中國制造業不同行業發展水平良莠不齊，個體企業之間更是強弱懸殊，處于不同的發展階段的企業普遍存在，這種現狀決定了數字化轉型、智能制造升級方案沒有標準答案可尋，必須針對行業特點、企業實際發展水平與業務需求量身定制。

自德國工業4.0理論問世至今，五載春秋匆匆即逝，此間圍繞智能化、數字化、制造業轉型升級的理論日新月異、層出不窮，頗有百家爭鳴之勢，其中不乏“超越工業4.0”、“工業5.0”乃至更高階、更玄幻的理念，以至于“新鮮詞匯不夠用”成為制約智能制造發展的最大瓶頸。然而，一路走來，喧囂與浮華背后，究竟有多少企業真正通過踐行數字化之路，實現本質性的提升，一直都是市場上眾說紛紜、莫衷一是的議題。

前不久，筆者在工作中機緣巧合參與了一個內部項目，任務是開發一套簡版的數字化成熟度評估模型。該評估模型圍繞“戰略規劃、組織管理、系統集成、生產現場、數據管理、數字化應用”這六個維度（如圖1所示）提出問題，并對企業反饋的答案進行量化評估，進而分析企業當前的數字化發展水平，并基于此給出定制化建議，助力企業把握實施數字化的最佳切入點和行動方向。

圖1數字化企業評估模型的六個維度

來源：西門子公司官網

原本以為這個模型僅僅是作為輔助市場部同事活動之用，卻沒想到一石激起千層浪，在公開發布不到兩周的時間里，累計共有2000多家企業參與了測評，火爆程度出乎所有人的意料。

在對2000余份有效測評問卷進行仔細研讀與統計分析之后，一卷描繪中國制造業數字化發展進程的報告盡收眼底，其中既有令人激賞的推論，亦有引人深思的發現，更有發人深省的問題和讓人唏噓的事實，由此觀之，其更像一面鏡子，照出了中國制造業的世間百態。

相比曾幾何時“實現柔性生產、創新商業模式、融入產業數字化生態”等高大上的理想，當前更多的企業期望通過數字化實現的是“提升運營效率、降低成本、提升產品質量”等更加務實理性的訴求。顯然，在越發激烈的市場競爭中，固本培元遠比求異求新更為重要。

而當談及推動數字化轉型、智能制造升級過程中的痛點時，“企業管理、組織架構與職能設置無法有效推進相關工作”、“不知如何有效結合業務制定相關的戰略與路線圖”，以及“早期缺乏系統的規劃導致后續項目需要不斷返工”遠遠超過“沒錢”給企業帶來的痛苦。

映像之中，筆者似乎洞悉了這個其貌不揚的數字化企業評估模型讓企業如此熱衷的秘密——日漸清晰的前方燈塔與如墮煙海的迷途無徑，讓企業在數字化轉型的過程中無所適從。誠然，沒有什么比滿腔熱情卻不知所措更讓人焦慮了。如果再加之重重迷霧之中的那些坑你沒商量的笑面獠牙，那么對于企業來說，無異于原本已然布滿荊棘的數字化之路上，又多了不計其數的絆馬索，縱有宏圖偉愿，亦寸步難行。

凡此種種，與筆者近年來在深入一線與百余家渴望進行數字化轉型的制造業企業交流、展開實地調研過程中所了解到的情況，高度一致。

事實上，數字化轉型并非一轉就行，真正轉型成功者，可謂鳳毛麟角，這與當前市場上高歌猛進的工業4.0與智能制造狂潮形成鮮明反差。企業在數字化轉型方面，顯然需要更多冷靜理性的思考。偽專家缺乏實踐依據的“想當然”理論，當作茶余飯后閑聊的談資可以，在用于指導落地實踐，顯然是蒼白無力的。

中國制造業不同行業發展水平良莠不齊，個體企業之間更是強弱懸殊，處于不同的發展階段的企業普遍存在，這種現狀決定了數字化轉型、智能制造升級方案沒有標準答案可尋，必須針對行業特點、企業實際發展水平與業務需求量身定制。

在此，筆者甘冒天下之大不韙，愿意結合評估模型的六大維度，將個人在工作中的所見所聞與真實感悟與大家分享，以期讓更多制造企業能夠以此為鑒，取長補短，在數字化之路上能夠更穩健地求索悟真。

