数字经济驱动智能制造发展的实践策略探索

唐 斌

（桂林市信息化工业化融合中心， 广西 桂林 541000）

0 引言

在数字化时代的浪潮中，数字经济已经成为引领全球经济发展的新引擎。数字经济不仅改变了商业模式和生产方式，还为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。智能制造作为制造业的现代范式，旨在实现高度自动化、数字化和智能化的生产过程，以提高生产效率、降低成本并提供更高质量的产品。因此，数字经济与智能制造之间的相互关系成为了一个备受关注的话题。本文将探讨数字经济驱动智能制造发展的实践策略。

1 相关概念分析

1.1 智能制造

智能制造是一个涵盖广泛领域的概念，它描述了一种利用现代数字技术和自动化方法来提高生产过程效率、降低成本、增强质量和灵活性的制造方式。以下是智能制造的一些相关概念分析：第一，自动化。智能制造依赖自动化技术，将机器、设备和生产过程自动化，减少了人为干预的需求，提高了生产效率。自动化可以包括各种程度的自动化，从简单的机械化到高度智能的机器学习和人工智能。第二，物联网。物联网是智能制造的基础之一，它将各种设备和系统连接到互联网，使它们能够实时交换数据和信息。这使制造商能够更好地监控设备状态、产品性能和生产流程。第三，大数据分析。智能制造利用大数据分析来处理和分析大规模数据集，以提取有价值的见解。这有助于优化生产过程、改进产品设计和实现预测性维护。第四，人工智能。AI 在智能制造中发挥着关键作用，它可以用于自动化控制、机器视觉、自然语言处理、决策支持等多个领域。AI 系统可以自动学习和适应不断变化的制造环境，提高生产效率。第五，柔性制造。智能制造追求柔性制造，即能够适应不同产品类型、需求变化和市场波动的生产系统。柔性制造通过自动调整和重配置生产线来实现，提高了制造企业的应变能力。第六，云计算。云计算技术允许制造企业将计算和存储资源外包给云服务提供商，以降低成本、提高可扩展性和灵活性。云计算还支持远程监控和协同工作。第七，数字孪生。数字孪生是创建产品或生产过程的数字副本，它可以用于模拟和优化设计、生产和维护。这有助于降低风险、提高质量和降低成本。第八，工业机器人。工业机器人在智能制造中扮演着关键角色，它们能够执行各种任务，从装配到物流。这些机器人通常受到AI 和自动化技术的支持。综合而言，智能制造是一个综合性的制造范式，它整合了现代数字技术、自动化和智能化方法，以提高生产效率、产品质量和市场竞争力。随着技术的不断发展，智能制造将继续演进，为制造业带来更大的创新和竞争优势。

1.2 数字经济

数字经济是一个涵盖多个领域的概念，它描述了一个经济体系中数字技术、信息和数据的广泛应用，以推动创新、增长和价值创造。以下是数字经济的一些相关概念分析：第一，数字化。数字经济以数字技术为核心，涵盖了各种数字化过程，包括数据收集、存储、处理、传输和分析。这一数字化转型的关键组成部分包括互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等。第二，互联网经济。互联网经济是数字经济的一个重要组成部分，它强调通过互联网和在线平台进行商业活动，包括电子商务、在线广告、社交媒体等。互联网经济已经改变了商业模式和消费习惯。第三，电子商务。电子商务是数字经济中的重要领域，它涵盖了在线购物、在线支付、电子市场和电子供应链。电子商务使企业能够在全球范围内开展业务，并提供了更多的选择和方便性。第四，大数据经济。大数据经济强调了数据的重要性，包括收集、分析和应用大规模数据以支持业务决策和创新。大数据经济促进了个性化服务、预测性分析和市场洞察的发展。第五，人工智能经济。人工智能经济关注了人工智能技术的应用，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉。这些技术用于自动化任务、改善决策过程和提供智能服务。第六，金融科技。金融科技是数字经济中的一个重要子领域，它包括金融服务的数字化、支付技术、区块链和虚拟货币。金融科技已经改变了传统金融机构和服务的运作方式。第七，云计算经济。云计算经济强调了云计算技术的应用，允许企业将计算和存储资源外包给云服务提供商，以降低成本、提高可扩展性和灵活性。这有助于企业专注于核心业务。数字经济是一个不断演进的概念，随着技术的不断进步和应用领域的扩大，它将继续塑造和改变经济体系[1]。

