当下，“数字化、智能化”已经不再是新鲜词。毕竟，在早几年前就已经有企业喊出大举进军数字化的口号，轰轰烈烈的数字化转型运动也持续了很长一段时间，有一些业内人士甚至判断“如今的企业数字化已经走过了成熟期，来到了深水区。”

但事实真的是如此吗？

以工业领域为例，工业4.0时代，越来越多企业开始运用数据和算法来指导自身的研发生产实践，但从中国电子技术标准化研究院发布的《智能制造成熟度指数报告(2022)》的数据来看，在其所调查的国内60000家企业中，63%的企业仅仅达到智能制造成熟度一级水平，而达到四级及以上深度数字化的企业，仅仅有4%。

窥一隅可知全貌，或许这才是数字化的真相。

由此可见，中国工业企业数字化水平还有很大的提升空间。对于需要数字化转型的企业来说，其通常面临着牵扯业务部门多，转型难度和复杂度很大等难题，如果没有相关经验，数字化投入产出比将很难把控。因此，市场迫切需要亲身实践过数字化转型的企业来提供相应的解决方案，带动更多工业企业实现以数据驱动生产，真正迈向深度数字化。

为此，本文将结合.织信.低代码与国家电网、吉利汽车、中国交建、君乐宝以及大型军工企业等合作伙伴在数字化实施方面的合作经验，深入探讨低代码在工业领域所发挥的价值。希望通过本文的详细阐述，能够为工业企业提供有价值的参考和启示。

一、工业数字化转型外因

1、政策驱动

近几年，我国工业产值增速逐渐放缓，人口红利的影响逐渐消退，使得工业面临着高投入、高能耗、高风险和低效益的困境。为了应对这些挑战，我国在十四五规划中提出了“先进制造”的目标，加速推进工业互联网的建设，以推动工业领域实体经济向数字化、智能化转型，为中国工业迈向工业4.0时代提供强大动力。

同时，下游产业需求的升级以及底层技术的不断成熟也促使更多的企业主动选择数字化转型作为其长期发展的战略之一。政策环境的变化以及技术的发展为工业数字化转型提供了强大的推动力。

随着政策的持续发布和落地，为工业企业提供了明确且实用的指导，使得工业数字化转型成为了一个不可逆转的趋势。在这个大背景下，企业必须积极应对，加速数字化转型的进程，以适应不断变化的市场需求和产业升级的要求。

2、产业需求升级

在不断变化的市场环境中，产业需求升级已成为中国经济高质量发展的关键驱动力。随着技术、管理和制度创新的应用，工业企业正朝着产业链高端攀升，实现技术、产品、服务等方面的全面提升。这一过程不仅推动了产业形成更强的市场竞争力和可持续性发展能力，也为中国经济从高速增长阶段转向高质量发展阶段提供了重要战略举措。

在供给侧，技术的不断进步为工业企业提供了强大的生产力和创新力。互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术的加速创新为传统工业产业转型升级提供了新机遇。通过数字化改造，企业能够优化流程、提高生产效率，精准把控产品质量，并更好地对接市场，避免无效供给。

在需求侧，社会总需求的变化也对企业提出了更高的要求。随着人均GDP的提高和产业结构的调整，中国基本已处于或接近后工业化时代。新型工业化成为接续传统工业化进程的全新道路，将数字化创新作为第一驱动力。企业需把握信息化、绿色化等发展方向，以实现智能制造为主攻方向。

然而，工业领域产业升级并非一帆风顺，企业仍面临一些挑战。部分“卡脖子”技术的制约影响了产业升级的进程。为了解决这些问题，上游工业和制造业需要具备快速收集和响应下游需求的能力，对供给端的生产效率、产品质量、敏捷反应等提出了更高的要求。同时，企业需与数字化服务商进一步加强合作，推动技术创新和产业升级，以实现数字化转型战略的全面发展。

