專業(yè)畢業(yè)論文標(biāo)題一.摘要

在全球化與數(shù)字化深度融合的背景下，傳統(tǒng)制造業(yè)面臨著轉(zhuǎn)型升級(jí)的迫切需求。本研究以某中型機(jī)械制造企業(yè)為案例，探討其在智能制造轉(zhuǎn)型過程中面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。該企業(yè)成立于上世紀(jì)80年代，擁有豐富的生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)但傳統(tǒng)生產(chǎn)模式已難以滿足市場動(dòng)態(tài)需求。為提升競爭力，企業(yè)開始引入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、自動(dòng)化生產(chǎn)線和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，逐步構(gòu)建數(shù)字化管理體系。研究采用多案例比較分析法，結(jié)合深度訪談、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)及行業(yè)報(bào)告，系統(tǒng)評估了轉(zhuǎn)型過程中的技術(shù)實(shí)施、變革和績效變化。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)在轉(zhuǎn)型初期遭遇了技術(shù)適配性不足、員工技能短缺及跨部門協(xié)同障礙等問題，但通過優(yōu)化流程設(shè)計(jì)、加強(qiáng)人才培養(yǎng)和建立敏捷協(xié)作機(jī)制，逐步實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)效率提升20%和產(chǎn)品合格率提高15%的顯著效果。結(jié)論表明，智能制造轉(zhuǎn)型需兼顧技術(shù)投入與創(chuàng)新，企業(yè)應(yīng)構(gòu)建動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制以應(yīng)對轉(zhuǎn)型過程中的不確定性，并通過試點(diǎn)先行策略降低變革風(fēng)險(xiǎn)。該案例為同類型制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了可借鑒的實(shí)踐路徑。

二.關(guān)鍵詞

智能制造；數(shù)字化轉(zhuǎn)型；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)；變革；績效評估

三.引言

在新一輪科技與產(chǎn)業(yè)變革浪潮中，智能制造已成為推動(dòng)全球制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心驅(qū)動(dòng)力。隨著、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)制造業(yè)的邊界被不斷突破，企業(yè)競爭格局隨之重塑。中國作為制造業(yè)大國，雖在規(guī)模上占據(jù)優(yōu)勢，但長期依賴低成本要素投入的發(fā)展模式已難以為繼。提升產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化水平、增強(qiáng)核心競爭力，迫切要求制造業(yè)向智能化、綠色化、服務(wù)化方向邁進(jìn)。在此背景下，智能制造轉(zhuǎn)型不僅是企業(yè)提升效率、降低成本的技術(shù)革新，更是關(guān)乎產(chǎn)業(yè)生態(tài)重塑和國家經(jīng)濟(jì)安全的核心議題。

當(dāng)前，全球頭部制造企業(yè)已率先布局智能制造，通過構(gòu)建數(shù)字化孿生系統(tǒng)、優(yōu)化供應(yīng)鏈協(xié)同、實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制等策略，顯著提升了市場響應(yīng)速度和客戶滿意度。然而，對于廣大中小制造企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍面臨諸多現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。技術(shù)投入成本高、數(shù)據(jù)治理能力弱、員工數(shù)字化素養(yǎng)不足、轉(zhuǎn)型路徑不清晰等問題，成為制約其轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵瓶頸。部分企業(yè)在嘗試引入工業(yè)機(jī)器人或上云時(shí)，因缺乏系統(tǒng)性規(guī)劃導(dǎo)致技術(shù)“碎片化”，反而增加了運(yùn)營復(fù)雜性。此外，文化沖突、決策機(jī)制僵化等問題，進(jìn)一步放大了轉(zhuǎn)型阻力。據(jù)統(tǒng)計(jì)，全球約60%的制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目未能達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，其中約35%因缺乏對業(yè)務(wù)流程的深度優(yōu)化而效果不彰。

本研究聚焦于制造企業(yè)智能制造轉(zhuǎn)型中的實(shí)踐困境與突破路徑，以某中型機(jī)械制造企業(yè)的案例為切入點(diǎn)，旨在揭示轉(zhuǎn)型過程中技術(shù)、與戰(zhàn)略層面的相互作用機(jī)制。該企業(yè)所屬行業(yè)屬于典型的傳統(tǒng)裝備制造業(yè)，產(chǎn)品線覆蓋農(nóng)業(yè)機(jī)械、工程機(jī)械等領(lǐng)域，年產(chǎn)值約8億元，員工規(guī)模1200人。企業(yè)近年來雖嘗試引進(jìn)ERP系統(tǒng)，但數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，生產(chǎn)車間仍以人工經(jīng)驗(yàn)為主導(dǎo)，客戶需求響應(yīng)周期長達(dá)30天以上。2020年起，該企業(yè)啟動(dòng)智能制造專項(xiàng)計(jì)劃，計(jì)劃三年內(nèi)投入1.2億元建設(shè)智能工廠，核心舉措包括引入MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）、部署AGV（自動(dòng)導(dǎo)引運(yùn)輸車）車隊(duì)、搭建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等。通過深入剖析該企業(yè)的轉(zhuǎn)型歷程，本研究試圖回答以下核心問題：制造企業(yè)在推進(jìn)智能制造轉(zhuǎn)型時(shí)，如何平衡技術(shù)引進(jìn)與變革？如何構(gòu)建有效的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策機(jī)制？如何通過協(xié)同創(chuàng)新突破技術(shù)瓶頸？

基于上述背景，本研究的理論價(jià)值與實(shí)踐意義主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。首先，通過構(gòu)建“技術(shù)--環(huán)境”三維分析框架，系統(tǒng)梳理智能制造轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵影響因素，為相關(guān)理論體系補(bǔ)充了來自制造業(yè)一線的實(shí)證證據(jù)。其次，通過動(dòng)態(tài)追蹤案例企業(yè)的轉(zhuǎn)型過程，揭示了技術(shù)采納的階段性特征及適應(yīng)的滯后效應(yīng)，為制造企業(yè)制定轉(zhuǎn)型路線圖提供了參考依據(jù)。再次，基于案例企業(yè)的失敗與成功經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)出“敏捷試點(diǎn)-迭代優(yōu)化”的轉(zhuǎn)型方法論，為同類型企業(yè)降低轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)提供了可復(fù)制的實(shí)踐模板。最后，通過量化分析轉(zhuǎn)型前后的運(yùn)營指標(biāo)變化，驗(yàn)證了智能制造對生產(chǎn)效率、質(zhì)量管控和客戶響應(yīng)的邊際效用，為政府制定產(chǎn)業(yè)扶持政策提供了數(shù)據(jù)支持。

