摘要：数字经济的快速发展为中小制造企业转型升级创造了全新机遇，也带来了诸多现实挑战，组织创新能力成为中小制造企业突破资源瓶颈、实现高质量转型的核心要素。通过对苏州H精密零部件制造企业实地调研发现，企业现阶段数字化转型存在技术应用流于表面、数据资源挖掘利用不足、价值链价值创造模式单一等突出问题。本文立足中小制造企业发展特性，创新性构建技术赋能、数据驱动、组织变革、生态协同四维数字化转型路径模型。同时以H公司为实证案例，采用熵权法量化筛选转型关键要素并完成优先级排序，精准锁定企业转型核心突破口。研究结论可为同类型中小制造企业厘清数字化转型方向、优化资源配置、培育核心竞争优势提供切实可行的实践参考。

关键词：中小制造企业；数字化转型；转型升级路径；熵权法

一、引言

当前，大数据、人工智能、物联网等新一代数字技术持续迭代、深度落地，数字经济已然成为助推我国实体经济高质量发展的核心动力。依据中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展报告（2023年）》统计数据，2022年我国数字经济总体规模突破50.2万亿元，同比名义增长10.3%，占国内生产总值比重攀升至41.5%。制造业作为实体经济的核心主体，其数字化、智能化转型成效，直接关乎我国制造业整体竞争力与产业升级水平。

中小制造企业是我国制造业体系的重要组成部分，占全国工业企业总数的90%以上，是稳住制造业基本盘、激活产业创新活力的关键力量。但相较于大型制造企业，中小制造企业普遍存在资金薄弱、技术匮乏、人才不足、抗风险能力弱的短板，长期面临“不敢转、不会转、没钱转”的转型困境。多数企业受传统生产经营模式束缚，难以依托数字技术打破发展路径依赖，无法适配新时期制造业精细化、智能化、协同化的发展要求。因此，结合自身资源禀赋探索适配性强、落地性高的数字化转型路径，已然成为中小制造企业生存发展、提质增效的核心课题。

本文选取长三角地区典型中小型精密零部件制造企业H公司为研究样本，通过实地调研梳理企业数字化转型的发展现状与现实痛点，依托技术-组织-环境（TOE）框架与价值链理论，搭建适配中小制造企业的四维数字化转型路径模型。同时采用熵权法对转型关键要素进行量化分析与优先级排序，明确企业阶段性转型重点，为同类型中小制造企业数字化转型提供可落地、可借鉴的决策参考。

二、文献综述

国内学术界围绕数字经济与制造业转型升级的相关研究已形成较为完善的理论体系，现有研究主要聚焦于转型赋能机制、中小企业转型困境、转型路径设计三大维度，为本文研究奠定了坚实的理论基础。

（一）数字经济赋能制造业升级相关研究

数字经济对制造业转型升级的赋能机制与提质效应是学界核心研究热点。现有主流研究表明，大数据、物联网等数字技术能够有效降低产业信息不对称问题，优化生产要素配置效率，推动产业技术创新溢出，全方位提升制造业全要素生产率。诸多学者基于省级面板数据开展实证研究，证实产业数字化水平的提升能够显著增强制造业国际竞争力，且数字化赋能效果存在行业异质性，在技术密集型制造行业中赋能效果更为显著。

（二）中小企业数字化转型困境与策略相关研究

针对中小制造企业的转型特殊性，学界普遍认为其转型逻辑与大型企业存在本质差异，无法直接复制大型企业全方位、高投入的数字化转型模式。中小制造企业受资金、人才、技术等资源约束，转型需遵循“单点突破、逐步集成、循序渐进”的核心原则。现有研究提出，中小制造企业应优先落地投资成本低、落地难度小、回报周期短、贴合主营业务的数字化场景，聚焦生产可视化、能耗精细化管理、质量管控等核心环节实现局部突破，以小步快跑的方式推进整体转型。

（三）制造业数字化转型路径设计相关研究

在转型路径构建层面，现有研究逐步突破单一技术视角，融合技术、组织、环境等多维因素开展综合研究。基于TOE框架的相关研究证实，数字基础设施水平、企业组织柔性、管理层数字化认知、外部政策与市场环境，是决定中小企业数字化转型成败的四大核心因素。但从现有研究成果来看，多数研究侧重于宏观产业、中观区域的转型因素分析与机制探讨，针对具体中小制造企业，结合企业真实运营数据、落地痛点构建具象化、可量化、可执行的转型路径与评价模型的实证研究仍较为匮乏，这也是本文的核心研究切入点。

