企業從智能制造“先進級”邁向“卓越級” 培育路徑探索

在全球化與數字化深度交融的時代背景下，智能制造已成為推動制造業轉型升級的重要路徑。通過整合物聯網、大數據、人工智能、云計算等新興技術，智能制造推動了傳統制造業的生產效率提升和質量變革。企業從智能制造“先進級” 邁向 “卓越級”，不僅需要技術創新的深度融合，還需要實現管理模式、人才隊伍和生態體系的全面升級。

當前，大量企業已經初步實現了自動化與數字化的融合，但面對市場快速變化和產業鏈復雜化的挑戰，智能制造卓越級的需求逐步顯現。這種需求不僅體現在對全流程智能化生產的迫切追求，還體現在對更高效、更敏捷、更可持續的管理理念和運營模式的探索。然而，現階段許多企業在技術自主創新能力、數據隱私保護、組織變革能力等方面仍存在諸多不足，制約了其邁向卓越級的步伐。

基于此，本文圍繞智能制造從 “先進級” 到 “卓越級” 轉型的核心議題，結合國內外發展現狀與案例，系統梳理了關鍵要素與挑戰，并提出針對性的路徑建議，以期為企業實現智能制造卓越發展提供理論支持和實踐指導。

1 智能制造先進級與卓越級的內涵及特征

1.1 先進級智能制造的內涵與特征

先進級智能制造企業在生產過程中廣泛應用自動化技術，實現了生產設備的自動化運行和生產流程的自動化控制。通過引入工業機器人、自動化生產線等設備，提高了生產效率和產品質量的穩定性。同時，企業開始注重數字化技術在生產中的集成應用，如建立生產管理信息系統，實現生產數據的實時采集、傳輸和分析，為生產決策提供數據支持。

在企業管理方面，先進級智能制造企業初步建立了信息化管理系統，涵蓋了財務管理、人力資源管理、供應鏈管理等多個領域。通過信息化手段，企業內部各部門之間能夠實現信息共享和協同工作，提高了管理效率。企業與供應商和合作伙伴之間開始建立基于信息化平臺的協作關系，實現了訂單管理、庫存管理等環節的協同運作。

1.2 卓越級智能制造的內涵與特征

卓越級智能制造企業在生產運營過程中實現了智能化決策。借助大數據分析、人工智能算法等技術，企業能夠對生產過程中的海量數據進行深度挖掘和分析，預測生產設備故障、優化生產計劃、精準控制產品質量等。在技術集成方面，卓越級智能制造企業實現了信息技術、自動化技術、人工智能技術等的深度融合，構建了高度智能化的生產系統。

卓越級智能制造企業將創新作為核心驅動力，不斷投入資源進行技術研發和管理創新。在技術創新方面，積極探索新的生產工藝、材料和產品設計，推動行業技術進步。在商業模式創新方面，通過開展個性化定制生產、服務型制造等創新模式，滿足客戶多樣化需求，提升企業市場競爭力。同時，注重可持續發展，在生產過程中優化資源利用效率、降低能源消耗和環境污染，實現經濟、社會和環境的協調發展。

1.3 從先進級到卓越級的差距與瓶頸

在從先進級邁向卓越級的進程中，企業在多個方面存在明顯差距與面臨諸多瓶頸。技術應用層面：先進級企業大多僅實現局部自動化，在生產流程的智能化程度上遠不及卓越級企業。卓越級企業能夠借助大數據與人工智能技術實時優化生產計劃，而先進級企業往往依賴經驗來進行決策，缺乏智能化優化手段。發展重點方面：先進級企業側重于成本控制與效率提升，主要著眼于當下生產運營中的成本壓縮和生產效率提高；卓越級企業則更強調創新驅動，致力于精準滿足客戶多樣化需求，進而拓展市場空間，更具前瞻性和戰略性眼光。人才需求上：卓越級企業需要具備多學科交叉能力的高素質人才，他們能夠綜合運用多領域知識應對復雜的智能制造業務場景；先進級企業通常缺乏擁有數據分析、人工智能應用能力的專業團隊，在人才儲備和結構上難以滿足更高層次智能制造發展的要求。這些差距與瓶頸制約著先進級企業向卓越級的跨越發展，體現了不同階段企業在智能制造轉型過程中的能力差異，為后續深入分析智能制造培育關鍵要素及應對策略提供了現實背景和對比基礎。

