5月23日，一場以“傳統制造業的轉型與升級：工業互聯網初探”為題的論壇在廣東拓斯達科技股份有限公司總部舉行。本次論壇由拓斯達召集，得到富士康、KK集團、云丁科技、寶娜斯等多家國內知名企業積極響應。數十名來自不同行業的國內知名企業家與創業者相聚一堂，圍繞信息化、智能化和數字化等問題，共探傳統制造業的轉型與升級之道。

本次論壇通過案例分享、小組討論、跨界分享以及多元激辯等環節，讓嘉賓與聽眾們進行深度交流，碰撞思想火花，為傳統制造業轉型升級提供創新思路和智力支撐。會上，拓斯達董事長吳豐禮做了以《數字重構產業 智能制造未來》為題的演講，并提出了他的思考。

制造裝備未來趨勢：國產化、數字化、智能化

制造業是我國實體經濟的基石，“十四五”規劃新增數字經濟指標，“中國制造2025”出臺更將互聯網和制造業的結合作為未來制造業發展的重要方向。但復雜多變的國際環境對制造業更好發展帶來了諸多挑戰；中國首先從疫情的影響中恢復，“中國制造”也受到國際更多地關注。雖然中國制造業在國際貿易中的地位和競爭力不斷提高，但制造業發展中普遍存在人工成本高、能源損耗大、高端技術薄弱等問題。拓斯達董事長吳豐禮認為，制造裝備的國產化、數字化、智能化是未來的發展趨勢。

拓斯達董事長兼總裁吳豐禮認為，中國傳統制造業正處于轉型升級階段。為切實解決行業痛點，拓斯達一直致力于工業制造自動化的創新與應用，通過以工業機器人、注塑機、CNC為核心的智能裝備，以及控制、伺服、視覺三大核心技術，打造以核心技術驅動的智能硬件平臺，為制造企業提供智能工廠整體解決方案，讓工業制造更美好。

為什么選擇工業機器人、注塑機和CNC作為“賽道”？吳豐禮表示，拓斯達有兩大愿景——“助力100萬制造企業實現智能制造”和“助力100萬工程師服務于智能制造”。為了實現愿景，拓斯達選擇的“賽道”必須具備標準化、通用型、協同性、寬賽道和長周期五要素。塑料和金屬是工業兩大原材料，注塑機和CNC為工業母機。因此，拓斯達以此為切入口，深入到工業上游，通過底層技術的支撐，幫助到更多的中小企業解決人工成本貴、能源損耗大、高端裝備價格高以及技術“卡脖子”的痛點問題。

四大平臺同發力，讓數據賦能生產

當前，正處在一場“工業4.0”大變革的時代。制造業向先進的、數字化、智能化轉型，成為企業界和學界普遍關注的議題。轉型成功與否決定了企業未來發展的命運，也決定了制造業未來持續發展的態勢。

除了在硬件平臺發力以外，拓斯達也在數字化方面做出嘗試和探索，現已搭建了“駝馱”平臺、“集成俠”平臺以及loT平臺。

“駝馱”定位為工業制造領域的產業互聯網平臺，基于工業設備交易和維保服務，給買賣雙方提供設備管理系統服務，通過產業數據的沉淀和應用，對產業資源進行整合和高效匹配，為工業企業提供更加低成本、更加高效的運營服務，助力工業企業更加輕量化轉型升級，推動產業轉型升級。

“集成俠”是精準匹配自動化供需的綜合服務平臺，將不同行業的中小型自動化集成商所擅長的工藝進行分類打標，與工業制造企業的自動化需求進行精準匹配，通過產業數據的沉淀和應用，從而提高整個產業的運營效率。

loT平臺則是通過各種傳感技術、通訊手段，將設備與互聯網進行連接，以實現遠程監控、自動報警、遠程控制、遠程診斷、遠程維護，進而實現管理、控制、營運一體化的網絡平臺。

吳豐禮希望，通過平臺數據的積累與沉淀，拓斯達能幫助客戶更好地做資產和運營管理，同時重構客戶需求，用系統+人工的方式承載客戶粘性，以服務+產品滿足客戶需求；也希望能讓數據反哺于制造，解構產品表現，真實反饋產品特點和市場需求，支持產品的及時優化和迭代升級。

數字化的價值，在于解決問題

本次論壇吸引了數十位來自不同行業、不同領域的知名企業家和創業者到場，通過跨界交流，開放思想，尋求突圍之道。

富士康集團首席數字官史喆認為，數字化是從數據到決策，從可見到不可見的過程，讓人可以通過數據去做決策，把企業管理和運營過程中的一些不明顯的問題反映出來。

新零售生態代表KK集團創始人兼CEO吳悅寧表示，企業的轉型不是為了數字化而數字化，而是為了解決企業發展中的存在的問題。

智能家居企業云丁科技創始人兼董事長陳彬認為，數據是一種工具，可以幫助企業解決粗放式發展、運營效率低下等問題，而解決這些問題的過程，就是數字化。

國內“四大襪企”之一的寶娜斯創始人洪麗莉則認為，數據是隨著企業發展而衍生出來的，它是人與人之間連接的“溫度”，可以讓我們發現更多可做的事情，給予企業更多服務他人的機會。

而對于吳豐禮來說，“數字化往內看就是降本增效，往外看就是業務數據的采集、沉淀和使用。其實數字化就是兩個點，一個怎么解決內部的運營問題，一個怎么解決外部的客戶問題。” 

會后，吳豐禮總結道，“跨界探討的過程是有價值的。在產業轉型的過程中，企業家者應該回歸初心，明白自己想做什么。”

未來，拓斯達將不忘初心，全心全意為客戶服務，通過深耕智能制造領域，讓數據賦能生產，幫助更多制造企業轉型升級，讓工業制造更美好。