传统制造业缺乏技术吗(数字经济时代下，传统制造业面临哪些难题？如何破局？)

《“十四五”数字经济发展规划》提出，到2025年，数字经济的核心产业增加值在国内生产总值中的比例要超过10%，这是当前我国数字经济发展的一个重要趋势。企业正经历着由“转不转”向“不得不转”、“主动要转”转变的“生长痛”。

德勤预测，2023年制造业GDP预计将增长2.5%。到2028年全球智能制造市场规模可达5762亿美元。对制造业来说，尽管需求和生产有所增长，但由于通货膨胀、经济不稳定、市场竞争加剧、技术人力成本上升等因素的影响，制造企业也开始布局“痛但有用”的数字化转型之路。

一、什么是制造业数字化转型

制造业的数字化转型，意味着要将云计算、大数据、物联网、人工智能、自动化机器人等新一代技术，应用到制造企业的设计、生产、供应链、销售和服务等环节，对其进行优化，并以每个环节产生的数据为基础，展开挖掘、分析、监测、检测等生产经营活动，为企业的战略决策提供依据。最后，帮助制造企业在缩短研发周期，提高生产效率与产品质量，降低能耗，及时响应客户需求，加速新产品开发和市场推广，增强客户体验和满意度，精准把握战略等方面，实现全方位的发展。

具体内容包括：

（1）利用新一代信息技术，对制造业全生命周期中的所有生产环节进行变革，达到“增质保量”、“降本增效”的目的。

（2）"数据就是资产"，将制造业全过程数字化，利用产业链中的各种经营数据、运营数据，为企业生产预测、业务创新和战略决策提供数据支持。

简而言之，就是运用新的数字技术，改善整个生产流程，达到数据的连通和有效使用。

二、制造行业两大维度：离散制造&流程制造1、【离散制造】数字化转型面临的挑战

离散制造的产品由多个零件经过一系列并不连续的工序的加工最终装配而成。常具有以下几个特点：产品复杂、结构固定、物料具有多样性、过程控制更为复杂和多变，制造过程易数字化，强调个性化需求和柔性制造，更适合通过软件的改进来提升竞争力。在数字化转型挑战中，主要包含以下三个细分领域：装备制造、机械制造、电子制造。

2、【流程制造】数字化转型面临的挑战

流程型制造以资源和可回收资源为原料，通过物理变化和化学反应的连续复杂生产，又称“连续性生产”。工艺过程具有连续性，生产计划相对稳定、生产能力固定、生产过程主要专注于物料的数量、质量和工艺参数的控制。在数字化转型挑战中，主要包含以下三个细分领域：制药食品、化工制造、矿产冶炼。

具体来说：制造行业痛点凸显，高质量发展需要数字化转型助力

1、生产执行精细化要求高：生产环节的加工路线错综复杂对生产调度的实时性、可靠性要求高，生产管理敏捷性低。

2、智能制造创新难度高：创新能力不强、应用深度广度不够，无法紧跟数字化发展步伐，需要更多的新技术支撑。

3、供应链协同效率低：供应链不同系统间无法有效协同，敏捷度低，缺少全链条的可视化监控及调控。

4、质量管理流程性待强化：缺乏全生命周期质量管理手段，无法及时了解产品的不良率，质量控制难度大。

5、设备资产管理难度大：设备投资比较大、需最大限度降低停机和检修，克服可靠性和准确性不足等问题。

6、数字化人才需求量大：高校人才培养不能满足需求,企业培养人才能力不足，具有较大的复合型人才缺口。

三、传统制造业如何进行数字化转型？1、低代码/无代码技术，是制造行业数字化转型“加速器”。

低代码可以赋能不同角色人员，降低应用开发的准入门槛，让开发者利用图形化界面，通过拖拉拽操作，以“搭积木”的方式快速开发软件应用，减少重复的基础搭建工作。低代码产品的共性核心能力分为开发及管理能力、扩展与集成能力、用户体验、生态能力和安全保障五个方面。

技术融合正在成为趋势，低代码已陆续与AI、大数据、RPA、IOT、SaaS平台等技术和资源进行整合，在智能分析、数字孪生等领域发挥重要的助推作用。低代码既能促进技术融合，激发技术应用潜力，又能不断充实自身能力，赋能全链路开发，渗透业务场景，挖掘数据的潜在价值。

2、PaaS的弹性计算和开放能力，备受制造业青睐。

PaaS作为一个完整的云平台（包含硬件、软件和基础架构），用于开发、运行和管理应用程序。弹性计算和资源动态调度，分布式计算能力，满足了制造企业对安全、高可靠、高可用的要求。作为数字化转型能力底座，可以支撑各种能力的调用、业务拓展与协同、数据整合、产业链上下游的协同，帮助制造企业快速适应业务及复杂的环境变化，实现灵活高效的业务创新，从根本上提升其敏捷性。而对于中台核心的“解耦”和“封装”职能，低代码技术不仅可以实现，而且在解耦程度上明显优于中台，其解耦的对象是业务逻辑。依托于PaaS平台输出的规范能力，最终实现业务流、信息流和数据流的完美融合。

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