2 智能制造培育的關鍵要素

2.1 技術創新與應用

在從先進級邁向卓越級的智能制造培育過程中，新一代信息技術的深度融合至關重要。企業需要進一步整合物聯網、大數據、人工智能、云計算等技術，構建智能化的生產體系。物聯網技術實現了設備之間的互聯互通，實時采集設備運行數據，為大數據分析提供了基礎。在智能工廠中，通過在設備上安裝傳感器，實現設備狀態的實時監測和數據采集，將這些數據傳輸到云端進行分析，為生產決策提供依據。大數據分析技術則能夠對海量生產數據進行挖掘和分析，發現潛在的生產問題和優化機會。

通過對歷史生產數據的分析，企業可以優化生產工藝參數，提高產品質量和生產效率。人工智能算法在智能制造中應用廣泛，如在質量控制方面，利用深度學習算法對產品圖像進行分析，實現對產品表面缺陷的自動檢測；在生產調度方面，通過智能算法優化生產計劃，提高設備利用率和生產效率。云計算平臺為企業提供了強大的計算能力和數據存儲能力，支持企業大規模數據處理和應用部署。企業可以將生產管理系統、數據分析平臺等部署在云端，降低了企業的信息化建設成本，提高了系統的靈活性和可擴展性。

先進制造技術的創新發展是智能制造培育的核心內容之一。增材制造技術作為一種新興的先進制造技術，可實現復雜零部件的快速定制化生產，降低生產成本和生產周期。在航空航天領域中，利用增材制造技術可以制造出具有復雜內部結構的零部件，減少了零部件的數量和裝配工序，提高了產品性能。虛擬制造技術能夠在產品設計階段進行虛擬仿真和測試，提前發現設計缺陷，優化產品性能。在汽車設計中，通過虛擬制造技術可以對汽車的碰撞安全性、行駛穩定性等性能進行模擬測試，在設計階段就進行優化改進，減少了物理樣機的制作和測試成本。智能機器人的應用則可以提高生產過程的靈活性和自動化程度。協作機器人可以與人類工人協同工作，完成一些復雜的裝配任務，提高了生產效率和產品質量。企業應關注這些先進制造技術的發展趨勢，并積極應用于實際生產中，以提升企業的智能制造水平。

2.2 生產管理模式優化

智能化生產計劃與調度是實現卓越級智能制造的關鍵環節。企業需要利用先進的信息技術和算法，根據市場需求、生產資源狀況和設備能力等因素，實時制定最優的生產計劃和調度方案。通過建立智能生產調度系統，實現生產任務的自動分配、設備的智能調度和生產過程的動態優化。在企業可以采用高級計劃與排程（APS）系統時，結合企業資源計劃（ERP）系統和制造執行系統（MES）中的數據，對生產任務進行優化排程。在面對訂單變更、設備故障等突發情況時，系統能夠快速響應，重新調整生產計劃和調度方案，確保生產的連續性和高效性。同時，利用人工智能算法對生產數據進行分析，預測設備故障和生產瓶頸，提前采取措施進行優化，提高生產效率和設備利用率。

精益生產理念在智能制造培育中仍然具有重要價值。企業應持續推進精益生產，消除生產過程中的浪費，提高生產效率和質量。結合智能制造技術，實現生產過程的可視化管理，實時監控生產進度、質量數據等信息，及時發現并解決問題。

