傳統制造業企業智能化發展影響因素研究

孫新波，李祎禎，張明超

（東北大學工商管理學院，遼寧 沈陽 110169）

1 引言

制造業作為我國國民經濟與生產力的支柱和基礎，其發展在很大程度上影響了國家綜合實力的增強和經濟的增長，一直受到國家、企業和學者的關注。為實現制造強國戰略，我國大力推進實施“中國制造2025”與“互聯網+”行動計劃，傳統制造向智能制造發展成為建設制造強國的重要戰略任務［1］。互聯網、大數據、云計算等技術的快速發展給企業發展帶來了顛覆性的變化，企業面臨前所未有的機遇和挑戰，急需進行智能化轉型，改變自身商業模式和運營邏輯以實現跨躍式發展［2］。然而傳統制造業企業在向智能制造發展的過程中受到很多阻礙，其轉型過程受到眾多因素的綜合影響［3］。已有文獻表明，智能制造發展受到企業外部因素與內部因素的共同影響［4］，但前期研究成果大多基于同一行業開展定量研究，缺少針對個體的定性研究，對傳統企業智能化發展的相關影響因素及作用效果尚須深入研究。因此，本文采用質性研究方法，探討傳統制造向智能制造發展的主要影響因素，明確不同因素對于傳統制造向智能制造發展的影響方向，為傳統制造業企業智能化發展提供建議，對于我國實施制造強國戰略、提高傳統制造業企業智能化程度具有重要意義。

2 國內外研究現狀

美國懷特教授和布恩教授于1988年在其《智能制造》一書中首次提出智能制造概念。工業4.0的到來、“中國制造2025”的推出以及云計算、大數據等數字化技術的迅速發展給予制造業企業機會來突破困境，傳統制造業企業被迫進行智能化轉型發展［5］，提升競爭力。傳統制造在向智能制造發展的過程中受到不同因素的影響。

從企業內部來看，制造業企業需要不斷創新，以實現向智能制造轉型發展。研究表明，制造企業技術創新效率與企業資產負債率、資產周轉率正相關，對企業經營管理情況產生正向影響［6］。制造業企業以大數據、人工智能技術為手段，采用先進的信息化技術，使用數據—物理融合系統，將物理設備與虛擬信息相勾連，構建集成互聯的運營網絡，促進產品全生命周期各個環節進行智能化提升，對于傳統制造業企業向智能制造發展具有重要意義［7］。關鍵業務運營、產品和流程的智能化轉型離不開計算機輔助制造、網絡化協同設計、模型知識庫等智能化方法在企業產品制造中的應用［8］。柔性制造系統、分布式數控系統、無線傳感器網絡等智能技術應用到生產過程中，構建收集并使用數據的中央數據庫［9］，機器、工作電腦、銷售設備等通過中央數據庫相連，搭建互聯互通的信息網絡（Road to digitalmanu?facturing-a longitudinal case-basedanalysis）［10］。企業生產設備性能預測及維護、供應鏈管理、外部環境感知等智能化，以全方位促進企業管理智能化［11-12］。企業通過互聯網重構價值鏈，完成生產方式轉型升級，向價值鏈高端躍遷［13］。互聯網的共享性、時效性、互動性等特點促進企業管理方式轉型升級，由金字塔式、命令式向開放式和協作式轉型［14］。通過數字技術對物理設備和管理流程全面優化，數字系統取代紙質系統用于日常管理和生產，實現信息化和工業化的深度融合，全面提高流程效率和競爭力［15］。

從企業外部來看，中國制造2025的推出、《國家智能制造標準體系建設指南》《智能制造科技發展“十二五”專項規劃》等政策發布、金融財稅對制造業支持力度加大等，明晰了制造業智能化發展的重點和方向，增大了傳統制造業企業智能化發展的機會，促進了行業內的互聯互通、跨行業的標準化發展［16］。傳統制造業企業的智能化轉型受到信息技術整體發展情況的影響。新一代信息技術的發展是制造系統和各環節智能化的支撐，是智能制造系統中信息和知識穩定流通的重要保障，其在智能化轉型中占有重要地位［17］。借助數字化，技術消費者可以參與產品的設計，與企業共同創造價值［18］。在移動互聯網、大數據、物聯網等新一代數字信息技術支持下，泛在的利益相關者可以在虛擬數字價值空間內同時參與不同的供應合作活動中，傳統的垂直供應鏈線性結構被打散，供應鏈呈現出非線性復雜性的特征［19］，制造企業數據信息處理效率有效提高。供應鏈之間的交互形成了基于平臺的復雜供應網絡，構建出動態平衡有序的供應結構［20］，加速了制造企業內部設備和生產線及上下游企業之間的互聯互通，加快不同系統層級縱向集成。

