以智能制造為主攻方向，我國制造業產業模式、企業形態正在發生根本性的轉變。

作為我國制造業轉型、升級的綱領性文件，近日，一份由工信部等八部門聯合印發的《“十四五”智能制造發展規劃》（下稱《規劃》）提出一系列具體目標，包括到2025年“建成500個以上引領行業發展的智能制造示范工廠”等。

為此，中國工業互聯網研究院總工程師王寶友在接受第一財經采訪時表示，從目標來看，《規劃》對智能制造在推廣應用、供給能力、基礎支撐方面做出了明確的指導，一方面它是問題導向的，要解決我國當前智能制造現存的問題，同時也是根據現階段發展情況做出的規劃，對解決實際問題、促進融通發展、構建產業生態有積極的指導意義。

上述具體目標如何分步實施？制造業產業、企業應該依據怎樣的原則進行實踐？王寶友表示，現階段我國制造企業智能化水平參差不齊，技術發展、區域發展也不平衡。一些優秀企業已經率先推進了智能制造，但仍有很多企業處在發展自動化和信息化的階段。有些中小企業，當前標準已經能滿足其自身發展需求，效益良好，讓它們花費更大的成本投入更高級的智能化建設，并不現實。

“因此，要加快智能化轉型更需要分層級、分梯度深入推進，逐步將龍頭企業的數字化、智能化能力向中小企業遷移，龍頭企業自身實現智能化的前提下，著力推動上下游企業協同，提供以場景、生產線等更加集中的解決方案與試點示范。”

智能制造示范工廠怎么建

何謂“智能制造示范工廠”？王寶友解釋說，智能制造示范工廠是實現智能制造的重要載體，主要通過構建智能化生產系統、網絡化分布生產設施，實現生產過程的智能化，其本質是要實現人與機器的相互協調合作。

“智能制造示范工廠是由許多智能制造裝備、控制和信息系統構成的。”王寶友說，打造此類工廠的幾個核心要素包括：第一，設備聯網與管理，通過低延時、大帶寬的網絡基礎設施，實現集成化的車間聯網環境，解決不同設備之間的聯網問題，高效進行傳輸與管理。

第二，數據的采集和分析，通過傳感器、數控系統自動進行數據采集，顯示實時生產狀態，實現工序之間的協作、柔性自動化生產等。

第三，生產質量的管理，通過智能裝備包括智能生產設備、智能監測設備等實現自動檢測、記錄、分析、持續改進。

第四，智能制造，利用制造執行系統（MES）、先進規劃與排程系統（APS），提升全周期全流程的效率。

另外，還可以運用數字孿生技術、CPS（信息物理系統）等技術實現虛實融合。

從制造業企業實踐來看，在智能制造工廠建設過程中，經營痛點、產品需求是考量的重點。為此，上海電氣集團副總裁陽虹告訴記者：“以我們集團旗下的‘海立冰箱壓縮機’來說，該產品在制造端現已實現了標準化，數字化的賦能是為了進一步降低成本；再比如我們的風電板塊，由于一般風電（工廠）都會設在地廣人稀的場地，定期運維成本很大，因此，該板塊在融入數字化過程中，發揮了遠程監測作用，我們坐在上海漕寶路總部，也能對當地風電（工廠）的運行狀態進行分析，包括對其故障進行診斷并提出相應的維修方案。”

企業在智能制造工廠建造過程中還需克服哪些短板？上海市人工智能研究院數字經濟研究中心主任鄭茂寬告訴記者，目前看來，一些大企業的智能制造單體工廠（由智能的裝備、控制、管理構成）做得都很不錯，其中自動化設備比較普遍；企業較為薄弱的環節反而是數據的互聯互通。“工廠外，數據的互聯互通包括：產品交付市場后的質量數據跟蹤、反饋；工廠內，數據的互聯互通則包括：跨車間、跨產線的生產數據能否打通；此外，還有不同年份、時間建設的產線在需要時能否調動等，這就面臨要針對傳統產線做智能化更新、改造等工作。”

供應商、平臺如何賦能

根據《規劃》的主要目標，到2025年，要培育150家以上專業水平高、服務能力強的智能制造系統解決方案供應商；建成120個以上具有行業和區域影響力的工業互聯網平臺。

如何理解上述概念？王寶友表示，工業互聯網平臺，是向下連接海量工業設備，向上對接面向各類工業場景的優化應用，發揮著工業資源匯聚和配置的關鍵作用。因而，工業互聯網平臺須具備各類資源整合的能力，包括整合控制系統、通信協議、生產裝備、執行系統、管理工具、專業軟件等；同時，平臺還需要具有強大的基礎技術能力、優秀的應用服務能力、可持續的投入產出能力等。

