新一轮产业变革背景下制造企业数字转型动因、问题及策略研究

　　许旭 姚磊

　　当前，人类社会正处在一个大发展大变革大调整的时代，新一代信息技术创新应用正引领新一轮产业变革，工业互联网、能源互联网、智能制造等新模式不断孕育，共享经济、平台经济等新业态加速兴起。在这场调整变革中，工业经济时代的产业运行体系正发生根本性变革，资源配置、创新协作、生产组织、商业运营等方式加快转变，全球经济正迈入体系重构、动力变革、范式迁移的新阶段。数字转型是工业经济迈向数字经济的必由之路，是以数据为核心驱动要素，通过新一代信息技术应用推动资源配置方式、生产组织模式、商业运行逻辑、价值创造机制深刻变革，形成数字经济体系的重要进程，同时，也将大大提升制造企业的发展能力和价值。

　　数字转型成为新一轮产业变革的主旋律

　　从经济发展的历史看，一个长经济周期的产生通常会和一场重大的技术革命相伴随。近20年来，随着技术发展、模式创新和认识提升，科技革命驱动全球经济社会发生了翻天覆地的变化。互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术作为新一轮科技革命中创新最活跃、交叉最密集、渗透性最强的领域，正在引发系统性、革命性、群体性的技术突破和产业变革，驱动全球加速迈向以万物互联、数据驱动、软件定义、平台支撑、智能主导的数字经济新时代。

　　万物互联：互联一切可数字化的要素资源。通信网络的升级、软件系统的推广、智能终端的普及以及各类传感器的使用，促进人、机、物的泛在连接，使得产品与生产设备之间、不同的生产设备之间以及数字世界和物理世界之间能够实时联通、相互识别和有效交流。

　　数据驱动：驱动要素资源优化配置。随着万物互联不断深入，几乎所有生产装备、感知设备、联网终端甚至生产者本身都在源源不断产生数据，数据正成为一种新的资产、一种新的资源、一种新的生产要素。承载着信息和知识的数据，沿着价值导向自由流动的同时，带动资金、技术、人才等资源要素的优化配置。

　　软件定义：定义数字孪生的规则体系。软件定义本质上就是物理世界运行规律在数字空间的模型化、算法化、代码化、工具化，软件不仅可以定义产品结构和功能，而且可以定义生产流程和生产方式，从根本上优化产品服务、业务流程、企业组织和产业生态。软件早已不再是过去的软件业，而是产业的软零件、软部件和软装备。

　　平台支撑：支撑基于数字空间的产业生态构建。互联网平台成为全要素、全产业链和全价值链连接的载体和枢纽，有助于降低空间和时间对社会生产的限制，有助于提升资源配置、产业分工、价值创造的共享协同水平，有助于构建资源富集、多方参与、创新活跃、高效协同的开放共赢产业新生态。

　　智能主导：主导数字经济运行模式。人工智能等新技术加速向研发、生产、管理、服务等环节渗透，正在构建一套基于数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的闭环赋能体系，逐步形成从局部向系统再向全局、从单环节向多环节再向全流程、从单企业向产业链再向产业生态的智能运行体系。

　　制造企业数字转型动因及作用分析

　　为了顺应新形势，企业纷纷加快数字转型步伐。国际领先企业正积极倡导和实践数字转型策略，通过云计算、大数据、人工智能等新技术应用实现人、设备、产品等产业所有相关要素的相互识别、实时联通、有效交流，积极构建数字化条件下的竞争新优势。IDC调查数据显示，到2018年，67%的全球1000强企业将数字转型作为企业的战略核心。波士顿咨询公司（BCG）发布的《2018年全球最具创新力企业50强》显示，上榜企业的共同特点是具有较强的数字创新意识和执行力，在创新过程中充分运用大数据、人工智能等数字技术探索新产品和服务。制造业是数字转型的主战场，制造企业是数字转型的主体。对于传统制造企业而言，数字转型已经不再是一道选择题，而是一道生存题。在工业经济时代，企业能力体现在规模上，公司越大，能做的事情就越多，劳动力越多，公司就越有可能生产更多的产品，在更大的范围内分发销售，以及对业务合作伙伴和用户发挥更多的影响力。在数字经济时代，规模效益和劳动力红利已不是优势所在，更重要的是数字化思维的形成，以及在多大程度上利用数字化手段塑造企业发展新模式、挖掘新价值、形成新能力。世界经济论坛公布的全球首批9家先进制造业“灯塔工厂”中，70%～80%的灯塔工厂制定了明确的数字转型计划，30%应用了新的转型管理技术 ，60%～70%的灯塔工厂参与了以第四次工业革命为主题的多方合作。

