工联网消息(IItime) 从"人治"到"数治"，“智改数转网联”正成为推动江苏制造业高质量发展的核心引擎。

江苏省经济和信息化研究院副院长赵海建曾在2025工业互联网大会上介绍道，当前数字工厂和工业互联网建设面临"形联神散"的深层矛盾，系统间的集成多停留在浅层次、孤岛式的数据连接，尚未形成全要素、全链条、全场景的协同能力，难以支撑动态市场环境下的敏捷响应需求。
因此，赵海建指出，要依托工业大数据分析平台建设和人工智能算法应用，在质量管控、能效优化、设备管理以及基于画像的精准营销服务方面进行全方位探索和应用，深度挖掘数据资产价值，形成工业机理模型，支撑数据驱动的智能化转型升级。
如今的江苏正在以深化新一代信息技术与制造业融合为主线，以智能制造为主攻方向，江苏持续提升制造业数字化、网络化、智能化水平，为构建以先进制造业为支撑的现代化产业体系注入强劲动能。

转型成效显著，奠定高质量发展根基

2022-2024年，江苏省“智改数转网联”建设取得突破性进展。据统计数据，重点企业关键工序数控化率达65.7%，数字化研发设计工具普及率突破90%，经营管理数字化普及率超过87.6%，制造业高质量发展指数连续三年全国居首。

平台与基础设施同步夯实，江苏省累计创建省级智能制造车间3838个、示范工厂853家，培育星级上云企业近3万家、重点工业互联网平台273个，建成5G基站29万座，培育工业信息安全防护星级企业663家，并率先实现全省规上工业企业智改数转诊断评估全覆盖。
转型带来了效率的系统性提升。规模以上企业生产效率提升30%以上，产品合格率提升至97%以上，生产能耗平均降低10%以上，综合生产成本降低20%以上，产品质量与市场竞争力实现整体跃升。
在前期成果基础上，江苏明确了2025-2027年深化方向。推进智能化改造纵深发展，加速中小企业数字化转型破局，强化全域网络化联接能力，推动人工智能全方位赋能应用，筑牢工业网络与数据安全防线，优化“智改数转网联”发展生态环境。

当前江苏制造业已步入深化应用阶段，亟需推动新一代信息技术与实体经济深度融合。

深层挑战亟待破解，转型步入攻坚阶段

数字化转型为江苏制造业创造了历史性机遇。其中，工业互联网与人工智能深度赋能传统制造业转型升级，有效提升装备制造、纺织等行业的生成效率超30%；“智改数转网联”政策有力促进产业链协同与长三角数字化生态圈构建。

政策与市场形成双轮驱动机制，省级专项资金与服务平台显著降低企业转型门槛，消费端个性化需求与供应链敏捷响应形成市场倒逼力量。人工智能、5G、边缘计算等新技术在工业视觉检测、预测性维护等场景落地应用，推动企业决策机制由经验驱动向数据驱动转型，充分释放数据要素价值。
但不可忽视的是，制造业数字化转型面临着系统性考验。

当前市场范式向小批量、多品种、个性化定制加速转变，传统批量制造模式难以适应需求变化。典型企业订单规模由每批次30-50台套缩减至2-5台套，导致人力成本攀升与库存压力增大，现有信息系统难以支撑敏捷供应链需求。

因此，三重困境日益凸显。一是生产端人工依赖度高企与库存成本持续上升，二是供应链响应滞后导致交货周期延长，三是高成本、高库存、长交期的复合压力侵蚀企业利润空间。

“产-供-销价值链存在的核心问题在于各个环节之间存在断链，导致整个体系的运作效率低，销售、工艺、计划、生产等环节不协调、不顺畅。价值链的不顺畅和断链影响公司对不断变化的客户需求快速响应，使得内部协调成本过高，同时也侵蚀了公司潜在的利润。”赵海建认为。

