摘要： 数字经济为中小制造企业带来了新的发展机遇与挑战，组织创新能力是其突破资源约束、实现转型升级的关键。实地调研发现，H公司当前的转型升级策略存在技术应用表层化、数据资源利用不充分、价值创造模式单一等问题。针对这些问题，本文创新性地构建了一个涵盖技术赋能、数据驱动、组织变革与生态协同的四维转型升级路径模型，并结合H公司实践，运用熵权法对路径关键要素进行识别与优先级排序，以期为中小制造企业在数字经济背景下明确转型方向、优化资源配置、提升核心竞争力提供实践参考。
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

近年来，随着大数据、人工智能、物联网等数字技术的快速迭代与深度融合，数字经济已成为驱动经济高质量发展的新引擎。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）》显示，2022年我国数字经济规模达到50.2万亿元，同比名义增长10.3%，占GDP比重提升至41.5%。制造业作为实体经济的主体，其数字化转型程度直接影响着国家整体竞争力。然而，对于占企业总数90%以上的中小制造企业而言，普遍面临“不敢转、不会转、没钱转”的困境。如何利用数字技术破解传统发展模式的路径依赖，探索出一条符合自身资源禀赋的转型升级之路，是当前中小制造企业生存与发展的核心命题。

本文以长三角地区典型中小制造企业H公司为研究对象，深入剖析其在数字化转型初期面临的现实问题，结合技术-组织-环境（TOE）框架和价值链理论，提出适应性的转型升级路径模型，并运用熵权法对路径中的关键行动点进行量化分析，以期为同类型企业提供可操作的决策依据。

二、文献综述

近年来，学术界围绕数字经济与制造业转型升级展开了广泛且深入的研究，积累了较为丰富的理论成果。

数字经济赋能制造业升级的机制与效应是研究的热点之一。一些研究认为，数字技术通过降低信息不对称、优化要素配置、促进创新溢出等途径，能够显著提升制造业全要素生产率。例如，有学者基于省级面板数据的实证研究发现，产业数字化水平的提升对制造业国际竞争力具有显著的正向促进作用，且这种作用在技术密集型行业中更为突出。

针对中小企业转型的特殊性，学者们更多地关注其面临的障碍与应对策略。相较于大型企业，中小企业资源有限、抗风险能力弱，其数字化转型路径不能简单复制“大厂模式”。有研究指出，中小制造企业的转型应遵循“单点突破、逐步集成”的原则，优先选择与主营业务关联度高、投资回报周期短的应用场景，如生产过程可视化、能耗管理等，实现小步快跑。

在转型路径的具体设计上，部分研究开始整合技术与社会、组织等多维视角。基于TOE框架的研究表明，技术基础设施、组织柔性、管理认知以及外部政策环境是影响中小企业数字化转型成功的关键因素。然而，现有研究多聚焦于宏观或中观层面的因素分析，针对特定中小制造企业，结合其内部运营数据构建具体、可执行的路径评价与选择模型的研究仍有待丰富。

三、H公司背景及现状

（一）H公司背景

H公司成立于2008年，总部位于江苏省苏州市，是一家典型的民营中小型精密零部件制造企业。公司主营业务为汽车、家电领域提供定制化的金属冲压件与注塑件。经过十余年的发展，H公司积累了约300家中小客户，2020年实现年产值约1.2亿元人民币。

（二）H公司现状

近年来，原材料价格波动（以热轧板卷为例，2021年市场价格最高点较年初上涨近50%）、劳动力成本持续上升（苏州地区制造业平均工资年增长率约8%-10%）以及下游客户对产品精度与交付周期的要求日益严苛，使H公司传统成本领先的竞争模式难以为继。2020年，公司净利润率已从2018年的9.2%下滑至5.1%，面临严峻的经营压力。在此背景下，H公司于2021年初启动了以“设备上云”为核心的数字化转型探索。

四、H公司转型升级策略现状

1. 当前数字化转型主要措施

H公司当前的转型策略主要围绕生产环节的数字化改造展开，具体包括：

• 设备联网改造： 对车间内30%的数控机床（CNC）和注塑机加装数据采集模块，实时采集设备开关机状态、主轴负载、加工数量等基础数据。

• 引入云MES系统： 部署了某厂商的基础版云制造执行系统（MES），主要功能包括工单电子化下发、生产报工、质量数据录入等，实现了生产过程的初步可视化。

• 搭建能耗监控平台： 在主要耗能设备（如空压机、注塑机）上安装智能电表，对车间级、产线级的电力消耗进行在线监测。

2. 转型升级支撑体系

公司成立了“数字化转型小组”，由生产副总担任组长，成员包括IT专员1名、生产主管2名及外部软件服务商顾问1名。年度数字化转型预算约150万元，占公司年度营收的1.25%，主要用于软件订阅、硬件采购与人员培训。

