数智经济背景下国有企业数字化转型及创新发展路径

魏倩文

摘   要：随着大数据技术的广泛应用和工业互联网的发展，数智技术已成为经济增长的核心要素和企业竞争的关键领域，同时也是企业高质量发展的重要引擎。传统制造业也在加速向网络化、智能化转型升级，而国有企业关系着国家经济命脉，亟待数字化转型。因此，以国有企业为例，研究其数字化转型的思路方法与智能制造的创新实践，为其价值提升和可持续发展提出建议。

关键词：数字化转型；国有企业；创新发展路径

中图分类号：F276        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2024）05-0007-03

一、基于数智经济背景的国有企业数字化转型现状及问题

（一）国有企业数字化转型现状与研究意义

近年来，随着人工智能、大数据、云计算、物联网、区块链等前沿互联网技术的广泛应用，数智经济成为新的增长引擎。数字化转型是企业战略发展的驱动力，有助于企业探索新的管理模式与商业模式，为企业带来发展机遇。我国也通过一系列战略规划和政策措施，主动把握和引领新一代信息技术变革趋势，大力发展智能制造产业以驱动传统制造业的智能化技术创新。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年遠景目标纲要》指出，要以数字化转型整体驱动生产方式和治理方式变革，而国有制造型企业作为“国之重器”一直是大多数省市的传统支柱产业，尤其是东北老工业基地全面振兴的重要支撑力量。数字化转型的重点是整合信息资源与经济资源，建立网络和智能运营模式，降低数据风险，并解决数据开放和共享不足、信息基础设施不足等问题。并通过数字技术的应用来优化商业模式和组织结构，改进生产流程，为企业持续创造价值。因此，数字化转型是国有企业实现价值提升与创新发展的重要手段，对提升国有企业价值，促进战略性新兴产业发展和拓展产业链的高附加值，具有重要的现实意义。

（二）当前国有企业数字化转型面临的问题

当前，国有企业的数字化改革主要面临以下问题，其一，在一些前沿技术领域，自主研发与创新能力较薄弱，核心技术、关键流程与高精尖制造设备尚未取得整体突破。其二，部分传统制造产业的集聚效应不明显，上下游产品未形成完整的产业链条，生产经营效率较低、高端产品供应不足、低端产品供应过剩等不平衡状态仍然存在。此外，自主创新能力不足、组织管理模式不够优化、高新技术人才短缺等问题同样影响着国有企业数字化转型升级的效率。综上所述，国有企业发展质量存在的问题和数字化改革所面临的问题都亟待解决。因此，国有企业数字化转型应加强总体框架的设计，促进集团管控和业务开展的协同，尤其是要开发统一的生产经营数字化平台，支持集团一体化运营，促进跨部门的流程整合与业务协同。同时，创建智能工厂以降低库存、降低运维成本与产品成本，实现精细化管理，提升国有企业整体的竞争优势，真正实现数字赋能。

二、国有企业数字化转型的总体建设思路与主要任务

（一）国有企业数字化转型的思路与建设原则

企业数字化转型的本质是数字技术在工业场景中的融合与应用，国有企业数字化转型的成功实施必须从整体上和战略上加以把握，并从技术能力的角度来审视业务与流程的整合。国有企业数字化转型的大数据平台架构设计需遵循以下思路和原则，首先应保证软硬件基础设施的智能化和运维的流程化，保证其能够弹性地应对突发业务，并灵活调配整个企业的经济资源。其次是各模块的互联性与互通性，在数字化平台的架构中，各功能模块是开放的，能够提供包括物联网和移动接入等多种互联方式以实现工作中的快速对接。此外，还需构建统一的数据底座，实时提供数据挖掘与数据分析服务，以支撑业务对象数据在价值创造各环节中进行高效且高质量的传递。企业还应结合数字孪生等技术模拟生产与运营场景，展示可视化分析结果，并针对相应场景开展业务管理决策和智能投产决策等，促进企业数字化转型整体效率的提升。

