數字技術賦能蘇州傳統產業轉型升級

計 穎，崔紀元

(1. 蘇州市企業服務中心，江蘇 蘇州 215104；2. 南京林業大學，江蘇 南京 210037)

鍛造產業鏈供應鏈長板，是中國順應新一輪科技革命和產業變革，提升產業鏈供應鏈現代化水平的重要一環。 這方面的工作，既包含大力發展戰略性新興產業，更蘊含推動傳統產業的轉型升級。 從蘇州來看，以電子信息、裝備制造、輕工、紡織、冶金和化工為代表的傳統制造業基礎雄厚、門類齊全，是蘇州工業發展的壓艙石，是維系經濟穩定的頂梁柱。 2011 年以來，蘇州出臺多項專門舉措和政策，為加快推進傳統優勢產業轉型升級鳴鑼開道，但效果與預期仍有相當差距。 因此，如何賦能傳統產業轉型升級，是影響未來蘇州經濟高質量發展的核心命題，需要我們認真進行分析研判，努力尋找一條有蘇州特色的突破方略和途徑。

一、 基本情況

近年來，以大數據、云計算、人工智能為代表的新一代信息技術飛速發展，數據逐漸成為企業獲取競爭優勢的一項重要資源，數據及數據技術對各行業既成業態及形態的賦能影響開始受到廣泛關注。 蘇州擁有3 萬多億元產出的工業底盤，其中九成以上的企業來自傳統產業。 這些企業不僅有著推動數字技術賦能的迫切需求，也擁有實現“智改數轉”(智能化改造與數字化轉型)的現實基礎。

在實踐層面上，近年來，通過“機器換人力”“自動換手工”“成套換單臺”“智聯換數控”等漸進式線路，蘇州六大傳統產業的發展生態已發生顯著的變化，增長模式已從“人口紅利”，逐步向“技術紅利”“智能紅利”轉軌演進，產品品質則向高科技、高附加值方向演變。 但從整體來看，“智改數轉”的普及率及優質率仍然不高，如數字化車間、智能工廠建設仍然比較滯后，“領雁方陣”基數不大。 為此，2021 年1 月4 日，蘇州以“新年第一會”的方式，召開了數字經濟和數字化發展推進大會，發出了加快智能化改造和數字化轉型的“總動員令”，將數字技術賦能傳統產業轉型升級，作為推進“智改數轉”的具體行動，統籌部署，全面推進。

二、 現狀研判

那么，目前數字技術賦能傳統產業轉型升級存在哪些問題? 各行業數字技術賦能轉型升級主要有哪些差異? 圍繞這兩個命題，我們進行了專題調研走訪，發放了調研問卷，實地走訪代表性企業，與企業的中層以上干部訪談交流，對實際情況有了新的認知和感悟，也初步把握了癥結所在。 具體做法是:為摸清現狀，我們于2021 年5 ～7 月間，對前來智能制造融合發展中心參觀、培訓的傳統企業發放了“數字技術賦能企業轉型升級調研”問卷，共計發出150 份，回收113 份，剔除作答不全或明顯有誤的問卷，共計回收有效問卷86 份。 結合調研結果，下面從企業對數字技術賦能的認識、企業對數字技術賦能存在的疑慮、數字技術賦能整體規劃制定情況、軟硬件投入情況等方面，進行分析研判。

(一)認識上存在不足

主要表現為對新一代數字技術賦能企業的認識不足。 對新一代數字技術賦能的認知水平，決定了數字技術賦能傳統企業轉型升級的成效。 從調研企業對數字技術賦能的認知水平看，76%的企業對數字技術賦能的理解仍處在用機器換人或開展信息化建設的層面，對數字技術賦能表示不清楚的企業占8%，對數字技術賦能有全面系統認知的企業僅占14%，選擇項為“其他”的企業占2%(圖1)。 很顯然，傳統企業對數字技術賦能的系統性認知水平還有待進一步提升。