　　（一）动因分析。当前产业界普遍认为，我们正进入一个不确定性时代，产业发展的规律性减弱趋势明显，复杂性、随机性、不可预测性问题增多，企业面临的不确定性有很多，来自技术演进、政策调整、市场競争、需求变化等多个方面，来自研发设计、生产制造、产品服务、产业链协作等多个环节，来自员工、合作方、竞争对手以及用户等多个主体。如何有效应对这些不确定性问题，是加快数字转型的根本动因。

　　需要应对生产过程复杂化。随着工业化持续推进，生产制造规模越来越大，设备、物料、工艺、流程越来越复杂，对生产制造过程的计划、实施、控制和管理提出了越来越高的要求。加快数字转型，有利于构建智能化、柔性化、绿色化的生产方式，提高生产制造的准确度、灵活度、精细度，有效应对劳动力、原材料等要素成本不断上升的趋势，加快要素驱动型向创新驱动型发展方式转变。

　　需要应对产业协作多维化。随着产业分工细化加剧，产业链条不断拉长，行业边界、企业边界以及生产者与消费者边界不断被打破，行业与行业、企业与企业、区域与区域之间的竞争与合作关系日趋复杂，加大了要素流通和产业协作的难度。加快数字转型，有利于构建资源富集、多方合作、利益共享、风险共担的产业生态，提升产业发展整体实力。

　　需要应对市场需求多样化。随着人们生活水平不断提高，大众消费需求逐渐从生理转向心理，消费者对产品多样化、个性化、差别化的需求不断增强，市场需求波动存在极大不确定性，企业需要重新定义以用户为核心的业务逻辑和供需关系，这就要求生产模式从以生产为中心向以消费为中心转变，从大规模标准化生产到大规模个性化定制转变。加快数字转型，将有助于企业构建需求精准感知、产品个性化生产、用户在线交易、供应链实时响应的生产组织方式，充分满足市场细分需求，从“长尾效应”中获取商机。

　　需要应对产品服务增值化。随着产品科技含量的提高，产品本身越来越复杂，对产品销售、安装调试、维护检测、维修再制造等相关服务的需求也就越迫切，同时产品智能化趋势越来越明显，为创新增值服务提供可能。加快数字转型，通过监测、整理和分析产品使用过程中的数据，实现产品全生命周期信息的可追溯，有利于构建面向产品全生命周期的研发、生产和服务体系，提升产品服务的附加值。

　　（二）作用分析。为了适应和应对环境变化所带来的不确定性问题，制造企业数字转型进程不断加快，必然引发资源配置方式、产业创新体系、生产运行方式、组织管理模式的根本性变革。资源配置更加网络化、全球化、快捷化。承载着信息和知识的数据，沿着价值导向自由流动的同时，带动技术流、资金流、人才流、物资流，不断突破地域、组织、技术的边界，推动形成泛在连接、弹性供给的工业互联网、制造业“双创”、工业电子商务等资源要素共享平台，促进资源配置从单点优化向多点优化演进，从局部优化到全局优化演进，从静态优化向动态优化演进，全面提升全要素的流通效率和水平。

　　产业创新更加协同化、开放化、互动化。互联网开放、共享、协同、去中心化的特征，促使创新活动在时间和空间上交叉、重组和优化，促使创新活动更加网络化、全球化和快捷化。在此过程中，大量知识经验能够以数字化模型形式沉淀并开放共享，大幅削减研发创新者的重复性劳动，有助于重构工业知识的复用、共享和价值再造体系。在这个过程中，产学研用多方主体基于互联网平台协同开展研发创新，创新流程从串行向并行演进，大幅缩短新技术产品从研发、小试、中试到量产的周期，构建多方参与、深度互动、快速迭代的创新生态。

　　生产制造更加智能化、定制化、服务化。传感器、通信网络、软件、控制系统等新技术与生产制造的深度融合，促进企业内部以及企业间研发设计、生产制造、营销管理各业务系统的无缝衔接和综合集成，加快实现网络化协同；促进研发制造能力与消费者需求精准对接，加快实现个性化定制；促进形成产品远程诊断维护、产品全生命周期管理、总集成总承包、精准供应链管理等新模式，加快实现服务化转型。

　　组织管理更加扁平化、柔性化、无边界化。新一代信息技术应用形成了泛在、及时、准确的信息交互方式，大幅降低信息、评价、决策、监督、违约等交易成本，带来了企业组织形态、流程、机制、主体深刻变化，促使扁平化组织的形成，破除企业自上而下垂直高耸的管理架构，减少管理层级，提高管理效率；促使柔性化组织的形成，快速响应市场需求和应对环境变化；促使无边界化组织的形成，构建跨行业、跨领域、跨主体的产业生态体系。

