人工智能背景下制造业数字化转型发展问题研究

侯宇佳，李亚杰，詹春玲

（郑州经贸学院，河南 郑州 451191）

1 研究背景

人工智能发展对促进我国可持续发展以及实现经济转型升级具有重要意义，是我国数字经济发展的战略机遇。当前，以新兴数字技术为代表的人工智能技术逐渐兴起并飞速发展，极大地促进了我国制造业的进步和发展。数字化作为一种新型的企业升级手段，逐渐成为我国制造业发展的新型驱动力，我国制造业的数字化转型实现了加速推进，且制造业本身具有创新性和带动性，对于数字化转型具有较高的融合性和适应性。

2 人工智能背景下制造业数字化转型发展现状

2.1 数字经济加快数字化转型

随着人工智能等新兴数字技术的快速发展，数字化转型已成为我国制造业关注的焦点。在开展数字经济的过程中，加快制造业数字化转型是数字经济发展的必然趋势。制造业企业通过运用数字化、平台化、网络化技术改变传统的业务及管理模式，加强制造业企业数字技术研发能力，提高企业内部技术人才的创新能力并简化业务流程，以最终实现制造业数字化转型并重构制造业产业格局。

2.2 智能化改造初见成效

人工智能技术作为一种新兴的数字化技术，是制造业企业数字化转型的必然选择。推动人工智能技术发展是促进制造业企业快速转型发展的重要手段。随着我国制造业对发展人工智能逐步重视，并积极运用人工智能促进制造业企业数字化集群快速发展，我国逐步构建了一批体现新产品新业态的制造业企业数字化转型模式。同时人工智能与数字技术的融合发展，也促使人工智能发展成为我国数字经济发展的重要战略支撑。

2.3 两化融合深入推进

当前，新兴人工智能技术蓬勃发展并与制造业深入融合，正加快我国制造业数字化转型的步伐，推动了我国制造业企业数字化转型和智能化发展。在推动制造业转型升级的同时也要注重制造业新兴产业技术的发展，要全面推进制造业智能化与数字化相融合，并在踊跃摸索制造业数字化转型的发展走向时结合我国制造业企业的发展状态调整数字化转型方向。

3 人工智能背景下制造业数字化未来发展趋势

3.1 从以产品为中心向以客户为中心转变

制造业企业生产从以产品为中心向以客户需求为中心转变。随着社会经济水平的提高，现在的客户已经不再满足于单一的产品，而是需要高标准、高质量的产品。越来越多的客户趋向个性化、品质化的产品定制，制造业企业应从客户需求的角度出发进行生产，以满足日益变化的市场需求。

3.2 从传统生产制造到智能制造转变

在面对市场需求越趋多样化和个性化时，我国制造业企业正加紧将新兴人工智能数字技术应用在生产过程中。传统的生产制造步骤繁杂且生产成本较高，已不能适应制造业企业的数字化转型发展。随着制造业企业数字化转型升级的推进，制造业企业将以人工智能为载体向智能制造生产方式转变，实现制造业企业生产线智能化运行，并促进制造业企业生产技术向智能化、数字化方向发展[1]。

3.3 实现数字化人才需求增长

我国现阶段经济发展快速，数字化应用岗位需求日益增多，制造业企业采取了很多相应措施吸引数字化人才，如提高薪酬福利待遇、改善工作氛围等，这些措施虽有一定的积极作用但仍留不住人才。因此，制造业企业应针对如何识别、选拔、聘用、培养、激励以及留住数字化人才采取有效措施，建立数字化人才培养体系，实现数字化全能型人才增长。

3.4 实现数据驱动业务增长

对于制造业转型升级来说，实现业务增长是制造业企业转型发展的重要部分，其通过使用数据驱动业务增长，使企业进一步完成数字化转型。实现数据驱动业务增长是通过收集—存储—可视化—分析—挖掘业务蕴藏的海量数据，并根据收集到的数据分析企业未来的发展方向和客户需求，以精准、细分的战略方式实现企业的业务增长。

4 制造业数字化转型发展问题及成因

4.1 制造业数字化转型发展问题

4.1.1 企业战略管理不到位

制造业企业拥有管理和战略执行人员，且管理与战略执行是相辅相成的，二者缺一不可。但由于制造业企业管理人员的工作涉及到很多方面，目前管理人员还不能很好地应对数字化转型，对于战略管理转型更是不知道从哪下手，因此战略管理问题也在一定程度上影响了数字化转型发展的进程，使得制造业企业管理人员在进行战略决策时发现不了问题所在，从而无法快速地推进制造业企业的数字化转型发展[2]。

4.1.2 数据管理存在问题

由于制造业企业的业务流程体系繁杂，每日会产生大量的数据信息，数据信息都与企业业务、企业生产流程、企业管理有着密切的联系，对数据进行整理与汇总能够帮助企业分析业务流程的走向。但目前制造业企业对于数据信息缺乏数字化管理，无法深入挖掘并分析数据的价值意义，从而无法全面分析并得到有用的数据信息。另外，缺乏对数据存储的有效管理很容易导致数据信息泄漏等安全问题，这些问题致使制造业企业在安全生产和拓展业务方面受到直接影响，进而使企业在市场竞争中处于不利地位。