2.3 人才培養與引進

從先進級到卓越級的智能制造發展需要大量跨學科復合型人才，這些人才應具備機械工程、電子信息、計算機科學、自動化控制等多學科知識背景，同時還需掌握智能制造相關技術和管理理念。智能制造工程師需要掌握機械設計、自動化控制、工業機器人編程等技術，同時還需要了解企業生產管理流程和智能制造戰略規劃。企業應加強與高校、科研機構的合作，建立人才聯合培養機制，開設相關專業課程和培訓項目，培養適應智能制造需求的專業人才。企業可以與高校合作開設智能制造工程專業，共同制定培養方案，培養具有實踐能力和創新精神的高素質人才。同時，企業還可以為高校學生提供實習機會，讓學生在實踐中了解企業的需求和行業發展趨勢，提高學生的就業競爭力。

為吸引和留住優秀人才，企業需要建立完善的人才激勵機制。除了提供具有競爭力的薪酬待遇，還應注重員工的職業發展規劃和個人成長空間。設立技術創新獎勵制度，對在智能制造技術研發和應用方面取得突出成績的員工給予表彰和獎勵，激發員工的創新積極性。企業可以設立創新獎金、專利獎勵等，鼓勵員工積極參與技術創新活動。提供豐富的培訓和學習機會，鼓勵員工不斷提升自身技能和知識水平。企業可以定期組織內部培訓、技術研討會等活動，邀請行業專家舉辦講座和培訓，為員工提供學習和交流的平臺。同時，企業還可以支持員工參加外部培訓和學術會議，拓寬員工的視野，提升員工的專業素養。

2.4 生態系統建設

智能制造的發展需要構建完善的產業鏈協同創新生態系統。企業應加強與上下游企業、供應商、科研機構、高校等的合作，共同開展技術研發、標準制定、應用示范等活動。通過建立產業聯盟、創新平臺等形式，促進產業鏈各環節之間的信息共享、資源整合和協同創新。我國在智能家居產業領域，多家企業聯合成立了智能家居產業聯盟，共同研發智能家居系統解決方案，制定行業標準，推動了智能家居產業的快速發展。

構建智能制造服務平臺可以為企業提供全方位的服務支持。這些平臺包括智能制造技術研發平臺、設備共享平臺、數據分析平臺、人才服務平臺等。企業可以通過平臺獲取先進的智能制造技術、共享高端制造設備、利用大數據分析服務優化生產運營、招聘和培養專業人才等。

3 智能制造培育面臨的挑戰

盡管智能制造在技術、管理和生態協同方面展現出巨大潛力，但企業在從 “先進級” 向 “卓越級” 發展的過程中仍面臨一系列挑戰。以下是主要挑戰的具體分析。

3.1 核心技術研發能力的不足

我國部分制造企業在關鍵核心技術領域嚴重依賴進口，這極大地限制了智能制造的自主發展進程。在關鍵設備與技術短板方面，高端工業機器人的核心零部件如高精度減速器、伺服電機、控制器，以及芯片制造的高端制程工藝，國內企業的研發能力與國際先進水平相比差距明顯。

同時，研發投入不足也是一個突出問題。許多中小企業由于資金受限，在技術研發方面投入匱乏，難以持續開展技術攻關。相較于國際領先企業，我國企業在研發投入占營業收入的比例上存在較大差距，這直接制約了創新成果的產出與轉化，使得企業在關鍵技術突破和新產品研發上進展緩慢。

此外，技術創新環境的缺失也不容忽視。部分企業內部缺乏有效的鼓勵創新機制，導致研發人員積極性不高，創新效率低下。這種內部機制的不完善，使得企業難以營造良好的創新氛圍，無法充分激發研發人員的創造力和潛力，進一步阻礙了企業在智能制造關鍵核心技術上的突破和發展。深入理解我國智能制造面臨的核心技術研發挑戰具有重要意義，為后續提出強化技術創新體系建設等策略提供了現實背景依據。

