| 联系我们 |
 |
合作经济与科技杂志社
地址：石家庄市建设南大街21号
邮编：050011
电话：0311-86049879 |
|
|
| 经济/产业 |
| 传统制造业数智化转型研究 |
| 第760期 作者：□文/靳家乐 杨馨煜 刘馨阳 时间：2025/9/1 17:21:55 浏览：24次 |
［提要］ 随着全球竞争的不断加剧，以及数字经济的迅猛发展，移动5G、物联网、人工智能等信息技术的不断进步，企业的数智化转型已形成发展趋势。除了新兴产业需要进行数智化转型升级，传统制造业的数智化转型同样是国家和企业保持和增强核心竞争力的关键。本文重点分析数智化转型如何影响传统制造业的产业链条，明确数智化如何提升生产效率、降低成本，并提高市场竞争力。
关键词：传统制造业；数字经济；数智化转型；转型困境；应对策略
基金项目：东北大学秦皇岛分校大学生创新创业校级立项项目（项目编号：CX25101）
中图分类号：F403；F427 文献标识码：A
收录日期：2025年3月27日
数智化作为数字化与智能化深度融合的新范式，正深刻重塑全球制造业的竞争格局。这一概念最早由北京大学“知本财团”课题组在《中国企业数智化发展研究》中系统提出，报告将其定义为“数字智慧化与智慧数字化的双向融合”，并阐释其三层核心内涵：一是数字智慧化，即在大数据中融入人类智慧，通过算法和模型提升数据的效用；二是智慧数字化，运用数字技术将人的智慧转化为可量化、可管理的数字化形式，推动从“人工”到“智能”的升级，例如通过机器学习算法实现自动化流程优化；三是人机深度协同，结合前两者，构建人机一体的新生态，实现机器对人类逻辑的继承和持续学习，最终形成“人在机器中，机器在人中”的互动模式。这一概念的提出背景与当时技术发展密切相关。2015年前后，大数据、云计算、人工智能等技术逐渐成熟，企业数字化转型需求激增，传统数字化（以数据采集和流程优化为主）已无法满足业务决策的智能化需求。因此，数智化作为数字化与智能化的融合概念，成为推动企业创新和效率提升的重要路径。
数智化理念的诞生与大数据、云计算、AI等技术的成熟密不可分。传统数字化（聚焦数据采集与流程标准化）已难以应对市场需求的动态变化。2017年，用友网络董事长王文京在“中国企业互联网大会”上明确提出“数智化是企业服务的新革命”，将其定位为继信息化、数字化后的第三波技术浪潮。这一判断迅速获得政策响应：2021年国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》将制造业数智化列为重点工程，河北、河南等工业大省相继出台“智能工厂梯度培育计划”，通过税收减免（如河南省对智能改造项目给予15%投资补贴）、数据开放（如河北省工业大数据共享平台接入企业超2万家）等举措加速转型。在新一轮科技革命与产业变革的全球浪潮下，数智化转型已成为传统制造业突破发展瓶颈、重塑竞争优势的核心战略选择。随着人工智能、物联网、大数据等新一代信息技术的加速渗透，以及中国“十四五”规划对“数字中国”和“智能制造”的战略部署，制造业的底层逻辑正从传统的规模驱动、效率优先转向数据驱动和智能决策。然而，相较于互联网、金融等行业的快速迭代，传统制造业的数智化转型面临技术适配性低、组织惯性强、数据孤岛普遍等深层次挑战，呈现出显著的“冰火两重天”特征——部分龙头企业通过智能工厂、工业互联网平台实现全链条协同创新，而大量中小企业仍困于数字化转型的“试点陷阱”，尚未形成可持续的升级路径。
