新一輪產業變革背景下我國制造企業數字轉型問題及策略

許旭 姚磊 魯金萍

摘 要：當前，互聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術正在引領新一輪科技革命，數字轉型成為產業變革的主要特征和企業打造數字經濟時代新型能力的根本選擇。我國制造企業數字轉型起步晚、基礎弱，受戰略、技術、業務、模式等多種因素影響，很多企業陷入僵局，未取得實質突破。本文分析了新一輪產業變革背景下制造企業數字轉型的動因以及數字轉型帶來的作用，剖析了我國制造企業數字轉型過程中面臨的路徑不清、能力不強、支撐服務不足、工業大數據權屬認定不清等問題，進而提出強化數字轉型頂層設計、提升企業數字能力、完善公共服務體系、探索體制機制創新等對策建議。

關鍵詞：數字轉型 制造企業 產業變革

從經濟發展的歷史看，一個長經濟周期的產生通常會和一場重大的技術革命相伴隨。近20年來，隨著技術發展、模式創新和認識提升，科技革命驅動全球經濟社會發生了翻天覆地的變化。互聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術作為新一輪科技革命中創新最活躍、交叉最密集、滲透性最強的領域，正在引發系統性、革命性、群體性的技術突破和產業變革，驅動全球加速邁向以萬物互聯、數據驅動、軟件定義、平臺支撐、智能主導的數字經濟新時代。數字轉型是工業經濟邁向數字經濟的必由之路，是以數據為核心驅動要素，通過新一代信息技術應用推動資源配置方式、生產組織模式、商業運行邏輯、價值創造機制深刻變革，形成數字經濟體系的重要歷史進程，也深刻改變了制造企業的能力和價值主張。

?????一、新一輪產業變革背景下制造企業數字轉型動因及作用

為了順應新形勢，企業紛紛加快數字轉型步伐。據IDC調查數據顯示，到2018年，67%的全球1000強企業將數字轉型作為企業的戰略核心。波士頓咨詢公司（BCG）發布的《2018年全球最具創新力企業50強》顯示，上榜企業的共同特點是具有較強的數字創新意識和執行力，在創新過程中充分運用大數據、人工智能等數字技術探索新產品和服務。世界經濟論壇公布的全球首批9家先進制造業“燈塔工廠”中，70-80%的燈塔工廠制定了明確的數字轉型計劃，30%應用了新的轉型管理技術，60-70%的燈塔工廠參與了以第四次工業革命為主題的多方合作。對于傳統制造企業而言，數字轉型已經不再是一道選擇題，而是一道生存題。在工業經濟時代，企業能力體現在規模上，公司越大，能做的事情就越多，勞動力越多，公司就越有可能生產更多的產品，在更大的范圍內分發銷售，以及對業務合作伙伴和用戶發揮更多的影響力。在數字經濟時代，規模效益和勞動力紅利已不是優勢所在，更重要的是數字化思維的形成，以及在多大程度上利用數字化手段塑造企業發展新模式、挖掘新價值、形成新能力。

（一）動因分析

當前產業界普遍認為，我們正進入一個不確定性時代，產業發展的規律性減弱趨勢明顯，復雜性、隨機性、不可預測性問題增多，企業面臨的不確定性有很多，來自技術演進、政策調整、市場競爭、需求變化等多個方面，來自研發設計、生產制造、產品服務、產業鏈協作等多個環節，來自員工、合作方、競爭對手以及用戶等多個主體。如何有效應對這些不確定性問題，是加快數字轉型的根本動因。

1.需要應對生產過程復雜化。隨著工業化持續推進，生產制造規模越來越大，設備、物料、工藝、流程越來越復雜，對生產制造過程的計劃、實施、控制和管理提出了越來越高的要求。加快數字轉型，有利于構建智能化、柔性化、綠色化的生產方式，提高生產制造的準確度、靈活度、精細度，有效應對勞動力、原材料等要素成本不斷上升的趨勢，加快要素驅動型向創新驅動型發展方式轉變。

2.需要應對產業協作多維化。隨著產業分工細化加劇，產業鏈條不斷拉長，行業邊界、企業邊界以及生產者與消費者邊界不斷被打破，行業與行業、企業與企業、區域與區域之間的競爭與合作關系日趨復雜，加大了要素流通和產業協作的難度。加快數字轉型，有利于構建資源富集、多方合作、利益共享、風險共擔的產業生態，提升產業發展整體實力。

