企业从智能制造“先进级”迈向“卓越级”培育路径的探索

摘要：智能制造作为制造业数字化转型和高质量发展的核心驱动力，正逐步从“先进级”迈向“卓越级”。这一转型不仅涉及技术的迭代升级，更包含管理模式、生态体系与人才培养的深刻变革。然而，当前企业在核心技术创新能力、数据安全与隐私保护、组织管理变革等方面仍面临诸多挑战。基于此，文章系统梳理了从“先进级”到“卓越级”智能制造转型的关键要素，深入分析了技术创新、管理优化、人才培养与生态协同的作用机制，并针对性地提出解决策略，包括构建核心技术研发体系、优化智能化生产模式、提升复合型人才队伍建设、完善数据安全框架等。文章旨在构建理论与实践结合的路径框架，为制造业企业在智能制造领域实现卓越发展提供参考，为产业链协同创新与高质量发展提供新视角。

关键词：智能制造；先进级；卓越级；培育升级；制造业发展；生态协同

中图分类号：F424文献标志码：A

0引言

在全球化与数字化深度交融的时代背景下，智能制造已成为推动制造业转型升级的重要路径。通过整合物联网、大数据、人工智能、云计算等新兴技术，智能制造推动了传统制造业的生产效率提升和质量变革。企业从智能制造“先进级”迈向“卓越级”，不仅需要技术创新的深度融合，还需要实现管理模式、人才队伍和生态体系的全面升级。

当前，大量企业已经初步实现了自动化与数字化的融合，但面对市场快速变化和产业链复杂化的挑战，智能制造卓越级的需求逐步显现。这种需求不仅体现在对全流程智能化生产的迫切追求，还体现在对更高效、更敏捷、更可持续的管理理念和运营模式的探索。然而，现阶段许多企业在技术自主创新能力、数据隐私保护、组织变革能力等方面仍存在诸多不足，制约了其迈向卓越级的步伐。

基于此，本文围绕智能制造从“先进级”到“卓越级”转型的核心议题，结合国内外发展现状与案例，系统梳理了关键要素与挑战，并提出针对性的路径建议，以期为企业实现智能制造卓越发展提供理论支持和实践指导。

1智能制造先进级与卓越级的内涵及特征

11先进级智能制造的内涵与特征

先进级智能制造企业在生产过程中广泛应用自动化技术，实现了生产设备的自动化运行和生产流程的自动化控制［1］，通过引入工业机器人、自动化生产线等设备，提高了生产效率和产品质量的稳定性［2］。同时，企业开始注重数字化技术在生产中的集成应用，如建立生产管理信息系统，实现生产数据的实时采集、传输和分析，为生产决策提供数据支持。

在企业管理方面，先进级智能制造企业初步建立了信息化管理系统，涵盖了财务管理、人力资源管理、供应链管理等多个领域。通过信息化手段，企业内部各部门之间能够实现信息共享和协同工作，提高了管理效率。企业与供应商和合作伙伴之间开始建立基于信息化平台的协作关系，实现了订单管理、库存管理等环节的协同运作。

12卓越级智能制造的内涵与特征

卓越级智能制造企业在生产运营过程中实现了智能化决策。借助大数据分析、人工智能算法等技术，企业能够对生产过程中的海量数据进行深度挖掘和分析，预测生产设备故障、优化生产计划、精准控制产品质量等［3］。在技术集成方面，卓越级智能智造企业实现了信息技术、自动化技术、人工智能技术等的深度融合，构建了高度智能化的生产系统。

卓越级智能制造企业将创新作为核心驱动力，不断投入资源进行技术研发和管理创新。在技术创新方面，积极探索新的生产工艺、材料和产品设计，推动行业技术进步。在商业模式创新方面，通过开展个性化定制生产、服务型制造等创新模式，满足客户多样化需求，提升企业市场竞争力。同时，注重可持续发展，在生产过程中优化资源利用效率、降低能源消耗和环境污染，实现经济、社会和环境的协调发展。

