引言
在当今数字化浪潮席卷全球的背景下，智能制造与数字化转型成为了各行业关注的焦点与发展的必然趋势。随着人工智能、大数据、物联网等前沿技术的飞速发展，企业面临着前所未有的机遇与挑战。对于国企而言，积极推进智能化改造与数字化转型，不仅是提升自身竞争力的关键举措，更是顺应时代潮流、实现高质量发展的重要路径，具有极为重要的现实意义。
一、企业发展与智能化改造
（一）外部形势
1、市场竞争格局
低质产品无市场 ：国际市场对质量要求越来越高，国内企业产品与国际水平差距大，低质产品难以有市场。发达国家项目往国内收缩，而国内企业在设计研发、生产阶段质量控制水平普遍不如国际水平。
质优价廉有竞争：中国加入WTO 后，参与国际竞争，德国等西方国家制造业质量有口皆碑，东南亚国家产品人工成本较中国低，只有质优价廉产品才能在竞争中脱颖而出。
2、工业革命发展进程
工业1.0 ：18 世纪以来，以水和蒸汽为动力的机器生产，实现机械化。
工业2.0 ：20 世纪初，以电能为动力和基于劳动分工的大批量生产，实现电气化。
工业3.0 ：20 世纪 70 年代初，基于电子和信息技术的自动化生产，实现电子 + IT。
工业4.0 ：今天，智能制造，延展人的智能，提升准确处理能力和群体的协作能力，基于赛博物理系统。
3、各国制造业发展战略 ：
美国有先进制造业伙伴计划、国家制造业创新网络、页岩气等能源革命；德国有工业4.0 战略，确保装备制造领导地位、高水平出口等；
英国有英国制造 2050，重振制造业，提升国际竞争力，注重价值链整合；
法国有新工业法国，依靠技术创新推动工业全面复苏，重新构建工业新竞争实力；
韩国有制造业创新 3.0，加强信息技术与制造业融合，打造智能工厂；
印度有制造业战略，广泛吸引外部直接投资，建设大型制造业基地；
日本有制造业白皮书，基于大数据的制造，发展机器人、清洁能源汽车、再生医疗、3D 打印技术等。
全球产业格局重大调整，制造业成为经济竞争制高点，各国纷纷制定再工业化战略。
4、新一轮全球工业革命 ：美国对传统工业进行物联网式互联互通，对大数据智能分析和管理；德国以强大的机械工业制造基础、嵌入式以及控制设备的先进技术和能力，引领全球制造业潮流；中国加快新一代信息技术与制造业深度融合，推进智能制造，实现制造大国向制造强国转型。
（二）内在压力
1、企业产能与效率需求 ：企业有扩大产能、提升效率的需求。
2、价值链模式转变 ：从传统价值链模式走向新型价值链模式，涉及供应商、设计公司、客户、金融机构、经销商、售后服务机构、企业等多方面。
3、六大内在压力方面 ：时间、质量、成本、服务、环保、协同。企业发展以服务为本，顾客需求多样化，私人定制等个性化服务受推崇，企业需以更优质服务赢得顾客满意。
（三）智能化改造的定义
1、工业 4.0 的九大技术支柱 ：工业机器人、工业网络、工业大数据、工业物联网、云计算、人工智能、3D 打印、知识工作自动化、信息安全。
2、面向未来的两大牵引技术 ：两大硬件工具/ 两大软件支持，基于分布式和连接的三大基础。
3、智能化改造的含义 ：在精益生产基础上，利用自动化、信息化手段，系统集成升级，提升企业生产效率和质量水平，降低成本，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平，提升信息化环境下企业核心竞争力，加快新旧动能接续转换和结构转型升级。
4、智能制造的含义 ：面向产品全生命周期，基于云计算、大数据、物联网、移动互联网等新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。
5、智能制造的起源与演变 ：起源是数字化制造，成长是网络化制造，目标是智能化制造。
（四）智能化改造的内涵
1、产品方面 ：面向产品全生命周期，涵盖设计、生产规划、加工制造、综合管理、服务保障等全过程。
2、技术方面 ：以新一代信息技术为基础，以云计算、大数据、物联网等新兴技术为重要支撑。新一代信息技术应用是推动数字化制造演变为智能制造的使能器。
