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無人運輸車精準運輸物料、巡檢機器人24小時不間斷作業、自動化生產線高速運轉、智能管控系統控制全流程作業……當前，在各地制造業企業的生產車間里，“智能員工”紛紛上崗，在各環節進行高效工作。

近年來，我國數字化浪潮迭起，推動制造業數字化轉型按下“加速鍵”。國家統計局數據顯示，今年10月份，高技術制造業、裝備制造業和消費品行業PMI分別為50.5%、50.2%和50.1%，繼續位于擴張區間，且明顯高于制造業總體水平，行業支撐作用持續顯現。

“制造業數字化轉型是解決高端工業軟件、核心零部件等‘卡脖子’風險，建立自主可控的現代化產業體系的重要途徑。”北京工業大學經濟與管理學院教授、博士生導師王超在接受記者采訪時表示，推動制造業數字化轉型可為構建新發展格局提供堅實的產業支撐。

當前，我國數字技術迅速發展、應用領域逐漸拓寬，“智能制造車間”“智慧工廠”“數據服務平臺”加速建成，為制造業數字化轉型注入源源不斷的內生動力。

在甘肅蘭州一家新能源材料企業的智能制造車間里，AGV高效運輸物料、產品；智能控制中心大屏上，設備運行狀態、各類數據一目了然，一線生產畫面實時更新。“通過智能化改造升級，該企業實現了從原料投料到成品入庫的全流程實時監控。”相關負責人表示，數字化轉型后，企業生產效率顯著提升，自動化、智能化設備代替人工進行重復性、高強度的工作，使用工人數減少了50％。

數字化轉型和智能化改造優化了生產流程，越來越多制造業企業將數字技術融入生產各環節，持續賦能企業提質增效，推動制造業高質量發展。

在廣東佛山一家陶瓷制造企業的5G智能工廠內，自動化產線上，AI視覺質檢系統精準捕捉微小瑕疵，準確率穩定在98%以上；在5G數智化控制系統控制室內，生產全流程數據在屏幕上實時更新；廠房屋頂上，光伏發電設備自動將清潔能源源源不斷輸送至生產線上……相關負責人表示，轉型升級后，該企業不僅實現了“質的提升”，還走上了可持續發展之路。

在制造業數字化轉型加速推進的同時，挑戰也不容忽視。王超表示，當前我國高端工業軟件和核心零部件等領域仍存在技術短板；數據標準尚不統一，制約產業鏈協同；高投入、長周期和不確定的投資回報率，使大量中小企業“不敢轉、不會轉”；企業組織慣性仍然存在、既懂工藝又懂技術的復合型人才短缺，制約數字化轉型深入推進。

如何解決這些問題，促進制造業數字化轉型從“單點智能”走向“全鏈協同”，推動制造業高質量發展？

王超給出三點建議：一要用好人工智能等數字技術，為轉型添動能。從利用AI大模型輔助研發、動態優化復雜排產，到解決質檢樣本稀缺等難題，加速構建高效的“人機協作”新范式。

二要將數據作為核心資產，創新商業模式。一方面要推動“服務化轉型”，利用已售設備數據提供預測性維護、運營優化等高附加值服務；另一方面要探索“生態化盈利”，打造工業互聯網平臺，通過連接多方資源、提供平臺服務來獲取超越傳統制造的多元化收入。

三要推動技術升級與企業管理同步進行。打造一支能快速反應、靠數據說話的靈活團隊，在技術升級和設備更新的同時，優化組織架構、匯報流程、決策方式等。（實習生郭亦瑾對本文亦有貢獻）