数字技术与制造业融合发展对策研究★

2024-06-11郭二东武海波

现代工业经济和信息化 2024年2期

郭二东，武海波

（兰考三农职业学院，河南开封 475000）

0 引言

随着大数据、人工智能、云计算等新一代数字技术的蓬勃发展以及经济全球化和互联网的大力推进，数字技术的地位和作用日益凸显，其作为一种新的动能，正驱动着各行各业快速发展，各行各业也在数字技术的赋能下，面临着新一轮的转型升级。当前，制造业的发展正处于瓶颈期，面临着创新能力不足、生产效率低下及供应链协同效率不高等困境，急需数字技术来驱动制造业向着高质量方向发展，制造业数字化变革的需求越来越强烈，数字技术与制造业的融合越来越深入。

1 数字技术与制造业融合的特点

数字技术与制造业的融合并非一蹴而就，而是一个循序渐进的过程[1]，两者融合过程大致可分为数字化准备阶段、自动化阶段、互联阶段、智能化阶段，不同阶段具有不同的特点。数字化准备阶段是制造业与数字技术融合的重要基础，在此阶段，制造企业需要引入先进的管理理念来改善自身的管理状态，为企业数字化管理打好基础。自动化阶段是以数字化准备阶段为基础，从信息技术和运营技术两方面开始着手，在此阶段，企业一方面要升级自动化生产设备，使产品的生产实现规模化和标准化，另一方面企业会应用各类比较成熟的工业软件，以实现各项业务信息的数字化管理。互联阶段是以自动化阶段为基础，强调企业内部不同业务数据的互联互通，在此阶段，企业要集成各种信息管理系统，形成统一的信息管理平台。智能化阶段是以互联阶段为基础，通过运用先进的数字技术，全面实现制造企业的智能化升级，在此阶段，企业可实现自组织生产，企业的生产制造转变为柔性智能制造，生产设备之间能够实时共享数据，并且企业也能够对生产设备实现预测性维护。数字技术与制造业的融合是全方位的深度融合，当前，数字技术已经融入到制造业的设计、生产、销售等各个环节，对制造业进行着全方位的升级改造，同时，这种融合不仅是两者在技术上的融合，更是两者在运营思维、运营模式、经营理念上的深度融合。

2 数字技术与制造业融合现状

2.1 数字技术与不同类型制造企业在融合过程中存在差异

我国制造业产业结构比较复杂，制造企业按照所有制可划分为国有企业和私营企业等，按照生产经营模式及管理结构可分为传统企业和现代企业等，制造业的这种复杂结构会使不同类型的制造企业与数字技术在融合过程中存在差异。例如，国有企业在与数字技术融合时，会涉及国有资金的审批，但是国有企业往往以国家管理为主体，相对私企而言，企业资金的审批流程较为繁杂，这会降低国有企业的数字化改造效率，但是，对于私企而言，由于其掌握着企业的自主决策权，资金审批通道比较畅通，与数字技术的融合效率更高。再比如，对于传统制造企业而言，由于其管理模式和管理者思维观念相对落后，在与数字技术融合时更注重产品数字化改造的质量而缺乏对市场需求的分析，但对于现代企业而言，由于其拥有现代化的管理模式和管理者先进的管理理念，在与数字技术融合时不仅注重产品数字化改造的质量，更注重市场和客户的需求。

2.2 数字技术与制造业融合的范围越来越广

随着数字技术的迅速发展，制造行业数字化软件越来越多，功能越来越丰富，数据收集的场景、广度也在不断增加，数字技术已融入到制造业全链条和产品全生命周期。同时，数字技术正构建物联网新体系，使更多的工业设备互联互通，制造业也将依托先进的数字化技术和强大的数字化算力，不断开拓新模式、新业态、新产业[2]。未来，制造业将充分调用数字化改造的技术和经验，在新形势下迈入新赛道，不断探索前沿技术，推动数字技术与制造业融合向更广范围迈进。

