数字化转型是近年来被谈论最多的话题之一。“十四五”规划纲要明确：加快数字化发展，建设数字中国。以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式的变革。 

关于数字化转型的概念和数字化转型应该如何去做，现在还在探索阶段，站在不同的角度会有不同的理解。笔者认为，数字化转型是顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，不断深化应用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术，激发数据要素创新驱动潜能，提升信息时代生存和发展能力，加速业务优化升级和创新转型，改造提升传统动能，培育发展新动能，创造、传递并获取新价值，实现转型升级和创新发展的过程。

01 数字化转型“转”什么

数字化转型需要我们突破固有认知，以新视角去推进，具体来说有三点。

一是融合新理念，运用新思维。数字化转型过程中，我们需要运用数字思维、智能思维、泛在连接思维、大数据思维，同时也要有创新思维、协同思维、生态思维、互联网思维和平台思维等，这些思维方式相互交融，侧重的角度各有不同。我们要学会将新理念融入到思维方式中，灵活运用新思维解决新问题。

二是应用新技术，寻找新路径。新技术的不断涌现，为数字化转型提供了支撑。深入研究和应用大数据、云计算、物联网、人工智能、5G、工业互联网等新一代信息技术，将为企业数字化改造、行业数字化转型找到更加理想的路径。

三是使用新方法，把握新节奏。数字化转型是场景化、平台化、微服务化的工作，在推进过程中要适应产业升级迭代的需要，做出快速响应。因此，要将数字化转型视为一项动态的、实时的工作去推进。

02 理解智能制造

谈智能工厂的建设，首先要理解智能制造的概念。智能制造是在现代传感技术、自动化技术、网络技术和人工智能等先进技术的基础上，在大数据、云计算和网络的支持下，通过状态感知、实时分析、自主决策、精准执行和学习提升，实现设计过程、制造过程、企业管理及服务的智能化。智能制造通过将信息技术与制造技术、网络空间和实体空间、软件和硬件的深度融合与集成，实现人与人、人与物、物与物三方面的协同，保证资源利用最大化，从而大幅度提高生产力。

发达国家的智能制造经历了“串联式”的发展过程，数字化、网络化、智能化是顺序发展的三个阶段。我国应发挥后发优势，采用“并行推进、融合发展”的技术路线，走一条数字化、网络化、智能化并行推进的智能制造创新之路。

◉ 解决“三体”之间的关系【注：数据虚体、工厂实体、意识人体】

应该认识到，在智能制造实施过程中存在三方面主体，数据虚体（生产可视化智能监控中心、智能过程控制中心、IT服务支持中心、标准管理体系、知识管理体系）、工厂实体（原料、生产过程、产品）和意识人体（基础建模、实时跟踪、应急处理、模型优化）。一方面，数据虚体通过监控可视化、业务数字化、管理精细化、系统集成化等方式不断学习进化并将结果传递给意识人体。意识人体掌握情况后对工厂实体进行创新优化，使工厂实体实现流程智能化、设备数字化、车间网络化、操作无人化、过程自动化。工厂实体对数据虚体进行反馈演化，进一步促进数据虚体的学习进化。另一方面，意识人体对数据虚体进行基础建模，意识虚体基于模型实现对工厂实体的知识驱动，工厂实体不断形成知识积累再反馈给意识人体。

在云计算与大数据的加持下，“三体”之间不断重复上述过程，实现了高效的生产排产与调度、生产管理的实时性与科学性、生产资源精细化和集约化管理、质量控制进一步加强和改善、自动化和无人化以降低生产成本，以及更为灵活的生产组织。

03 智能工厂建设思路

智能工厂的建设，要以标准为基础，以数据为纽带。以数字孪生技术打造数字工厂，通过数字设备、数字工序、智能管理的平台化、可视化、智慧化，实现对现实工厂中智能设备、生产工序、生产管理的精准管控。这一过程中，要坚持数字思维，以数据为纽带，不断推进生产过程的网络化、自动化、智能化，管理的标准化、精益化、扁平化，业务的数据化、自动化、协同化，系统的集成化、平台化、移动化。通过智能工厂建设保证生产安全和生产质量、提高生产效率、降低劳动强度和劳动力成本、提高资源分配的精准性，最终实现效益的最大化。

◉ 数据驱动

智能工厂的建设要坚持数据驱动。目前，数据驱动的最佳实践是汽车导航软件，以后会是无人驾驶。智能工厂系统也像导航软件一样为用户提供信息和决策支持，基于目标对已发生数据进行分析、对下一步任务进行优化，给出明确的方向或操作。

从数据驱动的设计方法来看，最底层应采用云平台架构，将历史数据，实时数据、运算数据等大数据进行归集，构建规则算法和模型，再基于场景进行设计，形成明确、清晰、具体的目标。