国有制造类企业数字化运营面临的困境及对策建议.docx

国有制造类企业数字化运营面临的困境及对策建议新一轮科技革命和产业变革浪潮中，国有制造类企业应 当充分发挥引领作用，争做数字化智能化转型升级的排头兵。 国有制造类企业数字化运营水平逐步提高，呈现出“建章立 制” “技术先行”和“生态牵引”三种不同典型模式，但仍 面临数字化理念变革不到位、数字化人才供需错位、数据采 集挖掘利用不足、标准壁垒制约严重、数字生态协同不足五 大困境，建议将强化思想认识、加强人才培养、创新考核机 制、激活数据价值、创制技术标准、构筑协同生态作为政策 发力点，进一步促进国有制造类企业数字化运营体系建设和兀口 O国有制造类企业数字化运营发展呈现三种典型模式大多数国有制造类企业已开启数字化转型进程，企业管 理决策、研发设计、生产制造、营销服务和供应链管理数字 化水平日益提高。据公开数据显示，某以上的国有企业数 字化转型正处于从深化场景应用向企业级主营业务的全面集 成、柔性协同、一体化运行转变，数字化转型基础已较为夯 实。从业界最佳实践看，组织机制变革、技术创新、生态协 同是国有制造类企业数字化运营的关键抓手，鉴于侧重点、 切入点有一定差异，当前国有制造类企业数字化运营呈现出 三种不同的模式。“建章立制”模式：注重组织机制变革，体系化推进数 字化运营。该模式将组织协作机制创新作为核心发力点，以 与数字化运营相匹配的企业组织流程变革为切入口，驱动技 术创新与生态协同，是一种规范化、体系化的数字化运营模 式。组织机制变革包括适配数字化运营的组织架构及数字化 运营过程中的组织调整，通过对内部各要素进行适配性调整 和重塑，实现企业数字化要素与组织流程的高度契合，助力 疏通数字化技术创新路径，实现与外部创新某的条线对接， 加速数字化生态供需协同。中国石油集团公司围绕数字化转 型进行顶层设计，在中油瑞飞和凌怡科技的基础上组建昆仑 数智公司，全力推进业务李生、信创、数字平台、工业互联 网四大科研方向，其自主研发的勘探开发“梦想云”已成为 国内油气行业最大的工业互联网平台；同时依托昆仑数智， 中国石油集团公司联合某央企共同建设中央石油化工企业数 字化转型协同创某台，为石油化工企业数字化转型提供全过 程一体化服务。“技术先行”模式：由点到面全面渗透，显性化推进数 字化运营。该模式以数字化改造为切入点，驱动组织机制变 革与生态构建，是一种价值化、显性化的数字化运营模式。 通过数字技术对企业全链条的改造，促使企业生产流程再造、 某要素重组。数字技术的应用渗透不断提升企业生产、运营 和某配置效率，促使生产流程、组织方式不断进行适应性调 整，加速组织机制创新衍变。通过数字技术平台实现企业信 息流、业务流、工作流等与外部环境融合互动发展，加速企 业生态协同共建，助力生态协同创新发展。攀钢集团一体化 推进软硬件和云平台建设，通过打造重轨数字化产线，实现 检修周期优化4某,调整效率提高2某，年设备突发故障 时间降低9某，借助第三方数字产业平台与供应商、客户、 投资者、员工等形成数字化智能生态圈，实现可持续发展。“生态牵引”模式：龙头带动多方协同，平台化推进数 字化运营。该模式将数字生态协同发展作为核心发力点，以 与数字化运营相匹配的多方协同创新为切入口，驱动组织机 制变革与技术创新，是一种间接化、平台化的数字化运营模 式。企业通过搭建数字生态协同平台，打通企业内部与上下 游数据某，实现企业之间深度协同。在数字生态协同发展模 式下，组织的边界被打破，信息可在不同层级之间流畅传递 和共享，推动组织扁平化。在数字生态协同平台的赋能下， 创新要素可突破地理界限，助力企业快速获取丰富创新某， 提升创新水平。上汽某通过“我行MA某US”平台，打通企 业内部及上下游数据流，推动逐级汇报的科层结构组织转变 为以用户为中心的流程型组织，并实现客户、设计师、工程 师共创，极大提升新车开发效率。制约国有制造类企业数字化运营体系完善的五大难题国有制造类企业数字化运营实践虽然已取得初步成效， 但仍存在制约国有制造类企业数字化运营能力提升的关键共 性问题亟需解决。数字化理念变革不到位，顶层设计和战略 规划难落地。当前国有制造类企业“一把手”对数字化转型 的认识逐渐增强，但高层管理理念、中层工作思路和基层工 作方法等还没有完全适应数字化发展要求，数字化运营理念 还没能在企业深入推行。虽然已有不少企业从集团层面编制 并发布数字化相关战略规划，但受限于国有企业多层级的组 织架构，下属子公司、三级公司等在落实时往往存在理解不 到位、结合不紧密、实施不积极等问题，导致数字化顶层设 计和战略规划难落地。数字化人才供需错位，薪酬体系制约数字化人才引进。 据调研显示，民机制造、汽车、轨道交通、建材等行业国有 制造类企业均提出复合型人才严重短缺，且无法通过外聘来 解决的问题。另据数据显示，制造业招聘数字化岗位与期望 在制造业从事数字化工作的人才之间缺口接近某百分点。