数字经济引领制造业绿色转型升级★

吴星乐

（青海民族大学 经济与管理学院， 青海 西宁 810000）

0 引言

数字经济已经开启了制造业绿色转型的新篇章，人工智能、大数据、云计算和物联网等数字化技术已成为制造业绿色发展的关键驱动力。传统的制造业在绿色化转型中面临着诸多挑战，包括高试错成本、低效率生产和供应链管理不足等[1]。《中国制造2025》行动纲领提出，要以提质增效为中心，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向。数字经济发展带来的技术优势，为制造业企业实现绿色转型升级提供了重要的契机，并逐渐成为推动制造业企业绿色转型升级的核心力量[2]。

1 设计绿色化

在制造业中，产品设计是实现绿色化的关键一环[3]。通过数字化工具和平台，制造商能够更好地优化产品设计，降低环境影响。数字孪生系统是数字经济中的重要工具，可以创建虚拟的、与实际产品相对应的数字模型。这个数字模型包括产品的设计、材料、制造工艺和性能等方面的信息。数字孪生系统可以模拟产品在不同条件下的性能。制造商可以通过对数字孪生的模拟产品进行多次测试，找到最佳的设计参数，从而在不断提升产品性能的同时，减少资源浪费。通过数字孪生系统，制造商可以定量评估产品在全生命周期内的环境影响，包括能源消耗、碳排放和废弃物产生等，采取更绿色的设计方案，有针对性地减少对环境的影响。华为在其制造过程中广泛应用数字孪生系统。例如，在研发新的5G 基站时，华为使用数字孪生系统模拟了不同设计和材料组合对能耗和碳排放的影响。经过数百次的模拟测试，华为成功地找到了一个最佳设计，使得基站的能耗降低了25%，同时碳排放也减少了20%。数字孪生系统可以帮助制造商评估不同原材料的环境影响。通过模拟不同原材料的使用情况，制造商可以选择更环保和可持续的材料，从而推动整个产业链绿色发展。

数字经济还提供了实时数据分析和反馈的机会，这对产品设计的系统性优化至关重要。制造商可以利用物联网和传感技术收集有关产品性能的实时数据。通过实时数据分析，制造商可以在产品出现问题之前发现潜在的缺陷，迅速采取有效措施，避免生产不合格产品，从而减少资源和能源的浪费。实时数据反馈为产品设计的持续改进提供了机会。制造商可以根据实际性能数据进行调整和优化，确保产品在整个生命周期内保持高水平的环境性能。

2 生产绿色化

数字经济在推动制造业绿色转型中扮演着重要角色，尤其是在优化生产工艺流程方面。智能化洞察是数字经济的一项关键功能，利用传感器、数据分析和实时监测等技术，实现了对生产过程的全面把控，为生产工艺的优化提供了强大支持。

数字经济赋予制造业实时监测和数据分析的能力，生产过程变得更加智能化。通过在生产线上安装传感器和监测设备，制造商可以实时收集大量数据，包括温度、湿度、压力和能耗等方面的信息。这些数据被传输到数据中心，经过高级数据分析和算法处理，形成有关生产工艺的深刻见解。基于实时监测和数据分析，制造商可以识别潜在的节能机会。例如，通过分析能耗数据，可以确定哪些设备在运行时消耗过多能源，或者哪些生产阶段存在效率低下的问题。这种识别潜在机会的能力对于降低能源消耗和减少污染物排放非常关键。

数字经济为制造业提供了优化工艺流程的工具。通过分析生产数据，制造商可以识别不必要的浪费、生产瓶颈，进而对工艺流程进行改进，如重新安排生产步骤、提高设备利用率和减少废品率等。这些改进不仅可以提高生产效率，而且可以减少能源消耗，避免资源浪费。

