制造业企业的春天来了！三部门联手教你数字化转型（附公开课）

要以解决企业痛点难点问题为目标、以提升全要素生产率为导向、以场景数字化为切入点，综合考虑技术成熟度、经济可行性、商业模式可持续性，精准识别数字化转型优先领域和重点方向。

制造业正处于转型升级的关键时期，数字化转型成为制造业高质量发展的关键路径。随着新一代信息技术的快速发展，制造业企业面临着生产效率提升、成本控制、市场需求响应等多方面挑战。数字化转型不仅能帮助企业解决内部的生产和管理问题，还能提升企业在市场中的竞争力和适应性。然而，许多企业在数字化转型过程中面临技术成熟度、经济可行性、商业模式可持续性等方面的难题，亟需系统的指导和支持。

2024年以来，政府出台了一系列政策文件，如《七部门联合印发加快推动制造业绿色化发展》，推动制造业绿色化发展，在落实碳达峰碳中和目标任务过程中锻造新的产业竞争优势，加快建设现代化产业体系，推进新型工业化。在《制造业企业供应链管理水平提升指南》试行解读中，以推进制造业高端化、智能化、绿色化发展为导向，积极推进供应链创新与应用，着力提升产业链供应链韧性和安全水平，推动健全制造业供应链服务体系。《详解“一图四清单”模式推动制造业转型走深向实（附全文导图）》则以标准化方式破解要素连接堵点，帮助产业链上下游企业贯通数据链、模型链、工具链、人才链，实现场景链的全面打通，构建形成数据驱动的产业链协同关系。

2024年12月25日，工业和信息化部、国务院国有资产监督管理委员会、中华全国工商业联合会共同印发《制造业企业数字化转型实施指南》（以下简称《指南》），涵盖了总体要求、分步组织实施、场景突破、分类推进和政策保障等方面的内容。

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一、指南原则和目标

推动制造业企业数字化转型是一项系统工程，要以企业发展实际为出发点、以解决企业痛点难点问题为目标、以提升全要素生产率为导向、以场景数字化为切入点，综合考虑技术成熟度、经济可行性、商业模式可持续性，精准识别数字化转型优先领域和重点方向。遵循“规划-实施-评估-优化”的持续改进方法，制定企业数字化转型规划，明确转型方向和目标。

整体谋划，分步实施：制定企业数字化转型规划，明确转型方向和目标，由点及面、由浅及深、由易及难分步推进数字化转型。
问题导向，系统推进：聚焦需求侧共性问题，分行业构建体系化的数字化转型场景图谱，明确推进路径。
需求导向，分类施策：立足大中小企业发展实际和个性化转型需求，形成差异化的转型实施方案。
市场主导，政府引导：充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，引导数字化要素向制造业企业集聚，强化政策保障。

制造业数字化转型的主要目标是运用数字技术对制造业研发生产全流程和产业链供应链各环节进行改造升级和价值重塑。具体目标包括提升全要素生产率、优化业务流程、提高生产效率、降低运营成本、增强企业核心竞争力等。通过数字化转型，制造业企业可以实现从传统的生产模式向数字化、智能化生产模式的转变。

同时，强调针对不同规模的企业采取差异化的转型策略，特别支持中小企业进行数字化转型。对于基础较好的中小企业，如专精特新“小巨人”企业，政策鼓励其加强关键业务系统的部署应用，开展系统化集成改造，提升企业竞争力。对于小微企业，政策则鼓励其开展普惠性上云用数赋智，积极上云上平台，利用工业互联网平台的云化研发设计、生产管理和运营优化等订阅式产品服务，提升企业经营水平。

二、指南举措和机制

为此，推动制造业企业广泛应用云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术，强化产业链上下游企业的协同，提升供应链弹性和韧性，保障供应稳定。

提升制造业的研发设计、生产制造、运维服务、经营管理、供应链管理等各环节的效率和水平，推动制造业向中高端迈进。
针对企业在数字化转型过程中面临的技术、经济、商业模式等方面的难题，提供系统的解决方案和指导，帮助企业解决实际问题。
通过数字化转型，推动制造业与数字经济的深度融合，形成新的经济增长点和竞争优势。
提升企业的创新能力、生产效率、成本控制、市场响应等核心竞争力，增强企业在市场中的竞争力和适应性。

1、分步组织实施

制定转型规划：综合利用两化融合管理体系、数字化转型成熟度等参考标准，系统梳理企业自动化、信息化基础条件。体系化设计数字化转型的目标愿景、任务框架、系统架构、技术路线、标准体系、实施任务、投入预算和保障条件。
组织落地实施：设置首席信息官(CIO)、首席数据官(CDO)等岗位，组建专门的数字化转型队伍，持续加大数字化投入。高标准推进项目实施，深度介入外包开发过程，强化过程监督、质量管控和知识产权保护。
开展成效评估：以经营目标改善和业务流程优化为导向，聚焦营收增长率、利润率等指标，梳理总结转型目标达成情况。聚焦系统易用性、标准符合性、数据质量水平等指标，梳理总结存在的问题，提出改进措施。
推进迭代优化：根据数字化成效评估结果，迭代解决方案版本，强化安全防护，优化实施效果。进一步制定下一阶段数字化转型目标和任务，统筹推进场景数字化改造和业务数字化升级。

