基于人工智能的制造业数字化转型路径研究

来源：智能制造IMS

作者：徐明

当前，以“云物大智移”为代表的新一代信息技术正加速与制造业各环节深度融合，智能制造已成为世界主要大国获得制造业竞争新优势的必争之地。智能制造引领和推动新一轮工业革命，将进一步促进我国新一代信息技术、先进制造技术的深入融合，助推传统产业实施技术优化升级，支持新兴产业及未来产业的培育和发展，带动新技术、新产品、新装备发展，催生新的经济增长点。我国高度重视制造业发展，出台系列指导性政策文件引导制造业数字化、智能化转型升级，地方政府积极配套出台相关落实举措，形成了央地协同推进智能制造发展的良好局面。

制造业数字化转型是工业社会发展到一定阶段的必然趋势，是新一轮科技革命与产业变革的重要驱动力。伴随着工业互联网、人工智能、云计算和大数据等新一代信息技术的广泛应用，制造业正加速向智能化、服务化、绿色化方向发展，尤其高端先进的制造业体系是新型工业化的四大体系之一。数字化转型不仅为制造企业带来生产效率提升、产品质量改善、运营成本降低等直接效益，更为企业创新商业模式、优化组织结构、重塑产业生态提供了重要机遇。

制造业数字化转型并非一蹴而就，企业在转型过程中面临诸多挑战。一方面，数字化转型需要企业具备一定的技术基础和数字化能力，包括信息系统建设、数据资源整合、智能装备应用等，这对企业的资金投入和人才储备提出了更高要求。另一方面，数字化转型不仅仅是技术层面的变革，更是组织管理模式和业务流程的系统性重构。企业需要科学规划数字化转型路线图，坚持从战略高度推进组织变革，调整内部流程与外部协同，建立数字化文化氛围，真正将数字技术赋能到业务端。

信息安全和数据隐私保护也是制造业数字化转型亟待解决的现实问题。在工业互联网时代，设备联网、数据共享已成为必然趋势，企业生产运营高度依赖网络系统，数字化资产日益成为企业的核心资产。然而，工控系统脆弱性、数据泄露风险、网络攻击事件频发，给企业数字化转型带来严峻考验。加强工业信息安全顶层设计，健全数据安全管理制度，构建主动免疫的纵深防御体系，已成为保障制造业数字化转型安全、可控、可信的关键所在。

数字化转型对制造业从业人员的知识结构和专业技能提出了新的要求。一线操作工需要熟练掌握智能装备、机器人等设备的操控和编程，生产管理人员需要具备数据分析和优化决策能力，高层管理者需要具备数字化战略思维和变革领导力。因此，制造企业应重视数字化人才培养和技能提升，打造一支高素质、跨界型的“新工科”队伍，为数字化转型提供有力支撑。

已有研究表明制造业数字化转型既是大势所趋，也充满机遇与挑战。企业应充分认识数字化转型的战略意义，立足自身实际，科学规划转型路径，深化智能制造应用，推进组织流程再造，强化数字安全防护，打造转型所需的人才队伍，系统性地推进企业数字化转型，重塑制造业未来竞争力。本文在智能制造和制造业服务化大背景下，首先从系统论和演化经济学视角分析制造业数字化转型的必然和动力，剖析企业数字化转型过程中人工智能技术背景下的挑战和机遇，并从法规、人才和安全等角度给出转型的路径和变革策略。

20 世纪80 年代以后，新熊彼特主义借鉴制度经济学理论，将原有的技术与产业结构协同演化增长理论，进一步发展为产业发展演化的动力是技术与制度双轮驱动。基于系统论和政治经济学视域，归于生产力范畴的技术和生产关系范畴的制度同是推动产业发展的基本组成，相互影响。一方面，技术创新主要推动制造业数字化转型升级，并进一步推动生产方式发生质变，出现新质生产力；另一方面，制度影响企业推动技术创新和落地的能力。

