数字化转型下智能制造的高质量发展：内在机理、现实困境及路径选择

数字化转型下智能制造的高质量发展：内在机理、现实困境及路径选择

钱宝超

通用技术集团机床工程研究院有限公司上海分公司 210032

摘要：面对世界愈演愈烈的新一轮科技革命浪潮，尤其是OpenAI等新一代人工智能大模型技术的推出，将加速未来产业结构的重塑。面对新一代数字化技术对未来制造产业的影响，在制造领域，我国该如何在智能化、数字化、科技化、网络化领域抓住生存发展机遇？鉴于此，我国想要践行制造强国经济发展战略，必须大力发展数字化转型背景下的智能制造技术。面对我国智能制造在推动高质量发展过程中表现出来的转型乏力现象，本文结合数字化视阈下智能制造技术在发展过程中内在机理、现实困境等方面进行相关理论阐释，并同时针对我国智能制造领域的高质量发展提供科学路径选择，以期为推动我国智能制造领域的高质量发展提供一定借鉴参考。

关键词：数字化转型；智能制造；高质量发展

引言

随着经济全球化进程的不断加速以及科学信息技术产业的不断创新升级，数字化转型背景下的智能制造行业日渐占据经济发展领域中的领头羊位置，成为推动我国经济高质量发展的重要助推剂。2022年，我国数字化转型背景下智能制造领域经济总量超过52万亿，国民经济总量同比上升44.3%。据国家相关经济部门估计，2023年智能制造领域经济总规模将稳超55万亿，成为扎实推进我国数字经济高质量发展的重要新动能。［1］智能制造领域的数字化转型不仅代表着我国经济发展结构及产业成长规模的全方位变革，更是数字智能技术对大数据时代社会经济体系的一种系统性重塑。诚然，智能制造技术虽在数字化转型过程中扮演着生力军角色，但智能制造技术的转型升级过程也伴随着诸多现实困境有待解决，如政策法规滞后、市场竞争激烈等。本文旨在通过对数字化背景下智能制造技术在高质量发展过程中的内在机理、所遇到的现实困境以及解决路径方向进行系统化探讨，以更好实现智能制造在数字化转型背景下的高质量发展。

一、数字化转型下智能制造高质量发展的内在机理

在数字化转型的背景下，智能制造迎来了高质量发展的新时代。通过充分利用先进的数字化技术，在制造领域实现了生产过程的数字化、自动化和智能化。在5G、大数据、物联网、云计算、人工智能等技术的广泛应用，使得智能制造技术能够对生产过程中的数据进行实时采集、分析，帮助经营者更好的、更科学地进行生产决策，对生产环节中进行生产流程优化。可以说，数字化转型助力智能制造技术实现了经济领域的全面升级，推动了企业向数字化、智能化、高质量发展的方向迈进，也使智能制造高质量发展的内在机理在技术、管理、组织和人才等多个领域有所创新。

（一）数据驱动决策

在数字转型的背景下，智能制造实现高质量发展的内在机理之一是通过数据驱动的策略。首先，实时数据采集和监控成为数字智能制造的基石。各种传感器、物联网设备等技术在生产环境中得到广泛应用，直接实现对设备、生产流程、原材料等方面的实时监测。这些实时数据的采集不仅使得企业能够全面了解生产现场的状态，也为数据驱动的决策奠定了基础。通过对历史数据和趋势的智能化分析，企业能够更好地预测生产状况，及时应对潜在智能制造问题，提升生产制造质量。

另外，数据驱动的策略还体现在全生命周期的质量管理上。数字化转型使得智能制造技术能够在产品设计、生产、运营和售后服务等各个环节实现全程数据管理。这种全生命周期质量管理的策略有助于智能制造行业全面掌握产品的质量信息，及时发现、改进和解决智能产品质量问题，推动产品质量的持续提升。

数字化智能制造的数据驱动策略还涉及到供应链的优化问题上。通过实时监控原材料的供应链、物流和库存等信息，智能制造技术能够更好地协调供应链上下游的关系，确保原材料的及时供应，避免智能制造技术在生产应用过程中中断，保障产品质量。