数字经济还为制造业提供了优化能源和资源利用的机会。通过实时监测和数据分析，制造商可以更好地分析设备的能源消耗模式，识别高能耗设备和生产阶段，并采取措施降低能源消耗。数字经济还允许制造商更好地管理原材料。通过监测原材料的消耗，可以减少废料产生，提高资源利用率。通过优化生产工艺和设备运行，制造商可以减少废弃物的产生和污染物的排放，从而降低对环境的影响。近年来，比亚迪积极响应全球绿色转型的趋势，将数字经济与绿色生产相结合，成功地实现了生产绿色化。比亚迪充分利用数字经济的智能化洞察功能，对生产过程进行全面把控。在比亚迪的电动汽车生产线上，部署了大量的传感器和监测设备，实时监测温度、湿度、压力和能耗等方面的信息。通过高级数据分析和算法处理，比亚迪能够实时掌握生产过程中的能耗情况，并及时调整设备参数，确保生产线在最佳状态下运行。在电动汽车电池的生产过程中，比亚迪引入了智能能源管理系统，实时监测设备的能源消耗模式。通过分析数据，能够识别出高能耗设备，并采取节能措施，使电池生产过程中的能源消耗降低了15%。此外，比亚迪还通过监测原材料的消耗，减少了废料产生，提高了资源利用率。

3 供应链绿色化

3.1 绿色溯源管理

供应链绿色化是数字经济赋能制造业绿色转型的关键。其中，绿色溯源管理是实现供应链可持续性管理的核心。数字经济技术为制造商提供了全新的方式来跟踪和管理产品从原材料采购到最终产品的全生命周期数据。绿色溯源管理是指追踪和记录产品或原材料在其生命周期内的环境影响，包括能源消耗、污染物排放和废物产生等因素。消费者和监管机构对产品的环保要求越来越高，制造商需要提供可验证的数据，以证明其产品是绿色和可持续的。绿色溯源管理提供了数据支持，使企业能够更好地满足这些合规性要求。在供应链中，环境风险和社会风险可能会对企业造成负面影响。通过绿色溯源管理，企业可以识别和管理这些潜在风险，减少可能的损失。了解产品生命周期中的资源利用情况有助于企业更有效地管理原材料和能源，减少资源浪费，降低生产成本。

3.2 供需信息精准匹配

供需信息的精准匹配是数字经济在供应链绿色化中的另一个关键方面，通过更准确地预测市场需求，避免库存积压和资源浪费。如果企业能够更准确地预测市场需求，就可以减少库存水平，从而降低库存成本、避免生产过剩和资源浪费，有助于更有效地管理原材料、能源和其他资源。通过满足客户的实际需求，企业可以提高客户满意度，增强市场竞争力。

数字经济能够处理和分析大规模的数据。通过收集和分析市场数据、销售数据、消费者反馈以及供应链数据，制造商可以更好地了解市场趋势和需求变化。运用人工智能技术，制造商可以建立预测模型，预测未来需求，有助于优化生产计划，确保产品生产与市场需求保持一致。数字经济工具还可以改善供应链的协同和协作。制造商可以与供应商、分销商和零售商实时共享信息，以便更灵活地调整供应链中的产品流动。

4 使用和回收绿色化

4.1 挖掘产品使用过程中的节能潜力

数字经济为制造业提供了机会，能够在产品使用阶段挖掘节能潜力，降低环境影响。通过数字化技术，制造商可以在实时监测产品的能源消耗和性能表现方面取得重大突破。传感器和连接性设备可以嵌入产品中，以监测各种参数，如能源消耗、温度、湿度和运行状态等。这些数据实时传输到云端，制造商可以进行分析和反馈。一旦数据被收集，制造商可以使用大数据分析和机器学习来识别节能机会。通过比较大量产品的使用数据，可以发现性能低下或异常的模式，发现可能存在的问题。数字经济还为用户提供了参与产品节能优化的机会。通过智能应用程序和在线平台，用户可以实时访问他们设备的性能数据，并获得节能建议。这种互动可以提高用户的节能意识，并采取节能措施，如优化设备设置、定期维护和合理使用等。

