文/杨强 山东塔高矿业机械装备制造有限公司
装备制造产业发展现状与共性挑战
当下全球经济格局深度调整，科技迭代速度不断加快，装备制造产业的升级需求越来越迫切。从市场需求看，2024年中国装备工业协会的数据显示出明显的两极分化：高端产品凭借先进技术和卓越性能，精准匹配新兴产业与高端制造业的高要求，订单同比增长达到32%。而我国装备制造业虽说在全球规模上已位居前列，但在人均产出效率和数字化投入强度方面，与国际先进水平仍有不小差距。
数字化基础薄弱。装备制造企业数字化转型的征程中，薄弱的数字化基础成为首要阻碍。抽样调查数据显示，高达73%的企业尚未实现设备联网。同时，制造执行系统(MES)作为实现生产过程精细化管理的关键系统，其覆盖率不足40%。许多企业缺乏MES系统的有效支撑，生产计划的排程、物料的配送等环节缺乏科学的依据与实时的跟踪，生产过程混乱，产品质量不稳定。
产业链协同不足。装备制造产业涉及众多上下游企业，产业链协同至关重要。然而，典型企业供应商数据共享率低于25%，这使得企业在采购环节难以获取供应商原材料的库存状况、生产进度等关键信息。国际先进的装备制造企业通过构建完善的产业链协同平台，实现了从客户订单下达、原材料采购、产品生产到交付的全流程高效协同。
绿色转型压力。如今全球对环保和可持续发展越来越关注，装备制造产业也面临着不小的绿色转型压力。虽然行业碳排放强度比去年下降了6.8%，但仍有62%的企业没建立起产品全生命周期的碳足迹管理体系。就拿重型机械制造来说，产品从原材料开采、加工制造，到运输使用、报废回收的整个过程中，会产生大量碳排放。企业因为缺少碳足迹管理体系，没法准确了解产品在各个环节的碳排放情况，自然也很难制定出有针对性的节能减排措施。
数字化转型核心实施框架
生产智能化升级
数字孪生工厂建设。数字孪生工厂是装备制造企业迈向智能化生产的关键一步，也正成为提升竞争力的核心抓手。企业通过深度分析和优化数字模型，让工艺优化周期缩短了55%，设备故障预测准确率达到 92%。借助这套模型，企业能实时监控设备运行状态，通过数据分析提前发现潜在故障，避免因突发问题导致生产中断，让生产的连续性和稳定性得到有效提升。
AI质量管控体系。在装备制造企业的质量管控环节，搭载深度学习算法的视觉检测系统正发挥着越来越重要的作用。它不仅能有效降低次品率、压缩生产成本，还能显著提升产品品质，增强企业在市场中的竞争优势。此外，这套智能管控系统可对检测数据进行实时分析，为生产工艺的优化提供数据依据，进一步夯实产品质量的稳定性。
管理精益化重构
数据中台建设。数据中台作为企业数字化管理的核心枢纽，能够实现企业内部数据的整合、共享与高效利用。企业实现销售数据、生产数据等的实时共享与交互，管理人员能够在一个平台上获取企业全方位的运营数据，决策响应速度提升60%。
智能决策系统。数字线程技术驱动的智能决策系统，正为企业精细化管理提供有力支撑。这套系统通过数据分析算法输出科学决策建议，助力企业优化运营。以库存管理为例，其应用使库存周转率提升了28%，让资源利用效率显著提高。
人才能力重塑。装备制造企业搞数字化转型，对人才要求也跟着变了。想要实现精细化管理，重塑员工能力是绕不开的关键。行业调查发现，那些给员工开展数字化培训的企业，员工效率能提高35%—40%。
服务生态化延伸
产品即服务(PaaS)模式。随着市场竞争的加剧，越来越多的装备制造企业开始探索产品即服务模式，实现从传统产品制造商向服务提供商的转型。
产业互联网平台。产业互联网平台为装备制造产业集群内的企业提供了协同制造、资源共享的平台。在订单协同方面，平台能够根据企业的生产能力与订单需求，合理分配订单，提高了订单的交付效率。在生产协同方面，企业能够共享生产设备、技术工艺等资源，提高了资源的利用率。
转型成效与实施保障
经济效益分析
成本优化。数字化改造为装备制造企业带来了显著的成本优化效果。典型企业数据显示，数字化改造使单件制造成本下降18%—25%。
效率提升。数字化转型对企业效率的提升作用十分明显。通过数字孪生工厂建设、设备故障预测等技术的应用，企业有效减少了设备停机时间，提高了设备的运行效率。订单交付周期缩短35%。通过产业链协同的加强、智能决策系统的应用，企业实现了从订单到交付的全流程优化，大大缩短了订单交付周期。
模式创新。服务型制造收入占比突破20%的企业，利润率高于行业均值5—8个百分点。通过服务生态化延伸，企业实现了从传统产品制造向产品+服务模式的转变，开辟了新的盈利增长点。
社会效益评估
绿色制造。实施碳足迹管理的企业，单位产值碳排放同比下降18%—25%。通过建立产品全生命周期碳足迹管理体系，企业能够准确掌握产品在各个环节的碳排放情况，从而采取针对性的节能减排措施。在生产环节，企业通过优化生产工艺、采用清洁能源等方式降低碳排放;在产品使用环节，企业通过研发节能型产品，降低产品在使用过程中的能耗。
就业结构。数字化转型推动了装备制造企业就业结构的优化。数字化人才需求年增长率达34%，高技能岗位占比提升至28%。随着企业数字化转型的深入，对掌握数字化技术、智能制造技术的人才需求日益增加。
关键实施保障
标准建设。标准建设是保障装备制造企业数字化转型顺利进行的重要基础。参与制定23项行业数字化标准，构建技术应用规范。企业在数字化转型过程中，需要遵循统一的标准，才能实现设备之间的互联互通、数据的共享与交互。
生态协同。生态协同是装备制造企业数字化转型的重要保障。企业们组建包含287家企业的数字化转型联盟，共享解决方案。在数字化转型联盟中，企业之间可以分享数字化转型的经验、技术与资源，共同攻克技术难题。在工业互联网平台建设方面，联盟内的企业通过合作，共同打造了区域工业互联网平台，实现企业间的协同制造、资源共享。
未来方向
技术融合。如今科技发展日新月异，工业元宇宙等新技术在装备制造领域崭露头角，展现出不小的应用潜力。未来，装备制造企业不妨积极探索工业元宇宙在研发设计中的落地，通过搭建虚拟研发环境，让产品设计实现协同创新与优化。
制度创新。装备制造企业要跟上数字化转型的节奏，制度创新是绕不开的坎儿。要搭建更灵活的组织架构，打破传统部门间的隔阂，让各团队能高效协作。同时，还得建立科学的考核体系，把数字化转型相关指标纳入绩效考核，鼓励员工积极投身转型工作，让制度真正为数字化转型保驾护航。
全球协作。在经济全球化大环境下，装备制造企业需主动融入全球协作。一方面，积极参与国际数字标准制定，让国际标准更多体现我国企业的技术特色与利益诉求，为国产装备制造产品和服务走向世界消除标准层面的障碍。另一方面，着力构建跨境协同制造网络，通过搭建全球化工业互联网平台，整合全球范围内的优质研发、生产及供应链资源。
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