2 数字经济驱动智能制造发展的意义

数字经济对智能制造发展的重要性和意义体现在以下几个方面：第一，数字经济通过自动化、物联网、大数据分析和人工智能等技术的应用，使生产过程更加智能和高效。这可以大大提高生产效率，减少生产成本，增加产量，从而提高企业的竞争力。第二，数字经济提供了监测和控制生产过程的工具，有助于实时监测产品质量，及时识别和解决质量问题。这有助于提供更高质量的产品，减少产品缺陷和质量问题。第三，数字经济使生产过程更具柔性，能够更好地满足客户的个性化需求。企业可以根据客户的具体要求进行生产，提供定制化产品和服务，增加客户满意度。第四，数字经济为企业提供了更多的创新工具和资源，包括大数据分析、数字孪生技术和虚拟现实等。这有助于企业更好地进行研发和产品设计，推出更具竞争力的产品。第五，数字经济使供应链更加可见和高效。企业可以实时追踪物料和产品的运输和库存情况，更好地应对供应链中的问题和风险。第六，数字经济还有助于减少资源浪费和环境影响。通过更好地监测和控制生产过程，企业可以降低能源消耗、减少废物产生，实现更可持续的生产。第七，数字经济使企业能够更容易地进行全球合作和业务扩展。通过互联网和在线平台，企业可以在全球范围内开展业务，拓宽市场，提高国际竞争力。

3 数字经济驱动智能制造发展的现状

数字经济驱动智能制造发展带来了许多机会，但也伴随着一些挑战和问题，主要包括以下几个方面：第一，数字经济需要大规模的技术投资，包括硬件、软件、培训和数据基础设施的建设。对于中小型制造企业来说，这些投资可能是负担过重，导致技术落后和竞争力不足。第二，数字经济涉及大量敏感数据的收集和共享，这引发了数据隐私和安全的担忧。数据泄露和黑客攻击等问题可能对企业和客户造成损害，降低了数字经济的信任度。第三，数字经济需要熟练的技术人才，包括数据分析师、人工智能专家和物联网工程师。目前存在技能短缺问题，使得企业难以找到合适的人才来支持数字化转型。第四，数字经济中使用的各种技术和平台存在标准不一、互操作性差的问题，这可能导致数据集成和系统集成的困难。解决这些问题需要更好的标准化和行业协作。第五，不同地区和不同企业之间的数字化水平存在差距，这导致了数字鸿沟问题。一些地区和企业可能无法充分受益于数字经济，导致不平等问题。第六，数字经济引发了许多数据伦理和法规问题，如数据隐私、知识产权和数据所有权。企业需要遵守不断变化的法规，这可能增加了运营成本和法律风险。第七，自动化和数字化可能导致一些传统工作的减少，这引发了担忧和社会问题。同时，需要更多的培训和技能提升来适应新的数字经济工作需求。此外，部分地区可能缺乏足够的数字基础设施和高速互联网接入，这会限制数字经济的发展[2]。

4 数字经济驱动智能发展的策略

1）加大对数字化技术的投资力度是推动数字经济驱动智能制造发展的关键策略之一。这一策略的目的是帮助制造企业更好地应对数字化时代的挑战，提高效率、质量和创新能力。以下是一些相关的投资方向和方法：第一，投资于物联网技术，使设备和产品能够互联，实时监测和分享数据。这有助于提高生产过程的可见性和控制，并支持预测性维护。第二，建立强大的大数据分析能力，以处理和分析大规模数据集。这可以帮助企业发现潜在的趋势、机会和问题，优化生产和决策。第三，投资于云计算技术，将计算和存储资源外包给云服务提供商。云计算可以降低成本、提高可扩展性和灵活性。第四，引入人工智能技术，如机器学习和自动化，以改进生产和业务流程。自动化可以提高效率，减少错误，并降低人力成本。第五，建立数字孪生模型，以模拟和优化产品设计和生产过程。数字孪生可以帮助企业更好地了解产品性能和生产流程。第六，改进供应链管理，包括供应链可见性、库存管理和订单跟踪。这可以减少库存浪费和提高供应链效率。第七，投资于数据安全和隐私技术，以保护敏感数据和防止数据泄露。这可以降低潜在的法律风险。第八，投资于员工培训和技能提升，以确保他们能够有效地使用数字化工具和技术。此外，还可以建立创新基金，用于支持数字化和智能制造项目。同时，积极寻求合作伙伴关系，与技术提供商、初创企业和研究机构合作，共同推动技术创新。

