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| 本文作者： 代潤澤 | 2020-10-30 17:03 |
在10月18日的央視《新聞聯播》中，小米CEO雷軍談到了中國制造。
在節目中雷軍表示，幫助中國提升智能制造的水平，賦能中國制造業是小米的夢想。雷軍還表示，小米要堅持做一家技術公司，而且要死磕硬核技術，今年研發投資會超過100億元人民幣。
而這有兩個關鍵詞：制造業和數字化。
國際形勢上，我國將成為承接全球制造業服務外包重要力量。
據中國新聞網報道，10月15日，商務部中國服務外包研究中心在長春發布的《中國制造業服務外包發展報告2020》顯示，2019年，中國企業承接制造業在岸和離岸服務外包合同金額486.2億美元，同比增長20.8%，中國制造企業加快服務化轉型，將成為承接制造業服務外包的重要力量。
目前，中國已經建立了全球規模最大、覆蓋最廣的制造業體系，但先進制造仍然存在規模和技術上的不足。
制造業是現代化發展的原動力，而制造業是規模效益最為顯著的產業,如果沒有建立起適應市場經濟要求的、產業集中度合理的生產體制,就會導致企業組織結構散亂,進而嚴重影響生產力。
當前，全國各地數字經濟產業的布局往往聚焦于數字化基礎支撐產業的布局。然而，如何通過數字技術改造提升傳統產業特別是制造業，實現數字空間和物理空間的融合，形成新的數字化產業，既是數字經濟發展的關鍵、重點環節，也是難點所在。
下游在線化、數據化程度越高，對上游制造環節的倒逼作用越顯著。
對于企業來說，改造動力來源于產業鏈下游環節制造業的互聯網化是“生產-銷售-消費”協同升級中的一環，也就是下游流通端和消費端。
例如，目前，圖書行業的零售端互聯網化程度非常高，而圖書的生產制造環節即印刷出版已經高度互聯網化，目前數字出版、數字發行十分普及。
而紡織服裝是另外一個互聯網高度發達的零售端產業，服裝工廠里面，柔性化生產加速，生產周期縮短，生產方式和裝備都有了變化。由此可發現，需求端對生產制造產生了非常大的倒逼力量。
對于大量的制造業企業來說，企業互聯網+的需求更多來自企業間的協同需求，但動力依舊來自下游客戶。
比如目前熱火朝天的智能裝備和智能產品，就是將傳感器嵌入產品上，賣給客戶后可以不斷采集數據上傳到云端。但是只有當客戶有這樣的需求并愿意分享數據的時候，制造端才有這樣的動力。
說到底是用戶需求決定了發展方向，理念不是憑空塑造出來的。
人人都在談數字化轉型，一句老生常談的話“不轉等死，轉型找死”，然而對于制造業企業來說，談到數字化轉型不是借助釘釘、飛書等遠程辦公平臺，加上OA等軟件就能實現的。
制造業企業的特點是重資產、多流程、項目重，而這樣的行業屬性導致了：
1、數字化轉型前期需要精密的總體規劃設計；
2、中期改造部署需要專業人士指導；
3、后期又離不開專業的人員進行管理維護。
盡管云計算、大數據等新一代信息技術發展得非常成熟，目前市面上眾多的云服務提供商、大數據解決方案提供商等，然而選擇適合自家企業的技術方不是一件容易的事情。
技術方的實力不容置疑，但是如果缺乏對行業的認知、積淀和理解，將很難滿足企業的需求。
對于企業本身來說，盡管在該領域有著多年的經驗，并對制造業的數字化轉型需求也更明確，但要真正能將這些經驗、需求通過技術途徑得以實現，并能將這些技術對外輸出，進而賦能整個行業數字化轉型。
制造業企業對數字化轉型服務提供商的要求無非以下兩點：
一、對正在服務的行業有足夠深入的認知。
這樣才能讓數字化服務更貼近企業所需的功能，而這也適用于企業的采購、生產制造、營銷等實際應用場景。
二、技術方提供的服務技術足夠穩定、好用，功能、場景盡可能豐富。
這樣才能讓企業轉型后真正實現業務的創新，達到降本、增效、提升品質的目的。
綜上，一般來說，制造業企業對數字化轉型服務提供商的要求是既要懂行業，又要懂MES、APS、SRM、工業仿真等智能制造技術。
那么在制造業企業數字化轉型的過程中的關鍵因素是什么？廣州市社科院城市管理研究所副研究員曾總結為四點：
一、前端能夠進行有力的引領和指導