当前，学界对制造业数智化的研究多聚焦于技术应用层面，而对转型过程中“技术-组织-生态”的协同演化机制、传统生产模式与智能系统的价值冲突等问题缺乏系统性探讨。此外，现有实践案例的分析往往脱离产业背景，忽视了中国制造业特有的产业链结构与政策环境的影响。基于此，本研究以传统制造业企业为对象，结合理论框架，试图回答以下核心问题：在数智化转型过程中，企业如何平衡技术投入与组织变革的节奏？行业共性需求与个性化场景之间的矛盾如何破解？政策支持与市场机制应如何协同以降低转型风险？
一、数智化转型对于传统制造业的影响机理
随着科技的快速发展和全球竞争的加剧，制造业面临着转型升级的巨大压力。尤其是河北省和河南省，作为我国传统的重工业基地，其制造业的转型迫切需要从传统的生产方式向数字化、智能化的方向发展。
制造业数智化转型是实现高质量发展的关键路径之一，具备深远的战略意义。传统制造业曾依赖资源密集型、能源消耗大的传统模式，而这种模式的可持续性日益下降。通过数智化转型，能够在智能制造、数据分析、人工智能等领域取得技术突破，从而提升产业的整体竞争力。数字化与智能化技术的应用，使企业能够快速响应市场需求，提升产品质量和生产效率，增强创新能力。
随着环保政策的日益严格和绿色发展理念的深入人心，传统制造业的高耗能、高污染的制造模式已经无法适应现代社会对环保和资源节约的要求。数智化转型为传统制造业提供了一条绿色发展的新路径。通过智能化生产线和数字化管理，企业能够更加高效地利用资源，减少能源消耗，降低污染排放。此外，数字化技术能够实时监控生产过程中的资源使用情况，及时优化调整，助力实现碳排放目标，为绿色制造发展提供支持。
一是提升生产效率与降低成本。通过引入数字化技术（如物联网、大数据、云计算、人工智能等），可以实现生产过程的实时监控和数据分析，从而优化生产流程、提高生产效率，减少能源消耗和浪费。例如，基于数据的预测性维护可以减少设备故障，延长设备使用寿命，降低维修成本。
二是增强产品质量与定制化能力。数智化转型使得企业能够通过精确的数据分析对产品质量进行实时监控，并通过机器学习等技术进行自动调整，从而确保产品质量的一致性与稳定性。同时，智能化技术使得生产更加灵活，可以根据市场需求迅速调整生产计划，提供个性化和定制化的产品，满足消费者对个性化的需求。
三是推动供应链智能化。数智化转型能够帮助制造业企业实现供应链的全链条智能化管理。通过数据共享与分析，供应链各环节的协调性和透明度大大提高，可以减少库存积压、降低物流成本，并提高对市场变化的响应速度，形成更加敏捷和高效的供应链体系。
四是提升企业竞争力。数智化转型能够帮助企业在全球化竞争中占据有利位置。企业通过数智化技术提升效率、优化产品质量并灵活响应市场变化，能够快速适应市场需求的变化，在竞争中取得优势。此外，智能制造还可以帮助企业优化资源配置，提升全球产业链中的竞争力。
五是推动可持续发展。智能制造能够帮助企业更好地实现绿色制造，通过智能化管理和精准调度，实现资源的最优利用，减少能源浪费和排放。可持续性成为现代制造业的重要发展方向，数智化转型使得企业能够更加注重环境保护和社会责任，推动绿色制造和生态文明建设。
二、传统制造业数智化转型发展现状
（一）技术应用持续深化。当前，部分传统制造企业已在生产环节逐步融入数智化技术。例如，通过部署自动化产线，结合传感器与智能控制系统，实现对生产流程的动态监测与精准调控，显著提升了生产效率和产品一致性。此外，依托物联网技术，设备间的数据互联互通能力增强，企业可实时采集设备运行状态信息，开展预测性维护，有效降低非计划性停机风险。
（二）管理数字化成效显现。在企业管理领域，大量传统制造企业已引入企业资源计划（ERP）系统，推动财务、人力、供应链等核心管理模块的数字化升级。借助数据可视化与分析工具，企业能够精准洞察运营动态，优化决策效率。部分领军企业进一步整合大数据技术，通过市场趋势预测与客户画像分析，赋能产品创新设计与精准营销策略。
