制造業數字化轉型的誤區及建議

李曉華

隨著數字技術的快速發展及其向實體經濟的滲透、融合，數字化已成為制造企業競爭力的重要來源，也是國家制造業競爭優勢的重要決定因素。在國家政策的大力支持下、在各類市場主體的積極參與下，我國制造企業數字化轉型步伐加快、數字化水平有了顯著提高。但制造企業還存在著一些認識誤區，阻礙了制造業數字化轉型的推進。

一、我國制造業數字化轉型的總體情況

近年來，隨著新一輪科技革命和產業變革深入推進，數字技術是其中創新最活躍的技術群。數字技術是典型的通用目的技術，也是具有強大威力的使能技術。隨著發展的逐步成熟，數字技術與制造業的融合不斷深化，正在深刻改變制造業的方方面面，成為推動制造業質量變革、效率變革、動力變革的重要力量。主要制造大國都高度重視制造業的數字化轉型，如美國通用電氣公司（GE）在2012年提出“工業互聯網”概念并推動成立工業互聯網聯盟；德國政府將“工業4.0”納入《高科技戰略2020》，日本政府發布“互聯工業”并將之作為制造業發展的戰略方向。我國政府也高度重視數字技術與實體經濟的深度融合，先后提出“互聯網+”“智能+”等戰略，其中制造業的數字化、智能化是國家數字經濟戰略的重要內容。近年來，中央和工業和信息化部等部門先后發布了有關制造業與互聯網融合發展、“互聯網+先進制造”、信息化和工業化深度融合、工業互聯網、工業大數據、智能制造、服務型制造、中小企業數字化賦能等一系列制造業數字化轉型的有關政策文件；《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》專門用一節闡述“推進產業與數字化轉型”，其重點在制造業；《“十四五”數字經濟發展規劃》在多處提到“縱深推進工業數字化轉型”的內容。許多地方政府將數字化轉型作為制造業升級的重要舉措，甚至一些地區積極規劃為制造業數字化轉型服務的智能設備制造、系統解決方案服務等產業，將之作為新的經濟增長點。

在政府的大力推動和企業的積極參與下，我國制造企業數字化轉型快速推進，但總體上呈現少數高度數字化智能化的行業龍頭企業與整體較低的數字化水平并存的狀況。一方面，我國在家電、裝備、汽車、電子、消費品等行業涌現出一批數字化水平很高的企業。世界經濟論壇分八批評選出103家具有數字化轉型表率性質的“燈塔工廠”，其中有34家在中國大陸，占全部“燈塔工廠”的1/3。另一方面，我國制造業整體的數字化水平仍然相對偏低。根據國家工業信息安全發展研究中心發布的《工業互聯網平臺應用數據地圖（2021）》，2020年我國工業企業設備上云率、業務上云普及率、工業知識沉淀復用比例分別為15.5%、38.44%和16.85%。根據全國工商聯經濟服務部與騰訊研究院聯合發布的《2022中國民營企業數字化轉型調研報告》，在被調查的5410家民營企業中，主營業務未進行數字化轉型的企業和處于初步探索階段的企業占比合計為76.97%，分別僅有5.19%和1.54%的企業處于全面優化階段和進入成熟應用階段；分別有25.56%和43.7%的樣本企業認為數字化轉型效果不明顯、有一定效果但吸引力不大，認為轉型效果突出的企業僅占4.28%。CBInsights《數智創新，智驅未來——數字化轉型正成為產業發展源動力》報告也顯示，高達78%的中國企業無法利用實時數據進行調整及優化。

二、數字化轉型的八個誤區

我國制造企業的數字化轉型水平總體較低的原因主要包括企業的數字化基礎薄弱、人才和資金缺乏等方面因素，但對于數字化轉型的認識誤區也嚴重影響制造企業的數字化轉型以及轉型效果的實現。