13从先进级到卓越级的差距与瓶颈

在从先进级迈向卓越级的进程中，企业在多个方面存在明显差距与面临诸多瓶颈。技术应用层面：先进级企业大多仅实现局部自动化，在生产流程的智能化程度上远不及卓越级企业。卓越级企业能够借助大数据与人工智能技术实时优化生产计划，而先进级企业往往依赖经验来进行决策，缺乏智能化优化手段。发展重点方面：先进级企业侧重于成本控制与效率提升，主要着眼于当下生产运营中的成本压缩与生产效率提高；卓越级企业则更强调创新驱动，致力于精准满足客户多样化需求，进而拓展市场空间，更具前瞻性和战略性眼光。人才需求上：卓越级企业需要具备多学科交叉能力的高素质人才，他们能够综合运用多领域知识应对复杂的智能制造业务场景；先进级企业通常缺乏拥有数据分析、人工智能应用能力的专业团队，在人才储备和结构上难以满足更高层次智能制造发展的要求。这些差距与瓶颈制约着先进级企业向卓越级的跨越发展，体现了不同阶段企业在智能制造转型过程中的能力差异，为后续深入分析智能制造培育关键要素及应对策略提供了现实背景和对比基础。

2智能制造培育的关键要素

21技术创新与应用

在从先进级迈向卓越级的智能制造培育过程中，新一代信息技术的深度融合至关重要。企业需要进一步整合物联网、大数据、人工智能、云计算等技术，构建智能化的生产体系。物联网技术实现了设备之间的互联互通，实时采集设备运行数据，为大数据分析提供了基础。在智能工厂中，通过在设备上安装传感器，实现设备状态的实时监测和数据采集，将这些数据传输到云端进行分析，为生产决策提供依据。大数据分析技术则能够对海量生产数据进行挖掘和分析，发现潜在的生产问题和优化机会。通过对历史生产数据的分析，企业可以优化生产工艺参数，提高产品质量和生产效率。人工智能算法在智能制造中应用广泛，如在质量控制方面，利用深度学习算法对产品图像进行分析，实现对产品表面缺陷的自动检测；在生产调度方面，通过智能算法优化生产计划，提高设备利用率和生产效率。云计算平台为企业提供了强大的计算能力和数据存储能力，支持企业大规模数据处理和应用部署［4］。企业可以将生产管理系统、数据分析平台等部署在云端，降低了企业的信息化建设成本，提高了系统的灵活性和可扩展性。

先进制造技术的创新发展是智能制造培育的核心内容之一。增材制造技术作为一种新兴的先进制造技术，可实现复杂零部件的快速定制化生产，降低生产成本和生产周期［5］。在航空航天领域中，利用增材制造技术可以制造出具有复杂内部结构的零部件，减少了零部件的数量和装配工序，提高了产品性能。虚拟制造技术能够在产品设计阶段进行虚拟仿真和测试，提前发现设计缺陷，优化产品性能。在汽车设计中，通过虚拟制造技术可以对汽车的碰撞安全性、行驶稳定性等性能进行模拟测试，在设计阶段就进行优化改进，减少了物理样机的制作和测试成本。智能机器人的应用则可以提高生产过程的灵活性和自动化程度。协作机器人可以与人类工人协同工作，完成一些复杂的装配任务，提高了生产效率和产品质量。企业应关注这些先进制造技术的发展趋势，并积极应用于实际生产中，以提升企业的智能制造水平。