2.3 数字技术与制造业融合的速度正逐步加快

在政策方面，各级政府相继颁布了多种政策来加快数字技术与制造业的融合，例如云南省工信厅在接连发布的政策中对数字技术与制造业的融合提出了实施意见，并制定了制造业数字化改造三年行动方案[3]；重庆市政府2023 年起将持续颁布25 条政策来扶持制造业数字化转型，并举办各种论坛会议为企业数字化转型营造良好的发展环境。在基础设施方面，各种数字化基础设施布局和建设步伐越来越快，各级政府正在加快5G 网络、双千兆光纤、无线局域网等网络基础设施在制造业中的布局，增加算力枢纽节点，打造算力中心集群，为数字技术与制造业融合提供充足的算力支撑。在融合成效方面，制造业数字化改造成效越来越显著，数据显示，截止2021 年底，全国工业企业关键工序数控化率达到51.3%，比2012 年提高了30.7%，数字化研发设计工具普及率达到74.7%，比2012 年提高了25.9%，建成智能化工厂和数字化车间将近700 多个，各种制造业数字化改造项目相继立项，标杆性和示范性智能工厂越来越多。

2.4 数字技术与传统制造业正向着高端化人性化方向深度融合

我国传统制造企业大多数是劳动密集型企业，工人劳动强度高，市场竞争力不足，产品技术含量和产品附加值较低，产品往往处于价值链的低端。为突破这种困境，传统制造企业正逐步由劳动密集型向技术密集型转变，通过数字技术来提高产品的附加值和竞争力。在高端化方面，在融合了人工智能、大数据、云计算等数字化技术后，传统制造企业生产的产品更加智能化、网络化、数字化，功能更丰富，性能更强大。在人性化方面，数字技术的运用能大幅提高传统制造企业产品检测结果的准确度，减少工人的劳动强度，使产品检测过程更具人性化，同时，数字技术的运用也能使传统制造企业对所生产的机器进行远程维修，这样能减少机器的停机时间，降低客户的时间成本和维修开支，使机器的维修更具人性化。

3 数字技术与制造业融合面临的问题

3.1 制造业现有数字化人才结构比例与产业发展需求不匹配

依据数字化人才的特点，可把数字化人才大概分为数字化管理人才、数字化应用人才和数字化专业人才[3]。根据脉脉数据研究院调查的行业数字化人才保有率数据显示，在现有的行业数字化人才保有率中，制造业数字化应用人才占比不高，但对制造业而言，其对数字化应用人才需求较大，这就造成制造业现有的数字化人才结构比例和产业发展需求不匹配的问题。产生这种问题的原因大致有三个，一是现有的制造业人才培养模式更偏重专业知识的传授，缺乏对学科交叉知识如数字技术的培养，二是在制造业中，数字化应用人才往管理人才转变容易，但是管理人才往数字化应用人才转变较难，三是数字化应用人才待遇普遍不高。

3.2 中小型制造企业与数字化技术融合难

我国存在着数量庞大的中小型制造企业，它们在与数字化技术融合时存在许多困难，产生困难的原因有多种。首先，中小型制造企业相对于大型企业而言，企业自身基础薄弱，在与数字化技术融合过程中需要对企业的财务、办公、生产、采购、营销等众多环节进行数字化改造，改造流程比较复杂，改造见效周期比较长。其次，中小型制造企业相比大型企业而言规模小、资金少，在数字化改造中资金投入往往不足，这会导致数字化改造效果不理想，会进一步影响企业与数字技术融合的意愿。再者，中小型制造企业还面临着人才缺乏、人力资源不稳定[4]等困境。这些因素都会导致中小型制造企业与数字化技术融合比较困难。

3.3 制造企业与数字技术融合中存在数据孤岛

大多数制造企业在与数字技术融合初期，企业内部各个部门一般会根据实际需求购买第三方数字化系统来快速提高数字化水平，这些系统由不同的供应商提供，各系统独立运行，相对封闭，数据分散在各个独立的系统内，缺乏统一的系统集成平台，最终形成一个个数据孤岛。数据孤岛会使企业不同部门之间的业务协同变得困难，企业数据无法实现全局规划，数据碎片化严重，传输效率低下，安全风险增加，这会使企业运行成本增加，效益低下，严重的甚至会导致企业做出错误的战略决策，造成不可挽回的损失。

3.4 制造业数据安全面临多重风险

当前，制造业数据面临的安全风险越来越高，各种数据泄露事件频繁发生，据Verizon 发布的《2020 年数据泄露调查报告》统计，当年全球数据泄露事件多达3 950 起，同比增长96%，制造业在受影响行业中排名第三。制造业数据安全风险来自多方面，例如：在数据存储方面，不同系统的数据往往存在不同的存储空间中，数据分散不集中，这不利于数据的分级分类，给数据的管理造成混乱，增加数据不可控的风险；在数据的传输方面，企业面临着数据传输节点和接口不安全、数据传输通道加密级别较低以及数据安全验证机制不完善的风险；在数据的采集方面，企业面临着数据来源不安全、数据自身不合法以及重要数据被窃取的风险。

