制造业数字化转型已找到三块“过河石”和一张“路线图”

—— 一探制造业数字化转型前世今生

中国电子技术标准化研究院软件应用与服务研究中心贾超博士

（万字长文，建议收藏）

让我们先从一则小故事聊起。

一则故事 

从前，马棚里住着一匹老马和一匹小马，有一天，老马让小马把半口袋小麦驮到磨坊，小马驮起麦子飞快地往磨坊跑去。跑着跑着，一条小河挡住了去路，他向四周望了望，看见一头老牛，就问道：“牛伯伯，请您告诉我，这条河，我能趟过去吗？”老牛说：“水很浅，刚没过小腿，能趟过去。”小马听了老牛的话，立刻跑到河边，准备趟过去。突然，从树上跳下一只松鼠，拦住他大叫：“小马，别过河，河水会淹死你的！”小马吃惊地问：“水很深吗？”松鼠认真地说：“深得很呢！昨天，我的一个伙伴就是掉进这条河里淹死的！”小马连忙收住脚步，不知道怎么办才好。

《小马过河》

这个故事叫《小马过河》，放在当下数字化转型的时代背景下，再合适不过。事实上数字化转型就像是渡过一条河，河对面是“成功转型”的彼岸，小马就像是众多企业当前普遍的心态，面对这条河一直踌躇“水有多深”、“能否过去”的问题；老牛就是那些体量大、家底厚的大企业，只要想过河，就能毫不顾忌地投入，坚定地趟过去。而松鼠就是那些底子薄的中小企业，抗风险能力差，想过河，但稍有不慎就会全盘皆输，赔上身家性命。现如今，伴随着新一代信息技术的快速发展，以及新冠肺炎疫情的持续散发，越来越多的企业已经走到了这条河的河边，面对“过河”这道题已然已经不是一道“可选题”，而是一道关乎企业生存的“必答题”。

如何转型？为何是在当下？过去我们做对什么？未来又如何发展？当我们在讨论数字化转型的时候，其实是在讨论什么呢？在正式讨论数字化转型时，我想需要先声明几点共识：

数字化转型不是当下凭空产生的新概念。它一定是企业管理方式、技术范式、业务模式和组织形式等各方面就绪度达到一定程度之后，为了突破某种瓶颈的考虑。

数字化转型是一条道路，不是目的。不能为了“数字化”而“数字化”。数字化是一种利用数字技术将隐性数据显性化的工具，通过这种工具，化解企业生存发展过程中的不确定性，实现企业长足发展。

对于制造业而言，制造业数字化转型这条道路，本质上就是我国长期坚持走的中国特色新型工业化道路——信息化和工业化融合发展道路。

如何在当前形势下继续保持行稳致远，既要回头摸摸踩过的“石”，也需低头看看手中的“图”，更需要抬头望望前方的“景”。

下面，我们就从过去、现在和未来，与大家一起摸摸“石”、看看“图”、望望“景”。

从政策红利

看制造业数字化转型机理

众所周知，我国现代化同西方发达国家有很大不同。西方发达国家是一个“串联式”的发展过程，工业化、城镇化、农业现代化、信息化顺序发展，发展到目前水平用了二百多年时间。我们要后来居上把“失去的二百年”找回来，决定了我国现代化发展必然是一个“并联式”的过程，需要工业化、信息化、城镇化、农业现代化叠加发展。改革开放四十多年来，我国在深入分析国内外发展形势的基础上，明确了走信息化与工业化融合发展的道路，这条道路在国际上没有可以借鉴的经验，这是一条具有中国特色的新型工业化道路。

中国特色新型工业化道路

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党的十五大（1997年）提出“大力推进国民经济和社会信息化”，首次将“信息化”写入国家战略；

党的十六大（2002年）提出“以信息化带动工业化、以工业化促进信息化，走新型工业化的道路”；

党的十七大（2007年）提出“大力推进信息化与工业化融合”；

党的十八大（2012年）进一步提出“坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路，推动信息化和工业化深度融合、工业化和城镇化良性互动、城镇化和农业现代化相互协调，促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展”；

党的十九大（2017年）进一步明确提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。

2008年4月，工业和信息化部成立。三定职责包括“推进信息化和工业化融合”，两化融合是工信部工作的重要方向。自工信部成立以来，我国信息化和工业化融合发展历程上出现三次“政策红利”，即：2013年起开展的两化融合管理体系贯标、2015年起启动的智能制造工程、2017年起实施的工业互联网创新发展战略。三次”政策红利”看似相互独立，实则不是割裂的，是当前推进制造业数字化转型发展的一个重要逻辑，“数字化意识导入—数字化技术升级—数字化业务重塑”。

信息化和工业化融合发展过程中的三次“政策红利”