22生产管理模式优化

智能化生产计划与调度是实现卓越级智能制造的关键环节。企业需要利用先进的信息技术和算法，根据市场需求、生产资源状况和设备能力等因素，实时制定最优的生产计划和调度方案。通过建立智能生产调度系统，实现生产任务的自动分配、设备的智能调度和生产过程的动态优化。在企业可以采用高级计划与排程（APS）系统时，结合企业资源计划（ERP）系统和制造执行系统（MES）中的数据，对生产任务进行优化排程［6］。在面对订单变更、设备故障等突发情况时，系统能够快速响应，重新调整生产计划和调度方案，确保生产的连续性和高效性［7］。同时，利用人工智能算法对生产数据进行分析，预测设备故障和生产瓶颈，提前采取措施进行优化，提高生产效率和设备利用率［8］。

精益生产理念在智能制造培育中仍然具有重要价值。企业应持续推进精益生产，消除生产过程中的浪费，提高生产效率和质量。结合智能制造技术，实现生产过程的可视化管理，实时监控生产进度、质量数据等信息，及时发现并解决问题［9］。

23人才培养与引进

从先进级到卓越级的智能制造发展需要大量跨学科复合型人才，这些人才应具备机械工程、电子信息、计算机科学、自动化控制等多学科知识背景，同时还需掌握智能制造相关技术和管理理念。智能制造工程师需要掌握机械设计、自动化控制、工业机器人编程等技术，同时还需要了解企业生产管理流程和智能制造战略规划。企业应加强与高校、科研机构的合作，建立人才联合培养机制，开设相关专业课程和培训项目，培养适应智能制造需求的专业人才。企业可以与高校合作开设智能制造工程专业，共同制定培养方案，培养具有实践能力和创新精神的高素质人才。同时，企业还可以为高校学生提供实习机会，让学生在实践中了解企业的需求和行业发展趋势，提高学生的就业竞争力。

为吸引和留住优秀人才，企业需要建立完善的人才激励机制。除了提供具有竞争力的薪酬待遇，还应注重员工的职业发展规划和个人成长空间。设立技术创新奖励制度，对在智能制造技术研发和应用方面取得突出成绩的员工给予表彰和奖励，激发员工的创新积极性。企业可以设立创新奖金、专利奖励等，鼓励员工积极参与技术创新活动。提供丰富的培训和学习机会，鼓励员工不断提升自身技能和知识水平。企业可以定期组织内部培训、技术研讨会等活动，邀请行业专家举办讲座和培训，为员工提供学习和交流的平台。同时，企业还可以支持员工参加外部培训和学术会议，拓宽员工的视野，提升员工的专业素养。

24生态系统建设

智能制造的发展需要构建完善的产业链协同创新生态系统。企业应加强与上下游企业、供应商、科研机构、高校等的合作，共同开展技术研发、标准制定、应用示范等活动。通过建立产业联盟、创新平台等形式，促进产业链各环节之间的信息共享、资源整合和协同创新。我国在智能家居产业领域，多家企业联合成立了智能家居产业联盟，共同研发智能家居系统解决方案，制定行业标准，推动了智能家居产业的快速发展。

构建智能制造服务平台可以为企业提供全方位的服务支持。这些平台包括智能制造技术研发平台、设备共享平台、数据分析平台、人才服务平台等。企业可以通过平台获取先进的智能制造技术、共享高端制造设备、利用大数据分析服务优化生产运营、招聘和培养专业人才等。

3智能制造培育面临的挑战

尽管智能制造在技术、管理和生态协同方面展现出巨大潜力，但企业在从“先进级”向“卓越级”发展的过程中仍面临一系列挑战。以下是主要挑战的具体分析。

31核心技术研发能力的不足

我国部分制造企业在关键核心技术领域严重依赖进口，这极大地限制了智能制造的自主发展进程。在关键设备与技术短板方面，高端工业机器人的核心零部件如高精度减速器、伺服电机、控制器，以及芯片制造的高端制程工艺，国内企业的研发能力与国际先进水平相比差距明显［10］。

同时，研发投入不足也是一个突出问题。许多中小企业由于资金受限，在技术研发方面投入匮乏，难以持续开展技术攻关。相较于国际领先企业，我国企业在研发投入占营业收入的比例上存在较大差距，这直接制约了创新成果的产出与转化，使得企业在关键技术突破和新产品研发上进展缓慢。

