[摘要]  随着新一代信息技术的快速发展，特别是数字经济时代的到来，德州市传统制造业面临着前所未有的挑战与机遇。数字化转型已成为推动德州市制造业升级和可持续发展的关键路径。德州市需要优化数字化发展环境、提升数据保护水平、搭建制造业大数据资源整合应用平台、强化人才培育与吸纳、开拓创新视野，着力推动制造业数字化转型。

[关键词]  数字经济；制造业；数字化转型

[基金项目]  山东华宇工学院2023年度校级科研计划项目（2023RZ05）

[作者单位]  山东华宇工学院

随着互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的不断进步，数字经济已经成为全球经济增长的新引擎。制造业作为国民经济的重要支柱，必须更好地顺应数字经济发展趋势，加快制造业数字化转型，推动制造业高质量发展。制造业数字化转型，是战略主导下的业务变革，是以新一代信息技术为驱动，以数据为生产要素，以平台为载体，以模式创新为方向，推动产品研发、生产、运营、服务改善，最终推进盈利模式优化和用户体验提升。它需要推动业务与系统双向融合，以数字化为核心，借助网络化手段，实现智能化赋能，保证产品和服务高效保质交付，持续提升企业核心竞争力。制造业数字化转型的核心是战略与组织能力协同、数字化能力建设、数字化转型价值闭环，对于提升产业竞争力、优化经济结构、促进区域经济协调发展具有重要的现实意义。德州市在数字经济发展方面已经初步形成了以软件和信息技术服务业为基础，以电子信息制造业、通信服务业等为支撑的产业体系，这为制造业的数字化转型奠定了坚实的基础。但是数字化转型不仅涉及技术层面的创新，更是一场深刻的生产方式、经营模式和管理理念的变革。

德州制造业数字化转型的意义

提升产业竞争力。数字化转型可以提升德州市制造业的内在运营效率，提高生产效率、降低运营成本，帮助企业更好地适应市场变化、创新产品和服务，提升在全球价值链中的地位，最终实现产业竞争力的持续提升。

促进经济结构优化。数字化技术的引入可以推动传统制造业向高技术、高附加值的产业方向发展。通过智能化改造，德州市的传统制造业可以升级为高端制造业，生产更加精密、复杂的产品，提升产业链水平。同时，能够更合理地规划产业布局，将资源和产业集中在具有竞争优势的区域，避免重复建设和无序竞争，提高土地和资源的使用效率。

推动数字赋能专项行动。德州市将通过实施数字赋能专项行动，落实数采、数传、数存、数管、数用五大任务，引领企业数字化转型升级，赋能经济高质量发展。实现数字化转型有助于实现构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，提高现代化水平。

推动区域经济发展。随着数字化转型的推进，将产生大量新的就业岗位，特别是在信息技术、数据分析、智能制造等领域。同时，这样的环境有利于吸引高端人才集聚，为区域经济发展提供强有力的人力资源支撑，还可以吸引更多的投资，促进区域内的经济发展，提高地区的知名度和影响力。

德州制造业数字化转型面临的问题

数据标准体系不完善。数据标准尚未完善，意味着在数据的收集、处理、分析和应用过程中，可能存在不一致的格式、定义和规范等问题。这可能导致数据的质量下降、数据共享困难、数据分析结果不准确等问题。

数据安全问题凸显。制造业涉及的数据主要包括生产设备、产品、运营和用户等多个方面。随着数字化的推进，企业网络与外界的边界正在慢慢消失，这增加了数据泄露的风险。同时，新型技术如5G、工业互联网等的应用，虽然为制造业发展注入了动力，但也带来了新的安全挑战。例如：对信息的窃取和篡改手段层出不穷，而相关主体的数据保护措施仍有待加强，对窃取信息者的惩罚力度不够，都会严重影响数据的安全性。