可以说，数字化意识导入、数字化技术升级、数字化业务重塑是制造业实施数字化转型的三件先决条件，我们把它看作是已经找到的三块“过河石”。抓住这三次“政策红利”，踩上这三块“过河石”，就跟上了数字化转型的时代步伐。

红利一：两化融合管理体系贯标

数字化意识导入

【关键词】管理体系、新型能力、贯标

2008年起，为全面摸清我国两化融合发展现状，明确两化融合发展重点和方向，工业和信息化部从“企业、行业、区域”多个层面入手，开展两化融合评估和运行形势监测等工作，研制发布了国家标准《工业企业两化融合评估规范》（GB/T 23020），探索形成了一套两化融合评估体系，并在全国范围内组织开展企业两化融合评估诊断与对标引导工作，构建了两化融合发展水平监测体系。

然而，在企业实际推进两化融合过程中发展逐渐发现，虽然可以应用信息技术有力地推动企业两化融合，但是在该过程中企业也面临着不少问题和困扰，一是信息化和管理两张皮，重技术轻管理，认为两化融合就是进行信息化建设，旧的管理体制难以维系信息化务实推进和成效发挥，企业关注的不仅仅是如何应用信息技术的技术问题，更多的应该是提高认识、系统推进、科学评价等管理问题；二是企业在两化融合工作过程中缺乏整体意识，只重视前期的信息系统建设，而在后期的系统运营维护阶段投入力度不足；三是信息安全面临巨大挑战，缺乏满足两化融合工作目标和要求的信息安全管理手段。

两化融合起步阶段推进过程存在的挑战

基于深入的调查研究分析得出，在当时发展条件下，我国企业迫切需要一套符合信息时代发展规律的管理方法论，提升管理能力比提升技术能力更为重要。

为此，经过系统研究和部署，工信部在2013年发布《信息化和工业化深度融合专项行动计划（2013-2018年）》，明确提出开展“两化融合管理体系标准建设与推广行动”。参考ISO9000等国际各类管理体系的做法和经验，自主研制了一套用于引导企业系统推进两化融合的管理方法论——两化融合管理体系。2014年，工业和信息化部组织开展两化融合管理体系贯标试点工作，明确管理体系贯标是当前两化融合工作重心，并组织开展了试点示范、宣贯培训、服务体系建设等工作，逐步形成了以管理体系为引领，系统推进两化深度融合，加快产业转型升级和创新发展的新路子。

两化融合管理体系贯标系统推进进程

截至2021年底，全国两化融合管理体系贯标服务企业超过22万家，贯标企业数量超过4万家。两化融合管理体系贯标，帮助企业在信息化环境下不断优化原有的管理体系，打破了管理障碍，可以说在我国两化融合起步发展阶段起到了举足轻重的作用，帮助企业建立了一套适应信息化发展的管理体系，从认识层面扫清企业对信息化建设的障碍。

红利二：智能制造工程

数字化技术升级

【关键词】智能制造、智能工厂、智能装备

2015年，国家层面首次明确以“智能制造”为主攻方向，提出包括智能制造工程在内的五大任务，正式拉开了中国智能制造发展大幕。同年，工信部启动了智能制造标准化专项，国家专项资金支持智能制造实施。2016年，财政部会同工业和信息化部发布通知明确自2016年重点推进智能制造综合标准化和重点领域智能制造新模式应用专项。

智能制造综合标准化和重点领域智能制造新模式应用

重点任务为两项：在智能制造综合标准化方面，就是要立标准，按照“智能制造，标准先行”思路，开展基础共性标准和关键技术标准的试验验证，形成智能制造标准体系、智能制造能力成熟度评价等基础性标准框架；在智能制造新模式应用方面，就是要换技术，围绕新一代信息技术产业、高档数控机床和机器人、航空航天装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、电力装备、农业装备、新材料、生物医药及高性能医疗器械等十大重点领域，大力推进高档数控机床与工业机器人等5大类智能制造关键技术装备的集成应用。

从2015年到2018年，智能制造综合标准化和重点领域智能制造新模式应用作为工信部工业转型升级专项任务实施，推动建设了一批智能工厂、数字化车间，加快了技术装备应用普及。从政策导向和专项支持的主要方向来看，主要侧重于对各类智能制造关键技术及装备的攻克及集成应用。

这期间，从2015年到2018年，工信部同步组织智能制造试点示范遴选，主要聚焦于离散型智能制造、流程型智能制造、网络协同制造等新模式。在此基础上，2021年11月，工业和信息化部等四部门联合开展2021年度智能制造试点示范行动，试点示范内容进一步细化，主要包括：智能制造优秀场景、智能制造示范工厂和智能制造先行区三个方面。同时，根据“十三五”以来智能制造发展情况和企业实践，结合技术创新和融合应用发展趋势，凝练总结了15个环节52个智能制造典型场景，作为智能制造示范工厂建设的参考，目前，共遴选了101个示范工厂和241个智能制造优秀场景。