王寶友進一步告訴記者，無論是供應商還是平臺，它們不僅是將網絡、數據在工業中進行簡單應用，更需要和實體經濟深度融合，重塑企業形態、工業鏈和產業鏈，為企業解決實際生產問題，實現降本增效、產品升級。

供應商、平臺如何進一步發揮好自身優勢？王寶友表示，供應商、平臺需精準定位。一方面，要提供優質、差異化的服務；另一方面，要圍繞不同對象的工業應用場景進行匹配。

王寶友建議，跨行業、跨領域的綜合型平臺，可以通過匯聚產業資源，實現技術創新和產業升級；特定行業及特定區域的特色型平臺，可以服務裝備、消費品、能源、電子信息等重點產業及產業轉型需求迫切的區域；單點技術突破與集成的專業型平臺，則需推動數字孿生、工業大數據分析、邊緣計算、遠程監控等領域前沿技術與工業機理模型融合創新，解決制造業產業、企業在設計、制造、管理等方面的問題。

針對不同企業也有不同策略。王寶友表示，針對頭部企業，供應商、平臺的做法是可以打通企業的內部數據通道，開展協同設計、共享制造、供應鏈協同、資源統一調度等，加快企業創新，構建新的利潤增長點。而針對中小型企業，可提供“低成本、快部署、易運維、強安全”的輕量化服務，賦能中小型企業快速形成自身數字化能力，有效降低中小型企業數字化轉型門檻。

為此，鄭茂寬也結合實踐表示，實際上，工業互聯網平臺就包括了要為企業提供系統解決方案，但從過往企業的實操層面來看，由于企業智能制造解決方案的復用率較低，那么對供應商來說資金周轉率也會較低（從設計到交付歷時大多超過6個月），工業互聯網在這一領域的實施成本很高。

鄭茂寬告訴第一財經，中小企業做智能制造轉型、升級，可以利用一些開放性的“低代碼平臺”購買自身所需要的應用模塊，這些模塊拖拉拽功能強，且涵蓋生產計劃、質量分析、倉庫管理等。這樣下來，中小企業耗費的成本低、模塊開發周期短，操作也會相對簡單，是當下的一種趨勢。

供應商、平臺還將如何創新？王寶友則認為，供應商、平臺除了接受政策支持和投資，也要探索新型商業模式，實現可持續運營。平臺、系統集成商、工業軟件服務商等共同提供賦能企業的解決方案并進行分成；還可以釋放數據資產價值潛力，例如開展服務訂閱收費、數據交易、模型交易等。

實現IT與OT“人才融合”

記者在調研多家制造業企業過程中也了解到，要順利進行數字化、智能化轉型，技術人才與業務人才的融合與銜接也是一大挑戰。

上海航天精密機械研究所副所長、總工程師戴錚對第一財經稱，在他所承擔的“航天離散協同制造工業互聯網平臺”建設過程中，僅架構論證環節，所里就成立了涵蓋信息化、業務部門、咨詢公司核心人員的專業團隊，70余人次近20家單位密集調研求證，近30次的架構論證研討和技術交流后，才得以將系統解決方案敲定。

結合制造業企業實踐，王寶友表示，傳統制造業的轉型、升級中不僅需要OT（操作技術）和IT（信息技術）復合型人才，也需要企業管理人才、行業領軍人才、專業技術人才、產業工人等多維度、多層次人才，在開展行業應用時，還需要掌握特定行業相關工藝、業務流程、工程經驗等行業特色內容。

而現階段，工業互聯網復合型人才供給非常缺乏，且培養面臨諸多困難。原因在于：一是崗位規范化程度較低，導致人才供需兩端匹配度不高。二是工業互聯網人才培養體系尚未形成，有部分高校積極探索該領域人才培養，但由于缺乏課程、教材、師資及專門的實訓環境，教學過程面臨很大困難。三是工業互聯網相關專科、本科、研究生專業與職業匹配度需進一步提升，工業互聯網相關專業類別與職業小類的匹配率上，數據顯示，專科教育、本科教育、研究生教育依次為 33.3%、39.4%、34.1%，有待進一步提升。

為此，王寶友表示，一方面，要加強產業和教育融合，匯聚研究院所、企業、社會團體、產教融合解決方案供應商等共建人才培養生態；另一方面，充分發揮職業教育的作用，加大高素質、技術技能應用型人才的培養力度，創新職業教育校企合作模式，滿足制造業轉型升級對人才的結構性需求。此外，工業互聯網相關職業人員，則可通過企業崗位培訓、繼續教育學習等不斷提高員工對職業的匹配度。