近日，工業和信息化部、國家發展改革委、國家數據局聯合印發的《電子信息制造業數字化轉型實施方案》（以下簡稱《方案》）明確提出，到2027年規模以上企業關鍵工序數控化率超過85%。這一目標為電子信息制造業的數字化轉型設定了清晰的路徑與方向。在全球制造業加速向數字化、智能化邁進的當下，電子信息制造業作為國民經濟的戰略性、基礎性、先導性產業，其數字化轉型不僅關系到自身的高質量發展，更對推動實體經濟與數字經濟深度融合、推進新型工業化具有深遠意義。
標桿實踐：從單點突破到全鏈賦能
在產業轉型進程中，標桿企業的示范作用至關重要。通過打造數字化轉型標桿，能夠為行業提供可借鑒的成功經驗，推動全產業鏈的數字化升級。
在這些智能工廠中，關鍵工序數控化率遠超行業平均水平，大量采用先進的數控設備、自動化生產線以及工業機器人，實現了生產效率的大幅提升與生產成本的有效降低。通過引入智能制造執行系統（MES），實現了對生產過程的實時監控與精準調度，生產周期顯著縮短，產品質量穩定性大幅提高。
對于眾多中小型電子信息制造企業而言，學習標桿企業的成功經驗，可從自身實際情況出發，選擇生產、管理、研發等關鍵環節中的某一點進行數字化突破，逐步拓展到全流程、全鏈條的數字化轉型。
技術攻堅：破解 “卡脖子” 難題
當前，雖然我國在電子信息領域取得了諸多技術突破，但在一些關鍵核心技術方面仍面臨 “卡脖子” 問題。因此，加快關鍵核心技術攻關，是實現電子信息制造業數字化轉型的關鍵。
在先進計算領域，高性能計算、智能計算、云邊端協同計算等技術的創新發展對于提升電子信息制造業的計算能力與數據處理效率至關重要。通過強化算力等深度貫通融合，能夠為生產過程中的大數據分析、人工智能應用提供強大的技術支持。5G-A、千兆光網、工業互聯網等新型信息基礎設施的建設，是實現電子信息制造業數字化轉型的基礎保障。
人工智能賦能方面，在產品質量檢測環節，利用人工智能圖像識別技術，可快速、精準地檢測出產品缺陷，大幅提高檢測效率與準確性；在生產設備故障預測方面，通過機器學習算法對設備運行數據進行分析，提前預測設備故障，實現設備的預防性維護，降低設備停機時間與維修成本。
生態共建：從 “賦能者” 到 “標準引領者”
電子信息制造業數字化轉型是一個復雜的系統工程，需要構建一個開放、協同、共贏的生態體系。在這一生態體系中，企業不僅要成為數字化轉型的 “賦能者”，更要逐步成長為 “標準引領者”，推動行業數字化轉型的規范化、標準化發展。
電子信息制造業數字化轉型需要產業鏈上下游企業、數字化轉型服務商、高校科研機構等各方的共同參與。
企業應積極與供應商、客戶建立數字化協同合作關系，實現信息共享與業務協同；與數字化轉型服務商加強合作，借助其專業的技術與服務能力，為企業量身定制數字化轉型解決方案，提升企業數字化轉型的成功率與效率。
此外，高校科研機構應充分發揮其在技術研發、人才培養方面的優勢，與企業開展產學研合作，共同攻克數字化轉型中的關鍵技術難題，為行業培養高素質的數字化轉型人才。
通過各方的協同創新，構建出一個互利共贏的數字化轉型生態體系，以此共同推動電子信息制造業數字化轉型向縱深發展。 