智能制造试点示范行动

在智能制造工程实施过程中，一项重要的工作就是开展了“智能制造能力成熟度”标准的研制和应用推广。智能制造能力是指企业在实现智能制造的目标过程中所具备的人员、资源、技术和制造等要素的水平和条件。智能制造能力成熟度是评价一个企业智能制造水平的综合性测度，也是一套描述智能制造能力提升过程及要素的方法论。从人员、技术、资源、制造等要素维度，分5个等级综合评价企业数字化、网络化、智能化发展水平。

智能制造能力成熟度等级

智能制造能力成熟度构建了包含人员、技术、资源、制造能力要素（4个）-能力域（8个）-能力子域（20个）的PTRM模型，它反映了人员将资源、技术应用制造环节提升智能制造能力成熟度等级的过程。根据行业/企业特点可裁剪使用，根据评估目标不同，可灵活应用。

智能制造能力成熟度PTRM模型

一级为规划级。企业开始对实施智能制造的基础和条件进行规划，能够对核心业务（设计、生产、物流、销售、服务）进行流程化管理。

二级为规范级。企业采用自动化技术、信息技术手段对核心装备和业务等进行改造和规范，实现单一业务的数据共享。企业对装备、系统等开展集成，实现跨业务间的数据共享。

三级为集成级。企业对人员、资源、制造等进行数据挖掘，形成知识、模型等，实现对核心业务的精准预测和优化。

四级为优化级。企业基于模型持续驱动业务优化和创新，实现产业链协同并衍生新的制造模式和商业模式。

五级为引领级。企业基于模型持续驱动业务优化和创新，实现产业链协同并衍生新的制造模式和商业模式。

截至2021年12月，全国20000多家企业通过智能制造评估评价公共服务平台（www.c3mep.cn）开展智能制造能力成熟度自诊断。总的来看，我国69%的制造企业处于一级及以下水平（规划级），达到二级、三级的制造企业分别占比为15%以及7%，四级及以上制造企业占比达9%。

智能制造能力成熟度水平

从增长趋势来看，2021年全国制造业智能制造能力成熟度较2020年有所提升，一级及以下的低成熟度企业占比减少6个百分点，三级以上的高成熟度企业数量增加了5个百分点。从行业来看，离散型制造业的成熟度水平整体高于流程型制造业。离散型制造企业一级及以下占比约为67.1%，低于流程型制造企业的72.2%，处于二级、三级的离散型制造企业占比较流程型制造企业高出2.5个百分点，处于四级及以上的离散型制造企业数量较流程型制造企业高出2.7个百分点。

离散型和流程型制造业智能制造成熟度水平

重点环节智能制造水平

从重点关键环节来看，在设备数字化改造方面，制造企业设备数字化率达 57.98%，较2020 年提高近 8 个百分点；24% 的企业具备自动化物流设备，22% 的企业在关键工序实现质量在线检测。通过多年来智能制造工程的实施，加速了制造业企业内制造装备的改造替换和先进技术的迭代升级，为制造业数字化转型变革进行了技术升级储备。

红利三：工业互联网创新发展战略

数字化业务重塑

【关键词】工业APP、工业互联网平台、工业操作系统

2017年12月8日，中央政治局第二次集体学习时提出“要深入实施工业互联网创新发展战略，系统推进工业互联网基础设施和数据资源管理体系建设。”工业互联网迎来快速发展期。中央政治局会议、中央经济工作会议、中央深改委会议、中央财经委会议对工业互联网发展做出了一系列部署安排。

工业互联网系列政策部署

2017年，国务院正式印发《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，从2018年开始，发展工业互联网已连续五年写入《政府工作报告》中，全国上下掀起了发展工业互联网浪潮。

工业互联网连续5年写入《政府工作报告》

与此同时，国家层面从2018年连续4年设置专项支持网络、平台、安全等方面的公共服务平台建设和产业化推广。特别是在工业互联网平台方面，充分发挥工业互联网平台在工业互联网体系建设中的核心带动作用，培育了一批跨行业跨领域综合型、行业和区域特色型以及技术专业型工业互联网平台。工业互联网平台是工业互联网的核心，包含四大要素：数据采集（边缘层）、IaaS层、工业PaaS（平台层）和工业APP（应用层）。

数据采集（边缘层）是基础。就是要构建一个精准、实时、高效的数据采集体系，把数据采集上来，通过协议转换和边缘计算，一部分在边缘侧进行处理并直接返回到机器设备，一部分传到云端进行综合利用分析，进一步优化形成决策。