产业发展经历从无到有的生成、从小到大的扩张和从低级向高低的跃升，是个不断演化、进化、迭代的过程。从经济演化的视角看，产业发展经历一系列经济形态演变后，产业结构不断升级、产业形态不停创新。制造业的数字化转型也是制造业转型升级和形态创新的过程，其本质在于技术演化与制度演化的协同、互动和相互促进过程，在经济形态和生产力水平相对稳定的特定技术范式下，经济发展和生产力提升处于量变状态，在此期间技术演化和制度演化相对稳定。随着生产实践的深度和广度不断扩大，技术创新不断积累和深化，创新速度加快，创新范围加大，原有技术范式下技术和制度的相对稳态被打破，此时需要加快制度变革以便有效协调技术演化和制度演化相互促进建立新的平衡。当前，数据要素和人工智能方式为主的数字技术已经突破原有的工业技术范式，激发制造业企业的数字化转型和智能化发展浪潮，同时推动制度变革要与数字技术为底层逻辑的新技术范式同步演化，逐步过渡到新的稳态平衡。

随着新一代信息技术的快速突破及向制造业领域的深度渗透，传统制造企业的产品形态、研发流程与制造方式、价值创造和实现路径，在数字空间正在或即将被重新构建。在数字空间中，传统制造业积累的工业数据资源、数字技术和制造业知识的数字化是企业宝贵的战略来源，这类数字资源具有更强的可流动性、非专有性及高价值依附属性。制造业数字化转型的发展动力主要源自信息技术的快速发展、全球市场竞争的不断加剧及政府“工业4.0”的支持政策和新型工业互联网等产业环境的变化。

新一代信息技术的飞速发展和不断成熟与普及，基于机器视觉的智能制造实践中，满足《中国制造2025》制造强国战略要求的自动化设备和智能设备为制造业提供了数字化转型的技术支撑和基础设施保障。其中工业互联网的发展主要以网络化、数字化、智能化的形式深入制造业的各生产环节，为企业生产运营模式、商业服务模式和组织形态带来深刻的变革。这些技术的应用使得制造业能够实现生产流程的智能化、自动化和柔性化，从而提升生产效率、降低生产成本，提高产品质量和个性化定制能力。

从全球范围内看，大型工业企业正在从战略、服务、组织、技术和创新等全方位进行数字化转型。全球市场竞争的加剧也迫使制造业不断寻求创新与突破。面对来自全球范围内的竞争对手，制造业企业需要不断提高自身的竞争力，以适应市场需求的快速变化和客户个性化定制的需求。数字化转型为制造业提供了一种有效的方式来应对这种市场竞争的挑战，通过提高生产效率、降低成本、提高产品质量和个性化定制能力，从而在激烈的市场竞争中占据一席之地。

政府政策的支持和产业环境的变化也为制造业数字化转型提供了重要的外部动力。越来越多的国家和地区将制造业数字化转型列为战略性新兴产业，并出台了一系列政策和措施来支持制造业的数字化转型。同时，产业环境的变化也促使制造业企业不断调整自身发展战略，加快数字化转型的步伐，以适应新的市场环境和行业趋势。

综上所述，新一代信息技术的快速发展、全球市场竞争的加剧、政府政策的支持和产业环境的变化共同推动着制造业数字化转型的发展，形成了数字化转型的内在动力和外部动力。制造业数字化转型逻辑结构图如图1所示。

我国的制造业数字化转型任务艰巨而复杂，随着信息技术的迅速发展，制造业企业逐渐意识到数字化转型的必要性。然而，数字化转型并非一帆风顺，而是伴随着诸多挑战与机遇。

首先，随着科技的不断发展，新一代的信息技术不断涌现，如人工智能、物联网、大数据等，这些技术的应用为制造业的数字化转型提供了强大的支持。然而，技术更新换代也带来了一系列挑战，包括技术更新的成本、技术应用的复杂性及技术更新对企业组织结构和员工素质的要求等。

