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制造业如今的数字化进程正在快速发展，特别是在中国，这一进程得到了政策的大力支持和推动。以下是制造业数字化进程的一些关键点，以及制造业对生产作业环节数字化重视的情况：
数字化转型的成效与问题：我国制造业数字化转型步伐加快，已培育多家国家级示范工厂和数字化车间。企业数字化研发设计工具普及率达79.6%，关键工序数控化率达62.2%。这表明企业智改数转步伐加快，生产效率提升约30%，研制周期缩短近30%。
重视的生产作业环节：制造业企业更重视生产和销售环节的数字化应用。生产环节的数字化可以优化生产流程、提高生产效率、降低成本，并增强产品质量和创新能力。销售环节的数字化则有助于更好地满足市场需求，提高客户满意度。
PLM帮助企业数字化：PLM系统是企业数字化转型的重要管理手段，通过标准化管理架构，将企业的研发创新、产品设计、工艺文档、试制链路、外协采购、生产制造、零件图文和项目管理等业务版块进行数字化集成管理。智橙PLM系统实现企业资源的数字化管理与内外部信息联通利用，建立企业管理资源库，改善企业资源组织结构，优化各类资源的柔性化配置，实现企业优势资源最大化利用。
数字化转型的挑战与机遇：数字化转型推动了PLM系统的智能化发展，通过引入人工智能、机器学习等技术，PLM系统可以实现对产品信息的自动分类、分析和预测。数字化转型促进了PLM系统的云端化部署，提高产品的研发效率和生产效率。同时，数字化转型还推动了PLM系统的安全性提升，保障企业的核心利益。
数字化转型的区域与行业分布：京津冀、长三角、珠三角是数字化发展核心区，计算机、通信、汽车等行业数字化水平较高。
数字化转型的整体水平：大多数中小企业仍处于转型的初步探索阶段，与大企业相比，中小企业在资金、人才、技术等方面处于相对劣势。
综上所述，制造业的数字化进程正在积极推进，特别是在生产和销售环节的数字化应用上。PLM系统在帮助企业实现数字化转型中扮演着重要角色，通过集成管理，提高企业的资源利用效率和市场响应速度。
基础设施不断完善：我国已建成全球规模最大、技术领先的网络基础设施，截至今年 5 月底，累计建成 5G 基站达 383.7 万座，占全球总数超六成，且互联网应用范围不断扩大，IPv6 资源供给丰富，算力基础设施达到世界前列，为制造业数字化转型提供了坚实基础3.
工业互联网全面覆盖：工业互联网已实现工业大类全覆盖，“5G + 工业互联网” 项目超过 1.4 万个，在十大行业形成了 20 个典型场景，推动了制造业生产过程的智能化和网络化.
机器人装机量占比高：我国工业机器人装机量占全球比重超过 50%，在生产制造环节广泛应用，提高了生产效率和产品质量，降低了人工成本，加速了制造业自动化进程123.
示范工厂成效显著：培育了 421 家国家级智能制造示范工厂，截至 2023 年底，全球共有 153 座灯塔工厂，其中中国有 62 座，占比超过 40%。这些示范工厂在产品研发周期、生产效率提升等方面表现突出，如大飞机、新能源汽车、高速动车组等领域示范工厂产品研发周期大约缩短 30%，生产效率同步提升近 30%.
产业数字化加速推进：电子信息制造、互联网业务、软件业务等产业快速发展，推动数字经济规模持续扩大，数字经济加快向制造业各领域渗透，促使制造业企业不断探索数字化转型路径，提升数字化水平.
中小企业转型加快：政府出台多项政策支持中小企业数字化转型，如 2024 年中小企业数字化转型城市试点工作，聚焦企业需求，强化数字赋能，推动 “链式” 转型。部分中小企业已积极行动，通过数字化手段优化生产流程、实现精细化管理、改善供应链管理等，提高了企业竞争力.
面临的挑战
关键核心技术不足：我国在工业软件、智能传感器等关键核心技术领域还存在短板弱项，部分软硬件关键核心技术仍受制于人，影响了制造业数字化转型的深入推进，制约了我国制造业向高端化、智能化发展的步伐.
企业转型能力差异大：大企业数字化转型基础较好，但部分中小企业仍面临不敢转、不会转、不愿转等问题，其硬件设备改造有限、软件应用覆盖率不高，数字化转型技术基础较为薄弱，且资金、人才等资源不足，对数字化转型投入回报存在顾虑，难以独自承担数字化转型的成本和风险.
数据安全和隐私问题：随着制造业数字化程度的提高，大量生产数据、客户信息等在网络中传输和存储，数据安全和隐私保护面临严峻挑战，一旦发生数据泄露或被恶意利用，将给企业和用户带来重大损失.
转型成本高：数字化转型需要企业在硬件设备、软件系统、网络建设、人才培养等方面进行大量投入，对于一些中小企业来说，资金压力较大，同时，转型过程中还可能面临生产中断、效率下降等风险，进一步增加了转型成本和难度.
人才短缺：制造业数字化转型需要既懂制造又懂数字技术的复合型人才，但目前这类人才相对短缺，企业难以吸引和留住相关人才，影响了数字化转型的实施效果和推进速度.
未来发展趋势
政策支持力度加大：政府将继续出台相关政策，完善数据基础制度和数字基础设施，加大对制造业数字化转型的支持力度，引导资源向制造业数字化领域倾斜，推动制造业数字化转型加速发展123.
与人工智能深度融合：随着人工智能技术的不断发展和应用，制造业将与人工智能深度融合，如机器视觉、预测性维护等人工智能技术将在生产制造中得到更广泛应用，推动制造业向更高层次的智能化和自动化迈进，提高生产效率和产品质量，增强供应链韧性.
产业链协同数字化转型：未来制造业数字化转型将更加注重产业链上下游企业的协同合作，通过 “链式” 转型模式，实现大中小企业融通发展，促进产业链供应链优化升级，提高整个产业链的数字化水平和竞争力.
云制造与边缘计算应用增加：云制造和边缘计算技术将在制造业中得到更广泛的应用，云制造可以实现制造资源的虚拟化和共享，降低企业的生产成本和资源浪费；边缘计算则可以在靠近数据源的地方进行数据处理和分析，提高生产系统的响应速度和可靠性，满足制造业对实时性和灵活性的要求.
绿色低碳数字化转型：在双碳目标背景下，制造业数字化转型将与绿色低碳发展相结合，通过数字技术赋能传统制造业，实现节能减排、资源优化利用，推动制造业向绿色化、可持续方向发展