戰略規劃備受重視，落地執行迷途乏力

越來越多的企業開始意識到數字化轉型與智能制造升級的重要性，很多企業將其列為企業戰略的重要組成部分，甚至被列入企業中長期戰略發展規劃，但是能夠將其付諸于實踐者，卻是寥寥無幾，究其原因，除了少數形式主義應付差事的個案，更多的有志者是被正確途徑與方法所困，不知道如何理論聯系實際。

事實上，無論是數字化轉型，還是智能制造升級，都并非傳統的技術改造或現場改善，而是涵蓋企業戰略、管理、組織、運營等各個方面的全面轉型升級，是一項需要自上而下逐級推進的復雜系統工程，且通常涵蓋大量的創新實踐，而這也意味著較大的實施風險。

絕大多數企業很難單憑一己之力制定出系統完善且兼具落地實操性的戰略規劃并有效執行。少數成功實現數字化轉型的企業，大多借助了具備數字化轉型咨詢與規劃能力的“外腦”。

數字化轉型鮮有成功者的另一個重要原因即是思維的壁壘。傳統的認知普遍認為，只有有形的實物，才有價值，知識與見解看不見摸不著，理所當然應該便宜甚至免費，殊不知對于數字化與智能制造而言，最具價值的莫過于無形的知識、構想與規劃，而最大的悲哀莫過于買得到智能制造所需要的所有軟硬件，卻就是無力規劃設計出能夠落地實現的智能制造戰略與技術解決方案。

而且，讓人防不勝防的是，即便你想到借助外腦，仍然不意味著成功，因為選擇“外腦”作為合作伙伴這條路看似簡單，實則又是艱險重重、妖魔橫行的一大雷區，所有人都號稱自己是無所不能的玄門正宗，幾個人的皮包公司也敢于說自己的水平響徹宇宙……

在此，筆者斗膽為大家提供幾條選擇“外腦”的標準作為參考：

1.擁有豐富的數字化、智能制造咨詢規劃與落地實施經驗

2.擁有自有技術驗證體系，能夠通過持續的技術驗證，為項目落地提供保障

3.敢于承諾閉環的關鍵指標（KPI）考核

如果大家覺得有道理就姑且信之，如果認為另有用心，大可置之一笑。

專責數字化團隊缺位、人才培養體系不健全

戰略的關鍵在于執行，而執行的關鍵在于組織與人才，培養打造具備數字化轉型能力與經驗的團隊，是企業持續進行數字化轉型的動力源泉。目前，在筆者所走訪和了解過的制造業企業中，關注與重視人才培養的比例不在少數，但能夠按照計劃實際執行的卻不足一半，能夠形成培養體系持續推進的，則更是屈指可數。

而從組織架構方面看，已然深諳數字化轉型之道的企業，都無一例外地設置了專門負責數字化轉型與智能制造團隊，部分先驅者還設立了類似于首席數字化官(ChiefDigitalOfficer,CDO)的領導角色，專門負責推進企業數字化轉型。

根據以往的實踐經驗，在所有成功實現數字化轉型、或能夠相對順利地推進數字化轉型的制造企業當中，90%以上擁有“專屬智能制造部門”。這個部門作為重要的內外部接口，專門負責居中統籌協調，推進企業整體數字化轉型。

系統部署意識初具，集成程度普遍偏低

隨著制造過程復雜性的日益加劇和市場對于產品屬性訴求的日益提升，生產過程中的不確定性大幅提升，覆蓋完整價值鏈且能夠做到無縫集成的信息系統，能夠有效降低企業從研發、制造、物流到運營過程的不可控性，進而降低成本、提高效率、保證產品質量、加速產品迭代、縮短訂單交期，滿足個性定制化需求，最終全面提升企業綜合競爭實力。

企業信息化建設與兩化融合早已是老生常談的話題，但如今企業信息化發展的實際現狀卻并不盡如人意，從筆者所走訪和了解的實際情況上看，目前半數以上的企業系統間信息傳輸仍需要大量依賴人工，甚至各系統間相互封閉形成信息孤島的情況比比皆是。