企業在數字化改革的過程中是最重要的主體，而前端是否能夠有力地引領和指導企業，讓企業可以正確認知并主動擁抱數字化，是成功推進制造業數字化轉型的前提。
二、是能否準確對接行業的痛點和需求
對于企業和技術方來說，當下存在懂技術不懂行業，或者懂行業不懂技術的尷尬局面，因此在轉型中對于雙方來說如果溝通協調非常關鍵。如果解決這個局面就需要技術方遵循市場需求，找準各行業數字化轉型的突破口，能精準對接行業的痛點和需求，并針對不同的行業，進行精準施策、制定專項方案，搭建一些特定而不是普適平臺。
三、要匯聚多方資源
數字產業的發展目前還處于政府主導為主，而數字化轉型需要大量資源，社會、資本的力量不足將導致推進困難、過程緩慢。而要快速推進制造業數字化轉型，就要充分吸納社會各方特別是金融、人才等力量參與，進行優勢互補、合作共贏。
四、保障數據信息的安全
工業數據涵蓋設備、產品、運營、用戶等多個方面，這里就涉及到眾多機密數據、核心專利技術等敏感信息，因此，平臺在采集、存儲和應用過程中一旦發生資源泄露，就會帶來非常嚴重的安全隱患。這就意味著數據安全是當前推進制造業數字化轉型必須要面對和解決的基礎問題。
而以廣州市制造業數字化轉型的推進路徑為例：
一、推動制造業數字化轉型頂層設計；
二、完成推動制造業數字化轉型的戰略任務的解構；
三、重點打造優勢傳統制造業數字化轉型產業集群；
四、健全對制造業數字化轉型的資金扶持體系。
五、加快技術和人才供給，推動產業數字化轉型。
以數字孿生技術為例，未來將設計更完美的智能化工廠，工業軟件將驅動制造設備代替人腦管理企業，可模擬運行數百萬個場景，優化智能化工廠構建。而基于數字孿生、5G、人工智能、大數據等技術應用，公司將建設一個從整體設計、啟動、運行到維護都擁有“人”的能力的智能化工廠。
其實，數字化改革將影響企業智能制造全流程，從源頭提升制造業的生產質量。
可以這樣認為，如果數字孿生技術可實現虛實交互、數據融合的虛擬映射，服務于智能設計、智能加工、智能裝配和智能服務，將給制造業帶來革命性變化，企業的生產、銷售、服務等產品全生命周期管理，都將走向智能化。
過去機械電器、自動化在工業生產中代替人的肌肉，執行生產任務，未來由大量工業軟件構成的工業操作系統，將驅動數字化裝備代替人的大腦自動做出生產決策。智能制造產業新生態，將加速各行業全產業鏈企業生產管理質效提升。
而物聯網、工業互聯網、人工智能等應用，將大大提升企業數據收集和信息連接能力。
以機床產業為例，海量數據通過數字化產業生態系統平臺積累和交互共享，將有助于打通原材料、生產設備、檢測設備等各環節企業間協同創新堵點，解決信息孤島的問題。
目前，企業對于數字化轉型的重要性已經達成共識，大多數企業認為數字化轉型是未來企業發展成功的關鍵，盡管制造業企業數字化轉型有一定風險。
從技術發展角度來說，行業的轉型需求逐漸成為數字化技術進步的重要驅動力，其中，新型網絡、數字化平臺和智能分析是三個非常重要的核心驅動力。
網絡方面，正向高帶寬、低時延、高可靠、大連接、靈活配置進行演進；
平臺方面，除了提升基礎能力以外，也在不斷融入新的技術，以更好地支撐整個行業應用的開發；
工業智能方面，一是通過不同的技術組合提升智能化分析的性能，二是充分利用各項技術更好的對接行業；
產業發展和投融資方面，行業數字化轉型的熱點領域，包括智能裝備、大數據、平臺等保持了比較快速的增長態勢，成為資本投注的關注點。
對于技術方來說，軟件向平臺遷移是大勢所趨，云原生開發是重要的方向，未來的工業軟件都將是以云原生的模式開發，這是不可逆轉的方向。此外，IoT和大數據已經深度融入研發、設計、生產和經營管理，分析能力提升的過程中平臺起到基礎性的支撐作用。
其實，制造業向先進的、數字化、智能化轉型，成功與否決定了企業在未來生存和發展的命運，也決定了未來制造業持續發展的態勢。
對于焦急的企業家們來說，數字化智能制造需要企業領導者有多個維度交互思維的能力，對完整的業務生態的徹底再認知。
而這也是是轉型路徑的起點。
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