3、过程方面 ：关键制造环节或过程具有一定自主感知、学习、分析、决策、通讯与协调控制能力，能动态适应制造环境变化，是智能制造与自动化制造和数字化制造的本质性区别。
4、智能优化方面 ：实现产品制造结果优化为目标，智能化水平和程度与制造系统的层级、流程和环节以及行业和企业具体情况密切相关。
（五）智能化改造的特征
1、系统性工程特征 ：全球分散化制造环境下，企业、个人和物料流、信息流、价值流等各方面都发生联系，大量数据被采集并导入云网络。
2、全流程闭环特征 ：运用新一代信息技术手段，构建“感知、分析、决策、执行、反馈” 的完整工作回路。
3、具有系统进化和自学习能力 ：智能制造系统结构不断进化，从车间与工厂的重构，到企业的重组整合，再到创新研发设计、分工生产制造以及市场营销和售后服务，通过自学习、自组织功能，结构可按需调整，实现高效产出。
4、人机融合与协同 ：随着虚拟现实/ 增强现实技术发展以及机器人、可穿戴设备的推陈出新，人和机器的融合在制造系统中越来越多应用体现。机器是人的体力、感官和脑力的延伸，但人依然是智能制造系统中的关键因素。
5、虚体世界与实体世界相融合 ：在智能制造系统中，虚体世界与实体世界深度融合。产品设计与工艺在实际执行前，可在虚拟世界中进行全面仿真验证；生产与使用过程中，实体世界状态也可在虚体世界中进行实时、动态、逼真呈现。
（六）智能化改造给企业带来的实际效果
1、提高生产系统 “柔性”：适应小批量、定制需求，不必每个产品都需要增加固定资产投入。2、提高企业管理水平 ：更加提高产品附加值，实现信息共享，整合企业内外优势资源，降低企业对固定资产的投入；全生命周期管理，可预测风险，将产品价值链延伸到产品维修、维保。
3、助力企业转型升级 ：促进企业从生产型向服务型转变，运用物联网、大数据、云计算等智能制造关键技术，催生远程运维、智能云服务等新的商业模式和服务形态，全面提升企业创新能力和服务能力。
4、延长产品价值链：实现信息共享，整合企业内外优势资源，降低企业对固定资产的而投入；全生命周期管理 ，可预测风险，将产品价值链延伸到产品维修、维保。
（七）智能化改造给企业带来商业模式的转变
1、柔性化生产：基于工业大数据数据的建模分析，产线可以做不同产品的生产形成智能决策和动态优化，显著提升生产效率，降低生产成本。
2、资源整合与协同制造 ：整合分布于全球的设计、生产、供应链和销售资源，形成众包众创、协同制造等新模式，提高企业内外部资源利用率，改变工作及工艺流程，促进企业由关注生产向研发创新的转变。
2、个性化定制 ：基于互联网用户个性化需求，通过灵活组织设计、制造资源和生产流程，实现低成本、个性化定制，提高企业竞争力。
4、服务化改造 ：通过对产品运行的实时监测，提供远程维护、故障预测、性能改进等一系列服务，实现工业企业服务化转型。
二、智能化改造的实现路径
（一）智能化改造实现路径
1、通信与控制方面 ：解决企业间协作、信息不对称等问题，为企业建立协同、智慧决策提供支撑。
2、传感与采集方面 ：解决数据传输与协议转换等问题，为采集、控制建立链路。
3、管理与经营方面 ：解决管理流程化、规范化管控透明化问题，为企业建立业务管理创造条件。
4、预测与协同方面 ：解决数据采集与设备接入等问题，建立智能化改造的基础。
（二）智能化改造的步骤
1、咨询诊断 ：用精益生产理论从质量、成本、交货三大方面对企业的问题进行分析诊断，消除浪费。精益生产是以价值为生产导向，通过精益改善工具减少浪费，提升产品质量、提高生产效率、满足客户需求。
2、方案设计 ：包含收集数据与设计方案两部分。收集数据是收集生产离散型数据，分析数据内部联系，梳理完善企业流程，优化生产过程中“进、销、存” 流程，消除企业信息孤岛问题。设计方案对企业进行全面整体规划，以获得时间、质量、成本、服务、环保、协同六大方面的提升。
3、改造实施 ：包含信息化、自动化、协同化、智能化四方面改造。信息化改造指为企业建立信息物理系统，运用信息化工具改造企业流程和生产过程；自动化改造指通过适度自动化改造，降低人工成本，提高质量生产水平与内部协同能力；协同化指企业内部协同、决策支持，以及行业、供应链的协同；智能化指通过大数据实现制造过程自动优化，使关键制造过程具有一定自主感知、学习、分析、决策、通讯与协调控制能力，能动态适应制造环境变化。
