作為“世界工廠”的中國，制造業一直是優勢產業。

制造業是現代國民經濟和綜合國力的重要支柱，其制造業的生產總值一般占一個國家國內生產總值的20%～55%。

2023年，我國規上工業增加值接近40萬億元，占GDP比重達到了31.7%，制造業規模占全球比重約30%，連續 14 年位居世界首位。

但中國制造業現狀是與發達國家相比，仍存在著較大差距。

尤其是最近幾年，中國部分企業創造價值的能力正在下降，有些企業甚至面臨種種困境，面對“中國制造”，部分企業逐漸呈現后勁不足的疲弱態勢。

主要體現在：

• 基礎研究相對不足，對引進技術的消化吸收力度不夠，原始創新匱乏。
• 系統軟件等關鍵技術環節薄弱，技術體系不夠完整。
• 目前制造業發展整體上還處于機械自動化向數字自動化過渡階段。

隨著我國制造業規模不斷擴大，中國制造業已經從高速擴張轉向深入挖潛的關鍵階段，數字化轉型升級，成為企業確定的方向。

一、生產制造業數字化轉型中遇到的痛點

第一，物料管理精細化不足

在生產制造業中，物料管理涉及自制、外協、采購等多個環節，且非標產品倉庫管理尤為復雜。目前，物料領取難以實現精細化管理，導致物料使用效率低下，成本控制困難。

第二，訂單數據處理效率低下

傳統Excel表格手動記錄訂單信息的方式，在訂單量大的情況下，容易出現錄錯、漏單等問題，后續核單過程繁瑣。對于大型企業而言，訂單數據分散，查找和統計困難，嚴重制約了訂單處理的速度和準確性。

第三，工藝生產進度不透明

企業在生產過程中，由于生產工作人員需要逐個、人工核對生產訂單情況，導致信息同步性差，生產工序進度不透明。這可能導致產品在某些工序被擱置，嚴重影響生產進度和交貨期。

第四，倉庫管理不規范

傳統制造業在倉庫管理方面普遍存在進銷存流程缺失、工作效率低的問題。長期依賴人工統計，不僅耗時耗力，而且錯漏多，導致倉庫管理混亂，嚴重影響企業的運營效率。

第五，數據分析缺失，決策支持不足

目前，大多數生產制造業企業的數據記錄仍停留在單據層面，缺乏直觀的數據分析。這使得生產數據分析難以進行，無法為管理層提供有效的決策支持。要提高企業效益，必須解決數據統計和數據管理不規范的問題。

第六，業務流程依賴人工，效率低下

在生產制造業中，業務處理仍大量依賴紙質報銷單和人工操作。這種方式不僅耗時耗力，而且容易受到各級審批人時間、地點等因素的限制，導致審批周期長、效率低下。這不僅增加了企業的運營成本，還影響了業務處理的及時性和準確性。

二、制造業數字化轉型的基本路徑

推動制造業數字化轉型，數據是資源、網絡是平臺、算法算力是工具。加快制造業數字化轉型，需要找準發力點，包括制造業企業發展痛點、潛在價值點或優勢點，基于數據驅動的洞察與決策、數字化運營與供應鏈管理、以客戶體驗為中心、推動產品與服務創新等，形成各自不同的重點和路徑。具體分析，制造業數字化轉型主要有以下實現路徑。

（一）構建制造業全過程數字孿生體

制造業企業要依托工業互聯網平臺，采集和匯聚研發設計、生產制造、用戶服務、經營管理等活動產生的業務數據，并開展數據云端存儲、主數據管理、數據標準化、數據質量管理、數據分級分類管控和安全維護等基礎工作，在虛擬空間打造企業業務活動的數字“雙胞胎”，形成格式統一、可計算、可分析的業務數據鏈條。同時，要結合業務邏輯和工業知識機理開發數據模型，并在研發、生產、經營、服務等業務活動中部署應用，構建企業級或行業級工業知識圖譜，以數據為驅動提升企業科學管理、精準決策水平。

（二）實現制造流程與生產資源的數字化管理

制造業企業要以虛擬化技術為基礎，基于企業業務活動全過程數字孿生體實現數據與業務的綜合集成，通過全過程場景的虛擬化實現IT與OT的真正融合。運用流程規劃設計工具、流程監測管理工具、運營管理云化軟件等軟件工具，開展業務流程分層分級規劃與設計，構建完善的業務流程體系，實時監控業務流程執行過程，評價分析流程執行績效，確保業務流程的有效執行。

制造企業需基于工業互聯網平臺全面采集生產資源數據、解析相關協議，構建設備、制造單元、產線、車間和工廠的數據模型，開展生產資源全生命周期規范化管理。通過建設完善的生產資源數據模型庫、知識機理庫和運維策略庫，開展設備運行狀態監控、生產調度優化、故障預警處置、能耗安全管理等活動，監測、評價和優化設備的運行效率、能耗、環保、安全等績效狀況，并基于平臺開展跨企業的產能共享和協同生產，提升生產管控和創新應用的經濟效益和附加價值。

