制造企業在自動化、信息化方面存在短板，且面臨著應對市場變化的諸多障礙。因此，企業智能化轉型勢在必行。目前，智能制造實踐存在以下問題：

01

缺乏頂層規劃設計

許多企業在戰略層面上缺乏智能制造發展藍圖。這導致智能制造轉型缺乏思想領導和戰略規劃，缺乏整體業務價值目標規劃和現狀評估分析，因此難以將新技術與智能制造應用場景深度融合。

02

只關注自動化實施

大部分企業將智能制造建設簡化為技術和硬件投資。例如，許多企業通過部署自動化生產線或使用自動化設備取代人工來提高自動化水平。雖然表面上提升了自動化水平，但卻帶來了一系列問題，如產線缺乏靈活性，只能適應單一品種的生產，無法兼顧柔性和產品切換的需求。

03

過度關注軟件的廣度而忽略匹配性

過于追求軟件系統功能的廣泛性，使企業的軟件系統與其自身的管理和業務流程不匹配。

04

智能制造轉型的集成性與復雜性

制造領域涵蓋眾多領域，系統架構十分復雜。不同企業面臨的研發、制造和流程管理需求各不相同，標準化解決方案往往無法直接適用于生產企業。同時，智能制造涉及的技術種類繁多，如云計算、工業機器人、機器視覺、數字孿生等，而這些技術仍在快速演進中。

因此，對于智能制造轉型的組織要求非常高。企業不僅需要進行現狀評估、制定智能制造的頂層規劃和設計整體框架，還需要對數字化和智能化技術的應用進行整體設計，實現信息技術（IT）與工業自動化技術（OT）系統的集成。對于缺乏自身系統集成能力的制造企業來說，推進智能制造將面臨巨大的障礙。

筆者建議企業在智能制造方面可以選擇以下六種經典的轉型切入模式，根據自身情況選擇合適的切入點。

許多企業正在探索智能制造轉型的道路，但由于企業之間存在個體差異，導致數字化轉型的路徑各有不同。

總體來看，制造業的智能制造轉型通常采取以下六種典型切入模式：制造模式轉型、運營模式轉型、決策模式轉型、服務模式轉型、研發模式轉型以及商業模式轉型。

根據相關研究，制造業企業更傾向于選擇制造模式轉型和運營模式轉型，分別占56.0%和47.3%。

01

制造模式轉型

通過數字化技術應用在制造環節，實現生產和制造過程的轉型升級，提升質量和效率。

在智能制造時代，工廠趨向于無人化、自動化和智能化，生產設備通過互聯互通、自動運行，工廠的生產組織調度和原材料供應可通過智能物流和智能生產來控制。

機器替代人工和無人工廠成為制造業發展的典型趨勢，生產模式也從以人工為主的勞動密集型轉變為基于設備互聯的智能化生產。

02

運營模式轉型

結合業務場景全方位應用數字化技術，幫助企業實現精細化管理。運營模式轉型可以使企業在智能制造轉型和變革過程中采用端到端的數字化轉型。

例如，通過將供應鏈系統和外部門系統整合，實現數據和權限的共享，構建統一入口，為供應鏈的各個環節提供一站式解決方案。

03

決策模式轉型

在企業決策過程中引入數據分析和人工智能技術，提升決策的準確性和效率。通過構建智能決策支持系統，實現數據驅動的決策，輔助管理者制定科學的戰略和決策。

企業可以利用數據挖掘和機器學習技術，分析市場趨勢、預測需求變化等，從而更好地應對市場競爭和變化。

04

服務模式轉型

企業通過開發產品服務的APP等方式，實現客戶自助式服務，轉變傳統的服務方式，從而提高服務效率。通過對特定價值用戶提供細化服務、一體化經營和示范引導整個用戶群體的成長，企業可以建立服務模式的模板。

在價值用戶服務模式下，企業內部需要關注提升優秀員工的能力，外部則需要選擇與公司發展相匹配的優質用戶群體。

05

研發模式轉型

在產品研發過程中廣泛應用數字化技術，例如通過互聯網收集客戶對產品的需求，在研發過程中實施眾包設計等。在研發管理中，應將軟件環境與數字化技術的硬件環境緊密結合，引入數字化技術來提升管理效能和業務效率。

例如，通過引入機器人流程自動化（RPA）實現業務流程處理的自動化，大幅度減少研發團隊在財務和采購方面的時間投入；通過基于數字化技術的創新，研發管理還可以將需求清單數字化，確保需求在整個業務鏈中準確傳遞。

06

商業模式轉型

通過工業互聯網、物聯網、大數據和人工智能等技術的應用，提升制造業領域的數字化水平，實現商業模式的轉變。

例如，通過數據分析和智能化決策支持系統，實現對市場需求和客戶行為的精準分析，從而調整企業的產品策略和市場定位。同時，通過與供應鏈合作伙伴的數字化協同，建立更加高效的供應鏈網絡，實現資源共享、合作創新和風險共擔。

以上這些轉型模式可以作為企業智能化轉型的參考，企業在實施智能制造轉型時可以根據自身情況選擇適合的模式，并結合具體業務場景和技術應用，制定相應的實施方案。