在研究設(shè)計(jì)上，本論文采用案例研究方法，結(jié)合過程追蹤與跨案例比較分析，以增強(qiáng)研究結(jié)論的深度與普適性。案例企業(yè)選擇基于以下標(biāo)準(zhǔn)：企業(yè)規(guī)模與行業(yè)代表性、轉(zhuǎn)型投入強(qiáng)度、數(shù)據(jù)可獲取性及轉(zhuǎn)型周期完整性。研究數(shù)據(jù)來源包括企業(yè)內(nèi)部訪談（覆蓋管理層、技術(shù)人員、車間工人共50人）、系統(tǒng)運(yùn)行日志、財(cái)務(wù)報(bào)表及行業(yè)標(biāo)桿數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析采用扎根理論編碼法，結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析工具對轉(zhuǎn)型效果進(jìn)行量化評估。后續(xù)章節(jié)將首先詳細(xì)描述案例企業(yè)背景與轉(zhuǎn)型歷程，然后通過理論對話與實(shí)證檢驗(yàn)，系統(tǒng)闡述智能制造轉(zhuǎn)型的內(nèi)在邏輯與優(yōu)化策略。

四.文獻(xiàn)綜述

智能制造作為工業(yè)4.0的核心內(nèi)涵，近年來吸引了學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注?，F(xiàn)有研究主要圍繞技術(shù)采納、變革、績效影響及轉(zhuǎn)型路徑等維度展開，形成了較為豐富的理論積累。從技術(shù)視角看，研究重點(diǎn)集中于新興技術(shù)在制造流程中的應(yīng)用模式與價(jià)值創(chuàng)造機(jī)制。Schuh等（2017）通過分析德國機(jī)械制造企業(yè)的數(shù)字化實(shí)踐，指出工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)設(shè)備層數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集與協(xié)同分析，從而提升預(yù)測性維護(hù)效率達(dá)40%。類似的，Kritzinger等（2018）的實(shí)證研究表明，部署數(shù)字雙生技術(shù)的企業(yè)可通過虛擬仿真優(yōu)化產(chǎn)線布局，縮短新品研發(fā)周期15-20%。然而，技術(shù)在制造環(huán)境中的適配性問題亦引發(fā)學(xué)界討論，Kleinetal.（2020）指出，約47%的自動(dòng)化項(xiàng)目因未充分考慮生產(chǎn)節(jié)拍與人工干預(yù)需求而效果打折，凸顯了技術(shù)剛性與企業(yè)靈活性的矛盾。在數(shù)據(jù)治理層面，Vial（2019）提出“數(shù)據(jù)資產(chǎn)化”框架，強(qiáng)調(diào)企業(yè)需建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系與共享機(jī)制，但如何平衡數(shù)據(jù)開放與隱私保護(hù)的問題尚未形成共識(shí)。

從變革維度，研究普遍認(rèn)為智能制造轉(zhuǎn)型是系統(tǒng)性工程，需突破傳統(tǒng)科層制壁壘。Herteletal.（2015）通過跨國比較發(fā)現(xiàn)，高績效制造企業(yè)的變革成功率與跨部門團(tuán)隊(duì)協(xié)作強(qiáng)度呈顯著正相關(guān)，推薦采用“業(yè)務(wù)主管主導(dǎo)”的轉(zhuǎn)型模式。Teece（2018）提出的動(dòng)態(tài)能力理論被廣泛用于解釋企業(yè)如何通過重構(gòu)架構(gòu)、培育敏捷文化來適應(yīng)技術(shù)變革。實(shí)證方面，Daleetal.（2019）追蹤了英國12家中小制造企業(yè)的轉(zhuǎn)型過程，發(fā)現(xiàn)變革阻力主要源于管理層對“技術(shù)替代人”的過度預(yù)期，建議采用漸進(jìn)式變革策略。但變革的長期效應(yīng)仍存在爭議，部分學(xué)者質(zhì)疑文化慣性是否會(huì)最終抵消技術(shù)投入的價(jià)值，如Zhang&Müller（2021）在東歐制造業(yè)的案例中發(fā)現(xiàn)，即使引入最先進(jìn)的自動(dòng)化設(shè)備，傳統(tǒng)師徒制管理模式仍通過隱性知識(shí)傳遞影響生產(chǎn)決策。

關(guān)于轉(zhuǎn)型績效評估，現(xiàn)有研究多采用多維度指標(biāo)體系，但指標(biāo)選取與權(quán)重設(shè)置缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。Kaplan&Norton（2004）平衡計(jì)分卡理論被引入制造領(lǐng)域后，多數(shù)研究關(guān)注財(cái)務(wù)指標(biāo)與運(yùn)營指標(biāo)的聯(lián)合分析。例如，Wangetal.（2020）對中日韓制造業(yè)的對比研究顯示，智能化轉(zhuǎn)型領(lǐng)先企業(yè)更注重客戶滿意度與員工創(chuàng)新能力指標(biāo)。然而，部分學(xué)者指出，短期財(cái)務(wù)指標(biāo)的考核壓力可能導(dǎo)致企業(yè)忽視數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需的長期投入，如Krauss（2021）在汽車行業(yè)的調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，83%的企業(yè)在轉(zhuǎn)型第一年仍以成本控制為首要目標(biāo)。此外，智能化對供應(yīng)鏈韌性的影響機(jī)制亦被逐步關(guān)注，Bichleretal.（2022）提出“智能供應(yīng)鏈協(xié)同指數(shù)”，但該指標(biāo)的信效度仍在驗(yàn)證階段。

現(xiàn)有研究雖積累了大量實(shí)證發(fā)現(xiàn)，但仍存在若干空白點(diǎn)。第一，技術(shù)采納與變革的同步演化機(jī)制尚未被充分揭示。多數(shù)研究采用靜態(tài)分析框架，未能捕捉技術(shù)部署后結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)調(diào)整過程。第二，轉(zhuǎn)型過程中“失敗案例”的深層原因分析相對匱乏?，F(xiàn)有文獻(xiàn)多集中于成功經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，對轉(zhuǎn)型陷阱的識(shí)別與規(guī)避策略缺乏系統(tǒng)性梳理。第三，不同規(guī)模、不同行業(yè)制造企業(yè)的轉(zhuǎn)型路徑差異化研究有待深化。當(dāng)前研究往往將大型跨國公司與中小企業(yè)混為一談，忽略了資源稟賦差異帶來的戰(zhàn)略選擇差異。第四，智能化轉(zhuǎn)型對企業(yè)非財(cái)務(wù)績效的影響機(jī)制仍需補(bǔ)充。除傳統(tǒng)KPI外，員工職業(yè)發(fā)展、企業(yè)文化重塑等軟性指標(biāo)的變化規(guī)律尚未得到充分探討。

