■ 佘佩佩 寇玉慧
中国制造业正站在一个历史性的十字路口。一方面，我们拥有全球最大的产业体系与庞大的市场腹地；另一方面，人口红利消退、要素成本攀升、产业链外迁风险与全球贸易格局的动荡，正考验着“世界工厂”的韧性与竞争力。在此背景下，数字化转型已非锦上添花的“可选项”，而是关系到生存与发展的“必答题”。它不再是单纯的技术升级，而是一场涵盖战略、组织、流程与文化的系统性重构，旨在将传统制造业的“大规模生产”模式，重塑为以数据为驱动、以客户为中心的“大规模定制”与“服务化制造”新范式。
一、转型基石：智能工厂与生产全要素互联
数字化转型的起点与物理载体是智能工厂，其核心在于打破信息孤岛，实现生产全要素的深度互联。首先是纵向集成，即打通从底层设备到上层企业管理系统的“信息大动脉”。这需要通过工业物联网技术，为生产线上的每一台设备、每一个传感器、每一个零部件赋予“数字身份”，使其能够实时采集并上传数据。这些海量的、携带时间与空间戳的原始数据，经过边缘计算进行初步处理后，汇入工业数据平台。在此基础之上，制造执行系统与企业资源规划、产品生命周期管理等系统实现无缝对接。其结果是，管理者能在一个统一的“数字驾驶舱”中，实时洞察从订单接收、物料采购、排产调度、生产执行到质量检测、仓储物流的全过程，实现对生产现场的“透明化”管控。过去依赖人工报表和层层汇报的滞后管理，被即时的、基于数据的决策所取代。其次是横向集成，即实现价值链上不同环节企业的协同。通过搭建供应链协同平台，核心制造企业能够与上游供应商、下游经销商乃至最终客户共享订单、库存、物流等关键信息。这种协同带来的价值是巨大的：供应商可以根据制造商的实时生产计划与库存水平，实现准时化供料，大幅度降低双方的库存成本；制造商则能更精准地预测市场需求，避免产能过剩或不足，实现柔性生产。
二、转型引擎：数据智能与核心业务流程再造
如果说互联是基础，那么数据智能则是驱动制造业价值倍增的核心引擎。它将过去沉睡的数据资产唤醒，通过算法赋能，对核心业务流程进行深度再造。在研发设计环节，基于历史产品性能数据与用户反馈数据的仿真模拟，能够大幅度缩短新产品的研发周期，并在设计阶段就预测与优化其性能、成本与可制造性。这便是“数字孪生”理念的应用，它在虚拟世界中构建了物理产品的精准映射，让试错成本降至最低。在生产运营环节，数据智能的应用场景更为广泛。通过对设备运行数据的深度学习，可以实现预测性维护，在设备发生故障前提前预警并安排检修，最大限度地减少非计划停机时间。
基于机器视觉的智能质检系统，能以远超人眼的速度和精度发现产品瑕疵，将质量控制从事后的“筛选”变为过程中的“预防”。更进一步，智能排产算法能够综合考虑订单优先级、物料约束、设备产能等数十个变量，在瞬息之间生成最优的生产调度方案，实现资源利用率的最大化。在客户服务环节，转型正在推动制造业从“卖产品”向“卖服务”演进。通过部署在产品中的传感器，企业可以远程监控产品的运行状态，为客户提供主动的维护、耗材补充和性能优化建议，从而创造出持续的服务收入流。这种“产品即服务”的模式，不仅增强了客户黏性，还为企业开辟了全新的增长曲线。
三、转型关键：组织变革与人才能力重塑
技术与流程的变革终需人的驾驭。数字化转型成功的关键，在于同步推进组织架构的敏捷化与人才能力的现代化。传统制造业金字塔式的科层组织，难以适应快速变化的市场需求。企业需要构建更扁平、更灵活的网状组织结构，打破“部门墙”，组建以项目或客户为导向的跨职能敏捷团队。决策权需要下放，让最熟悉一线业务的团队拥有更多的自主权，从而快速响应市场变化。这种组织变革的核心，是建立一种鼓励创新、宽容试错、以数据说话的全新企业文化。与此同时，对人才能力的要求也发生了根本性转变。未来，制造业需要的是既懂制造工艺又懂信息技术的复合型人才，是能够理解业务痛点并将其翻译为数据分析需求的数据科学家，是能够与机器协同工作的“新蓝领”。因此，企业必须大力投资员工的再培训与技能升级，联合高校、科研院所搭建人才培养平台，建立一套与数字化时代相匹配的人才招聘、培养、激励与发展体系。
四、结语
中国制造业的数字化转型是一场涉及技术、管理、文化的深刻自我革命，它从构建全要素互联的智能工厂起步，以数据智能为核心引擎重塑核心业务流程，并最终落脚于组织与人的深度变革。这条转型之路并非坦途，需要企业具备长远的战略定力、持续稳定的资源投入、敢于颠覆自我的勇气与应对风险的智慧。然而，一旦成功跨越转型的“阵痛期”，中国制造业所释放出的将是更强的技术创新能力、更高的生产运营效率、更具韧性的全球供应链体系，以及在全球价值链中向更高附加值环节攀升的无限可能。这不仅是单个制造企业突破发展瓶颈的破局之路，更是整个国家从“制造大国”迈向“制造强国”、巩固全球产业竞争优势的必然抉择与关键支撑。
（作者单位：中共黑龙江省委党校）