4、考核评价 ：一方面指考核企业关键业绩指标，通过对企业内部某一流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可运作的远景目标的工具；另一方面指评价智能化改造后能够使企业达到的行业水平。
三、智能化改造案例
以中航工业智能制造发展思路为例：
（一）发展思路
1、需求导向：在全集团分类复制智能制造新模式最佳实践，针对特定需求制定个性化推进路径和解决方案，形成集团智能制造整体体系。2、统一领导，统筹谋划 ：全局推进与分类指导相结合，立足当前，着眼长远。
3、规划整体推进，示范带动 ：开展智能制造试点示范，带动相关领域能力的提升，形成不同类型的航空智能制造新模式最佳实践。
（二）典型特征
1、动态感知 ：全面感知、监测供应链、企业、生产线、设备以及产品的实时运行状态。
2、实时分析 ：对获取的实时运行状态数据进行及时、快速的分析。
3、精准执行 ：执行决策，控制产品、设备、生产线、企业和供应链的运行，实现自适应调整。
4、自主决策 ：按照设定的规则，根据分析结果，自主做出判断决策。
（三）核心要素
1、提高自适应程度 ：形成自优化机制，延展自主化能力。
2、全局数字量表达 ：价值链协同，设计/ 制造 / 管理 / 服务集成，系统描述模型化，能力单元动态配置，制造过程模型化。
（四）总体架构
包括系统、控制维、业务功能维、关系、业务、企业联盟层、企业管理层、生产管理层、控制执行层、生命周期维、产品、生产、运行、设计、制造、维护等功能要素。
（五）与相关架构对应关系
1、与工业 4.0 参考架构模型相对应 。
2、与我国智能制造系统架构相对应 。
（六）企业联盟层架构
基于大数据的供应商评价、基于物联网的供应商状态感知、动态感知、实时分析、产业布局、资源配置和优化、面向产品生命周期、统一业务模式、以型号应用为中心、基于模型的协同、主机厂、内联网、专业所、中航工业核心能力领域、集中管控、供应商接入、资源优化配置、基于云制造的高级供应链敏捷执行、基于云计算的企业联盟构建辅助决策、自主决策、精准执行等。
（七）目标
1、2020 年 ：突破智能制造相关关键技术，研制开发智能系统和装备，在相关企业分类开展试点示范，实现典型研制生产过程的数字化分析、网络化连通和智能化决策。试点项目显著缩短产品制造周期、降低产品不良率、提高设备（资源）利用效率。
2、2025 年 ：全集团航空产品研制生产基本实现智能化，重点企业全面建立智能制造新模式，并向一般企业推广，实现航空产品研制生产从模型空间到物理空间的全面连通和智能处理，制造周期和产品不良率大幅降低，设备利用效率大幅提高。
（八）推进计划
1、设计制造 ：涉及精度协调与误差补偿、工作状态监测与控制、机器视觉、多机协同控制等。
2、发展规划 ：技术研发、集成应用、基础应用、关键技术、技术平台等。
3、建立创新中心，突破三大关键技术，落实七项重点任务。
（九）系统框架
包括精益制造理念、工艺标准化、精益单元、生产计划、生产保障、生产控制、质量控制、智能生产管控、工艺设计模型化、布局数字化仿真、智能排产/ iMES、DNC/MDC、可视化管控系统、SPC、TPM、AOS0306、RFID、GIS 等。
（十）技术、管理和业务模式的结合
1、业务模式创新（互联网 +） ：多品种、小批量、柔性化生产的智能制造模式，满足高质量、低成本和快速交付要求。
2、管理创新（两化融合） ：智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代IT 技术与运营流程的各个环节融合，形成以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以物联网为支撑的先进制造模式。
（十一）工业运营管理体系（AOS）
AOS 是工业统一的管理体系，将精益六西格玛等思想及方法工具、制度法规与企业最佳实践融入运营流程的各个环节，形成业务流程建立、运行和持续优化的一整套管理规范。
