王江平：關于制造業數字化轉型的幾點認識

2025-04-10 15:57:56來源：數字化轉型期刊作者：

《數字化轉型》2025年第1期刊發十四屆全國政協委員、人口資源環境委員會委員，工業和信息化部原副部長王江平署名文章《關于制造業數字化轉型的幾點認識》，全文為您分享如下。

關于制造業數字化轉型的幾點認識

王江平

（十四屆全國政協委員、人口資源環境委員會委員，工業和信息化部原副部長）

黨中央、國務院高度重視制造業數字化轉型。習近平總書記指出，“傳統制造業是現代化產業體系的基底，要加快數字化轉型，推廣先進適用技術，著力提升高端化、智能化、綠色化水平。”2024年 5 月，國務院常務會議審議通過《制造業數字化轉型行動方案》，強調制造業數字化轉型是推進新型工業化、建設現代化產業體系的重要舉措。伴隨著新一輪科技革命和產業變革深入發展，推進數字化轉型是順應技術發展趨勢、加快產業轉型升級的必然之舉，對于發展新質生產力、助力制造業高質量發展、構筑國際競爭新優勢具有重要意義。在此背景下，就社會各界普遍關心的四個制造業數字化轉型相關問題，闡述幾點認識，以期能促進供需雙方以及政產學研用各界的深入探討，形成共識。

問題一：當前，信息化、數字化、網絡化、智能化等概念層出不窮，應該如何認識和看待這些概念及其背后的邏輯關系？

上述概念都是隨著信息技術及其應用的快速發展而衍生，亦有廣義和狹義之分。狹義的信息化往往特指企業信息化，也就是指企業應用管理軟件等信息化工具來提升組織水平、管理效率和企業效益。

廣義的信息化是一個長期的歷史進程，是指通過信息技術在各領域的應用推動人類社會演進和人類文明進步的歷史過程，包括但不限于產業升級、模式變革和經濟形態演進。隨著大數據、人工智能等數字要素、數據技術的快速發展，數字化可以說是信息化在當前階段的集中體現。

在較為廣義的層面，數字化與信息化基本等同，代表著數字技術應用推廣過程，以及工業經濟向數字經濟演進的過程。在狹義層面，數字化通常與網絡化、智能化并列，是指將多元信息轉化為可量化、可分析的數據形式，為后續的深度應用奠定基礎。網絡化強調的是通過網絡技術實現企業內部各系統以及企業間的互聯互通，打破信息孤島，促進數據的流通與共享。智能化則是在數字化、網絡化基礎上的全面升級，運用人工智能技術賦予系統一定的智能決策能力，使得系統能夠對復雜環境進行感知、認知、分析、判斷以及自適應調整，實現全方位的智能運營與創新發展。

當前，新一代信息技術蓬勃發展，在引發裂變式創新的同時也催生了諸多紛繁復雜的概念。對于企業而言，要避免陷入“概念炒作”陷阱，應以解決問題、產生效益為導向，根據企業實際需要去選擇合適的技術路線、工具產品和解決方案。

問題二：數字化轉型雖然已經成為各界的共識，但數字化供給側和需求側仍存在溫差，數字化解決方案一定程度上存在“中看不中用”的情況，如何解決供需雙方出發點錯位的問題，如何避免數字化形象工程？

當前，推進制造業數字化轉型已成為各方共識，大量制造企業不是不想轉，而是不知道具體轉什么和怎么轉。一方面是供需雙方出發點錯位，找不到統一的話語體系。工業企業熟悉行業技術、不熟悉信息技術，知道數字化轉型有用，但不知道具體有什么用，甚至連需求都無法準確提出。數字化服務商懂信息技術、不懂工業技術，往往面面俱到，使數字化服務的成本很高，一定程度上存在“盲人摸象”和“自說自話”。也就是說，現有數字化解決方案適配度不高、標準化不足，用得上、用得起、用得好的解決方案不夠。

