本文来自微信公众号“学习时报”，【作者】秦铁汉。
习近平总书记指出：“传统制造业是现代化产业体系的基底，要加快数字化转型，推广先进适用技术，着力提升高端化、智能化、绿色化水平。”这一重要论述为传统制造业的转型发展提供了科学指引和根本遵循。在全球制造业竞争日益激烈、技术变革不断加速的背景下，传统制造业在科技创新、资源能源消耗及排放、市场化经营、运营效率等方面存有短板，迫切需要加快转型升级。在数字经济时代，制造业唯有主动拥抱数字技术，全力推动数实深度融合，实现高质量发展，方能有效应对全球制造业日益激烈竞争，保障国家经济安全。
以数字技术与技术创新深度融合，驱动产品创新升级
优化创新研发范式，聚焦“卡脖子”技术和关键材料攻关。通过数字技术的应用高效贯通产销研用，实现各种创新要素的叠加，更加精准地确定产品研发方向，使创新研发范式转向敏捷迭代、协同创新的模式。运用数字孪生等技术，实现虚实空间交互，大幅提升产品研发效率。自主开发产品集成设计、数字化设计交付平台等工具，让产品在虚拟环境中进行验证和优化，及时解决潜在的设计缺陷，缩短研发周期，确保产品的可靠性与稳定性。立足制造业丰富的应用场景，实现新业态的培育。随着大数据、云计算、人工智能等前沿技术的蓬勃发展，传统产业边界被不断打破，新兴业态如雨后春笋般涌现。比如，传统制造业中的设备运维，通过数字化手段，把设备状态海量数据采集到远程运维平台，利用大数据，实现装备的智能运维，在产业数字化的同时，通过集成创新实现数字产业化。在服务过程中实现能力再次提升，进而反哺产品创新升级。
以数字技术与低碳转型深度融合，引领产业绿色化发展
传统制造业作为我国能源消耗和主要排放源行业，机遇与挑战并存。推进绿色制造，实现资源节约利用。强化资源投入和价值创造的效率，通过数字技术的应用，有效提升工艺控制的精准性和命中率，实现节能降耗。借助传感技术、自动化控制系统以及智能算法，企业能够对生产工艺的各个环节进行高精度的监测与调控。利用数字模型进行精准分析，并及时进行反馈控制，确保产品在制造过程中的尺寸精度、性能指标等，都符合严格标准，降低因工艺偏差导致的废品率和资源浪费，提高生产效率和产品质量，实现从粗放式生产向精细化制造的转变。推进“AI+工业”，寻求资源能源最佳解决方案。通过大模型、大算法实现资源能源最优配置和动态优化。企业通过集成各类传感器数据与环境参数，动态监测产业生产过程中的能源消耗模式，分析资源利用效率，实时追踪能源消耗动态，识别能源浪费的热点区域和时段，为决策者提供即时反馈与预警。同时，通过多目标优化模型，资源能源配置优化可以综合考虑系统成本、经济运行、环保和碳排放等多因素。在满足低碳排放要求的同时，最大限度地降低系统运行成本。建设环境产品声明（EPD）平台，实现碳全生命周期管理。通过数字认证和碳足迹跟踪技术，建立数字化碳管理系统，收集、评估和披露产品全生命周期的环境信息，包括生产、运输、使用、维护、拆解和回收等各个阶段的环境影响，为企业提供了详尽的碳足迹数据。这些数据不仅有助于企业了解其产品的环境性能，识别环境热点，还为优化产品设计和生产流程提供了科学依据。在此基础上，企业可以更加精准地制定碳排放目标，实施碳管理策略，从而提升碳的整体管控能力。
以数字技术与管理变革深度融合，助推产业高效化跃迁
数字化不仅是一场技术变革，更是一场治理变革。互联网及5G等信息技术的应用，打破了时空限制。利用工业互联平台重塑企业的组织架构，实现组织扁平化、网络化管理。传统层级分明的组织架构往往伴随着决策流程冗长、信息传递效率低下等问题，与快速迭代的数字时代不相适应。组织扁平化，意味着减少管理层级，缩短决策链路，使信息能够更迅速、更准确地流通至组织的每一个角落。打通购产销各类生产经营数据，实施算账经营，动态调整组织架构、优化产线组合，增强了组织的灵活性和响应速度，为企业在瞬息万变的市场环境中抢占先机提供了有力支撑。同时，扁平化、去中心化结构促进了跨部门协作，打破了科层制管理弊端，进一步激发了组织的内在活力和创造力。构建智慧服务平台，重塑产业链和生态圈。通过运用大数据、云计算、物联网等先进技术，打破行业、企业之间的界限，促使企业通过平台化、网络化、智能化的方式形成紧密连接。这种连接方式使得生产、物流、销售等环节得以重构，实现了产业链上下游信息的实时共享与精准匹配。通过构建开放共享的数字平台，推动产业整合协同。不同行业、不同企业能够基于共同的目标与利益，形成更加高效且紧密协同的生态圈。基于各自所长实现业态重组和业务整合，聚焦主责主业，促进了生态协作模式的优化与升级。依托先进的数智技术，构建智慧监督系统，推动管控模式变革。通过对经营活动海量数据进行深度挖掘与快速分析，精准识别潜在的风险点和异常情况，提高监督的及时性和准确性，强化源头治理、事前预防、及时处置，提升管控水平及风险防控能力。同时，智慧监督系统还具备动态调整和持续优化的能力，监督模型能够自动学习和适应新的模式与规律，不断优化监督规则和指标体系，确保监督的有效性始终与产业发展需求相匹配。通过这种持续改进的机制，为产业高效化跃迁提供了坚实的保障。
文章刊载于《学习时报》2025年1月10日第3版