工业PaaS（平台层）是核心。就是要构建一个可扩展的操作系统，为工业APP应用开发提供一个基础平台。

工业APP（应用层）是关键。就是要形成满足不同行业、不同场景的应用服务，并以工业APP的形式呈现出来。

IaaS是支撑。它是通过虚拟化技术将计算、存储、网络等资源池化，向用户提供可计量、弹性化的资源服务。

工业互联网平台可以理解为一个可扩展的工业操作系统，向下，实现对各种软硬件资源接入、控制和管理；向上，提供开发接口及存储计算、工具资源等支持；自身，承载各种工业知识、算法、模型、微服务。发挥着类似消费互联网领域IOS、安卓等平台的价值。

工业互联网平台本质是一个可扩展的工业操作系统

操作系统的价值在于通过分层思想将软硬件的分离解耦，打破过去的一体化硬件设施，实现“硬件资源的通用化”和“服务任务的可编程”。这使得让“变化快”的应用服务摆脱束缚，以工业APP的形式沉淀、传播、复用，使其变化得“更快”。企业能够从提供同质产品向提供多样化产品转变，满足市场个性化需求；让“利用高”的硬件设备逐渐沉淀，提高资产通用性，变得利用“更高”。

操作系统的价值

基于工业互联网平台的体系架构，各行业纷纷探索运用工业互联网提升现有业务，形成智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等一系列“新模式”，这其中既有数据智能对现有业务的优化提升，也有基于网络化组织带来的模式创新与重构。

工业APP是工业互联网最显著的特征

从实践上来看，当把来自于机器设备、业务系统、产品模型、生产过程以及运行环境中大量数据汇聚到工业PaaS平台上，并将技术、知识、经验和方法以数字化模型的形式也沉淀到平台上以后，只需通过调用各种数字化模型与不同数据进行组合、分析、挖掘、展现，就可以快速、高效、灵活的开发出各类工业APP，提供全生命周期管理、协同研发设计、生产设备优化、产品质量检测、企业运营决策、设备预测性维护等多种多样的服务。因此，在工业互联网发展体系中，一个显著的工业互联网特色和标志，就是工业知识首次以工业APP为载体进行传播。

工业知识载体的变迁

从早期农业经济时代，知识作为存在于人脑中的隐性工业经验，只能通过口口相传、师徒帮带得以延续，到工业经济时代，知识作为存在于文献、专利中的显性工业技术，再到数字经济时代，知识作为存在于计算机中的机理模型、工业APP等数字工业知识，知识承载主体经历了由意识人体迁移到物理实体，再到赛博虚体的过程，承载方式也在不断演进，工业APP最终成为了知识的新载体。

工业互联网平台构建工业技术和知识的交易体系

可以说，工业互联网平台的最大价值就是构建了一个工业技术和知识的交易体系。它为工业APP、微服务组件、模型算法等交易对象的呈现、交易、传播和复用提供统一的场所，促进工业知识、技术的供给方（大型企业、科研院校、开发者）与使用方（大中小企业）等交易主体在线显现、需求清晰、交易激活。通过在线化评估、标准化计量确定交易价格，实现交易方式由传统线下长流程交易转变为在线短流程交易，大幅降低客户发现、知识定价、契约签订、交付监督的交易成本。工业研发、设计、仿真、制造、服务等全流程的工业知识、能力能够通过这一市场体系进行低成本的交易使用。

工业知识交易体系的变革

工业互联网的出现，将传统的由供给方定制化软件开发（类作坊式）的研发方式以及一对一的交易模式，转变成由需求方个性化定制工业APP（流水式）以及平台化多对多的交易方式，这一新型交易体系革命性的改变工业知识的生产、交易方式，创造新的业务模式和商业价值，为制造业数字化转型变革带来了业务体系重塑的新路径。

三次红利：三块“过河石”

两化融合管理体系贯标、智能制造工程、工业互联网创新发展战略——我国信息化和工业化融合发展历程上三次“政策红利”直接带动了我国企业数字化意识导入、数字化技术升级、数字化业务重塑，这可以视作企业数字化转型变革前的三次关键准备，也是制造业企业数字化转型必须经历的三个过程，摸到的三块“过河石”。

2020年以来，全球新冠肺炎疫情暴发以及中美贸易摩擦冲突的不断升级，加速制造业数字化转型步伐。我们可以看到，疫情下仍然能够实现业务增长的要么是“数字化原住民”企业，要么是“数字化新移民”企业，而那些“数字化贫民”企业则面临着束手无策甚至被迫倒闭的困境。能够抓住三次“政策红利”，紧跟我国信息化和工业化融合步伐的企业，大多已经成为了“数字化新移民”企业抵御着风险的磨砺。