裝備制造業企業數字化轉型路徑研究

鐘媛媛

【摘 ?要】黨的二十大報告指出，加快建設制造強國、質量強國、航天強國、交通強國、網絡強國、數字中國。隨著數字技術的快速發展，推動企業數字化轉型成為裝備制造業企業實現高質量發展的重要路徑。目前，裝備制造業企業數字化轉型過程中仍然存在戰略支撐不足、試錯成本高、數據采集與應用能力不足等問題。論文通過典型案例分析總結，針對性提出裝備制造業企業數字化轉型的對策建議。

【關鍵詞】裝備制造業企業；數字化轉型；案例分析；路徑研究

【中圖分類號】F426；F49 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號】1673-1069（2023）04-0128-03

1 引言

黨的二十大報告指出，要堅持把發展經濟的著力點放在實體經濟上，推進新型工業化，加快建設制造強國、質量強國、航天強國、交通強國、網絡強國、數字中國。裝備制造業是國之重器，涉及門類廣、產業鏈條長，是制造業的脊梁，其發展水平顯示了一個國家工業體系技術實力及生產配套綜合能力。

在發達國家逆全球化及國內發展面臨要素資源約束日益趨緊的雙重背景下，我國的裝備制造業正面臨“高端回流”和“中低端分流”的雙重壓力，亟待轉型升級。隨著新一代信息技術的不斷發展和應用普及，數字經濟與實體經濟融合發展，裝備制造業將以數字化、網絡化和智能化為主攻方向，不斷推進數字化轉型升級，對于我國整個裝備制造業體系的優化提升具有基礎性、決定性作用。

2 裝備制造業企業數字化轉型的必要性

裝備制造行業的經營環境正在發生日新月異的變化。多品種、定制化、高品質的產品需求、越來越短的產品生命周期、完善的售后服務需求、極佳的客戶體驗需求和快速的交貨速度需求等，使得裝備制造行業的經營環境越來越復雜，市場環境也從過去的供不應求時代邁向供過于求時代，企業競爭從拼產品、拼價格邁向拼服務，裝備制造行業正處于數字化轉型的關鍵節點。

2.1 企業面臨挑戰的現實需要

裝備制造業具有高度復雜化、需求個性化、定制化、品種多批量小等方面的特點，屬于較為典型的離散型制造業，這也導致生產組織、供應鏈管理及售后服務領域轉型面臨較大的困難[1]。隨著客戶對產品性能和質量的需求越來越高，研發和生產的周期越來越短，產品及制造工藝日趨復雜，定制化個性化程序越來越高，這給企業帶來了較大的挑戰。進行數字化轉型可以有效貫通企業研發、生產和交易的全生命周期，重構企業內部的研發、生產、交易與融資模式，實現企業的高效與柔性生產，達到降本增效、提升效益的現實目的。

2.2 企業向價值鏈高端攀升的重要路徑

裝備制造業企業往往通過增加人力、設備、廠房等方面的要素投入來實現規模擴大與外延式增長，但隨著國內制造成本的不斷上升，過去的要素驅動式發展面臨瓶頸，亟需向創新驅動的發展方式轉變[2]。隨著工業互聯網、大數據、人工智能等技術的涌現，部分企業應用智能制造等技術實現了服務價值鏈的延伸與創新驅動增長，為數字時代的裝備制造業發展帶來了新動能?；跀底只D型，可有效降低研發試錯成本、實現批量個性化生產、促成并滿足買方市場、提升企業生產能力等，不斷提升產業鏈價值。企業廣泛應用物聯網設備和AI技術可采集分析海量數據，并實現對產品及設備的智能管理。企業可通過采取設計研發、制造與服務的一體化模式，實現分散化制造資源整合及核心競爭力的提升，推動裝備制造業生產型企業向服務型企業的價值鏈延伸轉變[3]，推動裝備制造業向價值鏈中高端攀升。

