制造業專精特新企業的數字化裝備占比、信息系統覆蓋率和設備聯網率均具有較G提升空間。企業內部“數據孤島”的現象比較普遍,具體存在數據重復錄入、不及時、不準確、無法關聯等痛點問題,覆蓋全流程、全鏈條、全生命周期的數據鏈尚未構建,對越來越多數 據和流量的負荷以及處理能力有限。
數字化轉型人才不等于技術人才、不等于專業型人才,往往是具有跨界思維和綜合能力的通才,專精特新企業數字化轉型人才資源少,轉型驅動力不足。從專精特新企業的數字化人才結構看,專精特新企業數字化人才占比較低,自有平臺建設難,多業務系統融合難,企業 人才結構待進一步優化。
企業數字化轉型升J是一項復雜的系統工程,在軟硬件購買、系統運維、設備升J、人才培養等方面需要持續投入大量時間和資金,而大部分專精特新企業不具備這個實力。需重點關注處于探索起步階段的專精特新企業,其資金壓力大,但獲得的財稅政策支持力度感知 小。
數字系統涉及企業數據、軟資產、人才庫資料等重要信息,專精特新企業擔心生產經營數據、財務管理數據等被監管部門匯聚,影響企業經營效率;擔心平臺將生產經營數據、生產工藝數據、研發設計數據等分享給競爭對手,導致商業機密泄露。企業信息安全保障難,平臺需采取多種加密措施以確保資產安 全。
專精特新企業數字化轉型需求碎片化、 多元化,面向專精特新企業的轉型解決方案存在數量少、針對性弱等問題,企 業開發定制化的系統需要花費較G成本和大量溝通時間。平臺企業需聚焦專精特新企業數字化轉型實際需求和差異化需求,以靈活的方式為專精特新企業提 供兼具普惠性和個性化的平臺服務,積J開拓更加廣闊的業務發展空間。
部分專精特新企業除不了解數字化轉型 的概念,對新的數字化技術手段了解不夠甚至完全不了解,未將數字化改造納入企業發展戰略進行總體統籌,更不 了解數字化轉型的優勢與必要性,而且更不熟悉數字化轉型的措施與實施路徑。專精特新企業認為數字化轉型解決企業經營壓力的效果不明顯,數字化轉 型見效周期長,數字化轉型意愿不強。
資料獲取 | |
解決方案 | |
== 資訊 == | |
» 疾控工作者應該怎么利用DeepSeek等 | |
» 從DeepSeek爆火看2025年AI的 | |
» 2025人工智能賦能新型工業化范式變革與 | |
» 人形機器人大規模量產在即,關注核心環節投 | |
» 智能具身機器人的交互的四個層級:HCI, | |
» 智能具身機器人的梯控方案:云梯控-無需硬 | |
» 智能具身機器人的梯控方案:基于R2X的硬 | |
» 多功能服務機器人核心技術AIoT的重要性 | |
» 具身智能機器人模塊化設計的核心:開放統一 | |
» 具身智能機器人模塊化設計應用的優勢:靈活 | |
» 服務機器人的模塊化設計的要素:移動模塊- | |
== 機器人推薦 == | |
![]() 服務機器人(迎賓、講解、導診...) |
|
![]() 智能消毒機器人 |
|
![]() 機器人底盤 |
![]() |