2、聚焦场景突破

强化研发设计云端协同：引导企业开展云端研发设计，提升产品仿真效率，降低软件运维成本。鼓励企业建设协同设计平台，缩短产品设计周期，开发“人工智能+”研发设计软件。
推动生产过程智能转型：引导企业开展生产全过程的透明化管理，提升生产过程的数字化管控能力。引导流程工业企业部署先进控制系统(APC)、实时优化控制系统(RTO)，推广基于数字孪生的生产决策管控应用。
加速运维服务模式创新：引导企业在客户管理、售后服务等领域率先应用生成式人工智能技术，降低服务成本、提高服务效率。开发实时监测、运行优化、自动告警和预测性维护等应用，保障设备的高效运行和安全稳定。
促进经营管理流程优化：引导集团型企业建设统一的经营管理平台，实现基于平台的跨层级、跨企业协同管理。基于人工智能、大数据等技术重构和集成商业智能(BI)，实现基于模型的智能决策。
提升供应链弹性和韧性：引导企业构建基于工业互联网平台的多级供应商采购管理系统，保障供应持续稳定。基于数字化平台开展订单全流程跟踪，优化仓储布局和出入库管理，实现订单精准配送和准时交付。
探索跨场景集成优化：引导行业龙头企业绘制重点行业、重点产业链数字化转型场景图谱，推动产业链环节的模块化表达。引导企业开展产品全生命周期管理，提高产品设计、生产、运维一体化管理水平。

3、强化分类推进

行业龙头企业引领“链式”转型：行业龙头企业增强产业链供应链竞争力，带动上下游企业协同转型。建设面向行业或产业集群的工业互联网平台，开发标准化、模块化、解耦化的数字工具。
大型企业加速“整体”转型：大型企业制定转型整体规划，推进全流程、全场景、全链条数字化转型。推动管理架构从科层制向柔性组织转变，构建网络化、扁平化、开放化的新型组织体系。
中小企业实施“梯次”转型：中小企业评估转型潜在价值和可行性，明确转型优先级。专精特新“小巨人”企业等基础较好的中小企业应加强关键业务系统部署应用。

4、强化政策保障

加强组织落实：工业和信息化部、国务院国资委、全国工商联加强工作协同，统筹推进各项工作。各地相关主管部门积极开展指南宣贯，结合实际制定出台配套政策。
加大政策支持：有关主管部门充分发挥现有专项资金作用，推动金融机构创新符合企业转型需求的金融产品和服务。鼓励地方依托制造业新型技术改造城市试点、中小企业数字化转型城市试点，开展制造业数字化转型图谱建设。
健全标准体系：鼓励各类标准化组织、科研院校、骨干企业等编制制造业数字化转型标准体系。支持各地开展数字化转型“标准+”工作站、“标准周”、标准化宣贯会等活动。
完善服务支撑：鼓励行业龙头企业联合数字化转型服务商等主体，打造标准化、低成本、可复用的解决方案。依托创新中心、公共服务平台等，建设一批“创新实验室+公共服务平台”的制造业数字化转型服务载体。
加强试点推广：树立数字化转型企业标杆，聚焦技术实力强、业务模式优的企业，打造一批“数字领航”企业。开展国有企业数字化转型试点企业建设，探索形成一批可复制可推广的数字化转型路径。
强化数据驱动：鼓励龙头企业建设高质量工业数据语料库，支撑工业人工智能训练和应用推广。推进国家工业互联网大数据中心建设，建立多级联动的国家工业基础大数据库、行业数据库。
加强安全保障：健全工业企业网络安全管理制度，深入实施工业互联网安全分类分级管理。督促企业落实《数据安全法》《工业和信息化领域数据安全管理办法(试行)》等法律政策要求。
建设人才队伍：指导制造业企业开展全面数字素养技能提升行动，强化复合型人才培养。支持数字化转型领域“新工科”专业建设，建立校企联合培养机制。

三、典型场景参考

“场景数字化”是指针对制造业企业不同的业务场景，进行数字化改造和优化。通过数字化手段，提升每个场景的效率和效果，最终实现企业整体转型。例如，在研发设计中，利用数字化工具提升产品设计和仿真效率；在生产制造中，通过数字化手段实现生产过程的智能化管理和优化。

1. 场景参考架构

– 场景分类：基于企业或产业链创造价值的过程，将场景划分为研发设计、生产制造、运维服务、经营管理、供应链管理等。
– 场景数字化要素：场景的数字化转型需要相配套的数字化要素支撑，包括数据要素、知识模型、工具软件和人才技能。
– 场景数字化协同：通过工具打通、数据互连、模型互认等要素连接，畅通场景间工具链、数据链、模型链等数字主线。

2. 典型场景示例

– 研发设计：包括产品平台化设计、产品协同测试验证、产品工艺虚拟仿真和产线及工厂三维优化设计。
– 生产制造：包括多工厂/多基地协同排产、生产工艺优化、生产流程优化、质量智能检测、远程能耗监测和安环监测与监管。
– 运维服务：包括设备在线监测维护和产品运维及后市场服务。
– 经营管理：包括财务智能化管理、客户洞察与营销管理和人员数字化管理。
– 供应链管理：包括多级供应商采购管理、无人仓储及智能物流、供应链产品质量追溯和供应链断链预测预警。
– 跨环节协同：包括基于MBSE的产品全生命周期管理和基于C2M的大规模定制化生产。