传统制造业是国民经济的重要支柱。随着全球化竞争、市场需求和技术发展的更迭变动，传统制造业面临严峻挑战。在技术更新迅速迭代、市场竞争越发激烈的时代背景下，传统制造业亟须转型升级。智能制造作为一种新型制造模式，以人工智能、物联网、大数据等技术为基础，在实现生产过程自动化的同时，能够有效节约人力资源成本、提高生产效率和产品质量稳定性，其中的自动化调度及柔性生产设备还能调整生产模式，灵活满足客户的个性化需求。

智能制造对传统制造业转型升级的影响

生产效率和产品品质的提高

传统制造业通常通过流水线作业、劳动强度管理和单一设备提速来实现生产效率的提升，提升空间有限且存在质量波动。智能制造从生产活动的全要素、全过程、全链条入手，通过自动化、数据驱动和检测维护，实现生产效率的系统性倍增。其中，数字化、自动化技术能够对生产过程进行监查与控制，实时监测和修复生产过程中出现的问题，在稳定产品质量的同时，还能有效降低人力资本投入、避免资源浪费。比如在电子制造领域，自动化设备和智能机器人可以自动焊接、制作电路板，且比人工操作更快更精准；在纺织行业，智能化的纺织生产线能够将纺纱、织造、印染的全过程自动化，在加快生产速度的同时还能有效避免人为误差的产生。除提高效率以外，智能制造的优化调度功能能够利用智能算法和海量数据，结合订单需求精准调度设备、物料等要素，实时研判生产指标改良工艺流程，提高产品品质。当质量问题发生时，智能系统可以回溯到问题产品的具体批次和生产环节，迅速定位质量问题产生的根本原因及潜在影响因素，自动调整生产参数，并予以回馈警告，有效遏制不良品的出现。比如在汽车制造领域，企业将物联网技术嵌入到生产制造流程中，实时追踪、管理生产设备的性能情况和保养需求，确保生产线稳定运转；在制药行业，智能化的药物生产线能实时监测、分析生产过程中的关键数值，持续进行优化调整药物生产水平。

生产模式和服务模式的转变

传统制造业是“大规模标准化”的生产模式，刚性生产线一旦建成，极难调整产品类型和工艺参数，批量生产的产品标准化程度较高、可调节性差，库存管理成本难以缩减。相比之下，智能制造通过部署由工业机器人、AGV（自动导引运输车）、智能传感等设备构成的柔性生产线，进行小批量、多品种生产，有效满足市场的碎片化、个性化需求，具有高度可重构性。在智能制造引领下，数字孪生技术可以在虚拟空间中预先完成生产线的仿真、调试与优化，进而通过软件指令，快速切换生产不同型号的产品，极大降低了生产线转换的成本与时间，推动现代制造从“以产定销”转向“以销定产”。对智能制造而言，产品售出并不是企业价值创造的终点，硬件产品可以通过智能后台的连接，创造一系列的增值服务，实现“产品+服务”的服务型制造模式。比如，家电企业可以通过收集智能家电用户的使用习惯数据，为其提供个性化的节能方案、耗材更换等服务，有效拓展了企业价值链，为企业带来更持续的收入来源和更深的客户黏性。

供应链管理理念和模式的重塑

传统供应链管理模式通常为线性、链式结构，在信息逐级传递过程中，难以实现端到端的实时可视，故当面临突发问题和市场变化时，往往出现反应速度较慢、协同程度不高等问题。比如，在传统供应链模式下，企业虽然知晓所需零部件已由供应商处发出，但无法实时获悉零部件的具体位置、运输环境、精确抵达时间等，这种不确定性迫使企业设置大量安全库存来缓冲风险，占用了较高的资金成本。而智能制造则有效补齐了上述短板，在物联网技术下，供应链管理者可通过屏幕清晰查阅全球范围内任意物料的状态和定位，对其进行全流程、实时化、可视化追踪。面对突发问题时，智能供应链通过汇聚市场、舆情、销售、物流、生产等全域数据，运用AI算法实现风险预警、需求预测和智能调度，有效提升了决策科学性和供应链韧性。此外，在智能制造生态下，网络化协同重构了生产的组织形态：在设计环节，设计师和供应商可实时获知终端客户需求，并将其融入产品设计与物料准备，缩短产品上市周期；在计划环节，品牌商可与零售商共享生产、补货数据，实现“一盘货”管理，将库存水平调至最优；在制造环节，当企业产能不足时，可通过工业互联网平台寻源、调度网络中的潜在产能，进行“共享制造”或“分布式制造”，实现可调度的柔性制造。