3.需要應對市場需求多樣化。隨著人們生活水平不斷提高，大眾消費需求逐漸從生理轉向心理，消費者對產品多樣化、個性化、差別化的需求不斷增強，市場需求波動存在極大不確定性，這就要求生產模式從以生產為中心向以消費為中心轉變，從大規模標準化生產到大規模個性化定制轉變。加快數字轉型，將有助于企業構建需求精準感知、產品個性化生產、用戶在線交易、供應鏈實時響應的生產組織方式，充分滿足市場細分需求，從“長尾效應”中獲取商機。

4.需要應對產品服務增值化。隨著產品科技含量的提高，產品本身越來越復雜，對產品銷售、安裝調試、維護檢測、維修再制造等相關服務的需求也就越迫切，同時產品智能化趨勢越來越明顯，為創新增值服務提供可能。加快數字轉型，通過監測、整理和分析產品使用過程中的數據，有利于構建面向產品全生命周期的研發、生產和服務體系，提升產品服務的附加值。

（二）作用分析

為了適應和應對環境變化所帶來的不確定性問題，制造企業數字轉型進程不斷加快，必然引發資源配置方式、產業創新體系、生產運行方式、組織管理模式的根本性變革。

1.資源配置更加網絡化、全球化、快捷化。隨著萬物互聯不斷深入，幾乎所有生產裝備、感知設備、聯網終端甚至生產者本身都在源源不斷產生數據，數據正成為一種新的資產、一種新的資源、一種新的生產要素。承載著信息和知識的數據，沿著價值導向自由流動的同時，帶動技術流、資金流、人才流、物資流，不斷突破地域、組織、技術的邊界，推動形成泛在連接、彈性供給的工業互聯網、制造業“雙創”、工業電子商務等資源要素共享平臺，促進資源配置從單點優化向多點優化演進，從局部優化到全局優化演進，從靜態優化向動態優化演進，全面提升全要素的流通效率和水平。

2.產業創新更加協同化、開放化、互動化。互聯網開放、共享、協同、去中心化的特征，促使創新活動在時間和空間上交叉、重組和優化，促使創新活動更加網絡化、全球化和快捷化。在這個過程中，大量知識經驗能夠以數字化模型形式沉淀并開放共享，大幅削減研發創新者的重復性勞動，有助于重構工業知識的復用、共享和價值再造體系。在這個過程中，產學研用多方主體基于互聯網平臺協同開展研發創新，創新流程從串行向并行演進，大幅縮短新技術產品從研發、小試、中試到量產的周期，構建多方參與、深度互動、快速迭代的創新生態。

3.生產制造更加智能化、定制化、服務化。傳感器、通信網絡、軟件、控制系統等新技術與生產制造的深度融合，促進企業內部以及企業間研發設計、生產制造、營銷管理各業務系統的無縫銜接和綜合集成，加快實現網絡化協同;促進研發制造能力與消費者需求精準對接，加快實現個性化定制;促進形成產品遠程診斷維護、產品全生命周期管理、總集成總承包、精準供應鏈管理等新模式，加快實現服務化轉型。

4.組織管理更加扁平化、柔性化、無邊界化。新一代信息技術應用形成了泛在、及時、準確的信息交互方式，大幅降低信息、評價、決策、監督、違約等交易成本，帶來了企業組織形態、流程、機制、主體深刻變化，促使扁平化組織的形成，破除企業自上而下垂直高聳的管理架構，減少管理層級，提高管理效率;促使柔性化組織的形成，快速響應市場需求和應對環境變化;促使無邊界化組織的形成，構建跨行業、跨領域、跨主體的產業生態體系。

?????二、新一輪產業變革背景下我國制造企業數字轉型面臨的問題

從國內看，我國需求端的企業數字轉型已經具備良好基礎，騰訊、阿里巴巴、百度、京東等互聯網企業基于互聯網平臺和海量用戶數據開發出豐富的數字化產品和服務，在運營模式創新、商業價值實現等方面取得了巨大成績。但供給端的數字化轉型還處于起步階段，特別是制造業等傳統行業，其轉型動力主要來自于行業，不能從消費者處直接獲取，再加上受限于能力薄弱、人才短缺等瓶頸，數字轉型步伐整體較為落后，只有7%的企業能夠突破轉型困境，數字轉型仍有很大空間。主要困境表現在以下四個方面：