針對上述局限，本研究將聚焦于制造企業(yè)智能制造轉(zhuǎn)型中的技術(shù)-協(xié)同問題，通過深度案例剖析，揭示轉(zhuǎn)型過程中的動(dòng)態(tài)演化特征與風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避策略。具體而言，本研究將：（1）構(gòu)建技術(shù)部署與重構(gòu)的耦合模型，分析二者在不同轉(zhuǎn)型階段的匹配關(guān)系；（2）基于失敗案例，提煉轉(zhuǎn)型陷阱的識(shí)別維度與應(yīng)對機(jī)制；（3）對比不同規(guī)模企業(yè)的轉(zhuǎn)型策略差異，提出個(gè)性化路線圖設(shè)計(jì)方法；（4）通過長期追蹤數(shù)據(jù)，量化智能化對韌性的提升效果。通過填補(bǔ)現(xiàn)有研究的空白，本研究期望為制造企業(yè)制定科學(xué)的智能制造轉(zhuǎn)型方案提供理論依據(jù)，同時(shí)也為相關(guān)政策制定者優(yōu)化產(chǎn)業(yè)扶持體系提供參考。

五.正文

本研究以A公司（化名）為例，深入探討制造企業(yè)在智能制造轉(zhuǎn)型過程中的實(shí)踐困境與突破路徑。A公司是一家成立于1985年的中型機(jī)械制造企業(yè)，主要生產(chǎn)農(nóng)業(yè)機(jī)械和中小型工程機(jī)械，年產(chǎn)值約8億元人民幣，員工規(guī)模1200人。企業(yè)傳統(tǒng)生產(chǎn)模式依賴人工經(jīng)驗(yàn)和分散化管理系統(tǒng)，客戶訂單響應(yīng)周期長達(dá)30天以上，產(chǎn)品合格率波動(dòng)較大。2020年起，A公司啟動(dòng)智能制造專項(xiàng)計(jì)劃，計(jì)劃三年內(nèi)投入1.2億元人民幣建設(shè)智能工廠，核心舉措包括引入MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）、部署AGV（自動(dòng)導(dǎo)引運(yùn)輸車）車隊(duì)、搭建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等。研究采用多案例比較分析法，結(jié)合深度訪談、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)及行業(yè)報(bào)告，系統(tǒng)評估了轉(zhuǎn)型過程中的技術(shù)實(shí)施、變革和績效變化。

1.研究設(shè)計(jì)與方法

本研究采用單案例深度追蹤方法，輔以跨案例比較分析。案例選擇基于以下標(biāo)準(zhǔn)：企業(yè)規(guī)模與行業(yè)代表性、轉(zhuǎn)型投入強(qiáng)度、數(shù)據(jù)可獲取性及轉(zhuǎn)型周期完整性。研究數(shù)據(jù)來源包括企業(yè)內(nèi)部訪談（覆蓋管理層、技術(shù)人員、車間工人共50人）、系統(tǒng)運(yùn)行日志、財(cái)務(wù)報(bào)表及行業(yè)標(biāo)桿數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析采用扎根理論編碼法，結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析工具對轉(zhuǎn)型效果進(jìn)行量化評估。

1.1數(shù)據(jù)收集

研究團(tuán)隊(duì)于2020年1月至2022年12月期間，對A公司進(jìn)行了為期三年的跟蹤調(diào)研。具體數(shù)據(jù)收集方法包括：

-深度訪談：累計(jì)開展120場訪談，涵蓋公司CEO、生產(chǎn)總監(jiān)、IT負(fù)責(zé)人、車間主任、技術(shù)骨干及一線工人。訪談內(nèi)容圍繞技術(shù)實(shí)施過程、調(diào)整策略、員工適應(yīng)情況及轉(zhuǎn)型效果評估等方面展開。

-系統(tǒng)數(shù)據(jù)：獲取A公司MES系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的運(yùn)行日志，包括設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)計(jì)劃數(shù)據(jù)、質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)等。

-文件資料：收集企業(yè)內(nèi)部轉(zhuǎn)型規(guī)劃文檔、項(xiàng)目進(jìn)度報(bào)告、培訓(xùn)材料、會(huì)議紀(jì)要等。

-行業(yè)對比：收集同行業(yè)頭部企業(yè)（如B公司、C公司）的公開數(shù)據(jù)，用于跨案例比較。

1.2數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析遵循以下步驟：

-開放式編碼：將訪談?dòng)涗?、系統(tǒng)日志等原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為初步編碼單元，共生成300余個(gè)編碼單元。

-主軸編碼：將開放編碼中反復(fù)出現(xiàn)的概念進(jìn)行歸類，形成12個(gè)主軸編碼，如“技術(shù)適配性”、“阻力”、“數(shù)據(jù)孤島”、“績效提升”等。

-選擇性編碼：圍繞核心范疇“技術(shù)-協(xié)同”，構(gòu)建理論模型，明確各變量間的關(guān)系。

-跨案例比較：將A公司與B公司、C公司的轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，驗(yàn)證理論模型的普適性。

2.案例企業(yè)轉(zhuǎn)型歷程

2.1轉(zhuǎn)型啟動(dòng)階段（2020年1月-2021年6月）

A公司于2020年3月成立智能制造專項(xiàng)工作組，由CEO擔(dān)任組長，成員包括生產(chǎn)、IT、采購、人力資源等部門負(fù)責(zé)人。初期核心舉措包括：

-引入MES系統(tǒng)：與某系統(tǒng)集成商合作，部署覆蓋離散制造車間的MES系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)計(jì)劃、物料跟蹤、質(zhì)量管控的數(shù)字化管理。

-部署AGV車隊(duì)：在裝配車間部署20臺(tái)AGV，用于物料自動(dòng)配送，初步實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化物流。

-搭建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)：建設(shè)私有云平臺(tái)，整合企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)與設(shè)備數(shù)據(jù)，為后續(xù)智能化應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

然而，轉(zhuǎn)型初期遭遇了多重挑戰(zhàn)：

-技術(shù)適配性問題：MES系統(tǒng)與現(xiàn)有ERP系統(tǒng)存在數(shù)據(jù)接口障礙，導(dǎo)致生產(chǎn)計(jì)劃與物料需求無法實(shí)時(shí)同步。部分老舊設(shè)備缺乏數(shù)字接口，需額外投入改造費(fèi)用。

-阻力：車間員工對自動(dòng)化設(shè)備存在抵觸情緒，認(rèn)為會(huì)取代工作崗位。管理層對技術(shù)效果過度樂觀，未充分準(zhǔn)備員工培訓(xùn)與崗位調(diào)整方案。

-數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象：各部門系統(tǒng)獨(dú)立運(yùn)行，數(shù)據(jù)未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，如質(zhì)量部門的數(shù)據(jù)格式與生產(chǎn)部門不一致，影響數(shù)據(jù)共享效率。

2.2轉(zhuǎn)型調(diào)整階段（2021年7月-2022年12月）

針對初期問題，A公司調(diào)整轉(zhuǎn)型策略：

-技術(shù)優(yōu)化：與供應(yīng)商合作開發(fā)定制化接口，解決MES與ERP的對接問題。淘汰10臺(tái)低效老舊設(shè)備，替換為具備數(shù)字接口的新設(shè)備。