3.2 數據安全與隱私保護困境

隨著智能制造依賴于海量數據的采集、傳輸和存儲，數據安全與隱私保護問題日益突出。

從數據泄漏風險來看，制造企業在運營過程中積累了眾多生產數據、客戶信息以及技術機密，這些數據一旦被泄露，極有可能引發嚴重后果，帶來巨大的經濟損失并損害企業聲譽。曾有某工業企業遭受網絡攻擊，致使關鍵生產數據失竊，最終造成其核心產品在市場中的份額大幅下降。

在法律法規層面，當前我國的數據隱私保護相關法律規范尚不完善，對于智能制造數據在收集、處理以及共享等環節缺乏清晰明確的法律界定與依據，這使得企業在開展相關業務時面臨潛在的法律風險。

再者，企業在數據保護技術方面較為薄弱，在數據加密、訪問控制以及備份恢復等關鍵技術手段上投入有限。這一情況進一步加劇了數據安全問題，使得數據在面臨各類威脅時更為脆弱，增加了數據泄露與被破壞的可能性。

3.3 組織變革與管理轉型阻力

傳統管理模式在智能制造背景下暴露出諸多局限性，層級式的組織架構使其欠缺靈活性，難以契合智能制造快速變化的市場需求。在這種架構下，決策流程往往過于冗長，無法及時對市場變化做出快速響應。同時，智能制造需要研發、生產、銷售、IT 等多個部門協同合作，然而部門間存在利益分歧且職責不夠清晰，容易引發沖突，像生產部門更關注穩定性，而研發部門側重于技術先進性，這種目標上的差異會延緩項目的推進。此外，企業文化方面也存在阻力，許多員工對新技術和管理模式認識不足，甚至抵制變革，進而導致企業轉型進程緩慢。這些問題反映了企業在向智能制造轉型過程中，于組織管理層面面臨的嚴峻挑戰。

4 智能制造培育的策略與方法

4.1 強化技術創新體系建設

4.1.1 加大核心技術研發投入

企業應將核心技術研發列為戰略重點，持續加大資金投入，建立專門的研發團隊，開展關鍵核心技術攻關。積極爭取政府科研項目支持和政策優惠，與高校、科研機構開展產學研合作，共同攻克智能制造領域的技術難題。以華為公司為例，每年將大量營業收入投入 5G通信技術、芯片研發等核心技術領域，建立了多個研發中心，匯聚了大量頂尖人才。同時，華為積極與國內外高校、科研機構合作，共同開展前沿技術研究，取得了多項核心技術突破，提升了企業在全球通信市場的競爭力。企業在加大研發投入的過程中，應注重研發方向的選擇和資源的合理配置，確保研發投入能夠取得實際效果，推動企業技術創新能力的提升。

4.1.2 加強技術創新平臺建設

構建多層次的技術創新平臺，包括企業內部研發中心、行業技術創新聯盟等，對于提升企業技術創新能力具有重要意義。企業內部研發中心應專注于前沿技術研究和產品創新，為企業持續發展提供技術動力。華菱線纜還依托這些創新平臺，其自主研發的核電用 1e 級 k3 類電纜絕緣和護套材料取得突破性進展，實現完全自主化。

4.2 完善數據安全與隱私保護機制

企業應采用先進的數據安全技術手段，如加密技術、訪問控制技術、數據備份與恢復技術等，保障生產數據安全。加密技術可以對數據進行加密處理，確保數據在傳輸和存儲過程中的保密性。在實際中的應用就是企業可以對重要的生產工藝數據進行加密，防止數據在網絡傳輸過程中被竊取。訪問控制技術則可以限制對數據的訪問權限，確保只有授權人員能夠訪問敏感數據；通過設置用戶身份認證和權限管理，企業可以控制員工對不同級別數據的訪問權限。數據備份與恢復技術能夠在數據丟失或損壞時及時恢復數據，減少數據損失；企業可以定期對生產數據進行備份，并建立異地災備中心，確保數據的安全性和可用性。同時，企業應建立完善的數據安全管理制度，明確數據管理流程和責任人員，加強對數據存儲、傳輸和使用環節的安全監控，及時發現和處理數據安全風險。

