成长型企业是中国经济发展的主力军，也是数字化转型的主战场。传统人力成本优势的缺失、疫情常态化，以及数字经济、产业互联网对于数字基础的要求等因素共同构成了成长型企业数字化转型的驱动力。近年来，工信部围绕中小企业开展的一系列数字化赋能行动取得了明显的成果，“专精特新”等企业依托数字化创新取得的成果及迸发的强大发展潜力，也为成长型企业数字化建设提供了良好的标杆。
制造是制造业之本，也是企业得快速成长的根基。智能制造，也成为成长型制造业依托数字化转型实现高质量增长的重要路径。
2022年3月18日，由ENI经济和信息化网与戴尔科技集团联合主办的“工业互联网赋能、数字新科技助力——成长型企业智能制造加速之道”直播间活动中，中国信通院政策与经济研究所总工程师何霞、中集青岛冷藏产业基地CIO耿峰、戴尔科技集团大中华区企业级解决方案能力中心制造业行业拓展高级经理吴天耀，结合成长型制造业智能转型过程中存在的问题短板，从宏观政策背景、数字技术成果、方法路径进行了深入剖析。并就AI在制造业的应用、智慧用工等大家感兴趣的问题进行了详细讲解。
何霞 中国信通院政策与经济研究所总工程师
何霞在演讲中提到，近年来数字经济发展进入新阶段：工业互联网融合应用持续深化、数字经济迈向发展与规范并重阶段、数字经济普惠共享将取得新突破。我国的数字基础设施为企业数字化、智能化转型提供了良好的技术环境。5G在规模化应用的过程中，应用范畴逐渐覆盖了研发、制造、管理、服务等制造业全流程，跨界的公众服务体系建设也降低了中小企业5G融合产品和解决方案研发及应用的门槛。
然而，对于为数不少的成长型企业来讲，对转型概念及价值认知不足从而导致的转型动力不足、缺少系统性的理论方法指引、缺乏资金、技术、人才等内部外部资源支撑等因素，依然是当下智能转型普遍存在的困难和问题。对此，何霞建议，成长型企业应该抓住工业互联网加速落地应用，成为制造业智能化转型关键路径的契机，学好政策、加入示范区、用好平台资源，融入产业生态，解决当下企业智能转型存在的问题，依托良好的政策和产业创新生态，加快实现智能制造转型。
吴天耀 戴尔科技集团大中华区存储平台及解决方案事业部制造业业务拓展高级经理
疫情常态化为企业的正常运营带来了诸多挑战，包括原材料供应受疫情影响不稳定、不充足，用户在疫情高中风险区难以触达等。对此，有部分企业能够及时将应对挑战与企业发展战略相结合，快速反应。推出了数字化转型、智能制造提速，提升供应链韧性、紧抓现金流等应变措施，吴天耀总结为：顺势智造。
在演讲中，吴天耀为参会成长型企业管理人分享了流数据、去中心化、5G、边缘计算等知识点，更是结合成长型企业的特点，详细介绍了戴尔科技集团“非侵入式智能传感+边缘计算+敏捷后台的整体闭环”生产互联方案所具备的即插即用、无损安装、按需投入，无数字化基础门槛等特点，可以在较小投入的基础上帮助企业实现设备的实时监测、降低非计划停机频次、提高维保效率、提高设备使用率。
对于AI等数字新兴技术在成长型企业的应用，吴天耀介绍了戴尔“产线边缘计算小AI套餐包”，该套餐不仅投入低，对于企业的数字化水平以及员工操作水平并没有太高的要求，可以相对独立部署，提质增效价值实现的周期也相对较短。演讲的最后，吴天耀就轮胎行业车间小AI的应用、质量监测、生产互联数字化工厂等内容，结合典型客户和戴尔的应用场景作了详细的介绍。
耿峰 中集青岛冷藏产业基地CIO
中集青岛冷藏产业基地CIO耿峰将智能制造定义为“机械加数字、自动化生产线、数字化车间、数字化工厂、数字孪生”五个阶段，其目标对内是降本增效，对外则意味着业务创新。工业化、数字化、精益化则是以数字化工厂为载体实现智能转型的三大要素。
之后，耿峰介绍了企业数字化精益工厂建设构想及模型。即基于两化融合管理体系，首先通过需求调研与分析，实现生产计划、生产执行、物流配送等基础数据采集，规范及标准化，夯实改善数据基础;第二步则是通过产能、质量、效率、异常等数据分析来识别改善流程及运营;最后实现通过数字化平台数据应用，消除浪费、平衡生产，进一步支撑公司的运营决策的效能。
传统用工成本面临巨大挑战，企业数字化能力的不断提升，使得企业精细化用工管理、制定科学合理绩效提升员工积极性成为刚需。耿峰在演讲中详细介绍了企业精益工时系统基于劳动用工基础数据，管理员工技能、培训记录，证书和指名作业以及员工绩效等等，实现了用工管理透明化、效能提升;支持多产线/单产线班组间人员排班、调度管理;提升小批量灵活生产模式下的人力资源调配、效率管控能力;细化员工考勤管理，班组出勤、生产工时透明化;构建劳动力资源池建立员工技能资源库(技能等级、多技能)，支持人力资源协同，人力资源结构可视化、动态管控等功能。
200多位华北及东北区域成长型企业数字化管理人参与了此次直播，而此次直播分享的政策背景、方法路径、数字技术应用场景、痛点问题方案，也将为参会企业下一步智能制造加速提供全面的借鉴与参考。
（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
