智能工廠梯度培育體系構(gòu)建與實施路徑

1?智能工廠培育體系應用現(xiàn)狀

1.1?智能工廠培育綜述

開展智能工廠培育，是我國制造業(yè)向“高端化、智能化、綠色化”轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略需求。2024年 10月，國家工業(yè)和信息化部等六部門聯(lián)合印發(fā)了《智能工廠梯度培育行動實施方案》，構(gòu)建了“基礎級、先進級、卓越級、領航級”的智能工廠梯度培育體系，并明確了各層級目標。基礎級旨在推動核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)字化改造與數(shù)據(jù)采集；先進級致力于實現(xiàn)跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)互通與協(xié)同優(yōu)化；卓越級著重構(gòu)建全流程智能化決策體系；領航級則要形成自主進化的制造智能體系，并創(chuàng)新未來制造模式。同時，該方案還同步給出了《智能制造典型場景參考指引》（表1），為各級智能工廠建設內(nèi)容提供了具體參考。江蘇省作為制造業(yè)轉(zhuǎn)型先行區(qū)，明確提出了要分層分級推進江蘇智能工廠建設，實現(xiàn)生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量和經(jīng)濟效益的全面提升。要充分考慮省內(nèi)中小企業(yè)占比高的特點體現(xiàn)層級標準的差異化，要充分考慮蘇南蘇北產(chǎn)業(yè)差異設置區(qū)域特色化路徑，要充分考慮支撐服務體系及其生態(tài)創(chuàng)新服務資源的優(yōu)化配置。

表 1   智能制造典型場景參考指引表

在智能工廠培育中，要注重“IOT技術融合”與“綠色低碳”雙軌推進。石菲提出，智能工廠需實現(xiàn)“智能化-綠色化”雙路徑融合。但現(xiàn)有研究還存在諸多不足，例如中小企業(yè)適配機制缺失，國家文件要求智能工廠培育對象需“規(guī)模以上”，但江蘇中小企業(yè)居多，這些企業(yè)智能制造成熟度普遍只有二級水平，導致政策普惠性不足。地方政策與國家行動銜接存在斷層，分層分級財政支持尚未全面覆蓋。此外，當前研究重點在靜態(tài)成熟度評估，缺乏對轉(zhuǎn)型過程的動態(tài)監(jiān)測，有70%企業(yè)因未建立轉(zhuǎn)型績效評估體系導致資源錯配，亟需構(gòu)建“建設-評估-優(yōu)化”閉環(huán)模型。

1.2?現(xiàn)有智能工廠評價標準

《智能制造能力成熟度模型》（GB/T 39116—2020）是國內(nèi)智能工廠建設與評價的核心國家標準。該模型將企業(yè)能力的全面提升概括為人員（P）、技術（T）、資源（R）和制造（M）四大類核心能力要素，所以該模型簡稱為PTRM模型（圖1）。該模型以制造能力提升為核心，以人員、技術、資源為保障。《智能制造能力成熟度評估方法》（GB/T 39117—2020）是《智能制造能力成熟度模型》的配套執(zhí)行文件，對各能力要素、能力域、能力子域進行了權(quán)重設計、評分和計算方法設計。

圖1 智能制造能力成熟度評價指標體系

根據(jù)《智能制造能力成熟度模型》，將企業(yè)智能制造能力成熟度分為 5個等級（圖 2），由低到高分別為一級（規(guī)劃級）、二級（規(guī)范級）、三級（集成級）、四級（優(yōu)化級）和五級（引領級）。較高的成熟度等級要求涵蓋了低成熟度等級的要求。成熟度等級規(guī)定了智能制造在不同階段應達到的水平。一級，企業(yè)開始規(guī)劃智能制造的基礎條件建設，對核心業(yè)務（設計、生產(chǎn)、物流、銷售、服務）進行流程化管理；二級，企業(yè)應采用數(shù)字化裝備、信息化手段等對核心業(yè)務進行數(shù)字化改造，實現(xiàn)單一業(yè)務內(nèi)部數(shù)據(jù)共享；三級，企業(yè)對裝備、系統(tǒng)等進行集成，實現(xiàn)跨業(yè)務數(shù)據(jù)共享；四級，企業(yè)應對人員、裝備、產(chǎn)品、環(huán)境和生產(chǎn)過程等數(shù)據(jù)進行挖掘，實現(xiàn)對核心業(yè)務的精準預測和部分業(yè)務的優(yōu)化控制；五級，企業(yè)基于模型驅(qū)動業(yè)務優(yōu)化和持續(xù)創(chuàng)新，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同并衍生新的制造模式和商業(yè)模式。