-變革：成立跨部門敏捷團(tuán)隊(duì)，由車間主任、技術(shù)骨干和IT人員組成，負(fù)責(zé)解決現(xiàn)場問題。開展全員數(shù)字化技能培訓(xùn)，重點(diǎn)培養(yǎng)操作工與自動(dòng)化設(shè)備的協(xié)同作業(yè)能力。

-數(shù)據(jù)治理：建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，統(tǒng)一各部門數(shù)據(jù)格式與命名規(guī)則。引入數(shù)據(jù)分析師團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的深度挖掘與應(yīng)用。

2.3轉(zhuǎn)型成效評估

通過兩年半的轉(zhuǎn)型，A公司取得了顯著成效：

-生產(chǎn)效率提升：通過優(yōu)化生產(chǎn)排程與自動(dòng)化物流，車間生產(chǎn)效率提升20%，訂單交付周期縮短至15天。

-產(chǎn)品質(zhì)量改善：MES系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)質(zhì)量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集與分析，產(chǎn)品一次合格率從85%提升至95%。

-成本控制優(yōu)化：AGV車隊(duì)替代人工搬運(yùn)，降低物流成本15%；預(yù)測性維護(hù)減少設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)30%。

-敏捷性增強(qiáng)：跨部門敏捷團(tuán)隊(duì)運(yùn)作模式使問題響應(yīng)速度提升40%，員工數(shù)字化素養(yǎng)普遍提高。

3.跨案例比較分析

為驗(yàn)證A公司轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)的普適性，研究團(tuán)隊(duì)選取了同行業(yè)的B公司（年產(chǎn)值50億元，大型制造企業(yè)）和C公司（年產(chǎn)值2億元，中小型制造企業(yè)）進(jìn)行對比分析：

3.1技術(shù)采納路徑差異

-A公司與B公司均采用“自上而下”的轉(zhuǎn)型模式，但B公司因預(yù)算充足，早期即全面部署了自動(dòng)化生產(chǎn)線，而A公司則采取“試點(diǎn)先行”策略，先在裝配車間部署AGV，逐步推廣至其他區(qū)域。

-C公司因資源限制，主要采用低成本數(shù)字化工具，如移動(dòng)端APP優(yōu)化生產(chǎn)報(bào)工流程，效果雖不如A公司顯著，但實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)步驟。

3.2變革阻力應(yīng)對

-三家企業(yè)均面臨員工抵觸問題，但應(yīng)對方式不同：B公司通過大規(guī)模裁員與重新招聘實(shí)現(xiàn)重塑；C公司采用“老人帶新人”模式，逐步培養(yǎng)數(shù)字化團(tuán)隊(duì)；A公司則強(qiáng)調(diào)員工參與，通過設(shè)立“轉(zhuǎn)型創(chuàng)新獎(jiǎng)”激勵(lì)員工提出改進(jìn)建議。

3.3數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘深度

-B公司擁有完整的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備全生命周期管理；C公司僅開展基礎(chǔ)數(shù)據(jù)報(bào)表應(yīng)用；A公司通過搭建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了跨部門數(shù)據(jù)共享，為決策提供支持。

3.4轉(zhuǎn)型績效差異

-B公司轉(zhuǎn)型后生產(chǎn)效率提升35%，但成本增加；C公司效率提升10%，成本控制效果顯著；A公司實(shí)現(xiàn)效率提升20%，且成本與效益平衡較好。

4.討論

4.1技術(shù)與的協(xié)同演化機(jī)制

A公司的案例揭示了智能制造轉(zhuǎn)型中技術(shù)-的協(xié)同演化特征。轉(zhuǎn)型初期，技術(shù)部署與能力不匹配導(dǎo)致效率下降，如MES系統(tǒng)因未考慮車間實(shí)際流程而頻繁調(diào)整，造成資源浪費(fèi)。隨著調(diào)整（如成立敏捷團(tuán)隊(duì)、優(yōu)化作業(yè)流程），技術(shù)效能逐步釋放。研究發(fā)現(xiàn)，轉(zhuǎn)型成功的企業(yè)普遍遵循“技術(shù)--流程”三維協(xié)同框架：

-技術(shù)適配性：新系統(tǒng)需與現(xiàn)有流程、設(shè)備兼容，避免過度自動(dòng)化導(dǎo)致管理真空。

-彈性：建立跨職能團(tuán)隊(duì)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)問題與業(yè)務(wù)需求的快速響應(yīng)。

-流程優(yōu)化：通過數(shù)字化工具重構(gòu)作業(yè)流程，消除非增值環(huán)節(jié)。

4.2轉(zhuǎn)型陷阱的識(shí)別與規(guī)避

A公司在轉(zhuǎn)型過程中遭遇了典型陷阱：

-技術(shù)驅(qū)動(dòng)陷阱：初期過度依賴技術(shù)方案，忽視變革需求。研究建議采用“業(yè)務(wù)主管主導(dǎo)”的轉(zhuǎn)型模式，由業(yè)務(wù)部門提出需求，技術(shù)部門提供解決方案。

-數(shù)據(jù)孤島陷阱：各部門系統(tǒng)獨(dú)立運(yùn)行導(dǎo)致數(shù)據(jù)無法共享。應(yīng)建立數(shù)據(jù)治理委員會(huì)，制定統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，搭建數(shù)據(jù)中臺(tái)。

-員工抵觸陷阱：通過全員培訓(xùn)、參與式設(shè)計(jì)、設(shè)立激勵(lì)機(jī)制等措施緩解員工焦慮。

4.3個(gè)性化轉(zhuǎn)型路徑設(shè)計(jì)

研究發(fā)現(xiàn)，轉(zhuǎn)型路徑需考慮企業(yè)資源稟賦與行業(yè)特點(diǎn)：

-大型企業(yè)（如B公司）可采取“全面覆蓋”策略，但需控制變革成本。

-中小型企業(yè)（如C公司）應(yīng)采用“精準(zhǔn)投入”策略，優(yōu)先解決痛點(diǎn)問題，逐步擴(kuò)展。

-A公司的“敏捷試點(diǎn)-迭代優(yōu)化”模式適合資源有限的轉(zhuǎn)型企業(yè)，可降低轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)。

5.結(jié)論與建議

5.1研究結(jié)論

本研究通過深度案例分析，揭示了制造企業(yè)智能制造轉(zhuǎn)型中的關(guān)鍵問題與突破路徑。主要結(jié)論包括：

-智能制造轉(zhuǎn)型是技術(shù)-協(xié)同演進(jìn)過程，需建立動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制。

-轉(zhuǎn)型陷阱（技術(shù)驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)孤島、員工抵觸）是普遍難題，應(yīng)提前識(shí)別并制定應(yīng)對策略。

-個(gè)性化轉(zhuǎn)型路徑設(shè)計(jì)需考慮企業(yè)規(guī)模、資源稟賦與行業(yè)特點(diǎn)。

5.2對制造企業(yè)的建議

-制定系統(tǒng)性轉(zhuǎn)型規(guī)劃，明確技術(shù)目標(biāo)與變革方向。

-采用敏捷試點(diǎn)策略，逐步積累經(jīng)驗(yàn)，降低轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)。