目前，國內外學者關于傳統制造向智能制造發展影響因素的研究較少，且較為分散，鮮有針對這部分進行單獨的質性研究。據此，本文通過構建智能制造影響因素框架，對智能制造影響因素進行分析，為企業制定智能制造發展規劃提供理論依據，為我國發展智能制造提供參考。

3 研究設計

3.1 方法選擇

本研究采取質性研究方法，運用扎根理論（Grounded Theory）進行研究。扎根理論在經驗資料的基礎上歸納得來，是一種將資料自下而上進行收集、分析、歸納，使之概念化和范疇化，通過不斷比較和濃縮，使各概念與各范疇要素之間建立緊密聯系，最終形成理論研究框架，導出研究結論的研究方法［21］。扎根理論的程序較為完整，通過開放式編碼（Open Coding）、主軸編碼（Spin?dle Coding）和選擇性編碼（Selective Coding）以及理論飽和度（Theoretical Saturation）檢驗等流程對資料進行完整分析，從而保證研究結論的真實性。扎根理論提供明確的研究程序和方法，通過對本土情境下的訪談、資料收集等，可以突破原有的理論框架進行本土化創新，扎根理論研究流程如圖1所示。基于此，本研究選擇扎根理論對收集的資料進行分析。

圖1 扎根理論研究流程圖

3.2 資料收集

3.2.1 文獻資料。本研究的資料主要是紙質資料和電子資料，通過電子期刊數據庫如知網、萬方等進行文獻資料收集，以及在各企業集團官網上獲得企業發展文本資料。

3.2.2 深度訪談。在本研究中，共對利亞德集團進行兩次訪談（一次和企業高層管理者；一次和企業普通員工），參加東軟醫療及韓都衣舍線上講座一次，主要圍繞企業智能化情況、企業發展情況等展開（見表1）。

表1 資料收集

本研究將收集的數據通過開放式編碼、主軸編碼和選擇性編碼，進行整理、歸納、分析、提取概念和范疇，不斷地對資料和理論進行分析比較、歸納、分類，以至于達到理論飽和、初具理論形態，進而構建智能制造影響因素模型。本研究將個人深度訪談及文獻資料用于編碼分析，部分電子資料用于理論飽和度檢驗。

3.3 編碼分析

3.3.1 開放式編碼。開放式編碼是一個混合化的過程，通過對原始訪談資料的編碼，賦予其概念化標簽，通過持續比較分析、新方式重新組合，獲取初始概念，發現范疇的操作化過程［21］。本研究將訪談記錄整理分析后，直接命名或抽取有關概念。經多次整理分析，本研究最終歸納分析出 22個初始概念（a1，...，a22）和 9個（A1，...，A9）范疇，如表2所示。

表2 開放式編碼

3.3.2 主軸編碼。主軸編碼是指將訪談原始資料進行分析，發現和建立各個獨立范疇之間的各種聯系，挖掘范疇間潛在的相互關系和邏輯次序，進一步歸納出主范疇［21］。本研究將開放式編碼歸納分析的9個范疇進行主范疇歸類，并對2個主范疇（B1、B2）的具體含義進行解釋，為理論構建做準備，主軸編碼形成的主范疇如表3所示。

表3 主軸編碼形成的主范疇

3.3.3 選擇性編碼。選擇性編碼是從主范疇中提取關鍵范疇，建立系統性的關鍵范疇和其他范疇之間的聯系［21］。本研究把原始訪談資料歸納概括為2個主范疇：內在因素和外在因素。通過對范疇之間的關系進行深入分析和比較研究，得到核心范疇和其他范疇之間的關系。主范疇的典型關系結構如表4所示。

表4 主范疇的典型關系結構

3.3.4 理論飽和度檢驗。本研究依據Fass?inger等學者［22］關于理論飽和度的鑒定方法，對未編碼的網頁文本資料進行理論飽和度檢驗，經深度分析比較后發現，該模型的范疇已足夠豐富，對于智能制造的兩大范疇均不能再挖掘出新的影響核心范疇的概念。因此，本研究認為傳統制造向智能制造發展影響因素模型在理論上已達到飽和。

4 影響因素模型

本文結合前人研究成果，梳理智能制造研究現狀，結合調研企業進行案例研究，歸納利亞德、東軟醫療和韓都衣舍智能化發展過程中的特征和影響因素，從內部和外部兩個角度歸納分析智能制造影響因素。其中，內部因素是指企業內部數字化轉型、人才建設、協同融合、技術創新和集成互聯；外部因素是指新一代信息技術、國家政策、行業競爭和產業合作。