（三）行业间转型进程分化。传统制造业的数智化转型水平因行业差异呈现显著不均衡性。技术积累深厚、资金充裕的行业（如汽车、电子等）转型进展较快，已在智能工厂建设、供应链数字化协同等领域形成领先优势；而轻工类行业（如纺织、家具等）受限于企业规模小、投入能力不足，数智化转型多处于局部试点阶段，整体进程相对缓慢。
三、传统制造业数智化转型现实困境
（一）思维固化：经验依赖难破认知壁垒。传统制造业的思维定式与文化惯性是数智化转型的首要阻力。多数企业长期依赖“经验驱动”的运营模式，管理层对数据驱动的决策逻辑缺乏信任。以河北省某中型钢铁企业为例，其高管团队平均年龄52岁，90%的成员认为“生产经验比算法更可靠”，导致AI质量预测系统上线后仍被搁置，系统使用率不足15%。河北、河南两省中小企业中，仅34%的管理者能清晰阐述数智化转型的战略价值，而基层员工的抵触情绪更为显著。此外，文化层面缺乏创新容错机制，某化工企业因一次智能仓储系统试运行故障（损失约50万元），随即暂停所有数智化项目，反映出“零风险偏好”对转型的深层制约。员工对于数智化转型可能带来的岗位调整、流程变化存在着抵触情绪，缺乏全员参与的数智化文化。
（二）组织僵化：层级冗余阻滞敏捷响应。传统金字塔式组织架构与数智化所需的敏捷响应严重冲突。以河南某汽车零部件企业为例，其智能工厂改造方案需经“车间主任—生产副总—总经理”三级审批，平均决策周期达48天，错过技术迭代窗口期。部门壁垒则加剧数据孤岛问题，如某仪器制造企业的生产部门使用SAP系统，而供应链部门沿用自主开发的Excel模板，数据互通率不足30%，导致库存周转天数比行业标杆企业高出40%。更严峻的是，传统流程与智能技术脱节，如唐山某钢铁企业在引入数字孪生系统时，因原有工艺标准未同步更新，系统生成的优化方案与实际操作规程冲突，最终被迫回调至人工调度模式。传统流程固化使原有业务流程基于人工或半自动化设计，难以匹配智能化技术的应用需求。
（三）技术滞后：设备老旧拖累数据贯通。设备老化与数据治理能力不足形成“双重枷锁”。河北省制造业设备平均役龄为12年，其中43%的设备因缺乏传感器接口无法接入物联网，数据采集覆盖率不足50%。数据质量问题同样突出，如河南某化工企业的MES系统中，30%的生产数据因格式混乱或字段缺失而无法用于分析。设备更新成本则成为关键瓶颈，如某中型装备制造企业测算显示，仅实现核心设备数控化改造就需投入1，800万元（占年营业收入的8%），而金融机构因风险考量，仅愿提供30%的贷款额度，迫使企业放弃改造计划。设备更新和升级通常需要停机，会导致生产中断，需要企业自身谨慎规划升级计划，以最小化生产中断的时间和影响，涉及到分阶段的升级，以确保生产能够持续进行。
（四）人才断层：技能脱节制约人机协同。数字化人才短缺，缺乏既懂制造工艺又精通数据分析、人工智能等技术的复合型人才。员工技能断层，一线员工对智能设备操作、数字化工具使用能力不足，培训体系滞后。招聘与留人困难，传统制造业吸引力较低，难以与互联网、科技公司竞争高端技术人才。数智化转型需要既懂制造工艺又精通数字技术的复合型人才，而传统制造业人才结构偏重传统技能，数智化培训体系尚未完善。例如，佛山陶瓷产业的中小企业因缺乏专业团队，难以运维复杂的工业软件。