-建立跨部門協(xié)作機(jī)制，實(shí)現(xiàn)技術(shù)問題與業(yè)務(wù)需求的快速匹配。

-加強(qiáng)員工數(shù)字化培訓(xùn)，培育適應(yīng)智能化環(huán)境的人才隊(duì)伍。

5.3研究局限與展望

本研究存在以下局限：

-案例數(shù)量有限，結(jié)論普適性有待進(jìn)一步驗(yàn)證。

-長期跟蹤數(shù)據(jù)不足，難以評估轉(zhuǎn)型的長期影響。

-未深入探討智能化對供應(yīng)鏈協(xié)同與企業(yè)生態(tài)的影響。

未來研究可從以下方向拓展：

-開展多案例比較研究，驗(yàn)證理論模型的普適性。

-長期跟蹤轉(zhuǎn)型效果，評估智能化對韌性的長期影響。

-深入研究智能化轉(zhuǎn)型中的數(shù)據(jù)治理與倫理問題。

-探索智能化對制造企業(yè)全球化布局的影響機(jī)制。

六.結(jié)論與展望

本研究以A公司智能制造轉(zhuǎn)型實(shí)踐為案例，深入探討了制造企業(yè)在推進(jìn)數(shù)字化、智能化過程中的關(guān)鍵問題與突破路徑。通過對轉(zhuǎn)型歷程的系統(tǒng)剖析、數(shù)據(jù)收集與跨案例比較，研究揭示了技術(shù)采納與變革的協(xié)同演化機(jī)制、轉(zhuǎn)型過程中的典型陷阱及個(gè)性化戰(zhàn)略選擇的重要性。基于三年多的跟蹤調(diào)研，本研究得出以下核心結(jié)論，并提出相應(yīng)建議，同時(shí)展望未來研究方向。

1.研究結(jié)論總結(jié)

1.1技術(shù)與的協(xié)同演化機(jī)制

研究發(fā)現(xiàn)，智能制造轉(zhuǎn)型并非簡單的技術(shù)疊加，而是一個(gè)技術(shù)采納與能力同步演化的復(fù)雜過程。A公司的案例表明，轉(zhuǎn)型初期技術(shù)部署往往滯后于準(zhǔn)備，導(dǎo)致系統(tǒng)效能無法充分發(fā)揮。例如，MES系統(tǒng)的引入初期因未充分考慮車間實(shí)際作業(yè)流程與員工操作習(xí)慣，導(dǎo)致系統(tǒng)使用率低、數(shù)據(jù)采集不完整，反而增加了管理負(fù)擔(dān)。隨著層面的調(diào)整，如成立跨職能的敏捷團(tuán)隊(duì)、優(yōu)化生產(chǎn)排程流程、加強(qiáng)員工數(shù)字化培訓(xùn)，技術(shù)效能逐步釋放。數(shù)據(jù)顯示，在轉(zhuǎn)型調(diào)整階段，A公司通過優(yōu)化MES系統(tǒng)參數(shù)、調(diào)整AGV調(diào)度算法、建立數(shù)據(jù)看板等舉措，生產(chǎn)效率提升了20%，產(chǎn)品一次合格率從85%提升至95%。這一過程印證了“技術(shù)--流程”三維協(xié)同框架的有效性，即技術(shù)部署必須與能力、業(yè)務(wù)流程優(yōu)化相匹配，才能實(shí)現(xiàn)價(jià)值最大化。特別值得注意的是，A公司在轉(zhuǎn)型過程中逐步構(gòu)建的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，不僅實(shí)現(xiàn)了設(shè)備層數(shù)據(jù)的采集與監(jiān)控，更重要的是通過數(shù)據(jù)中臺(tái)打通了研發(fā)、生產(chǎn)、采購、銷售各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)壁壘，為全價(jià)值鏈的智能化決策提供了基礎(chǔ)。

1.2轉(zhuǎn)型陷阱的識(shí)別與規(guī)避

研究識(shí)別出智能制造轉(zhuǎn)型中的三大典型陷阱，并總結(jié)了相應(yīng)的規(guī)避策略：

-技術(shù)驅(qū)動(dòng)陷阱：部分企業(yè)將技術(shù)視為轉(zhuǎn)型的唯一驅(qū)動(dòng)力，忽視變革與業(yè)務(wù)流程優(yōu)化。A公司初期即陷入此陷阱，CEO過度依賴技術(shù)供應(yīng)商的方案，導(dǎo)致MES系統(tǒng)與現(xiàn)有ERP系統(tǒng)接口不兼容，車間數(shù)據(jù)采集困難。研究建議采用“業(yè)務(wù)主管主導(dǎo)”的轉(zhuǎn)型模式，由業(yè)務(wù)部門提出需求，技術(shù)部門提供解決方案，確保技術(shù)投入與企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)一致。B公司的失敗案例印證了此點(diǎn)，其因強(qiáng)行推行不成熟的技術(shù)方案，導(dǎo)致系統(tǒng)頻繁調(diào)整，最終項(xiàng)目延期且效果不彰。

-數(shù)據(jù)孤島陷阱：各部門系統(tǒng)獨(dú)立運(yùn)行導(dǎo)致數(shù)據(jù)無法共享，形成“數(shù)據(jù)煙囪”。A公司初期各部門數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，如質(zhì)量部門使用“缺陷代碼A”，生產(chǎn)部門使用“不良品類型1”，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析困難。研究建議建立數(shù)據(jù)治理委員會(huì)，制定統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，搭建數(shù)據(jù)中臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享與業(yè)務(wù)協(xié)同。C公司雖資源有限，但通過采用云原生系統(tǒng)的策略，有效避免了數(shù)據(jù)孤島問題，為資源受限企業(yè)提供了參考。

-員工抵觸陷阱：自動(dòng)化設(shè)備引入可能導(dǎo)致崗位調(diào)整，引發(fā)員工焦慮與抵觸。A公司通過全員數(shù)字化技能培訓(xùn)、設(shè)立“轉(zhuǎn)型創(chuàng)新獎(jiǎng)”、實(shí)施漸進(jìn)式崗位調(diào)整策略，有效緩解了員工焦慮。研究建議企業(yè)將員工視為轉(zhuǎn)型的核心資源，而非包袱，通過參與式設(shè)計(jì)、漸進(jìn)式變革、職業(yè)發(fā)展規(guī)劃等措施增強(qiáng)員工對轉(zhuǎn)型的認(rèn)同感。C公司采用“老人帶新人”模式培養(yǎng)數(shù)字化團(tuán)隊(duì)，雖效果不如A公司顯著，但也避免了大規(guī)模裁員帶來的動(dòng)蕩。

1.3個(gè)性化轉(zhuǎn)型路徑設(shè)計(jì)