（一）轉型路徑不清

目前，很多制造企業有開展數字轉型的強烈意愿，卻缺乏清晰的數字戰略和轉型實施步驟，不知道數字轉型從哪里入手、最終愿景是什么。一些企業帶著傳統的信息化建設思維，通過“機器換人”、搭建工業云平臺、建設數字車間等方式解決單點單環節應用問題。一些企業在既有的IT架構、業務流程和管理模式基礎上，用信息技術提升效率、改善流程。還有一些企業缺乏足夠的互聯網平臺運營經驗，對云計算、大數據、人工智能等技術了解不足，在如何選擇合適的技術平臺、培育商業模式方面躊躇不前。事實上，企業數字轉型是一項系統性、復雜性和持久性工程，是以開放平臺為基礎支撐、以數據為核心，通過數據驅動企業戰略思維、業務流程、組織管理、商業模式、人才培養等全方位轉型，幫助企業建立快速有效、開放、深度探索數據價值的生產運行管理體系，從而形成新能力、構筑新優勢。

（二）轉型基礎能力不強

數字經濟時代，數據是核心，推動全要素數據化、全過程智能化、全領域數字化是制造企業數字轉型的關鍵和基礎。當前，我國絕大多數制造企業的數字轉型尚處于初級水平，“技術+業務+數據”深度融合、共同發力程度不夠，轉型能力比較薄弱。從工業技術儲備水平看，我國工業化進程尚未完成，許多制造企業仍停留在低利潤的初級加工階段，工藝設計與制造環節相對薄弱，工業技術積累不夠深厚，工業機理、工藝流程、模型方法經驗和知識積累不足，難以有效支撐數字轉型過程中復雜數據分析和數字化知識傳承、迭代與復用。從業務數字化改造能力看，多數制造企業處于工業2.0和工業3.0補課階段，工業設備、產品、生產線的傳感器部署不足，聯接水平低，工業數據采集難度較大，業務系統互通互聯程度不高，截止到2018年6月，全國制造業重點領域關鍵工序數控化率為48.4%，覆蓋全流程、全產業鏈、全生命周期的工業數據鏈尚未構建。40%的企業由于IT基礎設施限制而尚未采用AI、物聯網等與數字轉型相關的技術。從數據應用能力看，制造業對工業大數據的準確性和實時分析有很高的要求，目前很多企業仍處在數據應用的感知階段而非行動階段，大部分企業利用采集到的數據描述和解釋現象規律，而鮮少將數據用于預測性分析和決策性分析，對存在于用戶的使用場景、隱形因素的相關性、產品被制造和使用的全生命周期中的數據價值挖掘不夠。

（三）支撐服務不足

數字轉型是一項復雜的系統性工程，制造企業尤其是廣大中小企業受制于技術、資金、人才等因素，推進數字轉型困難重重，迫切需要專業化服務和團隊給予幫助。從解決方案供給看，目前大多為面向特定行業的通用型解決方案，滿足客戶需求的個性化、一體化解決方案較少，尤其缺乏集戰略咨詢、架構設計、設備上云、IT和OT融合、核心軟件、數據運營、流程優化、風險評估、運維升級等于一體的端到端解決方案，掌握核心技術、對行業認知深刻、實踐經驗豐富、數據挖掘分析能力強、生態構建能力強的數字轉型解決方案商較少，難以支撐制造企業可持續、全方位轉型。從數字人才團隊供給看，很多企業信息化團隊對數字技術快速更新的響應能力和應對能力不足，具備數字技術與行業技能的復合型人才面臨巨大缺口。將近90%的數字人才集中在傳統的研發領域，其次是數字化運營領域，深度分析、數字戰略、先進制造和數字營銷等方面的人才最缺乏。此外，軟件人才特別是工業軟件人才缺口也十分突出，我國軟件人才需求以每年20%的速度增長，每年新增需求近百萬人，但目前我國高等教育和職業教育每年培養軟件及相關專業人才不足80萬人。

（四）工業大數據權屬認定不清

工業大數據既是資源也是資產，如何賦予其權屬，直接關系“大數據+”能走多遠，關系到企業數字轉型進程快慢。根據研究顯示，以“數據驅動型決策”模式運營的企業，其生產力普遍可以提高5%-10%。調研中得知，針對不同來源的工業大數據的所有權、使用權、管理權、交易權、享有權等沒有被相關的法律充分地認同和明確地界定，數據權屬和收益分成等大多在企業層面以合同方式約定履行，極易引發數據濫用、數據產權糾紛等問題。比如，個別工業云平臺企業在未經過上云企業授權的情況下，私自采集企業接入平臺的數據，并基于數據開發新產品、新方案，引發權益分成、知識產權糾紛等。