　　我国制造企业数字转型面临的问题

　　从国内看，我国需求端的企业数字转型已经具备良好基础，腾讯、阿里巴巴、百度、京东等互联网企业基于互联网平台和海量用户数据开发出丰富的数字化产品和服务，在运营模式创新、商业价值实现等方面取得了巨大成绩。但供给端的数字化转型还处于起步阶段，特别是制造业等传统行业，其转型动力主要来自于行业，不能从消费者处直接获取，再加上受限于能力薄弱、人才短缺等瓶颈，数字转型步伐整体较为落后，只有7%的企业能够突破转型困境，数字转型仍有很大空间。主要困境表现在以下四个方面：

　　（一）转型路径不清。目前，很多制造企业有开展数字转型的强烈意愿，却缺乏清晰的数字战略和转型实施步骤，不知道数字转型从哪里入手、最终愿景是什么。一些企业带着传统的信息化建设思维，通过 “机器换人”、搭建工业云平台、建设数字车间等方式解决单点单环节应用问题。一些企业在既有的IT架构、业务流程和管理模式基础上，用信息技术提升效率、改善流程。还有一些企业缺乏足够的互联网平台运营经验，对云计算、大数据、人工智能等技术了解不足，在如何选择合适的技术平台、培育商业模式方面踌躇不前。事实上，企业数字转型是一项系统性、复杂性和持久性工程，是以开放平台为基础支撑、以数据为核心，通过数据驱动企业战略思维、业务流程、组织管理、商业模式、人才培养等全方位转型，帮助企业建立快速有效、开放、深度探索数据价值的生产运行管理体系，从而形成新能力、构筑新优势。

　　（二）转型基础能力不强。数字经济时代，数据是核心，推动全要素数据化、全过程智能化、全领域数字化是制造企业数字转型的关键和基础。当前，我国绝大多数制造企业的数字转型尚处于初级水平，“技术+业务+数据”深度融合、共同发力程度不够，转型能力比较薄弱。从工业技术储备水平看，我国工业化进程尚未完成，许多制造企业仍停留在低利润的初级加工阶段，工艺设计与制造环节相对薄弱，工业技术积累不够深厚，工业机理、工艺流程、模型方法经验和知识积累不足，难以有效支撑数字转型过程中复杂数据分析和数字化知识传承、迭代与复用。

　　从业务数字化改造能力看，多数制造企业处于工业2.0和工业3.0补课阶段，工业设备、产品、生产线的传感器部署不足，连接水平低，工业数据采集难度较大，业务系统互通互联程度不高。截止到2018年6月，全国制造业重點领域关键工序数控化率为48.4%，覆盖全流程、全产业链、全生命周期的工业数据链尚未构建。40%的企业由于IT基础设施限制而尚未采用AI、物联网等与数字转型相关的技术。从数据应用能力看，制造业对工业大数据的准确性和实时分析有很高的要求，目前很多企业仍处在数据应用的感知阶段而非行动阶段，大部分企业利用采集到的数据描述和解释现象规律，而鲜少将数据用于预测性分析和决策性分析，对存在于用户的使用场景、隐形因素的相关性、产品被制造和使用的全生命周期中的数据价值挖掘不够。

　　（三）支撑服务不足。数字转型是一项复杂的系统性工程，制造企业尤其是广大中小企业受制于技术、资金、人才等因素，推进数字转型困难重重，迫切需要专业化服务和团队给予帮助。从解决方案供给看，目前大多为面向特定行业的通用型解决方案，满足客户需求的个性化、一体化解决方案较少，尤其缺乏集战略咨询、架构设计、设备上云、IT和OT融合、核心软件、数据运营、流程优化、风险评估、运维升级等于一体的端到端解决方案，掌握核心技术、对行业认知深刻、实践经验丰富、数据挖掘分析能力强、生态构建能力强的数字转型解决方案商较少，难以支撑制造企业可持续、全方位转型。从数字人才团队供给看，很多企业信息化团队对数字技术快速更新的响应能力和应对能力不足，具备数字技术与行业技能的复合型人才面临巨大缺口，将近90%的数字人才集中在传统的研发领域，其次是数字化运营领域，深度分析、数字战略、先进制造和数字营销等方面的人才最缺乏。此外，软件人才特别是工业软件人才缺口也十分突出，我国软件人才需求以每年20%的速度增长，每年新增需求近百万人，但目前我国高等教育和职业教育每年培养软件及相关专业人才规模不足80万人。

　　（四）工业大数据权属认定不清。工业大数据既是资源也是资产，其权属是否清晰，直接关系“大数据+”能走多远，关系到企业数字转型进程快慢。根据研究显示，以“数据驱动型决策”模式运营的企业，其生产力普遍可以提高5%～10%。从调研中得知，针对不同来源的工业大数据的所有权、使用权、管理权、交易权、享有权等，并没有被相关的法律充分地认同和明确地界定，数据权属和收益分成等大多在企业层面以合同方式约定履行，极易引发数据滥用、数据产权纠纷等问题。比如，个别工业云平台企业在未经过上云企业授权的情况下，私自采集企业接入平台的数据，并基于数据开发新产品、新方案，引发权益分成、知识产权纠纷等。

