我国制造业数字化转型发展研究

钱 蒙， 刘 瑜， 夏 青

（1.雁栖湖基础制造技术研究院（北京）有限公司）， 北京 101408； 2.中机生产力促进中心有限公司， 北京 100044）

0 引言

制造业在我国实体经济中占有重要地位， 是经济高质量发展的关键，也是我国碳排放的重要领域之一。2020年9 月我国在联合国大会上首次提出 “双碳” 目标：在2030 年实现碳达峰，2060 年实现碳中和，“双碳” 国家战略目标的制定对制造业转型升级提出了进一步的要求。数字经济也是制造业低碳发展的重要引擎之一[1-4]。 当前，科技和产业变革的深入发展， 全球进入数字经济时代，依托5G、云计算、大数据、人工智能和物联网等数字化技术为制造业赋能[5-8]。 党的二十大报告中指出，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。制造业向数字化转型成为大势所趋。 通过制造业数字化转型，促进制造业全流程、全要素、多角度的变革，塑造我国制造业在全球竞争能力新优势。

1 研究背景

全球制造业竞争力格局正在重塑， 制造业转型升级势在必行。 世界主要经济体国家相继发布了制造业发展战略，如美国的先进制造业国家战略，德国的国家工业战略2030，欧洲的下一代生产系统的制造业发展战略、法国的再工业化， 日本的制造业白皮书以及我国的中国制造2025[9-10]。 世界各国再次认识到制造业等实体经济对于本国经济发展的重要性。 同时随着全球资源环境约束逐渐强化、劳动力老龄化趋势、全球制造业结构发生变革等情况，制造业转型升级势在必行。

数字技术加速变革，数据成为新的生产要素。 信息作为一种具有时效的资源， 信息传递方式与准确性随着技术与文化的进步有所不同，如烽火、飞鸽传书、快马传书、电报、电话和卫星等。 现今云计算、物联网、大数据、5G、人工智能等数字技术不断创新发展[11-15]，全球进入数字经济时代，作为信息媒介的数据成为新的生产要素。

制造业与数字化技术融合发展， 是实现我国经济高质量发展的重要途径。 制造强国、经济高质量发展、双碳战略及数字中国等国家战略的提出， 对制造业的绿色发展、高端化迈进、智能化发展、数字化发展等提出了新要求[16-18]。 我国发布的《“十四五”数字经济发展规划》中指出，加快推动研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等全生命周期数字化转型，推进工业数字化转型。 制造业数字化转型为我国制造业高质量发展提供了重要的途径。

2 制造业数字化转型的内涵

我国研究学者提出了对制造业数字化转型的理解。马文秀等[19]认为制造业数字化转型是数字信息技术的集群式创新且与制造业的融合，对制造业全方位、多角度、全链条的变革，推动体系的重构、流程再造、业务模式创新发展。 孔存玉等[20]提出制造业数字化转型更重要的是将其应用于战略层面， 通过资源要素重组、 生产模式创新、组织结构变革实现价值的优化、创新及重构。

本文对制造业数字化转型内涵的理解如下： 制造业数字化转型是制造业与数字技术的融合， 通过其融合促进工业软件、 工业互联网平台和智能制造典型场景的互联应用，产生相应数据[21-23]。 数据主要包括数据采集与获取、数据传输与清洗、数据集成与管理和数据分析与应用4 个方面。 通过数据资源对产品链、管理链、价值链进行优化提升， 进一步对制造业和数字技术融合部分进行迭代更新， 推动制造业向数字化、 网络化和智能化方向发展。 制造业数字化转型的内涵如图1 所示。

图1 制造业数字化转型的内涵

3 我国制造业数字化发展现状

本文从工业软件、 工业互联网平台和智能制造三个视角阐述我国制造业数字化发展的现状。

3.1 工业软件

工业软件是对制造领域的研发设计、生产、工艺、组织管理等技术知识的高度凝练形成的基础工具[24-26]。根据国家统计局批准工信部发布的 《软件和信息技术服务业统计调查制度》 中分类方法， 工业软件分为产品研发设计、生产控制和业务管理三种软件类型。我国工业软件的类型及部分代表供应商如图2 所示。 我国拥有了部分自主可控的工业软件产品， 培育了国内一批工业软件供应商，研发设计类软件供应商有中望、安世亚太、浩辰、华大九天等，生产控制类软件供应商有宝信、中控、浪潮、广联达等，业务管理类软件有用友、金蝶、泛微、鼎捷软件等。

图2 我国工业软件的类型及部分代表供应商

我国2012—2022 年工业软件产业规模及增长率如图3 所示，2012—2021 年工业软件产业规模整体发展处于稳健上升趋势；2021 年产业规模为2414 亿元， 增长率达22.29%。 2022 年产业规模为2407 亿元， 增长率为-0.29%，产业规模与2021 年相比基本保持持平。

图3 我国工业软件产业规模及增长率

目前我国工业软件市场总体格局仍较为分散， 国内企业市场份额小，产业链不完整。与国外工业软件产品相比，我国工业软件产品在制造业关键技术、满足制造应用需求等方面基础较为薄弱。 以产品研发设计类基础软件CAD 为例，国内90%的市场由国外企业法国达索、德国西门子、美国参数技术公司等占据。CAE 领域的市场几乎被美国安斯科技、美国澳汰尔软件、美国诺世创等国外企业垄断。 2022 年工信部发布的工业软件优秀产品名单，产品研发设计和生产控制类工业软件占优秀产品的86%， 侧面说明了我顶层更关注这两类软件的研究与发展。 国产工业软件在国际市场上尚有很大的成长空间。