另一方面是轉型路徑“一米寬，百米深”，理不清核心要素。制造業數字化轉型問題表面分散、獨立，但是其背后需要解決的問題是復雜且系統的，牽一發而動全身。一些企業找不準切入點和正確的實施路徑，反而一味追求數據看板等表面功夫、“形象工程”，重復性投入屢見不鮮。

因此，解決轉型實際問題的關鍵在于引導供需雙方同向發力，把“場景”這一制造業全生命周期的基本單元作為轉型切入點，作為供需雙方協同推進數字化轉型的紐帶，將復雜的行業整體數字化轉型問題，化繁為簡為更具操作性的場景轉型問題。

首先，企業在規劃項目之初，務必深入調研自身業務需求和產業鏈上下游情況，明確數字化發展目標與關鍵場景，確保每一項投入都能精準對接轉型痛點。其次，要解耦重構轉型所需的數據要素、知識模型、工具軟件、人才技能等關鍵數字化要素，以標準化的方式推動場景化的數字化解決方案部署和應用。再者，在解決方案選擇與實施過程中，參照行業場景數字化轉型路線圖譜，通過場景鏈打通工具鏈、數據鏈，與實際業務流程充分融合，系統化、圖譜化推進全鏈條改造。同時，建立完善的評估與反饋機制，定期對數字化項目的實施效果進行評估，根據反饋及時調整優化，確保其能夠持續為企業創造價值。

例如，南京鋼鐵聚焦設備管理場景，結合圖譜清單開發了 138 個智能應用模型，打造了高爐數字孿生體，實現了爐內冶煉“黑箱”的數字化、可視化，通過實時分析和優化高爐的使用效率和煤氣利用率，實現業務周轉率提升 5%、每噸鐵水生產成本降低 200 元。又如，東方電機聚焦研發設計場景，梳理轉型要素清單，構建模型數據庫，通過構建產品 BOM、PMI 標注等模型，有效解決設計標準難統一的問題，企業研發知識傳承與創新驅動能力大幅提高，產品設計周期縮短 40% 以上。總之，企業數字化轉型要以場景為切入點，以數字化轉型場景圖譜為參考，以提升企業實際生產經營能力和盈利水平為衡量標尺，勿盲目追求培育“盆景”。

問題三：企業數字化轉型不是另起爐灶，而是需要在原有基礎上進行數字化改造，企業應該如何將數字化轉型與已有 IT資產及各類控制系統進行有效銜接，從而以數據要素的流動來盤活原有的資產，提升資源配置效率？

當前，我國諸多重點行業骨干企業已具備一定的數字化基礎，構建了一系列數字化系統和 IT 資產，包括 OA、ERP、CRM 等管理系統，以及 DCS、MES、SIS、PLC、SCADA 等生產管理系統和底層控制單元。企業數字化資產、系統、數據之間如何進行有效的集成和銜接，打通企業內外部的工具、數據和業務壁壘，有效盤活已有數字化資產的效能和價值，是數字化轉型的關鍵。

一是推動工具系統集成。通過系統集成技術，基于工業互聯網平臺以及“拼縫”軟件，將企業現有的若干個碎片化的數字化軟件、工具和系統，以橫向或縱向的方式進行集成，實現各個數字化系統工具的互聯互通，構筑集成化、平臺化的企業數字化轉型“技術底座”。二是推動數據全鏈貫通。通過智能傳感、數采盒子、營銷平臺等技術工具，推動企業全業務鏈數據的實時采集和全面貫通，實現產品訂單、生產計劃、材料與供應、生產制造、物流交付和運維服務等異構數據的完整性、集成性和實時性，以數據要素的按需流動和有效應用，驅動企業業務運行效率和效能。