存在集成陷阱。制造企业在进行数字化转型时，由于各个职能部门独立实施信息系统而导致的“信息孤岛”现象，使企业往往会面临集成陷阱的问题。这是因为各个部门根据自身需求独立开发或采购信息系统，而这些系统之间缺乏必要的互联互通，导致数据无法共享，流程无法协同。这会严重影响企业运营效率和决策，阻碍企业向更高级阶段的数字化转型发展。

人才缺乏。随着全行业数字化的快速推进，对数字人才的需求急剧增加，而现有的人才培养速度跟不上市场需求的增长。同时，企业在培育在职人才方面缺乏必要的内部技能和专业知识，这限制了现有员工向数字化转型人才的转变。加之数字人才的培养和引进成本较高，这对于一些企业尤其是中小企业来说是一个不小的负担。

创新不足。一方面转型升级意味着变动，一些企业的文化更偏向于维持现状，而不是积极探索未知领域，对于研发和创新的投资不足；企业过于关注短期利益，忽视了长期投资的重要性，导致创新被边缘化。另一方面企业可能缺乏先进的研究设施、关键技术和生产工艺，加之与国内外先进技术的交流和合作不够，导致技术更新迭代缓慢。

德州制造业数字化转型的发展策略

优化数字化发展环境。制造业应加快落地数字技术的创新应用，包括通信技术、机械工程自动化、信息管理等传统信息技术，以及物联网、大数据、云计算等新一代信息技术。同时，还应关注新能源、新材料等专业技术的融合应用。利用新一代信息技术促进数据的自由流动，实现全要素、全产业链、全价值链的全面联结。这样可以推动企业形态和生产方式的根本性变革，提高生产效率和产品质量。同时要完善各种政策及措施，鼓励跨行业、跨领域的合作，通过整合不同资源和优势，共同推动制造业的数字化发展，鼓励和支持制造业的数字化改造和升级。

提升数据保护水平。企业应意识到数据安全的重要性，并承担起保护数据的责任。要对敏感信息进行脱敏处理，确保个人隐私和企业机密数据在测试或分析过程中不会被泄露，限制对敏感数据的访问权限，只允许授权人员在必要时访问，并进行相应的权限申请。此外，加大对数据安全的投入，培训员工，提高他们的数据安全意识和对保护数据重要性的理解。这些措施不仅有助于防止数据被滥用或泄露，而且能够确保数据的完整性和可用性，从而让数据发挥出更大的价值。

搭建制造业大数据资源整合应用平台。要在龙头制造企业的引领下，搭建产业发展平台，整合创新资源，解决共性技术难题。首先将企业已有的业务软件系统进行封装并打通，形成一套标准模块化架构，然后在此基础上构建统一的信息服务和应用平台，构建一个工业数据采集治理中心，以沉淀数据资产。这个中心应包括基础支撑平台、数据汇聚平台、数据开发平台、数据治理平台、数据安全平台等。其中，基础支撑平台提供计算引擎及存储能力，数据汇聚平台负责高速稳定的数据集成，数据开发平台则支持数据的处理和分析。

强化人才培育与吸纳。首先，企业与高等院校合作，共同开发与数字化相关的课程和专业，如数据科学、人工智能、机器学习等；参与课程内容的设计，确保教学内容与企业的实际需求相匹配。其次，建设多元文化环境，营造一个多元化和包容性的工作环境，吸引不同背景的人才加入，通过跨文化交流和团队合作，促进创新思维和经验交流。同时要设计有吸引力的薪酬结构和福利计划，有效地引进所需要的高质量人才，从而支持组织的长期发展和竞争力提升。

开拓创新视野。企业可以不断开拓新的市场空间，提升产品和服务的竞争力，并通过数字化转型实现持续的创新和增长。建立敏捷的组织结构，打破传统的层级制度，建立更加灵活和响应快速的组织架构，以支持快速决策和创新实施。持续跟踪技术和市场趋势，关注新兴技术和行业发展趋势，及时调整企业战略，抓住新的商业机会。