摘要：随着科技的飞速发展，数字化转型已成为企业提升竞争力、实现可持续发展的关键路径。2025年，制造业将迎来数字化转型的关键节点。在这一过程中，AI技术的融入更是为企业带来了前所未有的机遇。本文将解码上周的直播活动，深入探讨2025年制造业数字化转型的现状、趋势，以

随着科技的飞速发展，数字化转型已成为企业提升竞争力、实现可持续发展的关键路径。2025年，制造业将迎来数字化转型的关键节点。在这一过程中，AI技术的融入更是为企业带来了前所未有的机遇。本文将解码上周的直播活动，深入探讨2025年制造业数字化转型的现状、趋势，以及AI技术在其中的关键作用。

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如果您急于探索25年“数“智”化发展规划，那就紧随小编的图文步伐，继续看下去吧！

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数字化转型：从信息化到数智化

有多少人能清晰分辨信息化、数字化和数智化，在探讨数字化转型之前，我们需要明确这三者的区别。

信息化的核心是“信息的流通与共享”，像钉钉、飞书这类企业办公软件，能让不同部门、岗位快速获取所需资料，减少信息孤岛，实现数据随时可查（在权限范围内）。

数字化则是在信息化基础上，将企业原本纸质或手工流程转化为电子数据，打通业务流程数据，为决策者和管理者提供依据，减少主观臆断，提高精度和速度。

而数智化借助大数据、人工智能等先进技术，让数据“活”起来，发挥其价值，实现决策支持甚至自主决策。

详细介绍可移步历史图文：《深度剖析：信息化、数字化与数智化的差异与关联》

简而言之，信息化关注信息共享，数字化聚焦流程优化，数智化则致力于让数据发挥最大价值。随着技术的不断进步，制造业的数字化转型正逐步从信息化迈向数智化阶段。

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25年：企业数字化转型的黄金时机

当我们对信息化、数字化和数智化有了清晰的认识后，就可以深入探讨今天的主题了——2025年制造业数字化转型规划。

技术成熟与机遇叠加

从技术成熟度和创新应用角度来看，2025年为企业数字化转型带来了诸多独特优势和机遇。当前，主流数字化技术发展态势良好，人工智能在图像识别、自然语言处理方面准确率颇高，大数据处理技术也高效便捷。

在制造业生产环节，利用人工智能优化生产计划，可提高生产效率；管理层面，借助大数据分析员工绩效，能优化管理策略；营销领域，依据人工智能分析消费者偏好，实现精准营销。

工信部也将“AI + 制造”作为数字化转型的驱动力，这足以证明其重要性。

AI技术融入带来变革

与传统数字化转型相比，AI技术的加入为企业带来了显著变化。

AI技术不仅能够帮助企业实现智能化决策支持，通过机器学习算法发现隐藏在复杂数据中的规律与趋势，辅助管理层制定前瞻性战略；还能够实现自动化流程升级，通过RPA技术模仿人类操作处理数据录入、文件整理等枯燥工作，提高整体流程运转效率。

不同规模企业的转型路径

不同规模的制造企业在2025年数字化转型的技术路线和AI切入点各有不同。

大型企业组织架构和业务流程复杂，其转型侧重于系统集成与全面数字化。例如，建立统一数据管理平台和数字化运营体系，整合ERP、MES、QMS等信息系统，实现全流程数据互联互通。加大对大数据平台和云计算投入，利用AI进行产品研发创新、生产过程优化、供应链管理等。

中小型企业则更注重基础业务的数字化起步和重点业务环节的数字化突破，通过数据驱动的精细化管理来提高运营效率。

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IT部门：数字化转型的先锋规划

转型规划的整体思路

IT部门在企业的数字化转型中扮演着至关重要的角色。2025年，IT部门的转型规划需要紧密围绕企业的业务战略展开。首先，需要对企业现有的IT基础设施、系统架构、数据资产和人员技能进行全面评估。其次，IT部门需要考虑如何通过AI技术提升企业的竞争力，解决业务痛点，并顺应技术发展趋势。

AI转型的具体规划

如果企业决定进行AI转型，IT部门需要从场景挖掘、目标设定、规模试点和效果评估等方面进行规划。例如，通过与各业务部门深入沟通，梳理出优先级需求清单；在小范围业务场景试点AI应用，收集用户反馈，监测实际效果；建立多维度的评估指标体系，周期性评估AI转型项目的整体成效。

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数字工程师：推动企业AI转型的新力量

工信部发布的《制造业企业数字化转型实施指南》强调了“场景”这一关键词。企业需要将复杂的行业整体数字化转型问题转化为一个个更具操作性的场景转型问题，实现“化整为零”“化繁为简”。

海岸线科技的数字工程师是融合了AI、RPA、数据和机器人技术的创新解决方案，旨在解决制造业中的人效瓶颈和数据孤岛问题，其产品架构采用“1+X+N”模式，即一个平台、多个应用场景和多个模型的结合，能够覆盖经营决策、研发设计、质量改进等多个环节。

图：拥抱大模型 海岸线科技数字工程师

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可靠性分析（FMEA）场景

在制造业的质量控制领域，FMEA一直是确保产品可靠性和生产质量的关键工具。然而，传统FMEA分析方式面临着诸多挑战，例如专业人才稀缺、分析过程耗时长，以及质量评估难度大等问题，这些问题严重制约了企业的效率和质量管理水平。

海岸线科技的数字FMEA工程师不仅可以辅导生成和自主创作DFMEA、PFMEA，进行成熟度评估，同时，借助智能化技术，将制作周期从传统的数周甚至数月缩短至数小时，显著提升文档的质量和准确性。

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产品追踪追溯场景

针对企业原有数据追溯系统存在的数据分散、查询繁琐等痛点，数字工程师（追踪追溯）凭借其创新的Q-TOP模型，能够快速打通各系统之间的数据壁垒，实现数据的高效整合与流通。同时，该系统支持个性化查询需求，提供多样化的数据展示形式，帮助用户更直观地获取信息。

如果您希望深入了解海岸线科技在全面质量管理中的丰富应用场景，或者需要专业支持来进一步规划企业2025年的数“智”化发展战略，欢迎随时和我们进行沟通

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来源：无比科技