提案者：林雨

为深入贯彻全省推进新型工业化暨制造业智能化改造数字化转型工作会议精神，加快制造业“智改数转”步伐，目前成都市正开展制造业智能化改造数字化转型的相关工作，着力打造一批包括智能工厂和数字化车间建设在内的省级以上制造业数字化转型升级的标杆项目。2023年，成都市认定了35个智能工厂和73个数字化车间，较去年认定的13个智能工厂和37个数字化车间，分别增长170%和97%，全市数字化转型取得一定成效。到2025年底，成都市在汽车零部件及配件、智能终端、集成电路制造等5个试点行业将改造企业360家以上（其中规上310家、规下50家），实现试点行业规上企业数字化二级及以上占比达到90%以上。预计到2026年，成都市计划培育超过100个智能工厂，建设超过300个数字化车间、超过500条数字产线、超过3000个智造单元。

一、发展现状

近年来，成都市大力推动智能制造，探索制造业转型发展新模式，积极培育48个智能工厂和110个数字化车间，打造4个国家级智能制造示范工厂和31个优秀场景，2家单位获评国家"数字领航"示范，建成2座全球"灯塔工厂"，企业数字化、网络化、智能化发展水平得到显著提升。截止2023年底，成都累计已有智能工厂和数字化车间158个，全市制造业智改数转工作呈现以下几方面特点：

（一）从产业上看，全市两大万亿级产业集群智能化、数字化水平遥遥领先。电子信息、装备制造两大支柱产业数字化转型呈集群化发展，其智能工厂及数字化车间占总数的54%。其中，智能工厂数量最多的是电子信息产业（17家），占比35%，主要集聚在智能终端、电池储能等细分领域；数字化车间数量最多的是装备制造产业（47个），占比43%；其次是智能终端、食品、新材料、汽车4个细分领域，数字化车间占比共50%。

（二）从区域分布看，成都市50%的数字化车间汇聚在龙泉驿区、成都高新区、郫都区、新都区等四个区县。主要原因是龙泉驿区作为西部重要汽车产业基地，发挥一汽·大众、领吉汽车等龙头企业辐射带动作用，推动汽车产业高端研发、生产制造、技术创新、产品服务全链条融合发展；成都高新区、郫都区由于电子信息产业集群科技含量高、创新水平高、智能化程度高等产业特性，拥有智能工厂及数字化车间占全市近30%；新都区得益于成发、中航发涡轮院等链主企业，在装备制造领域初具规模效益。

（三）从智能制造能力成熟度看，成都市绝大部分制造业企业处于一、二级水平，智能制造能力有待提升。在成都市60个样本企业中，有28家处于一级（规划级，更注重装备自动化、数控化，信息系统建设滞后）及以下成熟度，占比47%；25家企业处于二级（规范级，信息系统通常以企业资源计划为核心，研发设计、计划调度、设备管理等业务数字化管理水平不足），占比达42%；7家企业处于三级（集成级，企业信息系统建设相对完善，装备、系统实施集成）成熟度，占比11%。从选取的样本来看，目前暂无智能制造能力成熟度达到四级（优化级）和五级（引领级）的企业。

二、存在问题

（一）企业智改数转意愿强行动少，广大中小企业大多处于观望状态。企业智改数转的意愿随企业规模不同呈现差异。总体来看，近六成企业明确表达有意愿进行相关工作，但在这些企业中，29.8%的企业近三年年均改造项目不足1个、28.5%的企业年均改造投资规模不足50万元。同时，营收高的大型企业改造意愿更为强烈、行动也更为主动，近三年在智改数转方面年均投资规模达500万元以上的企业占16%，多为年营业额5千万元以上的行业头部企业。中小企业仍首先面临经济下行压力下的生存难题，短期内专注于开源节流、增加盈利，稳业绩防下滑是企业的首要任务，对智改数转大多观望，仍处于“不敢转”“不会转”的状态。