（二）数字化转型各阶段的主要任务与重要因素

国有企业数字化转型在各阶段的建设任务主要包含以下内容。在准备阶段，应根据企业数字化转型目标和企业愿景制定业务战略、技术战略与管理战略，结合企业实际需求进行功能设计。在业务架构层面，结合业务流程优化目标进行分析与测度，针对组织结构进行角色分工，设定关键指标并改进决策过程。同时，对各模块功能进行流程重构，创新业务流程的设计以实现运营自动化。在信息系统架构层面，结合大数据业务应用体系进行信息系统与应用的设计并完成技术架构，在数据和信息分析层面，助力生产优化的持续改进。在业务实施层面，针对架构下各模块的业务开展工作，以实现企业价值链、组织链、管理链、资金链、生产链、供应链、服务链的全面革新，并根据数字化转型的效果与实施过程中出现的问题，及时研讨解决方案，及时提出相应的动态治理措施。此外，国有企业在数字化转型时，还应从质量、效率、成本等方面着重考虑以下因素。例如，在流程优化效果方面，其业务系统是否能够满足企业生产经营与管理的需求，是否能够帮助企业优化管理流程，以消除业务处理中的重复劳动，实现业务处理的规范化和标准化，提升管理水平和可操作性。在效率提升方面，数字化平台是否能够帮助企业打通各模块的业务功能，实现数据的连续性和统一性，避免数据的重复录入和错误信息的传递，以提升企业的整体效率；在成本和服务方面，则要考虑数字化系统和数字化基础设施是否能够降低运维成本，支持多元化的应用场景，满足当前管理需求。

三、基于智能制造的国有企业数字化转型设计与实践

（一）国有制造型企业数字化转型关键技术应用

数字化转型的一个关键环节在于企业将信息技术与运营技术整合在一起，信息技术与运营技术的融合也促进了智能工厂的发展。由此可见，建立稳定的技术基础并实现数据与信息的有效整合对于支持智能工厂的自动化、数字化建设是必不可少的。数字孪生是实施智能制造和工业自主计划的关键技术要素，智能工厂就是以推进数字孪生和虚拟生产为出发点，运用数字技术整合企业的采购、生产、供应链、财务与管理等方面的信息，实现业务与管理的数字化应用。此外，人工智能和仿真技术也可以用来支持数字孪生设备，并通过预测设备故障等方式降低运维成本、缩短工艺开发期、创造生产流程附加值。综上所述，智能制造的价值在于创造新的数字化场景、提高工作节奏的灵活性、优化生产运营模式、提升设备的性能和使用效率，从而增强国有制造型企业数字化转型的预期效果。因此，智能制造不仅需要流程和技术的有机连接，还需要数据与信息的整合，以实现公司稳定的发展状态和可持续运营。

（二）智能制造与智慧工厂的场景实践

智能制造与智慧工厂的规划主要是创建虚拟环境，运用虚拟现实等数字化技术，使生产过程中的重要模块实现可视化、数字化、智能化，模拟工作场景并通过远程操作和流程创新，提升各模块工作组之间的生产协作效率。工厂管理数字化则主要通过采用数字孪生方案对工厂的控制系统进行全面的数字化管理。智慧工厂的相关系统通过传感标签、无线传感器、无人机视频监控、智能监测设备等，对企业的智能生产制造环境进行把控。同时，在数据层通过物联网接入，对数据进行集成和实时的分析与计算，通过可视化工具输出数据分析结果，并对其进行智能分析，实现信息的共享。在企业管理层面，则通过研发、设计、生产、物流等各个环节的数字化流程的优化，扩展智慧工厂功能。例如，在智能化工作环境中，工作人员可以通过智能头盔等可穿戴设备，无须前往工厂车间，就可以远程查看设备并进行操作。因此，智慧工厂作为企业数字化转型的新业态，有助于节约生产成本，实现复杂的工作流程和产品信息的交互，提高生产、服务、运营等方面的效率，有利于国有制造型企业的智能转型升级。

（三）国有企业智能制造产业生态的构建

国有企业发展智能制造的优点主要在于可以通过利用智能传感器等设备从工业生产的过程中获取实时数据，有助于跨组织的决策和问题的解决，对内赋能企业生产经营活动，对外赋能产业链上下游和其他中小企业。智能制造产业生态的构建需要开发工业应用平台、工业生产仿真系统、工业服务组件库等，尤其是要对智能工廠和数字化车间的流程进行优化改造，从而主导研发、设计、生产、制造、运营、管理、运维服务等功能模块的转型升级，通过大数据应用平台对工业数据进行清洗、管理和输出，通过智能制造的流程分析和决策，提高生产效率，并实时对设备状态、机器能耗与供应链管理进行分析与预测。此外，国有大型制造企业应完善工业互联网基础设施，加强智能制造示范中心建设。在关键生产环节，应加快工业机器人、自动检测、智能物流等装备的应用，支持工业企业基于平台开展生产过程管控和设备管理，实现资源配置的协同，以提升生产运营过程的数字化水平。在保障层面，政府可以建立区域级制造创新中心，提供智能制造创新载体，支持智能示范项目和平台的建设。例如，健全技术标准与体制机制，针对数字化基础设施建设提供财税与金融支持，保障大数据信息安全，通过产学研协同模式对高端技术人才和数字化人才进行培养与支持，促进人才链、创新链与产业链的有机融合。