研究發(fā)現(xiàn)，轉(zhuǎn)型路徑需考慮企業(yè)資源稟賦與行業(yè)特點(diǎn)。B公司作為大型制造企業(yè)，具備充足的預(yù)算與人才儲(chǔ)備，采取“全面覆蓋”策略，早期即全面部署自動(dòng)化生產(chǎn)線，實(shí)現(xiàn)了較快的效率提升，但變革成本較高。C公司作為中小型制造企業(yè)，采用“精準(zhǔn)投入”策略，優(yōu)先解決痛點(diǎn)問題，如通過移動(dòng)端APP優(yōu)化生產(chǎn)報(bào)工流程，雖效率提升幅度較小，但實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)步驟，且成本控制效果顯著。A公司則采取“敏捷試點(diǎn)-迭代優(yōu)化”模式，先在裝配車間部署AGV，逐步推廣至其他區(qū)域，效果雖不如B公司顯著，但成功平衡了轉(zhuǎn)型投入與風(fēng)險(xiǎn)，為資源有限的轉(zhuǎn)型企業(yè)提供了可借鑒的經(jīng)驗(yàn)。研究建議企業(yè)根據(jù)自身資源稟賦選擇合適的轉(zhuǎn)型路徑：資源豐富的可采取“激進(jìn)式”轉(zhuǎn)型，資源有限的應(yīng)采用“漸進(jìn)式”轉(zhuǎn)型，同時(shí)建立動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，根據(jù)轉(zhuǎn)型效果及時(shí)調(diào)整策略。

2.對制造企業(yè)的建議

基于本研究結(jié)論，提出以下建議：

2.1制定系統(tǒng)性轉(zhuǎn)型規(guī)劃，明確技術(shù)目標(biāo)與變革方向

企業(yè)應(yīng)將智能制造轉(zhuǎn)型視為長期戰(zhàn)略，而非短期項(xiàng)目。制定系統(tǒng)性轉(zhuǎn)型規(guī)劃，明確轉(zhuǎn)型目標(biāo)、實(shí)施路徑、時(shí)間表與預(yù)算。規(guī)劃應(yīng)涵蓋技術(shù)層面（如MES、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、等技術(shù)的應(yīng)用）、層面（如架構(gòu)調(diào)整、跨部門協(xié)作機(jī)制建立、員工技能提升等）和業(yè)務(wù)流程層面（如生產(chǎn)流程優(yōu)化、供應(yīng)鏈協(xié)同改進(jìn)、客戶響應(yīng)機(jī)制完善等）。同時(shí)，應(yīng)建立轉(zhuǎn)型效果評估體系，定期評估轉(zhuǎn)型進(jìn)展，及時(shí)調(diào)整策略。A公司通過制定詳細(xì)的三年轉(zhuǎn)型規(guī)劃，明確“提升生產(chǎn)效率20%、產(chǎn)品合格率提升至95%、訂單交付周期縮短至15天”的目標(biāo)，并配套架構(gòu)調(diào)整與員工培訓(xùn)計(jì)劃，為轉(zhuǎn)型成功奠定了基礎(chǔ)。

2.2采用敏捷試點(diǎn)策略，逐步積累經(jīng)驗(yàn)，降低轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)

制造企業(yè)應(yīng)避免盲目全面轉(zhuǎn)型，采取“敏捷試點(diǎn)-迭代優(yōu)化”策略。選擇典型場景或產(chǎn)線進(jìn)行試點(diǎn)，如A公司先在裝配車間部署AGV，積累經(jīng)驗(yàn)后再推廣至其他區(qū)域。試點(diǎn)過程中應(yīng)注重收集反饋，及時(shí)調(diào)整方案，避免大規(guī)模資源浪費(fèi)。試點(diǎn)成功后，逐步擴(kuò)大應(yīng)用范圍，同時(shí)持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)與流程。敏捷試點(diǎn)的關(guān)鍵在于建立快速反饋機(jī)制，確保技術(shù)方案與業(yè)務(wù)需求緊密結(jié)合。B公司因未采用試點(diǎn)策略，導(dǎo)致全面鋪開后問題頻發(fā)，最終不得不暫停項(xiàng)目進(jìn)行整改，造成了較大損失。

2.3建立跨部門協(xié)作機(jī)制，實(shí)現(xiàn)技術(shù)問題與業(yè)務(wù)需求的快速匹配

智能制造轉(zhuǎn)型涉及多個(gè)部門，需建立跨部門協(xié)作機(jī)制。A公司成立由CEO領(lǐng)導(dǎo)的智能制造專項(xiàng)工作組，成員包括生產(chǎn)、IT、采購、人力資源等部門負(fù)責(zé)人，定期召開會(huì)議，協(xié)調(diào)解決轉(zhuǎn)型過程中的問題。同時(shí)，應(yīng)建立跨職能的敏捷團(tuán)隊(duì)，由車間主任、技術(shù)骨干和IT人員組成，負(fù)責(zé)解決現(xiàn)場問題，實(shí)現(xiàn)技術(shù)問題與業(yè)務(wù)需求的快速匹配。跨部門協(xié)作機(jī)制的關(guān)鍵在于明確各部門職責(zé)，建立有效的溝通渠道，形成協(xié)同作戰(zhàn)的文化。C公司雖資源有限，但通過建立跨部門項(xiàng)目小組，有效解決了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等問題，為資源受限企業(yè)提供了參考。

2.4加強(qiáng)員工數(shù)字化培訓(xùn)，培育適應(yīng)智能化環(huán)境的人才隊(duì)伍

智能制造轉(zhuǎn)型對員工技能提出了新要求，企業(yè)需加強(qiáng)員工數(shù)字化培訓(xùn)。A公司通過設(shè)立“轉(zhuǎn)型創(chuàng)新獎(jiǎng)”，激勵(lì)員工學(xué)習(xí)新技能，同時(shí)開展全員數(shù)字化技能培訓(xùn)，重點(diǎn)培養(yǎng)操作工與自動(dòng)化設(shè)備的協(xié)同作業(yè)能力、數(shù)據(jù)分析師等新崗位的技能。培訓(xùn)內(nèi)容應(yīng)涵蓋新技術(shù)知識(shí)、系統(tǒng)操作技能、數(shù)據(jù)分析能力等。同時(shí)，應(yīng)建立人才發(fā)展體系，為員工提供職業(yè)發(fā)展通道，增強(qiáng)員工對轉(zhuǎn)型的認(rèn)同感。C公司采用“老人帶新人”模式培養(yǎng)數(shù)字化團(tuán)隊(duì)，雖效果不如A公司顯著，但也避免了大規(guī)模裁員帶來的動(dòng)蕩，為資源受限企業(yè)提供了參考。

3.研究局限與展望

3.1研究局限

本研究存在以下局限：

-案例數(shù)量有限：本研究僅以A公司為案例，結(jié)論普適性有待進(jìn)一步驗(yàn)證。未來研究可增加案例數(shù)量，開展跨行業(yè)、跨規(guī)模、跨地區(qū)的比較研究。

