又到了一年一度的高校畢業(yè)季，教育部官方數據顯示，2022年我國高校畢業(yè)生人數預計達1076萬人，首次突破千萬大關，并創(chuàng)歷史新高。當前我國經濟正處于轉型發(fā)展期，疊加散發(fā)疫情等不確定性影響，就業(yè)人數眾多、就業(yè)難的問題再次被提及，“最難就業(yè)季”的言論不絕于耳。

但市場真的如此飽和嗎？現實情況是高校畢業(yè)生的就業(yè)供需錯位現象異常明顯。人社部2021年統(tǒng)計數據顯示，制造業(yè)是人才需求最大的行業(yè)，占比38.7%；更有人社部、工信部發(fā)布的《制造業(yè)人才發(fā)展規(guī)劃指南》顯示，到2025年我國制造業(yè)人才缺口或將達到3000萬左右，缺口率高達48%。

那么，為何逐年增長的畢業(yè)生人數不能覆蓋逐年擴大的人才缺口呢？這或許還得從制造業(yè)的發(fā)展上來解答。

制造企業(yè)數字化轉型面臨壓力

提起制造業(yè)，大家腦海里浮現的往往是機器轟鳴的流水線與日復一日的重復勞作，而隨著消費帶動產業(yè)結構的轉型，人們的就業(yè)觀念也隨之轉變。比起自由度更高的互聯網行業(yè)，沉悶、繁瑣的制造業(yè)已不再是畢業(yè)生的優(yōu)先選擇。

然而在日新月異的技術變革與產業(yè)轉型升級過程中，制造業(yè)正在從勞動密集型向技術密集型加速轉變，制造業(yè)所需要的也不再是簡單的“螺絲釘”勞動力，而是更多自動化、數字化、智能化方面的高新技術人才。例如，可以幫助制造企業(yè)構建設備、產品、訂單、流程、員工、客戶、供應商的全連接，實現生產過程可視化、可追溯、可優(yōu)化與設備預防性維護的物聯網專業(yè)人才；可以幫助制造企業(yè)充分挖掘生產、運營數據價值以支持決策科學化的大數據專業(yè)人才；可以幫助制造企業(yè)提高智能化生產與運營水平，實現降本增效的人工智能專業(yè)人才；還有可以幫助制造企業(yè)上云，穩(wěn)定IT與運營成本，提高生產力與業(yè)務敏捷性的云計算專業(yè)人才。

可以看出，從“制造”到“智造”，物聯網是連接物理世界與數字世界的橋梁；數據治理是企業(yè)數字化釋放價值的手段；人工智能是業(yè)務場景升級的核心驅動力；而上云賦智是企業(yè)邁向數字化的階梯。制造企業(yè)在數字化轉型升級過程中離不開物聯網、大數據、人工智能、云計算等關鍵使能技術，以技術創(chuàng)新賦能業(yè)務管理，從而盤活數據使生產決策更高效已成為當前制造企業(yè)提升自身競爭力、應對時代挑戰(zhàn)的必然選擇。

華為云構建制造業(yè)數字化矩陣

在制造業(yè)數字化轉型服務領域內潛心投入與積累的華為云，對技術創(chuàng)新有著執(zhí)著的追求。華為云結合自身技術研發(fā)積累與制造領域數字化實踐經驗，創(chuàng)新打造出華為云工業(yè)物聯、數據使能、工業(yè)智能中樞、智能制造云平臺（IMC）等核心技術產品與解決方案，實現對制造企業(yè)從連接、驅動、數據到一站式信息服務的全面賦能。

1、工業(yè)物聯平臺，構建制造數據統(tǒng)一底座

如果說數據是數字經濟時代的“石油”，那么物聯網技術則是提取數據，并將其傳輸到分析引擎進行提煉的油泵，已呈現出越來越重要的價值。然而在涉及工廠互聯互通的核心生產領域，OT數據治理成為眾多制造企業(yè)的瓶頸：數據采集采不全、效率低；數據實時處理難、質量低；數據管控標準混亂、無法協同管理等。面對這些挑戰(zhàn)，如何讓OT數據可用可信，實現生產現場的實時數據治理和閉環(huán)，華為云工業(yè)物聯平臺解決方案應需而生。