圖1 數字技術賦能認知情況

(二)行動上亟待提振

不少企業對數字技術賦能還存在后顧之憂。 調研結果顯示，盡管政府層面大力開展智能化診斷，支持企業智改數轉，但企業仍存在一些疑慮(圖2)。最突出的問題有兩個:一是一次性投入過高；二是存在后顧之憂。 有75%的企業是由于既懂技術又懂行業的人才短缺，有48%的企業擔心設備維護跟不上，有31%的企業擔心工人的操作習慣很難改變，更有69%的企業擔心上云后可能帶來數據泄露。

圖2 企業對數字技術賦能存在的主要疑慮

(三)規劃上需要再造

有相當一部分企業，對數字技術賦能的整體規劃設計存在明顯缺陷，目標不清，方向不明，定位模糊。數字技術賦能是一項系統工程，涉及自動化裝備產線、信息化系統、信息集成以及大數據與人工智能技術應用等，整體規劃是保障企業科學合理推進數字技術賦能的基礎。 鑒于當前蘇州將“智改數轉”作為數字技術賦能產業的具體政策行動，我們調研了企業的智改數轉整體規劃制定情況。 結果發現，未制定規劃的企業占23.91%，制定有自動化專項規劃的企業占20.35%，制定有信息化專項規劃的企業占13.27%，制定有智改數轉專項規劃的企業占42.47%(圖3)。

圖3 數字技術賦能的整體規劃制定情況

(四)投入上呈現偏差

表現為普遍重視設備等硬件投入，信息化建設等軟件投入相對不足。 數字技術賦能生產制造環節是企業轉型升級的基礎，也是企業智改數轉的重點環節。 但從被調研企業的情況(圖4)來看，45.13%的企業擁有數字化的生產設備，21.2%的企業擁有數字化倉儲物流設備，33.62%的企業實現了生產過程數據采集和監控，26.5%的企業實現了生產制造管理(MES 系統應用)。 可見，企業普遍重硬件輕軟件，重視設備等硬件投入，信息化建設等軟件投入相對不足。 究其原因，主要在于目前企業數字技術賦能仍處于較低的起步建設和單項覆蓋階段。 而通過數字賦能提升信息化建設水平本身是一項由淺入深、循序發展的系統工程。傳統企業擁有大量沉睡碎片化數據，這些數據散落在不同的設備上，能否用好這些數據、圍繞設備進行價值挖掘是傳統企業數字技術賦能的第一步。 隨著企業數字技術賦能的不斷推進，企業數字技術賦能形態也將沿著“智能裝備—智能生產單元—智能生產線—智能車間—智能工廠—智能制造系統集成”這一路徑變化，不斷提高企業對于信息化建設等軟件投入的需求。

圖4 被調研企業生產環節數字化情況

(五)手段上有失偏頗

在技術手段上，重視的是著力打通生產數據流，忽視暢通產品數據流和供應鏈數據流。 數字技術賦能的本質在于以數字化技術為驅動，以端到端數據流為基礎，促進企業各種要素資源高效利用，提升企業設計、生產、管理和服務等各環節的智能化水平，打通數據流是數字技術賦能的首要任務。 在生產流程數據上，除了要打通企業資源計劃(ERP)到制造執行系統(MES)的數據流，還要打通MES 與控制設備和監視設備之間的數據流，以及MES 與生產現場設備之間的數據流。 在產品數據流上，需要通過產品全生命周期管理系統的應用，賦予產品唯一標識，將研發環節產生的數據在企業各個系統之間實現實時傳遞、同步更新。 同時匹配MES 系統開展在線質量檢測和預警。 在供應鏈數據流上，需要建設跨企業制造資源協同平臺，實現企業間研發、管理和服務系統的集成和對接。

