人工智能背景下制造業數字化轉型發展問題研究

侯宇佳，李亞杰，詹春玲

（鄭州經貿學院，河南 鄭州 451191）

1 研究背景

人工智能發展對促進我國可持續發展以及實現經濟轉型升級具有重要意義，是我國數字經濟發展的戰略機遇。當前，以新興數字技術為代表的人工智能技術逐漸興起并飛速發展，極大地促進了我國制造業的進步和發展。數字化作為一種新型的企業升級手段，逐漸成為我國制造業發展的新型驅動力，我國制造業的數字化轉型實現了加速推進，且制造業本身具有創新性和帶動性，對于數字化轉型具有較高的融合性和適應性。

2 人工智能背景下制造業數字化轉型發展現狀

2.1 數字經濟加快數字化轉型

隨著人工智能等新興數字技術的快速發展，數字化轉型已成為我國制造業關注的焦點。在開展數字經濟的過程中，加快制造業數字化轉型是數字經濟發展的必然趨勢。制造業企業通過運用數字化、平臺化、網絡化技術改變傳統的業務及管理模式，加強制造業企業數字技術研發能力，提高企業內部技術人才的創新能力并簡化業務流程，以最終實現制造業數字化轉型并重構制造業產業格局。

2.2 智能化改造初見成效

人工智能技術作為一種新興的數字化技術，是制造業企業數字化轉型的必然選擇。推動人工智能技術發展是促進制造業企業快速轉型發展的重要手段。隨著我國制造業對發展人工智能逐步重視，并積極運用人工智能促進制造業企業數字化集群快速發展，我國逐步構建了一批體現新產品新業態的制造業企業數字化轉型模式。同時人工智能與數字技術的融合發展，也促使人工智能發展成為我國數字經濟發展的重要戰略支撐。

2.3 兩化融合深入推進

當前，新興人工智能技術蓬勃發展并與制造業深入融合，正加快我國制造業數字化轉型的步伐，推動了我國制造業企業數字化轉型和智能化發展。在推動制造業轉型升級的同時也要注重制造業新興產業技術的發展，要全面推進制造業智能化與數字化相融合，并在踴躍摸索制造業數字化轉型的發展走向時結合我國制造業企業的發展狀態調整數字化轉型方向。

3 人工智能背景下制造業數字化未來發展趨勢

3.1 從以產品為中心向以客戶為中心轉變

制造業企業生產從以產品為中心向以客戶需求為中心轉變。隨著社會經濟水平的提高，現在的客戶已經不再滿足于單一的產品，而是需要高標準、高質量的產品。越來越多的客戶趨向個性化、品質化的產品定制，制造業企業應從客戶需求的角度出發進行生產，以滿足日益變化的市場需求。

3.2 從傳統生產制造到智能制造轉變

在面對市場需求越趨多樣化和個性化時，我國制造業企業正加緊將新興人工智能數字技術應用在生產過程中。傳統的生產制造步驟繁雜且生產成本較高，已不能適應制造業企業的數字化轉型發展。隨著制造業企業數字化轉型升級的推進，制造業企業將以人工智能為載體向智能制造生產方式轉變，實現制造業企業生產線智能化運行，并促進制造業企業生產技術向智能化、數字化方向發展[1]。

3.3 實現數字化人才需求增長

我國現階段經濟發展快速，數字化應用崗位需求日益增多，制造業企業采取了很多相應措施吸引數字化人才，如提高薪酬福利待遇、改善工作氛圍等，這些措施雖有一定的積極作用但仍留不住人才。因此，制造業企業應針對如何識別、選拔、聘用、培養、激勵以及留住數字化人才采取有效措施，建立數字化人才培養體系，實現數字化全能型人才增長。

3.4 實現數據驅動業務增長

對于制造業轉型升級來說，實現業務增長是制造業企業轉型發展的重要部分，其通過使用數據驅動業務增長，使企業進一步完成數字化轉型。實現數據驅動業務增長是通過收集—存儲—可視化—分析—挖掘業務蘊藏的海量數據，并根據收集到的數據分析企業未來的發展方向和客戶需求，以精準、細分的戰略方式實現企業的業務增長。

4 制造業數字化轉型發展問題及成因

4.1 制造業數字化轉型發展問題

4.1.1 企業戰略管理不到位

制造業企業擁有管理和戰略執行人員，且管理與戰略執行是相輔相成的，二者缺一不可。但由于制造業企業管理人員的工作涉及到很多方面，目前管理人員還不能很好地應對數字化轉型，對于戰略管理轉型更是不知道從哪下手，因此戰略管理問題也在一定程度上影響了數字化轉型發展的進程，使得制造業企業管理人員在進行戰略決策時發現不了問題所在，從而無法快速地推進制造業企業的數字化轉型發展[2]。

4.1.2 數據管理存在問題

由于制造業企業的業務流程體系繁雜，每日會產生大量的數據信息，數據信息都與企業業務、企業生產流程、企業管理有著密切的聯系，對數據進行整理與匯總能夠幫助企業分析業務流程的走向。但目前制造業企業對于數據信息缺乏數字化管理，無法深入挖掘并分析數據的價值意義，從而無法全面分析并得到有用的數據信息。另外，缺乏對數據存儲的有效管理很容易導致數據信息泄漏等安全問題，這些問題致使制造業企業在安全生產和拓展業務方面受到直接影響，進而使企業在市場競爭中處于不利地位。