（一）囿于制造誤區

制造業是將自然資源進行加工和再加工的經濟活動的總和，其核心活動是加工制造環節，因此，有一種觀點把制造業的數字化等同于加工制造環節的數字化，將制造業數字化轉型的重點放在工廠甚至是車間層面。但實際上，制造企業開展產品的加工制造并最終實現經濟利潤，不僅包括加工制造環節，還包括企業內部各種業務部門的參與，研發、財務、物流、營銷、銷售等各種生產經營活動的配合，甚至需要供應鏈和商業生態中其他企業的支持。具體來說，制造企業的生產經營活動既包括制造企業內部由機器設備、車間、工廠、物流、運營管理構成的生產流程，從研發設計到加工制造，再到營銷、客戶服務、產品回收等環節構成的價值鏈，還包括制造企業與上下游供應商、合作伙伴構成的商業生態。因此，制造業的數字化轉型不應囿于加工制造環節和車間、工廠范圍，制造業內部各業務部門、價值鏈的各個環節、產品本身以及產品生命周期的各個階段、商業生態各成員之間都能產生數據，存在接入數字網絡、應用數字技術的可能，即存在著數字化轉型的空間。

（二）貪大求全誤區

包括GE提出的工業互聯網、德國的工業4.0、日本的互聯工業以及我國的智能制造和工業互聯網都提出了標準架構，勾畫出高度數字化的制造業的理想形態，這就造成一些人在談論制造業數字化智能化轉型或智能制造時，往往與理想化的智能制造形態對應起來，在推動制造業數字化轉型時，也追求全方位、高水平的智能化。但是制造業的數字化受到多方面因素的制約：一是數字技術的發展水平和成熟度。云計算、大數據、人工智能、物聯網、移動互聯網、智能機器人、3D打印等支撐數字化轉型的技術能夠在多大程度上替代人工和傳統的設備并實現生產經營過程的自動化、智能化。二是數字技術的經濟性。數字化技術或許能夠替代人工，但是使用成本可能要比人工高得多，這樣的數字化不僅不會給企業帶來利潤的增長甚至會造成利潤的下降。數字化轉型既是一個工程技術問題，更是一個經濟問題，其目的根本上是為了增強企業競爭力、提升經濟效益。因此，企業在做出數字化轉型決策時，應根據數字技術的成熟程度、經濟性以及自身實力，對數字化轉型的經濟可行性作出評估，不追求數字化的全面鋪開，適合用人工的地方就用人工，適合使用數字技術、智能設備的地方就開展“機器換人”。

（三）急于求成誤區

數字技術固然具有強大的賦能力，能夠在提高研發效率、改進產品質量、降低生產成本、增強產線柔性、加快響應速度、拓展增值服務、減少能耗排放等方面發揮重要作用，但是數字化轉型不一定能起到立竿見影的成效，一些數字化項目的效果可能需要一定的時間才能顯現，這主要有兩方面原因。一方面，由于數字化技術本身有多種類型，實施數字化的領域、環節也多有不同，有些領域和環節可能見效較快，比如產品質量檢測環節用機器視覺系統替代檢測員，但是還有一些領域和環節可能屬于需要打好基礎，從長期看才能見效的領域，或者數字化與其他經濟活動緊密融合在一起，很難把數字化的作用單獨剝離出來、看清數字化轉型的效果。另一方面，數字化轉型并不是解決企業問題的“萬靈丹”，有些問題數字化可以解決，還有很多問題數字化力有不逮；有些問題是目前的數字化技術能夠解決的，有些問題還需要數字化技術的進一步成熟，成本更低、功能更強大的新型數字技術的出現和應用。