3 裝備制造業企業數字化轉型面臨的問題

3.1 企業缺乏全局的戰略支撐

絕大部分企業高層及員工缺乏對數字化轉型的深刻認知，普遍重視技術革新及系統、平臺、網絡等硬件方面的建設，忽略了從戰略全局謀劃并推進數字化轉型。因企業數字化轉型的戰略目標不夠明確，實施路徑及具體方案不夠清晰，同時也缺乏對企業組織結構、運行機制及其他配套落地措施的動態調整，導致數字化變革只是停留在局部、片面的層次。此外，大多數企業的數字化轉型停留在單一領域或環節，針對生產制造、銷售管理等全生命周期數字化轉型的企業極少，尚未實現全過程全范圍的覆蓋。

3.2 企業數據采集與應用不足

企業發展過程中，已沉淀了大量數據，但受限于數據獲取難度大、多源異構數據、數據標準不統一、數據質量差等問題，數據價值尚未有效釋放。首先，在數據采集方面，裝備制造企業老舊設備采集難、數據協議多導致統一匹配難、模型開發難等成為企業數據采集管理的主要難題。其次，企業數據流通環節也存在壁壘或“信息孤島”。大多數企業在研發、管理、生產等不同環節應用的軟件平臺不同，數據協議、標準和接口不一致，導致系統之間不能完全聯通，數據流轉較難。不僅企業內部的數據尚未實現匯聚流轉，產業鏈上下游企業間的信息也難以實現共享流通。

3.3 企業數字化轉型投資大，成本收益難以量化

企業的數字化轉型是一項系統性工程，涵蓋了硬件系統設備投入、業務流程優化、組織架構調整、數字化人才培養等方方面面，這些均需要大量的資金投入。但是企業數字化投資的周期較長，見效慢，試錯成本較高，這些都導致大部分中小裝備企業不敢投入，或是前期投入后，在效果不明顯下，又停止了進一步轉型升級，導致數字化轉型不徹底。

3.4 數字技術人才緊缺

裝備制造業屬于離散型制造業，這導致單個企業或單個工作人員熟悉掌握設計、生產、銷售全流程工作的可能性極低，企業復合型數字化專業人才較為缺乏[4]。首先，企業內部數字化人才結構性短缺。工廠生產一線人員文化素質水平普遍不高，對數字化、智能化、信息化設備及知識學習接受能力較弱。其次，復合型的數字化人才招引難、培育難。當前，從我國總量來看，根據中國信息通信研究院發布的《數字經濟就業影響研究報告》數據來看，我國數字化人才缺口近 1 100 萬，懂數字化技術、經營管理的復合型人才極其短缺。

4 案例分析

寧德時代新能源科技股份有限公司（以下簡稱寧德時代）主營業務為新能源汽車動力電池與儲能系統的研發、生產和銷售。作為具備全球領先地位的鋰離子電池研發制造公司，寧德時代專注于為全球新能源應用提供一流的解決方案。鋰電池行業發展過程中面臨生產制造流程較長、產品工藝較為復雜、管控點較多、檢測手段亟需多樣等方面的問題，沉淀的海量數據價值沒有得到有效發揮[5]。寧德時代立足于企業發展與行業面臨的普遍性問題，制定數字化轉型戰略，通過精益化、數字化和智能化相結合的方式進行實踐探索，實現提質、降本和增效的目的。

4.1 制定并實現“三步走”數字化轉型發展戰略

寧德時代根據自身實際發展情況及發展歷程，通過“三步走”戰略實現數字化升級躍遷。其中，第一個階段為“自動化”階段（2011-2013年）。企業快速提升設備、生產線、物流、倉儲等領域的自動化水平。第二個階段為“自動化+系統化”階段（2014-2017年）。寧德時代陸續導入企業管理、供應商管理和客戶關系管理方面的系統，并同時部署了大量產品生命周期管理應用軟件，開啟CPS（CATL Production System）體系建設。通過構建物聯網體系，前瞻引入私有云、公有云、大數據平臺，為第三階段的數據分析和智能化導入打下了良好的軟件基礎。第三個階段為“數字化+智能化”階段（2017年至今）。寧德時代切實發揮大數據的作用，在企業實際生產與工藝優化中運用數據分析管理決策功能。例如，利用先進算法對制造大數據進行分析，實現生產線智能排程、設備智能維護、質量智能管控等功能。將數字孿生、5G、AI等先進技術運用在生產線上，顯著地提高了實際生產的質量與效益。