?????三、加快制造企業數字轉型的對策建議

（一）強化數字轉型頂層設計

一是研究制定推進企業數字轉型的路線圖，明確數字轉型目標、任務和路徑，引導企業理解轉型發展內涵，轉變管理思維和發展理念，在戰略、業務、管理和數字技術應用之間統籌考慮、循環迭代、動態更新、融合創新。二是鼓勵企業制定實施符合自身實際的數字轉型方案，從用戶、策略、人員、運營、創新、合作等方面系統評估自身所處的數字化階段，預測評估數字轉型成效、目標，確定戰略實施的優先級別。三是推動實施企業“一把手”工程。提高企業家領導力，積極推動打通數字部門和非數字部門之間的交流、配合，利用科技手段為企業開辟新的能力、新的業務模式、新的收入來源，提高數字價值和規模。

（二）提升企業數字能力

一是加快推動企業設備、生產線自動化、數字化改造，推動核心設備和業務系統上云，打通企業內外信息流、數據流、業務流、資金流、知識流的協作鏈條，推進企業資源共享、能力協同，驅動企業業務邏輯從基于產品分工向基于知識分工轉變。二是強化技術支撐能力，突破核心芯片、驅動器、工業以太網等關鍵器件和技術發展瓶頸，推動智能傳感器、可編程邏輯控制器、分布式控制系統、數據采集與監控系統等研發和產業化。實施工業技術軟件化工程，構建面向行業的知識庫、模型庫、零件庫、工藝庫和標準庫。實施工業軟件突破工程，圍繞構建數字孿生體，增強設計仿真等核心工業軟件供給能力。三是實施工業互聯網創新發展戰略，加快工業互聯網網絡建設，全面部署IPv6，持續推進企業內、外網絡改造建設，推進工業互聯網標識解析體系建設。堅持“補短板”和“建生態”雙輪驅動，著力提升工業互聯網平臺核心能力，培養工業APP，打造開放共享的工業互聯網平臺生態體系。四是增強系統解決方案供給能力，培育一批專業化水平高、服務能力強的數字轉型解決方案供應商，開發、分享與行業特色和運營環境適配的數字轉型解決方案，拓展傳統企業全產業鏈數字化服務能力。

（三）完善數字轉型公共服務體系

一是開展企業數字轉型能力評估，圍繞制造業數字轉型應具備的核心要素、特征與能力，研究制定體現制造業數字轉型能力的評價指標體系，確定科學合理、操作性強的監測評估方法，為政府、行業、企業推進制造業數字轉型提供支撐。二是引導產業聯盟、行業協會和科研機構等整合資源，加強前瞻性問題研究，提供政策咨詢、專家智庫、標準制定、人才培訓等公共服務。三是引導大型制造企業、互聯網企業聯合構建行業數字轉型公共服務平臺，為企業提供基礎設施架構、工具模型、數據運營等服務，支撐企業業務流程、組織架構和商業模式重新設計。四是組織開展經驗交流與宣傳推廣會。通過舉辦成果展覽、企業對接及系列深度行活動，總結和交流政府部門和重點企業在政策措施、工程實施、平臺建設等方面的進展、經驗和成效。通過媒體宣傳、展覽展示、書籍解讀等多種形式探索推進路徑、展示最佳實踐、交流典型做法，進一步提升企業數字轉型的影響力。

（四）探索數字轉型體制機制創新

一是深化體制機制改革，深化“放管服”改革，大幅度簡化融合發展領域的行政審批事項，對新型數字產品和服務實行包容審慎有效監管，降低準入門檻。建立跨領域聯合監管機制，積極推進負面清單制度落地，重點加強企業信用信息、個人隱私等方面的監管，為制造企業數字轉型提供基本保障。二是強化工業大數據治理，在法律法規層面確立工業大數據資產地位，研究制訂工業大數據管理制度，建立適應工業大數據資源完善、價值實現、質量保證、安全可控的管控協調機制，引導行業組織、骨干企業加快制定工業大數據確權、流通、交易、保護等方面的標準規范。三是探索“新工科”復合人才培養模式，引導高等院校設立和發展人工智能、大數據、智能制造、自動化等“新工科”相專業，推動實施軟件國民基礎教育，支持制造企業、軟件企業、高校等通過合作成立企業研究院、專業人才培訓基地、聯合招聘、共建項目團隊等模式，培養“技術+運營”融合型數字人才。積極發揮群團、協會和平臺、企業等市場主體的積極性，開展數字技能人才大比武、各類工程師大引進活動，提升技能人才質量。

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（許旭、姚磊、魯金萍，中國電子信息產業發展研究院信息化研究中心）