- 工聯網
- 作者：程琳琳
- 2025年7月14日 19:00
工聯網消息(IItime) 從"人治"到"數治"，“智改數轉網聯”正成為推動江蘇制造業高質量發展的核心引擎。
江蘇省經濟和信息化研究院副院長趙海建曾在2025工業互聯網大會上介紹道，當前數字工廠和工業互聯網建設面臨"形聯神散"的深層矛盾，系統間的集成多停留在淺層次、孤島式的數據連接，尚未形成全要素、全鏈條、全場景的協同能力，難以支撐動態市場環境下的敏捷響應需求。
因此，趙海建指出，要依托工業大數據分析平臺建設和人工智能算法應用，在質量管控、能效優化、設備管理以及基于畫像的精準營銷服務方面進行全方位探索和應用，深度挖掘數據資產價值，形成工業機理模型，支撐數據驅動的智能化轉型升級。
如今的江蘇正在以深化新一代信息技術與制造業融合為主線，以智能制造為主攻方向，江蘇持續提升制造業數字化、網絡化、智能化水平，為構建以先進制造業為支撐的現代化產業體系注入強勁動能。
轉型成效顯著，奠定高質量發展根基
2022-2024年，江蘇省“智改數轉網聯”建設取得突破性進展。據統計數據，重點企業關鍵工序數控化率達65.7%，數字化研發設計工具普及率突破90%，經營管理數字化普及率超過87.6%，制造業高質量發展指數連續三年全國居首。
平臺與基礎設施同步夯實，江蘇省累計創建省級智能制造車間3838個、示范工廠853家，培育星級上云企業近3萬家、重點工業互聯網平臺273個，建成5G基站29萬座，培育工業信息安全防護星級企業663家，并率先實現全省規上工業企業智改數轉診斷評估全覆蓋。
轉型帶來了效率的系統性提升。規模以上企業生產效率提升30%以上，產品合格率提升至97%以上，生產能耗平均降低10%以上，綜合生產成本降低20%以上，產品質量與市場競爭力實現整體躍升。
在前期成果基礎上，江蘇明確了2025-2027年深化方向。推進智能化改造縱深發展，加速中小企業數字化轉型破局，強化全域網絡化聯接能力，推動人工智能全方位賦能應用，筑牢工業網絡與數據安全防線，優化“智改數轉網聯”發展生態環境。
當前江蘇制造業已步入深化應用階段，亟需推動新一代信息技術與實體經濟深度融合。
深層挑戰亟待破解，轉型步入攻堅階段
數字化轉型為江蘇制造業創造了歷史性機遇。其中，工業互聯網與人工智能深度賦能傳統制造業轉型升級，有效提升裝備制造、紡織等行業的生成效率超30%；“智改數轉網聯”政策有力促進產業鏈協同與長三角數字化生態圈構建。
政策與市場形成雙輪驅動機制，省級專項資金與服務平臺顯著降低企業轉型門檻，消費端個性化需求與供應鏈敏捷響應形成市場倒逼力量。人工智能、5G、邊緣計算等新技術在工業視覺檢測、預測性維護等場景落地應用，推動企業決策機制由經驗驅動向數據驅動轉型，充分釋放數據要素價值。
但不可忽視的是，制造業數字化轉型面臨著系統性考驗。
當前市場范式向小批量、多品種、個性化定制加速轉變，傳統批量制造模式難以適應需求變化。典型企業訂單規模由每批次30-50臺套縮減至2-5臺套，導致人力成本攀升與庫存壓力增大，現有信息系統難以支撐敏捷供應鏈需求。
因此，三重困境日益凸顯。一是生產端人工依賴度高企與庫存成本持續上升，二是供應鏈響應滯后導致交貨周期延長，三是高成本、高庫存、長交期的復合壓力侵蝕企業利潤空間。
“產-供-銷價值鏈存在的核心問題在于各個環節之間存在斷鏈，導致整個體系的運作效率低，銷售、工藝、計劃、生產等環節不協調、不順暢。價值鏈的不順暢和斷鏈影響公司對不斷變化的客戶需求快速響應，使得內部協調成本過高，同時也侵蝕了公司潛在的利潤。”趙海建認為。
如何進一步從人治向數字化治理轉型學從依靠人工經驗向人工智能決策分析轉型，利用工業互聯網+人工智能推動江蘇制造業實現高質量發展，是當前江蘇省亟待解決的重要課題。
