摘要：当前，全球制造业正经历以数字化为核心的第四次工业革命。据工信部统计，截至 2024 年底，我国重点工业企业数字化研发设计工具普及率达 84.1%，工业互联网平台连接设备超 9600 万台，数字化转型已从“选择题”变为“必答题”。然而，尽管政策推动与技术发展迅猛

当前，全球制造业正经历以数字化为核心的第四次工业革命。据工信部统计，截至 2024 年底，我国重点工业企业数字化研发设计工具普及率达 84.1%，工业互联网平台连接设备超 9600 万台，数字化转型已从“选择题”变为“必答题”。然而，尽管政策推动与技术发展迅猛，制造业转型仍面临技术基础薄弱、企业能力不足、生态体系待完善等挑战。本文我带大家系统梳理数字化转型的核心领域、难点与应对措施，并为企业提供实践指南。

一、制造业数字化转型“转”什么？

（一）生产制造环节

这是数字化转型的核心领域之一。通过引入物联网技术，生产设备能够实现互联互通，实时采集设备运行数据、生产工艺数据等。利用大数据分析与人工智能算法，企业可以对这些数据进行深度挖掘，从而实现生产过程的优化控制。预测性维护系统能够根据设备运行数据提前预测设备故障，避免因设备突发故障导致的生产中断，有效提高生产效率与设备利用率。

(二)供应链管理环节

数字化转型使供应链管理更加透明、高效与协同。借助供应链管理软件与云计算平台，企业能够实时掌握原材料采购、库存管理、产品配送等各个环节的信息。通过数据分析，企业可以优化供应链网络布局，合理安排库存水平，提高供应链的响应速度。

（三）产品研发设计环节

数字化技术为产品研发设计带来了革命性变化。计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）等工具的广泛应用，大大缩短了产品研发周期，降低了研发成本。同时，基于虚拟现实（VR）与增强现实（AR）技术的虚拟设计与仿真，使企业能够在产品研发阶段对产品性能进行模拟测试，提前发现设计缺陷并进行优化。

核心变化（与传统制造对比）

二、为什么制造业数字化转型“转"不好？

制造业数字化转型是一项复杂的系统工程，任何一个环节出现问题，都可能导致转型失败。企业只有在转型前做好充分的规划和准备，在转型中有效解决技术落地和资源整合问题，在转型后持续优化运营管理，才能顺利实现数字化转型，提升企业的核心竞争力。

（一）转型前期：战略规划与认知不足

1.转型目标模糊不清

部分企业在开启数字化转型之旅时，对转型的目标和愿景缺乏清晰的规划。它们往往跟风实施数字化项目，未结合自身业务特点、市场定位以及长期发展战略，明确数字化转型想要达成的具体成果。这种目标的缺失，使得企业在转型过程中失去方向，资源分散，难以集中力量解决关键问题。

2.对转型认识存在偏差

一些企业将数字化转型简单等同于信息化建设，认为购买并部署相关软件系统和硬件设备，就能实现转型目标。这种片面的认知，忽略了数字化转型是涉及组织架构、业务流程、企业文化等多个层面的系统性变革。由于缺乏对转型全面、深入的理解，企业在转型过程中难以有效协调各方资源，导致转型效果大打折扣。

3.忽视前期评估与调研

在转型前期，部分企业未对自身的信息化基础、技术能力、人才储备以及市场环境进行全面、深入的评估和调研。这使得企业在选择数字化技术和解决方案时，无法充分考虑自身实际情况，导致技术与业务不匹配。比如，一些中小企业在自身信息化基础薄弱的情况下，盲目选择复杂的大型数字化平台，因缺乏相应的技术和人才支持，平台无法正常运行，反而增加了企业的运营成本。

(二)转型中期：技术落地与资源整合难题

1.技术实施难度大

制造业数字化转型涉及多种前沿技术，如物联网、大数据、人工智能等。这些技术的实施对企业的技术能力和管理水平提出了很高的要求。在实际实施过程中，企业可能会面临技术标准不统一、系统兼容性差、数据安全风险等问题。

2.人才短缺问题突出

数字化转型需要既懂制造业业务又掌握数字化技术的复合型人才。然而，这类人才在市场上供不应求，企业内部培养又面临周期长、成本高的问题。人才短缺使得企业在数字化转型过程中，难以有效地进行技术研发、系统实施和运维管理。

3.资金投入压力大

数字化转型需要大量的资金投入，包括技术研发、设备采购、系统部署、人员培训等方面。对于一些中小企业来说，资金压力尤为突出。而且，数字化转型项目的回报周期较长，短期内难以看到明显的经济效益，这进一步加剧了企业的资金压力。

