德州制造業數字化轉型研究

[摘要] 隨著新一代信息技術的快速發展，特別是數字經濟時代的到來，德州市傳統制造業面臨著前所未有的挑戰與機遇。數字化轉型已成為推動德州市制造業升級和可持續發展的關鍵路徑。德州市需要優化數字化發展環境、提升數據保護水平、搭建制造業大數據資源整合應用平臺、強化人才培育與吸納、開拓創新視野，著力推動制造業數字化轉型。

[關鍵詞] 數字經濟；制造業；數字化轉型

[基金項目] 山東華宇工學院2023年度校級科研計劃項目（2023RZ05）

[作者單位] 山東華宇工學院

隨著互聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術的不斷進步，數字經濟已經成為全球經濟增長的新引擎。制造業作為國民經濟的重要支柱，其轉型升級尤為關鍵。德州市在數字經濟發展方面已經初步形成了以軟件和信息技術服務業為基礎，以電子信息制造業、通信服務業等為支撐的產業體系，這為制造業的數字化轉型奠定了堅實的基礎。但是數字化轉型不僅涉及技術層面的創新，更是一場深刻的生產方式、經營模式和管理理念的變革。

德州制造業數字化轉型的意義

提升產業競爭力。數字化轉型可以提升德州市制造業的內在運營效率，提高生產效率、降低運營成本，幫助企業更好地適應市場變化、創新產品和服務，提升在全球價值鏈中的地位，最終實現產業競爭力的持續提升。

促進經濟結構優化。數字化技術的引入可以推動傳統制造業向高技術、高附加值的產業方向發展。通過智能化改造，德州市的傳統制造業可以升級為高端制造業，生產更加精密、復雜的產品，提升產業鏈水平。同時，能夠更合理地規劃產業布局，將資源和產業集中在具有競爭優勢的區域，避免重復建設和無序競爭，提高土地和資源的使用效率。

推動數字賦能專項行動。德州市將通過實施數字賦能專項行動，落實數采、數傳、數存、數管、數用五大任務，引領企業數字化轉型升級，賦能經濟高質量發展。實現數字化轉型有助于實現構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局，提高現代化水平。

推動區域經濟發展。隨著數字化轉型的推進，將產生大量新的就業崗位，特別是在信息技術、數據分析、智能制造等領域。同時，這樣的環境有利于吸引高端人才集聚，為區域經濟發展提供強有力的人力資源支撐，還可以吸引更多的投資，促進區域內的經濟發展，提高地區的知名度和影響力。

德州制造業數字化轉型面臨的問題

數據標準體系不完善。數據標準尚未完善，意味著在數據的收集、處理、分析和應用過程中，可能存在不一致的格式、定義和規范等問題。這可能導致數據的質量下降、數據共享困難、數據分析結果不準確等問題。

數據安全問題凸顯。制造業涉及的數據主要包括生產設備、產品、運營和用戶等多個方面。隨著數字化的推進，企業網絡與外界的邊界正在慢慢消失，這增加了數據泄露的風險。同時，新型技術如5G、工業互聯網等的應用，雖然為制造業發展注入了動力，但也帶來了新的安全挑戰。例如：對信息的竊取和篡改手段層出不窮，而相關主體的數據保護措施仍有待加強，對竊取信息者的懲罰力度不夠，都會嚴重影響數據的安全性。

存在集成陷阱。制造企業在進行數字化轉型時，由于各個職能部門獨立實施信息系統而導致的“信息孤島”現象，使企業往往會面臨集成陷阱的問題。這是因為各個部門根據自身需求獨立開發或采購信息系統，而這些系統之間缺乏必要的互聯互通，導致數據無法共享，流程無法協同。這會嚴重影響企業運營效率和決策，阻礙企業向更高級階段的數字化轉型發展。

人才缺乏。隨著全行業數字化的快速推進，對數字人才的需求急劇增加，而現有的人才培養速度跟不上市場需求的增長。同時，企業在培育在職人才方面缺乏必要的內部技能和專業知識，這限制了現有員工向數字化轉型人才的轉變。加之數字人才的培養和引進成本較高，這對于一些企業尤其是中小企業來說是一個不小的負擔。

創新不足。一方面轉型升級意味著變動，一些企業的文化更偏向于維持現狀，而不是積極探索未知領域，對于研發和創新的投資不足；企業過于關注短期利益，忽視了長期投資的重要性，導致創新被邊緣化。另一方面企業可能缺乏先進的研究設施、關鍵技術和生產工藝，加之與國內外先進技術的交流和合作不夠，導致技術更新迭代緩慢。

德州制造業數字化轉型的發展策略

優化數字化發展環境。制造業應加快落地數字技術的創新應用，包括通信技術、機械工程自動化、信息管理等傳統信息技術，以及物聯網、大數據、云計算等新一代信息技術。同時，還應關注新能源、新材料等專業技術的融合應用。利用新一代信息技術促進數據的自由流動，實現全要素、全產業鏈、全價值鏈的全面聯結。這樣可以推動企業形態和生產方式的根本性變革，提高生產效率和產品質量。同時要完善各種政策及措施，鼓勵跨行業、跨領域的合作，通過整合不同資源和優勢，共同推動制造業的數字化發展，鼓勵和支持制造業的數字化改造和升級。

提升數據保護水平。企業應意識到數據安全的重要性，并承擔起保護數據的責任。要對敏感信息進行脫敏處理，確保個人隱私和企業機密數據在測試或分析過程中不會被泄露，限制對敏感數據的訪問權限，只允許授權人員在必要時訪問，并進行相應的權限申請。此外，加大對數據安全的投入，培訓員工，提高他們的數據安全意識和對保護數據重要性的理解。這些措施不僅有助于防止數據被濫用或泄露，而且能夠確保數據的完整性和可用性，從而讓數據發揮出更大的價值。

搭建制造業大數據資源整合應用平臺。要在龍頭制造企業的引領下，搭建產業發展平臺，整合創新資源，解決共性技術難題。首先將企業已有的業務軟件系統進行封裝并打通，形成一套標準模塊化架構，然后在此基礎上構建統一的信息服務和應用平臺，構建一個工業數據采集治理中心，以沉淀數據資產。這個中心應包括基礎支撐平臺、數據匯聚平臺、數據開發平臺、數據治理平臺、數據安全平臺等。其中，基礎支撐平臺提供計算引擎及存儲能力，數據匯聚平臺負責高速穩定的數據集成，數據開發平臺則支持數據的處理和分析。

強化人才培育與吸納。首先，企業與高等院校合作，共同開發與數字化相關的課程和專業，如數據科學、人工智能、機器學習等；參與課程內容的設計，確保教學內容與企業的實際需求相匹配。其次，建設多元文化環境，營造一個多元化和包容性的工作環境，吸引不同背景的人才加入，通過跨文化交流和團隊合作，促進創新思維和經驗交流。同時要設計有吸引力的薪酬結構和福利計劃，有效地引進所需要的高質量人才，從而支持組織的長期發展和競爭力提升。

開拓創新視野。企業可以不斷開拓新的市場空間，提升產品和服務的競爭力，并通過數字化轉型實現持續的創新和增長。建立敏捷的組織結構，打破傳統的層級制度，建立更加靈活和響應快速的組織架構，以支持快速決策和創新實施。持續跟蹤技術和市場趨勢，關注新興技術和行業發展趨勢，及時調整企業戰略，抓住新的商業機會。