传统制造出海必读：数智化转型指南，破解全球运营难题

在全球产业链重构与数字浪潮的双重驱动下，“出海”已成为众多传统制造企业探寻增长新曲线的关键战略。然而，走出国门不仅意味着市场的拓展，更伴随着运营、合规、文化等多重挑战——

如何在全球竞争中站稳脚跟？

如何借力数字化与智能化，实现安全、高效、可持续的全球化运营？

在近期惠州市首席信息官与数据官协会主办的“赋能惠州企业全球化数字新纪元”沙龙中，广东省首席信息官协会泛家居分会秘书长周凯先生，以《传统制造业出海的数智化指南》为题，系统梳理了企业出海的数智化路径。

以下为核心内容精编，助力企业行稳致远。

一、为何出海与数智化是“双向奔赴”的必由之路？

传统制造业走向“出海+数智化”，并非跟风，而是内外因共同驱动的必然选择。

从行业大环境来看：国内市场的激烈竞争不断挤压企业利润，传统生产模式已难以为继；而国家政策正大力引导制造业向高端化、智能化、绿色化转型，2024年政府工作报告更明确提出“打造更多有国际影响力的品牌”，为制造业出海提供了政策东风。

从全球格局而言：以智能制造、工业互联网、AI为核心的科技革命正在重塑产业版图，地缘政治紧张又倒逼供应链重构。企业唯有靠数智化提升供应链韧性与敏捷性，才能应对全球市场的不确定性。

从企业战略层面：出海是突破国内市场瓶颈的“第二增长曲线”：通过数智化提升核心竞争力，构建全球化品牌与供应链网络，才能实现长期可持续发展。

出海是方向，数智化是能力。两者结合，才能走远走稳。

二、这些出海业务场景，正急需数智化“救场”

看清了战略必然性，更要瞄准现实痛点。企业出海后，以下四大场景对数智化的需求最为迫切：

■ 全球供应链管理：从“被动应对”到“主动预判”

通过物联网（IoT）传感器和供应链管理系统，可实时监控全球原料和产品的流动轨迹；借助AI算法做需求预测和库存优化，既能避免断供风险，又能减少库存积压，大幅提升供应链应对不确定性的韧性。

■ 跨境营销与服务：精准触达+高效响应

利用数字营销平台和社交媒体数据，能精准定位海外目标客户，定制差异化推广策略；搭建智能客服机器人体系，可实现7×24小时客户咨询响应，再通过AI分析客户反馈，快速迭代产品和服务，提升海外用户黏性。

■ 海外生产运营：远程管控+降本提效

在海外工厂部署MES系统、数字孪生技术，可实时传输设备状态和生产数据，总部能远程指导产线调整；AI驱动的预测性维护，还能提前排查设备故障，大幅降低产线停机损失。

■ 本地化运营决策：数据驱动科学决策

建立全球数据中台，整合各海外分支的销售、生产、财务数据，再通过BI系统做可视化分析，管理层能清晰洞察各区域业务表现；AI模型还能辅助优化产品定价、供应链布局，让本地化决策不再依赖“经验判断”。

三、避坑指南：数智化出海的四大挑战与破解方案

意识到需求之后，企业仍需直面技术、人才、市场、合规四重难关，找对方法才能少走弯路：

■ 技术与资金壁垒：小步快跑，借力而行

中小企业普遍存在技术积累不足、改造成本高、设备兼容性差等问题。可优先选择投入小、见效快的场景试点（如基础IoT数据采集和分析系统），再逐步扩展；同时与专业厂商合作或采用云服务模式降低初始投入，积极争取政府和行业协会的专项资金扶持。

■ 人才短缺与组织适配：内外兼修，重塑文化

既懂制造又懂数字化的复合型人才稀缺，传统组织架构也难以适配敏捷的数字化项目。企业可内部开展数字技能培训，培养“数字工匠”，同时引进外部专业人才；还可设立数字化转型办公室，优化组织架构，由高层牵头打造鼓励创新、数据驱动的企业文化。

■ 海外市场差异与文化适配：全球框架，本地定制

多语言、多币种、多会计准则会增加系统复杂性，AI模型也需贴合当地用户习惯。企业可采用模块化系统架构，核心框架统一、局部按需定制；深入调研目标市场，引入本地人才，还可借助联邦学习技术，在合规前提下实现AI模型的本地化优化。

■ 数据安全与合规：筑牢底线，防范风险

欧盟GDPR、加州CCPA等法规对跨境数据流动和隐私保护要求严苛，工艺配方等敏感数据还存在泄露风险。企业需建立数据分级分类管理体系，采用加密技术保护核心数据，通过ISO 27001等合规认证，同时制定数据安全应急预案，定期开展安全审计。