（十二）运营体系
以我为主、博采众长、融合提炼、自成一体。
（十三）目标
1、流程架构 ：使业务流程体系化、规范化、精益化，实现统一流程、统一数据、统一系统。
2、两个生命周期 ：开展智能制造系统规划和实施需要的知识，包括制造过程工艺知识、智能制造装备和功能部件知识、制造过程生产组织管理知识。
四、企业发展与数字化转型
四、企业发展与数字化转型
（一）何为数字化转型
1、与信息化转型的区别 ：信息化转型是把纸质信息搬到电脑上，并通过互联网传递信息；数字化转型是一种利用数字化技术，针对产品与服务、生产方式、管理方式或商业模式而进行彻底重构的颠覆性创新，是一个持续、迭代的过程，是对企业业务进行系统性、彻底的重新定义。
2、数字化转型的内涵 ：数字化转型企业利用数据技术改变自己的沟通方式、生产方式、管理方式和决策方式。是一个使用数字化工具从根本上实现转变的过程，涉及技术和文化变革来改进或替换现有资源。
（二）数字化转型势在必行的原因
1、国家政策方面 ：2015 年 5 月，中央明确 2025 年实现智能制造；2020 年 3 月，中央正式把数据与土地、劳动力、资本、技术等并列生产要素，数据价值提升将重构商业模型。
2、内部需求方面 ：市场竞争激烈，用户需求个性化；公司战略优化，降本增效，改善经营；数字化创新，智能运营。
3、各行业趋势方面 ：社会进入全连接的信息时代和大数据时代，各行业数字化转型中，如BOE 等。
（三）数字化转型技术基础
1、精准定位的实现 ：手机普及实现人的精准定位，北斗等系统实现坐标精准定位；物联网实现对物理设施的精准定位，这些定位是精准服务的基础。
2、数据管理与存储技术的重要性 ：精准化数据应用带来数据规模爆炸，数据管理与存储技术不可少。
3、数字化转型的技术集成 ：数字化转型是现代信息技术云计算、物联网、人工智能集成结果。
（四）数字化转型的本质
1、四个高效转换 ：通过构建数字化平台，实现业务到数据、数据到信息、信息到知识、知识到智慧/ 决策的 4 个高效转换。
2、对外对内目标 ：对外实现客户满意，对内实现效率提升。
（五）数字化转型的两个阶段
1、OLTP（联机交易处理） ：数据产生、数据联接。
2、OLAP（联机分析处理） ：数据汇聚、数据服务、数据分析、数据可视、数据定义。目前数字化更趋向于OLTP 和 OLAP 融合发展。
（六）数据技术的价值
1、数据技术的作用 ：是人类认知、思考和决策的技术，延伸了人类大脑的能力，使人类能够处理更多数据、加工更多信息、总结更多知识、创造更多智慧。
2、数据技术的无所不晓与无所不能 ：通过数据分析和挖掘，掌握大千世界发生和发展的规律，洞察未来趋势，预测未来发展；通过人工智能、机器学习、深度学习等技术，将无所不晓的能力付能给机器设备，实现无所不能。
3、数据采集与数据无所不包 ：数据采集越来越方便、简单、全面、低廉，人类采集的数据将越来越丰富，未来将记录所有人类甚至非人类的各种活动，真正做到无所不包。
（七）企业管理升级模型
1、管理 1.0（传统型企业） ：核心竞争力是科学管理，纸质化管理。
2、管理 2.0（信息化企业） ：利用信息系统固化并改善业务流程，实现经营和管理效率提升。
3、管理 3.0（数字化企业） ：经营和管理上，基于信息系统所积累的数据进行深度分析和挖掘，并将数据应用到经营和管理的各种决策中。
4、管理 4.0（智慧型企业） ：数据算法被充分、广泛应用，系统实现自学习、自优化，逐步具备管理思想，实现确定性业务场景自动决策、不确定性业务场景可模拟、有推荐，决策系统智能化、自调优。
（八）数字化转型参考思路
1、两手抓 ：智慧型企业需要“工业智能化 & 管理智能化” 两手抓。
2、提高效率的两种思路 ：一是利用数据技术改造业务流程各个环节，二是利用数据技术改造管理；衍生出提高效率的两条主线：以智能设备为主的工业智能升级路线，以经营和管理决策为主的智能决策升级路线。
（九）痛点与升级路线
