數字經濟驅動智能制造發(fā)展的實踐策略探索

唐 斌

（桂林市信息化工業(yè)化融合中心， 廣西 桂林 541000）

0 引言

在數字化時代的浪潮中，數字經濟已經成為引領全球經濟發(fā)展的新引擎。數字經濟不僅改變了商業(yè)模式和生產方式，還為各行各業(yè)帶來了前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。智能制造作為制造業(yè)的現代范式，旨在實現高度自動化、數字化和智能化的生產過程，以提高生產效率、降低成本并提供更高質量的產品。因此，數字經濟與智能制造之間的相互關系成為了一個備受關注的話題。本文將探討數字經濟驅動智能制造發(fā)展的實踐策略。

1 相關概念分析

1.1 智能制造

智能制造是一個涵蓋廣泛領域的概念，它描述了一種利用現代數字技術和自動化方法來提高生產過程效率、降低成本、增強質量和靈活性的制造方式。以下是智能制造的一些相關概念分析：第一，自動化。智能制造依賴自動化技術，將機器、設備和生產過程自動化，減少了人為干預的需求，提高了生產效率。自動化可以包括各種程度的自動化，從簡單的機械化到高度智能的機器學習和人工智能。第二，物聯網。物聯網是智能制造的基礎之一，它將各種設備和系統(tǒng)連接到互聯網，使它們能夠實時交換數據和信息。這使制造商能夠更好地監(jiān)控設備狀態(tài)、產品性能和生產流程。第三，大數據分析。智能制造利用大數據分析來處理和分析大規(guī)模數據集，以提取有價值的見解。這有助于優(yōu)化生產過程、改進產品設計和實現預測性維護。第四，人工智能。AI 在智能制造中發(fā)揮著關鍵作用，它可以用于自動化控制、機器視覺、自然語言處理、決策支持等多個領域。AI 系統(tǒng)可以自動學習和適應不斷變化的制造環(huán)境，提高生產效率。第五，柔性制造。智能制造追求柔性制造，即能夠適應不同產品類型、需求變化和市場波動的生產系統(tǒng)。柔性制造通過自動調整和重配置生產線來實現，提高了制造企業(yè)的應變能力。第六，云計算。云計算技術允許制造企業(yè)將計算和存儲資源外包給云服務提供商，以降低成本、提高可擴展性和靈活性。云計算還支持遠程監(jiān)控和協同工作。第七，數字孿生。數字孿生是創(chuàng)建產品或生產過程的數字副本，它可以用于模擬和優(yōu)化設計、生產和維護。這有助于降低風險、提高質量和降低成本。第八，工業(yè)機器人。工業(yè)機器人在智能制造中扮演著關鍵角色，它們能夠執(zhí)行各種任務，從裝配到物流。這些機器人通常受到AI 和自動化技術的支持。綜合而言，智能制造是一個綜合性的制造范式，它整合了現代數字技術、自動化和智能化方法，以提高生產效率、產品質量和市場競爭力。隨著技術的不斷發(fā)展，智能制造將繼續(xù)演進，為制造業(yè)帶來更大的創(chuàng)新和競爭優(yōu)勢。

1.2 數字經濟

數字經濟是一個涵蓋多個領域的概念，它描述了一個經濟體系中數字技術、信息和數據的廣泛應用，以推動創(chuàng)新、增長和價值創(chuàng)造。以下是數字經濟的一些相關概念分析：第一，數字化。數字經濟以數字技術為核心，涵蓋了各種數字化過程，包括數據收集、存儲、處理、傳輸和分析。這一數字化轉型的關鍵組成部分包括互聯網、物聯網、云計算、大數據、人工智能等。第二，互聯網經濟?；ヂ摼W經濟是數字經濟的一個重要組成部分，它強調通過互聯網和在線平臺進行商業(yè)活動，包括電子商務、在線廣告、社交媒體等。互聯網經濟已經改變了商業(yè)模式和消費習慣。第三，電子商務。電子商務是數字經濟中的重要領域，它涵蓋了在線購物、在線支付、電子市場和電子供應鏈。電子商務使企業(yè)能夠在全球范圍內開展業(yè)務，并提供了更多的選擇和方便性。第四，大數據經濟。大數據經濟強調了數據的重要性，包括收集、分析和應用大規(guī)模數據以支持業(yè)務決策和創(chuàng)新。大數據經濟促進了個性化服務、預測性分析和市場洞察的發(fā)展。第五，人工智能經濟。人工智能經濟關注了人工智能技術的應用，包括機器學習、自然語言處理和計算機視覺。這些技術用于自動化任務、改善決策過程和提供智能服務。第六，金融科技。金融科技是數字經濟中的一個重要子領域，它包括金融服務的數字化、支付技術、區(qū)塊鏈和虛擬貨幣。金融科技已經改變了傳統(tǒng)金融機構和服務的運作方式。第七，云計算經濟。云計算經濟強調了云計算技術的應用，允許企業(yè)將計算和存儲資源外包給云服務提供商，以降低成本、提高可擴展性和靈活性。這有助于企業(yè)專注于核心業(yè)務。數字經濟是一個不斷演進的概念，隨著技術的不斷進步和應用領域的擴大，它將繼續(xù)塑造和改變經濟體系[1]。

