鉴于印刷业高度定制化需求、复杂生产流程、严苛品质标准的显著特征，智能制造成为破解行业发展难题、推动产业升级的关键驱动力。工业和信息化部、国家发展改革委等六部门联合印发通知，部署开展2025年度智能工厂梯度培育行动。按照《智能工厂梯度培育要素条件（2025年版）》，将分基础级、先进级、卓越级和领航级智能工厂四个层级进行培育。这为印刷企业搭建了一条从基础数字化迈向智能化变革的清晰跃升路径，有力推动印刷智能制造装备、工业软件及智能制造系统解决方案的广泛应用与持续迭代升级。
场景指引 深度应用
按照智能工厂梯度培育要素条件，基础级智能工厂聚焦数字化改造、网络化连接开展建设，推动数字化普及；先进级智能工厂在自评为基础级智能工厂前提下，聚焦数字化转型、网络化协同开展建设，打造区域行业领先的发展标杆；卓越级智能工厂聚焦数字化转型、网络化协同和智能化升级开展建设，打造全国领先的发展标杆；领航级智能工厂聚焦数字化转型、网络化协同和智能化变革开展建设，探索未来制造模式，打造全球领先的发展标杆。
印刷行业推进智能制造存在诸多瓶颈，存在供应链协同困难、系统兼容性差及创新技术转化应用周期长等问题。笔者认为，需以场景为核心导向，将各项举措紧密围绕场景展开。一方面，整体规划，梳理企业现状，场景筑基。聚焦设备效能评估、工艺精度提升以及供应链协同优化，针对传统印刷行业生产周期冗长、质量稳定性不足、能源利用效率低等核心痛点，以构建智能制造应用场景为战略支点，系统推进产业数字化转型基础建设。
另一方面，持续改进，补强业务短板，场景推进。针对印刷流程中色彩管理不稳定、订单交付周期长等短板，需要聚焦场景推进。借助智能印刷设备与数字化管理系统，实现从印前、印刷到印后的全流程精准控制。通过智能制造场景的深度应用，推动印刷业务全方位升级。
生态共建 柔性发展
智能工厂梯度培育为印刷行业指明方向，从数据、模型到软件、人才，多维度发力构建起智能制造坚实基石，并推动印刷生产高效化、柔性化，引导行业在智能浪潮中实现高质量发展。笔者认为，智能工厂梯度培育可作为生态建设重要载体，重点围绕数据要素流通、知识模型沉淀、工业软件创新及产教深度融合四大核心维度展开。
数据要素是核心驱动力。基础级智能工厂借助数据要素，对客户订单偏好深度分析，合理安排生产顺序，减少换单时间；通过监控设备运行参数，提前预警故障，保障生产连续性。先进级及以上智能工厂，利用耗材消耗规律数据优化采购与库存管理，降低成本。同时，基于海量数据不断优化工艺参数，让印刷质量更稳定、效率更高。
知识模型是关键的“智慧大脑”。基础级智能工厂引入知识模型，能清晰呈现印刷色彩管理原理，辅助工人精准调配色彩，减少色差；依据设备故障预测模型，提前安排维护，降低停机风险。先进级智能工厂借助生产流程优化知识模型，合理规划订单处理逻辑，提升生产效率。随着向卓越级、领航级迈进，知识模型不断进化，深度融合多场景数据，实现印刷工艺的智能决策与自主优化。
工业软件为核心纽带。基础级智能工厂里，工业软件初步整合各环节数据，让印前设计文件能快速适配印刷设备参数，减少试机次数；印后加工环节依据生产数据提前准备物料，提升衔接效率。先进级智能工厂中，工业软件借助大数据分析，动态优化全流程，实现资源精准配置。卓越级、领航级智能工厂里，工业软件与人工智能深度融合，自主决策生产策略，推动印刷生产向智能化、柔性化发展。
产教融合成为破局关键。基础级智能工厂阶段，学校与企业共建实习基地，让学生提前熟悉印刷设备操作与基础生产流程，为企业储备基础人才。先进级智能工厂培育时，校企联合开展项目研发，将企业遇到的技术难题作为学生课题，实现技术攻关与人才培养双赢。卓越级、领航级智能工厂中，产教融合深度升级，共同制定行业标准、开发前沿课程，培养具有国际视野和创新能力的复合型人才，为印刷行业智能工厂梯度进阶提供坚实的人才与技术支撑。