除了問卷之外，我們還從電子信息、裝備制造、輕工、紡織、冶金和化工六大產業中，分別遴選一些代表性企業進行深度訪談。 訪談結果顯示，在同時擁有ERP 和MES 系統的受訪企業中，有近八成的受訪企業表示已打通ERP 和MES 的數據流，其中大部分企業選擇繼續向下打通MES 到現場設備的數據流，但僅有不到一半的企業打通了產品數據流和供應鏈數據流。 考慮到訪談對象均為資質較好且具有一定規模的企業，這一比率顯然高于蘇州整體平均水平。 凡此種種現象，都暴露了在具體實踐過程中存在難點、痛點、堵點、矛盾，需要我們在以后的工作中積極尋求突破，努力加以克服。

三、 差異探究

對行業差異性的探索研究，有助于我們找到破解難題之“金鑰匙”。 當前，數字技術已滲透應用到包括電子、裝備制造、紡織、冶金和化工在內的多個傳統產業，形成了一批具有行業特點、解決企業痛點、價值成效有亮點的行業解決方案，應用范圍不斷擴大，推動蘇州傳統產業轉型升級。 但由于各行業所處的產業鏈位置、生產特征、業務需求和數字化基礎存在差異，它們的數字技術賦能側重點有所不同，現做如下分析探究。

(一)冶金行業:注重“綠色集約”，布局工業互聯網

冶金行業生產過程耗能巨大，面臨低端產品供給過剩、環境能源約束增強、下游需求日趨個性化、質量穩定性較差等痛點問題，迫切需要針對設備監控運維和節能增效尋找解決方案。 沙鋼作為行業巨頭，以國家智能化示范項目“高端線材全流程智能制造新模式應用”為試點，依托其在工業大數據方面的深厚積淀，構建起行業工業互聯網平臺，通過智能感知、工業數據采集、無線傳輸、大數據分析和應用，實現冶金行業設備智能運維，提升安全運營水平、設備綜合使用率和運行效率，實現能耗的精準感知、控制，實現行業綠色節能增效發展。 數字技術賦能下，沙鋼生產效率提高32%，運營成本降低23%，產品研制周期縮短35%，產品不良率降低27%，單位產值能耗降低20%。

(二)電子信息產業:構建“嵌入式系統”，重視智能工廠和智能生產

電子信息產業是設計和生產復雜程度高的離散型行業，構建實時互聯的智能生產系統和智能工廠成為電子信息產業數字技術賦能的發展方向，主要包括大力發展虛擬現實技術以及智能傳感器等。 將智能終端和智能傳感器廣泛地植入原材料、零部件和產品中，使得企業能在生產過程中實施收集、分析和匯總，形成有效的智能數據，然后通過智能的可視化和交互處理，分析得出產品以及生產流程的實施優化方案，并及時反饋至智能車間/智能工廠，從而實現“智能工廠—智能產品—智能數據”的閉環，進而達到生產系統智能化的目標。 以新安電器、美的清潔電器為代表的企業積極探索，獲得了智能化工廠/車間示范企業、工業互聯網標桿工廠等稱號。

(三)裝備制造業:強調“制造+服務”，聚集“高價值制造”

裝備制造業是匯聚國之重器的重要離散型行業，也是時刻產生大量可變現數據的“設備大數據”產業。 一旦通過數字技術打通整個產業鏈，向上可以精準把控零部件的供應商來源，向下可以對出廠設備進行實時數據采集和監控，并進行性能分析和長期預測性維護，提高了企業生產的安全性，也進一步使盈利點向制造業兩端延伸。 富強科技、江蘇永鼎等企業依托各自在設計、研發、制造、維護、檢測等方面的技術優勢為客戶提供增值服務，進一步拓展經營范圍。 如富強科技從2014 年起，就致力于從高端智能設備制造向提供智能制造解決方案轉型，專注于設計、集成、售后等核心環節，通過集成工業互聯網技術實現對產品的全周期管理。 江蘇永鼎股份有限公司，逐步摸索出了一套“單一線纜制造”到“設計—供貨—施工—運營服務”一體化的海外總集成總承包項目模式，足跡已經拓展到“一帶一路”沿線11 個國家，累計承攬合同額30 億美元。