政府可加快完善數據隱私保護相關法律法規，明確企業在數據收集、處理和使用過程中的法律責任和義務，為智能制造企業的數據隱私保護提供法律依據。我國也應借鑒國際經驗，制定符合國情的數據隱私保護法律法規，加強對消費者隱私的保護。企業應加強對法律法規的學習和遵守，建立內部合規管理體系，確保數據處理活動符合法律要求。企業可以設立數據保護官，負責監督數據隱私保護政策的執行情況，處理數據主體的權利請求，確保企業在數據隱私保護方面的合規性。推動數據隱私保護立法與合規，既能保障消費者權益，又能促進智能制造產業的健康發展。

4.3 推動組織變革與管理創新

打破傳統層級式組織架構，建立以項目為導向、跨職能團隊協作的敏捷化組織架構，是適應智能制造時代發展的必然要求。在敏捷化組織架構下，企業減少組織層級，賦予基層員工更多決策權和自主權，提高組織的響應速度和創新能力。海爾集團推行的 “人單合一” 模式打破了傳統的層級結構，將員工組成一個個自主經營體，每個經營體都能夠根據市場需求自主決策、快速響應。員工在面對客戶需求時，可以直接做出決策，無須層層請示，大大提高了企業的市場響應速度和客戶滿意度。同時，跨職能團隊協作能夠整合不同部門的資源和專業知識，促進團隊成員之間的溝通與協作，提高工作效率和創新能力。

明確各部門在智能制造項目中的職責和分工，制定有效的溝通協調流程和決策機制，是解決跨部門協作障礙的關鍵。企業可以通過建立項目管理辦公室（PMO）等機構，負責協調各部門之間的工作，確保項目目標的實現。在智能工廠建設項目中，PMO 負責制定項目計劃，明確各部門的任務和時間節點，協調解決部門之間的沖突和問題。同時，企業應建立定期的溝通會議制度，如周會、月會等，讓各部門及時匯報工作進展，分享信息，共同解決問題。此外，利用信息化工具，如項目管理軟件、企業資源計劃（ERP）系統等，實現信息的實時共享和協同工作，提高跨部門協作效率。通過建立跨部門協作機制，企業能夠打破部門壁壘，形成協同效應，推動智能制造項目的順利實施。

4. 4 加強人才培養與引進體系建設

拓展人才培養渠道，重視內部員工培訓和繼續教育是解決智能制造人才短缺問題的重要途徑。企業應制定個性化的員工培訓計劃，根據崗位需求和技能水平提供針對性的智能制造技術培訓課程。對于技術研發人員，提供人工智能算法、大數據分析等高級培訓課程。鼓勵員工參加行業認證考試和學術交流活動，提升專業技能和綜合素質; 支持員工參加國內外學術會議和研討會，與同行專家交流經驗，拓寬視野。此外，企業還可以與高校、職業院校合作，開展訂單式人才培養，根據企業需求定制培養方案，確保培養出的人才符合企業實際需求。

制定具有競爭力的人才引進政策，吸引國內外優秀人才加入企業。提供優厚的薪酬待遇、良好的工作環境和廣闊的發展空間，重點引進智能制造領域的高端人才和急需緊缺人才。建立人才評價和選拔機制，確保引進人才的質量和適用性。