（四）“甩手掌柜”誤區

對于那些實力強、數字化能力高的企業，可以自己組建數字化部門推動數字化轉型，但對于更多的制造企業，由于內部缺乏數字化的人才和能力，數字化轉型往往需要交給更專業的數字化解決方案提供商來完成。一些制造企業以為把數字化轉型業務包出去、把服務商請進來就可以坐等服務商把最終解決方案拿出來、項目做下去所能起到的業績提升效果出現。但實際上，數字化解決方案提供商特別是其中的互聯網背景企業，他們雖然擁有高水平的數字技術人才、具有先進的算法和數字化工具，但是他們對制造企業所在的行業知識缺少充分的了解。沒有制造企業的配合，服務商很難提出真正符合制造企業需求、能夠解決制造企業痛點的解決方案并落實下去。因此，在聘請外部服務商幫助實施服務化轉型時，企業高層以及相關部門需要深度參與、與服務商緊密配合，形成二者能力的互補；同時要逐步形成自己的數字化人才隊伍，后續對數字化系統的運行維護、故障維修以及更新升級要更多依賴制造企業自己的力量來完成。

（五）“數”實割裂誤區

在實施數字化轉型過程中，一些企業只重視數字技術的應用，認為數字化水平提高了，企業的效率和競爭力就能獲得提升，而忽視了制造業本身技術的適應性改進和持續創新。制造業數字化轉型是數字技術與制造企業生產活動的深度融合，涉及到數字基礎設施、數據、算法、軟件等數字技術，也包括應用這些數字技術的生產設備、生產流程、產品等制造業的生產活動。一方面，數字化轉型不是數字技術在制造企業中的簡單疊加，需要對實體性質的經濟活動、設備、產品等進行適應性的改造，以使數字技術能夠與制造活動深度融合在一起。例如，在產品中嵌入智能模塊、在設備上增加傳感器需要對產品架構的改造、對設備的軟件和控制系統調整，這背后都需要制造知識的支撐。另一方面，單純數字技術對制造企業生產率的提高是有限度的。GE在發布《工業互聯網》白皮書時提出要發揮工業互聯網“1%的威力”，在許多案例中數字化的確表現出提升制造企業良品率、降低成本、提高生產效率的結果，但是當“1%的威力”釋放之后，如果要進一步提升制造企業的績效，必須深化對自然規律的認識，提高制造活動相關的基礎科學、應用科學和工程技術水平，對產品架構、材料、核心生產設備、工藝流程等根據制造業本身的規律進行優化提升。

（六）盲目擴張誤區

在數字化轉型過程中，一些行業龍頭企業自身取得了良好的成效，如美國的GE、德國的西門子、國內的三一重工、美的等。一些取得數字化成功轉型的行業龍頭企業認為自己數字化轉型形成的數字平臺，積累的數字化轉型知識、人才和經驗可以用于幫助本行業甚至跨行業的其他企業進行數字化轉型，并將提供數字化轉型相關的基礎設施、服務和解決方案作為企業新的增長點。固然數字化是制造業發展的方向，提供數字化轉型解決方案的市場也在逐步增大，但將其作為主業發展仍然有一些問題需要注意：一是數字化服務市場規模發展的速度難以預測，業務收入未必會隨著投入增加而同步增長；二是隨著數字化部門所服務企業數量的增加，對數字基礎設施、人才的投入也會快速增長，巨大的資金、人力投入可能會影響到原有主營業務的發展；三是數字解決方案往往是針對企業個案開展，缺少規模經濟，業務的擴大可能會拉低企業的利潤率水平。可以看到，有不少本身數字化水平較高的制造企業，涉足數字化轉型服務不但未能取得良好的發展，而且對主業造成了沖擊。因此，數字化轉型成功的行業龍頭企業在拓展數字化服務業務時，要注意循序漸進，在一個行業、領域形成成熟的經驗、工具后再對該行業、領域進行深耕，逐步擴大服務的行業、領域范圍。