　　加快制造企业数字转型的对策建议

　　（一）强化数字转型顶层设计。一是研究制定推进企业数字转型的路线图，明确数字转型目标、任务和路径，引导企业理解转型发展内涵，转变管理思维和发展理念，在战略、业务、管理和数字技术应用之间统筹考虑、循环迭代、动态更新、融合创新。二是鼓励企业制定实施符合自身实际的数字转型方案，从用户、策略、人员、运营、创新、合作等方面系统评估自身所处的数字化阶段，预测评估数字转型成效、目标，确定战略实施的优先级别。三是推动实施企业“一把手”工程。提高企业家领导力，积极推动打通数字部门和非数字部门之间的交流、配合，利用科技手段为企业开辟新的能力、新的业务模式、新的收入来源，提高数字价值和规模。

　　（二）提升企业数字发展能力。一是加快推动企业设备、生产线自动化、数字化改造，推动核心设备和业务系统上云，打通企业内外信息流、数据流、业务流、资金流、知识流的协作链条，推进企业资源共享、能力协同，驱动企业业务逻辑从基于产品分工向基于知识分工转变。二是强化技术支撑能力，突破核心芯片、驱动器、工业以太网等关键器件和技术发展瓶颈，推动智能传感器、可编程逻辑控制器、分布式控制系统、数据采集与监控系统等研发和产业化。实施工业技术软件化工程，构建面向行业的知识库、模型库、零件库、工艺库和标准库。实施工业软件突破工程，围绕构建数字孪生体，增强设计仿真等核心工业软件供给能力。三是实施工业互联网创新发展战略，加快工业互联网网络建设，全面部署IPv6，持续推进企业内、外网络改造建设，推进工业互联网标识解析体系建设。坚持“补短板”和“建生态”双轮驱动，着力提升工业互联网平台核心能力，培养工业APP，打造开放共享的工业互联网平台生态体系。四是增强系统解决方案供给能力，培育一批专业化水平高、服务能力强的数字转型解决方案供应商，开发与行业特色、运营环境适配的数字转型解决方案，助力拓展传统企业全产业链数字化服务能力。

　　（三）完善数字转型公共服务体系。一是开展企业数字转型能力评估，围绕制造业数字转型应具备的核心要素、特征与能力，研究制定体现制造业数字转型能力的评价指标体系，确定科学合理、操作性强的监测评估方法，为政府、行业、企业推进制造业数字转型提供支撑。二是引导产业联盟、行业协会和科研机构等整合资源，加强前瞻性问题研究，提供政策咨询、专家智库、标准制定、人才培训等公共服务。三是引导大型制造企业、互联网企业联合构建行业数字转型公共服务平台，为企业提供基础设施架构、工具模型、数据运营等服务，支撑企业业务流程、组织架构和商业模式重新设计。四是组织开展经验交流与宣传推广会。通过举办成果展览、企业对接及系列深度行活动，总结和交流政府部门和重点企业在政策措施、工程实施、平台建设等方面的进展、经验和成效。通过媒体宣传、展览展示、书籍解读等多种形式探索推進路径、展示最佳实践、交流典型做法，进一步提升企业数字转型的影响力。

　　（四）探索数字转型体制机制创新。一是深化体制机制改革，深化“放管服”改革，大幅度简化融合发展领域的行政审批事项，对新型数字产品和服务实行包容审慎有效的监管，降低准入门槛。建立跨领域联合监管机制，积极推进负面清单制度落地，重点加强企业信用信息、个人隐私等方面的监管，为制造企业数字转型提供基本保障。二是强化工业大数据治理，在法律法规层面确立工业大数据资产地位，研究制订工业大数据管理制度，建立适应工业大数据资源完善、价值实现、质量保证、安全可控的管控协调机制，引导行业组织、骨干企业加快制定工业大数据确权、流通、交易、保护等方面的标准规范。三是探索“新工科”复合人才培养模式，引导高等院校设立和发展人工智能、大数据、智能制造、自动化等“新工科”相关专业，推动实施软件国民基础教育，支持制造企业、软件企业、高校等通过合作成立企业研究院、专业人才培训基地、联合招聘、共建项目团队等模式，培养“技术+运营”融合型数字人才。积极发挥群团、协会和平台、企业等市场主体的积极性，开展数字技能人才大比武、各类工程师大引进活动，提升相关技能人才的质量。

　　许旭 姚磊