缺乏清晰路線圖，制造企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型水平待提升

許旭 楊春立 姚磊 魯金萍

當前，以新一代信息通信技術(shù)為主要驅(qū)動力的數(shù)字化浪潮蓬勃興起。GE、西門子等工業(yè)巨頭積極擁抱數(shù)字化，圍繞“智能機器+云平臺+應(yīng)用APP”功能架構(gòu)，加快“平臺提供商+應(yīng)用開發(fā)者+用戶”的生態(tài)資源整合步伐，構(gòu)建基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，不斷鞏固和強化制造業(yè)壟斷地位。從國內(nèi)看，我國大部分企業(yè)也都認識到數(shù)字轉(zhuǎn)型的重要性與緊迫性，轉(zhuǎn)型意愿強烈，但受限于路徑不清、能力薄弱、人才短缺等瓶頸，僅7%的企業(yè)能夠突破轉(zhuǎn)型困境，絕大多數(shù)企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型進展緩慢，整體水平不高。

我國制造企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型面臨四大困境

我國制造企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型面臨轉(zhuǎn)型路徑不清、轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)能力不強、支撐服務(wù)不足等困境。

轉(zhuǎn)型路徑不清。目前，我國很多制造企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型的意愿強烈，但普遍缺乏清晰的數(shù)字戰(zhàn)略與轉(zhuǎn)型路線圖，不清楚該從哪里人手、最終愿景是什么，因此，數(shù)字轉(zhuǎn)型整體處于初級階段。一些企業(yè)帶著傳統(tǒng)的信息化建設(shè)思維，通過“機器換人”、搭建工業(yè)云平臺、建設(shè)數(shù)字車間等方式，解決單點單環(huán)節(jié)應(yīng)用問題。一些企業(yè)是在現(xiàn)有IT架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程和管理模式的基礎(chǔ)上，運用數(shù)字技術(shù)提升效率、優(yōu)化流程。還有一些企業(yè)缺乏足夠的互聯(lián)網(wǎng)平臺運營經(jīng)驗，對云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)了解不足，在如何選擇合適的技術(shù)平臺、培育商業(yè)模式方面躊躇不前。事實上，企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型是一項復雜的系統(tǒng)工程，是以開放平臺為基礎(chǔ)支撐，以數(shù)據(jù)為核心，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)戰(zhàn)略思維、業(yè)務(wù)流程、組織管理、商業(yè)模式和人才培養(yǎng)的全方位轉(zhuǎn)型，旨在通過數(shù)字技術(shù)應(yīng)用重新定義和設(shè)計數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)，幫助企業(yè)建立快速有效、開放且能深度探索數(shù)據(jù)價值的生產(chǎn)運行管理體系，從而形成新能力、構(gòu)筑新優(yōu)勢。

轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)能力不強。在數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)是核心，是制造企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵和基礎(chǔ)。當前，我國絕大多數(shù)制造企業(yè)的數(shù)字轉(zhuǎn)型尚處于初級水平，“技術(shù)+業(yè)務(wù)+數(shù)據(jù)”深度融合、共同發(fā)力程度不夠，轉(zhuǎn)型能力還比較薄弱。從工業(yè)技術(shù)儲備水平看，我國工業(yè)化進程尚未完成，許多制造企業(yè)仍停留在低附加值的初級加工階段，研發(fā)設(shè)計與制造環(huán)節(jié)相對薄弱，工業(yè)技術(shù)積累不夠深厚，工業(yè)機理、工藝流程、模型方法經(jīng)驗和知識積累不足，難以有效支撐數(shù)字轉(zhuǎn)型過程中的復雜數(shù)據(jù)分析，無法實現(xiàn)數(shù)字化知識的有效傳承、迭代與復用。從業(yè)務(wù)數(shù)字化改造能力看，大多數(shù)制造企業(yè)處于工業(yè)2.0和工業(yè)3.0補課階段，工業(yè)設(shè)備、產(chǎn)品、生產(chǎn)線的傳感器部署不足、聯(lián)接水平低，工業(yè)數(shù)據(jù)采集難度較大，業(yè)務(wù)系統(tǒng)互聯(lián)互通程度不高，覆蓋全流程、全產(chǎn)業(yè)鏈、全生命周期的工業(yè)數(shù)據(jù)鏈尚未構(gòu)建。截至2018年年底，全國制造業(yè)重點領(lǐng)域骨干企業(yè)數(shù)字化研發(fā)工具普及率為68.9%，關(guān)鍵工序數(shù)控化率為49.2%，距離分別達到73%的目標還有一定的距離。從數(shù)據(jù)應(yīng)用能力看，工業(yè)大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的準確性和時效性要求較高，目前很多企業(yè)仍處于數(shù)據(jù)應(yīng)用的感知階段而非行動階段，大部分企業(yè)利用采集到的數(shù)據(jù)描述和解釋現(xiàn)象，而鮮少用數(shù)據(jù)開展預測性和決策性分析。同時，對用戶使用場景、產(chǎn)品全生命周期中的數(shù)據(jù)價值挖掘不夠，鮮少形成有效的商業(yè)模式。