其次，数字化转型还面临着数据安全与隐私保护的挑战。随着数字化技术的广泛应用，制造业企业产生的数据量呈现爆炸式增长，这些数据涉及到企业的核心业务信息和客户隐私数据，一旦泄露将对企业造成巨大损失。因此，如何保障数据的安全性和隐私性成为了制造业数字化转型中亟待解决的难题。

最后，数字化转型还面临着组织制度滞后于技术范式的挑战。推动产业发展的基本要求是技术与制度的协同匹配，按照演化经济学的观点也就是技术—制度的互动稳态平衡。数字经济的发展首先催生了技术范式的转变，同时也提出了对制度创新的需求。传统制造业企业的组织结构和文化往往较为守旧，员工素质参差不齐，企业需要通过培训和引进新人才等方式提升员工的数字化素养，同时还需要进行组织文化的调整和变革，改变现行的制造业相关产业政策适应数字技术范式下制造业转型升级的要求。

然而，数字化转型也给制造业带来了前所未有的机遇。首先，数字化转型可以帮助企业实现生产过程的智能化和自动化，提高生产效率和产品质量，降低生产成本，增强企业的竞争力。其次，数字化转型可以为企业开拓新的业务模式和增值服务，促进产业升级和转型升级。最后，数字化转型还可以为企业提供更广阔的发展空间，帮助企业实现可持续发展和长期发展目标。

制造业企业应积极应对挑战，抓住机遇，加快推进数字化转型进程，实现转型升级和可持续发展。数字化转型行动的基本逻辑如图2所示。

制造业数字化转型作为行业现代化的重要一环，不仅涉及现有技术应用的深化，也包括对技术创新和商业模式的革新。在此领域内，技术应用成为是否能成功实施数字化转型的直接因素，涉及了一系列的技术选择、系统集成与数据分析等关键步骤。

技术的选择必须基于企业自身的实际需求，针对性选择适合的数字化工具和平台。例如，工业互联网在工业实践中证实是有效架构体系，通用的层次包括边缘层、IaaS 层、PaaS 层和SaaS 层。其中，网络是其基础，安全是其保障，数据是其主要要素，智能是应用强化的方向。工业物联网技术提供了设备互联互通的可能，使得数据实时监测和远程控制成为现实，进一步优化了生产流程和提高了设备利用率，促进信息技术、运营技术、通信技术业务走向融合，同时使工业现场总线逐步演变为以太网、IEEE802.11、5G+ 通信等技术，该领域内，我们借助深层神经网络对设备状态数据进行分析，准确预测设备维护和故障时间，有效降低了生产中断的风险。

系统的集成性能决定了数字化转型的效果。通过建立企业资源计划系统和制造执行系统，形成覆盖订单、物流、生产和服务等全链条的信息化平台，实现生产过程的透明化和优化。此阶段，我们采用模块化设计，利用微服务架构提高系统的灵活性和扩展性，确保各环节能平滑衔接，降低系统间的依赖。

数据分析在整个数字化转型中扮演了核心角色。企业通过大数据分析，进行数据驱动的决策支持，提升响应市场变化的敏捷性。可运用集群分析、主成分分析等方法细致挖掘生产数据和销售数据，揭示产品设计改进和市场需求预测的关键影响因子。特别地，采用支持向量机对市场需求波动进行分类和预测，在供应链优化中取得显著成效。未来大语言模型技术引入工业互联网，面向智能制造和制造业服务化远程化新需求，以基础大模型为技术底座、工业应用为切入点的工业大模型，依托基础大模型的结构和知识，融合工业细分行业的数据和专家经验，形成垂直化、场景化、专业化的工业应用模型，主要在三个方面：推动生产制造高效化发展，大幅缩短生产周期；有效降低生产制造的成本消耗，推进制造业绿色化、集约化发展；推动生产制造柔性化发展，实现解决方案在不同场景中的快速适配。