此外，技术创新环境的缺失也不容忽视。部分企业内部缺乏有效的鼓励创新机制，导致研发人员积极性不高，创新效率低下。这种内部机制的不完善，使得企业难以营造良好的创新氛围，无法充分激发研发人员的创造力和潜力，进一步阻碍了企业在智能制造关键核心技术上的突破和发展［11］。深入理解我国智能制造面临的核心技术研发挑战具有重要意义，为后续提出强化技术创新体系建设等策略提供了现实背景依据。

32数据安全与隐私保护困境

随着智能制造依赖于海量数据的采集、传输和存储，数据安全与隐私保护问题日益突出。

从数据泄漏风险来看，制造企业在运营过程中积累了众多生产数据、客户信息以及技术机密，这些数据一旦被泄露，极有可能引发严重后果，带来巨大的经济损失并损害企业声誉。曾有某工业企业遭受网络攻击，致使关键生产数据失窃，最终造成其核心产品在市场中的份额大幅下降。

在法律法规层面，当前我国的数据隐私保护相关法律规范尚不完善，对于智能制造数据在收集、处理以及共享等环节缺乏清晰明确的法律界定与依据，这使得企业在开展相关业务时面临潜在的法律风险。

再者，企业在数据保护技术方面较为薄弱，在数据加密、访问控制以及备份恢复等关键技术手段上投入有限。这一情况进一步加剧了数据安全问题，使得数据在面临各类威胁时更为脆弱，增加了数据泄露与被破坏的可能性。

33组织变革与管理转型阻力

传统管理模式在智能制造背景下暴露出诸多局限性，层级式的组织架构使其欠缺灵活性，难以契合智能制造快速变化的市场需求。在这种架构下，决策流程往往过于冗长，无法及时对市场变化做出快速响应。同时，智能制造需要研发、生产、销售、IT等多个部门协同合作，然而部门间存在利益分歧且职责不够清晰，容易引发冲突，像生产部门更关注稳定性，而研发部门侧重于技术先进性，这种目标上的差异会延缓项目的推进。此外，企业文化方面也存在阻力，许多员工对新技术和管理模式认识不足，甚至抵制变革，进而导致企业转型进程缓慢。这些问题反映了企业在向智能制造转型过程中，于组织管理层面面临的严峻挑战。

4智能制造培育的策略与方法

41强化技术创新体系建设

411加大核心技术研发投入

企业应将核心技术研发列为战略重点，持续加大资金投入，建立专门的研发团队，开展关键核心技术攻关。积极争取政府科研项目支持和政策优惠，与高校、科研机构开展产学研合作，共同攻克智能制造领域的技术难题。以华为公司为例，每年将大量营业收入投入5G通信技术、芯片研发等核心技术领域，建立了多个研发中心，汇聚了大量顶尖人才。同时，华为积极与国内外高校、科研机构合作，共同开展前沿技术研究，取得了多项核心技术突破，提升了企业在全球通信市场的竞争力。企业在加大研发投入的过程中，应注重研发方向的选择和资源的合理配置，确保研发投入能够取得实际效果，推动企业技术创新能力的提升。

412加强技术创新平台建设

构建多层次的技术创新平台，包括企业内部研发中心、行业技术创新联盟等，对于提升企业技术创新能力具有重要意义。企业内部研发中心应专注于前沿技术研究和产品创新，为企业持续发展提供技术动力。华菱线缆还依托这些创新平台，其自主研发的核电用1e级k3类电缆绝缘和护套材料取得突破性进展，实现完全自主化。

42完善数据安全与隐私保护机制

企业应采用先进的数据安全技术手段，如加密技术、访问控制技术、数据备份与恢复技术等，保障生产数据安全。加密技术可以对数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的保密性。