支撐服務(wù)不足。制造企業(yè)尤其是廣大中小制造企業(yè)受技術(shù)、資金、人才等因素限制，推進數(shù)字轉(zhuǎn)型困難重重，迫切需要專業(yè)化的第三方服務(wù)團隊給予幫助。從解決方案供給情況看，目前市場上的方案大多是面向特定行業(yè)的通用型解決方案，無法滿足客戶的個性化、一體化需求，尤其缺乏集戰(zhàn)略咨詢、架構(gòu)設(shè)計、設(shè)備上云、IT&OT融合、核心軟件，以及數(shù)據(jù)運營、流程優(yōu)化、風險評估和運維升級于一體的端到端解決方案，掌握核心技術(shù)、對行業(yè)認知深刻、實踐經(jīng)驗豐富、數(shù)據(jù)挖掘分析能力強、生態(tài)構(gòu)建能力強的數(shù)字轉(zhuǎn)型解決方案商更是少之又少，難以支撐制造企業(yè)的全方位和可持續(xù)轉(zhuǎn)型。從數(shù)字人才團隊供給看，很多企業(yè)內(nèi)部的信息化團隊對數(shù)字技術(shù)快速更新的響應(yīng)能力和應(yīng)對能力不足，適應(yīng)數(shù)字轉(zhuǎn)型要求的新型技能人才以及技術(shù)型、管理型、復合型人才面臨巨大的缺口。人社部2018年數(shù)據(jù)顯示，我國技能勞動者總數(shù)為1.65億人，占就業(yè)人員總量的21.3%，其中，高技能人才數(shù)量為4700多萬人，占技能勞動者總數(shù)的比重不到30%，占就業(yè)人口總量的比重僅為6%，高技能人才嚴重匱乏已經(jīng)成為制約中小制造企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要瓶頸。目前，近90%的數(shù)字人才集中在傳統(tǒng)研發(fā)和數(shù)字化運營領(lǐng)域，深度分析、數(shù)字戰(zhàn)略、先進制造和數(shù)字營銷等領(lǐng)域的人才極為缺乏。此外，軟件人才特別是工業(yè)軟件人才缺口也很大，我國軟件人才需求以每年20%的速度增長，每年新增需求近百萬人，但我國高等教育和職業(yè)教育每年培養(yǎng)軟件及相關(guān)專業(yè)人才不足80萬人，人才缺口還在逐漸擴大。

工業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)屬認定不明。工業(yè)大數(shù)據(jù)既是資源也是資產(chǎn)，其權(quán)屬是否清晰，直接關(guān)系到“大數(shù)據(jù)+”能走多遠，關(guān)系到工業(yè)企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型進程的快慢。從調(diào)研中得知，目前針對不同來源的工業(yè)大數(shù)據(jù)的所有權(quán)、使用權(quán)、管理權(quán)、交易權(quán)和享有權(quán)等，并沒有明確的法律規(guī)定，數(shù)據(jù)權(quán)屬和收益分成大多在企業(yè)層面以合同方式約定履行，極易引發(fā)數(shù)據(jù)濫用、數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)糾紛等問題。比如，個別工業(yè)云平臺企業(yè)未經(jīng)上云企業(yè)授權(quán)，就私自采集企業(yè)接人平臺的數(shù)據(jù)，并基于數(shù)據(jù)開發(fā)新產(chǎn)品、新方案，進而引發(fā)權(quán)益分成和知識產(chǎn)權(quán)等方面的糾紛。

對策建議

根據(jù)我國制造企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型面臨的情況，提出破解企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型困境的四點對策和建議。

強化數(shù)字轉(zhuǎn)型的頂層設(shè)計。一是研究制定推進企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型路線圖。引導企業(yè)深入理解數(shù)字轉(zhuǎn)型內(nèi)涵，轉(zhuǎn)變管理思路和發(fā)展理念，明確數(shù)字轉(zhuǎn)型的目標、任務(wù)和路徑，在戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)、管理和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用上統(tǒng)籌考慮、循環(huán)迭代、動態(tài)更新、融合創(chuàng)新。二是鼓勵企業(yè)結(jié)合自身實際制定實施數(shù)字轉(zhuǎn)型方案。從用戶、策略、人員、運營、創(chuàng)新和合作等方面，系統(tǒng)評估自身所處的數(shù)字化階段，預測評估數(shù)字轉(zhuǎn)型的成效、目標，確定數(shù)字轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略實施的優(yōu)先級別。三是提升企業(yè)家的數(shù)字領(lǐng)導力，實施企業(yè)“一把手”工程。推動數(shù)字部門和非數(shù)字部門之間的交流、配合，利用數(shù)字技術(shù)手段為企業(yè)開辟新的業(yè)務(wù)模式、新的收入來源，提高數(shù)字價值。