一 方面复合型人才培养周期长、成本高，另一方面国有制造类 企业薪酬水平与金融、科技、互联网等行业企业相比不具备 竞争力，导致国有制造类企业复合型数字化人才需求与供给 之间存在明显错位。采集不足、挖掘不深，致使数据要素效能难以释放。主 要体现在三个方面，一是企业“重自动化、轻数字化”导致 数据采集率不足，目前仅有某.某的国有企业能够实现现场数 据在线自动采集并上传，多数还未实现生产过程数字化与可 视化；二是企业内部数据流通不畅，受系统顶层设计缺失、 业务流程不规范、IT与OT跨域融通技术限制等因素影响， 企业内数据互通困难，某的企业都存在数据孤岛；三是数据 挖掘不深，在已实现现场数据采集的国有企业中，某某的国 有企业尚未开展专门数字化建模，仅开展了简单报表应用。标准“隐形壁垒”制约技术创新能力供给质量的提升。 我国工业软件、高端装备较大程度依赖进口，各类接口和格 式标准高度封闭且不统一，标准繁杂封闭增加了企业数字化 成本，也带来企业自主提取数据困难、数字化改造难度大等 问题。此外，国有制造类企业在数字化标准制定与协同方面 存在不足，企业并未实现基础通用数字化标准规范与企业自 身管理、技术、作业标准等的有机融合，而且制造类企业相 对更加注重专利布局，在行业标准制定方面积极性欠缺。数字生态协同赋能不足，协同效应发挥不充分。大多数 国企数字技术、知识沉淀与迭代创新不足，导致较少企业能 在生态构建方面承担主导方，某某年仅有某.某的工业互联网 平台+产业链/供应链协同试点示范由国企建设。同时，受创 新某开放共享不足、数字化生态资金支持不够等因素影响， 数字化协同创新所需的核心数据、关键算法模型缺失，导致 数字化协同创新环境不完善，协同效应并未充分发挥，据调 研，某某仅有某.某的规上国企与外部开展过创新某。完善国有制造类企业数字化运营体系的六方面对策建议一是强化思想认识，形成纵横贯通的协同组织架构。加 强内部联动与业务拉通，在推动各项国企改革的工作中，将 数字化运营体系的建设和完善贯穿其中，如在国企考核、标 准研制、技术创新、企业治理等重点工作领域将数字化运营 作为重点任务。联合工信部探索建立部际联席会议制度，共 同开展关键数字技术创新、数字基础设施共建共享、培育数 字生态等工作，协调制定重点领域规划某策，统筹推动重大 工程和试点示范。二是完善人才机制，提升复合型人才的数字化技能。支 持重点企业与科研院所制定高端复合型人才认定标准，支持 电信运营商等数字化服务商开展相关评估与认定，围绕管理、 应用、专业等人才需求建设国企“高端数字化人才数据库”， 为人才引培提供数据库支撑。探索数字化领先企业的对口帮 扶机制，鼓励复合型领军人才跨行业、跨领域挂职交流；针 对紧缺需求，鼓励通过新型柔性引才方式吸收互联网行业外 溢优秀人才。三是创新考核机制，建立长期主义数字化考核体系。在 做实考核“一把手”责任制的同时，将数字化运营成效纳入 领导干部考核参考指标。梯次化、分阶段设计考核指标，在 “一利五率”考核要求基础上，以“先期重效率、远期重效 益”的原则，弹性设计差异化、特性化考核目标和考察期限。 建立长期主义的考核体系，逐步强化数字化投入及成效考核 权重，增加数字化投资力度、人才培养、标准制定和国有数 据资产保值增值等指标。四是鼓励国企践行“国之大者”担当，投身国家数据要 素市场化大局。建立与国家数据局对接某机制，推进国有制 造类企业在数据产权、流通交易、数据运营等方面率先开展 相关试点工作。鼓励国有制造类企业积极融入国资央企大数 据体系，推动数据共享开放和数据融合创新应用。积极培育 行业数据运营服务商龙头，支持电信运营商等国有企业发挥 数字技术优势，推进行业数据某整合、数据对接和数据治理, 创新数据治理、数据应用和数据安全服务模式，为党为国当 好数据资产看门人。五是创制技术标准，助推企业数字化运营降本增效。鼓 励头部企业联合细分行业协会针对制造类研发设计软件、数 控系统、工控系统等平台工具，制定工业某数据、通信协议、 系统接口等标准规范。鼓励国有制造类企业围绕数字化过程 中基础性强、约束性高、协调面广的工作推进标准制定，加 强数字化发展中行业标准协同，推进数字化产品供给与应用 场景的标准化，通过商用推广、规模效应降低技术成本。开 展特定行业数字化运营评估以及标杆遴选工作，并以此推广 技术标准、分享建设经验。六是构筑协同生态，营造科学可持续的数字化发展环境。 支持打造数字生态共同体，引导完善协同创某台内部的考核 评价、成果共享、收益分配、风险共担等某共享利益分配机 制，健全多主体创新联动协同保障机制。引导国有资本设立 和完善数字化服务投资基金，重点投资一批生产性数字化服 务企业，创新基金管理、重视投后赋能。加强国有制造类企 业数字化运营资金支持，探索投资补助、无偿资助、奖励、 资本金注入等多种方式融合的专项资金支持体系。