式、以及生产更好的产品。具体来说，制造业的转型需经过数字化、网络化、智能化三个阶段，进而形成“数字化转型”的核心能力：即IT技术牵引业务内外生态和供应链扩展，成为业务创新的核心竞争力。

 根据《中国制造2025》战略，中国正加快推动新一代信息技术和制造技术融合，核心是智能制造，重点发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。从制造业技术革新和业务发展层面看，制造业数字化转型是以数字化技术为手段促进制造业价值链提升的过程。数字化技术的改造进程贯穿研发、工艺规划、生产制造、采购、仓储、营销、服务等各个环节，在产品设计、制造、推广、应用、反馈的生命周期中，提升产品和服务模式的持续创新能力成为最终导向。在这一进程中，制造业企业应重点实施重构IT基础设施、建设数字化平台、探索服务型制造、以及落实数字化管理等举措。制造业企业需要在技术革新和业务发展层面推进以下四大举措：

   一、构建强大的IT基础设施，在制造流程中积极融入新技术组合

   将数字化技术融入整个生产制造价值链是数字化转型的基本前提。增材制造、AI、自动化、云计算、数字孪生、边缘计算、5G、IoT等前沿技术可通过不同的组合方式实现对研发、生产运营、销售、职能等环节的全方位赋能。如在研发环节中，基于AI能力的预测性分析技术将支持产品组合分配决策以及产品开发生命周期优化；在生产运营环节，5G、云计算将为本地优化和互联资产提供算力、网络支持，互联设备和物联网 (IoT) 技术带来了大量原始数据、促进了自动化、远程监控甚至新型合作关系，同时也推动机器学习技术辅助实现智能决策；对于财务等职能岗位，基于云、AI等技术的ERP、BI工具也实现了大量常规工作的自动化。

   二、构建基于数字化平台的新生态体系，推进生产制造模式变革

   我国制造业数字化建设正由过去以ERP为中心的信息化管理系统，转向覆盖生产全链条、支撑外部新生态的综合数字化平台。数据要素将供应链管理、资源配给、生产管理、运营管理等打通，在链接生产制造业务环节的基础上，推动制造业价值链协同进入数字形态，衍生出新模式、新场景、新生态。

在数字化平台广泛应用的基础上，以用户为中心的生产模式变革正推动制造业形成新的

生态体系，新的设计生产模式正围绕个性化设计、柔性生产、敏捷运营、浸入式体验等关键环节渐次展开，并最终构建共创共赢的制造业新生态体系，如下图所示。

图1制造业数字化架构体系

   三、以丰富的知识资产为基础，探索服务型制造新模式

   伴随内容市场的人力运营、原材料等成本不断升高，制造业面临产品利润不断下降的窘境，制造业服务化成为是我国制造业转型升级的重要方向和途径。根据调研显示，制造业服务业务可覆盖整个产品生命周期，并带来持续稳定的现金流收入。基于服务的模式所产生的息税前利润比新设备销售高出三至七倍。此外，服务业务还能帮助企业贴近用户，深入了解用户需求，有助于完善新一代产品与服务。

   四、落实生产、运营全过程的数字化管理模式

   制造业数字化管理是应用信息化系统，根据业务需求和策略，进行生产、运营过程的全链条管理活动。具体来说，制造业企业的数字化管理可拆分为设计和制造协同、流程和质量改进、资源优化与协同、供应链管理四个方面。

   1.设计和制造协同

   • 以部件为中心的产品开发方法 是实现设计个制造协同的关键，即通过简化的、以部件为单元的数据共享实施并行设计和制造规划。

   • 首先，部件交付制造工艺、质量规划和工作说明应以数字化方式进行定义；然后，通过PLM连接CAD、PLM、ERP等系统信息；最后，将变更信息自动反馈在所有功能区域系 统中，从而实现设计和制造协同。

   2.流程和质量改进

   • 产品质量由制造流程中各种变 量共同决定，自动预测模型、 监测工具的应用将有效帮助我 们了解产品质量的关联属性。

   • 自动化视觉检测、机器学习、区块链等技术比传统SPC或人工检查更及时发现潜在问题，将直接帮助企业降低人工成本、提升生产效率。此外，监测数

字渠道中的消费者反馈也能防微杜渐，及时发现并解决供应链质量问题。

   3.资源优化与协同

   • 物联网、数据分析、机器学习等技术的结合使用将有效帮助企业实现资源的优化与协同。评估影响制造企业资源消耗的因素至关重要，这些资源消耗可识别生产过程的能源分布状况，以便企业准确识别资源能耗的效率问题，进而降低运营成本，提高吞吐量、生产力和利润率，实现低碳节能目标。

   4.供应链管理

   • 分散在不同流程、来源和系统 中的海量供应链数据是企业了解供应链、优化供应链管理的关键。在制造业供应链管理框 架中，基于数据的信息流成为 串联商流、物流、资金流的关键，供应链运营平台扮演协调、统筹与运营的角色。对上基于核心企业供应链计划的理解，协同供应链上下游参与者；对下组织各类资源，推进核心企业供应链各环节的高效运转。

   综上，基于数字化平台生态体系的生产制造模式变革，既是我国制造业突破传统信息化局限、适配从数字化向网络化过渡阶段需求的关键路径，通过数据驱动打通全链条协同、以用户为中心重塑生产运营逻辑，提升企业效能并优化行业生态，为我国制造业摆脱规模依赖、实现向创新驱动的转型，乃至向全球制造业更高阵列迈进提供有力支撑，而持续深化平台建设与模式创新，也将成为制造业在数字化浪潮中赢得竞争优势的核心方向。

《赛宁创新成都》