制造业精益数字化六大发展趋势

从调研结果我们不难发现，企业普遍在战略层面认可精益数字化，但在执行层面仍倾向于短期运营改善，这一矛盾反映出精益数字化实践正处于从局部工具向全局战略转型的临界阶段。“精益数字化”不再是简单的工具叠加，而是作为一种颠覆性的驱动力，深层次地触发企业全方位的变革，重塑企业的价值创造方式与核心竞争力。驱动变革的核心逻辑在于将精益作为指导企业管理提升与数字化转型的“第一性原理”。

精益数字化的变革驱动力集中体现在三个方面：

一是以“精益思想”驱动企业实现端到端的价值流再造，通过系统性识别并消除流程中的浪费环节，实现资源配置与客户需求的精准对接，推动运营模式从局部优化走向全局协同。

二是岗位职能正加速从单一技能型向复合能力型转变。员工不仅需掌握数字化工具的使用，更要具备流程思维与持续改善意识，实现从任务执行者到价值创造者的角色跃迁。

三是企业组织结构正逐步从传统职能割裂形态向以客户为中心的端到端协同架构演进，打破部门壁垒，构建跨职能敏捷团队，形成更高效、更柔性的组织响应机制。

例如某工厂建设了全球重工行业首家世界经济论坛“灯塔工厂”。改造后，工厂工人由2000人减至500人，产量却由500台提升到3000台旋挖钻，不良品率降至0.5%以下，订单响应周期缩短约40%。工厂通过数字孪生、5G+工业互联网及AI质量检测，催生数字工程师、智能维保等新岗位，并以柔性产线打破传统部门壁垒，显著提升了交付效率与质量。

具层面向认知层面延伸，成为企业发掘“高阶关联”的关键引擎。通过大规模数据整合、模式识别与因果推断，AI能够揭示被经验或传统方法忽视的系统性约束、潜在矛盾，让企业在研发、生产、供应链、营销、服务、成本、质量与人才等全价值链要素中发掘“高阶关联”，从而开启新一轮的结构性改进。尤其对于已具备较高技术和管理能力的领军企业，AI的价值并不在于替代式的革命性变革，而在于实现“再改善一点点”的累积优势：以更短的PDCA周期、更小颗粒度的指标洞察，快速验证小幅方案并放大其链式效应。

需要强调的是，AI赋能要求以精益原则为底座，推动数据治理、模型管理与人机协同机制的同步建设，确保发现的“高阶关联”可被组织理解、内化并转化为可执行的流程改进与能力提升。由此，人工智能将成为推动精益数字化从经验驱动走向科学化、从局部优化走向系统优化的重要力量。

调研结果显示，企业精益数字化的核心目标在于提升效率与降低成本。为实现这一目标，人机协同已从精益实践中的一项“技术辅助手段”，逐步深化为达成该目标的重要支撑路径。

一方面，精益数字化坚持“以人为本”，强调既要让机械与软件承担高精度监测和重复劳动，又要让员工成为数字化生态的掌握者和价值创造者，实现“以人为中心”的自动化、智能化升级。例如，电气装备制造企业在精益现场导引基础上部署协作机器人，自动完成电子元件插装和焊接等多变工序，而操作人员实时通过终端监测进度并在遇到非标件时手动切换模式。这种安排使得生产现场兼顾了高一致性的标准化和柔性的切换需求，使每个模块出厂前都具备“高一致、可追溯、可快速重构”的状态。

另一方面，企业组织和员工能力正在向多能复合型转型。过去依赖经验的岗位正在向数据分析和跨岗位协同的复合能力拓展。调研指出，企业急需众多与精益数字化和人工智能相关的新型人才，如数据科学家、人机协同工程师、智能运维专家等；同时现有员工需提升数字素养和跨领域能力。例如，一些制造企业推动一线人员进行多岗位通训，使员工既能满足严格的质量标准化要求，又能根据订单变化灵活调整操作。企业内部也更倾向于跨团队、跨职能协作，打破传统部门壁垒，建立以价值流为中心的问题解决机制。以某灯塔工厂为例，通过在云端预演排产方案，工人借助AR眼镜实时监控机器人作业节拍，并可一键下发指令。机器人负责完成精度高达0.002mm²的AI视觉检测与焊接任务，工人则专注工艺优化与微调，实现了高校分工与协同作业。

未来，企业需要构建人机共生的生产组织：在通过协同机器人、智能工具和可视化终端等技术手段提升效率的同时，提升人的技能和决策能力，形成机器补充人类、人类指导机器的良性互动模式。只有强化人机协同，精益管理才能在智能化时代继续推动持续改进和组织创新。

数字孪生等新技术将加快重塑“持续改善”范式

数字孪生、人工智能等新技术突破了传统显性知识边界，将物理设备、工艺过程、生产流程等映射到虚拟空间，为精益持续改善提供了全新支撑。

一方面，人工智能引领“持续改善”新高度。人工智能通过强大的数据感知、模式识别与自主优化能力，为制造系统提供持续改进的智能驱动。基于机器学习与深度学习算法，AI能够从海量运行数据中识别人工难以察觉的微弱偏差、质量波动与效率损失点，实现更精细的异常检测和预测性维护。例如，在排产与调度环节，依托强化学习算法，AI可在多目标约束下自主探索更优解，不断压低库存、缩短交付周期、减少换线时间；在工艺与质量控管中，它可实现参数实时微调与异常预警，从而推动企业从研发到生产全链路持续挖掘微改进机会。人工智能使“持续改善”从理念转化为系统内生的、可持续的进化能力，最终引领制造系统不断逼近效率与品质的极限。