四、国有企业创新能力发展与价值提升路径

（一）数字化转型驱动企业创新能力的提升

数字化转型与智能制造是驱动国有企业创新能力提升的重要因素之一，本节主要从整体战略、场景设计与运营、生产流程、组织与人才管理、保障机制等方面对其创新能力提升路径进行说明。首先，在企业战略层面要根据数字化转型目标设定关键任务，构建好标准框架和智慧框架，促进战略规划创新与决策模式创新。在场景设计和运营层面，通过智能研发、智能管理、智能物流、智能供应链等，形成智慧化集成，实现运营模式的创新。在生产流程层面，通过生产模式创新、流程效率创新、产品服务创新等，构建智能生产线、智慧车间、智慧工厂和智慧产品的闭环。在组织与人才管理方面，应当结合组织架构、流程及人员岗位匹配等实际情况综合考虑，选拔数字化人才，尤其是做好关键核心岗位技术骨干的选拔和管理，打造高效敏捷的符合数字化转型的优质组织。在保障机制层面，促进资源管理模式创新、财务模式创新和后台运维管理创新，通过设定统一的应用标准规范来优化评估监管制度和运营机制，为数据挖掘和数据分析提供相应的安全运维保障。同时，运用投资和融资手段为企业数字化转型工作提供资金支持。

（二）数字化转型效果的关键指标分解与价值评价

为评价数字化转型和价值提升的效果，国有企业应从多维度提炼相应指标并对关键指标进行分解，例如，数据开发能力、技术架构建设水平、运营管控能力、数字化治理体系、供应链协同水平、智能化生产效率、产品质量与安全性、交货期成本、环保与能耗等观测指标。首先应规划好顶层设计，确定智能工厂建设和企业数字化转型的大方向，包括组织架构的设计、软硬件的配套选择、技术人员与管理人员的培养和选拔以及数字化的业绩管理和后续评价标准。其次，要分析智能工厂操作系统和数字化平台的各项功能，根据需求在可行性和重要性两个维度上进行优先级排序，并实时更新其动态指标，确保公司组织架构下各岗位人员都可以实时直观地看到自己负责业务的动态变化，并及时解决远程问题。此外，要对各项指标进行量化与可视化设计，使其能通过数据进行直接观测或能转化成相应经济信息，以便在数字化转型任务的实施中发现各环节存在的问题，及时进行动态调整并提出解决对策。

五、结束语

国有企业的数字化全面转型应从其经济主导地位和综合视角出发，并从战略、业务、技术、商业模式等四个维度对数字化平台建设与智慧工厂的转型效果进行综合考量。在战略转型方面，应遵循顶层设计，并对企业数字化转型的需求进行调研，从系统、数据、组织架构等方面开展企业自身数字化转型的蓝图与路径设计。在业务层面，以管理效率提升为驱动力，不断提升运营能力，在技术方面实现智能化应用。在商业模式层面，增强信息化与工业化的融合程度，重构商业模式，促进企业生产线自动化和数字化水平的提升，实现可持续发展。

综上所述，在数智经济背景下，国有企业应顺应数字化改革的未来发展趋势，从实际业务出发，构建基于云技术的数字化智慧管理平台，支持企业不同业务条线的数字化转型需求，打通跨业务运营流程，促进相关系统的平稳运营和应用场景的落地实施。尤其是国有制造型企业应通过战略规划、业务重塑、流程优化等途径建设智能工厂，提升企业创新能力，实现数字孪生等技术与业务的深入融合与价值共享。同时，制定统一的大数据治理规范和数据标准，完善激励政策与资金支持措施，推动企业高质量发展，从而培育“数智赋能”的数字化产业链新生态。

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[责任编辑   刘   瑶]