可以说，数字化转型下智能制造高质量发展的内在机理是在全面实施数据驱动策略的基础上得以实现的。通过实时数据采集、大数据分析、全生命周期质量管理和供应链优化，企业能够更加敏锐地应对市场变化，提升生产效率和产品质量，进而实现智能制造的高质量发展。这一内在机理为企业在数字时代立足市场提供了坚实的基础。

（二）实时监控与反馈

数字转型下的智能制造系统实现了对生产全过程的实时监控，也成为推动智能制造高质量发展的内在机理之一。通过传感器、物联网设备和实时监控系统，制造企业可以即时了解设备状态、生产进度、产品质量等关键信息。这种实时监控与反馈机制有助于及时发现潜在问题，采取纠正措施，确保产品质量的稳定和可控。并且，实时监控反馈直接关联到智能制造生产质量的提升问题上，通过对生产过程的智能实时监控，企业能够迅速识别潜在的问题或质量异常，并在生产过程中实施及时的调整和纠正。这不仅有助于降低智能制造过程中的缺陷率，提高产品的一致性和稳定性，同时也有助于在生产中实现更高效率和更快速的响应。

另外，实时监控反馈在改进生产流程和优化资源利用方面发挥着关键作用。通过对智能制造环节的实时数据进行分析，企业可以识别生产制造流程中的瓶颈和低效环节。这为企业经济发展提供了改进的方向，推动智能生产流程的优化，提高整体智能制造效率。

实时监控反馈的机制还涉及到智能制造中的自动化与人机协同。通过智能实时监控，自动化系统能够及时感知生产状况并做出相应产业发展及经济结构调整，实现生产流程的智能自动优化。与此同时，工人可以根据实时反馈作出更为灵活的决策，提高生产的灵活性和适应性。

二、数字化转型下智能制造高质量发展的现实困境

随着科技信息技术的飞速发展，数字化转型已经成为当今制造业发展的主要趋势之一。在这一数字化背景下，智能制造以其高效、智能、灵活等专业特点受到经济产业的广泛关注，成为发展壮大国家战略性新兴产业、加快建设现代化产业体系的重要手段。［2］然而，数字化转型下智能制造的高质量发展面临着一系列现实困境，如数据隐患与隐私保护困难、技术标准与互操作性挑战大以及人才短缺及专业培训不完善等，这些挑战不仅限制着智能制造行业的发展速度，也影响着其质量提升的路径。

（一）智能制造领域数据隐患与隐私保护困难

在数字化转型背景下，大数据在互联网技术漏洞中的泄漏风险与日俱增，智能制造高质量发展面临的首要困境就是数据隐患与相关隐私保护困难问题。［3］随着智能制造业大规模采集和利用数据的趋势日益加强，企业在数字化转型中必须面对如何平衡数据利用与隐私保护之间的复杂关系。

数字化转型所带来的大规模数据采集活动使得企业陷入潜在的数据流失风险隐患之中。在智能制造生产环节中，各类传感器和物联网设备不断产生着海量的生产制造数据，包括设备状态、产品质量、员工行为等各个方面。这些数据的广泛采集为提高生产制造效率和产品质量提供了智能支持，但与此同时，这也使得企业数据面临外部攻击、泄露和滥用的风险。

另外，智能制造的隐私保护问题互联网大数据时代愈发凸显，尤其是在涉及个人身份和工作行为的数据采集方面。在数字化转型过程中，智能制造对员工的生产行为、工作效率等方面的数据进行收集和分析，以优化生产流程和提高工作效率，但这也加剧了对员工隐私被潜在侵犯的风险。因而，企业需要在追求高质量发展的同时，找到合适的平衡点，确保员工隐私能够得到充分的尊重和保护。另一方面，隐私保护问题也是智能制造行业在数字化转型过程中需要遵守的道德伦理及行政法规规范。企业需要树立符合伦理标准的数据使用理念，维护智能制造企业的社会责任感，避免因数据滥用而扰乱社会秩序。