智能制造背景下传统制造业转型升级的路径探索

传统制造业的转型升级，是一场在智能制造范式引领下的“涅槃重生”。转型升级不是简单通过技术采购、机器换人和系统升级就能完成，而是涉及技术、管理、人才、资金、企业文化等诸多领域的系统性、深层次变革。

制造技术创新

技术创新是传统制造业转型升级的关键举措。对广大传统中小制造企业而言，直接建成“黑灯工厂”并不切实，应在总体规划下，依据自身实际情况分步实施技术方面的升级改造。首先，推动生产要素的数字化改造和智能化联通。数字是智能化的基础，企业应从传统设备和核心生产线的数字化改造入手，通过加装物联网传感器、控制器、通信模块等，实时采集设备运行状态、工艺参数、能耗、产量等基础数据，将生产过程透明化。在此基础上，利用5G、TSN（时间敏感网络）等技术构建工厂内部网络，将各类生产要素连接其中，确保指令下达后，各信息点能及时获知并回传数据。其次，推动系统集成和数据互通。数值处于单点形式时的利用价值有限，只有在系统间自由流动并转化为协同指令时，才能发挥最大效用。为此，企业需打破技术鸿沟，通过部署制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）等系统，构建统一的数据平台，使订单、生产、交付等单点数据充分流动，为优化决策提供依据。最后，推动算法的深度应用和模式创新。企业可引入高级算法和分析工具，进一步挖掘集成数据价值，使其更好地为生产制造服务。比如，基于设备维修历史和运行数据提出预测性维护建议，结合工艺数据和产品质量数据匹配最优生产参数，利用视觉技术自动识别产品缺陷和瑕疵等。在制造产品的同时，企业还可利用集成数据探索远程运维、个性化定制等服务制造新模式，将企业价值链由“卖产品”向“卖服务”延伸。

组织架构变革

组织架构是企业协调运作的“神经网络”。传统制造业应建立与智能制造相契合的组织架构体系，让智能技术最大限度地发挥价值。首先，打破部门壁垒、重塑组织形态。参照海尔、华为等知名企业的运营模式，传统制造企业可围绕具体产品、项目或订单，组建包含研发、设计、采购、生产、营销等不同职能人员的业务团队，适当赋予决策权限，缩短企业决策路径、提升市场响应速度。在此基础上，企业可逐步向平台化转型，通过平台统一提供数据底座、技术资源、供应链服务和财务支持；业务团队则直接面对市场，在授权范围内自主决策、自负盈亏。在平台与团队的协同合作下，企业的规模优势与团队的灵活高效实现了完美结合。其次，推动数据驱动的决策机制。企业应减少决策时对经验和层级的依赖，建立数据共享机制，让不同权限员工及时、便捷地获得数据支持，提高决策的科学性。最后，设立专职机构、引领战略落地。转型升级作为企业的战略级任务，必须由专职机构负责顶层设计、资源协调和推进管理，专职机构直接对最高管理层负责，由此确保改革的持续推进，避免转型升级沦为空泛的口号。

人力资源培养

传统制造业的人才结构呈“金字塔”形，需要大量基层操作人员从事重复性生产工作；智能制造则要求人才结构向“菱形”转变，对中间复合型人才和技能型人才的需求急剧增加。在此背景下，传统制造业应加大人力资源培育投入，在补齐技能缺口的同时，打造具有持续创新能力的人力资本生态。首先，对现有员工进行系统的技能培训。培养一线操作人员人机协作、接受指令和反馈数据的能力，提升班组长、技术骨干在机器人编程、视觉系统应用和数字化解决方案设计等方面的能力，并将员工的技能认证与薪酬体系挂钩，激发其自我提升的动力。其次，引入战略型、复合型人才。传统制造企业应主动提升自身对数字人才的吸引力，积极引入具有工业互联网、AI、大数据等技术背景且深刻理解制造业业务逻辑的战略型人才，由其协助锚定转型方向和技术架构；广泛招引机器人协调员、IT/OT工程师等复合型人才，由其连接数字技术与实操应用。最后，构建开放多元的人才生态系统。企业应积极转变用人观念，同高校、科研院所建立产学研合作，共建专家智库，柔性引入外部智力资源，由人才“为我所有”变为人才“皆为我用”。