五、H公司当前转型升级存在的问题

（一）技术应用表层化，数据价值未释放

H公司当前的技术应用多停留在“机器换人”和“数据可视化”的初级阶段。以云MES系统为例，其功能主要服务于工单流转和报表记录，但缺乏对历史质量数据和设备参数数据的深度挖掘。调研数据显示，系统上线一年来，产品一次合格率仅从92.3%提升至93.1%，设备综合效率（OEE）基本维持在62%左右。大量采集的数据形成了“数据孤岛”，未能用于工艺参数优化、设备预测性维护等深层决策场景。

（二）转型路径单一，价值链协同不足

公司的转型重心过度集中于内部生产环节，忽视了设计与供应链等关键环节的协同升级。研发部门仍使用离线CAD/CAM软件，与生产MES系统无数据接口，导致工艺设计变更无法快速传递至产线。同时，供应商管理系统缺失，与上游约70%的主要钢材、塑料粒子供应商仍通过电话或邮件进行订单交互，信息滞后导致原料库存周转天数高达45天，远高于行业优秀水平（约25-30天）。这种“单点优化”的路径限制了整体价值链效率的提升。

（三）能力建设滞后，组织变革阻力显现

数字化转型不仅是技术问题，更是组织管理问题。H公司的考核体系仍以产量和成本为核心，未将数据质量、流程改善贡献等指标纳入考核范围。一线员工对新系统的使用存在抵触情绪，数据显示，系统强制使用三个月后，主动报工数据完整度下降至80%。管理层缺乏数据驱动的决策习惯，每周生产调度会仍以经验判断为主，而非基于系统数据的根因分析。

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地图

本文提出涵盖技术赋能、数据驱动、组织协同、生态融合四个维度的转型升级路径模型，并绘制H公司的战略地图。

1. 技术赋能维度（基础层）： 目标是从“单点自动化”向“系统级互联”演进。

• 目标1： 实现全流程设备互联。计划将设备联网覆盖率从30%提升至85%以上，打通CNC、注塑机、三坐标测量仪等关键设备的数据接口。

• 目标2： 云边协同架构部署。在车间部署边缘计算节点，实现毫秒级工艺参数响应；云端部署高级数据分析应用，如APS高级计划排程。

2. 数据驱动维度（核心层）： 核心是构建从“看见”到“洞见”再到“预见”的能力。

• 目标1： 建立统一数据中台。整合MES、ERP、WMS等系统数据，消除数据孤岛。

• 目标2： 开发典型数据分析应用。例如，基于历史故障数据构建设备健康度模型，实现预测性维护预警；基于质量相关矩阵分析，识别影响良率的关键工艺因子。

• 目标3： 构建数字绩效体系。形成以OEE、计划达成率、一次合格率、准时交付率等为核心的数字化驾驶舱，实现经营数据T+0可视。

3. 组织协同维度（保障层）： 聚焦能力和机制适配。

• 目标1： 重塑岗位能力模型。开展数字化技能培训，培养30%的“现场运维+数据分析”复合型技术员。

• 目标2： 变革绩效考核机制。增加“数据录入及时率/准确率”、“数字化改善建议采纳数”等过程性指标，权重占个人绩效的20%。

4. 生态融合维度（延伸层）： 打通内外部价值链。

• 目标1： 打通研发-制造数据链。实现设计BOM向制造BOM的自动转化，工艺文件通过系统直接下发至设备。

• 目标2： 融入产业互联网平台。对接1-2家大型主机厂的供应商协同平台，实现订单、库存、质量报告的在线交互；接入区域性工业原材料集采平台，降低采购成本。

（二）转型升级路径关键要素的识别

为从上述路径中识别出当前阶段的优先行动项，本文采用熵权法对备选的关键要素进行客观赋权。邀请公司内部管理层、外部行业专家共10人，对8个关键转型要素（A1设备互联，A2数据中台，A3预测性维护，A4绩效变革，A5技能培训，A6研发制造协同，A7供应链协同，A8集采平台接入）按重要性（1-9分）进行打分。

表6.1 熵权法计算过程示例（简化）

计算结果显示，数据中台（17.8%）、绩效变革（15.0%）和研发制造协同（13.4%） 是当前最重要的三个转型杠杆。基于此，H公司制定如下优先级路径：

表6.2 H公司转型升级行动计划表（第一阶段）

七、结语及建议

研究表明，数字经济背景下，中小制造企业的转型升级并非简单的技术叠加，而是一项涉及技术、数据、组织、生态的系统工程。H公司的案例表明，若忽视数据价值的深度挖掘和组织机制的适配性改革，仅靠采购软件和改造设备难以实现真正的质变。通过构建四维路径模型并利用熵权法进行客观分析，可以帮助企业识别“牵一发而动全身”的关键突破口，实现有限资源的最优配置。

对于同类型企业，建议遵循“价值导向、痛点先行、小步快跑”的原则：首先，审视自身战略定位，明确转型要解决的核心业务问题（如降本、增效、提质、缩短交期）；其次，评估自身数据基础和组织准备度，从投入产出比最高的场景切入，而非盲目追求“大而全”的系统；最后，高度重视组织与人才建设，将数字素养培养作为一项长期投资，因为人才是驱动所有要素的核心。未来研究可进一步探讨中小制造企业如何与平台型企业、政府、科研机构等多元主体构建协同转型的生态系统。