4.1 內部因素

內部因素主要包括數字化轉型、集成互聯、協同融合、技術創新和人才建設。

4.1.1 數字化轉型。數字化轉型是指企業利用數字技術實現制造業企業業務范圍、關鍵業務運營、產品和流程的轉型［23］。利用實時用戶交互式數據，建立速度更快、更智能的開發和設計過程，提高生產力［24］；使用新的機器對生產參數和產品進行測量，評估產品質量，指出缺陷原因，并在問題發生之前進行預測，提高產品質量［25］；捕獲和分析所有階段制造過程的數據，高度靈活的機器提供了產品之間快速更改的可能性［26］；數字化的生產線能以具有競爭力的價格為客戶提供有吸引力的產品定制，進行大規模、高效的生產［27］。數字化技術和設備對傳統制造業企業自身技術進行改造升級，為其提供向智能制造發展所需的動態感知、處理和分析能力［26］。

4.1.2 集成互聯。集成是指在產品各生命周期將感知器、控制器、人工智能等軟硬件系統應用到零件、制造設備、原材料等生產制造所需資源上，完成軟件系統和硬件設備高效結合，構建智能的網絡，實現縱向數據資源在設備、生產線、車間、工廠甚至產業鏈的高度集成［28-29］。使用通信技術以實現設備與設備之間、控制系統與設備之間及工廠與工廠之間互通互聯［30］。傳統企業依據互聯網思維對自身進行再造，實現企業內部、企業與企業之間互聯互通。通過各種資源、數據集成，企業實現高效的集中管理。

4.1.3 協同融合。企業在數字化轉型和集成互聯的基礎上，基于數據流通，利用新一代信息技術，協同共享信息資源，實現渠道供應連續、即興、全局的非線性動態多主體協同運營［31］。打造數字化供應流程優勢，解決供需失衡、合作關系僵化和運營流程割裂等現實問題。制造業企業借助OT（Operation Technology）與ICT（Informa?tion and Communication Technology）的深度協作與融合助力企業數字化轉型，滿足用戶個性化的產品與服務需求，觸發產品服務及商業模式創新［31］。信息化與工業化深度融合是傳統制造演進的重要思路，是智能制造的關鍵支撐，傳統制造智能化發展會刺激產生新的經濟增長點［32］。

4.1.4 技術創新。技術創新是智能制造的核心，企業的創新能力來源于外部的技術演進和市場需求的推動。企業通過對支撐核心業務的設備和系統進行技術改造，對基礎設施、生產管理系統等全面集成，完成核心業務的自動化、數字化升級［33］。首先，企業對制造設備核心技術和關鍵零件進行創新，實現設備智能化，形成具有分析、感知、決策功能的智能設備［34］。其次，通過推進生產線升級，打造智能車間，逐步向智能工廠邁進［28］。智能化發展離不開技術創新，傳統制造業企業只有具備較強的創新能力，才能在向智能制造轉型的過程中拔得頭籌。

4.1.5 人才建設。智能制造是一個綜合性系統工程，其既需要掌握特殊技能的高級技術工人，又需要懂得高級研發、了解新型商業模式的人才。對技術人才的培訓成為推進智能制造的著力點之一。通過開展培訓、資格升級或外部招聘等方式培養和吸引智能制造所需的重點領域專業人才和管理人才，建立具有專業技能的高素質團隊。當現有的人力資源無法與內部團隊合作時，可聘請可靠的合作伙伴，以有效實施公司的數字化戰略。在智能制造過程中，專業化人才隊伍在產品設計、生產、管理、服務等方面都發揮著重要作用，保證了企業的技術創新能力，是創新的驅動因素［25］。

4.2 外部因素

外部因素主要包括新一代信息技術、國家政策、市場競爭和產業合作。

4.2.1 新一代信息技術。云計算、物聯網、大數據等新一代信息技術是制造業高質量發展的重要保障，只有打牢新一代信息技術產業基礎，才能為制造業高質量發展提供有力的支撐［35］。推進新一代信息技術與制造業企業自身發展深度融合，有助于其搶占產業發展的制高點，提升智能化水平，實現高質量發展［25］。利用云計算技術對大數據進行分析和挖掘，改進產品設計、提高生產效率、加強產品控制，制造滿足用戶個性化需求的產品。物聯網將制造設備與虛擬網絡結合在一起，實現物與物、物與人的泛在連接以及智能化感知、識別和管理物品和生產的過程［36］。新一代信息技術發展能夠有效提高制造企業數據信息處理效率，加速制造企業內部設備和生產線及上下游企業之間的互聯互通，加快不同系統層級縱向集成。

4.2.2 國家政策。國家政策指與智能制造相關的技術研發政策、技術轉移政策和配套政策等。為解決我國智能制造標準缺失、發展滯后等問題，工信部、國標委聯合發布《國家智能制造標準體系建設指南》《智能制造科技發展“十二五”專項規劃》等智能制造相關政策，這些政策明確了智能制造發展的方向和重點，促進行業標準的建立，加大對制造企業智能化發展的金融財稅支持力度。隨著一系列政策的發布和實施，政策框架也在逐漸形成。