（二）智能制造领域技术标准与互操作性挑战大

众所周知，在数字化转型过程中，智能制造面临着技术标准与互操作性的互相异化的专业挑战，这是一个干扰智能制造领域高质量发展无可避免的现实困境。智能制造领域的不同技术供应商可能涉及多个不同的标准及架构，进而造成智能制造过程中的系统集成及互操作性的异构。［4］这使得不同智能制造系统之间的集成变得异常复杂，企业在构建数字化智能制造生态系统时面临着巨大的行业发展困境。换言之，缺乏统一的技术标准，可能导致系统难以协同工作，智能制造数据难以流通，直接影响数字化转型中智能制造高质量发展的整体效果。这在竞争激烈的市场环境下，可能成为制约企业快速适应智能技术的一大瓶颈。

另外，互操作性挑战也是数字化转型中的一个重要问题。由于各个系统之间的差异根源，智能制造数据在不同平台之间的传递和共享愈加困难，企业在整合供应链、生产流程和物流等环节时也面临着巨大的复杂性。智能制造领域的互操作性不足问题甚至可能导致信息孤岛的形成，阻碍了数字化智能制造全面协同的实现。［5］为了克服这些挑战，企业和行业需要积极参与及推动技术标准的制定。在国际、国内层面建立通用的智能制造技术标准，推动智能产业链的标准化，这将有助于降低系统集成的难度，提高不同系统之间的兼容性。此外，通过引入开放式的智能平台及接口，促使各个系统更好地实现互操作，为数字化转型中智能制造的高质量发展提供更为灵活和可持续的解决方案。

（三）智能制造领域人才短缺及专业培训不完善

人才短缺一直是各行业发展缓慢的重要根源。在现代社会，科技迅猛发展、产业结构深刻变革的背景下，对高素质、多领域综合素养的人才需求更为迫切。然而，由于教育体系滞后、产业需求动态变化、培养机制不够灵活等多方面原因，智能制造领域的供给与需求之间的鸿沟在不断加深，进而成为数字化转型下智能制造高质量发展的重要制约。

首先，数字化转型对于智能制造需要具备新技术的熟练应用，但市场上智能制造专业人才短缺却成为一种普遍行业现状。智能制造领域急需拥有深厚的数字技术、大数据分析、人工智能等方面的专业知识的工程师和技术人才，以适应数字化转型带来的智能技术革新。由于智能制造领域的技术不断更新迭代，传统的培训模式可能滞后于智能技术发展，对智能制造人才的培养造成一定影响。同时，数字化转型中智能制造行业还需要企业拥有具备跨领域综合素养的全能人才，能够在复杂的数字化生态系统中进行协同工作。这其中既包括数字化技术与业务的深度结合，也需要具备跨学科的综合能力。当前传统教育体系较难培养出这类智能化专业人才，因而需要智能制造行业需要加强内部的培训和跨领域交流以弥补这方面的人才短板。

三、数字化转型下智能制造高质量发展的路径选择

在数字化转型的时代潮流中，智能制造高质量发展成为企业经济结构迈向未来的关键路径。首先，通过不断进行技术创新与数字化整合，智能制造业得以充分利用先进的数字技术，构建智能化的生产体系，提升生产效率、降低成本，并实现全产业链的数字化协同。［6］其次，人才培养和战略合作也是数字化转型不可或缺的要素。企业需通过制定全面的人才培养计划，招揽数字技术领域的新鲜力量，并对现有员工进行持续的培训，以确保团队具备应对数字化挑战的综合素养。通过技术与人才这两个关键维度的路径选择，智能制造将能够在数字化浪潮中实现高质量发展，赋能未来产业格局的演进。