4 对策建议

4.1 建立制造业从业人员数字化人才培养体系和薪酬体系，激励从业人员向数字化人才转型

首先，在数字化人才培养方面，制造企业要建立短期培训和长期培养的双向培养模式。短期培训主要针对制造企业中的在职人员，这类人员拥有丰富的实践经验和专业知识，但是对于知识更新较快的数字技术缺乏相应的学习时间和渠道，在工作中难以把数字技术和制造业专业技能进行有效的融合，这在一定程度上会阻碍企业的数字化改造，因此，为提高企业在职人员的数字化专业知识水平，企业要搭建良好的学习平台并合理规划，为企业的在职员工提供充足的学习时间和资源，让员工提升自身的数字化素养。长期培养主要针对高校在校大学生，大学生是制造业未来数字化改造的主力军，企业可以联合高校来定向培养大学生，企业与高校联合制定人才培养方案，把数字化技术作为基础性课程加入到制造专业课程的知识培养体系中，让学生在大学阶段就把数字技术和制造专业技能很好地融合起来，在此过程中，制造企业要发挥自身优势，让学生定期到企业中进行实践，使学生学到的知识更贴近实际、更具实践性。其次，在薪酬体系方面，制造企业要建立完善的数字化人才薪酬激励体系，分梯次设立数字化人才等级，并按照等级的高低给予相应的工资和津贴，以激励引导从业人员向数字化人才方向转变。

4.2 以政府为主导，中小型制造企业为主体，数字化方案提供商为支撑，建立三者协同发展体系

在中小型制造企业与数字技术融合过程中，政府部门要发挥主导作用，对中小型制造企业进行激励和引导，要充分了解中小型制造企业与数字技术融合中面临的困难，并制定相应的扶持政策，充分调动中小型制造企业数字化转型的积极性，为中小型制造企业在人才和资金方面提供帮助，重点推动转型意愿较强的企业进行数字化改造。同时，政府部门要让数字化方案提供商充分发挥支撑作用，鼓励数字化方案提供商为中小型制造企业提供相应的技术支持，帮助双方建立良性沟通机制，为双方的合作与交流助力，使双方实现合作共赢。

4.3 制造企业要调整管理结构，依托设施和人才，开发数据统一整合平台

首先，企业应在管理结构上进行改进，从顶层开始设计，调整管理结构，建立企业数字化改造统一决策中心，优化数字化改造流程，提高不同部门之间的数据整合效率。其次，企业应购置专业的数据处理设备，统一和升级各种信息设备的接口，使海量的数据能够快速地在不同设备之间流入和流出，让数据高效地整合在一起。再者，在人才方面，企业应培养和引进专业化的数字技术人才，为企业解决数据孤岛问题提供人才支撑。最后，依托设施和人才，企业应建立统一的数据信息集成应用平台，将不同部门的业务纳入到统一的应用信息管理平台进行集中统一管理，增强不同部门之间的数据沟通能力。

4.4 制造企业要建立多重数据安全机制

企业应采取多重措施来保障数字化经营管理过程中产生的海量数据。首先，企业应加大员工数据安全知识的培训，增强员工数据安全意识，从主观上尽量避免数据安全风险的产生。其次，制造企业要建立数据安全等级，根据等级的高低制定相应的安全防范措施，针对不同类型和特点的数据，采取不同的防范机制。最后，制造企业要加强数据安全基础设施建设，建立网络安全防火墙，要通过正规渠道购买质量合格的网络设备，及时替换老旧的网络设备，避免因设备故障导致存储的数据丢失。

4.5 制造企业要增强科技创新能力

创新是企业的灵魂，能够为企业的发展提供源源不断的动力。制造业要想与数字技术深度融合，就要不断提高制造企业的科技创新能力，通过技术的不断创新来解决制造业与数字技术在融合过程中出现的问题。因此，制造企业要敢于突破自我，对新技术、新工艺、新方法进行不断地探索与应用，让数字技术真正融入到企业生产中的每一个环节。同时，政府部门也要激励企业进行原创性的技术研发，鼓励企业不断加大对技术创新的投资力度，大力推广实用先进技术，激发制造行业企业的科技创新活力。