在探究数字化路径的过程中，也面临着多重挑战。由于很多企业的数字基础不足、数字思维转变困难、数字能力缺失的约束，传统的产品开发思维难以应对数字化、智能化挑战。关键的挑战包括技术与现有流程的兼容问题、人员的技能转换障碍，以及数据安全与隐私保护的压力。采取多元化策略，包括升级传统设备进行数字化适应、开展跨部门的员工数字技能培训，以及建立严格的数据管理和保密机制，以此应对上述挑战。此外，制造企业与数字服务企业深度合作，将传统的新产品研发模式逐步改造成数字创新网络嵌入模式，即制造企业嵌入到由大量相互连接的数字服务企业从而构成复杂的创新网络，其工作成效较制造企业原有的新产品开发模式在创新的深度和广度上不断拓展，并进一步演化成适合数字化转型的创新网络。

制造业的数字化转型，既是对传统生产模式的深度变革，也是对产业生态的广泛影响。当前阶段，实践中注重协同作用的启发机制构建至关重要，应该推动跨界合作，以加速产业知识的积累与创新能力的提升。制造业数字化转型的逻辑与路径的研究，不仅需立足于技术发展现状和挑战，更应体现深入的理论洞见和实际的应用价值。

在制造业数字化转型中，组织变革是至关重要的一环。组织变革规划涉及到企业组织架构、人员培训与激励机制等方面的调整，以适应数字化转型所带来的新业务模式和工作流程。为了顺利实现数字化目标，企业必须对其组织结构和运营方式进行彻底的审视和调整。

首先，企业需要明确组织变革的目标。这一步骤至关重要，因为它将为后续的变革策略和计划提供指导。在确定目标时，企业应考虑当前的业务痛点、市场需求及未来的发展方向。

接着，企业需要制定相应的变革策略。这包括重新设计组织结构或调整业务流程等方面。根据实际情况，有时可能需要进行组织结构的彻底重塑，以适应数字化转型的需求。

在确定变革策略后，企业需要明确变革的责任人。这些责任人将负责推动变革计划的实施，并确保其顺利进行。他们的角色至关重要，需要具备领导能力和变革管理经验。

随后，企业应制定详细的变革计划。这一计划应包括变革的时间表、具体任务和所需资源等方面的安排。只有通过周密的规划，企业才能有效应对数字化转型过程中的挑战。

在变革计划确定后，企业需要考虑是否进行人员培训。在数字化转型过程中，员工的技能和知识可能需要得到更新和提升，以适应新的工作需求。因此，开展针对性的培训是必不可少的一步。

在人员培训完成后，企业可以开始实施变革计划。这包括对组织结构、业务流程等方面的调整和优化，以实现数字化目标的落地。

随着变革计划的实施，企业还应考虑是否进行绩效评估。通过对变革成果的评估，企业可以及时发现问题并采取相应措施，以确保数字化转型的顺利进行。

最后，企业需要不断调整变革计划，以适应外部环境的变化和内部需求的调整。数字化转型是一个持续的过程，需要企业不断地进行反思和优化。

通过系统地进行组织变革，企业可以更好地适应数字化转型的需求，提升竞争力并实现持续发展。制造业数字化转型整体解决方案框架如图3所示。

数字化转型是制造业在人工智能时代迈向智能化、高效化的必由之路。然而，数字化转型过程中存在着一系列难题，其中之一即为数据安全与隐私问题。随着制造企业信息化程度的提升，数据安全与隐私已经成为数字化转型过程中的头号难题。

在制造业数字化转型的过程中，数据的安全性和隐私保护至关重要。数据安全评估和隐私保护方案设计是确保数字化转型顺利进行的重要环节。数据安全评估需要全面分析企业内部数据的敏感性和风险，以确定哪些数据需要受到特别保护。同时，隐私保护方案设计需要制定相应的技术和管理措施，确保企业数据在采集、存储、处理和传输过程中不受到未授权访问和泄露的风险。

为了更好地解决数字化转型过程中的挑战，制定和实施数字化转型方案是至关重要的。然而，数字化转型并非一蹴而就，需要不断地实施、监控和调整。当企业达成数字化转型目标时，需要及时总结经验，不断优化和改进数字化转型方案，以应对日益变化的市场环境和技术趋势。