供应链整合升级

供应链的整合升级，是智能制造经济效益转化的重要途径，其起点在企业内部，同时需要企业与供应商、客户等外部参与者间的密切配合。供应链整合升级的目标是优化、整合供应链中的各个环节，从而实现更加高效的物流过程、更加准确的需求预测以及更高层次的合作关系。首先，整合内部流程。在传统制造企业中，销售、计划、采购、生产、仓储等部门各自为政、工作初衷不尽相同，内部流程存在梗阻。智能供应链可以通过集成系统（如ERP、SCM等）打通内部数据流，实现统一数据源下各环节间的协同、实时联动，减少内部摩擦和资源浪费。其次，构建生态共同体。企业应在整合内部流程的基础上，将供应链管理向外部延伸，与产业链上、下游伙伴共建价值网络，提升整条产业链的协作效率。比如，企业与上游供应商共享数据，可使供应商更及时、更精准地备料排产，有效缩短供货周期；企业与下游客户的深度链接，可使企业获取一手客户需求和反馈信息，精准驱动产品迭代。链条上的“灯塔企业”还能通过协同平台为其他伙伴提供资源和经验，进而带动整个链条数字化水平的提升，竞争力由此得到集体强化。最后，推动供应链向弹性、韧性转型。传统制造业可利用AI等数字化工具对供应链各环节的运作情况展开监控，进而辅助企业做出精确的需求预估，提升供应链对优化策略和市场需求的反应速度。与此同时，企业还可通过物联网对重要物资进行全程可视化追踪，实时监控风险信息，并对供应链风险进行模拟和预警，将供应链中断的负面影响降至最低。

政策法规支持

在推动传统制造业转型升级的过程中，政府发挥着至关重要的作用，其可为企业提供必要的政策支持，削减转型带来的成本与风险，激发企业转型升级的内驱动力。首先，充分发挥财税政策和金融工具的杠杆作用。在直接补贴方面，政府应设立智能制造专项资金、技术改造补贴、首台（套）重大技术装备保险补偿机制等，缓解转型企业的初始投资压力；在税收优惠方面，推行研发费用加计扣除、高新技术企业税收优惠等政策，减轻企业税负；在金融支持方面，引导政策性银行提供低息贷款，鼓励商业银行推广“科技贷”等金融产品，设立政府主导的产业投资基金，共同解决企业转型面临的“融资难、融资贵”的难题。其次，参与标准体系制定。政府应主导或参与制定智能制造标准体系，在组织架构、互联互通、安全保密等领域为制造企业、设备厂商和软件供应商提供统一规范，在规避法律风险的同时，还能在一定程度上降低系统集成的复杂程度，为企业提供技术规范和质量保证方面的支撑。再次，创建智能制造创新平台。平台集成的先进设备、优秀成果和技术团队能够助力企业开展智能制造技术的研发和应用工作，政府可以通过平台对传统制造业在技术研发、试验验证以及成果转化推广等方面予以扶持，降低单一企业的研发成本。最后，改革职业教育体系。政府应推动职业教育与产业需求紧密对接，鼓励校企合作、联合培养，为智能制造输送高素质、实用型人才。

资金与风险管理

智能制造转型升级作为企业一项长期的战略投资，是对企业的资金规划能力和风险管理水平提出的考验。在管理上，企业必须摒弃对“当期成本”这一短时指标的关注，将转型升级视为企业获取长期核心竞争力的战略性投资，并在管理体系上加以优化。首先，构建综合价值评估体系。传统制造业在评估投资回报（ROI）时通常关注人力成本、能耗物耗等硬性指标，然而，随着智能制造对产业链条的延伸，企业还应将品牌溢价、竞争力提升等柔性指标纳入评估体系，从企业的全生命周期视角评价转型投资的长期价值，提高决策的科学性。其次，建立全面风险管理体系。企业应将风险前置，全面识别转型升级过程中潜在的各类风险，如因设备不兼容导致的技术风险、因员工技能不足导致的操作风险、因网络攻击带来的安全风险、因协作不力导致的战略风险等，并为每类风险制定详细的应急预案。建立动态监控与预警机制，当环境发生重大变化时，确保企业具有及时应对、调整的能力。最后，建立风险共担和合作机制。企业可同其供应商、合作伙伴、金融机构等建立合作，共同整合资源、承担风险，如此能在一定程度上降低自身的转型升级风险，得到更多资源和支持。

总结与展望

总体而言，智能制造给传统制造业的转型升级带来了广泛而深远的影响。在智能制造理念和技术的引领下，传统制造企业的生产效率得以显著提升、产品质量得以改善，传统生产模式发生变革、供应链管理水平得以优化。在此背景下，传统制造企业应积极探寻符合行业属性和自身能力水平的智能转型路径，加大对智能制造技术的研发与应用，将数字化、智能化尽快普及到生产制造过程中。随着关键智能技术的突破，未来智能制造将与各类前沿技术深度融合，形成更加集成、更加高效的生产体系。传统制造企业唯有坚持系统思维，积极推动多维度、多主体的协同共创，才能在价值链中占据有利位置，实现高质量的可持续发展。

(范丛昕  中共辽宁省委党校区域经济发展教研部)