4.部门间协同困难

数字化转型要求打破部门间的壁垒，实现业务流程的高效协同。但在实际操作中，由于各部门的利益诉求不同，对数字化转型的理解和支持程度也存在差异，导致部门间协同困难。例如，在某化工企业推进数字化转型过程中，生产部门和销售部门之间信息沟通不畅，生产计划无法及时响应市场需求变化，影响了企业的整体运营效率。

（三）转型后期：运营管理与持续优化短板

1.数据价值未充分挖掘

制造业在生产过程中会产生大量数据，但很多企业在转型后期未能充分挖掘这些数据的价值。数据分散在各个系统中，形成数据孤岛，无法实现数据的共享和协同应用。同时，企业缺乏有效的数据分析能力，无法从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。

2.系统运维管理不善

数字化系统的运维管理是保障系统稳定运行的关键。部分企业在转型后期对系统运维管理重视不够，缺乏专业的运维团队和完善的运维管理制度。这导致系统故障频发，影响企业的正常生产运营。

3.缺乏持续优化机制

数字化转型是一个持续的过程，需要企业不断根据市场变化和业务需求对数字化系统和业务流程进行优化。但一些企业在转型取得一定成果后，就停止了对数字化系统和业务流程的优化，导致系统逐渐落后，无法适应市场变化。

三、制造业数字化转型该怎么“转”？

在制造业数字化转型的大趋势下，不同类型的企业由于自身规模、产品特性、市场定位和产业环节的差异，数字化转型的切入点和侧重点也各有不同。下面将从大型离散制造企业、流程制造企业、中小制造企业三个主要类型，探讨数字化转型的有效路径。

（一）大型离散制造企业

大型离散制造企业，如汽车制造、航空航天、机械装备制造等。这类企业具有生产过程复杂、产品定制化程度高、设备种类繁多、供应链复杂和数据资源丰富但利用率低等特点。其痛点主要集中在生产管理、供应链管理、数据管理以及人才短缺等方面。要想实现数字化转型，可以从以下4个方面入手：

1.生产管理数字化

建立数字化生产平台，实时监控生产过程数据。例如，通过国产大数据分析平台FineBI连接生产设备、ERP系统等多源异构数据源，实现生产数据的实时采集和整合，提升生产透明度和效率。

2.供应链管理数字化

建立供应链管理系统，实现供应商、采购、物流和库存的数字化管理，提高协同效率。利用FineBI的数据分析和预测功能，对市场需求进行预测，优化库存水平，降低库存成本。

3.数据管理与应用

完善数据采集体系。对异构设备进行数字化改造，统一数据接口，实现数据自动采集和实时传输。同时，建立数据安全防护体系，确保数据的保密性、完整性和可用性。

4.人才培养与引进

对内，开展数字化技术培训，提升员工技能和管理能力。对外，与高校、科研机构合作，建立人才培养基地，引进先进技术和理念，培养复合型人才。

大数据分析平台FineBI链接：https://s.fanruan.com/f8rnq

（二）流程制造企业

流程制造企业生产过程连续，产品相对单一，典型行业有化工、钢铁、电力等。为优化生产流程，提升生产安全性与资源利用效率，降低能耗和污染，这类企业部署分布式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）等先进控制系统，实时监控和精确控制生产过程，引入先进过程控制（APC）技术优化复杂生产流程，降低能耗。构建能源管理系统，实时监测、分析能源消耗，制定节能措施，优化能源调度。同时，借助物联网、大数据和人工智能技术，建立安全生产数字化管理体系，监测设备运行，识别安全隐患，保障生产安全。

（三）中小制造企业

中小制造企业规模较小，资金和技术实力相对薄弱，但灵活性高、市场反应快。为解决企业实际问题，提升运营效率与市场竞争力，需采用“轻量化、渐进式”转型策略，优先上线云ERP/MES解决订单跟踪与库存管理痛点，利用低代码平台开发简易生产看板，逐步积累数据资产。建议联合产业集群共建工业互联网平台，共享打样中心、检测设备等资源；聚焦细分领域打造差异化能力，例如服装厂接入跨境电商数据开发爆款，或通过AI花样设计工具实现小单快反，借助政策补贴与第三方服务商降低试错成本。

总结

制造业数字化转型对推动行业高质量发展至关重要。结合企业的发展阶段、产品特性及规模维度，在生产、管理、创新等领域实现全面革新，数字化转型将持续深化，为企业创造更多价值。

来源：数据分析不是个事儿