1.3?智能工廠培育中存在問題剖析

盡管我國智能工廠建設取得了顯著成效，但是仍存在諸多系統(tǒng)性瓶頸，制約了智能工廠建設整體效能。

圖2?智能制造成熟度等級

一是標準體系與應用實踐“脫節(jié)”。雖然國家出臺了《智能制造能力成熟度模型》等標準，但是眾多中小企業(yè)仍反映標準“看不懂、用不上”。標準條款的普適性與行業(yè)差異化缺乏有效銜接，企業(yè)在自評估與建設過程中難以精準對標。而“燈塔工廠”的評選，嚴格區(qū)分了“單一燈塔工廠”“端到端燈塔工廠”“可持續(xù)燈塔工廠”三種不同類型，并將通用技術與不同行業(yè)的核心業(yè)務深度、定制化融合。

二是技術應用與典型場景“失衡”。《智能制造典型場景參考指引》中的應用場景其實就是解決方案，但其有漸進式落地過程，需要根據(jù)企業(yè)技術應用成熟度、企業(yè)所處的不同行業(yè)、智能工廠建設的不同等級等，有序推進智能工廠建設，但因企業(yè)對典型場景理解的偏差，導致企業(yè)難以準確規(guī)劃。

三是培育梯次與實施路徑“斷層”。企業(yè)依據(jù)政府文件或標準推進智能工廠建設，無正確的指導方針、實施路徑、培育方法；文件只告知了如何評選智能工廠，卻沒有告知如何開展智能工廠的升檔提質(zhì)。大多數(shù)企業(yè)仍聚焦于設備與軟件的投入，卻忽視了與之匹配的組織架構(gòu)、流程變革與人才體系建設等。麥肯錫研究表明，70% 的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型未能達到預期目標，主因就是“組織與文化障礙”。

四是服務資源與生態(tài)協(xié)同“缺失”。智能工廠培育資源高度向頭部企業(yè)傾斜，廣大中小企業(yè)轉(zhuǎn)型所需的人才、資金、服務等缺失，“不敢轉(zhuǎn)、不會轉(zhuǎn)、沒錢轉(zhuǎn)”的困境一直沒有得到破解，中小企業(yè)亟需低成本、輕量化的解決方案和精準的政策扶持，得到高端服務資源輔導，得到復合型人才的支撐。

五是鏈內(nèi)輻射與產(chǎn)業(yè)帶動“有限”。企業(yè)與其所在產(chǎn)業(yè)鏈上下游間缺乏高效的協(xié)同機制，難以形成如燈塔工廠所實現(xiàn)的端到端價值流打通，導致智能工廠往往成為“信息孤島”，限制了已建智能工廠的提檔升級，需要借鑒“燈塔工廠”價值實現(xiàn)、用例集成、賦能要素等多維度重構(gòu)智能工廠評價標準。

2?基于梯度躍遷模型的智能工廠培育體系

引入“適應性效率”理論來研究智能工廠梯度培育體系。“適應性效率”是新制度經(jīng)濟學家道格拉斯·諾斯提出的核心概念，用于衡量制度應對不確定性環(huán)境的適應能力，強調(diào)制度可通過開放學習和分散決策實現(xiàn)動態(tài)調(diào)整。該理論可應用于轉(zhuǎn)型經(jīng)濟體分析，提升制度適應性效率的實施路徑。依據(jù)“適應性效率 ”理論構(gòu)建智能工廠“梯 度躍遷”模型（圖3）。