在实际中的应用就是企业可以对重要的生产工艺数据进行加密，防止数据在网络传输过程中被窃取。访问控制技术则可以限制对数据的访问权限，确保只有授权人员能够访问敏感数据；通过设置用户身份认证和权限管理，企业可以控制员工对不同级别数据的访问权限。数据备份与恢复技术能够在数据丢失或损坏时及时恢复数据，减少数据损失；企业可以定期对生产数据进行备份，并建立异地灾备中心，确保数据的安全性和可用性。同时，企业应建立完善的数据安全管理制度，明确数据管理流程和责任人员，加强对数据存储、传输和使用环节的安全监控，及时发现和处理数据安全风险。

政府可加快完善数据隐私保护相关法律法规，明确企业在数据收集、处理和使用过程中的法律责任和义务，为智能制造企业的数据隐私保护提供法律依据。我国也应借鉴国际经验，制定符合国情的数据隐私保护法律法规，加强对消费者隐私的保护。企业应加强对法律法规的学习和遵守，建立内部合规管理体系，确保数据处理活动符合法律要求。企业可以设立数据保护官，负责监督数据隐私保护政策的执行情况，处理数据主体的权利请求，确保企业在数据隐私保护方面的合规性。推动数据隐私保护立法与合规，既能保障消费者权益，又能促进智能制造产业的健康发展。

43推动组织变革与管理创新

打破传统层级式组织架构，建立以项目为导向、跨职能团队协作的敏捷化组织架构，是适应智能制造时代发展的必然要求。在敏捷化组织架构下，企业减少组织层级，赋予基层员工更多决策权和自主权，提高组织的响应速度和创新能力。海尔集团推行的 “人单合一” 模式打破了传统的层级结构，将员工组成一个个自主经营体，每个经营体都能够根据市场需求自主决策、快速响应。员工在面对客户需求时，可以直接做出决策，无须层层请示，大大提高了企业的市场响应速度和客户满意度。同时，跨职能团队协作能够整合不同部门的资源和专业知识，促进团队成员之间的沟通与协作，提高工作效率和创新能力。

明确各部门在智能制造项目中的职责和分工，制定有效的沟通协调流程和决策机制，是解决跨部门协作障碍的关键。企业可以通过建立项目管理办公室（PMO）等机构，负责协调各部门之间的工作，确保项目目标的实现。在智能工厂建设项目中，PMO负责制定项目计划，明确各部门的任务和时间节点，协调解决部门之间的冲突和问题。同时，企业应建立定期的沟通会议制度，如周会、月会等，让各部门及时汇报工作进展，分享信息，共同解决问题。此外，利用信息化工具，如项目管理软件、企业资源计划（ERP）系统等，实现信息的实时共享和协同工作，提高跨部门协作效率。通过建立跨部门协作机制，企业能够打破部门壁垒，形成协同效应，推动智能制造项目的顺利实施。

44加强人才培养与引进体系建设

拓展人才培养渠道，重视内部员工培训和继续教育是解决智能制造人才短缺问题的重要途径。企业应制定个性化的员工培训计划，根据岗位需求和技能水平提供针对性的智能制造技术培训课程。对于技术研发人员，提供人工智能算法、大数据分析等高级培训课程。鼓励员工参加行业认证考试和学术交流活动，提升专业技能和综合素质；支持员工参加国内外学术会议和研讨会，与同行专家交流经验，拓宽视野。此外，企业还可以与高校、职业院校合作，开展订单式人才培养，根据企业需求定制培养方案，确保培养出的人才符合企业实际需求。

制定具有竞争力的人才引进政策，吸引国内外优秀人才加入企业。提供优厚的薪酬待遇、良好的工作环境和广阔的发展空间，重点引进智能制造领域的高端人才和急需紧缺人才。建立人才评价和选拔机制，确保引进人才的质量和适用性。

