又到了一年一度的高校畢業季，教育部官方數據顯示，2022年我國高校畢業生人數預計達1076萬人，首次突破千萬大關，并創歷史新高。當前我國經濟正處于轉型發展期，疊加散發疫情等不確定性影響，就業人數眾多、就業難的問題再次被提及，“最難就業季”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生的就業供需錯位現象異常明顯。人社部2021年統計數據顯示，制造業是人才需求最大的行業，占比38.7%；更有人社部、工信部發布的《制造業人才發展規劃指南》顯示，到2025年我國制造業人才缺口或將達到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的發展上來解答。

制造企業數字化轉型面臨壓力

提起制造業，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結構的轉型，人們的就業觀念也隨之轉變。比起自由度更高的互聯網行業，沉悶、繁瑣的制造業已不再是畢業生的優先選擇。

然而在日新月異的技術變革與產業轉型升級過程中，制造業正在從勞動密集型向技術密集型加速轉變，制造業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、可優化與設備預防性維護的物聯網專業人才；可以幫助制造企業充分挖掘生產、運營數據價值以支持決策科學化的大數據專業人才；可以幫助制造企業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人才；還有可以幫助制造企業上云，穩定IT與運營成本，提高生產力與業務敏捷性的云計算專業人才。

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；數據治理是企業數字化釋放價值的手段；人工智能是業務場景升級的核心驅動力；而上云賦智是企業邁向數字化的階梯。制造企業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，以技術創新賦能業務管理，從而盤活數據使生產決策更高效已成為當前制造企業提升自身競爭力、應對時代挑戰的必然選擇。

華為云構建制造業數字化矩陣

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

1、工業物聯平臺，構建制造數據統一底座

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，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，華為云工業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+種工業協議/驅動，覆蓋95%以上的PLC/CNC設備與控制器、存量系統、上位機、數據庫等，實現了生產數據入口的統一和融合，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、統一標準和多邊分發/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管理效率。

華為云工業物聯全景圖

2、云上數據使能，全面釋放制造數據價值

隨著信息化的發展，企業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數據要素價值的關鍵。當前，制造企業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提供了思考方向，讓企業不再望數據興嘆。

華為云數據使能服務可幫助制造企業“集、存、管、用”好數據，為企業提供感知業務、跨越孤立系統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，全面釋放企業的數據價值。

華為云數據使能全景圖

3、工業智能中樞，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變革的核心技術之一，是推動制造業智能化的關鍵一環。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機構進行更多的自動化工作。然而，目前人工智能在工業場景中的滲透率依然相對較低，由于工業場景多，AI使用門檻高，工業企業面臨的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智能中樞解決方案，和具有豐富工業場景的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化服務、以及幫助傳承專業知識的知識計算服務。制造企業可按需調用這些專業服務，通過持續的應用優化與業務數據反饋，快速實現智能化升級，從而提升企業研發、生產與管理效率，降低成本，增加產品和服務價值，以及探索企業新的業務模式。

華為云工業智能中樞全景圖

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，上云用數賦智將成為制造企業數字化轉型的突破口。制造企業愈發重視數據的價值，如何依托數字技術與創新構建企業數據戰略與企業數字平臺，實現研發、生產、供應、銷售、服務和辦公等各環節數據流轉與有效分析，是重構企業行業競爭力的重要手段。針對以上場景，華為云創新提出了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，結合生態伙伴工業軟件能力，面向工業企業打造了包含工業云商城、企業工作臺、集成工作臺和零代碼平臺的IMC智能制造云平臺。工業云商城提供基于各種工業場景、沉淀各種行業數據與AI資產的解決方案和實踐；企業工作臺統一賬號和用戶體驗，聚合工業數字化服務，打造行業專屬、個性化工作桌面；集成工作臺作為工業應用的連接器，提供行業標準的API開放服務，聚合企業應用并集成資產沉淀，并輕量化各業務環節的大數據分析服務；零代碼平臺為制造企業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可視化報表，從而助力企業實現創新與快速迭代。

華為云智能制造云平臺IMC全景圖

持續創新打造制造業標桿案例

數字化轉型勢在必行，但制造企業，特別是中小制造企業卻面臨著“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，幫助制造企業從具體業務場景出發從而獲得實效。

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物聯平臺實現了生產工藝流、價值創造流、全生命周期數據流的在線監控與服務，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”，支撐數字化生產的同時推動節能降本，提升了企業經營效率。一汽通過華為云工業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。正如華為中國區副總裁、華為云中國區總裁張修征所言，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研發、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，實現挑戰中的穩增長。