鑒于印刷業高度定制化需求、復雜生產流程、嚴苛品質標準的顯著特征，智能制造成為破解行業發展難題、推動產業升級的關鍵驅動力。工業和信息化部、國家發展改革委等六部門聯合印發通知，部署開展2025年度智能工廠梯度培育行動。按照《智能工廠梯度培育要素條件（2025年版）》，將分基礎級、先進級、卓越級和領航級智能工廠四個層級進行培育。這為印刷企業搭建了一條從基礎數字化邁向智能化變革的清晰躍升路徑，有力推動印刷智能制造裝備、工業軟件及智能制造系統解決方案的廣泛應用與持續迭代升級。

場景指引 深度應用

按照智能工廠梯度培育要素條件，基礎級智能工廠聚焦數字化改造、網絡化連接開展建設，推動數字化普及；先進級智能工廠在自評為基礎級智能工廠前提下，聚焦數字化轉型、網絡化協同開展建設，打造區域行業領先的發展標桿；卓越級智能工廠聚焦數字化轉型、網絡化協同和智能化升級開展建設，打造全國領先的發展標桿；領航級智能工廠聚焦數字化轉型、網絡化協同和智能化變革開展建設，探索未來制造模式，打造全球領先的發展標桿。

印刷行業推進智能制造存在諸多瓶頸，存在供應鏈協同困難、系統兼容性差及創新技術轉化應用周期長等問題。筆者認為，需以場景為核心導向，將各項舉措緊密圍繞場景展開。一方面，整體規劃，梳理企業現狀，場景筑基。聚焦設備效能評估、工藝精度提升以及供應鏈協同優化，針對傳統印刷行業生產周期冗長、質量穩定性不足、能源利用效率低等核心痛點，以構建智能制造應用場景為戰略支點，系統推進產業數字化轉型基礎建設。

另一方面，持續改進，補強業務短板，場景推進。針對印刷流程中色彩管理不穩定、訂單交付周期長等短板，需要聚焦場景推進。借助智能印刷設備與數字化管理系統，實現從印前、印刷到印后的全流程精準控制。通過智能制造場景的深度應用，推動印刷業務全方位升級。

生態共建 柔性發展

智能工廠梯度培育為印刷行業指明方向，從數據、模型到軟件、人才，多維度發力構建起智能制造堅實基石，并推動印刷生產高效化、柔性化，引導行業在智能浪潮中實現高質量發展。筆者認為，智能工廠梯度培育可作為生態建設重要載體，重點圍繞數據要素流通、知識模型沉淀、工業軟件創新及產教深度融合四大核心維度展開。

數據要素是核心驅動力。基礎級智能工廠借助數據要素，對客戶訂單偏好深度分析，合理安排生產順序，減少換單時間；通過監控設備運行參數，提前預警故障，保障生產連續性。先進級及以上智能工廠，利用耗材消耗規律數據優化采購與庫存管理，降低成本。同時，基于海量數據不斷優化工藝參數，讓印刷質量更穩定、效率更高。

知識模型是關鍵的“智慧大腦”。基礎級智能工廠引入知識模型，能清晰呈現印刷色彩管理原理，輔助工人精準調配色彩，減少色差；依據設備故障預測模型，提前安排維護，降低停機風險。先進級智能工廠借助生產流程優化知識模型，合理規劃訂單處理邏輯，提升生產效率。隨著向卓越級、領航級邁進，知識模型不斷進化，深度融合多場景數據，實現印刷工藝的智能決策與自主優化。

工業軟件為核心紐帶。基礎級智能工廠里，工業軟件初步整合各環節數據，讓印前設計文件能快速適配印刷設備參數，減少試機次數；印后加工環節依據生產數據提前準備物料，提升銜接效率。先進級智能工廠中，工業軟件借助大數據分析，動態優化全流程，實現資源精準配置。卓越級、領航級智能工廠里，工業軟件與人工智能深度融合，自主決策生產策略，推動印刷生產向智能化、柔性化發展。

產教融合成為破局關鍵。基礎級智能工廠階段，學校與企業共建實習基地，讓學生提前熟悉印刷設備操作與基礎生產流程，為企業儲備基礎人才。先進級智能工廠培育時，校企聯合開展項目研發，將企業遇到的技術難題作為學生課題，實現技術攻關與人才培養雙贏。卓越級、領航級智能工廠中，產教融合深度升級，共同制定行業標準、開發前沿課程，培養具有國際視野和創新能力的復合型人才，為印刷行業智能工廠梯度進階提供堅實的人才與技術支撐。