圖3?智能工廠“梯度躍遷”模型示意圖

該模型共分為目標層、過程層、工具層、結(jié)果層4層。目標層為智能工廠培育梯度，為企業(yè)提供清晰的、可攀登的階梯目標，同時對應智能制造成熟度等級；過程層是說明每個梯度對應有環(huán)節(jié)及所需構(gòu)建的核心能力；工具層為典型場景庫，企業(yè)可選擇合適的場景來構(gòu)建所需能力，以解決標準與應用脫節(jié)問題；結(jié)果層是智能工廠每個梯度應該產(chǎn)出的效益，以體現(xiàn)價值驅(qū)動。該模型自左至右體現(xiàn)了智能工廠梯次演進。模型清晰展示了如何通過政策引導和服務賦能，在典型場景庫的支持下，一步步完成核心能力建設，最終實現(xiàn)梯度躍遷并獲得實實在在的效益產(chǎn)出。

依據(jù)智能工廠“梯度躍遷”模型，構(gòu)建“智能工廠培育梯次與智能制造能力成熟度等級”的適應性分析表（表2）。

表 2   “培育梯次-成熟度等級”適應性分析表

根據(jù)“智能工廠培育梯次與智能制造能力成熟度等級”的適應性分析結(jié)果，結(jié)合對《智能工廠梯度培育行動實施方案》《智能制造能力成熟度模型》《智能制造典型場景參考指引》等文件的梳理，形成智能工廠梯度培育體（表3）。

表 3   智能工廠梯度培育體系

該表所呈現(xiàn)的智能工廠梯度培育體系，明確了建設內(nèi)容與能力等級匹配。“基礎級”核心是數(shù)字化普及，解決設備互聯(lián)和數(shù)據(jù)采集的有無問題；“先進級”核心是數(shù)據(jù)驅(qū)動，實現(xiàn)對核心業(yè)務環(huán)節(jié)的數(shù)字化管理和可視化監(jiān)控，讓數(shù)據(jù)用于管理和決策；“卓越級”核心是集成優(yōu)化，打破部門和數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)跨業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)互通和協(xié)同優(yōu)化，追求整體效率提升；“領航級”核心是智能引領，利用 AI、大數(shù)據(jù)模型等對全流程進行預測和優(yōu)化，并向外構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)，實現(xiàn)模式創(chuàng)新。

該表所呈現(xiàn)的智能工廠梯度培育體系，逐級遞進，向下兼容，每一級目標都建立在前一級的基礎之上，是實現(xiàn)能力“躍遷”而非簡單“切換”。例如要達到“卓越級”，必須先在“先進級”夯實數(shù)據(jù)基礎，否則集成就成了無源之水。企業(yè)可根據(jù)自身情況，從對應等級的典型場景庫中選擇重點建設方向，使培育路徑更加清晰和可操作。

該表所呈現(xiàn)的智能工廠梯度培育體系，將智能制造能力成熟度等級作為衡量智能工廠培育目標的客觀標尺，避免了分級評價的主觀性。例如，“先進級”對應成熟度“規(guī)范級”，意味著企業(yè)必須通過正式評估達到“規(guī)范級”要求，才能被認定為先進級智能工廠。

3?江蘇優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)的智能工廠培育體系構(gòu)建與驗證

3.1?高端裝備產(chǎn)業(yè)智能工廠的培育策略

3.1.1?高端裝備產(chǎn)業(yè)經(jīng)營管理特點剖析

高端裝備產(chǎn)業(yè)經(jīng)營管理具有以下幾個特點：①技術驅(qū)動且R&D投入高。高端裝備行業(yè)的發(fā)展高度依賴前沿技術的應用，高度依賴跨學科集成，企業(yè)必須持續(xù)高強度的R&D投入才能維持在行業(yè)中的技術領先地位，需要通過內(nèi)部各領域的創(chuàng)新引領產(chǎn)業(yè)發(fā)展，以鞏固產(chǎn)業(yè)鏈“鏈主”地位。該產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品生命周期長，資金回收相對緩慢。②高度定制化與單件小批量生產(chǎn)模式。產(chǎn)品多為客戶定制，生產(chǎn)模式是典型的“單件”“小批量”，產(chǎn)品重復性低，傳統(tǒng)的成本控制方法失效，需要提升項目化管理能力和復雜產(chǎn)品系統(tǒng)集成能力，建立柔性的生產(chǎn)管理與供應鏈管理系統(tǒng)。③供應鏈協(xié)同度要求高。高端裝備行業(yè)往往產(chǎn)品結(jié)構(gòu)復雜，產(chǎn)品零部件多，必須依賴良好的供應鏈生態(tài)體系。作為產(chǎn)業(yè)鏈系統(tǒng)集成者，要善于構(gòu)建與經(jīng)營全球化供應鏈生態(tài)圈，供應商關系管理、供應鏈風險管控、知識產(chǎn)權(quán)協(xié)同能力是管理核心。④全生命周期服務要求高。由于產(chǎn)品價值高，客戶關注產(chǎn)品在全生命周期內(nèi)的可靠性、可用性、增值性和綜合成本。商業(yè)模式可“產(chǎn)品經(jīng)營、市場服務、解決方案”相融合，需要構(gòu)建強大的遠程運維、預測性維護、數(shù)據(jù)服務等后市場服務能力。