（二）企业改造升级重智能化改造弱数字化转型，制造业全产业链的“数转”仍比较缺乏。调查结果显示，多数企业尚未建立清晰的“数转”战略，在已开展不同程度的“智改数转”的企业中，分别有55.3%、39.7%、40.5%的企业从“新技术或新设备的升级改造”“新工艺和新方法的替代改造”“节能、环保、绿色提升改造”方面实施了智能化改造，有35.9%的企业从“企业内部管理系统数字化改造”方面实施了数字化转型，其他类型数字化实施比例不足20%，反映出绝大多数企业智改力度普遍高于数转，制造业全产业链的数字化转型工作仍比较缺乏。

（三）企业智改数转缺乏前期整体规划，导致不同阶段智改数转系统、设备、数据之间无法联通。一方面，中型企业大多已实现部分生产经营环节数字化改造和系统上云，但因前期缺少整体规划，建成的系统与系统、设备与设备互联困难，陷于“半上半不上”“比全人工还费劲”的困境。例如，某动力公司目前拥有生产设备600余台，一半是有系统功能的新设备，可自动统计生产情况、设备运行状态等，另一半则是老旧设备，生产数据仍依靠人工表格记录，新旧设备混杂使用、管理模式无法统一，反而拉低了生产效率。另一方面，龙头企业大多数字化布局较早，信息化建设已基本完成，但因前期未建立统一的数字底座、全产业链缺少协同，以致“数据孤岛”问题凸显。例如，本地某药企在生产、管理、供应链等环节存在超过20个不同类型的数字化系统，各系统账号密码各有不同、数据难以互通。

三、工作建议

（一）强诊断降成本树标杆，多措并举提升制造业企业智改数转意愿。

强化制造业企业产线智能化评估诊断工作，建议省市经信部门牵头打造省市“智改数转”评估服务平台，重点针对规模以上工业企业进行产线数字化智能化诊断服务，对参与诊断企业予以评估费用部分补贴，引导企业依据诊断结果加速实施数字化智能化改造；国资与金融部门加快开展金融行业赋能“智改数转”试点，开发创新型金融产品助力制造业企业“智改数转”，进一步降低企业智能化改造与数字化转型成本；发挥数字经济、绿色低碳等省市产业发展投资引导基金乘数效应，撬动引导社会资本扩大投入，助力本地制造业企业提档升级，加速推动智改数转；税务部门加快推动制造业“智改数转”研究开发费用纳入研发费用加计扣除等所得税优惠政策；通过制造业数字化转型现场会，数字赋能深度行，5G+工业互联网进企业、进园区、进集群“三进”行动等形式多样的活动，评选一批智改数转示范单位，做好典型案例的经验总结和推广。

（二）引人才优服务建平台，综合施策夯实制造业企业数字化转型基础。

推进制造业数字化转型领域产教融合，依托当地高校、龙头企业及专家学者联合申报市级产教联合体，搭建校企协同育人机制和平台，支持有条件的高校建设网络安全学院，推进数字化转型实训基地建设；通过“蓉漂计划”等人才工程招引一批智改数转高端人才，成立智改数转专家委员会，建设数字化人才共享中心，为本地制造业企业智改数转提供技术支持及科研人才力量保障；梳理数转智改供需资源清单，重点针对成都市千亿级以上产业集群征集重点行业及细分领域智改数转关键共性需求，针对性建立优质供应商、产品、服务供给资源池，推动供应商与需求单位精准对接；推进人工智能赋能制造业典型应用场景建设推动打造制造业数字化转型应用推广中心、工业互联网应用体验中心等公共服务平台，建设完善制造业高端发展产业生态。

（三）聚焦关键整体规划，突出重点分步实施，不断提升制造业智能化运营能力。

聚焦关键工序智能化、关键岗位机器人替代、生产过程智能化控制、供应链优化等重点环节，针对重点行业智能化改造和数字化转型制定实施指南及评价体系；针对多种软件数字底座不统一造成的“信息孤岛”问题，开展工业软件“揭榜挂帅”，着力破解重点领域“卡脖子”问题；优化重点企业、产业园区千兆光纤网络，大力推进5G专网建设，加快建设5G基站，推动制造业企业开展移动物联网“万物智联”行动；推动传统制造业智能化建设、智能化生产、智能化管理，实现传统制造业从量的增长向质的提升转变，并在核心领域实现重大突破，提高智能制造的核心竞争力。