作为"世界工厂"的中国，制造业无疑是现代国民经济和综合国力的坚实支柱。步入数字化时代，传统生产方式与管理手段已难以适应市场需求的瞬息万变。因此，制造业的数字化转型，作为产业升级与竞争力提升的关键路径，已成为行业发展的必然趋势。以下将深入探讨制造企业实现数字化转型的具体策略，并辅以成功案例作为参考。
政策引领与转型框架
2024年12月，工业和信息化部、国务院国有资产监督管理委员会、中华全国工商业联合会三部门印发《制造业企业数字化转型实施指南》（以下简称《指南》）。该《指南》为制造业企业的数字化转型提供了全面指导，明确了转型的总体要求、实施步骤、关键场景及政策保障。其中，实施步骤涵盖了从制定转型规划、组织落地实施、开展成效评估到推进迭代优化的全过程。
《指南》特别强调了场景在推进制造业数字化转型中的核心作用，将复杂问题解构为一系列场景化问题，通过场景转型的"点"汇聚成企业乃至行业整体转型的"面"。基于企业或产业链的价值创造过程，《指南》将场景划分为研发设计、生产制造、运维服务、经营管理、供应链管理等关键环节，并区分了跨环节的协同需求。
△制造企业数字化转型典型场景分类
同时，围绕场景转型所需的"人、机、料、法、环"等资源，《指南》进一步细化了数据要素、知识模型、工具软件、人才技能等四类实施要素，明确了它们在具体场景中的应用与相互关系，为形成重点行业及产业链的数字化转型场景图谱和要素清单提供了有力支撑。
具体实操重点
1.构建统一的数据平台
制造业企业需实施数据治理打破数据孤岛，将分散的数据集中至中央数据库，实现数据的集中管理与高效利用。加强数据治理，确保数据的准确性、一致性和安全性，为企业的决策提供有力支持。例如，通过整合生产线、库存及销售数据于同一平台，管理者可实时监控生产流程，迅速发现并解决问题。这一举措不仅提升了决策效率，还确保了信息的准确性。
2.引入商业智能工具
借助如亿信华辰商业智能软件ABI等先进工具，通过集成CRM、OA、ERP等信息系统，建设统一的经营管理平台，制造企业可快速分析客户需求，识别高价值客户群体，实现精准营销与智能决策。使用亿信ABI软件，通过简单的操作，复杂数据可转化为直观的图表与报告，助力管理者快速理解数据背后的意义，从而做出科学决策。
3.推进生产过程智能转型
企业需实施生产全过程的透明化管理，部署基于工业互联网平台的订单管理、设备管理、质量管理等轻量化工业APP，提升数字化管控能力。流程工业企业可部署APC、RTO等先进控制系统，推广数字孪生技术于生产决策中。离散工业企业则可实施MBSE，基于工业互联网平台打通设计、排程、加工、检测等数据，发展"人工智能+"新模式，如外观设计、排程排产、缺陷检测等。
4.培养数字化人才
人才是制造企业数字化转型的关键。企业需要加强员工培训，提升员工的数据意识和技能水平。例如，生产线工人通过BI工具分析生产数据，可更好地控制生产过程，提升产品质量。同时，积极引进具有数字化背景的人才，为企业的转型提供智力支持。
真实案例
某国营机械厂：建设数据治理平台
项目痛点：目前工厂的数据分散在已建成的约70多套信息化系统中，未实现数据资产的统一管理，存在"找数难、用数难"的问题。同时数据标准的缺失，读懂数据难；数据质量低，数据应用难以出成效，不满足"数字化工厂"建设需求。
**解决方案：**通过建立工厂数据管理标准体系，搭建数据治理平台，将各类业务数据汇入数据湖展开治理，形成数据资产，提供数据可视化应用，将工厂数据管理成熟度为程度较弱的受管理级提升至稳健级。
项目成效：
**1.权责明确，数据资产高效利用。**项目实施前，跨部门数据共享障碍重重，审批繁琐，效率低下。而今，通过构建科学管理体系，明确责任分工，并推出资产门户，实现了数据需求审批的线上化闭环，极大降低了沟通成本，提升了协作效率，同时支持数据的在线查阅、下载与自助分析，显著减轻了管理员负担。
**2.数据集中化管理，质量提升。**此前，数据存储分散、标准不一，数据孤岛现象严重，质量堪忧。项目实施后，数据湖统一存储，标准规范确立，企业级数仓构建完成，有效打破了系统间壁垒。通过数据整合、字典梳理与标准化应用，数据质量显著提升，跨业务关联分析成为可能，为决策支持奠定了坚实基础。
**3.数据思维普及，自助分析能力增强。**针对国企传统办公习惯与数据分析挑战，项目通过系列培训与竞赛活动，成功激发了全厂员工的数据意识与应用能力。从基础理论体系宣讲到实操技能培训，再到竞赛中的专业展示，全方位提升了数据应用能力，实现了数据驱动的业务创新与发展。
某轻工制造企业：搭建一站式数据应用平台
某轻工制造企业与亿信华辰合作，建设一站式数据应用平台，旨在通过数据采集、数据中心、数据分析、数据赋能实现数据全流程全方位管理，实现智能决策支持，具体来看：
**数据采集：**建立企业级数据采集服务平台，采集集团及各分子公司、集团业务系统的数据，做到"底数清、情况明"，为后续数据中心、数据仓库建设提供基础。
**数据中心：**构建企业级大数据中心，实现结构化、非结构化数据的存储和计算，同时构建企业数据仓库，按企业业务体系如财务、人力、项目、知识等主体进行体系化梳理，为数据分析提供支撑。
**数据分析：**一方面，通过领导驾驶舱实现对企业收入、利润、经营净现金流、应收账款余额、应付账款余额等关键指标的分析；另一方面形成专题分析，按照企业完成的指标数据层层下钻，例如按照集团、分公司、部门、地市的粒度下钻，实现对数据的逐级追溯。
**数据赋能：**赋能企业业务创新，满足生产经营智能分析场景服务，按照高层决策、中层管理、基层执行，为各级角色开放数据权限，使用户可以使用数据，通过拖拉拽完成日常的数据分析应用。
**项目价值：**通过建设一站式数据应用平台，某轻工制造企业实现对企业收入、利润、应收账款余额等关键指标的采集和分析，将基层员工从繁琐的数据统计工作中解脱出来，参与到数据分析和管控工作中，中层管理者凭借智能化、精细化的管控工具，辅助高层领导及时有效地进行风险管控和最终决策，实现内部财务运营的智能化。
综上所述，制造企业数字化转型是一个系统工程，需要企业在政策引领、技术实践、人才培养等多个方面共同努力。通过实施有效的转型策略和实践路径，企业可以不断提升自身的竞争力，迎接数字化时代的挑战与机遇。未来，随着技术的不断进步和应用的深化，制造企业数字化转型的前景将更加广阔。