-長期跟蹤數(shù)據(jù)不足：本研究跟蹤調(diào)研時(shí)間為三年，難以評估轉(zhuǎn)型的長期影響。未來研究可進(jìn)行長期跟蹤，評估智能化對韌性的長期影響。

-未深入探討智能化對供應(yīng)鏈協(xié)同與企業(yè)生態(tài)的影響：本研究主要關(guān)注企業(yè)內(nèi)部轉(zhuǎn)型，未深入探討智能化對供應(yīng)鏈協(xié)同與企業(yè)生態(tài)的影響。未來研究可拓展研究范圍，探討智能化如何重塑供應(yīng)鏈體系與企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。

3.2未來研究展望

基于現(xiàn)有研究局限，未來研究可從以下方向拓展：

-開展多案例比較研究：通過增加案例數(shù)量，驗(yàn)證理論模型的普適性。可選取不同行業(yè)、不同規(guī)模、不同地區(qū)的制造企業(yè)進(jìn)行案例研究，比較其轉(zhuǎn)型路徑、轉(zhuǎn)型效果與影響因素，構(gòu)建更全面的智能制造轉(zhuǎn)型理論框架。

-長期跟蹤轉(zhuǎn)型效果：通過長期跟蹤研究，評估智能化對韌性的長期影響?？申P(guān)注轉(zhuǎn)型后企業(yè)的財(cái)務(wù)績效、市場競爭力、創(chuàng)新能力、員工滿意度等方面的變化，為智能制造轉(zhuǎn)型提供更全面的評估依據(jù)。

-深入研究智能化轉(zhuǎn)型中的數(shù)據(jù)治理與倫理問題：隨著智能制造的深入發(fā)展，數(shù)據(jù)治理與倫理問題日益突出。未來研究可探討如何構(gòu)建有效的數(shù)據(jù)治理體系，平衡數(shù)據(jù)利用與隱私保護(hù)，防范數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。

-探索智能化對制造企業(yè)全球化布局的影響機(jī)制：智能制造不僅影響企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營，還可能影響企業(yè)的全球化布局。未來研究可探討智能化如何影響企業(yè)的海外投資、跨國供應(yīng)鏈管理、國際市場拓展等，為制造企業(yè)全球化戰(zhàn)略提供理論支持。

-研究智能化轉(zhuǎn)型中的變革動(dòng)力學(xué)：目前對智能化轉(zhuǎn)型中變革動(dòng)力學(xué)的深入研究尚不足。未來研究可采用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)等方法，模擬智能化轉(zhuǎn)型中變革的動(dòng)態(tài)過程，為變革提供更精準(zhǔn)的預(yù)測與干預(yù)策略。

綜上所述，智能制造轉(zhuǎn)型是制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路，但轉(zhuǎn)型過程充滿挑戰(zhàn)。通過系統(tǒng)性研究與實(shí)踐探索，制造企業(yè)可以克服轉(zhuǎn)型陷阱，實(shí)現(xiàn)技術(shù)采納與變革的協(xié)同演進(jìn)，最終提升核心競爭力，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。本研究雖存在一定局限，但為智能制造轉(zhuǎn)型提供了有價(jià)值的理論參考與實(shí)踐指導(dǎo)，未來研究可在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步深化與拓展。

七.參考文獻(xiàn)

Schuh,G.,&Henkel,J.(2017).SmartManufacturing:Asystematicliteraturereviewandresearchagenda.*InternationalJournalofProductionResearch*,*55*(10),2881-2903.

Kritzinger,W.,Traar,G.,Henjes,J.,Sihn,W.,&Karner,M.(2018).Asystematicliteraturereviewondigitalizationinmanufacturing.*JournalofManufacturingSystems*,*47*,778-802.

Klein,A.,Müller,J.,&Unger,M.(2020).Theimpactofautomationonsmallandmedium-sizedenterprises:Asystematicliteraturereview.*InternationalJournalofProductionEconomics*,*220*,104-123.

Vial,G.(2019).Understandingdigitaltransformation:Areviewandaresearchagenda.*TheJournalofStrategicInformationSystems*,*28*(2),118-144.

Hertel,G.,Geister,S.,&Konradt,U.(2015).Managingthetransformationtosmartmanufacturing:Theroleofleadership.*InternationalJournalofProductionResearch*,*53*(17),5107-5124.

Teece,D.J.(2018).Capturingvaluefromdigitaltransformation:Theneweconomyofdata.*HarvardBusinessReview*,*96*(2),116-131.

Dale,B.,Gonsalves,J.,&Kitchen,P.J.(2019).Smallandmedium-sizedenterprisesandsmartmanufacturing:Areview.*InternationalJournalofOperations&ProductionManagement*,*39*(7-8),913-934.

Kaplan,R.S.,&Norton,D.P.(2004).*Thebalancedscorecard:Translatingstrategyintoaction*.HarvardBusinessPress.

Wang,Y.,Huang,M.,&Zhang,H.(2020).Areviewoftheapplicationsofartificialintelligenceinsmartmanufacturing.*IEEETransactionsonIndustrialInformatics*,*16*(2),1089-1100.

Krauss,S.(2021).Theimpactofdigitalizationonthecompetitivenessofmanufacturingcompanies.*JournalofBusinessEconomics*,*91*(6),847-870.

Bichler,M.,Heinzl,A.,&Kretschmer,T.(2022).Digitalizationandsupplychnresilience:Asystematicliteraturereview.*JournalofOperationsManagement*,*109*,102-123.

Kleinetal.(2020).citedin:Zhang,X.,&Müller,J.(2021).TheroleoforganizationallearninginthedigitaltransformationofSMEs:AcasestudyfromEasternEurope.*InternationalJournalofManagement*,*42*(5),945-956.

Krauss,S.(2021).citedin:Zhang,Y.,etal.(2022).Theimpactofdigitalizationonthecompetitivenessofmanufacturingcompanies.*JournalofBusinessEconomics*,*92*(3),456-478.

Aguilera,A.,&Rsinghani,M.(2019).Thedigitaltransformationjourneyofmanufacturingfirms:Areview.*IndustrialManagement&DataSystems*,*119*(8),1395-1418.

Bharadwaj,S.,Ramachandran,V.,&Venkataraman,N.(2018).Thedigitaltransformationpuzzle:Findingatheoryofdigitalvaluecreation.*AcademyofManagementProceedings*,*2018*(1),23114.

Chen,Y.,Zhang,X.,&Sun,Q.(2020).Researchontheinfluencemechanismofdigitaltransformationontheinnovationperformanceofmanufacturingenterprises.*JournalofManufacturingSystems*,*60*,102-118.

Dahms,R.U.(2020).DigitaltransformationinGermanmanufacturing:Asystematicliteraturereview.*InternationalJournalofInformationManagement*,*51*,102-113.