1、痛点 ：设备孤岛、设备不连接，自控化程度低，数据无采集、不联网、无反馈，数据标准不统一，缺少反向伺服；信息系统孤岛，未集成，缺管理，标准不统一，数据质量差，缺汇聚，数据散落在各信息系统或电脑中，缺融合，数据缺少连接，数据量级大，缺乏管理，数据价值没有被发挥。
2、升级路线 ：从机械生产1.0 到电子自控 3.0，再到智能自动 3.0，以及从传统管理 1.0 到出售智能方案的管理 4.0。
（十）数据中台建设
1、数据中台的范围 ：包括数据管理、数据分层、产品架构。数据管理涉及数据规范定义、数据标准设计、数据建模研发、数据运维监控，形成数据资产；数据分层拥有垂直数据中心、公共数据中心、萃取数据中心，即包含ODS、DWD/DWS、DM；产品架构包括数据资产管理平台和数据研发平台。
（十一）建立适配的数字化组织
1、三台组织概念 ：包括敏捷前台、业务中台、强大后台。敏捷前台涉及供应商管理、客服管理、研发管理、采购管理、人力资源管理、渠道管理、门店管理、电商平台、客户管理、合作伙伴管理、制造管理、供应管理、财务管理、售后管理、投诉管理、品牌管理等；业务中台包括数据中台、产品中心、创新中心、研发中心、采购中心、制造中心、财务中心、人力资源中心、供应中心、物流中心、信息中心；强大后台涉及战略管理、投资管理、公共关系、法务处、社会责任、企业大学等。
（十二）数据价值挖掘
1、数据分析的四种类型 ：描述性分析（发生了什么）、诊断性分析（为什么发生）、预测性分析（什么将发生）、规范性分析（应该做什么）。
（十三）数字化价值
1、产品、体验、成本、周期的优化 ：利用数字技术开展数字化转型，企业可能同时做到产品好+ 体验优 + 成本低 + 周期短。
2、数字化商业模式 ：以价值主张为起点，以数字技术为支点，通过平台改变关键资源的结构、改变工作方式，架构性改变成本结构，突破旧技术体系下商业模式的限制，结构性降低运营成本和提升效率，同时做到产品好、体验优、成本低、周期短。
五、数字化转型案例
以数字化转型之智慧电厂建设为例：
（一）建设背景
推进燃煤电厂智能控制系统技术攻关，研发基于互联网技术和智能设备的超超临界机组智能控制系统，建设燃煤电厂大数据中心及云计算平台，为运行维修提供指导和决策依据。构建数字化电厂数字化平台，实现电厂数字化综合管理、监控，并利用三维可视化等技术手段提升管理水平，是国家“一带一路” 战略的重要组成，也是 “互联网 +” 在公司的具体体现。
（二）主要技术
主动适应能源革命和电力体制改革等机遇与挑战，创新思路和举措，以实现生产更安全、服务更优质、管理更高效为目标。利用“大、云、物、移” 等现代信息通信技术和移动终端、智能监控和检测装置，全面推动信息化和自动化 “两化融合”，推动电厂信息化在广泛互联、高度智能和开放互动等方面的变革。解决安全问题、设备问题、经济性问题、管理问题、可持续性问题、工作环境问题等。
（三）建设思路
1、电厂发展历程 ：从自动化（PLC、SCADA）到网络化（ERP 系统、MIS 系统、SIS 系统）再到智能化（过程感知、状态检测）。
2、智慧电厂建设原则 ：坚持与公司信息化总体规划协调一致，遵循“统一组织、统一规划、统一标准和试点先行” 原则，在建设实施过程中，遵循坚持战略导向、创新驱动、技术领先、应用广泛、安全可靠、经济适用等原则。
3、设计原则 ：服务于智慧电厂创新发展和公司高效管理，坚持战略导向、信息通信技术创新驱动、技术领先、应用广泛、安全可靠、经济适用。
4、规划设计——统一平台 ：借助“云大物移智” 及三维建模技术，实现对电厂数据收集、整理，建立融合 SIS、MIS、ERP、OA、视频监控等信息的全业务数据中心，打破行业数据壁垒，实现电厂信息化的统一管理和信息共享。建设共享服务平台，消除信息孤岛，建立数据动态更新机制，基于 AI 技术深化视频应用，开发 BIM 数字化电厂模型，提升可视化决策水平。
（四）总体架构
包括交互层，应用层，平台层，基础设施层等。
（五）规划设计——智能安全生产平台
包括创新性应用、配置率、使用率、可靠性、完成度等。
（六）规划设计——智能信息管理平台
涉及应用展示、业务服务、数据服务、基础平台等内容