（五）生态割裂：孤岛林立弱化链式效能。产业链协同不足导致转型效益难以外溢。以郑州汽车产业集群为例，主机厂要求供应商实时共享生产数据，但70%的二级供应商因系统老旧无法对接，最终被迫采用人工填报，数据更新延迟达72小时，导致供应链响应速度降低30%。生态合作意识薄弱亦制约转型深度，如某钢铁企业引入外部科技公司开发高炉优化算法，但因拒绝开放历史工艺数据，算法训练样本不足，模型预测准确率仅65%，远低于预期的90%。此外，产业集群内缺乏协同创新机制。河北某纺织产业园区中，20家企业各自采购不同品牌的ERP系统，数据接口互不兼容，联合议价能力丧失，年均IT支出增加15%。上下游协同不足，供应商、客户未同步数智化，导致全链条数据断点（如需求预测不精准、库存协同低效）。生态合作意识弱，对于科技公司、平台企业共建生态的开放度不足，难以借力外部资源加速转型。
四、传统制造业数智化转型策略
（一）领导力筑基：顶层设计重塑转型共识。开展“高管数智化特训营”，结合行业标杆案例进行沉浸式学习，要求管理层参与AI决策模拟沙盘，量化展示数据驱动效益。在技术认知层，打造数字技术工作坊，深度解构工业物联网、AI质检算法、智能排产系统等传统制造行业数字化场景，通过沙盘推演增强员工对技术穿透业务本质的认知；在应用层，实施数字化工具实战训练，围绕Trello敏捷管理平台、UiPath流程自动化工具等新型生产力工具展开沉浸式教学，系统性提升跨部门协同效率与智能办公水平。该体系强调“工具操作-技术理解-业务转化”的能力进阶路径，确保培训成果转化为实际生产力。建立“试错基金池”，允许智能项目在可控范围内失败，并将失败案例纳入组织知识库，避免重复踩坑。
（二）组织力重构：敏捷架构激活协同效能。在推进智能产线改造等核心项目时，可采取以下策略强化执行效能：第一，构建敏捷决策机制。设立“项目攻坚指挥部”，赋予跨职能团队直接决策权，打破部门壁垒，缩短决策链条，确保关键任务快速响应与落地。例如，在设备智能化升级中，由技术、生产、IT等部门组成的联合团队可自主制订技术方案并调配资源，提升改造效率。第二，激活全员创新动能。建立开放式创新激励机制，鼓励员工围绕生产流程优化、工艺技术革新、管理模式升级等多元领域提出可行性建议。例如，通过“数智化提案平台”收集一线员工的改进方案，对采纳的创意给予奖励，形成“全员参与、持续迭代”的创新生态。第三，强化领导引领作用。管理层需躬身入局，通过深度参与重点项目、主导技术试点、公开支持创新试错等方式传递转型决心。例如，企业高管定期参与智能产线改造例会，亲自协调资源并推动技术验证，同时设立“领导创新基金”资助高风险高回报的数字化探索，以此消除员工对变革的疑虑，增强组织变革韧性。上述措施通过“机制赋能+全员共创+高层驱动”的三维联动，既能加速数智化项目的技术突破与实施效率，又能构建适应数字化转型的组织文化，为传统产业升级注入持续动力。
（三）技术力跃迁：边缘改造赋能渐进升级。采用“边缘计算盒子”对老旧设备进行低成本物联网改造，优先升级高价值产线。战略转型理论指出，在数字化浪潮中，企业必须构建清晰的数字化发展蓝图，即系统规划数字技术在其运营体系与成长路径中的战略性定位。这种蓝图不仅涉及技术工具的引入，更着重于通过数字化重构价值创造模式——包括优化运营效率、革新服务形态、开发智能产品矩阵，以及构建以客户体验为核心的价值生态。该理论强调，实现这一转型需要建立战略协同机制，通过制定分阶段实施路线图、明确关键里程碑和资源配置方案，确保组织各层级形成战略共识与行动合力。要求企业将数字技术深度融入战略基因，使技术创新与商业模式创新形成双向驱动。这种整合式战略思维能够有效规避技术本位主义陷阱，确保每项数字化投入都精准指向市场竞争力提升、客户价值深挖和可持续增长等核心商业诉求，最终实现技术势能与商业动能的价值共振。