4.2 夯實數據基礎，讓數字化“有據可依”

企業針對智能生產縱向集成需求，研究工藝、設備、質量等元數據模型，研發多協議解析引擎、數據預處理和轉換引擎技術，開發了多源異構數據采集平臺，實現多主題數據融合。構建制造執行系統、建立規范的設備導入標準，搭建互相聯通的網絡，實現生產環節的數據采集、數據檢索、智能監測與防呆控制；建立了電池制造生產線數據通信標準規范；打造了基于邊緣智能和大數據云架構技術，實現數據分層匯聚與治理；建立了精準、高效的動力電池制造數據平臺。

4.3 借力AI等先進技術實現數字化建設

寧德時代通過數字孿生、AI、機器學習等先進技術的應用，滿足了生產現場實際需求，取得了研制周期縮短、運營成本不斷下降、生產效率顯著提升的良好效果。例如，利用數字孿生技術建立產品數據管理（PDM）系統實現全局產品設計與仿真，依托三維模型的產品設計和仿真，可以在虛擬空間中實現模擬與試驗，大大減少了對真實空間中物理樣機的需求，如此可大幅降低研發成本，并進一步縮短研發周期。在物流環節，有效利用AGV、機器人、立體倉庫、RFID等智能化技術，有效提高了生產線物流效率。充分利用物聯網開展產品的遠程監測，通過植入針對電池系統的T-BOX終端，手機電池系統的售后運行轉臺，打通了制造與售后的大數據對接。寧德時代通過采取LAMBDA大數據架構，打造制造系統大數據平臺。通過這個平臺可實現制造系統數據的集成，并實現數據的集中分析及數據挖掘。

寧德時代通過對產品、設備的信息化、數字化改造，不斷優化企業生產與管理流程，實現了企業的高質量發展?；诎咐梢园l現：①循序漸進的戰略規劃或頂層設計是數字化轉型的前提保障。在數字化轉型中，要制定全局戰略規劃，項目實施過程中要系統謀劃、全員參與、覆蓋研發生產銷售等多個環節。②基于產品的全生命周期的數字化是基本路徑。在研發階段，基于數字化仿真模擬可以提前預知風險，縮短研制周期。在生產階段，利用物聯網技術及AI等技術，對生產進行全過程監測，實現精益化生產。依托測試、制造、售后等云平臺，在大數據框架下實現對設備、產品、設施的預測性維護，以及對設備工藝參數的自動化調優，形成閉環生產。③數據要素運營是關鍵環節。在數據采集方面，制定數據統一的標準，推動系統、網絡、平臺的互聯互通，推動數據的統一采集、匯聚、集成分析與處理，達到生產成本節約、生產過程安全可控、產品精益高效、品質統一的效果。

5 對策建議

5.1 制定切合實際的數字化轉型戰略規劃

數字化轉型是一項系統工程，做好頂層設計是實施企業數字化的前提保障。實施數字化轉型的業務面廣泛，包含了底層裝備的自動化改造及生產線建設、設備的互聯互通、生產及質量數據的采集、信息系統的實施應用、信息系統集成以及業務協同、跨企業的供應鏈協同、大數據研究應用等。企業要根據自身現狀及發展目標，充分借助各類數字化轉型方案解決商或供應商的專業化力量，實事求是地制定戰略發展規劃。圍繞“設施互聯、系統互通、數據互享、業態互融”4個原則，制訂企業數字化轉型戰略模式及解決方案，有的放矢地對研發體系、生產體系、營銷體系、售后體系進行數字化改造。