華為云IoT以萬物互聯新范式為技術基礎，構建“端邊云”三位一體的工業(yè)物聯平臺。工廠車間終端現場數采，提供5種本地數據接入模式，支持超過1000+種工業(yè)協議/驅動，覆蓋95%以上的PLC/CNC設備與控制器、存量系統(tǒng)、上位機、數據庫等，實現了生產數據入口的統(tǒng)一和融合，確保了OT數據可采可信可用；邊緣平臺，通過簡單易用且功能強大的零代碼孿生建模引擎，支持設備、場景、機理多維快速建模，打造時空一體的場景化工廠數字孿生；云上集控平臺，以多形態(tài)靈活部署的方式，對“一集團+N工廠”多層級聯集約管理，實現集中定義、統(tǒng)一標準和多邊分發(fā)/運維/管理，通過技術集約建設、資源集約管理、服務集約管控、品牌集約塑造等提升制造企業(yè)管理效率。

華為云工業(yè)物聯全景圖

2、云上數據使能，全面釋放制造數據價值

隨著信息化的發(fā)展，企業(yè)積累的數據呈現井噴式激增，如何對海量的數據進行分析治理并將其資產化是激發(fā)數據要素價值的關鍵。當前，制造企業(yè)面臨著缺乏全局決策數據與數據管理體系、數據孤島、數據采集難、效率低、質量差等數據資產化阻礙。面對這些問題，華為云數據使能解決方案為制造企業(yè)提供了思考方向，讓企業(yè)不再望數據興嘆。

華為云數據使能服務可幫助制造企業(yè)“集、存、管、用”好數據，為企業(yè)提供感知業(yè)務、跨越孤立系統(tǒng)的數據資產智能管理解決方案，實現全域數據入湖，幫助用戶構建引擎層、治理層、資產層、應用場景層等方面的能力，多角度、多層次、多粒度挖掘數據價值。在引擎層中，華為云智能數據湖覆蓋海量數據接入、數據分析和圖計算等分析場景；在治理層中，華為云使能套件DAYU Ekit通過將數據治理的方法論和流程標準化，以數據地圖和資產管理工作臺的形式，輔以AI技術驅動，幫助企業(yè)加速數據資產化；在資產層中，華為云資產中心DAYU Hub為用戶提供豐富的行業(yè)算法、指標與資產模型；在應用場景層，華為云根據場景顆粒度大小，落地管理駕駛艙、數據自助分析、數字化工廠等數據應用場景，全面釋放企業(yè)的數據價值。

華為云數據使能全景圖

3、工業(yè)智能中樞，驅動制造變革核心動能

人工智能，作為引領新一輪科技革命和產業(yè)變革的核心技術之一，是推動制造業(yè)智能化的關鍵一環(huán)。Gartner預測，到2023年，在數據管理中使用人工智能技術能夠幫助企業(yè)機構進行更多的自動化工作。然而，目前人工智能在工業(yè)場景中的滲透率依然相對較低，由于工業(yè)場景多，AI使用門檻高，工業(yè)企業(yè)面臨的AI落地難的痛點，對此，華為云給出了自己的解決之道。

基于盤古大模型、知識計算、天籌AI求解器等堅實AI根技術的華為云工業(yè)智能中樞解決方案，和具有豐富工業(yè)場景的AI運營管理中心，提供幫助海量重復場景提升效率的全域感知服務、幫助提升多域協同能力的決策優(yōu)化服務、以及幫助傳承專業(yè)知識的知識計算服務。制造企業(yè)可按需調用這些專業(yè)服務，通過持續(xù)的應用優(yōu)化與業(yè)務數據反饋，快速實現智能化升級，從而提升企業(yè)研發(fā)、生產與管理效率，降低成本，增加產品和服務價值，以及探索企業(yè)新的業(yè)務模式。