3.1.2?高端裝備產(chǎn)業(yè)的對標分析與創(chuàng)新能力

對標高端裝備產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢企業(yè)，在智能工廠培育過程中，需要打造“客戶服務能力、產(chǎn)品創(chuàng)新能力、供應鏈協(xié)作能力、柔性制造能力、智能決策能力”等五個方面的創(chuàng)新能力。要注重解決產(chǎn)品個性化需求，提高客戶響應度，應用仿真與數(shù)字孿生技術降低研發(fā)成本；要提升生產(chǎn)的柔性，解決客戶個性化需求與規(guī)模化生產(chǎn)的矛盾；要細化管理顆粒度，推進單件流，加強資源管控，精準把握生產(chǎn)進度，產(chǎn)品質(zhì)量全程可追溯；提高物流智能化程度，供應鏈協(xié)同透明化，做到精益與韌性并重；建立產(chǎn)品服務理念，建立IoT驅(qū)動的遠程運維和預測性維護，產(chǎn)品運維數(shù)據(jù)反哺設計、工藝；重視知識管理，打通全生命周期的數(shù)據(jù)鏈，管理決策實現(xiàn)高效協(xié)同和智能化。

3.1.3?高端裝備產(chǎn)業(yè)智能工廠培育體系

圍繞高端裝備創(chuàng)新能力的打造，高端裝備產(chǎn)業(yè)的智能工廠培育路徑（圖4）具體如下：①客戶服務能力打造。貫徹產(chǎn)品模塊化理念，構(gòu)建客戶服務平臺與體系，實現(xiàn)產(chǎn)品的可配置，方便客戶訂購；建立CRM（客戶關系管理）系統(tǒng)，關心關注客戶需求變化，確保客戶服務的連貫性；構(gòu)建客戶個性化需求從需求獲取到設計、制造、交付的有效體系，從而真正實現(xiàn)客戶化運營。②產(chǎn)品創(chuàng)新能力打造。通過建立 PDM/PLM（全生命周期管理）產(chǎn)品開發(fā)管理平臺，通過建立 CAD/CAPP/CAE協(xié)同設計平臺，實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部設計與工藝及供應鏈企業(yè)之間的協(xié)同設計。同時強化三維裝配分析，優(yōu)化產(chǎn)品裝配工藝。③供應鏈協(xié)作能力打造。

通過構(gòu)建或借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，實現(xiàn)上下游之間的業(yè)務溝通，消除信息交互的障礙；通過建立SRM（供應商關系管理），加強對供應商績效的考核，確保協(xié)作配套企業(yè)的供貨質(zhì)量；通過建立產(chǎn)品遠程運維，及時監(jiān)控零部件運行狀況。④柔性制造能力打造。生產(chǎn)作業(yè)現(xiàn)場強化6S/6σ管理；建立ERP/APS/MES協(xié)同管理平臺，實現(xiàn)生產(chǎn)計劃、車間作業(yè)計劃之間的有序銜接，實現(xiàn)生產(chǎn)的精準派工與完工匯報，實現(xiàn)車間內(nèi)外部信息的互聯(lián)互通；探索工位/工步信息化建設，在裝配環(huán)節(jié)做好物料的防呆防錯。⑤智能決策能力打造。建設MDM（主數(shù)據(jù)管理）平臺，強化數(shù)據(jù)的唯一性、正確性；建立數(shù)據(jù)“感知-洞察-評估-響應”閉環(huán)，強調(diào)數(shù)據(jù)的自動采集；通過業(yè)務系統(tǒng)與數(shù)據(jù)的集成，提高客戶運營、業(yè)務協(xié)同，提升交付效率與質(zhì)量水平，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的運營優(yōu)化，逐步實現(xiàn)數(shù)字化決策。