2 數字經濟驅動智能制造發(fā)展的意義

數字經濟對智能制造發(fā)展的重要性和意義體現在以下幾個方面：第一，數字經濟通過自動化、物聯網、大數據分析和人工智能等技術的應用，使生產過程更加智能和高效。這可以大大提高生產效率，減少生產成本，增加產量，從而提高企業(yè)的競爭力。第二，數字經濟提供了監(jiān)測和控制生產過程的工具，有助于實時監(jiān)測產品質量，及時識別和解決質量問題。這有助于提供更高質量的產品，減少產品缺陷和質量問題。第三，數字經濟使生產過程更具柔性，能夠更好地滿足客戶的個性化需求。企業(yè)可以根據客戶的具體要求進行生產，提供定制化產品和服務，增加客戶滿意度。第四，數字經濟為企業(yè)提供了更多的創(chuàng)新工具和資源，包括大數據分析、數字孿生技術和虛擬現實等。這有助于企業(yè)更好地進行研發(fā)和產品設計，推出更具競爭力的產品。第五，數字經濟使供應鏈更加可見和高效。企業(yè)可以實時追蹤物料和產品的運輸和庫存情況，更好地應對供應鏈中的問題和風險。第六，數字經濟還有助于減少資源浪費和環(huán)境影響。通過更好地監(jiān)測和控制生產過程，企業(yè)可以降低能源消耗、減少廢物產生，實現更可持續(xù)的生產。第七，數字經濟使企業(yè)能夠更容易地進行全球合作和業(yè)務擴展。通過互聯網和在線平臺，企業(yè)可以在全球范圍內開展業(yè)務，拓寬市場，提高國際競爭力。

3 數字經濟驅動智能制造發(fā)展的現狀

數字經濟驅動智能制造發(fā)展帶來了許多機會，但也伴隨著一些挑戰(zhàn)和問題，主要包括以下幾個方面：第一，數字經濟需要大規(guī)模的技術投資，包括硬件、軟件、培訓和數據基礎設施的建設。對于中小型制造企業(yè)來說，這些投資可能是負擔過重，導致技術落后和競爭力不足。第二，數字經濟涉及大量敏感數據的收集和共享，這引發(fā)了數據隱私和安全的擔憂。數據泄露和黑客攻擊等問題可能對企業(yè)和客戶造成損害，降低了數字經濟的信任度。第三，數字經濟需要熟練的技術人才，包括數據分析師、人工智能專家和物聯網工程師。目前存在技能短缺問題，使得企業(yè)難以找到合適的人才來支持數字化轉型。第四，數字經濟中使用的各種技術和平臺存在標準不一、互操作性差的問題，這可能導致數據集成和系統(tǒng)集成的困難。解決這些問題需要更好的標準化和行業(yè)協作。第五，不同地區(qū)和不同企業(yè)之間的數字化水平存在差距，這導致了數字鴻溝問題。一些地區(qū)和企業(yè)可能無法充分受益于數字經濟，導致不平等問題。第六，數字經濟引發(fā)了許多數據倫理和法規(guī)問題，如數據隱私、知識產權和數據所有權。企業(yè)需要遵守不斷變化的法規(guī)，這可能增加了運營成本和法律風險。第七，自動化和數字化可能導致一些傳統(tǒng)工作的減少，這引發(fā)了擔憂和社會問題。同時，需要更多的培訓和技能提升來適應新的數字經濟工作需求。此外，部分地區(qū)可能缺乏足夠的數字基礎設施和高速互聯網接入，這會限制數字經濟的發(fā)展[2]。