(四)紡織業:倡導“機器換人”，深度挖掘用戶價值

紡織業是典型的勞動密集型產業，對勞動力的需求極大。 隨著人口紅利的逐漸消失，招工難、用工貴成為困擾紡織行業的難題，以恒力、國望高科為代表的龍頭企業主動適應大數據、云計算、人工智能等新技術發展趨勢，以“下一代制造業”為主抓手，啟動工廠的“機器換人”工程，打破了紡織業勞動力短缺的發展桎梏，使制造成本大幅度下降，同時大大減少了人的勞動可能存在的失誤問題。 在恒力化纖車間里，從清板、落筒，到絲餅的運輸、取放、上線、裹膜、落包、打包、纏膜、入庫，整套的操作工序全部實現自動化。 國望高科通過機器換人加物聯網技術年均節約成本1500 萬元，一條生產線可以節省用工127 人，用工率減少34%，故障率降低55.9%，人員單產提升29.8%，產能提升33%。

除了圍繞車間進行機器換人以外，一些企業也開始打造C2M(customer-to-manufactory)電商平臺，通過快速搜集顧客分散、個性化需求數據，借助大數據、云計算技術進行客戶需求匹配自動對接工廠，真正做到了按需生產、降本增效。 江蘇志遠服裝機械股份有限公司打造的云微坊平臺、蘇州采絨供應鏈管理有限公司建設的唐貿羽絨城、華芳一采通采購平臺等都是企業用戶價值挖掘的例證。

(五)化工行業:注重綠色安全，關注“產品全生產周期”

化工行業流程十分復雜，80%以上的主要大宗原料和產品屬于危險化學品，安全、環保風險高，應用數字技術，提高化工企業的運營水平，保障產品全生產周期、多尺度耦合的安全生產的重要性和迫切性比其他行業更為突出。 為此，中化太倉提出了“線上中化”戰略，結合生產過程的實際需要，對傳統生產監控措施進行全新設計，通過引入數字化、聯網化生產設備，加強生產過程數字化建設，從產品末端控制向全流程控制轉變，實現了健康診斷、故障預警、能效分析、優化操作的一體化應用。

(六)輕工行業:圍繞設備進行價值挖掘，走“名特優新”之路

輕工行業與日常生活息息相關，其產品更新迭代速度快、對產品質量要求高。 因此，深度挖掘設備數據紅利、提升產品質量是輕工行業數字技術賦能的主要目標。 2019 年，隆力奇旗下克勞麗發布中國首款日化行業工業互聯網平臺“奇云大腦”，對日化產品生產過程中所產生的物料數據、設備參數、MES 系統數據等進行全面采集、深入挖掘和關聯性分析。 覆蓋產品研發、工藝設計、生產準備、質量檢測、售后服務的全生命周期管理，最終實現產品生產質量的提升。

四、 對策建議

借智能化改造、數字化轉型之東風，數字技術賦能傳統產業轉型升級，已經迎來了最好的發展契機，機不可失，時不我待。 根據上述對數字技術賦能蘇州傳統產業轉型升級的主要問題，以及行業差異性的探究，現就如何加快數字技術賦能傳統產業轉型升級，提出如下對策和建議。

(一)堅持人才戰略，優化賦能生態

始終將提升人才素質放在首要地位。 雖然數字技術已經部分弱化了人類作為勞動者的作用，但歸根結底，數字技術依然必須依據人的命令進行運作，人的主導作用不會改變。 因此，人才素質的提高依然是重中之重。 工作建議:第一是認識先行。 引導傳統企業加大對企業數字技術相關知識的培訓力度，提高企業全員對數字技術賦能轉型升級的認知和理解。 第二是規劃引領。 高起點制定符合企業實情的數字技術賦能整體規劃，有計劃地開展既懂技術又懂行業的復合人才培養和團隊建設。 第三是人才為先。 建立滿足數字賦能需求的多層次人力資源發展體系，培養高層次數字技術研發、制造、管理、操作等各類人才；通過項目資助、創業扶持等方式，吸引國內數字技術領域的研發團隊和研發機構入駐或創業，營造良好的人才聚集環境，為蘇州傳統產業轉型升級保駕護航。