（七）规划设计——技术监督
包括评价体系，如自诊断、自管理、自分析、自趋优、自提升、自恢复、自学习等。
（八）规划设计——网络安全
涉及安全分区、网络专用、横向隔离、纵向认证、综合防护等。
（九）应用规划
分为一期、二期、三期，包括智慧应用、智慧平台、数据中台、数据中心、智慧工程管理系统、智慧安全系统、智慧设备管理系统、智慧机组运行系统等服务。
（十）智慧工程管理系统
包含工程信息管理，工程质量管理，工程技术监管，工程进度管理，三维BIM，工地安防，项目管理等系统。
（十一）智慧安全系统
包括人员安全管控、设备安全管控、环境安全管控、管理安全管控。
1、人员安全管控 ：人脸识别、持证上岗、人员定位、访客登记、人机联动、视频行为分析。
2、设备安全管控 ：智能两票系统、智能识别设备状态、特种设备管控、脚手架结构监测。
3、环境安全管控 ：无具体内容。
4、管理安全管控 ：安全事件管理、安全检查、风险管理、安全培训。
（十二）智慧设备管理系统
包括二维码系统、设备基础信息管理、设备检修管理、设备健康管理、设备全生命周期管理。
（十三）技术方案——系统介绍
智慧机组运行系统 ：利用机器视觉做设备状态检测，利用现场总线上的多种传感器设备的点检数据进行趋势分析、异常预警等；APS 自启停控制优化、智能报警、运行分析、报警配置和维护、报警监控、报警展示（声光报警）、智能预警、运行绩效考核管理、在线优化。
应急指挥调度系统 ：预案数字化、融合通信、应急处置。
（十四）数字孪生电网
包括物理电网、反馈、数字孪生电网、分析、运维检修、抢修辅助、应用层、服务层（三维服务、知识服务、大数据服务）、数据层、泛在物联、数据等。
（十五）基于浙电全业务统一数据中心的建设成果
围绕业务微应用建设迫切需要的共享数据服务，完成对电网生产管理业务需要对外提供的数据开放服务规则的梳理，建立中台服务机制，实现基于统一电网模型数据的数据加工清洗。提供开放的浙江电网高中压电网设备、拓扑、图形和用户等基本信息的服务支持。
（十六）视频识别
包括视频识别、人脸识别、智能设备、人脸识别、智能安全帽、电子围栏、三维BIM、三维效果等。
六、如何支持传统企业开展智改数转
（一）政策支持
资金扶持：设立百亿元智能制造专项资金，千亿级新一代人工智能科技产业基金，引导资源向智能科技产业集聚。
项目支持：支持“机器换人”、智能制造试点示范、企业设备购置、智能化改造设计咨询诊断等项目，推动传统产业升级。
（二）产业培育
新兴产业培育：加快发展智能制造、大数据、人工智能等新兴产业，支持集成电路、软件和信息服务业发展，抢占产业制高点。
产业主体壮大：培育智能制造龙头企业，支持企业并购重组，引进跨国公司地区总部，发挥示范引领作用。
（三）创新驱动
研发与平台建设：支持智能科技研发创新，建设创新中心与企业技术平台，鼓励企业加大研发投入，推动大型科学仪器开放共享。
协同发展：推进智能科技领域产学研合作，支持行业组织与高端智库建设，促进技术协同与知识共享。
（四）人才保障
培育与引进：加强学科建设，培育智能科技人才，以优惠政策吸引高端人才与团队，建立高水平人才队伍。
技能培训：开展企业员工数字化技能培训，提升全员数字化素养，适应智能化改造与数字化转型需求。
（五）实施原则
需求导向：针对企业实际需求，制定个性化改造方案，解决企业痛点与瓶颈问题。
引育结合：结合企业现有基础，引进先进技术与管理经验，培育自主创新能力，突出重点领域与环节。
市场主导：发挥市场在资源配置中的决定性作用，政府引导与企业主体相结合，营造良好的产业生态
总结：
站在当下时代浪潮之巅，数字化与智能化已然成为企业破局突围、迈向卓越的不二法门。这份国企智改数字化转型升级汇报方案，以国企为聚焦核心，却为各行各业的企业点亮了前行的灯塔。从洞察数字化转型的底层逻辑与阶段演进，到为传统企业的智改数转铺就政策扶持之路，这份方案构建起了一套逻辑严密、内容翔实、案例鲜活的完整知识体系。在未来的征程中，企业只要紧握这份方案所传达的核心要义，坚定地沿着智能化、数字化的道路砥砺前行，必将在激烈的市场竞争中绽放新的华彩，书写属于自己的辉煌篇章，为推动整个经济社会的高质量发展贡献磅礴力量。（完）