4.2.3 市場競爭。市場競爭指企業從自身利益出發，為避免被市場中同類競爭者排擠而喪失利益，搶占企業市場份額。企業為了保持自身競爭力，在市場獲得發展優勢，必須迎合技術發展趨勢，優化生產要素配置，積極向智能制造方向轉型。市場競爭迫使企業尋求相對優勢，引導企業搜集更多信息，做出正確決策，使企業在與其競爭對手較量時取得優勢。

4.2.4 產業合作。傳統制造業企業可以通過產學研合作解決資源供應不足的問題，獲取智能化發展的啟示和機會，降低轉型的風險性和不確定性，同時在一定程度上幫助高校和科研機構研發成果市場化。另外，產業間的廣泛合作能夠使企業獲得大量的信息進行高效決策，同時對自身能力的弱點產生更清晰的認知。

綜上，本研究確定“傳統制造向智能制造發展影響因素”這一核心范疇，并構建傳統制造向智能制造發展的影響因素模型，如圖2所示。

圖2 傳統制造向智能制造發展影響因素模型

5 結論、建議與局限性

5.1 研究結論

本文基于現有智能制造影響因素，提出一個包含企業內部數字化轉型、集成互聯、協同融合、技術創新和人才建設，新一代信息技術、國家政策、行業競爭和產業合作的影響因素模型，通過對研究企業進行質性研究，得出傳統制造向智能制造發展的影響因素模型。

研究表明：內部因素包括企業內部數字化轉型、技術創新、人才建設、集成互聯和協同融合五個方面對傳統企業向智能制造發展有促進作用。企業內部數字化轉型是傳統企業向智能制造發展的基礎；技術創新是智能制造發展的源泉；人才建設保證了企業技術創新，推動企業內部數字化轉型；集成互聯直接影響著制造企業資源配置效率和生產效率。在數字化轉型和集成互聯的基礎上，企業利用大數據、物聯網、云計算等信息技術，達到信息資源協同共享，使傳統制造不斷向前發展和升級，同時為傳統制造企業演進提供新思路。外部因素包括新一代信息技術、國家政策、行業競爭和產業合作四個方面對傳統企業向智能制造發展有正向影響。新一代信息技術的發展現狀是企業技術的根基。國家政策很大程度上決定了企業的發展戰略，引導產業發展方向。產業間合作與競爭使傳統制造企業得到了充分的決策信息，增強了決策有效性。同時，產學研合作也解決了企業獨立發展面臨的技術、信息、知識等問題。

5.2 主要建議

根據對影響因素作用的研究，本文從以下兩方面提出傳統制造向智能制造發展的相關建議。

從內部影響因素來看，首先，應注重技術創新，提升企業研發能力，實現關鍵領域的核心技術創新，建立并完善智能制造技術創新體系。轉型企業可以結合自身發展情況制定激勵機制和人才培養體系，吸納高技術人才，建設人才隊伍，以保障智能化發展的順利推進。其次，引進數字化技術和設備等對自身技術進行改造升級。引入信息物理系統、物聯網技術實現制造全流程高度透明化，建立云平臺對產品信息進行全生命周期管控，實現各業務環節高效協同、提升效率。將數字化技術應用到產品全生命周期，實現軟件系統和硬件設備的高效結合。運用無線通信技術和有線通信技術，實現資源、數據集成，設備、企業、用戶和市場之間互聯互通，基于用戶個性化需求進行高效率的差異化生產，對企業進行便捷、高效、集中的管理。在數字化轉型和集成互聯的基礎上，企業利用新一代信息技術，達到信息資源協同共享，為傳統制造提供發展的動力和經濟增長點。

從外部影響因素來看，政府部門應明確傳統制造業企業智能化發展的重點，把控企業智能化轉型趨勢。通過國家政策引導我國制造企業智能化發展，逐漸實施傳統制造向智能制造轉型升級。云計算、物聯網、大數據等新一代信息技術將打破傳統生產管理模式，將互聯協作融入傳統生產管理模式中，從設計、生產、管理和服務等方面提升制造企業智能化水平，加快制造企業轉型升級。企業應積極與科研機構和高校開展產學研合作，對核心技術進行重點研究，逐漸縮小與技術創新水平較高國家及地區之間的差距。在行業間建立有效的合作平臺，促進企業在平臺上的技術交流與合作，降低智能化發展的風險。

5.3 局限性

本研究仍存在一些不足之處：一是訪談對象較少，可能導致歸納結果中因素不足，仍有未涉及的影響因素；二是在傳統制造向智能制造發展的過程中，不同時期影響因素可能有所不同，其對傳統企業智能化發展影響程度也有所區別，未來應對傳統企業智能化轉型不同階段的發展進行研究；三是對影響因素之間的交互作用缺乏分析，未來可對內外部影響因素的協同交互作用進行進一步探討。