三、H公司背景及现状

（一）H公司基本背景

H公司创立于2008年，坐落于江苏省苏州市，是一家专注于精密零部件生产的民营中小型制造企业。公司核心业务为汽车、家电行业客户提供定制化金属冲压件与注塑件产品，经过十余年稳定经营，积累了300余家稳定中小客户，2020年企业年产值达到1.2亿元，是长三角地区典型的配套型中小制造企业。

（二）H公司经营与转型现状

近年来，国内制造业市场环境持续收紧，行业竞争日趋激烈，H公司传统经营模式面临多重压力。原材料价格大幅波动，2021年核心原材料热轧板卷市场价格峰值较年初上涨近50%，直接推高企业生产成本；同时，苏州地区制造业劳动力薪酬持续上涨，年均工资增长率维持在8%-10%，企业人力成本负担持续加重。与此同时，下游汽车、家电客户对零部件产品精度、交付周期、产品稳定性的要求不断提升，使得H公司长期依赖的成本领先竞争模式彻底难以为继。

受多重因素叠加影响，企业盈利水平持续下滑，2018年公司净利润率为9.2%，2020年净利润率大幅回落至5.1%，经营压力持续加剧。为突破发展困境、扭转盈利下滑趋势，H公司于2021年初正式启动数字化转型工作，以“设备上云”为核心开展初步数字化改造，试图通过数字化手段优化生产、降本增效。

四、H公司转型升级策略现状

（一）数字化转型核心举措

H公司现阶段数字化转型工作集中聚焦生产车间环节，以硬件改造、基础系统部署为核心，开展浅层数字化改造，具体举措如下：

1. 设备联网数字化改造。企业针对车间内部数控机床、注塑机等核心生产设备开展智能化改造，为30%的核心设备加装数据采集模块，可实时采集设备开关机状态、主轴负载、加工产量等基础生产数据，实现部分生产设备状态的基础监测。

2. 部署基础云MES系统。引入商用基础版云制造执行系统，落地工单电子化下发、线上生产报工、质量数据手动录入等基础功能，替代传统纸质工单与人工登记模式，初步实现生产流程可视化管控。

3. 搭建车间能耗监控平台。针对空压机、注塑机等高耗能生产设备加装智能电表，搭建简易能耗监测体系，实现车间、产线层级电力消耗数据的在线采集与实时监测，为能耗管控提供基础数据支撑。

（二）数字化转型支撑体系

为保障数字化转型有序推进，H公司搭建了基础的转型组织与资金保障体系。组织层面，企业专门成立数字化转型专项小组，由生产副总经理担任小组组长，核心成员包含1名专职IT专员、2名一线生产主管，同时聘请外部软件服务商顾问提供常态化技术指导。资金层面，企业年度数字化转型专项预算约150万元，占企业年度营业收入的1.25%，资金主要用于数字化硬件采购、软件订阅、员工数字化技能培训等相关支出。

五、H公司当前转型升级存在的问题

（一）技术应用表层化，数据资源价值未有效释放

H公司现有数字化改造与技术应用均停留在初级层面，仅完成基础的设备自动化替代与数据可视化展示，未实现数字化技术与生产经营的深度融合。以核心的云MES系统为例，系统仅承担工单流转、生产数据记录、报表统计等基础事务性工作，无法对历史质量数据、设备运行参数数据进行深度挖掘与分析。

从落地成效来看，系统上线运行一年后，企业产品一次合格率仅从92.3%提升至93.1%，提升幅度极其有限，设备综合效率始终稳定维持在62%左右，未实现实质性改善。企业通过各类设备、系统采集的海量生产数据相互割裂，形成大量数据孤岛，无法应用于工艺参数优化、设备故障预判、质量问题溯源等核心生产决策场景，数据核心价值完全没有得到发挥。

（二）转型布局单一，全价值链协同能力缺失

H公司数字化转型存在明显的布局片面化问题，转型重心过度集中于内部生产车间环节，忽视研发设计、供应链管理等上下游关键环节的数字化协同升级，未能构建全价值链数字化运营体系。在研发设计环节，企业研发部门仍沿用传统离线CAD/CAM设计软件，与生产端MES系统无数据互通接口，工艺设计变更信息无法实时同步至生产一线，极易造成生产偏差、返工等问题，影响生产效率与产品质量。