在当今数字化浪潮席卷全球的背景下，智能制造与数字化转型成为了各行业关注的焦点与发展的必然趋势。随着人工智能、大数据、物联网等前沿技术的飞速发展，企业面临着前所未有的机遇与挑战。对于国企而言，积极推进智能化改造与数字化转型，不仅是提升自身竞争力的关键举措，更是顺应时代潮流、实现高质量发展的重要路径，具有极为重要的现实意义。
一、企业发展与智能化改造
（一）外部形势
1、市场竞争格局
低质产品无市场 ：国际市场对质量要求越来越高，国内企业产品与国际水平差距大，低质产品难以有市场。发达国家项目往国内收缩，而国内企业在设计研发、生产阶段质量控制水平普遍不如国际水平。
质优价廉有竞争：中国加入WTO 后，参与国际竞争，德国等西方国家制造业质量有口皆碑，东南亚国家产品人工成本较中国低，只有质优价廉产品才能在竞争中脱颖而出。
2、工业革命发展进程
工业1.0 ：18 世纪以来，以水和蒸汽为动力的机器生产，实现机械化。
工业2.0 ：20 世纪初，以电能为动力和基于劳动分工的大批量生产，实现电气化。
工业3.0 ：20 世纪 70 年代初，基于电子和信息技术的自动化生产，实现电子 + IT。
工业4.0 ：今天，智能制造，延展人的智能，提升准确处理能力和群体的协作能力，基于赛博物理系统。
3、各国制造业发展战略 ：
美国有先进制造业伙伴计划、国家制造业创新网络、页岩气等能源革命；德国有工业4.0 战略，确保装备制造领导地位、高水平出口等；
英国有英国制造 2050，重振制造业，提升国际竞争力，注重价值链整合；
法国有新工业法国，依靠技术创新推动工业全面复苏，重新构建工业新竞争实力；
韩国有制造业创新 3.0，加强信息技术与制造业融合，打造智能工厂；
印度有制造业战略，广泛吸引外部直接投资，建设大型制造业基地；
日本有制造业白皮书，基于大数据的制造，发展机器人、清洁能源汽车、再生医疗、3D 打印技术等。
全球产业格局重大调整，制造业成为经济竞争制高点，各国纷纷制定再工业化战略。
4、新一轮全球工业革命 ：美国对传统工业进行物联网式互联互通，对大数据智能分析和管理；德国以强大的机械工业制造基础、嵌入式以及控制设备的先进技术和能力，引领全球制造业潮流；中国加快新一代信息技术与制造业深度融合，推进智能制造，实现制造大国向制造强国转型。
（二）内在压力
1、企业产能与效率需求 ：企业有扩大产能、提升效率的需求。
2、价值链模式转变 ：从传统价值链模式走向新型价值链模式，涉及供应商、设计公司、客户、金融机构、经销商、售后服务机构、企业等多方面。
3、六大内在压力方面 ：时间、质量、成本、服务、环保、协同。企业发展以服务为本，顾客需求多样化，私人定制等个性化服务受推崇，企业需以更优质服务赢得顾客满意。
（三）智能化改造的定义
1、工业 4.0 的九大技术支柱 ：工业机器人、工业网络、工业大数据、工业物联网、云计算、人工智能、3D 打印、知识工作自动化、信息安全。
2、面向未来的两大牵引技术 ：两大硬件工具/ 两大软件支持，基于分布式和连接的三大基础。
3、智能化改造的含义 ：在精益生产基础上，利用自动化、信息化手段，系统集成升级，提升企业生产效率和质量水平，降低成本，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平，提升信息化环境下企业核心竞争力，加快新旧动能接续转换和结构转型升级。
4、智能制造的含义 ：面向产品全生命周期，基于云计算、大数据、物联网、移动互联网等新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。
5、智能制造的起源与演变 ：起源是数字化制造，成长是网络化制造，目标是智能化制造。
（四）智能化改造的内涵
1、产品方面 ：面向产品全生命周期，涵盖设计、生产规划、加工制造、综合管理、服务保障等全过程。
2、技术方面 ：以新一代信息技术为基础，以云计算、大数据、物联网等新兴技术为重要支撑。新一代信息技术应用是推动数字化制造演变为智能制造的使能器。