（七）數據開放誤區

在數字經濟時代，數據已經成為繼勞動、資本、土地、知識、技術、管理之后的關鍵生產要素，數據的使用成為企業競爭力的重要來源。關于數據開放存在兩種相反的誤區，一種是數據的過度開放，另一種是數據的過度封閉。在數字化轉型后，數據成為制造企業生產經營活動的基礎，按照數據的特性，數據之間的關聯性越高，能夠創造的價值越大。因此，一些企業不但打通企業內部各部門、各板塊、各環節之間的數據，而且將本企業的數據與商業生態中企業的數據實現共享，使用公有云進行數據的存儲、計算。由于數據不僅是企業運行狀況的現實反映，而且包含著關于企業長期積累的知識、產品和用戶狀況、生產和供應鏈進度等方面的商業機密，因此，一些企業為了保護商業秘密，采取對企業內部數據嚴格封閉的方式，甚至因為害怕數據泄露不上網、不上云，企業內部的數據也沒有完全打通。數據的過度開放會造成數據安全、商業機密和用戶隱私泄露等問題，數據的過度封閉又會造成數據的價值難以充分發揮。因此，企業一方面應推動數據的開放共享，另一方面要做好數據安全防護，對企業內部的數據進行分類分級管理，推動不涉及企業核心秘密的數據共享，同時加強使用技術手段提高數據安全水平，如建立數據安全“防火墻”，對重要數據使用私有云。

（八）“一網通吃”誤區

工業互聯網和工業APP是一些政府部門推動數字化轉型的重要方向，也是一些數字化服務企業的發展重點。一種觀點認為，工業互聯網平臺建起來，工業APP傳上去，就能夠顯著降低制造企業特別是中小企業的數字化轉型門檻，加速制造業的數字化進程，但實際上工業生產的高度差異化特征很難讓工業互聯網“一網通吃”。制造業由為數眾多的細分行業組成，每一個行業都具有自己獨特的技術特征，即使在同一行業，各個企業所使用的設備、工藝流程、軟件、技術參數也千差萬別。與面向消費者的互聯網平臺和應用不同，消費者不需要高度的精確性，人的能動性具有更高的容錯率，即使系統存在缺陷也不會造成太大的后果，因此面向消費互聯網的APP經常采用快速發布、后續不斷迭代完善的策略。但是制造業生產過程或最終產品對安全性、穩定性、可靠性具有很高的要求，系統或軟件的不匹配或缺陷會導致企業生產出大量殘次品，造成巨大的浪費和損失，甚至可能由于生產過程或產品的軟件缺陷發生安全事故，造成巨大的生命和財產損失。因此，制造業的數字化轉型一方面需要高度可靠、穩定的平臺、系統和軟件，另一方面，一個行業的工業互聯網平臺無法做到“包打天下”，工業APP也很難“即插即用”。工業互聯網可以作為制造企業數字化轉型的基礎設施，一些應用可以在工業互聯網平臺提供的平臺即服務（PaaS）、軟件即服務（SaaS）服務基礎上進行適應性開發，但是針對特定企業的數字化轉型項目一定是個性化的，需要逐個項目推進實施。

三、結論與建議

在數字經濟時代，數字化轉型是制造業的發展方向，也是保持我國制造業全球競爭力的重要抓手，目前我國已經出現一批數字化轉型效果好、數字化智能化水平較高的代表性企業，但制造業整體數字化水平仍然偏低。這其中既有數字技術成熟度的問題、企業能力和投入的制約，對數字化轉型的認識誤區也是阻礙我國制造企業數字化轉型的重要因素。總體上看，制造業企業應樹立數字化意識，積極制定數字化轉型戰略，將培養數字人才、應用數字技術、開發數字產品、發展數字化生產系統、提升數字化智能化水平作為企業的發展方向；同時在開展數字化轉型時，應協同推進數字技術和制造技術、兼顧數字化升級與經濟效益，立足于數字技術成熟度、本企業的實際情況，優先選擇能夠提高企業績效的領域、環節循序推進，形成數字化轉型與業績提升相互促進的良性循環。建議政府加強對數字技術和制造技術創新的支持，加快數字基礎設施建設，支持數字化轉型服務商發展，加大對制造企業數字意識、數字人才的培訓和數字化轉型的支持，積極開展數字化轉型新模式、新業態示范。