首页
■ 任大勇
数智化赋能新型工业化，是以大数据、人工智能、物联网等信息技术为引领，对传统工业进行智能化、网络化、绿色化改造升级的过程。它通过数据驱动生产决策等方式，提升资源利用率与生产力水平，优化产业布局，最终建成具备自主创新能力的先进制造业体系。随着数字化技术与智能制造的深度融合，数智化已成为推进新型工业化的强大动力，大数据、人工智能等技术对生产力水平的提升，不仅是产业转型的核心路径，更是建设现代化工业体系的重要基础。
数智化赋能新型工业化
的理论逻辑
数据驱动决策。数据驱动决策是数智化赋能新型工业化的内在要求，企业需要将数据视为关键的新型生产资料，替代传统经验主导的决策模式。在新一轮科技革命背景下，传感器、信息系统等产生的海量数据经过大数据分析技术挖掘利用，为企业提供了精准的决策依据。相比传统决策方式，数据驱动模式能帮助管理者实时掌握生产线动态，更精准地识别问题，显著提升决策质量。数据驱动决策还重构了信息获取逻辑，推动决策思路从“事后应对”转向“事前预见”，再升级为“事中动态优化”。这一模式贯穿新型工业化全流程，在研发设计、生产制造环节，以数据为核心实现跨环节协同优化。在生产过程中，通过实时监控设备运行状态开展预见性维护，提升生产效能。在供应链管理中，依托信息共享实现资源合理配置，有效降低仓储成本并加快响应速度。此外，数据驱动还能推动企业管理模式向扁平化转型，不仅提升了运营效率，更为构建高效、智能、协同的现代化产业体系奠定了坚实基础。
智能化生产控制。智能化生产控制是数智化赋能新型工业化的另一项重要支撑，其核心是以人工智能与自动控制技术为基础，对生产过程实施动态化、精准化监控。相较于传统依赖工人经验的控制模式，智能化生产控制通过引入算法模型，赋予生产线自主学习能力——借助传感器等设备实时监测设备运行状态，并根据数据反馈自动调节参数至预定目标值，从而保障生产过程的稳定性。这一体系推动生产控制从“刚性执行”转向“柔性调节”，实现复杂生产系统内各环节的高效协同。在生产组织层面，通过数字化工厂与智能化生产线建设，生产设备得以互联互通、协同作业，可根据订单需求自动排产。在质量管理环节，应利用数据分析技术对产品质量进行在线监测，有效降低次品率，提升产品质量一致性。智能化控制还促使企业向柔性化生产转型，使生产线具备快速切换、适应多品类产品生产的能力。随着技术迭代升级，智能化生产管控将进一步强化工业体系的自主运行能力，为新型工业化发展筑牢坚实基础。
数智化赋能新型工业化
的实践路径
深化数据资源应用。加强数据资源整合利用，是数智化赋能新型工业化的重要途径，其核心在于推动数据从“资源沉淀”向“价值创造”转化。企业应加快建立统一标准的数据收集与管理体系，实现生产设备与信息系统的全方位对接，有效集成各类来源数据。同时，企业需提高自身的数据处理能力，做好数据预处理、标注及质量管控等工作，确保所获取数据的可靠性与可用性。在此基础上，依托大数据平台，企业可将数据深度融入产品研发设计、生产组织安排、运营管理等环节，使数据成为支撑企业科学决策的基础要素。企业应进一步拓展数据应用场景，促使数据要素在产业内自由流动，并在此基础上搭建工业互联网平台，实现企业间及产业链上下游的信息共享，提升资源利用效率。政府可引导企业运用人工智能开展精细化管理，如预测性维修、智能化排产等，持续挖掘数据潜力；企业也应建立健全数据安全保障机制，营造安全可靠的应用环境。因此，从多维度开发利用数据资源，有助于加快我国制造业向智能化转型的步伐，对新型工业化发展具有重要意义。
推动企业数字化转型。推进企业数字化转型是数智化赋能新型工业化的重要抓手，其本质在于以数字技术重构企业生产方式。企业可运用云计算、大数据、人工智能等新技术，对研发设计、生产制造及供应链管理等环节进行数字化改造升级，实现流程优化。同时，加快构建数字化平台，推动生产设备互联互通，使工厂整体运转状态可视化，为精细化管理提供支撑。企业还应持续提升自身数字化水平：一方面，通过开展数字技能培训培养复合型人才，推动信息技术深度融入经营管理；另一方面，在政府引导下推动管理模式向扁平化转型，增强数字化能力。政府需引导企业自上而下制定数字化发展战略，并将其贯穿于企业发展全过程，推动信息系统与业务流程的有机融合；支持企业探索平台化运营等新模式，借助信息技术创新价值创造方式，并出台相关政策为中小企业提供技术支持，助力其数字化改造升级。通过全面推进企业数字化转型，可整体提升我国工业实力，为新型工业化发展奠定坚实基础。
数智化对新型工业化发展具有积极推动作用。通过完善其理论框架与实践路径，促进数据、技术与产业深度融合，有助于提升工业系统的智慧化水平。未来，政府需持续强化数智赋能，助力构建智能高效、绿色环保的新时代工业体系。
（作者单位：渭南师范学院）
放大
上一版