（一）推进智能制造领域技术创新及数字化整合

在数字化转型的浪潮中，技术创新与数字化整合成为智能制造企业实现高质量发展的核心路径之一。智能制造技术创新不仅推动了生产方式的深刻变革，还为企业提供了更高效、智能的生产手段。首先，引入先进的数字技术是实现智能制造技术创新的重要途径。人工智能、大数据分析、物联网等新兴技术的广泛应用，使得企业能够实现生产过程的智能化和自动化。通过智能制造设备的引入，企业能够更加灵活地应对市场需求的变化，提高生产效率。同时，大数据分析能够为企业提供全方位解析，帮助企业实现优化生产计划及预测市场趋势，从而在各方面提高企业的决策水平。

另外，数字化整合是实现智能制造高质量发展的关键一环。通过数字化整合，企业能够构建起智能化的生产流程和系统。不同设备之间的互联互通使得信息能够在整个生产链中流动，实现生产过程的实时监控和调整。这不仅使得企业能够更好地掌握生产过程的各个环节，及时发现和解决问题，提高生产质量，同时也为企业提供了更加灵活和高效的智能管理手段。数字化整合也推动了企业与供应链、销售渠道之间的协同，形成更加智能的生态系统，从而提升智能制造高质量发展的整体竞争力。

可以说，技术创新与数字化整合为智能制造企业提供了实现智能制造高质量发展的战略路径。通过不断探索智能新技术、优化数字化系统，智能制造行业能够在数字化转型浪潮中抢占先机，实现可持续、智能化的发展。

（二）推进智能制造领域人才培养及战略合作

人才是国家发展中的核心资源和最重要的推动力量，其创造力、创新力以及专业知识的积累和运用直接决定了一个国家在科技、经济、文化等多个领域的竞争力和可持续发展的能力。换言之，优秀人才是国家取得科技创新和产业升级的关键因素，他们对推动国家的经济增长及社会进步至关重要。因而，实现智能制造高质量发展的另一关键路径在于人才培养及战略合作。

人才培养成为数字化转型中智能制造高质量发展的重中之重。智能制造领域需要制定全面的人才培养计划，以适应数字化时代智能化的发展需求。另外，招聘具备数字智能专业知识的新鲜力量也必不可少，但更为重要的是对现有员工进行持续的培训和提升。其中既包括数字技术、大数据分析、人工智能等领域的基础知识，也包括与数字化转型相关的管理和决策技能。通过内部培训机制，企业能够不断提高员工的技术水平，使其更好地适应数字化智能制造工作环境。

同时，为了促进人才培养及战略合作，企业可以通过设立专业的培训机构或学习平台，为员工提供灵活多样的智能制造学习资源，培养其数字化技能。与此同时，企业可以积极参与产学研合作平台，借助政府支持和产业联盟，推动企业与高校、智能科研机构之间的深度合作。此外，建立定期的技术交流与合作机制，促进双方资源的共享和交流，不仅能够解决人才培养的问题，还有望推动数字化转型在智能制造高质量发展领域的更快发展。

结语

面对我国智能制造在推动高质量发展过程中表现出来的一系列现实困境，本文结合数字化视阈下智能制造技术在发展过程中内在机理、现实困境等方面进行深入系统化阐释，并围绕我国智能制造领域的高质量发展方向提出科学路径选择，强调技术创新与数字化整合的推动作用，并进一步将人才培养与合作上升到战略地位。可以说，这是一种智能制造与数字化转型过程的深度融合，智能制造将更好地适应数字化时代的发展潮流，实现高质量发展。

参考文献

[1]焦云霞.数字化驱动制造业升级的机制、困境与发展路径[J].价格理论与实践,2023,(05):14-18+112.

[2]强化智能制造这一主攻方向[J].机械研究与应用,2023,36(04):3.

[3]张震宇;侯冠宇.数字经济赋能经济高质量发展：历史逻辑、理论逻辑与现实路径[J/OL].西南金融,1-13.

[4]周晓军;罗军;白丽;解艳维;周学博.关于智能制造技术研究现状及未来趋势的探讨[J].中国设备工程,2023,(21):36-37.