圖4?高端裝備產(chǎn)業(yè)智能工廠培育路徑

3.2 工程機械行業(yè)智能工廠培育實例

B公司是一家壓路機專業(yè)制造商，擁有用于表面覆蓋層壓實質(zhì)量控制的連續(xù)監(jiān)測、路基和路面的智能壓實、多邊形鋼輪及碎石鋼輪制造等多項行業(yè)內(nèi)尖端技術。公司屬于典型的多品種小批量裝配型企業(yè)，部分產(chǎn)品完全按客戶要求定制。主要生產(chǎn)過程以人工裝配為主，輔之以智能檢測。

B公司有明確的智能制造發(fā)展規(guī)劃，并持續(xù)進行資源投入，建立了ERP、JIS、MSB、OA等系統(tǒng)并實現(xiàn)集成，業(yè)務數(shù)據(jù)實現(xiàn)共享共用；CAD、CAE輔助產(chǎn)品設計、工藝設計、工程分析，并且產(chǎn)品數(shù)據(jù)基于PDM實現(xiàn)了與 ERP 的同步；公司依據(jù)客戶訂單/銷售預測生成生產(chǎn)計劃、采購計劃，并生成工單供執(zhí)行。經(jīng)測評，公司智能制造能力成熟度評價為2.74分（表4），處于二級，規(guī)范級。

表4 B公司智能制造能力成熟度評價表

對照《智能制造典型場景參考指引》，B公司智能工廠建設內(nèi)容覆蓋了“研發(fā)設計”“生產(chǎn)作業(yè)”“生產(chǎn)管理”“運營管理”，在“產(chǎn)品設計”“工藝設計”“質(zhì)量管控”“人機協(xié)同作業(yè)”“能源智能管控”“產(chǎn)品智能運維”“供應商數(shù)智化管理”等環(huán)節(jié)具有典型場景。對照《智能工廠梯度培育行動實施方案》，B公司智能工廠等級為先進級。

B公司決定持續(xù)開展智能工廠建設，為此按智能工廠梯度培育體系與培育路徑規(guī)劃了從先進級到卓越級的培育路徑：一是大幅度提高裝備的智能化水平，實現(xiàn)設備的預防性、預測性維護，提高設備 OEE水平；二是實時采集設備運行數(shù)據(jù)，精準掌握生產(chǎn)進度，實現(xiàn)生產(chǎn)計劃的實時優(yōu)化；三是推進設計、工藝、制造等多業(yè)務系統(tǒng)的集成，打通產(chǎn)品研發(fā)、工藝設計、生產(chǎn)作業(yè)等環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)工藝動態(tài)優(yōu)化；四是構(gòu)建計劃管理新模式，實現(xiàn)生產(chǎn)計劃優(yōu)化和動態(tài)調(diào)整，縮短訂單交付周期；五是廣泛應用工業(yè)機器人，提高人機協(xié)同水平；六是在工廠建設、產(chǎn)線布局、質(zhì)量檢測等環(huán)節(jié)應用數(shù)字孿生、人工智能、大數(shù)據(jù)等技術，提高企業(yè)的整體運營效率。

4?智能工廠培育政策與服務資源的保障創(chuàng)新

4.1?智能工廠培育政策保障

智能工廠培育政策保障，就是要通過構(gòu)建“宏觀-中觀-微觀”政策體系，激發(fā)企業(yè)建設智能工廠的內(nèi)生動力，降低企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不確定性。

宏觀層面，即頂層設計與戰(zhàn)略協(xié)同。將梯度培育納入《江蘇省制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展條例》，進行立法保障。建立分層分級的財政支持政策，建立政策動態(tài)評估與迭代機制，設立政策效能監(jiān)測平臺，定期評估各項政策的實施效果，并基于產(chǎn)業(yè)技術演進與企業(yè)反饋，對政策包進行動態(tài)優(yōu)化。