4. 5 促進生態系統協同發展

4. 5. 1 加強產業鏈上下游合作

積極與產業鏈上下游企業建立緊密合作關系，共同開展技術研發、產品創新和市場拓展活動，是實現智能制造生態系統協同發展的重要基礎。企業通過簽訂長期合作協議、建立戰略合作伙伴關系等方式，實現資源共享、優勢互補。在電子制造產業鏈中，芯片制造商與電子設備制造商緊密合作。芯片制造商根據電子設備制造商對芯片性能、功耗、尺寸等方面的需求，投入研發資源進行針對性的芯片設計與生產工藝優化。電子設備制造商在產品設計階段與芯片制造商協同，提前規劃芯片的集成方案，確保芯片與設備的完美適配，提高產品整體性能。這種合作模式有助于縮短產品研發周期，快速響應市場需求，共同推出具有競爭力的電子產品。

此外，上下游企業之間還可以在物流配送、供應鏈金融等方面開展合作。通過共享物流信息，優化配送路線，降低物流成本。在供應鏈金融方面，金融機構與上下游企業合作，為企業提供融資支持，緩解資金壓力，保障產業鏈的穩定運行。以銀行為例，銀行與核心制造企業及其供應商合作，基于核心企業的信用，為供應商提供應收賬款融資服務，提高供應鏈的資金周轉效率。通過加強產業鏈上下游合作，企業能夠在技術創新、成本控制、市場拓展等方面獲得更多優勢，提升整個產業鏈的競爭力。

4. 5. 2 推動智能制造生態平臺建設

政府和企業可共同推動智能制造生態平臺建設，整合產業鏈上的各類資源，包括技術、設備、人才、資金等，為企業提供一站式服務。平臺應具備開放性、共享性和創新性等特點，吸引更多企業、科研機構、高校等參與其中，形成良好的生態循環。通過平臺的聚集效應和協同創新功能，能夠促進智能制造產業的整體發展，推動行業技術進步，提高資源配置效率，增強產業競爭力。

5 結語

從智能制造“先進級”邁向“卓越級”是企業適應全球數字化轉型與高質量發展需求的必然路徑。這一過程不僅僅是技術升級，更是深刻的組織變革和產業生態重構。本文通過對智能制造不同階段的特征差異和核心瓶頸的系統梳理，揭示了當前企業在技術、管理與協作層面存在的多重挑戰。技術層面，企業在關鍵核心技術上的短板制約了自主創新能力，尤其在高端裝備制造和智能算法領域，與國際先進水平的差距亟待彌合。管理層面，傳統的層級化結構與僵化的組織模式已經無法支撐智能制造的復雜性需求，而管理創新的阻力與跨部門協同的難題進一步放大了轉型的難度。同時，產業鏈生態的協作效率偏低，數據隱私保護與信息共享之間的矛盾加劇了智能制造轉型的系統性風險。

為應對上述困境，企業必須重新定義其核心競爭力，將技術研發和管理模式創新作為發展的“雙引擎”。在技術研發方面，需要集中資源突破關鍵瓶頸，同時構建開放的創新平臺，促進技術成果的轉化與擴散; 在管理創新方面，企業應構建敏捷化和扁平化的組織架構，以增強對動態市場需求的快速響應能力。與此同時，智能制造的高質量發展離不開多層次的生態協同，企業需要與上下游合作伙伴共同打造可持續的產業鏈生態，在提升協同效率的同時實現整體價值鏈的優化。尤其是在數據安全與隱私保護方面，企業需通過技術手段和合規管理的結合，解決智能制造轉型中潛藏的風險。

未來，智能制造的發展將愈加體現技術與人文的融合，在技術進步與社會責任之間尋找新的平衡。企業的轉型不應僅僅停留于效率和收益的提升，更需要通過管理文化的創新、生態體系的完善以及價值觀的重塑，為制造業注入可持續發展的內在動力。這不僅關乎企業自身的競爭力，更關系到我國制造業在全球價值鏈中的戰略地位。本文希望為智能制造企業提供有價值的理論支持和實踐參考，也期望在未來的探索中繼續關注轉型過程中出現的新問題與新機遇，為推動制造業的高質量發展貢獻更深刻的思考。