综上所述，数字化转型难题中的数据安全与隐私问题是制造业在人工智能时代面临的重要挑战之一。通过科学合理的方法和措施，制定和实施数据安全评估、隐私保护方案设计等措施，可以有效应对这一挑战，推动制造业向智能化、高效化迈进。制造业数字化转型难点如图4所示。

人工智能时代的制造业数字化转型是当今全球制造业的重要趋势之一。在这一转型过程中，数字化和智能化的人才培养与转型成为关键因素之一。数字化转型中涉及的人才培养与转型面临难题需要更灵活的解决路径。

人才培养与转型面临着技术更新速度快、知识更新迭代频繁的挑战。在AI 技术不断发展的背景下，制造业需要具备与时俱进的人才队伍，能够不断学习和适应新的技术和工作方法。因此，传统的人才培养方式已经无法满足制造业数字化转型的需求。针对这一挑战，可以建立灵活多样的培训机制，包括线上学习、实践培训、跨界交流等方式，尤其可以基于大预言模型实践人机互动共同学习的模式，以提高人才的适应能力和学习效率。

人才培养与转型还面临着人才供给不足的问题。随着制造业数字化转型的深入，对高素质人才的需求日益增加，但现有的人才供给体系存在着供需失衡的情况。因此，需要建立健全的人才培养机制，包括加强高校与企业的合作、优化职业教育体系、培养适应数字化转型需求的专业人才。同时，还可以通过政府引导和政策支持，吸引更多优秀人才投身于制造业数字化转型领域。另外应用人工智能大模型结合增强搜索实现已有工业化知识的挖掘、加工、迭代和再造也是工业大模型知识驱动的未来模式。

此外，人才培养与转型还需要面对传统企业文化和组织结构的惯性影响。在许多传统制造企业中，存在着保守的企业文化和僵化的组织结构，难以适应数字化转型的需求。因此，需要进行文化变革和组织重构，打破陈旧的思维模式和体制机制，激发员工的创新潜能和学习动力。在此过程中，领导者的角色尤为关键，他们需要提供清晰的愿景和坚定的领导，引领组织实现数字化转型的目标。

综上所述，通过建立灵活多样的培训机制、健全人才供给体系、推动文化变革和组织重构，以及尝试人机交互和人机智能融合等方式，可以有效应对这些难题，推动制造业实现数字化转型的目标。

人工智能时代的到来催生了制造业的数字化转型浪潮，数字化转型已成为制造业企业高质量发展的必由之路，推动着企业探索新的发展路径和业务模式。在这一转型过程中，依据制造业“微笑曲线”，通过遴选在研发设计、生产制造、市场营销等维度开展数字化转型成功的案例，深入分析其变革逻辑、路径和实践。以下将聚焦于分析几个成功的案例，旨在揭示人工智能在制造业中的应用与影响。

ABB 集团作为一家工业自动化和电气设备公司，通过引入人工智能技术实现了生产流程的优化和智能化管理。他们采用了基于机器学习的预测维护系统，通过对设备运行数据进行实时监测和分析，实现了设备故障的提前预警和预防性维护，大幅提高了生产效率和设备利用率。这一案例充分展示了人工智能技术在制造业中的应用潜力，为企业提供了更加智能化的生产解决方案。

特斯拉作为一家电动汽车制造商，利用人工智能技术实现了智能制造和智能驾驶的突破。他们通过大数据分析和深度学习算法，实现了车辆生产过程的智能化管理和优化，提高了生产效率和产品质量。同时，他们还将人工智能技术应用于自动驾驶系统中，实现了智能驾驶功能，为用户提供了更加安全和便捷的驾驶体验。这一案例展示了人工智能在汽车制造领域的广泛应用和巨大潜力。

