作者：秦鐵漢

　　習近平總書記指出：“傳統制造業是現代化產業體系的基底，要加快數字化轉型，推廣先進適用技術，著力提升高端化、智能化、綠色化水平。”這一重要論述為傳統制造業的轉型發展提供了科學指引和根本遵循。在全球制造業競爭日益激烈、技術變革不斷加速的背景下，傳統制造業在科技創新、資源能源消耗及排放、市場化經營、運營效率等方面存有短板，迫切需要加快轉型升級。在數字經濟時代，制造業唯有主動擁抱數字技術，全力推動數實深度融合，實現高質量發展，方能有效應對全球制造業日益激烈競爭，保障國家經濟安全。

　　以數字技術與技術創新深度融合，驅動產品創新升級

　　優化創新研發范式，聚焦“卡脖子”技術和關鍵材料攻關。通過數字技術的應用高效貫通產銷研用，實現各種創新要素的疊加，更加精準地確定產品研發方向，使創新研發范式轉向敏捷迭代、協同創新的模式。運用數字孿生等技術，實現虛實空間交互，大幅提升產品研發效率。自主開發產品集成設計、數字化設計交付平臺等工具，讓產品在虛擬環境中進行驗證和優化，及時解決潛在的設計缺陷，縮短研發周期，確保產品的可靠性與穩定性。立足制造業豐富的應用場景，實現新業態的培育。隨著大數據、云計算、人工智能等前沿技術的蓬勃發展，傳統產業邊界被不斷打破，新興業態如雨后春筍般涌現。比如，傳統制造業中的設備運維，通過數字化手段，把設備狀態海量數據采集到遠程運維平臺，利用大數據，實現裝備的智能運維，在產業數字化的同時，通過集成創新實現數字產業化。在服務過程中實現能力再次提升，進而反哺產品創新升級。

　　以數字技術與低碳轉型深度融合，引領產業綠色化發展

　　傳統制造業作為我國能源消耗和主要排放源行業，機遇與挑戰并存。推進綠色制造，實現資源節約利用。強化資源投入和價值創造的效率，通過數字技術的應用，有效提升工藝控制的精準性和命中率，實現節能降耗。借助傳感技術、自動化控制系統以及智能算法，企業能夠對生產工藝的各個環節進行高精度的監測與調控。利用數字模型進行精準分析，并及時進行反饋控制，確保產品在制造過程中的尺寸精度、性能指標等，都符合嚴格標準，降低因工藝偏差導致的廢品率和資源浪費，提高生產效率和產品質量，實現從粗放式生產向精細化制造的轉變。推進“AI+工業”，尋求資源能源最佳解決方案。通過大模型、大算法實現資源能源最優配置和動態優化。企業通過集成各類傳感器數據與環境參數，動態監測產業生產過程中的能源消耗模式，分析資源利用效率，實時追蹤能源消耗動態，識別能源浪費的熱點區域和時段，為決策者提供即時反饋與預警。同時，通過多目標優化模型，資源能源配置優化可以綜合考慮系統成本、經濟運行、環保和碳排放等多因素。在滿足低碳排放要求的同時，最大限度地降低系統運行成本。建設環境產品聲明（EPD）平臺，實現碳全生命周期管理。通過數字認證和碳足跡跟蹤技術，建立數字化碳管理系統，收集、評估和披露產品全生命周期的環境信息，包括生產、運輸、使用、維護、拆解和回收等各個階段的環境影響，為企業提供了詳盡的碳足跡數據。這些數據不僅有助于企業了解其產品的環境性能，識別環境熱點，還為優化產品設計和生產流程提供了科學依據。在此基礎上，企業可以更加精準地制定碳排放目標，實施碳管理策略，從而提升碳的整體管控能力。

　　以數字技術與管理變革深度融合，助推產業高效化躍遷

　　數字化不僅是一場技術變革，更是一場治理變革。互聯網及5G等信息技術的應用，打破了時空限制。利用工業互聯平臺重塑企業的組織架構，實現組織扁平化、網絡化管理。傳統層級分明的組織架構往往伴隨著決策流程冗長、信息傳遞效率低下等問題，與快速迭代的數字時代不相適應。組織扁平化，意味著減少管理層級，縮短決策鏈路，使信息能夠更迅速、更準確地流通至組織的每一個角落。打通購產銷各類生產經營數據，實施算賬經營，動態調整組織架構、優化產線組合，增強了組織的靈活性和響應速度，為企業在瞬息萬變的市場環境中搶占先機提供了有力支撐。同時，扁平化、去中心化結構促進了跨部門協作，打破了科層制管理弊端，進一步激發了組織的內在活力和創造力。構建智慧服務平臺，重塑產業鏈和生態圈。通過運用大數據、云計算、物聯網等先進技術，打破行業、企業之間的界限，促使企業通過平臺化、網絡化、智能化的方式形成緊密連接。這種連接方式使得生產、物流、銷售等環節得以重構，實現了產業鏈上下游信息的實時共享與精準匹配。通過構建開放共享的數字平臺，推動產業整合協同。不同行業、不同企業能夠基于共同的目標與利益，形成更加高效且緊密協同的生態圈。基于各自所長實現業態重組和業務整合，聚焦主責主業，促進了生態協作模式的優化與升級。依托先進的數智技術，構建智慧監督系統，推動管控模式變革。通過對經營活動海量數據進行深度挖掘與快速分析，精準識別潛在的風險點和異常情況，提高監督的及時性和準確性，強化源頭治理、事前預防、及時處置，提升管控水平及風險防控能力。同時，智慧監督系統還具備動態調整和持續優化的能力，監督模型能夠自動學習和適應新的模式與規律，不斷優化監督規則和指標體系，確保監督的有效性始終與產業發展需求相匹配。通過這種持續改進的機制，為產業高效化躍遷提供了堅實的保障。（秦鐵漢）