4 數字經濟驅動智能發(fā)展的策略

1）加大對數字化技術的投資力度是推動數字經濟驅動智能制造發(fā)展的關鍵策略之一。這一策略的目的是幫助制造企業(yè)更好地應對數字化時代的挑戰(zhàn)，提高效率、質量和創(chuàng)新能力。以下是一些相關的投資方向和方法：第一，投資于物聯網技術，使設備和產品能夠互聯，實時監(jiān)測和分享數據。這有助于提高生產過程的可見性和控制，并支持預測性維護。第二，建立強大的大數據分析能力，以處理和分析大規(guī)模數據集。這可以幫助企業(yè)發(fā)現潛在的趨勢、機會和問題，優(yōu)化生產和決策。第三，投資于云計算技術，將計算和存儲資源外包給云服務提供商。云計算可以降低成本、提高可擴展性和靈活性。第四，引入人工智能技術，如機器學習和自動化，以改進生產和業(yè)務流程。自動化可以提高效率，減少錯誤，并降低人力成本。第五，建立數字孿生模型，以模擬和優(yōu)化產品設計和生產過程。數字孿生可以幫助企業(yè)更好地了解產品性能和生產流程。第六，改進供應鏈管理，包括供應鏈可見性、庫存管理和訂單跟蹤。這可以減少庫存浪費和提高供應鏈效率。第七，投資于數據安全和隱私技術，以保護敏感數據和防止數據泄露。這可以降低潛在的法律風險。第八，投資于員工培訓和技能提升，以確保他們能夠有效地使用數字化工具和技術。此外，還可以建立創(chuàng)新基金，用于支持數字化和智能制造項目。同時，積極尋求合作伙伴關系，與技術提供商、初創(chuàng)企業(yè)和研究機構合作，共同推動技術創(chuàng)新。

2）加強供應鏈數字化是數字經濟驅動智能制造發(fā)展的關鍵策略之一。通過數字化供應鏈，企業(yè)可以提高供應鏈的可見性、效率和靈活性，從而更好地滿足市場需求和提高競爭力。以下是一些相關的策略和方法：第一，建立實時供應鏈可見性，以監(jiān)測和追蹤物料、產品和訂單的流動。這有助于及時識別問題、減少庫存和改進交付計劃。第二，利用大數據分析技術，處理供應鏈中產生的大量數據，以提取有價值的見解，優(yōu)化庫存管理、需求預測和供應計劃。第三，建立供應鏈合作伙伴關系，共享信息和數據，以提高供應鏈協同效率。這有助于減少不必要的庫存和降低交付周期。第四，應用區(qū)塊鏈技術，以確保供應鏈數據的安全性和透明性。區(qū)塊鏈可以防止數據篡改和欺詐，提高數據可信度。第五，推動訂單和交付過程的數字化，以加速訂單處理和跟蹤，提高交付準時率。第六，利用高級分析和機器學習技術，進行需求預測、庫存優(yōu)化和產能規(guī)劃，以提高供應鏈的效率。第七，數字化供應鏈可以更好地應對供應鏈風險，如自然災害、政治不穩(wěn)定和供應商問題。建立應對計劃和備用供應鏈渠道。數字化供應鏈可以更好地支持合規(guī)要求和可持續(xù)性目標，如環(huán)保和社會責任。確保供應鏈活動與法規(guī)和可持續(xù)性標準一致。

3）加強人才培訓與招聘數字經濟和智能制造領域需要高度技術化的人才來推動創(chuàng)新和實施數字化技術。以下是一些相關的策略和方法：第一，建立合作關系，與教育機構、研究機構和技術提供商合作，以提供專門培訓課程和資源。這有助于確保培訓內容與市場需求相匹配。積極招聘擁有數字經濟和智能制造領域經驗的技術專家。這些專家可以為企業(yè)提供關鍵的洞察和指導，以更好地利用數字化技術。第二，制定明確的人才發(fā)展計劃，以確保員工在數字經濟和智能制造領域的技能得到不斷提升。這可以包括培訓、認證和繼續(xù)教育。第三，數字經濟和智能制造涵蓋多個領域，包括技術、數據分析、物聯網、人工智能和管理。企業(yè)應提供跨職能培訓，以使員工具備多領域的知識和技能。第四，鼓勵員工提出新的想法和解決方案，支持創(chuàng)新文化的發(fā)展。這有助于吸引和留住具有創(chuàng)造性思維的人才。第五，數字經濟和智能制造領域不斷發(fā)展，要求員工不斷學習和更新知識。企業(yè)可以鼓勵終身學習，提供學習資源和支持。第六，尋求多元化的人才庫，包括不同領域的專家、文化背景和經驗。多元化的團隊可以帶來不同的觀點和創(chuàng)新思維。第七，制定激勵計劃，獎勵員工的數字經濟和智能制造領域的成就和貢獻。這可以提高員工的積極性和投入度。第八，定期監(jiān)測員工的技能和績效，確保他們與數字經濟的發(fā)展保持同步。根據需求進行調整和改進培訓計劃[3]。

5 結語

數字經濟對智能制造的驅動作用是不可忽視的，它為制造業(yè)帶來了前所未有的機遇，也催生了新的挑戰(zhàn)。在數字經濟時代，制造企業(yè)需要積極采用數字技術，實施智能制造的策略，以適應市場的需求和變革。這包括投資于物聯網、大數據分析、人工智能和自動化技術，以實現生產過程的數字化和智能化。同時，政府、學術界和產業(yè)界也應積極合作，制定政策和標準，促進數字經濟與智能制造的協同發(fā)展。通過這些努力，數字經濟將繼續(xù)推動智能制造的進步，實現更高水平的生產效率和質量，為未來的制造業(yè)帶來更廣闊的前景。