如何进一步从人治向数字化治理转型学从依靠人工经验向人工智能决策分析转型，利用工业互联网+人工智能推动江苏制造业实现高质量发展，是当前江苏省亟待解决的重要课题。

工业互联网+人工智能构建转型赋能体系

为破解以上困局，首先要整合分散的数据资源和系统建立统一的数据中台，从而消除信息孤岛，提高数据流动性和业务协同性。全面实现供应链业务数据的一体化，真正实现集团对各分公司的实时监控，提升管控水平，打造工业互联网平台。

其次建设以APS+MES等为核心的供应链系统架构和部署模式——一个平台、一套系统、集中管控、分布式部署、边缘计算。以APS为核心打造工业互联网平台，从订单到研发、工艺、计划、生产、采购、物流，建立基于订单快速变化的统一的柔性制造供应链平台，彻底改变现有生产指挥系统以线下为主、各部门沟壑纵深、交易成本高昂的线下沟通模式，转变为数字化的平台，降低交易成本，提升响应速度。通过APS内部优化算法以及工业互联网互联互通的优势，可以综合考虑所有因素，同时可以大大降低部门间的交易成本，快速求得计划的最优解。

再次是随需而变的产线柔性化建设。通过数字化、柔性化、智能化三维联动重构制造体系。在柔性化层面，采用设备模组化技术构建动态可配置的生产线，实现多品种产品的资源灵活调配；数字化维度依托工业互联网平台贯通设计、制造、运作等全生命周期数据，满足客户个性化需求；智能化领域则运用物联网、大数据和人工智能技术建立端到端系统工程，通过对生产的智能监控、故障诊断及预警，显著提升设备利用率和维护效率，最终形成"资源随需调整、生产动态响应、价值全链贯通"的智能制造新范式。

最后进行AI大数据分析与应用。依托工业大数据分析平台建设和人工智能算法应用，在质量管控、能效优化、设备管理以及基于画像的精准营销服务方面进行全方位探索和应用，深度挖掘数据资产价值，形成工业机理模型，支撑数据驱动的智能化转型升级。

风险识别与防范，护航转型行稳致远

总体而言，数字化转型是一项很复杂的系统工程，不能采用传统技改思路或信息化建设思路直接去买，需要结合行业特点、企业特点，推动产学研创新，持续探索、打造行业标杆工程。

数字化转型的成功推进，首先在于建立工业互联网，要打通系统与系统之间壁垒。但是不同的系统属于不同的供应商，所以原有系统按照集成供应链的要求进行改造也是实施的风险点和难点之一。

数字化转型的基础是数据治理，必须打通数据之间的堵点，建立统一的数据中台。数据治理关联公司的销售、生产、采购、研发、工艺等各个部门，关联ERP/MES/PLM等各个系统，数据治理工作风险极大，需要强有力的协调和统一的指挥，实施不力就会造成工程延期，甚至项自失败。

数字化转型最大的风险点是商业模式的调整、流程再造。不实施流程再造，数字化转型是无法取得成功的，但是流程再造往往会触及现有的固有格局和习惯性，变化越大，面临的阻力越大。

在数字化转型的风险防范体系中，"一把手工程"具有决定性战略价值。其实施成败直接关乎企业转型项目落地效果及长期竞争力塑造，必须确保高层领导深度参与并充分赋权。

具体实施需把握六维关键举措——明确决策层角色与责任，避免权责模糊导致的推进滞后；提供时间、人力、财力等核心资源支持，同步建立双向沟通机制及时反馈进展；构建基于信任与尊重的协作文化，使高管与执行层形成目标共识；鼓励试错容错的技术与管理创新，为突破性探索预留实践空间；建立动态认可反馈机制强化正向激励；培育跨部门协作精神以激活组织协同效能。最终通过高层动能传导，实现风险防控与战略落地的双效统一。

总而言之，工业互联网与人工智能的融合应用，正深刻重塑江苏制造业发展范式。面对转型深水区挑战，需以数据为基石、平台为脉络、智能为引擎，打通价值链核心断点，将“智改数转网联”战略势能持续转化为江苏制造业迈向全球价值链高端的澎湃动能。这场制造体系变革，将成为江苏从制造大省向制造强省跨越的核心驱动力。