富士康作为一家电子制造服务公司，通过引入人工智能技术实现了生产流程的智能化和自动化。他们采用了机器人和自动化设备来替代传统的人工操作，实现了生产过程的高度自动化和智能化管理。这一案例不仅展示了人工智能技术在制造业中的应用效果，也为其他制造企业提供了可借鉴的经验和启示。

近年来，许多制造企业在数字化转型过程中取得了显著成效，为传统制造业数字化转型提供了宝贵的实践经验。比如海尔集团通过组建跨界创新平台卡奥斯（COSMOPlat），整合全球创新资源，打造全流程用户参与的大规模定制模式，实现了从大规模制造向大规模定制的转变。再如集团基于工业互联网平台M.IoT，连接供应商、经销商等上下游企业，打通研发、采购、生产、销售和服务等业务链条，实现了业务流程的数字化协同。

综上所述，以上成功案例的分析表明，人工智能技术已经成为推动制造业数字化转型和智能化发展的重要驱动力。通过引入人工智能技术，制造企业能够实现生产过程的优化和智能化管理，提高生产效率和产品质量，从而赢得市场竞争优势。人工智能时代的制造业数字化转型已经取得了初步成果，但也面临着诸多挑战和变革，需要进一步深入研究和探索。

人工智能时代的制造业数字化转型是当前制造业发展的必然趋势。在这个过程中，经验总结与启示对于指导实践具有重要的指导意义。通过对变革实践与案例的深入分析，可以更好地总结出制造业数字化转型的逻辑和路径，以及在此过程中可能遇到的挑战与变革。

在实践中，首先需要明确制造业数字化转型的目标和方向。这涉及到企业对自身现状的准确诊断及对未来发展的清晰规划。在确定转型目标时，企业需要充分考虑市场需求、技术趋势及内部资源等因素，确保转型方向与企业整体战略的契合性。其次，在实施过程中需要注重技术与业务的融合。数字化转型并非简单地引入一些新的技术手段，而是要将技术与业务深度融合，实现生产、管理、营销等各个环节的全面优化。这需要企业具备跨部门协同的能力，打破信息孤岛，实现信息共享与集成，从而提升整体效率和竞争力。

此外，变革实践中需要注重组织文化和人才培养。数字化转型不仅仅是技术的变革，更是组织文化和员工思维方式的转变。企业需要重视组织文化建设，营造开放、创新的氛围，激发员工的创造力和积极性。同时，还需要加大对人才培养的投入，培养具备数字化技能和创新能力的人才队伍，为企业的可持续发展提供人才支撑。

最后，变革实践还需要注重风险管理与持续优化。数字化转型过程中可能面临诸多挑战和风险，如技术风险、安全风险、市场风险等。因此，企业需要建立完善的风险管理体系，及时应对各种可能出现的风险。同时，数字化转型是一个持续优化的过程，企业需要不断地进行数据分析和业务评估，发现问题、改进方案，不断提升数字化水平和核心竞争力。

传统制造企业数字化转型涉及技术与组织管理的转变和重塑，要克服不愿买的意识题、买不到的供给问题、买不起的成本问题、用不好的能力问题和不持续的问题。只有将数字化技术与企业的业务流程、组织结构、人才培养等方面进行深度融合，才能真正实现数字化转型，提升企业的竞争力。相关企业的数字化转型实践表明，制造企业要实现数字化转型，必须围绕客户需求，以数据为驱动，打通业务链条，重塑业务模式，构建数字化生态。只有这样，才能在数字经济时代保持竞争优势，实现高质量发展。

制造业数字化转型是一个复杂的系统工程，需要企业在技术应用、组织变革、人才培养等方面统筹推进，应对转型过程中的各种挑战。制造企业要立足自身优势与特点，明确数字化转型的逻辑起点，制定科学的转型路径，积极探索数字化转型的实践模式。同时，制造企业还需加强与产业链上下游企业、高校科研机构等创新主体的协同创新，共同推动制造业数字化转型不断走向纵深。相信通过政府、企业、社会各方的共同努力，中国制造业必将在数字化转型的浪潮中实现高质量发展，为建设制造强国贡献力量。