4.1.3 数字化创新人才短缺

目前，我国制造业企业在进行数字化转型时缺乏大量的数字化创新人才，导致数字化进程较为缓慢。人才缺乏的原因在于：一方面企业高层管理者缺乏数字化思维，不能及时带领企业进行数字化转型，错失转型机遇；另一方面企业内部员工转型意识较弱，并且缺乏对人工智能技术的认识和应用经验。因此，企业在进行数字化转型时，管理人员需要掌握数据分析能力，具备相关数字技术基础知识，而当前制造业内数字化创新人才严重短缺。

4.1.4 数字技术应用有待完善

掌握数字技术是制造业数字化转型的关键，目前制造业企业普遍数字化技术欠缺，数字平台建设水平不高，企业获取数据信息不全且成本较高，无法在众多行业中脱颖而出，出现该类问题的原因主要在于制造业企业普遍对数字技术没有引起重视，或不能有效应用数字技术。

4.2 制造业数字化转型问题成因

4.2.1 外部环境快速变化

在全新人工智能与数字化结合的时代下，由于外部环境快速变化，企业要想快速适应外部环境变化，需要能够理解并处理比以往更多、更快、更复杂的信息数据，并使用最新的数字技术成果提升其生产效率，使自身能在外部复杂的竞争环境中更好、更快速地发展。

4.2.2 内部管理模式老旧

为了积极应对市场环境的快速变化，制造业企业在不断找寻适合自身转型的方法以适应人工智能时代。但很多传统的制造业企业管理模式过于老旧，在转型过程中仍然使用传统的制度和流程管控体系，缺乏智能化、数字化的认知以及技术管理人才，因此在数字化转型升级的过程中无法有效应对智能知识与数字知识的爆发，人工智能时代下制造业企业的数字化转型已迫在眉睫[3]。

4.2.3 管理思维守旧且数字化技术应用水平不佳

人工智能高速发展的时代，制造业的转型升级不仅要促进行业的数字化转型发展，也要提高制造业企业自身在市场中的竞争力。大部分制造业企业在进行数字化转型升级时忽视了其自身发展，且企业自身规模的扩大对其数字技术应用的要求不断提高，因此企业应改变管理思维，提高数字技术研发及应用能力，以满足自身发展需要。

5 制造业数字化转型发展问题对策

5.1 实施并优化数字化战略管理模式

数字化转型时期，制造业企业战略管理也要紧跟数字化转型发展的步伐，在推行数字化战略管理模式时，应全方位考虑管理、战略上的转型，优化数字化战略管理模式，管理层应具备敏锐的洞察力，发现并及时有效解决战略决策问题。

5.2 建立数据安全保护体系

加强制造业业务数据管理的智能化建设，整合业务数据并分析其蕴含的价值，使业务数据在流通中能够被安全使用。全方位强化数据的安全检查，确保数据在管理过程中发挥其最大价值，同时在业务流程中对数据信息要加以安全保护以防泄露。强化数据安全保护体系建设也是促进制造业数字化转型发展的重要手段，企业内部应设立数据管理部门并及时解决数据的安全问题[4]。

5.3 培养创新型数字化人才

随着我国数字化转型加快发展，制造业对于创新型人才的岗位需求日益增加，因此培养具有高素质的创新型数字人才是必不可少的环节。数字化转型要求企业拥有高素质、创新型的数字化人才。首先应加强企业管理者的数字化思维，让其认识数字化并贯彻数字化转型发展理念；其次培养企业内部人员数字化技术应用能力，使其增加人工智能、大数据等相关知识的储备，并提供实践操作平台，使其积累应用经验[5]。

5.4 完善数字技术体系建设

完善数字技术的体系建设，鼓励制造业企业在数字化转型过程中强化数字技术基础设施建设，加大企业对人工智能数字技术的研发投入力度。在推动制造业企业加快数字化转型时，一方面要加快建立数字化技术平台，完善数字技术基础设施建设并实施数字服务平台建设，从而提升我国制造业企业的数字技术应用能力；另一方面要建设数据计算处理中心，降低制造业企业获取数据信息的成本，减小其数字化转型压力。

6 结束语

本文立足于人工智能背景下我国制造业企业数字化转型发展现状，研究我国制造业企业在进行数字化转型发展时遇到的一系列问题及其成因，从以产品为中心到以客户为中心的价值创造、从传统生产制造到以人工智能为载体的智能制造转变、实现数字化人才需求增长、实现数据驱动业务增长4个方面分析了制造业数字化转型未来的发展趋势并提出问题对策建议，以促进我国制造业企业在数字化转型道路上取得成功。