随着数字化时代的到来，互联网、物联网、人工智能、自动化等新一代信息技术不断发展，企业为了迎接新时代的到来，纷纷开始进行数字化转型，寻找数字化经济的新突破。

制造业背景

疫情的到来加速了数字化进度，让越来越多的人走向了线上的世界，让那些拥有线上产品或提供线上服务的企业提供了更多流量。

但与此同时，传统制造业遭受了沉重的打击，考虑到防疫要求，很多工厂长期处于人手不足的状态，生产制造效率大幅降低，不仅如此，疫情之下产业上下游供应也是个大问题，没有生产原材料和生产之后产品无法运输成为了这些制造业工厂的常态。

在这种危机下，不少制造业企业都已经开始寻求转型，以求在接下来的困局中进行自救，但制造业与其他领域不同，很多工厂缺乏自动化、信息化的基础，这种情况下，制造业能否完成数字化转型，还是该选择智能制造作为改革的方向。

下面分别介绍下数字化转型和智能制造的情况，两者又是何关系。

数字化转型

数字化转型是建立在现代信息技术上，利用数字化的一切相关技术创建一种新的、或者对已有的商业模式进行重塑，以此来满足时代变化中传统的业务和市场进行变革。

数字化转型 - 派可数据BI可视化分析平台

出现这种变革是因为经过几十年的经济发展，市场逐渐由增量转变为存量竞争，企业迫切需要寻找新的发展模式，正巧新一代信息技术开始引领新一轮的技术变革，推动传统产品发展向用户需求的服务模式进步，所以企业也顺应发展，开始进行数字化转型，寻求新的商业模式。

不过商业模式的升级或者重塑也一定会带动企业的业务流程、组织文化、业务经营和管理理念的一系列整体的调整与变化，因此数字化转型对企业而言是一个自上而下驱动的，需要有企业明确的战略规划与支撑才能进行。

智能制造

智能制造是建立在物联网、大数据、云计算、人工智能、自动化等新一代信息技术上的，具有感知、决策、执行等能力的一体化先进制造系统。

智能制造 - 派可数据BI可视化分析平台

出现智能制造的原因也很简单，随着市场竞争加剧，传统制造业逐渐在时代中落寞，并且因为人力成本高昂、产品品质参差不齐、产品产量不足等因素，被越来越多企业放在第二位上。

与传统制造不同，智能制造可以通过数据建立学习模型，自动优化产品生产流程，使得产品质量和生产效率在循环中不断提升，并且智能制造不受人员限制，可以满足24小时不停工的需求，更好地满足产品供应需求，为企业服务。

数字化转型和智能制造之间的关系

1、区别

数字化转型

数字化转型和智能制造最大的不同就是，数字化转型是针对整个企业，要求自上而下由高层管理人员主导进行一场经营管理改革，以用户为核心建立新的商业模式。

商业智能BI - 派可数据BI可视化分析平台

其重点是将企业业务信息化，业务线上化，数据线上化，并在此基础上通过商业智能BI或其他工具将分隔的业务系统（ERP、OA）以数据仓库的方式连接在一起，满足可视化报表、指标管理、数据分析等需求，对企业发展作出决策。

同时，企业不仅可以连通内部，也可以通过数字化的形式连接上下游产业链，实现内外资源的整合。

智能制造

智能制造则不同，它本质上是对制造相关的工厂进行的一场革新，是对传统制造产业进行的一次优化升级。

协同发展 - 派可数据BI可视化分析平台

其重点是以新型无人智能工厂为载体，通过对相关制造环节进行智能化，连通产业到制造的相关数据接口，从线上进行供应链的互通，具体的形式包括智能生产、智能物流、智能工厂等，是一次从无到有，从有到多，再从多到好的产业转变。

2、联系

数字化转型和智能制造都是以数字化作为基础，利用新一代信息技术，例如互联网、物联网、人工智能、云计算、大数据等完成建设，共同改变了工业时代以来形成的传统经营模式。

同时，两者之间不是非此即彼，数字化转型企业可以从线上连通智能工厂，实现整个供应链的互通，从产品规划到商品售出的一整个流程都可以在一条线路中实现。

制造业转型

与其他领域企业不同，制造业的转型不仅是扩张获取数字化经济，更是在危机之下的自救行动，既然是自救，那就需要找准制造业目前面对的困难，一个一个把问题解决，更好地发展。

1、人力危机

问题：

在疫情的影响下，制造业工厂的流水线工人和工厂都会受到防疫要求的限制，比如工人在外地无法到达工厂，工厂两个人之间隔开一定距离，工厂工人不能满载等等，这些限制导致这些工厂效率大大降低。

人力成本分析 - 派可数据BI可视化分析平台

不仅如此，疫情毕竟只是短期的影响，大部分工厂也能够克服这些困难，但制造业工厂招工越来越困难却是一个长期且难以逆转的危机。

随着中国经济的飞速发展，制造业工厂的用工成本不断提升，即便如此招工还是很困难，这是因为年轻人以及其它无业人群更倾向于把外卖骑手、出租车主、视频博主、直播主播等当做谋生的手段。

应对：

制造业企业应该加快智能制造方向的转型，将无人工厂、智能工厂等自动化工厂当做未来的方向，同时，制造业企业还要将整个产业流程进行智能化改造，将相关产业节点的数据接口进行自动化传输，减少人员的参与。

2、供应链危机

问题：

因为疫情对通车、物流进行了限制，原材料及产品很难及时供应，即使已经有相应政策表明不应限制货车通行，但因为信息传播及不同地区的规定不同，实际运输中还是会遇到很多困难。

供应链分析 - 派可数据BI可视化分析平台

和人力危机相似，目前大多数中小工厂供应链还是比较依赖货车运输，而根据中国物流和采购联合会发布的《2021年货车司机从业状况调查报告》显示36岁~45岁的货车司机占到了总量的48.7%，并且随着物质水平的提高，供应链要求的运输量也在不断提高，这个问题迟早会大面积爆发。

还有一点，供应链非常强调产业上下游企业的沟通协作，很多时候需要上下游进行很长时间的沟通，才能确定双方企业的需求，明确采集、生产、运输、存储等方面的数据。

应对：

要想解决供应链问题，需要制造业企业进行数字化转型，连通产业上下游，将产生、存储、需求等相应数据进行线上化，在产品规划、设计、市场、采购、供应等方面和其它企业深度沟通，提升沟通协作的效率，提升竞争力。

总结

制造业是现代社会物质生活的基础，是实现内外循环的关键，更是国家的根基所在。在前不久的十四五规划中，国家明确提出要实施制造强国战略，还强调要大力培育数字化经济。对于制造业来说，将数字化转型，智能制造提上日程，为制造业向更好转变发力，这就是最好的自救手段。

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制造业背景

数字化转型

智能制造

数字化转型和智能制造之间的关系

1、区别

数字化转型

智能制造

2、联系

制造业转型

1、人力危机

问题：

应对：

2、供应链危机

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应对：

总结

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