（三）以智能制造為重點推動企業數字化轉型

實現智能制造是企業層面加快數字化轉型的主攻方向。通過“機器換人”、建立智能工廠和智能車間，全面提升傳統制造方式自動化、網絡化、智能化水平，并以此為基礎催生個性化定制、智能化生產、網絡化協同、服務型制造等新模式、新業態。要充分應用物聯網、云計算和自動化控制等技術，對機器設備和生產流程等進行優化更新，加快企業數字化技術改造，使企業從單機生產向網絡化、連續化生產轉變，顯著提升企業的生產效率與產品品質；中小企業要全面實現“上云”，建立工業互聯網基礎，推動低成本、模塊化設備和系統的部署實施；著力打通中小企業生產過程各環節的全數據鏈，鼓勵企業深入挖掘數據價值，促進設計、生產、物流、倉儲等環節高效協同；培育一批工程技術服務企業，面向重點行業建設智能制造單元、智能生產線、智能車間、智能工廠，通過示范推廣、技術對接，引導企業應用先進技術和智能化裝備，大幅提升企業智能制造水平。

（四）以平臺賦能推動制造業行業數字化轉型

制造業數字化轉型需要工業互聯網平臺的支撐。工業互聯網是ERP、MES、PLM、PDM、CRM等傳統工業信息化軟件與物聯網、云計算、大數據、人工智能等互聯網新興技術結合而成的產物。其本質是通過開放的工業級網絡平臺把設備、生產線、工廠、供應商、產品和客戶緊密地連接和融合起來，高效共享制造流程中的各種要素資源，促使工業制造由“生產驅動”轉變為“數據驅動”，進而幫助企業實現信息深度自感知、智慧優化自決策、精準控制自學習等功能的先進制造過程。

工業互聯網平臺可以從頂層為企業規劃全信息化系統部署的最佳實踐路徑，幫助企業梳理各項業務流程，為企業積累寶貴的生產運營數據。

（五）以生態建構推動制造業園區數字化轉型

產業園區是制造業發展的重要載體，對引導產業集聚、促進體制改革、改善投資環境發揮了重要作用。在園區的規劃、設計、建設、管理等方面使用數字化手段進行管理，通過信息技術和各類資源的整合，將“智慧”滲透到園區建設與運營的每個細節，使得園區的整體數據可以從多個層面進行分析，提升園區的數字化基礎設施和智慧管控、服務水平；圍繞企業的發展要求和人才的精神需要，著力推動產業集群、產業園區、小微園區、特色小鎮等數字化轉型，提升與推廣應用工業園區數字化服務平臺，加快探索形成一批推動產業升級的大數據解決方案，建成一批示范性數字化小微企業園；瞄準園區企業數字化轉型的共性需求，結合數字化規律和特點，以原有公共平臺為基礎，加強政府、企業、高校院所、金融機構和中介機構等緊密合作，開展基礎共性技術的研究，配套完善集人員培訓、應用示范、測試認證等環節于一體的支撐體系，切實降低中小微企業數字化成本。

三、制造業數字化轉型實施落地

制造企業想要推進數字化轉型，首先明確數字化轉型戰略，制定規劃，然后圍繞規劃實施落地。對于制造企業來說，需要借助專業的咨詢服務機構，完成數字化轉型的現狀分析、需求分析、流程梳理、整體框架設計和實施方案制定等過程。

第一步 企業數字化轉型現狀分析

制造企業通過數字化轉型評估，了解各環節數字技術的應用場景、效果，以及還存在哪些斷點，并了解轉型后企業生產流程會帶來的改變，與行業標桿進行對比，從而明確企業進行數字化轉型的基礎。

第二步 分析企業數字化轉型的機會與突破口

通過企業內部調研與行業分析，結合行業的標準規范和合規性需求，基于企業的發展戰略，來梳理企業推進數字化轉型的需求，并根據重要度與可行性來確定企業推進數字化轉型的突破口。

第三步 明確數字化系統的整體框架

分析企業的業務流程在數字化轉型過程中應當如何進行優化，確定企業進行數字化轉型的關鍵考核指標，制定數字化系統的整體框架，明確企業未來三到五年數字化轉型的整體規劃。

第四步 確定數字化轉型路線圖

明確各數字化系統的具體功能、部署方式和集成方案;確定數據采集、設備聯網，IT與OT集成方案;制定數字化轉型的年度投資計劃;明確推進數字化轉型的組織體系;分析數字化轉型的投資收益;預測數字化轉型過程可能存在的風險和規避策略。

第五步 規劃落地實施，并及時修訂規劃

數字化轉型的規劃也應該是三年一規劃，一年一滾動。企業應當對數字化轉型的狀況進行年檢，并結合企業實際情況的變化和新興技術的發展，對數字化轉型的規劃進行修訂。同時，企業應當高度重視數字化轉型的核心團隊建設，將IT部門、自動化部門、規劃部門和推進精益的部門結合起來，并聘請外部的專家顧問，從而確保企業的數字化轉型過程一步一個腳印，取得實實在在的效益。

推進數字化轉型，企業是主體。要真正實現數字化轉型，需要企業高層有決心、有毅力，真正理解數字化轉型的內涵，引領數字化轉型的過程。