■  张海明

　　当下，装备制造业数字化转型迫在眉睫，新型工业化成为高质量发展的必由之路。2025年政府工作报告也着重强调因地制宜发展新质生产力，大力推进新型工业化，加速传统制造业数字化转型。其中，打造智能工厂已成为装备制造数字化转型升级、提升竞争力的关键。笔者通过学习数字化转型课程，调研大华、恒生电子、强脑科技、商汤科技等企业并开展现场教学，探寻到了智能工厂建设的经验范式。鉴于部分装备制造企业已着手规划智能工厂建设，本文旨在为相关企业提供参考。

　　装备制造行业现存不足的分析

　　企业核心竞争力不足。在重型装备制造领域，传统工厂模式普遍存在产品生产效率低下、产品质量管控缺乏实时监测等问题。更为关键的是，企业因无法及时收集分析市场信息、精准把握创新方向，在市场竞争中逐渐丧失核心竞争力。

　　产业聚集度与产业链完整性欠佳。当前，装备制造产业因聚集度不足、产业链不完善，导致企业在获取智能化所需的关键零部件、技术服务等方面面临挑战，这不仅增加了智能工厂建设的成本，还延长了建设周期。

　　数字化人才短缺。随着装备制造行业向智能化方向发展，装备制造企业在数字化人才方面存在较大缺口，这使得企业在先进技术应用和系统运维方面陷入困境，难以充分发挥智能工厂的潜在优势。

　　智能工厂破解行业痛点的三重路径

　　核心竞争力突破，从“传统制造”迈向“智能制造”。依托自动化与智能化生产模式，提升生产效率，减少人为误差，提高产品质量，进而增强产品在国内外市场的竞争实力。

　　产业链协同升级，构建“1+N”产业生态圈。吸引上下游企业集聚，完善上下游产业链，带动周边服务产业发展，助力装备制造产业升级。

　　人才生态重构，构建多元主体协同培养体系。加强与高校、科研机构的合作，开展人才培养和技术研发合作项目，培养符合企业需求的复合型人才。

　　智能工厂建设的“三阶八步”经验范式

　　通过对大华、东方电气等标杆智能工厂建设实践的提炼以及方法论整合，结合济南二机床的禹城结构件智能工厂建设经验，形成一套科学系统的智能工厂建设体系，涵盖三个阶段、八个关键环节。

　　第一阶段：战略奠基。谋规划：遵循“眼高手低”原则。明确智能工厂的建设目标和发展方向。依照智能工厂成熟度评估模型，规划“眼要高”，明确建设任务和建设指标；实施“手要低”，从实际情况出发，分步实施，从基础的信息化建设入手，逐步推进设备智能化改造、自动化生产线建设等项目。理现状：构建三维诊断体系。从设备、流程、数据三个维度建立基线数据。在设备层面，了解现有设备的自动化程度、运行状态以及设备间的互联互通情况。在流程方面，深入分析企业生产流程、管理流程是否存在冗余环节。在数据层面，明确数据的采集、存储、分析和应用现状。

　　第二阶段：系统构建。定路径：实施“靶向突破”策略。按照“痛点优先、效益导向”原则，优先改造投资回报率高的环节。具体采用“靶向思维”，以核心业务为突破口，由点及面推进。先精准识别关键痛点和需求，快速启动智能化改造项目（即“先开枪”），再在实施过程中总结经验，根据实际情况优化调整方案（即“后瞄准”）。融技术：打造“AI+OT”融合场景。将人工智能技术融合于关键应用场景。在设计环节，利用AI辅助建模工具，缩短设计周期。在生产制造阶段，部署视觉小模型用于质量检测，提高焊接缺陷检出率，利用 AI 分析设备振动等数据实现预测性维护，提前预警故障，减少停机时间。建组织：成立“铁三角”推进机制。组建由 CTO 牵头的领导小组、IT 与制造联合执行组、外部专家顾问组，建立双周复盘机制。同时，成立智能工厂建设组织架构，明确各部门和人员在建设过程中的职责分工。此外，引入外部专家团队作为顾问，为建设过程提供专业指导，保障组织的高效运行。

　　第三阶段：持续运营。育人才：构建“金字塔型”培养体系。建立数字化“工匠－技术专家－领军人才”三级培养体系：内部加强员工培训，定期组织数字化技术培训课程和交流活动，鼓励员工自主学习提升。同时，制定人才激励机制，吸引和留住数字化人才。塑文化：培育“数据驱动”运营机制。建立完善的智能工厂运营管理体系，对生产过程中的设备运行、人员绩效、质量控制、成本管理等方面进行实时监控和数据分析，并根据数据分析结果不断优化智能工厂的运行模式，实现“厚积薄发”，充分发挥智能工厂的效益。同时，营造数据驱动的决策文化和团队协作文化，为智能工厂的成功交付及持续迭代营造良好文化氛围。作评价：构建“三维”评估体系。从经济效益（成本下降率、ROI）、运营效能（OEE提升率）、可持续发展（能耗降低率）三个维度设置具体的量化指标，对智能工厂建设成效进行评价。这一过程中，企业需始终以效益为驱动，开展充分的成本效益分析，确保智能化改造项目带来实际价值。

　　（作者单位：济南二机床集团有限公司）