中觀層面，推動長三角區(qū)域智能制造政策互認互通，統(tǒng)一“三省一市”智能工廠評估標準，建立滬蘇浙皖智能工廠認證互認機制，破解跨省協(xié)同壁壘。建立長三角智能制造創(chuàng)新示范區(qū)，強化公共服務平臺以集聚公共服務資源，推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型示范區(qū)、縣、產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設。

微觀層面，提供“一企一策”精準扶持。基礎級，擴大“智改數(shù)轉(zhuǎn)”專項貸、設備補貼券等普惠政策覆蓋面；先進級，給予專項獎勵以支持其持續(xù)開展智能工廠建設；卓越級、領航級，鼓勵開展智能制造、AI等典型場景打造，鼓勵開展ESG認證與治理，支持其輸出轉(zhuǎn)型方案與標準。

4.2?智能工廠培育服務資源保障

智能工廠服務資源保障，就是要打造“要素-平臺-生態(tài)”三位一體的智能工廠服務資源保障網(wǎng)絡，旨在為企業(yè)轉(zhuǎn)型提供不可或缺的要素供給與平臺化服務。一是強化高端要素供給。推行“數(shù)字工匠”培育計劃，解決制造業(yè)高端數(shù)字化人才緊缺的痛點，鼓勵應用型本專科院校與龍頭企業(yè)共建產(chǎn)業(yè)學院，開展訂單式培養(yǎng)。設立智能化改造專項基金，引導社會資本成立江蘇省智能制造發(fā)展基金，為不同區(qū)域中小企業(yè)提供分類分級的金融政策。二是搭建公共服務平臺。整合長三角資源，共建共享一批高能級的數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進中心，構(gòu)建智能工廠服務“超市”：提供分行業(yè)分層次的數(shù)字化轉(zhuǎn)型評價體系，開展線上自評估與線下專家精準診斷；構(gòu)建供需對接平臺，為廣大中小企業(yè)提供經(jīng)驗證的“小、快、輕、準”的數(shù)字化產(chǎn)品與模塊化解決方案；構(gòu)建工業(yè)數(shù)據(jù)安全等級評估與認證平臺，探索數(shù)據(jù)安全開放機制，降低產(chǎn)業(yè)鏈跨區(qū)域協(xié)作成本。三是構(gòu)建開放協(xié)同的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。對江蘇省50條重點產(chǎn)業(yè)鏈鏈主企業(yè)開展產(chǎn)業(yè)鏈智能化改造貢獻度評選，出臺政策鼓勵鏈主企業(yè)開放其應用場景，帶動產(chǎn)業(yè)鏈上下游中小企業(yè)“鏈式”轉(zhuǎn)型。推動常州、蘇州、南京等先進制造業(yè)集群、未來產(chǎn)業(yè)集群建設區(qū)域性創(chuàng)新綜合體，形成數(shù)字化轉(zhuǎn)型生態(tài)格局。

5?結(jié)語

本研究圍繞江蘇省制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，構(gòu)建了以“梯度培育體系”為理論核心、以“差異化實施路徑”為實踐抓手的智能工廠培育體系。研究表明，該體系通過將國家《智能制造能力成熟度模型》與江蘇省產(chǎn)業(yè)稟賦深度融合，發(fā)揮了顯著的政策杠桿效應。

江蘇省在高端裝備、新能源、新材料等優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)的率先實踐，形成了具有重要示范意義與推廣價值的“江蘇實踐”。培育主線清晰，以“標準引領、場景驅(qū)動、鏈式協(xié)同”為特色的模式，為國內(nèi)其他制造業(yè)集聚區(qū)提供了可借鑒的系統(tǒng)化解決方案。特別是汽車零部件、工程機械等領域的案例，證實了差異化路徑的有效性。

展望未來，本研究認為智能工廠培育是一個動態(tài)演進的過程。下一步，需持續(xù)推動智能工廠評價標準的迭代更新，融入人工智能、ESG、綠色低碳等新要素，使其保持前瞻性與引領性。同時，積極探索長三角區(qū)域協(xié)同培育機制，推動評估標準互認，共同構(gòu)建具有全球競爭力的長三角智能制造生態(tài)圈。