3.2 工业互联网平台

工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于云平台的海量数据采集、汇聚、分析服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置[14，27-29]。其基础共性能力主要包括平台资源管理、 平台应用服务能力、平台基础技术能力和平台投入产出能力四个方面。

我国“综合型＋特色型＋专业型”多层次的工业互联网平台体系已开始逐步构建， 其主要包括跨行业跨领域平台、面向重点行业的特色型平台、面向重点区域的特色型平台和面向特定技术领域的专业平台四个类型。 根据工信部数据，我国跨行业跨领域平台29 个，面向重点行业的特色型平台106 个， 面向重点区域的特色型平台10个，面向特定技术领域的专业平台有32 个，如图4 所示。

图4 我国工业互联网平台建设现状（单位：个）

我国29 家跨行业跨领域平台如表1 所示，其在技术突破、应用赋能等方面引领工业互联网平台创新的发展。如海尔卡奥斯COSMOPlat、 美云智数美擎和树根互联ROOTCLOUD 分别助力海尔6 家灯塔工厂、 美的5 家灯塔工厂、三一重工2 家灯塔工厂的建设。

表1 我国29 家双跨综合型平台

与国外工业互联网平台相比， 我国工业互联网平台在制造技术与知识、生产与工艺、流程等融会贯通的能力方面尚且不足。 如西门子建立的基于MindSphere 平台的数字化产业生态，可为企业提供工业现场/设备端/客户端的数据采集、工业现场/设备智能运维等解决方案等不同的企业服务内容， 同时建立了开放成熟的应用创新生态环境。 我国工业互联网平台技术与产业生态系统有待进一步提升。

3.3 智能制造

以制造业数字化、 网络化、 智能化为标志的智能制造，是制造业与数字化深度融合的主攻方向[30-32]。 根据工信部数据，我国智能制造应用规模和水平全球领先，遴选110 家国际先进的示范工厂， 建成近2000 家引领行业发展的数字化车间和智能工厂。 智能制造装备规模接近3万亿元，系统解决方案供应商达6000 家。

2021 年工信部在数字技术与制造业深度融合发展背景下提出了“智能制造场景”概念，围绕技术、装备、工艺、软件等要素，包含了16 个环节45 个智能制造典型场景，打造智能制造单元级的解决方案。我国智能制造优秀场景建设情况如图5 所示。 2021 年智能制造优秀场景241 个，2022 年智能制造优秀场景389个，共计630 个。说明我国智能制造企业单元级的解决方案有一定的基础。

图5 我国智能制造优秀场景建设情况

智能制造优秀场景前5 位的场景分别是：生产作业（197 个）、质量管控（87 个）、仓储物流（59 个）、设备管理（44 个）、计划调度（42 个）。 说明生产作业和质量管控等企业单元级的解决方案在企业应用较为成熟。 智能制造优秀场景后5 位的场景分别是：售后服务（12 个）、环保管控（9 个）、供应链管理（8 个）、数字基建（8 个）、营销管理（5 个）。 说明我国在数字基建和供应链管理等企业单元级解决方案有待开展进一步的研究及企业应用。

4 问题与挑战

4.1 底层技术突围，加速国产化替代进程

底层技术的突围是解决我国制造业领域“卡脖子”问题的关键。 工业软件涉及的如几何约束求解器、 几何内核、网格剖分内核、图形组件等技术，工业互联网平台涉及的如云计算、边缘计算、大数据、物联网、可视化等技术。国外在以上技术层面已经迭代发展几十年，已形成稳定的产业链生态环境。我国在替代技术层面如何突破，形成具有自主知识产权的产品， 是我国制造业数字化转型面临的严峻考验。

4.2 工业知识转化，拓展应用深度和广度

围绕工业技术、工艺经验、生产制造方法等知识，将工业知识沉淀为数据或者机理模型， 同时建立相关的知识库和模型库， 用以支撑各类软件工具及平台的研究与开发。我国制造业种类多样，拥有世界最全面的工业知识的基础条件。 但整体上在工业知识转化方面的意识比较薄弱，如何提高我国制造业企业知识转化的能力，实现门类齐全的制造业知识的最大化复用， 是我国制造业数字化转型需要深入思考的问题。

4.3 数据资源整合，构建产业链数字生态

建立产业链数字生态是制造业数字化转型的目标。数据是制造业数字化转型的关键驱动要素，通过传感器、射频识别、搜索引擎、条形码技术、日志文件、智能手机和电脑等各类数据获取方式， 拥有了海量的制造业的数据资源。在数据清洗方法与数据质量认可方面，国内还没有广泛适用的标准。如何优化整合这些海量的数据，迅速提取出我们所需要的数据质量较高的数据， 形成适合我国制造业本地特点的稳定的产业链数字生态， 是需要继续深入研究的课题。

4.4 复合型人才培养，奠定坚实发展基座

复合型人才， 即同时具备工业知识+数字化技术的专业人才。 专业人才是制造业数字化转型坚实发展的基座。我国存在很多的技术人员缺乏云计算、大数据、人工智能等数字知识的储备和应用经验的情况，然而在制造业全面向数字化转型时期， 需要专业的复合型人才更好地将技术、业务和数字化技术进行融合。 复合型人才培养的方式或方法是各制造业企业向数字化转型面临的重要挑战。

5 结论

本文对制造业数字化转型的背景进行了分析， 阐述了对制造业数字化转型的内涵的理解，从工业软件、工业互联网平台和智能制造3 个视角描述了我国制造业数字化发展现状，提出了我国面临的底层技术突围、工业知识转化、数据资源融合和复合型人才培养等挑战。通过数字化转型可推动制造业的低碳发展， 同时我们应该更加重视企业的数字化的应用，通过应用来推进技术革新，促进制造业智能化、绿色化和高端化发展。