文/孫敏之李煒蘇州托普信息職業技術學院
信息技術和人工智能技術的日新月異，帶動了數字化與智能化的浪潮，而這也是當今企業發展的必由之路。數字化與智能化的融合發展，對整個工業生產行業起到了舉足輕重的示范作用。通過深入剖析企業在這一進程中所面臨的挑戰，我們針對性地提出了一系列解決方案，以助力企業更好地迎接數字化與智能化的未來。
企業數字化與智能化發展現狀
數字化發展現狀。企業在中國經濟發展中扮演著重要角色，其成長對于我國市場經濟影響深遠。然而，隨著智能科技的飛速發展，企業所面臨的挑戰也日益嚴峻。近年來，盡管企業在信息技術和數智化轉型上取得了顯著進步，但在推進數字化與智能化的過程中仍存在諸多問題。值得注意的是，物聯網基礎設施已相對完善，且云組態的搭建正在穩步推進，為企業后續的數字化發展奠定了堅實基礎。同時，數字化技術已廣泛應用于企業的動態開發、生產輔助及安全環保等環節，有效提升了生產效率和安全保障。此外，數字化管理的初步實施已見成效，企業生產數據的實時采集、傳輸和處理為科學決策提供了有力支撐。而且，隨著數字化自主運維的持續深入，企業的維護成本和勞動力效率得到了逐年優化。
智能化發展現狀。企業智能化發展目前仍處于初級階段，其現狀主要體現在以下幾個方面：首先，人工智能技術在企業中的實際應用還相對有限，未能充分發揮其潛能。其次，企業在智能化技術的研發和應用方面水平有待提高，需進一步加強自主創新和技術引進。再者，智能化人才的培養和引進已成為當務之急，以提升企業整體的智能化實力。最后，智能化設備維護所需材料和工具的采購成本相對較高，這無疑增加了運維的總體成本，對企業構成了一定的經濟壓力。
企業數字化與智能化發展存在的問題與挑戰
數字化發展面臨的問題與挑戰主要有以下幾點：一是數字化技術應用尚需深化。盡管企業數字化技術已在企業中廣泛應用，但其應用層次和深度仍有待提升。二是數據資源利用不充分。企業已構建起較為完備的信息基礎設施，然而數據資源的整合工作尚未完善，數據孤島現象依然存在，數據的挖掘與利用程度遠遠不夠。三是數字化管理體系有待完善。當前，企業的數字化管理仍處在初級階段，迫切需要進一步健全相關的管理體制和機制。四是數字化自主運維效果不佳。經過兩年的“自主維護為主，市場化維護為輔”的過渡階段，目前基層能夠自主解決半數字化故障，然而，自主運維的時效和質量卻逐年下滑，其中，維護工具的短缺及維護人員待遇問題成為亟待解決的關鍵問題。
智能化發展面臨的問題與挑戰主要有以下幾點：首先，人工智能技術在企業中的應用尚處于起步階段。新項目多停留在實驗和試點階段，且缺乏投運前調研、過程管控及效果評估，難以實現規模化應用。其次，自主研發和技術更新滯后。企業在智能化技術的研發和應用上過于保守，無法滿足當今時代的發展需求。再者，高水平的人才引進和培養面臨困難。企業員工老齡化問題嚴重，智能化人才培養周期長，同時難以有效引進新生力量，導致企業在智能化領域的核心競爭力不足。此外，數智化轉型的設備更新成本高。經過十余年的數字化改造，企業工控系統的核心組件已與當前智能化技術存在明顯代差，面臨兼容性差、故障率高等問題，增加了維修和采購成本。最后，智能化發展的戰略規劃和理念尚不明晰。企業在智能化轉型上缺乏明確的長遠目標和規劃，僅停留在口號層面，難以實現實質性的進步。
企業數字化與智能化發展的對策建議
加強數字化技術應用和推廣。首先，要提升數字化技術在企業運營各環節的應用深度，包括動態開發、生產輔助以及安全監督管理等，以推動數字化技術的全面滲透和高效利用。其次，要深化數據資源的挖掘與整合，通過構建“云共享組態”數據池，將各類數據平臺融為一體，從而最大化數據在企業生產和管理中的價值。再者，應確立明確的數字化建設與管理行業標準，為企業提供可依據的建設標準和管理規范，進而持續推動企業數字化管理水平的提升。最后，為適應數字化發展的需要，需制定新型管理體制，明確數字化崗位的責任，并建立有效的激勵機制。在數智轉型和無人值守站場廣泛推廣后，應科學合理地調配和優化盤活后的人力資源，確保各崗位職能得到充分發揮。同時，通過激勵機制，鼓勵更多員工參與數字化自助運維，從而提升運維的時效性和質量。
加快智能化技術研發和應用。首先，增加對智能化技術的研發投入，確保這些技術緊密貼合企業的生產特性。加大實時監測和智能間開技術的應用推廣，優化智能儀表和智能平臺的調控技術，以持續提升智能化技術的應用水平。其次，加強智能化人才培養。勞動組織部應采取“走出去、引進來”的策略，積極派遣核心技術人員外出學習，汲取其他企業的先進技術和管理理念。此外，還應大力引進智能化專業人才，以此壯大數智化轉型的自主研發團隊和專業管理團隊，為企業的智能化發展提供人才保障。最后，制定明確的智能化發展理念和戰略規劃是推動企業智能化可持續發展的關鍵。
企業生產管理數字化轉型的未來展望
數字化轉型正引領企業進入新紀元，為生產管理帶來無限可能。技術革新的步伐加速了這一轉型，預示著企業未來將更加依賴數字化的力量。智能化將因此蓬勃發展，借助人工智能、大數據等前沿科技，工業領域有望提升監控與分析預測能力，進而提高生產效率、降低成本并增強安全性。在數字化的推動下，企業管理正邁向精確化。物聯網技術的融合，實現了設備和生產條件的實時監控與管理，使我們能夠準確掌握生產狀況，及時發現并解決隱患，實行嚴格的生產流程控制。隨著信息化系統的普及和數字平臺的建立，從高效數據收集到快速傳輸，再到深入的數據分析，整個鏈條更加順暢、高效。數字化改革不僅提升了決策質量，還促進了決策過程的規范化和科學化，無疑將為企業生產管理帶來質的飛躍。
企業數字化與智能化發展對于提升企業生產效率至關重要。經過十多年的數字化與智能化改造，不少企業已成為行業內的數智管理典范。然而，存在的問題亦不容忽視，如數字化技術應用不深入、數據資源利用不充分、管理體制不完善、人工智能技術缺乏、自主研發滯后、專業人才短缺，以及智能化發展理念和戰略規劃不明確等。在當今人工智能迅猛發展和智能化生態系統日益普及的背景下，作為數字化與智能化前沿的企業，必須抓住機遇，迎接挑戰，以高起點、高水平的智能化發展為目標，勇往直前。
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