卓越运营能力不仅是世界强企的生存基因，更是中国制造业突破“大而不强”瓶颈的破局利剑。数智化转型通过优化流程、降低成本、提升效率，可以显著提高企业运营能力。正如习近平总书记所言，传统制造业是现代化产业体系的基底，必须通过数字化转型实现高端化、智能化、绿色化跃升。

推动企业赢得数字化转型的胜利，就是推动实体经济的高质量增长。中国企业正以数智化为战略支点，在供应链韧性、资金周转率等关键战场构建新型运营范式。这场转型绝非简单的技术升级，而是涉及研发、生产、供应链的全价值链革命，通过“场景化突破+生态化协同”重塑竞争力。

近年来，从中央到地方密集出台政策措施推进制造业数智化转型，为经济高质量发展奠定坚实基础。在各类政策的引导支持下，我国制造业数智化转型成绩突出、成效显著，制造强国建设稳步迈进。

第一，数字化转型加速推进，关键工序数控化率显著提高。截至2024年6月，全国重点工业企业数字化研发设计工具普及率、关键工序数控化率分别达到80.8%和63.6%，分别比2012年提高32个和39个百分点。工业和信息化部等相关部门新确定了26个试点城市，开展第二批制造业新型技术改造，新支持35个试点城市，实施中小企业数字化转型。

第二，智能工厂梯度培育行动取得初步成效。公开数据显示，全国已建成3万余家基础级智能工厂、1200余家先进级智能工厂、230余家卓越级智能工厂。据统计，这些卓越级智能工厂分布在31个省份，覆盖超过80%的制造业行业大类，共建设智能仓储、在线智能检测、产品数字化研发设计、智能排产调度、质量追溯与分析改进等优秀场景近2000个，工厂产品研发周期平均缩短28.4%，生产效率平均提升22.3%，不良品率平均下降50.2%，碳排放平均减少20.4%，提质增效降碳成效显著，代表了我国制造企业数字化转型、智能化升级的领先水平。

第三，我国工业互联网基础设施建设持续提档升级，加速赋能行业转型升级。工业互联网拓展至49个国民经济大类，实现41个工业大类全覆盖，标识解析注册量突破6500亿个，连接工业设备超1亿台套，为发展新质生产力、建设现代化产业体系提供了重要支撑。国家工业互联网大数据中心汇聚工业数据14亿条，初步构建工业模型语料库。

尽管取得了亮眼的成绩单，但面临的挑战依然严峻。

第一，资金欠缺是数智化转型的主要掣肘。数智化转型需要持续的资金投入，主要体现在三个方面。一是硬件更新与系统升级的直接成本；二是数据安全与合规性建设的隐性成本，包括网络安全防护、隐私保护体系建设等；三是全链条数字化改造的延伸成本，从生产端到物流、仓储、分销等环节都需同步升级。尤其对于中小企业而言，数智化转型的不确定性放大了顾虑。

第二，数据整合受阻是影响数智化转型成效的关键障碍。制造业数据整合面临三重壁垒：一是设备异构性问题，工业现场总线协议繁杂，老旧设备缺乏开放接口，导致数据采集基础薄弱；二是产业链协同难题，上下游企业信息化水平参差不齐，使订单、物流等关键数据难以实时共享；三是数据应用能力不足，多数企业停留在数据采集阶段，缺乏有效的分析建模能力。

第三，战略级执行不到位是影响数字化转型的重要因素。一是理念跟不上导致企业“不愿转”。二是人才匮乏导致企业“不会转”。三是管理问题，执行能力弱导致企业“不能转”。很多企业的数字化转型战略只挂在墙上，被宣之于众的频率远远赶不上翻新的频率，永远在传达到执行端的路上。

当前，技术迭代迅速、创新节拍加快。“量”的竞争越来越激烈，“质”的角逐越来越凸显，需求日益多样化、个性化，企业如何加快数智化转型脚步，以高效的创新实现高水平运营，持续向新发力，向质图强，向高攀登？

第一，持续推出引导政治，鼓励企业深化数智转型。国家已经出台的《“十四五”智能制造发展规划》《制造业数字化转型行动方案》等一系列政策文件，形成推动数字技术与制造业深度融合的政策“组合拳”。2024年出台了《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》（简称《方案》），为数智化转型提供了系统性支持，指明了升级路径。后续应进一步出台鼓励企业深化转型能力提升的政策，推动智能制造技术和工业互联网应用的落地生根。

第二，拓宽融资渠道，增加资金投入。针对中小企业数字化转型投入不足的问题，主管部门曾提出“企业出一点、平台让一点、政府补一点”的思路，降低数字化转型门槛，有条件的地方可鼓励平台减免转型共性需求支出。同时，企业可通过政府补贴专项申请、引入战略投资者共建生态，或采用“小步快跑”的模块化投资策略，采用“分步实施、重点突破”的策略，优先选择投资回报率（ROI）可量化且效益显著的业务领域进行投入，同时探索供应链金融等创新融资方式。

第三，分析产业发展趋势，明确转型目标与路径。企业可以从战略制定、数据整合、管理执行三个方面深入推进数智化转型。其一，明确转型目标。将数智化纳入企业核心战略，确立“数据驱动业务、智能优化运营”的转型目标，确保与整体战略协同。重点评估技术突破对转型的影响，设定具体、可量化目标，确保转型方向与实际需求紧密结合。其二，做好企业数据治理工作，健全完善数据体系。建立统一的数据采集、集成、共享机制，形成结构化数据资产，支撑业务决策和模式创新；打破传统系统壁垒，通过微服务实现数据与业务逻辑解耦，提升数据流通效率。其三，构建“战略—人才—执行”铁三角。由高管团队牵头制定数字化转型路线图，培养既懂业务又通技术的复合型人才，通过考核机制将数字化目标拆解为可量化的部门级任务，并建立跨部门敏捷小组快速解决实施障碍。

来源：中国信息化周报