智能浪潮下制造業的變革與重生

在科學技術快速發展的背景下，智能制造正重塑制造業發展格局。作為行業領軍者，制造業上市公司依托產業鏈優勢，率先在生產、管理等環節推進智能化、數字化變革，積累了寶貴經驗。我們以大族激光、寧德時代為例，通過實證分析其智能制造實踐對生產效率的提升作用，總結發展路徑，以期為企業轉型提供參考。

智能制造提升制造業上市公司生產效率的實踐

大族激光：智能化技術助力生產效率提升

大族激光作為全球領先的智能制造裝備整體解決方案提供商，積極推動生產線自動化與智能化。公司自主研發多種自動化激光加工設備，例如GRC卷料激光切割生產線，能夠集成自動開卷、整平、上料、激光切割、下料等多道工序，實現連續切割與柔性化生產模式。同時，通過引入自動化焊接機器人、點膠機等設備，進一步提升生產效率與產品質量。

大族激光為實現生產環節的精細化統籌，引入MES制造執行系統，實現生產計劃、調度、質量控制等環節的信息化與智能化管理。該系統與條碼應用、Andon系統、看板等實現對接集成，將人員、設備、物料等制造要素整合至統一的生產管理平臺，明顯提升生產制造的效率與質量。

根據大族激光2023年年度報告，2023年公司實現營業收入約140.91億元，員工總數6538人，人均創造產值約215.6萬元。對比2022年149.55億元營收、6528名員工及約229.1萬元的人均產值，公司人均產值維持在較高水平，體現出智能制造領域的持續投入對生產效率的有力支撐。2020年至2023年，大族激光總資產周轉率分別為0.52、0.61、0.70、0.88，呈逐年上升的趨勢，反映出公司在智能制造驅動下，資產利用效益不斷提升，生產運營效率持續優化。2023年，大族激光研發投入約17.83億元，占營業收入的12.66%，較2022年10.91%的占比有所提高。研發投入的持續加大，為公司在智能制造領域的技術創新提供了保障，進一步推動了生產效率提升。

寧德時代：智能制造驅動高效增長

寧德時代在智能制造實踐中積極應用數字孿生技術，構建了從產品設計、生產制造到售后服務的全生命周期數據管理體系。通過對生產過程數據的實時監測與分析，實現了生產流程優化和質量提升。

寧德時代結合鋰電池生產特點，采用AGV（自動導向車）、機器人、立體倉庫、RFID（射頻識別）等智能化技術，提升物流系統自動化、信息化與智能化水平，有效提高生產線效率。公司自主研發柔性排產系統，可根據訂單需求和生產能力實時調整生產計劃，增強生產柔性與效率。

根據寧德時代公開數據，2021年公司實現營收1303.56億元，員工約3.6萬人，人均產值約362萬元；2022年營收增長至3301.91億元，員工約5萬人，人均產值提升至約660萬元。這一增長體現了公司在智能制造與生產效率方面的進步。2021年至2022年，寧德時代總資產周轉率從0.48提升至0.51，反映出資產利用效率持續改善，表明公司通過智能制造應用，有效提升了資產運營效率并帶動銷售收入增長。研發投入方面，2021年研發費用為76.91億元，占營業收入5.90%；2022年研發費用增至155.10億元，占比4.72%。盡管研發投入占比略有下降，但絕對投入的增加為公司在智能制造領域的技術創新提供了支撐，推動生產效率進一步提升。

制造業上市公司智能制造發展的路徑探索

伴隨智能制造在制造企業中的逐步滲透，部分頭部企業已取得階段性進展，但從整體來看，智能制造仍處于從初步應用向深度融合過渡的關鍵階段。特別是制造業上市公司在智能化轉型過程中，面臨系統集成瓶頸、數據孤島、人才結構不匹配等挑戰。

推動關鍵技術融合與自主突破，加快智能制造縱深發展

加強算法與工藝的深度耦合。智能制造的核心并非局限于設備自動化，而是將生產邏輯轉化為算法模式。企業要將AI算法深度融入工藝流程、質量檢測及流程控制等環節，實現從“人工調試工藝”到“系統自適應優化”的轉變。未來，在精密制造場景中，可通過引入自學習神經網絡，快速識別不同批次材料的微觀差異，并實時調整激光功率或焊接路徑，以此保障生產的一致性與效率。

構建本地化邊緣智能架構。邊緣計算是實現毫秒級響應與高效數據預處理的關鍵。制造企業需要加快邊緣節點部署，推動產線數據現場分析與實時反饋，構建“邊—端—云”的協同架構，從而提升智能響應能力。在高強度連續生產場景中，邊緣計算可直接在設備側完成振動監測與故障預警，在減輕云端負載的同時，增強系統穩定性。

推進關鍵核心技術國產化與平臺化。我國制造企業在高端控制系統、工業操作系統、實時調度中間件等領域仍存在進口技術依賴，面臨潛在安全風險。上市公司需要加大自主工業軟件和工業操作系統投入，聯合高校、科研機構共建“智能制造操作平臺”，打破信息壁壘，推動從底層到上層架構的全國產替代，創造自主可控的智能制造生態。

重塑企業組織機制與協同流程，構建柔性系統能力

打破“IT與OT割裂”的系統結構。智能制造需要信息技術（IT）系統與操作技術（OT）系統的深度協同。制造業公司可依托數據中臺，打通ERP、MES、PLM等業務系統與產線控制系統之間的數據接口，實現生產與管理的雙向賦能。例如，構建統一的數據標簽體系和跨系統接口協議，可以讓訂單信息直接驅動設備調度，減少重復錄入與數據傳輸誤差。

構建“業務—數據—決策”一體化流程。制造企業應當摒棄傳統線性決策流程，向數據驅動的敏捷組織架構轉型。通過建立實時數據分析機制，將業務洞察、生產調度與決策執行高效聯動，能夠提升管理響應速度并優化決策質量。企業可基于生產環節KPI設定自動預警規則，由系統自主觸發供應鏈響應及產線調整，形成從數據到決策的閉環反饋。

促進復合型人才體系打造與協同機制優化。智能制造依賴具備跨界思維的復合型人才推動，例如數據工程師和工藝工程師的協作、算法與制造融合團隊的搭建。上市公司需推進“技術+管理+產業”綜合型人才的培育，建立聚焦智能制造崗位的新型人才評判機制，突破傳統按工種劃分的人才結構，依靠流程重建與組織平臺化實施，以項目協作替換垂直科層制，提升部門間資源共享與協作的效率。

我們通過實證分析，以大族激光、寧德時代等制造業上市公司為研究對象，揭示了智能制造在推動人均產值增長、提升資產周轉效率及優化整體運營效能方面的作用。結合行業發展趨勢，研究指出制造企業仍要在關鍵技術融合、系統協同優化與組織機制重構等方面持續發力。智能制造將成為驅動制造業高質量發展的核心引擎，企業需把握技術革新與管理變革的雙重機遇，創建柔性、高效、智能的新型制造體系。