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制造业企业数字化转型有了“路线图”

时间:2024-12-30 来源:中国发展改革报社

摘  要:
党的二十届三中全会对健全促进实体经济和数字经济深度融合制度作出改革部署,制造业数字化转型是重要领域之一。当前,我国制造业数字化转型正由概念普及向规模化推广演进,企业“不愿转”问题初步解决,但大部分企业仍面临转型需求不明确、转型路径不清晰、转型解决方案不成熟等问题,“不会转”成为关键堵点卡点。

关键词: 制造业 数字化 

  党的二十届三中全会对健全促进实体经济和数字经济深度融合制度作出改革部署,制造业数字化转型是重要领域之一。当前,我国制造业数字化转型正由概念普及向规模化推广演进,企业“不愿转”问题初步解决,但大部分企业仍面临转型需求不明确、转型路径不清晰、转型解决方案不成熟等问题,“不会转”成为关键堵点卡点。

  针对这一情况,近日,工业和信息化部等三部门印发《制造业企业数字化转型实施指南》(以下简称《指南》),旨在为企业数字化转型提供指引,系统提升企业转型水平,促进实体经济和数字经济深度融合,加快推进新型工业化。
 
  提出转型路径
 
  《指南》提出了什么样的企业数字化转型路径?工业和信息化部信息技术发展司负责人介绍,《指南》参考借鉴了管理学经典循环管理理论PDCA(计划、执行、检查、处理),总结梳理制造业企业数字化转型的共性需求,从制定转型规划、组织落地实施、开展成效评估、推进迭代优化等四个方面提出了转型路径,旨在充分激发制造业企业自身转型动能,系统性、渐进式推进数字化转型。
 
  具体而言,制定规划是指企业/服务商综合利用两化融合管理体系、数字化转型成熟度等参考标准开展评估诊断,识别转型痛点需求和应用场景,明确转型目标和方向,形成转型规划方案。组织实施是指企业通过组建专门数字化转型队伍,持续加大数字化投入,强化过程监督、质量管控等落地实施组织工作,推动数字化项目与企业业务更好适配融合。成效评估是指企业/第三方服务商聚焦营收增长率、利润率、研发周期等生产经营指标,开展转型绩效评价和数字化能力评价,针对性提出改进措施。迭代优化是指根据数字化成效评估结果,立足企业战略定位和最新业务发展方向,制定下阶段数字化转型目标和任务,迭代解决方案,实现数字化转型的螺旋式提升。
 
  聚焦场景突破
 
  “《指南》将复杂的行业整体数字化转型问题,转化为一个个更具操作性的场景转型问题。”上述负责人介绍,通过绘制重点产业链/行业数字化转型场景图谱,分场景梳理工业数据要素、知识模型、工具软件、人才技能等要素需求,形成四类要素清单,帮助企业明确转型目标和切入点,分析场景的效益价值。
 
  记者注意到,《指南》围绕研发设计、生产制造、运维服务、经营管理、供应链管理、跨环节协同等业务流程提出了六方面举措。
 
  ——强化研发设计云端协同。引导企业开展云端研发设计,按需订阅产品设计、仿真模拟等软件服务,提升产品仿真效率,降低软件运维成本。鼓励企业探索智能研发新应用,开发“人工智能+”研发设计软件,发展创成式设计、实时仿真等创新应用,加速新产品研发。
 
  ——推动生产过程智能转型。引导企业开展生产全过程的透明化管理,鼓励部署基于工业互联网平台的订单管理、设备管理、质量管理等轻量化工业App,提升生产过程的数字化管控能力。引导流程工业企业部署先进控制系统(APC)、实时优化控制系统(RTO),推广基于数字孪生的生产决策管控应用,引导离散工业企业实施基于模型的系统工程(MBSE),基于工业互联网平台打通设计、排程、加工、检测等数据,发展“人工智能+”外观设计、排程排产、缺陷检测等新模式。
 
  ——加速运维服务模式创新。引导企业在客户管理、售后服务等领域率先应用生成式人工智能技术,降低服务成本、提高服务效率。鼓励企业开展存量设备管理优化,实时采集分析设备运行数据,探索推动人工智能在设备运维场景落地,开发即时监测、运行优化、自动告警和预测性维护等应用,保障设备的高效运行和安全稳定。
 
  ——促进经营管理流程优化。引导集团型企业建设统一的经营管理平台,开展端到端的流程重构和组织优化,实现基于平台的跨层级、跨企业协同管理。引导企业基于人工智能、大数据等技术重构和集成商业智能(BI),通过办公自动化(OA)、企业资源计划(ERP)、客户关系管理(CRM)等不同业务信息系统,实现基于模型的智能决策。
 
  ——提升供应链弹性和韧性。引导企业构建基于工业互联网平台的多级供应商采购管理系统,基于模型优化供应资源结构,保障供应持续稳定。利用大数据建模构建供应链风险预测分析和评估诊断模型,基于模型对供应链风险精准识别和应急防控。
 
  ——探索跨场景集成优化。引导行业龙头企业绘制重点产业链、重点行业数字化转型场景图谱,推动产业链环节的模块化表达,引导企业开展跨场景数据、模型流转应用探索,带动上下游工具打通、数据互连、模型互认,实现跨场景环节的协同优化。引导企业开展产品全生命周期管理,构建基于模型的系统工程方法开展需求、设计、分析、验证等集成管理,提高产品设计、生产、运维一体化管理水平。
 
  重视差异化特点
 
  根据制造业企业数字化基础、企业规模等差异化特点,《指南》将企业大致划分为行业龙头企业、大型企业和中小企业三类并作出相应部署。具体来看:
 
  行业龙头企业数字化基础较好,企业内部具有相对成熟的数字化转型经验,下一阶段转型重点在于提高产业链协作效率和供应链一体化协同水平,巩固其市场主导地位。龙头企业可以构建面向行业/产业集群的工业互联网平台,打造贯通工具链、数据链、模型链的数字底座,营造开放共享的产业转型生态体系,提升制造资源配置效率,增强产业链供应链韧性和风险防范能力。
 
  大型企业数字化转型重点在于整合现有数字化基础能力,以系统性思维制定整体转型规划,通过建设工业互联网平台提升数据采集、知识沉淀、业务打通、生态搭建等能力,推进企业内部全流程、全场景、全链条数字化转型,实现数据驱动的智能生产决策和运营深度优化。
 
  中小企业数字化基础薄弱,缺乏整体转型能力,应坚持因“企”制宜、重点突破,评估转型潜在价值和可行性,明确转型优先级。专精特新“小巨人”企业可向产品数字孪生、设计制造一体化等更为复杂的场景开展改造。专精特新中小企业和规上工业中小企业以核心场景为突破口,实施深度改造升级。小微企业结合自身资源条件,开展普惠性上云用数赋智,实现业务系统向云端迁移,提升企业经营水平。
 
  此外,《指南》提出,加强试点推广,树立数字化转型企业标杆,聚焦技术实力强、业务模式优、管理理念新、质量效益高的行业龙头企业、独角兽企业、专精特新中小企业和高新技术企业,打造一批“数字领航”企业。强化数据驱动,鼓励龙头企业建设高质量工业数据语料库,支撑工业人工智能训练和应用推广,挖掘工业数据潜在价值。
 
  上述负责人表示,未来将推动金融机构创新金融产品和服务,加大对制造业企业数字化转型的支持力度。同时,编制制造业数字化转型标准体系,强化数字化转型标准供给,推广国家标准贯标应用。
关键词:制造业 数字化 
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