5.2 強化數字化認知及培養數字化文化

企業數字化變革一定要自上而下推動，數字化轉型先要刷新企業領導者的認知，建立和完善相關的推進機制。數字化轉型一定是一把手工程，由“一把手”統籌，打破“煙囪式”建設，重新定義體系和規則。推動數字化工作需靠領導者推動認知的統一，營造全公司的數字化轉型文化氛圍，明確數字化的目標和意義。加快推進人思維與認知模式的轉變，形成數字化轉型的共識與合力，做到上下同欲，上下同心，并輔以激勵和組織配套機制，保障工作落地。

5.3 開展全生命周期數字化轉型

實施數字化轉型要從“研、產、供、銷、服”整個企業經營的全生命周期及全價值鏈統籌推進。企業要加快應用5G、大數據、云計算等技術加快塑造企業數字化流程及實現資源利用最大化，推動“研、產、供、銷、服”等多領域多環節的數字化轉型，加快形成全新的數字化產業生態格局。在研發環節，企業通過虛擬制造、數字孿生技術等方式開展創新試驗，有助于提高研發效率，縮短測試周期，推動研發成果落地轉化；在采購環節，企業可依托供應鏈平臺系統或其他數字技術選擇性價比更高的產品，選擇更為合適的供應商；在生產環節，企業可以利用工業互聯網平臺收集大量生產數據、分析數據，促進傳統裝備制造向智能控制、智能制造方向轉化，進而優化生產流程與提升生產工藝；在管理環節，推動企業組織結構向網絡化、扁平化發展，提高部門之間的相互配合與協調程度，進而提升企業決策效率與溝通效率；在消費環節，依托線上社交平臺、短視頻等各種軟件搜集用戶關于產品的搜索、瀏覽、評價等各種數據，通過數據分析描畫用戶畫像，動態分析客戶需求及偏好，為調整生產決策、優化產品、及時響應市場需求提供決策支撐[6]；在運維服務環節，重點建設基于大數據驅動的遠程運維服務平臺，實現數據共享和業態互融。

5.4 加快開展數據資產運營

從發展趨勢看，大數據已成為生產要素和企業社會的核心資產。企業在數字化轉型中要格外重視數據要素價值，通過構建企業統一的數字化體系，搭建數字化的組織、管理與運維體系，為數據治理和應用提供組織和制度上的保障?；谛乱淮畔⒓夹g和工業互聯網平臺，構建以數據驅動為導向的協同研發平臺、智能管理與分析平臺、智能產品遠程運維服務平臺，構建基于制造大數據的智能診斷及服務平臺，對多元數據進行獲取、統計、分析及應用，為企業決策分析等提供重要價值。集成多維度數據的同時優化業務流程，實現產品全方位信息的綜合管理與分析，促進產品全生命周期的全過程優化。

5.5 加大人才培養力度

實施數字化轉型需要產品技術、制造技術、信息技術多學科交叉融合、融會貫通，一支專業化的人才隊伍是資源保障。企業要通過培訓等多種途徑培養數字化管理人才，全面提升管理人員的數字化思維，推動管理人才能在研發、生產、銷售等各領域應用數字化思維解決實際問題，鼓勵專業技術人員學習數字技術，成為懂產業、懂技術的專業人才。

【參考文獻】

【1】劉春明，吳洪文，高麗娟，等.數據驅動的裝備制造業數字化轉型路徑研究與實踐[J].智慧軌道通，2022，59（01）：1-4.

【2】王曉玲，韓平.數字經濟與裝備制造業融合發展研究——以東北地區為例[J].技術經濟與管理研究，2022（05）：105-110.

【3】楊菠，趙雄飛，寧遠明.高端裝備制造業數字化轉型的思考[J].信息通信技術與政策，2021，47（01）：34-37.

【4】張苑，馬瀟.推動四川省裝備制造業數字化轉型分析[J].決策咨詢，2023（01）：53-55+91.

【5】孫俊杰.寧德時代智能工廠實踐與創新[J].中國工業和信息化，2022（Z1）：72-77.

【6】閆莉，吳森.加快推動遼寧省裝備制造業數字化轉型的對策研究[J].遼寧經濟，2022（10）：8-12.