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随着数字经济不断发展，数字化转型赋能制造业提质增效效果逐渐显现。但我国制造业数字化转型还存在着渗透率低、企业各环节数字化转型不均衡的问题。有统计数据显示，我国制造业数字化的渗透率仅为19.5%，低于发达国家33%的平均水平；数字化转型对于我国制造业企业在产品研发、制造环节的应用，明显低于办公自动化和客户服务等环节。
制造业数字化转型可从研发环节寻求突破
制造业数字化转型的关键是提升企业应对市场变化的能力控制工程网版权所有，产品研发作为决定产品能否满足市场需要的关键环节，可成为制造业数字化转型的重要突破口。C2M（用户直连制造）业务控制工程网版权所有，以销售数据解析用户需求，反向作用于制造企业产品研发，这种依托消费市场主导的产品研发、生产，也将成为制造企业数字化转型的重要方向之一。
产品研发过程中，需求和设计环节出现问题的概率占到全流程的70%和20%，且随着研发流程的不断推进，纠错成本会持续增加。而在产品研发阶段融入数字化应用，可为增加研发准确性提供一种途径。
数字化转型在产品研发端的价值还体现在数字孪生在产品研发环节的应用。利用虚拟模型进行可重复、参数可变的仿真实验，测试、验证产品在不同外部环境下的性能和表现，从而提高设计的准确性和可靠性，缩短研发流程，大幅降低研发和试错成本。此外，通过数字孪生模拟产品、工艺和资源及其相互作用，预测真实世界。将预测结果与实际值进行比较，可以有效支持产品持续改进。
值得一提的是，在产业应用方面，数字孪生在产品研发环节的应用对于飞机制造、新药研发等设计周期长、开发难度大的行业更具价值；而对于一般制造业，若要在研发环节使用相关技术，还需充分考量投入产出比。
挖掘数据价值，带动产业链各环节数字化转型
前大多制造企业数字化转型未达到C2M的程度，而是处在较为初级的用户直连销售（C2S）层面。随着数字化的深入和数据量的不断积累，数字化转型会逐渐从销售端向渠道端、生产端乃至研发端渗透。
数字化转型真正取得大的效益，需要深入挖掘数据要素价值，通过产业链各环节协同，实现数据要素在上下游企业间的流转。当越来越多的企业利用数据要素创造出了财富，数据要素的价值才能得到更好的体现，进而带动更多的企业参与到数字化转型中来。
而实现产业链数据共享和价值挖掘并非易事CONTROL ENGINEERING China版权所有，需要产业链中具有主导地位的链主企业带动产业链各环节进行数字化转型，让中小制造企业加入产业链数字化转型队伍中，实现产业链各环节的数字化。例如，链主企业可通过建立起数据市场，为中小制造企业数字化转型提供场所和动力。
同时www.cechina.cn，实现制造企业数字化转型还需要市场、政策和技术三方面的支持。在市场方面，数据收益与贡献不匹配是许多企业不愿参与数据交易和数字化转型的重要原因，这就需要构建合理的市场机制，当数据交易切实为企业带来“高回报”时，企业数字化转型才会变得水到渠成。在政策方面CONTROL ENGINEERING China版权所有，可以预见数据资产法或数据资产条例等相关文件将陆续制定出台，为数据进入流通环节提供更加系统化的指引。而技术方面，随着数字技术的成熟，区块链、可信计算等技术可以在保障数据安全的同时www.cechina.cn，实现数据交换、使用，并创造价值。
提高制造业的数字化转型渗透率，应该鼓励和引导互联网平台企业加大科技赋能，参与建设和运营数字基础设施，在工业生产、商品流通等领域提供更加数字化、智能化的软硬件服务，实现全产业链在物流、资金流、信息流等方面的高效流转和良性循环；同时www.cechina.cn，发挥平台在链接双边或多边主体、提高市场供求匹配效率等方面的积极作用，在共建全国统一大市场、共享科技研发资源、共促科技成果的外溢转化等方面塑造更显著的规模效应。
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