（四）人才力融合：三螺旋育才破解技能断层。企业推进数智化转型需从三个方面强化人才支撑：其一，引入数字化专业人才。针对转型需求，重点吸纳具备数据科学、大数据分析、物联网等核心技能的专业人才，例如数据分析师、智能系统工程师等，以填补技术缺口。其二，打造多元化协作团队。通过组建跨学科、多背景的数字化团队，融合不同领域的知识与视角，激发创新活力，例如将技术研发与市场运营人才结合，形成互补协同效应。其三，深化产学研协同合作。与高校、科研院所及科技企业建立战略联盟，借助外部智力资源定向培养数字化人才，同时获取前沿技术成果转化支持，例如联合开发智能算法、共建实训基地等。在此基础上，企业需构建完善的数字化管理体系，系统性开展技能培训，确保团队具备支撑转型的技术储备与执行能力，从而高效推进智能生产系统搭建、数据平台优化等项目落地。这一系列举措不仅能保障数智化转型的平稳实施，更能通过技术迭代与模式创新，显著增强企业在数字经济时代的核心竞争力和可持续发展动能。
（五）生态力聚合：链式协同打通数据孤岛。要求一级供应商接入统一工业互联网平台（如某车企强制200家供应商使用同一供应链系统），对合规接入者给予订单优先级奖励（如付款周期缩短15天）。采用区块链技术构建可信数据交换平台（如河南某食品集群实现供应商库存数据实时共享），对数据贡献者给予分成收益。组建行业技术联盟（如河北钢铁工业互联网创新中心），联合攻关共性难题（如高温环境传感器可靠性），成果由成员企业共享专利使用权。
（六）建立企业联盟，推动经验共享。在现有“灯塔工厂”基础上，增加对中小企业的适配性改造案例，形成“大企业引领、小企业跟进”的协同转型生态。例如，通过“1+N”模式（1家龙头企业带动N家中小企业），推动区域内多家中小企业完成智能化改造。由政府或行业协会牵头，建立细分行业的数智化转型案例库，涵盖技术路径、实施步骤、成本收益等详细信息，供企业参考。定期举办“数智化转型经验交流会”，邀请成功转型企业分享经验，促进区域间技术与管理模式流动。
综上，传统制造业的数智化转型是一项兼具系统性与长期性的战略工程。尽管当前在技术渗透与管理升级层面已实现初步突破，但转型进程仍受多重现实掣肘。实践表明，企业需通过技术研发迭代、复合型人才培育、资本配置优化及组织模式革新等系统性举措，逐步突破技术适配性弱、资金链压力大、传统惯性束缚等核心瓶颈，最终构建以数据为驱动的智能生产体系，重塑市场竞争壁垒。面向未来，这一转型不仅是企业内生能力的升级，更依赖外部生态的协同支撑。政府需通过政策倾斜（如税收激励、技术标准制定）降低转型成本；企业需平衡短期效益与长期价值，探索绿色智造、柔性生产等新兴模式；而社会资源（如产学研合作、金融工具创新）的整合将加速全产业链数字化协同。唯有通过多方联动，传统制造业方能跨越转型深水区，迈向高附加值、智能驱动、低碳可持续的产业新形态，在全球价值链中占据更有利地位。
（作者单位：东北大学秦皇岛分校）
主要参考文献：
［1］徐振兴.黑龙江省传统制造业数智化转型升级的困境分析与提升对策研究［J］.商业经济，2024（06）.
［2］孙小强，高秀云，王玉梅.制造业数智化融合转型发展的关键要素、机理分析及评价指标研究［J］.中国科学院院刊，2024.39（02）.
［3］郭爱美.新型生产函数框架下制造业数智化的新质度研究［J］.当代经济，2024.41（11）.
［4］张娟娟.引领制造业数智化转型“灯塔工厂”点亮未来制造［N］.证券时报，2024-01-11（A03）.
［5］汪子吟.数智化赋能制造业价值提升的机理与路径研究［D］.常州：常州大学，2023.
［6］刘芮青.A钢铁企业数智化转型发展策略研究［D］.郑州：河南工业大学，2024.
［7］苑希港，张晓青.中国制造业数智化转型的影响因素和对策研究［J］.江苏商论，2023（11）. |
|
|
|