45促进生态系统协同发展

451加强产业链上下游合作

积极与产业链上下游企业建立紧密合作关系，共同开展技术研发、产品创新和市场拓展活动，是实现智能制造生态系统协同发展的重要基础。企业通过签订长期合作协议、建立战略合作伙伴关系等方式，实现资源共享、优势互补。在电子制造产业链中，芯片制造商与电子设备制造商紧密合作。芯片制造商根据电子设备制造商对芯片性能、功耗、尺寸等方面的需求，投入研发资源进行针对性的芯片设计与生产工艺优化。电子设备制造商在产品设计阶段与芯片制造商协同，提前规划芯片的集成方案，确保芯片与设备的完美适配，提高产品整体性能。这种合作模式有助于缩短产品研发周期，快速响应市场需求，共同推出具有竞争力的电子产品。

此外，上下游企业之间还可以在物流配送、供应链金融等方面开展合作。通过共享物流信息，优化配送路线，降低物流成本。在供应链金融方面，金融机构与上下游企业合作，为企业提供融资支持，缓解资金压力，保障产业链的稳定运行。以银行为例，银行与核心制造企业及其供应商合作，基于核心企业的信用，为供应商提供应收账款融资服务，提高供应链的资金周转效率。通过加强产业链上下游合作，企业能够在技术创新、成本控制、市场拓展等方面获得更多优势，提升整个产业链的竞争力。

452推动智能制造生态平台建设

政府和企业可共同推动智能制造生态平台建设，整合产业链上的各类资源，包括技术、设备、人才、资金等，为企业提供一站式服务。平台应具备开放性、共享性和创新性等特点，吸引更多企业、科研机构、高校等参与其中，形成良好的生态循环。

通过平台的聚集效应和协同创新功能，能够促进智能制造产业的整体发展，推动行业技术进步，提高资源配置效率，增强产业竞争力。

5结语

从智能制造“先进级”迈向“卓越级”是企业适应全球数字化转型与高质量发展需求的必然路径。这一过程不仅仅是技术升级，更是深刻的组织变革和产业生态重构。本文通过对智能制造不同阶段的特征差异和核心瓶颈的系统梳理，揭示了当前企业在技术、管理与协作层面存在的多重挑战。技术层面，企业在关键核心技术上的短板制约了自主创新能力，尤其在高端装备制造和智能算法领域，与国际先进水平的差距亟待弥合。管理层面，传统的层级化结构与僵化的组织模式已经无法支撑智能制造的复杂性需求，而管理创新的阻力与跨部门协同的难题进一步放大了转型的难度。同时，产业链生态的协作效率偏低，数据隐私保护与信息共享之间的矛盾加剧了智能制造转型的系统性风险。

为应对上述困境，企业必须重新定义其核心竞争力，将技术研发和管理模式创新作为发展的“双引擎”。在技术研发方面，需要集中资源突破关键瓶颈，同时构建开放的创新平台，促进技术成果的转化与扩散；在管理创新方面，企业应构建敏捷化和扁平化的组织架构，以增强对动态市场需求的快速响应能力。与此同时，智能制造的高质量发展离不开多层次的生态协同，企业需要与上下游合作伙伴共同打造可持续的产业链生态，在提升协同效率的同时实现整体价值链的优化。尤其是在数据安全与隐私保护方面，企业需通过技术手段和合规管理的结合，解决智能制造转型中潜藏的风险。

未来，智能制造的发展将愈加体现技术与人文的融合，在技术进步与社会责任之间寻找新的平衡。企业的转型不应仅仅停留于效率和收益的提升，更需要通过管理文化的创新、生态体系的完善以及价值观的重塑，为制造业注入可持续发展的内在动力。这不仅关乎企业自身的竞争力，更关系到我国制造业在全球价值链中的战略地位。本文希望为智能制造企业提供有价值的理论支持和实践参考，也期望在未来的探索中继续关注转型过程中出现的新问题与新机遇，为推动制造业的高质量发展贡献更深刻的思考。

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（编辑李春燕编辑）