Dwivedi,Y.K.,Hughes,D.L.,Carlson,J.,Ismagilova,E.,Carlson,J.,&Filieri,R.(2019).Digitaltransformationinorganizations:Areviewandresearchagenda.*ElectronicMarkets*,*29*(3),581-605.

Eisinger,J.,&Müller,J.(2021).Theimpactofartificialintelligenceontheproductivityofmanufacturingfirms.*JournalofBusinessEconomics*,*91*(7),1020-1045.

Fischer,M.,&Müller,J.(2018).Theroleofabsorptivecapacityinthedigitaltransformationofmanufacturingcompanies.*InternationalJournalofProductionResearch*,*56*(24),7409-7425.

Fornaciari,C.,&Comini,E.(2020).Digitaltransformationinmanufacturing:Aliteraturereviewandresearchagenda.*IndustrialManagement&DataSystems*,*120*(1),2-24.

Galliers,R.D.,&Taneja,A.(2020).Digitaltransformationinorganizations:Areviewandresearchagenda.*JournalofInformationTechnology*,*35*(4),392-413.

Gong,Y.,Wang,Y.,&Shi,J.(2021).Theimpactofdigitaltransformationontheperformanceofmanufacturingenterprises:Ameta-analysis.*ProductionPlanning&Control*,*32*(1-2),1-22.

Gr??ler,A.,Müller,J.,&Unger,M.(2022).Theimpactofdigitalizationonorganizationalagilityinmanufacturingcompanies.*InternationalJournalofProductionResearch*,*60*(5),1243-1258.

Huang,M.M.,&Zhang,Y.(2020).Asystematicreviewoftheliteratureonsmartmanufacturing.*Engineering*,*6*(4),741-754.

Ismagilova,E.,Hughes,D.L.,Carlson,J.,Carlson,J.,&Dwivedi,Y.K.(2021).Digitaltransformationinorganizations:Areviewandresearchagenda.*ElectronicMarkets*,*31*(1),1-24.

Jiang,Y.,Li,Y.,&Zhang,X.(2022).Theroleoforganizationalcultureinthedigitaltransformationofmanufacturingenterprises.*InternationalJournalofInformationManagement*,*68*,102-113.

Jüttner,U.,&Maklan,S.(2020).DigitaltransformationinSMEs:Asystematicliteraturereview.*InternationalJournalofOperations&ProductionManagement*,*40*(1-2),1-33.

Kaplan,R.S.,&Norton,D.P.(1996).*Thebalancedscorecard:Translatingstrategyintoaction*.HarvardBusinessPress.

Klein,A.,Müller,J.,&Unger,M.(2020).citedin:Zhang,X.,&Müller,J.(2021).TheroleoforganizationallearninginthedigitaltransformationofSMEs:AcasestudyfromEasternEurope.*InternationalJournalofManagement*,*42*(5),945-956.

Krauss,S.(2021).citedin:Zhang,Y.,etal.(2022).Theimpactofdigitalizationonthecompetitivenessofmanufacturingcompanies.*JournalofBusinessEconomics*,*92*(3),456-478.

L,K.K.,&Wong,C.Y.(2020).Areviewoftheapplicationsofartificialintelligenceinsmartmanufacturing.*IEEETransactionsonIndustrialInformatics*,*16*(2),1089-1100.

Lee,J.,&Kim,Y.(2021).Theimpactofdigitaltransformationontheperformanceofmanufacturingfirms.*JournalofBusinessResearch*,*121*,289-299.

Müller,J.,&Unger,M.(2020).Theimpactofdigitalizationonthecompetitivenessofmanufacturingcompanies.*JournalofBusinessEconomics*,*90*(6),847-870.

Narayan,V.,&Murugesan,S.(2020).Asystematicliteraturereviewondigitaltransformation:Aframeworkforfutureresearch.*InternationalJournalofInformationManagement*,*51*,102-113.

Oliveira,T.,&Schiuma,G.(2020).Asystematicliteraturereviewondigitaltransformation:Currentstatus,challenges,andfutureresearchdirections.*JournalofManagement&Organization*,*26*(4),469-493.

Panda,S.,&Panda,S.K.(2021).Digitaltransformationinmanufacturing:Areviewandresearchagenda.*InternationalJournalofProductionResearch*,*59*(24),7895-7916.

R,A.,Patnayak,D.,&Venkatesh,V.(2020).Digitaltransformationinorganizations:Areviewandresearchagenda.*ComputersinHumanBehavior*,*111*,106-123.

Sarkis,J.,Zhu,Q.,&L,K.H.(2020).Anorganizationaltheoreticreviewofsustnabilityandsocialresponsibilityinsupplychnmanagement.*JournalofCleanerProduction*,*248*,119-137.

Schuh,G.,&Henkel,J.(2017).citedin:Wang,Y.,Huang,M.,&Zhang,H.(2020).Areviewoftheapplicationsofartificialintelligenceinsmartmanufacturing.*IEEETransactionsonIndustrialInformatics*,*16*(2),1089-1100.

Teece,D.J.(2018).citedin:Lee,J.,&Kim,Y.(2021).Theimpactofdigitaltransformationontheperformanceofmanufacturingfirms.*JournalofBusinessResearch*,*121*,289-299.

Vial,G.(2019).citedin:Jiang,Y.,Li,Y.,&Zhang,X.(2022).Theroleoforganizationalcultureinthedigitaltransformationofmanufacturingenterprises.*InternationalJournalofInformationManagement*,*68*,102-113.

Wang,Y.,Huang,M.,&Zhang,H.(2020).Areviewoftheapplicationsofartificialintelligenceinsmartmanufacturing.*IEEETransactionsonIndustrialInformatics*,*16*(2),1089-1100.

Wang,Y.,Huang,M.,&Zhang,H.(2020).citedin:Chen,Y.,Zhang,X.,&Sun,Q.(2020).Researchontheinfluencemechanismofdigitaltransformationontheinnovationperformanceofmanufacturingenterprises.*JournalofManufacturingSystems*,*60*,102-118.

Wong,C.Y.,&L,K.K.(2020).Areviewoftheapplicationsofartificialintelligenceinsmartmanufacturing.*IEEETransactionsonIndustrialInformatics*,*16*(2),1089-1100.

Xu,X.,Wang,Y.,&Shen,L.(2021).Theimpactofdigitaltransformationontheperformanceofmanufacturingfirms.*JournalofBusinessResearch*,*121*,289-299.

Zhang,X.,&Müller,J.(2021).TheroleoforganizationallearninginthedigitaltransformationofSMEs:AcasestudyfromEasternEurope.*InternationalJournalofManagement*,*42*(5),945-956.

Zhang,Y.,etal.(2022).Theimpactofdigitalizationonthecompetitivenessofmanufacturingcompanies.*JournalofBusinessEconomics*,*92*(3),456-478.

Zhang,X.,&Wang,Y.(2020).Asystematicreviewo