在供应链环节，企业尚未搭建标准化供应商管理系统，与上游70%以上的钢材、塑料粒子核心供应商，仍依靠电话、邮件等传统方式对接订单、核对库存、同步供货信息。信息传递滞后、数据统计滞后，直接导致企业原材料库存周转天数高达45天，远高于行业25-30天的优秀水平，库存积压严重、资金占用率高，单一环节的优化无法带动企业整体价值链效率提升，转型成效被大幅抵消。

（三）组织能力建设滞后，内部转型阻力突出

数字化转型是技术、管理、人才、机制的系统性变革，不仅需要硬件与系统的升级，更需要组织体系的适配调整，而H公司现阶段组织能力建设严重滞后于技术改造进度。在考核机制方面，企业仍沿用传统生产考核体系，以产量、生产成本为核心考核指标，未将数据录入质量、数字化流程优化、生产改善创新等数字化相关贡献纳入绩效考核范畴，缺乏数字化转型的激励约束机制。

在人员认知与能力方面，一线员工长期依赖传统生产操作模式，对数字化系统操作存在抵触心理，系统强制推广使用三个月后，员工主动报工数据完整度降至80%，数据录入漏填、错填问题频发。同时，企业管理层仍秉持传统经验型管理思维，未形成数据驱动的决策习惯，每周生产调度、问题研判仍以人工经验判断为主，极少依托系统数据开展根因分析、趋势预判与科学决策，数字化转型缺乏组织与人才支撑。

六、H公司转型升级路径重建

（一）基于四维模型的转型升级战略体系

结合H公司转型痛点与中小制造企业转型特性，本文构建技术赋能、数据驱动、组织协同、生态融合四维一体的数字化转型升级路径模型，明确各维度转型目标与实施方向，形成适配企业发展的系统性转型战略体系。

1. 技术赋能维度（基础层）：实现从单点自动化向全流程系统互联升级

技术赋能是数字化转型的基础支撑，核心目标是打破设备、系统的孤立状态，构建全域互联的数字化生产体系。一是实现全流程核心设备互联，逐步将车间设备联网覆盖率从当前30%提升至85%以上，全面打通数控机床、注塑机、三坐标测量仪等核心生产、检测设备的数据接口，实现设备运行数据全域采集、实时同步。二是搭建云边协同技术架构，在生产车间部署边缘计算节点，实现生产工艺参数的毫秒级响应与现场优化；依托云端平台部署APS高级计划排程等智能化应用，实现生产计划的智能统筹、动态调整，提升生产资源配置效率。

2. 数据驱动维度（核心层）：实现从数据可视到数据赋能决策升级

数据是数字化转型的核心生产要素，核心目标是盘活企业数据资源，构建“看见-洞见-预见”的数字化决策能力。一是搭建企业统一数据中台，整合MES、ERP、WMS等各类业务系统数据，统一数据标准、打通数据壁垒，彻底解决数据孤岛问题。二是落地场景化数据分析应用，基于设备历史运行数据构建设备健康度评估模型，实现设备故障预测性维护，降低设备停机损耗；依托质量数据矩阵分析，精准识别影响产品良率的核心工艺因子，倒逼工艺优化升级。三是构建数字化经营绩效体系，搭建以设备综合效率、生产计划达成率、产品一次合格率、订单准时交付率为核心的数据驾驶舱，实现企业生产经营数据T+0实时可视、动态监管。

3. 组织协同维度（保障层）：实现组织机制与数字化转型适配升级

组织协同是数字化转型的长效保障，核心目标是补齐人才短板、优化管理机制，破除内部转型阻力。一是重塑岗位能力模型，针对管理人员、技术人员、一线员工分层开展数字化技能培训，重点培养兼具现场运维能力与基础数据分析能力的复合型技术人才，力争实现30%技术岗位人员的数字化能力升级。二是改革绩效考核机制，新增数据录入及时率、数据准确率、数字化流程改善建议、创新落地成效等过程性指标，将数字化工作贡献权重提升至个人绩效的20%，通过考核激励引导全员适配数字化转型。

