中国制造业大而不强 技术创新与人才是关键

　　伴随着中国制造业在全球制造业中扮演的角色越来越重要，如何保持中国制造业的可持续发展，如何在全球范围内进行合理的资源配置和使用，如何进行设计、采购、制造、销售以及提供服务，从而实现利润的最大化?寻找适合企业自身发展的全球化战略和运营模式已经成为一个紧迫的议题。

　　记者获悉，在10月17日举办的以“中国智造业未来”为主题的第二届全球运营高峰论坛上，主办方特邀请来自企业和学术界人士，就智能化物流、大数据时代制造业的机遇与挑战、企业运营战略的升级、供应链中的服务创新等方面展开讨论与交流。

　　中国制造业三方面软肋

　　当大部分中国本土企业在追求规模效应以及技术崇拜的同时，管理很容易被忽视，当企业增长开始减速的时候，这一问题就变得尤为突出。

　　“中国制造业的问题是大而不强。”上海交通大学安泰经济与管理学院副院长吕巍教授指出，“世界制造业的一些领袖反映，中国制造业主要有三个方面的软肋：一是核心技术依赖于国外;二是缺乏全球整合资源和运作的能力;三是通路体系和服务体系还很薄弱。这些归到一点，就是运营的问题。”

　　对此，吕巍强调指出，“目前中国的制造业正面临转型，急切需要解决的是技术升级和管理升级的问题。除缺核心技术人才外，更缺的是熟悉全球业务的运营管理人才。”

　　由于制造业的转型升级是一个长期的过程，在这个过程中，新兴技术和新兴产业将始终发挥主导作用，成为传统产业转型升级的重要引擎。展望未来，技术发展的重要趋势是高技术与新技术、新工艺、新材料的融合与协同创新。随着3D打印技术、人工智能、工业机器人相结合的数字制造技术和智能技术的崛起，全球一致认为这些技术是推动新一轮工业革命的重要契机。

　　多位专家均向记者表示，未来的中国更需要牢牢把握技术进步与创新的方向，通过建立多项技术协同创新的新机制，提升制造业的整体发展水平与质量，并为制造业的未来发展规划出新的技术路径与运营模式。

　　专项教育弥补人才缺位

　　在中国技术进步的背后，国内创新创业环境、创新机制体制、创新人才的培养也正在发生积极的转变，愈发凸显出人才战略在产业转型与升级的长期战略中的重要作用。

　　上世纪八十年代，以日本汽车为代表的一批制造型企业给美国本土制造业带来了前所未有的压力。1998年，以摩托罗拉(Motorola)、通用汽车(GeneralMotors)、波音公司(Boeing)、联合技术集团(UTC)和惠普公司(HP)等为首的美国大型制造业企业联合在一起，共同出资向美国麻省理工学院(MIT)寻求工程和管理方面的教育合作。很快，MIT斯隆商学院联手工程学院旗下的8个专业，共同设立了制造业领袖项目 (LeadersforManufacturing，简称LFM)。2009年，LFM项目改名为LGO (Leaders for GlobalOperations)项目。

　　而从LGO项目创立至今，已经为美国制造业培养了一千多名优秀人才，他们当中不乏像波音商用飞机事业部全球副总裁PatShanahan、苹果全球研发总裁DongField等全球领先跨国企业的高管。

　　在亚洲市场方面，2000年前后，中国越来越凸显出其“世界工厂”全球角色。“越来越多的跨国公司进入中国市场，不论是生产还是销售，都急需一大批"懂中国"、"懂技术"、"懂管理"的本土中高端人才。”上海交通大学安泰经管学院CLGO项目主任陈晓荣副教授表示，正和当年的美国一样，中国亟需本土制造和运营的高端管理人才，为进入中国的跨国企业乃至本土公司提供解决方案。

　　因此，2006年上海交大与MIT合作设立中国制造业领袖项目(China Leaders forManufacturing，简称CLFM)应运而生。2010年，顺应MITLGO项目的改革，CLFM项目也更名为CLGO项目。作为国内第一个跨学科、双硕士学位项目 (MBA和工程硕士)，CLGO项目采用MITLGO项目模式，打通管理学科与工程学科间的壁垒，同时联合跨国企业和行业领先公司，培养专注于制造和运营管理的本土高端人才。

　　大数据时代的机遇与挑战

　　科技在进步，时代也在改变，21世纪的中国与上世纪的美国也并非完全复制。随着互联网的兴起，供应链、物流、运营被越来越多的企业所关注。大数据(Bigdata)无疑是未来影响各行各业发展的最受瞩目的技术之一。IDC的研究显示，到2015年，大数据市场前景将达到169亿美元的规模。

　　采访中业内专家告诉记者，大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的 “加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。因此，安泰国际高层管理培训的课程也从大数据出发，站在大数据前沿，充分利用移动互联网工具，并整合大数据供应链，满足创新型企业的需求。