企業在系統集成方面所遭遇的尷尬，又是拜各路靠翻譯外文資料、創造各種新詞匯和在PPT上畫流程圖忽悠外行的磚家所賜。當前制造企業很容易進入的一個誤區是：認為買齊所謂智能制造架構圖框中所畫的各種設備和軟件授權，即可實現智能制造。但事實上，軟硬件都僅僅是工具而已，需要采購哪些并不取決于這些工具的功能，而是要結合企業業務發展的需要進行選擇，其目的不是湊齊所有的先進功能，而是為企業運營發展提供最有效的支撐。僅僅擁有各種彼此孤立的IT系統與OT系統也是遠遠不夠的，更重要的是要從業務需求出發，從系統視角聚焦審視全價值鏈，實現各個系統之間的集成與互聯互通。

生產效率總體偏低，管理體系相對薄弱

較高的自動化水平是企業走向數字化的重要基礎與必要條件。同時，生產現場的標準化程度越高，數據采集與信息傳輸的效率越高，實現數字化也相對更容易。而現實情況卻是，除了諸如汽車整車制造、高端電子制造等少數領先行業以外，絕大多數制造業的自動化程度并不高，這在相當程度上反應了制造企業工藝成熟度、標準化程度與生產效率仍有較大改進空間，企業數字化轉型更需針對核心需求和現有硬件基礎有的放矢的進行。

同時，擁有完善統一的底層工控自動化、工業通訊等管理標準的現有工廠極少，在歷史上積累下來的大量多種不同品牌、基于不同標準的設備與系統并存的情況普遍存在，嚴重影響效率，企業對于“標準化”之于數字化轉型與智能制造升級重要性的認知仍有待進一步提升。

此外，基于集團總體安全策略在生產現場擁有完善的網絡信息安全防護體系的企業更是少之又少，雖然如今企業對信息安全在數字化、網絡化時代的重要意義已經具備基本認知，但在實際操作上防御等級普遍較低，伴隨著工業互聯網時代的來臨，工業信息安全方面的部署迫在眉睫。

數據采集意識成型，用法不明無的放矢

眾所周知，數據被譽為世界第五大能源，其對于制造企業的重要性早已毫無爭議，高效完善的數據采集，是制造企業持續迭代與優化提升的先決條件，而利用大數據分析賦能企業，為其創造價值，更是企業從數字化向智能化進階的關鍵。

但實際情況卻是，能夠對關鍵生產環節或設備乃至完整生產過程進行數據采集的企業，已經算是基礎良好的先驅者，不知如何對所采集的數據加以利用的情況比比皆是。

這與當前市場上持續熱炒工業大數據的現狀形成冰火兩重天的鮮明對比，喧嘩與躁動背后，我們所需要的顯然是腳踏實地的做好基礎工作，才能真正使“數據黃金”的價值得以顯現。這里又不得不再次談到標準化問題，IT系統擺在那里不會憑空產生任何生產數據，數據一定來自于生產現場，而數據的質量與完整性，又高度依賴于生產現場的標準化與自動化程度，由此可見一個企業的數字化成熟度是一種綜合表現，各方面環環相扣、缺一不可。

前沿應用土壤貧瘠，數字化之路慢慢修遠

對于對數字化雙胞胎、預測性維護等先進數字化解決方案進行探索甚至付諸于實際應用的企業，反而遠遠高于筆者的預期。先進數字化技術的應用是數字化領先企業與一般水平企業拉開差距的明顯標志。

然而，筆者認為，這種“高于預期”的情況這并不代表著真正意義上的先進，也并不喜人。原因在于，數字化應用指數所代表的僅僅是對于先進工具的使用情況，但如果結合前幾項指數所反映出的“并不盡如人意”的基礎，那么結果更加令人堪憂，在相對薄弱、落后的基礎之上采用先進的技術提高效率，其結果很可能適得其反。

夯實基礎，仍然是中國制造企業當前發展的第一要務。

尾聲

需要特別指出的是，上述描述與結論，僅僅是基于筆者的所見所聞總結產生，覆蓋范圍并不能代表整個中國制造業的數字化水平，尤其限于筆者的水平、閱歷與眼界，就更加不敢妄下定論。

但管中窺豹，可見一斑，如果上述評論、感悟、見解與建議，能夠在一定程度上、從不同維度上，反應當今中國制造業在數字化進程中普遍存在的一些現象、問題與趨勢，引發一些有益的思考，能夠幫助企業在對比之中，對自身所處數字化階段有更加清晰的認識，從而更好完成數字化轉型與智能制造升級，那么筆者認為，這一番大言，也并非一文不值。

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