4. 生态融合维度（延伸层）：实现内外部价值链全域协同升级

生态融合是数字化转型的增值延伸，核心目标是打通内外部数据链路，融入产业数字化生态。一是贯通研发与制造数据链路，实现设计BOM向制造BOM的自动转化、精准匹配，工艺文件、设计变更方案通过系统直接下发至生产设备，消除研发与生产的信息断层。二是融入产业互联网生态，主动对接1-2家下游核心主机厂的供应商协同平台，实现订单对接、库存同步、质量溯源、报告上传的全流程线上交互；接入区域性工业原材料集采平台，依托平台资源降低原材料采购成本，优化供应链体系。

（二）转型关键要素识别与优先级排序

为避免企业盲目投入、分散资源，依托有限资金与人力实现转型效益最大化，本文采用熵权法对四维转型体系中的核心要素进行量化赋权，精准筛选现阶段优先落地的转型项目。本次研究邀请H公司内部中高层管理人员、外部制造业数字化行业专家共10人，对设备互联、数据中台、预测性维护、绩效变革、技能培训、研发制造协同、供应链协同、集采平台接入8项核心转型要素，按照1-9分重要性评分标准进行量化打分，通过熵权法公式计算各要素信息熵与最终权重，明确转型优先级。

经量化计算得出各项要素权重占比：数据中台17.8%、绩效变革15.0%、研发制造协同13.4%、设备互联12.5%、供应链协同10.9%、预测性维护8.6%、集采平台接入6.1%、技能培训5.7%。从权重结果可以看出，数据中台建设、组织绩效机制改革、研发制造协同是当前阶段H公司数字化转型的核心杠杆，对转型成效影响最为显著。结合量化结果，立足企业资源现状，制定六个月阶段性优先级转型行动计划，聚焦核心痛点精准落地。

第一优先级为数据中台建设，投入专项预算50万元，重点完成MES、ERP、WMS三大核心系统数据接口集成，建立企业统一主数据管理标准，搭建数据质量监控看板，实现跨系统数据互通、质量可控，预期六个月内实现企业数据一致性达95%，跨系统报表生成时间缩短至2小时以内。

第二优先级为绩效机制改革，投入15万元专项费用及配套管理资源，修订一线员工与管理人员KPI考核体系，新增数字化相关考核指标，设立数字化改善专项奖励，开展全员数字化认知培训，破解内部转型阻力，预期六个月内实现员工数据录入完整度提升至98%，员工数字化改善合理化建议数量翻倍。

第三优先级为研发-制造数据贯通，投入20万元专项预算，部署PDM与MES系统对接程序，搭建设计变更在线审批、实时下发的标准化流程，打通研发与生产数据壁垒，预期六个月内实现新品工艺准备时间缩短30%，设计变更生产执行零延误。

七、结语及建议

通过对H公司的实证研究可以发现，数字经济背景下中小制造企业的数字化转型，绝非单纯的设备更新、系统采购等技术叠加行为，而是涵盖技术、数据、组织、生态的全方位、系统性变革。中小制造企业若仅聚焦生产设备自动化改造，忽视数据资源深度挖掘、组织机制适配改革、产业链协同升级，将无法突破传统发展瓶颈，难以实现数字化转型的质效提升。本文构建的四维转型路径模型，结合熵权法量化分析的优先级落地策略，能够有效帮助中小制造企业精准识别转型核心突破口，合理配置有限资源，避免盲目转型、无效投入等问题。

基于H公司转型实践，对同类型中小制造企业数字化转型提出三点通用性建议。第一，坚持价值导向、痛点先行。企业转型需立足自身经营痛点，明确转型核心目标，聚焦降本、增效、提质、缩周期等核心业务需求制定转型方案，杜绝盲目跟风、追求大而全的数字化布局。第二，坚持循序渐进、小步快跑。结合自身资金、人才、技术基础，优先选择投入低、见效快、适配性强的转型场景单点突破，逐步迭代升级，规避大规模投入带来的经营风险。第三，重视组织与人才长效建设。数字化转型的核心是人的转型，企业需将数字素养培训、数字化激励机制建设作为长期工作，通过人才赋能、机制保障，为数字化转型提供持续内生动力。

未来研究可进一步拓展研究维度，深入探究中小制造企业与平台企业、政府机构、科研院所等多元主体的协同机制，完善中小制造企业数字化转型生态体系建设路径，为制造业整体数字化升级提供更全面的理论与实践支撑。