作為“世界工廠”的中國，制造業無疑是現代國民經濟和綜合國力的堅實支柱。步入數字化時代，傳統生產方式與管理手段已難以適應市場需求的瞬息萬變。因此，制造業的數字化轉型，作為產業升級與競爭力提升的關鍵路徑，已成為行業發展的必然趨勢。以下將深入探討制造企業實現數字化轉型的具體策略，并輔以成功案例作為參考。

01政策引領與轉型框架
2024年12月，工業和信息化部、國務院國有資產監督管理委員會、中華全國工商業聯合會三部門印發《制造業企業數字化轉型實施指南》（以下簡稱《指南》）。該《指南》為制造業企業的數字化轉型提供了全面指導，明確了轉型的總體要求、實施步驟、關鍵場景及政策保障。其中，實施步驟涵蓋了從制定轉型規劃、組織落地實施、開展成效評估到推進迭代優化的全過程。

《指南》特別強調了場景在推進制造業數字化轉型中的核心作用，將復雜問題解構為一系列場景化問題，通過場景轉型的“點”匯聚成企業乃至行業整體轉型的“面”。基于企業或產業鏈的價值創造過程，《指南》將場景劃分為研發設計、生產制造、運維服務、經營管理、供應鏈管理等關鍵環節，并區分了跨環節的協同需求。

△制造企業數字化轉型典型場景分類

同時，圍繞場景轉型所需的“人、機、料、法、環”等資源，《指南》進一步細化了數據要素、知識模型、工具軟件、人才技能等四類實施要素，明確了它們在具體場景中的應用與相互關系，為形成重點行業及產業鏈的數字化轉型場景圖譜和要素清單提供了有力支撐。

02具體實操重點
1.構建統一的數據平臺
制造業企業需實施數據治理打破數據孤島，將分散的數據集中至中央數據庫，實現數據的集中管理與高效利用。加強數據治理，確保數據的準確性、一致性和安全性，為企業的決策提供有力支持。例如，通過整合生產線、庫存及銷售數據于同一平臺，管理者可實時監控生產流程，迅速發現并解決問題。這一舉措不僅提升了決策效率，還確保了信息的準確性。

2.引入商業智能工具
借助如億信華辰商業智能軟件ABI等先進工具，通過集成CRM、OA、ERP等信息系統，建設統一的經營管理平臺，制造企業可快速分析客戶需求，識別高價值客戶群體，實現精準營銷與智能決策。使用億信ABI軟件，通過簡單的操作，復雜數據可轉化為直觀的圖表與報告，助力管理者快速理解數據背后的意義，從而做出科學決策。

3.推進生產過程智能轉型
企業需實施生產全過程的透明化管理，部署基于工業互聯網平臺的訂單管理、設備管理、質量管理等輕量化工業APP，提升數字化管控能力。流程工業企業可部署APC、RTO等先進控制系統，推廣數字孿生技術于生產決策中。離散工業企業則可實施MBSE，基于工業互聯網平臺打通設計、排程、加工、檢測等數據，發展“人工智能+”新模式，如外觀設計、排程排產、缺陷檢測等。

4.培養數字化人才
人才是制造企業數字化轉型的關鍵。企業需要加強員工培訓，提升員工的數據意識和技能水平。例如，生產線工人通過BI工具分析生產數據，可更好地控制生產過程，提升產品質量。同時，積極引進具有數字化背景的人才，為企業的轉型提供智力支持。

03真實案例
某國營機械廠：建設數據治理平臺
項目痛點：目前工廠的數據分散在已建成的約70多套信息化系統中，未實現數據資產的統一管理，存在“找數難、用數難”的問題。同時數據標準的缺失，讀懂數據難；數據質量低，數據應用難以出成效，不滿足“數字化工廠”建設需求。

解決方案：通過建立工廠數據管理標準體系，搭建數據治理平臺，將各類業務數據匯入數據湖展開治理，形成數據資產，提供數據可視化應用，將工廠數據管理成熟度為程度較弱的受管理級提升至穩健級。

項目成效：

1.權責明確，數據資產高效利用。項目實施前，跨部門數據共享障礙重重，審批繁瑣，效率低下。而今，通過構建科學管理體系，明確責任分工，并推出資產門戶，實現了數據需求審批的線上化閉環，極大降低了溝通成本，提升了協作效率，同時支持數據的在線查閱、下載與自助分析，顯著減輕了管理員負擔。

2.數據集中化管理，質量提升。此前，數據存儲分散、標準不一，數據孤島現象嚴重，質量堪憂。項目實施后，數據湖統一存儲，標準規范確立，企業級數倉構建完成，有效打破了系統間壁壘。通過數據整合、字典梳理與標準化應用，數據質量顯著提升，跨業務關聯分析成為可能，為決策支持奠定了堅實基礎。

3.數據思維普及，自助分析能力增強。針對國企傳統辦公習慣與數據分析挑戰，項目通過系列培訓與競賽活動，成功激發了全廠員工的數據意識與應用能力。從基礎理論體系宣講到實操技能培訓，再到競賽中的專業展示，全方位提升了數據應用能力，實現了數據驅動的業務創新與發展。【案例詳情】

某輕工制造企業：搭建一站式數據應用平臺

某輕工制造企業與億信華辰合作，建設一站式數據應用平臺，旨在通過數據采集、數據中心、數據分析、數據賦能實現數據全流程全方位管理，實現智能決策支持，具體來看：

數據采集：建立企業級數據采集服務平臺，采集集團及各分子公司、集團業務系統的數據，做到“底數清、情況明”，為后續數據中心、數據倉庫建設提供基礎。

數據中心：構建企業級大數據中心，實現結構化、非結構化數據的存儲和計算，同時構建企業數據倉庫，按企業業務體系如財務、人力、項目、知識等主體進行體系化梳理，為數據分析提供支撐。

數據分析：一方面，通過領導駕駛艙實現對企業收入、利潤、經營凈現金流、應收賬款余額、應付賬款余額等關鍵指標的分析；另一方面形成專題分析，按照企業完成的指標數據層層下鉆，例如按照集團、分公司、部門、地市的粒度下鉆，實現對數據的逐級追溯。

數據賦能：賦能企業業務創新，滿足生產經營智能分析場景服務，按照高層決策、中層管理、基層執行，為各級角色開放數據權限，使用戶可以使用數據，通過拖拉拽完成日常的數據分析應用。

項目價值：通過建設一站式數據應用平臺，某輕工制造企業實現對企業收入、利潤、應收賬款余額等關鍵指標的采集和分析，將基層員工從繁瑣的數據統計工作中解脫出來，參與到數據分析和管控工作中，中層管理者憑借智能化、精細化的管控工具，輔助高層領導及時有效地進行風險管控和最終決策，實現內部財務運營的智能化。【案例詳情】

綜上所述，制造企業數字化轉型是一個系統工程，需要企業在政策引領、技術實踐、人才培養等多個方面共同努力。通過實施有效的轉型策略和實踐路徑，企業可以不斷提升自身的競爭力，迎接數字化時代的挑戰與機遇。未來，隨著技術的不斷進步和應用的深化，制造企業數字化轉型的前景將更加廣闊。