工業互聯網+人工智能構建轉型賦能體系
為破解以上困局，首先要整合分散的數據資源和系統建立統一的數據中臺，從而消除信息孤島，提高數據流動性和業務協同性。全面實現供應鏈業務數據的一體化，真正實現集團對各分公司的實時監控，提升管控水平，打造工業互聯網平臺。
其次建設以APS+MES等為核心的供應鏈系統架構和部署模式——一個平臺、一套系統、集中管控、分布式部署、邊緣計算。以APS為核心打造工業互聯網平臺，從訂單到研發、工藝、計劃、生產、采購、物流，建立基于訂單快速變化的統一的柔性制造供應鏈平臺，徹底改變現有生產指揮系統以線下為主、各部門溝壑縱深、交易成本高昂的線下溝通模式，轉變為數字化的平臺，降低交易成本，提升響應速度。通過APS內部優化算法以及工業互聯網互聯互通的優勢，可以綜合考慮所有因素，同時可以大大降低部門間的交易成本，快速求得計劃的最優解。
再次是隨需而變的產線柔性化建設。通過數字化、柔性化、智能化三維聯動重構制造體系。在柔性化層面，采用設備模組化技術構建動態可配置的生產線，實現多品種產品的資源靈活調配；數字化維度依托工業互聯網平臺貫通設計、制造、運作等全生命周期數據，滿足客戶個性化需求；智能化領域則運用物聯網、大數據和人工智能技術建立端到端系統工程，通過對生產的智能監控、故障診斷及預警，顯著提升設備利用率和維護效率，最終形成"資源隨需調整、生產動態響應、價值全鏈貫通"的智能制造新范式。
最后進行AI大數據分析與應用。依托工業大數據分析平臺建設和人工智能算法應用，在質量管控、能效優化、設備管理以及基于畫像的精準營銷服務方面進行全方位探索和應用，深度挖掘數據資產價值，形成工業機理模型，支撐數據驅動的智能化轉型升級。
風險識別與防范，護航轉型行穩致遠
總體而言，數字化轉型是一項很復雜的系統工程，不能采用傳統技改思路或信息化建設思路直接去買，需要結合行業特點、企業特點，推動產學研創新，持續探索、打造行業標桿工程。
數字化轉型的成功推進，首先在于建立工業互聯網，要打通系統與系統之間壁壘。但是不同的系統屬于不同的供應商，所以原有系統按照集成供應鏈的要求進行改造也是實施的風險點和難點之一。
數字化轉型的基礎是數據治理，必須打通數據之間的堵點，建立統一的數據中臺。數據治理關聯公司的銷售、生產、采購、研發、工藝等各個部門，關聯ERP/MES/PLM等各個系統，數據治理工作風險極大，需要強有力的協調和統一的指揮，實施不力就會造成工程延期，甚至項自失敗。
數字化轉型最大的風險點是商業模式的調整、流程再造。不實施流程再造，數字化轉型是無法取得成功的，但是流程再造往往會觸及現有的固有格局和習慣性，變化越大，面臨的阻力越大。
在數字化轉型的風險防范體系中，"一把手工程"具有決定性戰略價值。其實施成敗直接關乎企業轉型項目落地效果及長期競爭力塑造，必須確保高層領導深度參與并充分賦權。
具體實施需把握六維關鍵舉措——明確決策層角色與責任，避免權責模糊導致的推進滯后；提供時間、人力、財力等核心資源支持，同步建立雙向溝通機制及時反饋進展；構建基于信任與尊重的協作文化，使高管與執行層形成目標共識；鼓勵試錯容錯的技術與管理創新，為突破性探索預留實踐空間；建立動態認可反饋機制強化正向激勵；培育跨部門協作精神以激活組織協同效能。最終通過高層動能傳導，實現風險防控與戰略落地的雙效統一。
總而言之，工業互聯網與人工智能的融合應用，正深刻重塑江蘇制造業發展范式。面對轉型深水區挑戰，需以數據為基石、平臺為脈絡、智能為引擎，打通價值鏈核心斷點，將“智改數轉網聯”戰略勢能持續轉化為江蘇制造業邁向全球價值鏈高端的澎湃動能。這場制造體系變革，將成為江蘇從制造大省向制造強省跨越的核心驅動力。