4.1.3 數字化創新人才短缺

目前，我國制造業企業在進行數字化轉型時缺乏大量的數字化創新人才，導致數字化進程較為緩慢。人才缺乏的原因在于：一方面企業高層管理者缺乏數字化思維，不能及時帶領企業進行數字化轉型，錯失轉型機遇；另一方面企業內部員工轉型意識較弱，并且缺乏對人工智能技術的認識和應用經驗。因此，企業在進行數字化轉型時，管理人員需要掌握數據分析能力，具備相關數字技術基礎知識，而當前制造業內數字化創新人才嚴重短缺。

4.1.4 數字技術應用有待完善

掌握數字技術是制造業數字化轉型的關鍵，目前制造業企業普遍數字化技術欠缺，數字平臺建設水平不高，企業獲取數據信息不全且成本較高，無法在眾多行業中脫穎而出，出現該類問題的原因主要在于制造業企業普遍對數字技術沒有引起重視，或不能有效應用數字技術。

4.2 制造業數字化轉型問題成因

4.2.1 外部環境快速變化

在全新人工智能與數字化結合的時代下，由于外部環境快速變化，企業要想快速適應外部環境變化，需要能夠理解并處理比以往更多、更快、更復雜的信息數據，并使用最新的數字技術成果提升其生產效率，使自身能在外部復雜的競爭環境中更好、更快速地發展。

4.2.2 內部管理模式老舊

為了積極應對市場環境的快速變化，制造業企業在不斷找尋適合自身轉型的方法以適應人工智能時代。但很多傳統的制造業企業管理模式過于老舊，在轉型過程中仍然使用傳統的制度和流程管控體系，缺乏智能化、數字化的認知以及技術管理人才，因此在數字化轉型升級的過程中無法有效應對智能知識與數字知識的爆發，人工智能時代下制造業企業的數字化轉型已迫在眉睫[3]。

4.2.3 管理思維守舊且數字化技術應用水平不佳

人工智能高速發展的時代，制造業的轉型升級不僅要促進行業的數字化轉型發展，也要提高制造業企業自身在市場中的競爭力。大部分制造業企業在進行數字化轉型升級時忽視了其自身發展，且企業自身規模的擴大對其數字技術應用的要求不斷提高，因此企業應改變管理思維，提高數字技術研發及應用能力，以滿足自身發展需要。

5 制造業數字化轉型發展問題對策

5.1 實施并優化數字化戰略管理模式

數字化轉型時期，制造業企業戰略管理也要緊跟數字化轉型發展的步伐，在推行數字化戰略管理模式時，應全方位考慮管理、戰略上的轉型，優化數字化戰略管理模式，管理層應具備敏銳的洞察力，發現并及時有效解決戰略決策問題。

5.2 建立數據安全保護體系

加強制造業業務數據管理的智能化建設，整合業務數據并分析其蘊含的價值，使業務數據在流通中能夠被安全使用。全方位強化數據的安全檢查，確保數據在管理過程中發揮其最大價值，同時在業務流程中對數據信息要加以安全保護以防泄露。強化數據安全保護體系建設也是促進制造業數字化轉型發展的重要手段，企業內部應設立數據管理部門并及時解決數據的安全問題[4]。

5.3 培養創新型數字化人才

隨著我國數字化轉型加快發展，制造業對于創新型人才的崗位需求日益增加，因此培養具有高素質的創新型數字人才是必不可少的環節。數字化轉型要求企業擁有高素質、創新型的數字化人才。首先應加強企業管理者的數字化思維，讓其認識數字化并貫徹數字化轉型發展理念；其次培養企業內部人員數字化技術應用能力，使其增加人工智能、大數據等相關知識的儲備，并提供實踐操作平臺，使其積累應用經驗[5]。

5.4 完善數字技術體系建設

完善數字技術的體系建設，鼓勵制造業企業在數字化轉型過程中強化數字技術基礎設施建設，加大企業對人工智能數字技術的研發投入力度。在推動制造業企業加快數字化轉型時，一方面要加快建立數字化技術平臺，完善數字技術基礎設施建設并實施數字服務平臺建設，從而提升我國制造業企業的數字技術應用能力；另一方面要建設數據計算處理中心，降低制造業企業獲取數據信息的成本，減小其數字化轉型壓力。

6 結束語

本文立足于人工智能背景下我國制造業企業數字化轉型發展現狀，研究我國制造業企業在進行數字化轉型發展時遇到的一系列問題及其成因，從以產品為中心到以客戶為中心的價值創造、從傳統生產制造到以人工智能為載體的智能制造轉變、實現數字化人才需求增長、實現數據驅動業務增長4個方面分析了制造業數字化轉型未來的發展趨勢并提出問題對策建議，以促進我國制造業企業在數字化轉型道路上取得成功。