3、过程方面 ：关键制造环节或过程具有一定自主感知、学习、分析、决策、通讯与协调控制能力，能动态适应制造环境变化，是智能制造与自动化制造和数字化制造的本质性区别。
4、智能优化方面 ：实现产品制造结果优化为目标，智能化水平和程度与制造系统的层级、流程和环节以及行业和企业具体情况密切相关。
（五）智能化改造的特征
1、系统性工程特征 ：全球分散化制造环境下，企业、个人和物料流、信息流、价值流等各方面都发生联系，大量数据被采集并导入云网络。
2、全流程闭环特征 ：运用新一代信息技术手段，构建“感知、分析、决策、执行、反馈” 的完整工作回路。
3、具有系统进化和自学习能力 ：智能制造系统结构不断进化，从车间与工厂的重构，到企业的重组整合，再到创新研发设计、分工生产制造以及市场营销和售后服务，通过自学习、自组织功能，结构可按需调整，实现高效产出。
4、人机融合与协同 ：随着虚拟现实/ 增强现实技术发展以及机器人、可穿戴设备的推陈出新，人和机器的融合在制造系统中越来越多应用体现。机器是人的体力、感官和脑力的延伸，但人依然是智能制造系统中的关键因素。
5、虚体世界与实体世界相融合 ：在智能制造系统中，虚体世界与实体世界深度融合。产品设计与工艺在实际执行前，可在虚拟世界中进行全面仿真验证；生产与使用过程中，实体世界状态也可在虚体世界中进行实时、动态、逼真呈现。
（六）智能化改造给企业带来的实际效果
2、提高企业管理水平 ：更加提高产品附加值，实现信息共享，整合企业内外优势资源，降低企业对固定资产的投入；全生命周期管理，可预测风险，将产品价值链延伸到产品维修、维保。
3、助力企业转型升级 ：促进企业从生产型向服务型转变，运用物联网、大数据、云计算等智能制造关键技术，催生远程运维、智能云服务等新的商业模式和服务形态，全面提升企业创新能力和服务能力。
4、延长产品价值链：实现信息共享，整合企业内外优势资源，降低企业对固定资产的而投入；全生命周期管理 ，可预测风险，将产品价值链延伸到产品维修、维保。
资金扶持：设立百亿元智能制造专项资金，千亿级新一代人工智能科技产业基金，引导资源向智能科技产业集聚。
项目支持：支持“机器换人”、智能制造试点示范、企业设备购置、智能化改造设计咨询诊断等项目，推动传统产业升级。
（二）产业培育
新兴产业培育：加快发展智能制造、大数据、人工智能等新兴产业，支持集成电路、软件和信息服务业发展，抢占产业制高点。
产业主体壮大：培育智能制造龙头企业，支持企业并购重组，引进跨国公司地区总部，发挥示范引领作用。
（三）创新驱动
研发与平台建设：支持智能科技研发创新，建设创新中心与企业技术平台，鼓励企业加大研发投入，推动大型科学仪器开放共享。
协同发展：推进智能科技领域产学研合作，支持行业组织与高端智库建设，促进技术协同与知识共享。
（四）人才保障
培育与引进：加强学科建设，培育智能科技人才，以优惠政策吸引高端人才与团队，建立高水平人才队伍。
技能培训：开展企业员工数字化技能培训，提升全员数字化素养，适应智能化改造与数字化转型需求。
（五）实施原则
需求导向：针对企业实际需求，制定个性化改造方案，解决企业痛点与瓶颈问题。
引育结合：结合企业现有基础，引进先进技术与管理经验，培育自主创新能力，突出重点领域与环节。
市场主导：发挥市场在资源配置中的决定性作用，政府引导与企业主体相结合，营造良好的产业生态
总结：
站在当下时代浪潮之巅，数字化与智能化已然成为企业破局突围、迈向卓越的不二法门。这份国企智改数字化转型升级汇报方案，以国企为聚焦核心，却为各行各业的企业点亮了前行的灯塔。从洞察数字化转型的底层逻辑与阶段演进，到为传统企业的智改数转铺就政策扶持之路，这份方案构建起了一套逻辑严密、内容翔实、案例鲜活的完整知识体系。在未来的征程中，企业只要紧握这份方案所传达的核心要义，坚定地沿着智能化、数字化的道路砥砺前行，必将在激烈的市场竞争中绽放新的华彩，书写属于自己的辉煌篇章，为推动整个经济社会的高质量发展贡献磅礴力量。（完）
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