引言

随着市场竞争压力的加剧，企业利用数字化融合人工智能技术构建数智化管理体系，实现生产、管理、决策等环节的智能化，成为制造企业提升效率、降低成本、增强创新能力和市场竞争力的必然选择。

1.数字化转型的重要性

数智化转型显著提升了制造业企业竞争力，且对竞争力的3个维度(创新动力、生产效率、产品质量)均具有显著的正向影响。^[]

1.1快速响应市场需求

数智化转型借助先进的数字技术为企业提供充足的产品和市场信息，协助企业挖掘信息价值，从而加强与用户的互动，使组织的行为与决策更好地与外部市场需求相协调^[]。

数智化转型有利于企业及时调整生产和营销策略，从而获取竞争优势。同时，优化供应链管理，加强与供应商和合作伙伴的协同，提高供应链的灵活性和韧性。

1.2实现降本增效

数智化管理体系对生产过程进行全面数字化和智能化控制，助力企业实现精细化管理，达成提质、增产、提效目标。通过计量仪表的数据采集，实时监控各工段、工序、设备的能源耗用，避免浪费并挖掘节能潜力；信息系统建立生产异常反馈与处理机制，促进快速解决生产异常，提升有效工时占比，进而提高生产效率；实时采集生产工艺关键参数，结合标准工艺参数管控，保证产品质量稳定。

1.3支持科学决策

数智化管理体系能够提供全面、准确的数据分析和决策建议。企业应逐步建立智能决策支持系统，以决策支持系统（DSS）为主体，以知识库、数据库、模型库为基础，集成神经网络、遗传算法、机器学习等AI新技术，帮助企业经营管理的决策科学、高效。

2.问题与挑战

在企业数智化转型过程中，受限于认知、资金、技术、人才等多重约束，中小企业普遍面临数字焦虑和数智化“转型找死、不转等死”的两难困境^[]。

2.1数智化转型基础薄弱

2.1.1人才短缺

随着人工智能快速发展，大数据、人工智能等方向的专业化人才短缺，市场供求关系紧张。企业内部缺少自动化、信息化专业人才，系统与设备故障多依赖服务商解决，异常处理时效性较低。另外，业务与专业相结合的复合型人才短缺的问题异常突出，经营管理知识、业务流程、设备、技术与工艺全面精通的优秀人才稀缺，限制了数智化管理系统的改进与创新。

2.2.2规范化管理水平偏低

中小企业管理规范是限制数智化转型的关键障碍。制度不健全，流程不规范，管理人员配备不足，基础数据资料不齐全，是中小企业管理面临的普遍问题。这些问题影响数智化转型的基础，如技术图纸版本变更、BOM清单维护、标准工时、工艺参数更新不及时，导致成本管控、生产效率监控、工艺质量管理基础数据失真，严重危害数智化转型的有效性。

2.2资源投入不足

数智化转型是一个复杂且长期的过程，需要大量的资金投入用于技术研发、设备升级、人才引进和流程优化，庞大的资金投入以及融资约束使许多企业的数智化转型意愿下降^[]。

数智化转型具有“高投入、长周期、慢回报”的特征。以笔者公司为例，前期投入费用已超300万元，不含后期维护费用，其中MES系统120万元，某国内主流品牌ERP系统单价80万元，部分功能模块另外收费，不含定制开发费用。尚未应用自动采集及智能算法，生产计划高级排产APS动辄数上百万。如此资金投入强度对于制造型企业而言，无疑是巨大压力。

人力投入。数智化转型须增加数据采集作业量，在自动化投入不足的情况下，只能选择人工采集数据或录入，如射频扫码系统、标签打印、质量数据录入等，将大幅增加一线人员的工作量。加之，基层操作执行人员文化水平偏低，优秀人才变动率大，导致数智化信息系统实施与持久运行难度较大。另外，数智化转型所需的，如数据处理、自动化、人工智能等，专业化关键人才成本较高，。

设备先进化、标准化程度低。企业在设备选型采购初期未考虑数字化应用，设备品牌不统一，甚至缺少数据采集、显示、控制、人机交互等功能，后期无法实现数据通讯，导致数据无法采集或难以实现跨平台兼容。为实现数智化转型，企业须额外付出数字化改造大量费用。

2.3信息系统

信息系统产品功能适应性差，影响企业实际效用。服务商出于成本摊销目的，提供的产品追求通用化，基础功能模块适应性差，无法满足不同行业、企业的现实存在的个性化需求，且定制化成本其高。在进行数智化转型时，企业客户只能选择退而求其次，进行局部或细节优化。另外，不同服务商的平台数据兼容性差，企业各类数据难以实现汇集、分析、处理与复用。

3.实践路径

企业应将数智化转型提升到战略层面，建立"一把手工程"推进机制，优化顶层设计，明确转型目标与实施路线图，打造“设备+技术+人才”三维支撑体系。

3.1软硬件升级改造，筑牢技术底座

增加硬件投入，完善网络信息基础设施。一方面，更新替代或改造升级老旧设备，部署工业互联网、5G专网等新型基础设施。另一方面，在新设备选型采购时，考量数据采集需求，选用支持数据通讯的生产设备、计量工具。

利用自动化技术，提高数据采集质量与效率。使用OCR数据自动化采集技术，实时识别设备上关键数据（如温度、压力、计数等），为数据监控、分析与分析提供高质量、高时效数据。

探索人工智能技术应用，充分发挥数据效益。利用大数据挖掘、机器自主学习、人工智能大模型、算法等，对生产数据进行分析和挖掘，通过视觉质量检测、设备故障预测、生产调度优化等功能，实现生产过程的智能化管理。

3.2重视人才培养与引进，打造执行铁军

吸引行业内专业人才。建立市场化引才机制，结合内部专业技术人员，打造面向实战的核心团队，坚强领导层。

规范系统操作规程，积极开展培训活动，建立稳定的中基层管理队伍，充实战略执行层，保障数智化转型顺利推进。

加强与高校、服务商的合作，建立人才实习基地和联合培养机制，做好数智化实施、维护与创新方面人才储备，培养专业化应用型人才后备军。

建立学习型组织，完善知识管理体系。鼓励自主学习，坚持全员参与，促进工作实践经验与专业理论知识有效融合。积极开展内外交流，向行业标杆学习，汲取成功经验，避免走弯路；与不同服务商深度交流，深入研究成功案例，共享行业最佳实践，拓宽转型视野。

3.3推动管理规范化，夯实管理基础

加强制度化、流程化、标准化管理体系建设，提升规范化管理水平。企业应推动管理模式由“人治”向“法治”转变，建立制度管理体系，推动业务流程优化与再造，健全标准化作业规程（SOP），以匹配数智化系统运行基本管理要求。

3.4构建转型共同体，维护协同创新生态

坚持行业内部协同创新。企业应秉承开放共享原则，着力打造行业示范案例，推动典型应用场景、新技术、新方法的成功复用，互相借鉴与学习，促进共同提高。

推进信息系统标准化建设。服务商应整合资源，推进管理系统软件标准化工作，建立统一的数据标准和接口规范，数据通讯向下兼容，满足企业设备落后的现实情况，降低设备改造成本。

积极争取政财政补贴。企业可关注所在地关于数智化转型项目相关补贴政策，研究数智化等级评估标准体系，做到有的放矢，评估综合投资成本与收益。享受政策红利符合企业自身利益，从而分摊部分成本。

结语

市场需求增长乏力和成本上升的双重压力，倒逼企业加速数智化转型，探索经营管理新模式、新技术、新业态，走向数智化转型深水区域，实现提质、降本、增效，提升自身竞争力。

参考文献：