孙扬顺子智能制造与数字化浪潮推动全球制造业迈入高质量发展的新阶段，亟需深入探究工业数字化转型的时代意义。针对当前我国工业数字化转型的核心关键技术创新薄弱、系统应用缺失、人才资源匮乏等问题，笔者提出促进产学研合作发展方式、推动分层数字化系统应用、建立多元人才培养模式等创新性思路，旨在助力我国制造业加快向高端化、绿色化和服务业融合的新阶段迈进。新一代信息技术与制造业加速融合，智能制造正在成为工业新浪潮的引擎。大数据、云计算、人工智能和物联网等数字技术贯通应用带来的生产活力和提升空间巨大。面对日趋激烈的全球竞争态势，各国均以促进工业数字化转型升级作为提高产业竞争力和发展能力的重要抓手。当前，我国拥有制造业规模大国的优势，同时也面临着低成本优势减弱、资源环境束缚趋紧、产业链向上攀升压力增大等一系列新挑战。打造智能化生产体系能够对生产进行实时感知管控，通过对数据决策模型来优化资源配置从而达到降耗减排的目的。工业数字化转型的意义提升工业生产效率与质量。工业数字化转型在智能制造时代会使生产效率和质量大幅度提升，因为有了生产全过程的数字感知和精细管控，对制造业生产制造会产生深刻的改变。各种传感器、智能终端使一切生产设备和物料的状态随时可知，生产线各环节的工况数据被快速收集后，后续的数据处理便得以进行。利用这些先进的数据处理方法和智能算法，可以识别生产瓶颈并预防潜在事故，并能快速修复故障设备，保障生产连续运行。推进产业升级与创新。以工业互联网为基础，通过数字孪生技术建立的全生命周期协同平台，使“产品设计—工艺设计—生产制造—售后服务”形成闭环，改变传统制造信息孤岛的被动局面，顺应数据市场快速变化的趋势需求，从大规模制造向多种多样、灵活应变的柔性化、定制化等方向转变。通过深度挖掘生产运营大数据，洞察隐藏在海量数据背后的行业发展动向与技术路线走势，企业得以孵化增值服务新业态，实现从单纯销售产品向提供涵盖“产品+设计咨询”、运行维护及全生命周期管理等服务的系统解决方案供应商转型。促进工业企业可持续发展。智能化时代的工业数字化转型为企业的可持续发展奠定了重要基础，其核心价值在于实现资源的全面高效利用。一方面，通过分析企业对能源、原料和排放的监测数据，企业能够在维持产能的同时，优化资源配置，有效降低生产活动相关的社会总体资源消耗；另一方面，基于海量生产数据构建的大规模生命周期评价模型，可精准量化产品从生产制造到退役报废全过程的综合环境影响。基于该评估结果，能够指导产品设计与生产流程的优化，最终实现产品全生命周期的环境绩效持续提升。工业数字化转型存在的问题数字化核心技术依然存在瓶颈。在边缘与云端的协同场景中，现有网络架构难以在毫秒级延迟与海量数据之间实现平衡，导致实时性与安全性难以兼顾；而在复杂生产场景进行机器学习和深度学习时，模型受限于样本稀缺、泛化性差等因素，致使其预测与诊断结果在复杂工况中难以有效生成。数字化系统应用有待进步。当前工业现场的数字化系统落地深度不足，普遍存在数据流转不畅和功能割裂的问题。虽然企业的系统部署了ERP、MES、SCADA等平台，但由于系统接口与数据格式缺乏统一标准，生产计划、设备状态、质量检测等关键信息无法实现全流程对接，在实际使用过程中形成了诸多“孤岛”。此外，许多已部署系统仅停留在信息收集层面，未能进一步深化应用以实现实时监控、预测预警等功能，导致生产质量与效率的提升效果有限。数字化人才资源较为匮乏。在制造业加速数字化转型的浪潮中，亟需既懂工业生产工艺又精通信息技术与数据分析的复合型人才。然而，现实却是人才供给与需求严重不匹配。许多企业在进行数字化改造时，技术部门与制造部门之间缺乏能够连接二者的技术骨干，导致新技术难以有效融入实际生产作业。高校和企业培养的专业技术人才，通常只精通某一特定领域，缺乏对整个工业互联网架构规划、数据深度挖掘与应用，以及智能制造工艺协同设计与规划的综合能力。工业数字化转型的创新策略加强数字化技术创新与产学研合作。依托国家级智能制造示范区或省级产业技术创新联盟，搭建多元化的产学研协同创新平台，该平台旨在对接高校的前沿研究成果、科研院所的技术攻关成果以及企业的实际应用场景需求，并通过建立联合实验室、共享大型试验装置及数据资源，实现基础理论研究与工程实践的动态互促。同时，政府应引导企业积极对接校企合作项目与创新活动，在科研经费和税务政策方面提供指导，鼓励高校设置面向产业的科研课题，并推动高校科研团队的研究成果实现工程化转化。积极推广数字化系统应用与落地。依托行业龙头企业及数字化示范车间，筛选具有共性和代表性的产线或关键环节，进行数字化系统集成与测试，验证其功能适配性和投资回报率，并组织经验交流与推广。构建由政府、行业协会和第三方机构共同组成的技术支撑网络，为企业提供覆盖需求论证、实施交付到运营维护的全链条技术服务方案，规避企业自行应对二次开发与技术集成带来的技术与管理挑战。制定行业实施指南与标准接口，保障各类软硬件平滑接入，方便后续扩展与二次开发。针对中小企业资源有限的情况，可探索“云端+边缘”混合部署模式，依托云端灵活算力与本地低时延优势，实现快速上线与分步升级。加强数字化人才培养体系建设。人才培养方面，学校可整合工科与信息学科相关课程资源，开设智能制造、大数据等相关专业，并基于产业需求设立配套的专业课程、实践教学体系及生产实训基地，确保理论知识与产业发展同步更新。针对在职人员，可依托网络公开课与行业资格认证体系，构建模块化课程与灵活的学分转换机制，实现线上线下融合培训。同时，企业可倡导师兄弟模式，结合岗位轮换锻炼能力，培养兼具生产操作与数据分析能力的复合型工程师。未来，数字化将超越工具属性，内化为驱动生产决策、重塑组织模式、重构商业生态的核心思维，赋能企业在不确定性中提升适应力与持续创新力。同时，伴随边缘算法自主进化与工业互联网架构的多层协同，制造边界将日益模糊，产品与服务深度融合将催生新形态产业价值。(作者单位：安徽财经大学)