另一方面，数字孪生贯穿产品全生命周期，加速改善闭环。在研发阶段，可通过虚拟验证替代部分试制，大幅缩短迭代周期；在生产阶段，可利用分钟级实时孪生进行产线仿真，对生产节拍、质量波动进行预测和主动干预，从而显著降低能耗和浪费；在物流仓储环节，通过库存动态仿真优化补货策略，避免过度备货和应急成本。例如，引入能耗与排放模型后，企业可在数字孪生平台上对锅炉、压缩空气等关键设备进行联合仿真，提前优化节能方案，精准找到节能与产能的平衡点，最终实现能源和碳排放的双闭环管理。此外，数字孪生还提供了“先仿真后改造”的低风险实验场，企业可在虚拟环境中并行验证多种改进策略，快速筛选最佳方案后再应用于现实生产，显著降低试错成本与运营风险。

人工智能与数字孪生将把精益中的“持续改善”推进到一个新高度。未来，数字孪生将深度嵌入精益管理闭环，利用仿真持续发现改进方向、优化工艺参数，并在虚拟环境中反复试验改进方案，最终实现物理和虚拟双向反馈的智能化持续改善机制。通过这种方式，企业能够在保持安全的前提下，不断拓展改进边界，使精益改善更加精确、高效。

当前企业面临着 “不转型即出局”的严峻竞争环境，调研结果表明企业不断加大对精益数字化人才的培养投入、不断提升员工参与度，从而提升企业的内驱力。更重要的是，越来越多的企业也在积极强化自身在上下游的协同能力，统一的协同平台视为提升核心竞争力的必然路径，呈现出“从趋势到需求、由需求到行动”的发展脉络。基于统一平台的有效协同正成为主流方向。其核心在于平台通过统一数据标准和开放接口，将行业内成熟的工艺知识、算法模型及管理经验封装成标准化、可复用的模块。这些模块在持续调用与反馈中不断优化，最终沉淀为全生态可共享、可持续演进的数字资产。例如某工业互联网平台已接入工业设备400万台并深度服务超400家企业，显著提升供应链协同效率。

与此同时，外部趋势正迅速转化为企业内部的刚性需求。平台汇聚跨行业、跨环节的多元场景与实时数据，使广大企业能够以较低成本获取以往仅限于龙头企业掌握的高级精益数字化经验。这显著增强了企业应对碎片化订单、开展柔性生产、推进联合研发和共享库存的能力，使企业响应市场变化的速度大大提升。同时，人工智能、物联网、5G通信、边缘计算、数字孪生等新一代智能技术将依托统一平台和开放接口生态实现深度融合，推动不同厂商解决方案的协同整合，加速精益数字化解决方案在全价值链的集成落地。

值得关注的是，不断增长的需求催生广泛的企业实践，中小企业成为拥抱平台生态的主力军。在订单碎片化、交期缩短以及下游企业将实时数据接口纳入采购协议的多重压力下，中小企业面临“不转型即出局”的生存压力。积极嵌入平台生态的企业不仅将局部效率提升转化为系统性竞争优势，更在产业分工中取得了更多的话语权与更高的生态位，持续获得发展红利。平台提供的轻量化、可订阅式微服务，例如某轻量化MES系统，已服务全国超500家中小企业，覆盖生产管控、质量追溯与数据集成等核心功能，成为众多中小企业实现快速提升柔性切换、质量管理和动态调度能力的必然选择。未来，制造业的精益数字化演进将更加依赖于开放生态：企业通过赋能式平台构建轻量化数字底座，实现与合作伙伴的无缝协同，加速形成“多方共赢”的产业协作网络。

产业链供应链精益数字化成为下一阶段的核心演进方向

制造业在供应链协作层面已经普遍建立战略伙伴关系。调研结果显示，80.1%的企业已与供应商构建长期合作框架，表明供应链协作机制日益成熟，构建一体化的供应链数字生态正成为新的发展趋势。 通过共同的数据平台和协同机制，企业将精益生产理念贯穿于从供应商到最终用户的全程，逐步形成整体高效协同的产业集群，为行业高质量发展提供系统化支撑。

端到端协同提升成为共识，精益数字化的边界正由企业内部扩展至产业链供应链网络。越来越多的领先企业正将供应商、物流商、分销商一并纳入精益数字化管理体系，构建端到端的责任共同体，以实现全局协同优化和资源高效配置。在此过程中，数据贯通将成为关键支撑。通过打通供应链各环节的数据链路，实现订单、物料、设备等关键信息的互联互通与实时同步，各节点就能提前协同调整产能与库存，显著提升整体链条的响应速度、稳定性和韧性。更重要的是，供应链各主体可依托共享算法池进行联合库存与风险共担，如联合制定安全库存水平、共同分摊不确定性带来的风险等，避免个别环节的短板影响全链供应。通过这种多层次的创新协同，精益数字化的价值溢出效应将从企业内部转移到全产业链，全局优化带来的整体收益超过了单个企业能够实现的范围。

值得强调的是，在产业链供应链层面开展新品研发与创新的重要性日益凸显。供应链协同创新不仅能将设计理念、材料创新与制造工艺在更早阶段融合，缩短从概念到量产的迭代周期并提升一次性合格率，还能把关键工艺和核心零部件的能力一起固化到供应体系中，从而提高良率、降低成本并分散断供风险。

——内容节选自《中国制造业精益数字化报告（2025）》