提升企業(yè)數(shù)字能力。一是加快推動企業(yè)設(shè)備及其生產(chǎn)線的自動化和數(shù)字化改造，推動核心設(shè)備和業(yè)務(wù)系統(tǒng)上云，打通企業(yè)內(nèi)外信息流、數(shù)據(jù)流、業(yè)務(wù)流、資金流和知識流的協(xié)作鏈條，推進企業(yè)資源共享、能力協(xié)同，驅(qū)動企業(yè)業(yè)務(wù)邏輯從基于產(chǎn)品分工向基于知識分工轉(zhuǎn)變。二是強化技術(shù)支撐能力，突破核心芯片、驅(qū)動器、工業(yè)以太網(wǎng)等關(guān)鍵器件和技術(shù)發(fā)展瓶頸，推動智能傳感器、可編程邏輯控制器、分布式控制系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)等研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化。實施工業(yè)技術(shù)軟件化工程，構(gòu)建面向行業(yè)的知識庫、模型庫、零件庫、工藝庫和標準庫。實施工業(yè)軟件突破工程，圍繞構(gòu)建數(shù)字孿生體，增強設(shè)計仿真等核心工業(yè)軟件供給能力。三是實施工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，全面部署IPv6，持續(xù)推進企業(yè)內(nèi)、外網(wǎng)絡(luò)改造建設(shè)，推進工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標識解析體系建設(shè)。堅持“補短板”和“建生態(tài)”觀輪驅(qū)動，著力提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺核心能力，培養(yǎng)工業(yè)APP，打造開放共享的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺生態(tài)體系。四是增強系統(tǒng)解決方案供給能力，培育—批專業(yè)化水平高、服務(wù)能力強的數(shù)字轉(zhuǎn)型解決方案供應(yīng)商，開發(fā)、分享與行業(yè)特色和運營環(huán)境適配的數(shù)字轉(zhuǎn)型解舫案，拓展傳統(tǒng)企業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化服務(wù)能力。

完善數(shù)字轉(zhuǎn)型公共服務(wù)體系。一是開展企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型能力評估，圍繞制造企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型應(yīng)具備的核心要素、特征與能力，研究制定體現(xiàn)制造企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型能力的評價指標體系，確定科學合理、操作性強的監(jiān)測評估方法，為政府、行業(yè)、企業(yè)推進制造企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型提供支撐。二是引導產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、行業(yè)協(xié)會和科研機構(gòu)等整合資源，加強對前瞻性問題的研究，提供政策咨詢、專家智庫、標準制定、人才培訓等公共服務(wù)。三是引導大型制造企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)聯(lián)合構(gòu)建行業(yè)數(shù)掌轉(zhuǎn)型公共服務(wù)平臺，為企業(yè)提供基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)、工具模型、數(shù)據(jù)運營等服務(wù)，支撐企業(yè)業(yè)務(wù)流程、組織架構(gòu)和商業(yè)模式重新設(shè)計。四是組織開展經(jīng)驗交流與宣傳推廣會。通過舉辦成果展覽、企業(yè)對接及系列深度行活動，總結(jié)交流政府部門和重點企業(yè)在政策措施、工程實施、平臺建設(shè)等方面的進展、經(jīng)驗和成效。通過媒體宣傳、展覽展示、書籍解讀等多種形式，探索推進路徑、展示最佳實踐、交流典型做法，進一步提升企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型的影響力。

探索數(shù)字轉(zhuǎn)型體制機制創(chuàng)新。一是加快體制機制改革。深化“放管服”改革，大幅簡化融合發(fā)展領(lǐng)域的行政審批事項，對新型數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)實行包容、審慎、有效的監(jiān)管，降低準入門檻。建立跨領(lǐng)域聯(lián)合監(jiān)管機制，積極推進負面清單制度落地，重點加強企業(yè)信用信息、個人隱私等方面的監(jiān)管，為制造企業(yè)的數(shù)字轉(zhuǎn)型提供基本保障。二是強化工業(yè)大數(shù)據(jù)治理。在法律法規(guī)層面確立工業(yè)大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的地位，研究制定工業(yè)大數(shù)據(jù)管理制度，建立適應(yīng)工業(yè)大數(shù)據(jù)資源完善、價值實現(xiàn)、質(zhì)量保證、安全可控的管控協(xié)調(diào)機制，引導行業(yè)組織、骨干企業(yè)加快制定工業(yè)大數(shù)據(jù)確權(quán)、流通、交易、保護等方面的標準規(guī)范。三是探索“新工科”復合人才培養(yǎng)模式。引導高等院校設(shè)立和發(fā)展人工智能、大數(shù)據(jù)、智能制造、自動化等“新工科”相關(guān)專業(yè)，推動實施軟件國民基礎(chǔ)教育，支持制造企業(yè)、軟件企業(yè)、高校等通過聯(lián)合成立企業(yè)研究院、專業(yè)人才培訓基地、聯(lián)合招聘、共建項目團隊等模式，培養(yǎng)“技術(shù)+運營”融合型數(shù)字人才。充分調(diào)動群團、協(xié)會、企業(yè)等市場主體的積極性，開展數(shù)字技能人才大比武、各類工程師大引進活動，提高勞動者數(shù)字技能。