2）加强供应链数字化是数字经济驱动智能制造发展的关键策略之一。通过数字化供应链，企业可以提高供应链的可见性、效率和灵活性，从而更好地满足市场需求和提高竞争力。以下是一些相关的策略和方法：第一，建立实时供应链可见性，以监测和追踪物料、产品和订单的流动。这有助于及时识别问题、减少库存和改进交付计划。第二，利用大数据分析技术，处理供应链中产生的大量数据，以提取有价值的见解，优化库存管理、需求预测和供应计划。第三，建立供应链合作伙伴关系，共享信息和数据，以提高供应链协同效率。这有助于减少不必要的库存和降低交付周期。第四，应用区块链技术，以确保供应链数据的安全性和透明性。区块链可以防止数据篡改和欺诈，提高数据可信度。第五，推动订单和交付过程的数字化，以加速订单处理和跟踪，提高交付准时率。第六，利用高级分析和机器学习技术，进行需求预测、库存优化和产能规划，以提高供应链的效率。第七，数字化供应链可以更好地应对供应链风险，如自然灾害、政治不稳定和供应商问题。建立应对计划和备用供应链渠道。数字化供应链可以更好地支持合规要求和可持续性目标，如环保和社会责任。确保供应链活动与法规和可持续性标准一致。

3）加强人才培训与招聘数字经济和智能制造领域需要高度技术化的人才来推动创新和实施数字化技术。以下是一些相关的策略和方法：第一，建立合作关系，与教育机构、研究机构和技术提供商合作，以提供专门培训课程和资源。这有助于确保培训内容与市场需求相匹配。积极招聘拥有数字经济和智能制造领域经验的技术专家。这些专家可以为企业提供关键的洞察和指导，以更好地利用数字化技术。第二，制定明确的人才发展计划，以确保员工在数字经济和智能制造领域的技能得到不断提升。这可以包括培训、认证和继续教育。第三，数字经济和智能制造涵盖多个领域，包括技术、数据分析、物联网、人工智能和管理。企业应提供跨职能培训，以使员工具备多领域的知识和技能。第四，鼓励员工提出新的想法和解决方案，支持创新文化的发展。这有助于吸引和留住具有创造性思维的人才。第五，数字经济和智能制造领域不断发展，要求员工不断学习和更新知识。企业可以鼓励终身学习，提供学习资源和支持。第六，寻求多元化的人才库，包括不同领域的专家、文化背景和经验。多元化的团队可以带来不同的观点和创新思维。第七，制定激励计划，奖励员工的数字经济和智能制造领域的成就和贡献。这可以提高员工的积极性和投入度。第八，定期监测员工的技能和绩效，确保他们与数字经济的发展保持同步。根据需求进行调整和改进培训计划[3]。

5 结语

数字经济对智能制造的驱动作用是不可忽视的，它为制造业带来了前所未有的机遇，也催生了新的挑战。在数字经济时代，制造企业需要积极采用数字技术，实施智能制造的策略，以适应市场的需求和变革。这包括投资于物联网、大数据分析、人工智能和自动化技术，以实现生产过程的数字化和智能化。同时，政府、学术界和产业界也应积极合作，制定政策和标准，促进数字经济与智能制造的协同发展。通过这些努力，数字经济将继续推动智能制造的进步，实现更高水平的生产效率和质量，为未来的制造业带来更广阔的前景。