4.2 构建绿色回收体系

数字化技术不仅可以优化产品的使用，还可以改善产品的回收和再利用。数字经济通过实时监测和追踪废弃产品的位置和状态，使制造商能够更好地管理产品的寿命。通过在产品中嵌入传感器和标识技术（如RFID），制造商可以跟踪产品的使用情况、维护历史和当前状态。这有助于确定何时产品可能需要回收和处理。类似于产品使用阶段，数字经济也在产品回收和再利用阶段使用数据分析和预测来提高效率。通过分析回收产品的数据，制造商可以识别哪些部件或材料可以被重新利用，以及最佳的回收时间，有助于减少资源浪费，提高回收效率。

数字经济还支持自动化回收过程和供应链协同。自动化机器和机器人用于拆解和处理回收产品，可以提高处理效率，并降低人力成本。与供应链中的各个环节实时连接，可以确保回收的材料可以有效地重新投入制造流程，减少生产过程中对原材料的需求。

5 政策建议

5.1 支持数字经济与绿色化的深度融合

政府可以制定激励政策，包括税收优惠、金融信贷扶持等，鼓励企业采用数字化技术，特别是人工智能、物联网、云计算、数字孪生和区块链等关键技术，有助于降低企业的数字化转型成本，推动制造企业更好地利用数字技术，提高能源、资源和环境管理水平，实现绿色制造[4]。政府还可以组织示范项目，引导网络巨头和行业领军企业充分利用自身的云计算和人工智能优势，为其他中小企业提供专业化的绿色服务。通过标杆示范，鼓励更多企业效仿，推动整个产业链向绿色和可持续方向发展，提高行业的整体竞争力。另外，政府可以建立企业上云公共服务平台，促进云服务提供商与制造企业之间的供需对接，为制造企业提供数字化转型的便利和资源支持，加速数字经济与制造业的深度融合。

5.2 完善数据标准体系建设

政府可以开放共享公共数据，制定统一的格式标准、质量标准和共享交换技术标准，特别是关于绿色低碳数据的标准，消除不同数据来源之间的不兼容性，促进数据的跨平台和跨领域使用，提高数据的可用性和准确性[5]。政府应消除政府管理部门与企业之间的数据交流壁垒。建立数据交易标准，明确信息安全的边界和要求，促进企业间数据的连接和交易共享。政府还可以鼓励企业主动参与数据共享，提供激励机制以促进数据的积极共享和交换。通过建立产品全生命周期绿色低碳基础数据平台，整合绿色低碳基础数据和工业大数据资源，实现数据共享，为制造业应用数字化技术提供有力支持，帮助企业更好地实现绿色制造。

5.3 加大对关键共性技术研发支持

政府应增加对工业互联网关键共性技术的研发投入，包括底层操作系统、高性能芯片、基础工业软件和智能传感器等。通过科研投入，帮助企业克服技术难题，加速数字化技术在制造业的应用，提高制造业的绿色水平。政府还可以加强“政产学研用金”协作，促进产业界、学术界和政府部门之间的合作，更好地整合创新资源，共同推动关键共性技术的研发和应用，提高制造业的竞争力。另外，政府应加快数字化人才队伍的培养，建立多层次、体系化、高水平的数字化人才培养模式。鼓励企业提供创新激励机制，充分激发人力资本的创新潜能，培养更多的数字化人才，促进数字经济与绿色制造深度融合。

6 结语

数字化技术的广泛应用正在推动制造业实现绿色化转型。然而，数字经济在制造业绿色发展中的作用远未达到极限，未来，有许多新的可能性和机遇等待着我们去探索。数字孪生系统将进一步演化和完善，为产品设计提供更精确、更高效的工具。数字孪生将不仅局限于单一产品，而且将扩展到整个工厂、整个供应链甚至整个产业生态系统的建模和优化，促进制造业实现绿色化发展。

随着人工智能和大数据分析技术的不断进步，制造业企业生产的智能化、精细化和自动化水平逐步提高。企业将具备更强大的自主决策能力，能够在实时监测的基础上自动调整生产过程，最大程度提高效率、降低能源消耗，实现绿色、高效、可持续发展。