例如，黑龍江飛鶴乳業通過搭建數據中臺、業務中臺，實現海量數據統一采集、自動備份和規范管理，對數據進行集成分析和模擬復盤，將產品質量異常“事后分析處理”升級為“事前預測和準備 + 事中預警和糾正 + 事后追蹤和分析”，有效提升生產工藝穩定性和客戶服務體驗，企業人均單產提升約 20%。又如，紅領集團通過“酷特 C2M 產業互聯網平臺”構建版型、款式、工藝、BOM 四大定制數據庫，推動客戶量體數據和定制數據庫互通共享，對客戶需求進行精準分析和及時響應，打通了涵蓋客戶需求 - 服裝個性化設計 - 布料智能裁剪 - 物料智能調配 - 物流配送等全流程的數據流，解決了傳統定制成本高、量產難的問題，定制產品生產周期平均縮短超 30%。

三是推動業務智能協同。通過構建開放式集成平臺整合企業現有業務系統，實現企業內部各個部門之間的數據共享、信息交換和業務協作。在此基礎上，借助生成式 AI 大模型技術，將專家經驗、工業機理轉化為企業的數字競爭力，促進數字化、智能化技術與企業系統的深度融合，進一步疊加放大二者之間的組合效果，確保企業數字化轉型效能效益充分展現。特別是，過去針對控制代碼生成、數據庫查詢、輔助決策、運籌規劃等業務，都可以通過大模型加以實現。

例如，卡奧斯工業大模型 COSMO-GPT 聚焦汽車、家電等制造行業，對智能柔性裝配、注塑工藝參數優化等具體場景進行需求分析與工業語言識別，實現工序自主判斷和動態調整，解決裝配與注塑過程人工依賴度高、生產效率低、能耗大的問題，其冰箱產品已實現亞毫米級的精準裝配，整機裝配效率提高 42%。

問題四：發展和安全是一體之兩翼、驅動之雙輪，需要統籌兼顧、同步推進，在把握數字化轉型重大機遇的同時，應如何化解隨之而來的風險與安全問題，開創高質量發展新局面？

隨著新一輪科技革命和產業變革加速演進，數字化轉型步伐加快，我國制造業進入機遇和挑戰并存的新時期，傳統網絡安全隱患和新型風險交織疊加、問題突出，數據暴露、系統漏洞、外部攻擊等“黑天鵝”“灰犀牛”事件時有發生，亟需堅持發展與安全并重，筑牢工業企業信息安全防線。在國家層面，據國家工信安全中心統計，2023 年國家工業信息安全漏洞庫收錄工業領域漏洞 1875 條，超 60% 為高危或極高危，可能造成遠程代碼執行或拒絕服務等嚴重威脅。對此，要深入貫徹總體國家安全觀，優化政策工具箱，從極端情況出發，推動建立工業控制系統安全、工業數據安全、工業互聯網網絡安全監測與保障機制，指導企業建立工控安全綜合防護體系，明確各級主管部門安全監管責任劃分，建立網絡數據安全管理工作閉環。在企業層面，當前制造企業在工控系統設計與集成之初普遍缺乏安全考慮，設備固件、操作系統、控制協議等漏洞頻發，導致系統“帶病”運行成常態。

比如，2024 年 3 月，我國某高新科技企業由于上云防護系統未啟用，遭境外黑客攻擊，企業內部系統及數據被加密鎖定，生產經營活動被迫停止。以此為鑒，企業需加強數據安全防護體系建設，采用加密技術、訪問控制、數據備份等多重手段，確保數據的保密性、完整性與可用性，定期進行安全漏洞掃描與風險評估，加強安全培訓，全方位規避風險。比如，東阿阿膠建立了網絡分區隔離管理制度和數據安全與隱私保護機制，通過數據安全專項組織設置、重點人員應知應會培訓和管理優化，將企業數據安全風險控制在 1% 以內。

綜上所述，制造業數字化轉型是一項復雜的系統工程，面臨著諸多挑戰與機遇。我們唯有深入理解其內涵與邏輯關系，注重實際應用效果，妥善解決技術銜接問題，并強化風險防控，才能在這一偉大的變革浪潮中，把穩企業數字化發展航向，引領企業邁向智能化、高端化的新征程，為新型工業化發展貢獻力量。

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