(二)完善組織構架，塑造賦能平臺

要致力于構建支持數字技術賦能的組織架構。相對于具有數字化原生性的戰略新興產業，傳統產業企業雖然不具備天生的數字化特性，但也需要擁有數字技術賦能的愿景。 這就需要政府引導企業首先建立數字技術賦能的特別項目組來定義企業整體數字技術賦能的愿景和使命。 其次，引導企業建立數字技術賦能辦公室，同時根據企業的行業特性、現有數字化基礎確定企業數字技術賦能的優先次序。再次，以企業文化的形式，將數字技術賦能的特征融入企業的日常業務運營中。 最后，通過業務流程再造為數字技術賦能清理障礙。

(三)落實專項行動，滿足賦能需求

持續組織企業數字技術賦能培訓、現場學習等主題活動，營造良好的學習氛圍。 通過組織企業高層領導赴智能車間/工廠、標桿企業現場參觀和培訓學習等方式，不斷提升企業高層領導對數字技術賦能的認識和重視。 讓企業充分認識數字技術對企業和傳統行業發展的重要意義，逐漸借助物聯網、大數據、云計算等新技術，對原有生產技術和生產模式實施智能化改造，形成產業形態再造和企業商業模式改造，重塑制造業產業鏈、供應鏈和價值鏈，加快培育形成數字技術賦能新模式，推動產業邁向中高端水平。

(四)培育先行典范，選樹賦能標桿

榜樣的力量是無窮的。 確立分行業推進數字技術賦能的相關機制，組織行業龍頭企業、解決方案供應商、標準化機構共同研制面向行業的智改數轉推進指南；打造電子信息、裝備制造、輕工、紡織、冶金和化工等重點行業的數字技術賦能標桿，充分發揮標桿企業的示范帶動作用，加快成功經驗和有效模式的復制推廣。

(五)加大投入力度，夯實賦能基礎

要著力構建數字技術賦能的基礎設施，包括云平臺、大數據平臺、人工智能平臺在內的大數據基礎設施是傳統企業開展數字技術賦能的基礎。 但由于投資巨大、建立和維護技術要求高，傳統企業很難依靠自身實力搭建。 這就需要政府牽頭，針對數字技術的基礎性研究和關鍵性技術成立專門的產業基金，用以引導企業投資。

(六)建立多元體系，創新賦能模式

要構建多元主體創新體系，以助力傳統產業轉型升級。 原材料與勞動力成本的上升使得傳統制造業的競爭優勢逐漸消失，傳統產業轉型升級面臨極大挑戰，需要憑借人工智能與先進制造技術的結合，打造新一代智能制造新模式，驅動傳統企業蝶變升級。 首先，人工智能可以在復雜的產品研發設計階段進行智能化指導，在生產制造管理方面創造新生產模式，提高學習效率。 其次，加強企業的創新引領作用，充分發揮大型企業的主導作用，加強中小企業創新活力，支持企業引領、政府主導、科研院所的人才與技術資源的聯盟參與；支持企業在技術、管理、商業模式層面的創新。 最后，數字技術賦能需要重點關注以下新興技術產業:機器人、物聯網、大數據、人工智能、云計算、自動化和虛擬現實等，使之與數字技術賦能需求融會貫通。

通過上述方式和途徑，“智改數轉”賦能傳統產業的路徑將更加通暢，形式可更加新穎，內涵更加豐沛，從而為蘇州制造再鑄輝煌、再創佳績奠定堅實的基礎。