制造业智能升级新趋势，企业如何加速升级转型？

随着科技的快速发展，制造业正面临着智能化转型的机遇与挑战。当前，世界正在进入以信息产业为主导的经济发展新时代，我们要把握数字化、网络化、智能化融合发展的契机，全面推进制造业转型升级，增强产业质量竞争力。

习近平总书记在党的二十大报告中强调：“实施产业基础再造工程和重大技术装备攻关工程，支持专精特新企业发展，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。中共中央、国务院《质量强国建设纲要》（2023年2月）明确提出“强化产业基础质量支撑”“提高产业质量竞争水平”“推动制造业高端化、智能化、绿色化发展，大力发展服务型制造”，清晰描绘了制造业高质量发展的趋势。

中国制造产业在时代背景与国家政策的双驱动下，正处于数字化转型巨变浪潮中，以数据驱动的智能决策正成为制造企业资源优化配置的利器，通过端到端的数据深度感知与决策优化，将工业数据价值发挥到最大化。

大数据+人工智能的“工业大脑”

通过“数据+算法”的赋能，“智能决策”正逐步代替传统“经验决策”，用大数据分析手段，对数据资源进行挖掘和分析，从而形成决策建议与实施方案，为探索未知、求解问题提供新的思维方法。

近年来，以大数据与人工智能技术为基础的“智能制造” 成为推动大数据从概念到落地的重要模式和手段。在工业领域，为实现智能制造，每个影响生产决策的因素都可以经过工业大数据的预测，以直观明了的量化信息形式加以呈现，方便决策者对制造能力进行整体评估，进而快速有效地制定各项生产决策，优化劳动力投入，避免产能过剩。

智能决策+制造业，突破算法和算力

麦肯锡全球人工智能调查结果显示，数字化水平成熟度高的企业，其业务增长动力也越强。数字化转型可以为企业带来真金白银的价值，为企业发展提供持续动力。

制造业企业与人工智能企业两大主体两端发力，共同推进人工智能与制造业融合发展。

一方面，制造业企业发挥品牌、渠道、市场占有率等优势，高度重视人工智能研发应用，设立专门的人工智能研发部门，推动人工智能与企业生产运营各环节融合，实现降本增效。另一方面，人工智能企业依托深厚的技术积累，面向制造业企业提供算法、算力服务和解决方案。

对于企业而言，在应用智能决策的过程中，离不开方法指引，也离不开场景选择、业务逻辑的深入理解，更离不开机器学习和运筹学技术的深度融合。现阶段“人工智能+制造”，不再局限于算力、算法、数据等方面的技术突破，而是从行业应用、社会需求的角度逐渐深入，但目前制造业各场景数据量巨大，数据互联互通存在困难，更多应用场景还有待挖掘，同时能提供人工智能技术和制造业细分行业的生产特点、流程、工艺的解决方案的企业和人才极其匮乏。

未来，随着制造业自动化和信息化水平的提高，“人工智能+制造”将面临新的发展趋势，融合发展将向更深层次迈进，制造业智能化升级将呈现多技术融合的态势，提升安全保障能力将成为人工智能与制造业融合的重要基础。

智能决策算法平台，引领制造业新技术战略变革

从制造企业的实用角度来看，智能决策与制造技术融合应用的智能供应链计划与排程解决方案是影响企业实现精细化运营与提升数智化的关键一步。

目前，大数据驱动的分析将在工业4.0背景下，在相关新兴技术的相互支持下，为制造业带来更理想的收益。数据分析过程旨在提高决策的透明度。基于大数据驱动分析的决策，根据企业内部结构，最大化整个制造系统的功能。它有效利用制造资源，确保其经济效益的最大化。

在“数据+算力+算法”定义的新形态世界中，制造业供应链智能化升级势在必行，而决策智能化又是供应链智能化的关键。制造企业只有具备面向全供应链的智能决策能力，才能踏浪前行。