3、技术能力完善

5G、边缘计算、人工智能、物联网、低代码等新兴技术快速发展，在工业领域的应用场景丰富，能够显著改善生产过程。而低代码的普及，采用组件化配置的方式，能够明显提升企业数字化运营的灵活性，降低开发成本。利用低代码打通企业内部生产经营数据和产业上下游数据链，有利于工业企业“降本增效”。

二、工业数字化转型痛点

面对宏观政策的激励以及需求侧不断升级的需求，工业制造行业仍对数字化转型保持冷静观察的状态。根据相关调研结果显示，工业制造企业缺少专业人才、投入成本高、周期长、技术能力缺乏是企业转型过程中面临的主要问题。

1、缺少专业转型人才、工具

工业制造是劳动密集型产业，企业公司员工的文化水平普遍较低，缺少对数字化转型的认知，对新兴技术的接受能力弱。企业内部缺少科技、IT方面的基因，市场上针对工业领域的科技人才又相对匮乏，如果幡然引入科技人才，很容易造成“水土不服”。

面对转型瓶颈，从市场供给侧角度去观察不难发现，当前数字化转型常用工具软件，例如OA、ERP属于通用性的产品，很大程度上是无法满足工业制造业复杂的业务逻辑和使用场景。工业软件设计开发困难，市场上大多是通用型产品，难以直接应用到工业场景，缺少工业领域标准化产品，也难有成功经验借鉴。

2、数字化转型成本高，见效慢

与直接创造营收的投资不同，数字化投资的效果难以直接用业绩来衡量。德勤调研显示，中国工业制造业的平均利润率不到3%，数字化转型过程中需要投入大量人力物力，难免会造成成本压力。“不转型等死，转型找死”，业内的玩笑话道出了中小型工业企业进退两难的境地。

3、数字化程度太低，不知从何下手

大部分工业制造企业主要依靠人工来进行数据记录和流程管理，虽然一些企业已经拥有了OA、ERP、CRM等业务系统，但还远远谈不上数字化。真正的转型需要从企业战略、生产流程、组织结构、供应链等各个方面全面推进，而面对如此多的“烂摊子”、数据孤岛，管理层往往不知要如何着手开始。

三、低代码在工业场景中的优势

对于众多工业企业来说，数字化的船票太过昂贵，动辄上百万、千万的定制化ERP系统和硬件设备是难以承受的。企业夹在个性化的数字化转型需求与居高不下的转型成本中艰难挣扎，低代码平台以其灵活稳定易用的特点成为了企业数字化的解决方案之一，逐步发展到各行各业的应用场景中。

1、降低门槛

低代码提供可视化搭建环境，可大幅降低系统应用开发门槛，无论是学java、Python、C语言，还是学Web、js的技术人员都能轻松上手。有效减轻企业对专业IT技术人员的依赖，让IT人员更专注于底层的技术研究。另外在部分场景下，可直接让业务人员用拖拽的方式自行搭建部门级应用，满足业务部门个性化需求，从而降低人力成本。

此外，利用低代码技术还能够帮助企业打破IT人员与业务人员之间的边界，促进信息流通，让信息技术资源向业务部门普惠，减少由于需求传达偏差而造成的软件开发周期长等问题。同时利用业务端的设计潜力，帮助应用不断创新，增强市场竞争力，把握市场新机遇。

2、敏态适配

依托低代码平台的敏捷性与高灵活性，能够让企业以较高时效性满足定制需求，缩短沟通时间，并灵活的调整修改，弥补稳态和敏态之间的差距。已具备传统软件核心系统的工业企业，可利用低代码应对多变的长尾需求，弥补不变的稳态能力和不断变化的敏态需求之间的差距，使用低代码在稳态层面之上架构一个敏态适配层。

3、复用性强

伴随企业业务的不断扩展，内部管理和对外服务需求变得越来越复杂，导致需要进行大量的二次开发。传统的开发流程中，设计、开发和测试环节往往需要反复循环，导致代码重复编写、上线进度缓慢等问题。