華為云工業(yè)智能中樞全景圖

4、IMC智能制造云，重構制造數字競爭力

隨著數字化轉型進入深水區(qū)，上云用數賦智將成為制造企業(yè)數字化轉型的突破口。制造企業(yè)愈發(fā)重視數據的價值，如何依托數字技術與創(chuàng)新構建企業(yè)數據戰(zhàn)略與企業(yè)數字平臺，實現研發(fā)、生產、供應、銷售、服務和辦公等各環(huán)節(jié)數據流轉與有效分析，是重構企業(yè)行業(yè)競爭力的重要手段。針對以上場景，華為云創(chuàng)新提出了IMC智能制造云解決方案。

華為云基于自身經營及產線數字化改造經驗，結合生態(tài)伙伴工業(yè)軟件能力，面向工業(yè)企業(yè)打造了包含工業(yè)云商城、企業(yè)工作臺、集成工作臺和零代碼平臺的IMC智能制造云平臺。工業(yè)云商城提供基于各種工業(yè)場景、沉淀各種行業(yè)數據與AI資產的解決方案和實踐；企業(yè)工作臺統(tǒng)一賬號和用戶體驗，聚合工業(yè)數字化服務，打造行業(yè)專屬、個性化工作桌面；集成工作臺作為工業(yè)應用的連接器，提供行業(yè)標準的API開放服務，聚合企業(yè)應用并集成資產沉淀，并輕量化各業(yè)務環(huán)節(jié)的大數據分析服務；零代碼平臺為制造企業(yè)快速定制各種開箱即用的輕量化應用，或僅通過托拉拽即可開發(fā)可視化報表，從而助力企業(yè)實現創(chuàng)新與快速迭代。

華為云智能制造云平臺IMC全景圖

持續(xù)創(chuàng)新打造制造業(yè)標桿案例

數字化轉型勢在必行，但制造企業(yè)，特別是中小制造企業(yè)卻面臨著“不會轉”、“不能轉”和“不敢轉”等轉型壓力。華為云制造業(yè)數字解決方案以數據先行切入數字化轉型，構建數據采集、數據治理、智能分析和一站式云平臺，幫助制造企業(yè)從具體業(yè)務場景出發(fā)從而獲得實效。

例如，華為松山湖工廠手機數字化生產線智能化升級實踐中，通過應用華為云工業(yè)物聯平臺實現了生產工藝流、價值創(chuàng)造流、全生命周期數據流的在線監(jiān)控與服務，將全年生產效率提升了30%。信義玻璃作為全球領先的綜合玻璃制造商，依托華為云數據使能平臺，打通IT和OT數據，架起了物理世界與信息世界的橋梁，建立起信義集團的“中樞神經系統(tǒng)”，支撐數字化生產的同時推動節(jié)能降本，提升了企業(yè)經營效率。一汽通過華為云工業(yè)智能中樞打造了智能維修服務，通過抽取算法、構建知識圖譜、適配領域知識挖掘智能推理、自研圖引擎超高性能查詢等手段，將一次性修復率提高了4%、維修等待時間降低了23%、廠家支持介入率降低了30%。欣冠精密通過華為云IMC智能制造云平臺集成“云智控”解決方案，以數字信息為驅動力，實現智能化決策與控制，自動化匹配生產與供應需求，并通過智能算法等應用精細化管理效率，將能耗浪費降低了6.8%。

如今，全球經濟都面臨著需求收縮、供給沖擊和未來預期不確定性增加的三重壓力。正如華為中國區(qū)副總裁、華為云中國區(qū)總裁張修征所言，宏觀經濟“三重壓力”下，數字化轉型是“解壓”關鍵。華為云將數字技術滲透到制造企業(yè)研發(fā)、運營、生產、銷售、供應、服務全生命周期各項應用中，并通過數據的自由流動構建一個全互聯、全仿真、全智能的智能制造新模式，助力制造企業(yè)形成更多新的增長點與增長極，致力挖掘轉型中的新動力，實現挑戰(zhàn)中的穩(wěn)增長。