在當前國家新基建戰略的推動下，制造業正經歷著一場前所未有的數字化轉型浪潮。新一代信息技術如人工智能、大數據和區塊鏈等正不斷取得突破，為制造業的未來發展鋪設了新的道路。特別是在新冠疫情的沖擊下，數字化轉型從原本的“可選項”迅速轉變為關乎企業生存與發展的“必答題”。
全球范圍內，數字化轉型已成為企業發展的核心戰略。數據顯示，到2020年，全球數字化轉型相關行業增加值高達18萬億美元，全球及中國1000強企業中有大量企業都將數字化轉型視為企業戰略的核心。這一趨勢不僅限于個別企業，而是整個行業的必然選擇。預計在未來幾年內，絕大多數業務關系將實現無人類互動管理，數字化轉型將對90%的行業帶來顛覆性影響。
制造業作為國民經濟的支柱，在新基建戰略的推動下，正加速與工業互聯網、5G通信和人工智能等技術融合。全國31個省市紛紛出臺相關政策支持大數據發展，國家也將數據列為生產要素，明確提出加快培育數據要素市場。這些政策舉措為制造業的數字化轉型提供了堅實的政策保障。
在數字化轉型的進程中，數據已成為驅動業務重構的核心生產要素。傳統制造業的發展模式面臨跨界競爭的挑戰，一些原本不屬于行業內的企業憑借數據驅動的創新模式，成功沖擊了原有市場格局。例如，通過大數據分析，企業可以實現更精準的生產計劃預測；實時監控全球供應鏈數據，優化物料采購策略；借助客戶行為大數據和VR技術，快速迭代產品設計和實現定制化調整。
戴爾科技通過構建“數字化—網絡化—智能化”的發展路徑，形成了獨特的核心競爭力，為制造業數字化轉型提供了有益借鑒。其與國內機構合作發布的相關報告，從理論與實踐層面為傳統產業轉型提供了指導。網絡化協同、智能化生產和個性化定制等成為企業追求的方向。物聯網技術的應用使企業能夠實時監控產線效率，通過數據分析優化生產流程，AR/VR技術則提供了新的操作員培訓方式，提升了培訓效果和生產安全性。
面對海量數據處理需求，多種技術的融合應用成為發展趨勢。Hadoop、MPP與傳統數據庫技術各有優勢，企業需根據數據規模、結構和業務需求靈活選擇和組合技術方案。在數據管理體系中，數據按照生命周期、形態和時效性等進行分類管理，實時數據通過流計算和內存計算技術處理，以滿足實時決策需求；歷史數據則通過數據挖掘技術，為研發優化和預防性維修提供支持。
在企業實踐中，許多企業面臨著系統連接復雜、計算性能不足等痛點。某集團通過深入研究數據應用，打造了五類大數據應用場景，形成了數據產品，并搭建了大數據計算與分發平臺，實現了數據的敏捷分析與標準推送。這不僅提升了生產效率，優化了供應鏈管理，還助力產品研發改進，為企業創造了新的競爭優勢。
制造業的數字化轉型是在政策支持與技術驅動的雙重作用下展開的。云計算、大數據、物聯網、AI和5G等技術的不斷進步，為轉型提供了強大動力。從設計、研發到生產、運營，整個產業鏈正在經歷數字化重構。對于制造業企業而言，順應這一趨勢，以數據為核心，構建完善的數字化體系，是占據有利位置、迎接廣闊發展空間的關鍵。