破解挑战的核心在于：分步实施、组织赋能、本地思维、合规先行。

四、全球布局蓝图:构建因地制宜的数智化能力框架

应对复杂海外环境，企业需要一套系统化、分层构建的全球化数智化能力体系：

■ 全球IT 基础设施：筑牢跨国业务技术底座

建立覆盖各海外分支机构的基础设施，通过混合云或多云架构，将核心数据中心与海外云节点结合，确保各区域业务系统的可靠运行和数据同步。

■ 工业互联网与设备互联：打通设备数据链路

在全球各工厂和仓储物流环节部署IoT 传感器和智能设备，构建统一的工业物联网平台，实现跨地域的设备状态可视和远程控制，为数据分析和 AI 应用打下基础。

■ 数据中台与分析能力：夯实数据应用根基

建设企业级数据中台，汇聚全球业务数据，进行清洗、存储和标准化，在此之上构建数据分析和AI 平台，实现对生产过程优化、供应链预测、市场趋势洞察等功能。

■ 智能应用与业务系统：适配全场景业务需求

围绕主要业务场景开发或集成智能应用，包括智能制造执行系统(MES)、智能供应链管理系统、智能客户关系管理 (CRM)、智能决策支持系统等。

■ 组织与治理机制：保障数智化长效运转

建立全球IT 治理架构，明确总部IT 部门与海外子公司 IT 团队的职责分工，制定统一的技术标准和数据规范。在企业文化上培养数据驱动的决策机制。

扫清障碍后，企业便可着手构建稳健、可扩展的全球化数智化能力体系。

五、全链条落地：数智化如何赋能研、产、供、销、服？

在构建能力框架的基础上，数智化可贯穿企业核心价值链，实现端到端提效增值：

■ 市场洞察与研发：通过大数据分析海外市场趋势，用数字孪生技术缩短产品开发周期，依托数字化平台实现全球研发协同，降低原型成本、提升创新能力。

■ 智能生产制造：工业机器人、IoT设备实现生产自动化与数据采集，MES与ERP集成保障精细化管理，AI视觉质检和生产调度优化，可显著提升产能利用率、降低次品率。

■ 供应链协同：搭建全链条数字化协同体系，AI驱动需求预测与物流路线优化，降低库存与物流成本，通过多工厂协同实现全球产能最优分配。

■ 营销与服务：数字化工具精准触达海外客户，CRM系统完善客户画像，智能客服提升响应效率，还可依托数据拓展设备运维等增值服务，实现服务型制造转型。

■ 决策支持：构建企业级决策平台，通过数据可视化、AI情景模拟，让决策从“经验驱动”转向“数据驱动”，提前识别风险并持续优化业务流程。

六、他山之石：从成功案例看制胜关键

数智化出海并非“大企业专属”，不同规模的企业都能找到适配的转型路径。

案例1：东南亚新建电子工厂的效率逆袭

某大型电子代工厂在东南亚建厂初期，效率比国内低20%-30%。通过引入AI视觉智能工厂方案、部署数字化SOP管理系统，同时优化工艺流程与员工培训，新工厂效率不仅追平国内水平，还实现了不良率下降、客户满意度提升。

案例2：中型机械企业的“渐进式转型”

一家中型机械企业从“痛点环节”切入：先实现关键机床联网与数据采集，再上线云ERP系统替代人工管理，最后用AI预测产品质量。转型后设备管理效率显著提升，产品合格率提高5%，还成功进入欧洲客户供应链，订单量大幅增长。

启示：
转型不必一步到位，可从高价值场景切入；
数字化工具需与管理流程、人员培训结合；
高层推动与持续投入是关键。

七、CIO的新使命：数智化出海的“总操盘手”

在数智化出海转型中，CIO早已不是单纯的技术负责人，而是战略家、架构师、变革推动者与价值创造者。结合前文的能力框架与业务需求，CIO可通过“七步法”推动转型从战略落地为具体行动：

1. 评估现状定战略：全面评估数字化成熟度与海外业务需求，制定匹配的数智化转型战略；

2. 构建组织治理机制：成立数字化转型指导委员会，明确跨部门职责与协作流程；

3. 夯实数字基建：搭建全球混合云基础设施、企业级数据平台，实现设备联网与数据贯通；

4. 分阶段落地项目：优先选择高价值场景试点，小步快跑迭代优化后再规模化推广；

5. 建设数据治理平台：建立数据标准与安全策略，打造企业级数据中台；

6. 培养数字人才与文化：制定人才发展计划，推动数据驱动的企业文化建设；

7. 试点验证后规模化推广：明确评估指标，做好培训支持，实现成功模式的复制落地。

此外，CIO还需承担战略规划、跨部门协同、价值创造、风险管理等核心使命，通过数字化项目为业务降本增效，探索设备运维、个性化定制等新收入来源，实现IT从“成本中心”到“价值中心”的转变。

结语

传统制造业出海的竞争，已从过去的“成本与规模”转向今天的“数智化能力与韧性”。

数智化不再是可选项，而是企业融入全球产业链、实现可持续国际化的核心基础设施。

真正的出海成功，不在于走出去，而在于走进去、走上去——走进当地市场，走上价值链高端。而这一切，都离不开一个系统、务实、持续的数智化进程。

出海路远，数智护航。
愿每一家走向世界的制造企业，都能手握这张数智化地图，行稳致远。