而织信低代码内置海量标准化组件库，可以帮助企业实现快速开发和高效运维。这些组件可以重复使用，减少重复性工作，提高开发运维效率。让企业可以更快地将应用落地，响应快速，并且提高工作效率。

4、万物互联

目前随着数字经济的不断发展，核心产业的增加值占比也在持续增加。在这个趋势下，企业数字化转型的速度也在不断加快。为了更好地适应趋势，企业对于软件应用的需求量也在不断增加，同时对于不同系统之间的数据连通性也提出了更高的要求。

为了满足企业的这一需求，低代码工具提供自定义API接口，支持集成企业原有的ERP、OA、CRM、软硬件设备等系统，并能够无缝对接企业微信、钉钉、飞书等第三方平台。通过深度打通企业内各类系统的数据，帮助企业更高效地挖掘数据价值，进而推进数字化转型。

工业数字化场景实践方案

1、数据监控与采集

支持实现现场传感器、仪表和设备数据的实时上行记录，采集生产过程中的数据信息，如温度、压力、流量、电压、电流等。通过可视化界面进行信息展示。

2、智能预警消息

可设定各类数据检测指标，通过系统对各业务流程进行监控，及时检测生产过程中的异常情况，并生成报警信息。支持多种报警方式，如协作软件报警、短信报警、邮件报警等。

3、数据报表

提供数据分析功能，如统计分析、趋势分析、关联分析等。及时生成各类报表，如日报表、月报表、年报表等，方便管理人员了解生产过程的运行情况。

4、多端同屏

支持PC、移动设备等终端展示，同时也可以根据场景需要，定制操作性更强的可视化界面，例如：车间大屏、手持PDA、机载屏幕等。方便用户在不同环境下都能够随时访问、操作业务系统，查阅工作信息。

5、生产管控

系统可以根据生产计划生成任务工单，班组领取工单后可进行任务发下发，工单关联领录，首件，计件，产能等记录，现场可用电视大屏幕展示在线生产看板。

6、经营分析报表

基于企业战略规划与目标为各部门设定经营计划，同时计划与生产任务挂钩，通过系统自动化的方式汇总获取计划相关的数据来源，并进行计算与展示。形成客户实际的经营计划报表。提供实时有效的数据信息，方便企业随时对潜在问题进行调整。

7、经营会计

根据内部经营数据，统计企业内部费用科目，对科目进行分类，形成销售额变动费，固定费。分别对各部门费用分摊进行规则设定。形成各部门的经营会计分析数据。有效获取各部门环节的经营效率。

8、效果对比

通过低代码平台进行数字工厂建设后，企业从传统的excel报表的线下传递变成了可视化、及时性更好的图表展示。解决了因为手写数据造成的漏、错、乱的情况。并且大幅提升了工作效率。原本需要多人参与的数据盘点工作，现在全部交由业务系统，在业务开展的过程中自动完成。

9、实施周期与计划

企业的数字化战略是一个系统化工程，它需要根据业务的发展进行持续性优化和拓展。对于企业的数字化阶段大致会分为3个步骤：

P1：构建数据采集与应用整合

P2：建立数据全量分析

P3：建立企业协同数字化生态

对于刚刚起步的工业企业，织信往往建议P1阶段的建设一般可以计划以“1年”为周期。实现业务流程的全面数字化，将纸质填报、表单填表的工作全部变成线上统一填报的方式进行。形成统一、规范、科学的业务信息管理体系。为后续数字化战略的推进，打下坚实的基础。

结束语：

就目前而言，大环境经济的不确定性和需求升级让工业制造业数字化、智能化转型成为大势所趋，兼具系统集成、应用开发、流程管理、数据分析、智能决策功能的低代码平台似乎成为了“完美”解决方案。

不过，实际落地过程中的水土不服，仍需要长时间的打磨优化，深入了解工业制造业业务流程、需求场景和核心痛点。随着各大厂商开始布局低代码业务，不仅能帮助企业内部降本增效，也能够整合协同整个产业链上下游，实现真正的“工业4.0”。