“从前想做数字化改造，方案不会定、资金有顾虑、技术缺专人，整套流程推进至少大半年，现在依托本地国企专业服务团队，从评测诊断、方案设计到落地运维全流程有人跟进，转型省心又省钱。”大庆一家石油装备制造企业技术负责人深有感触地说。他口中的一站式数字化转型服务商，正是大庆高新区直属国企——大庆高新大数据有限公司（以下简称高新大数据）。

“智改数转”，即智能化改造与数字化转型，是推动数字技术与实体经济深度融合的关键抓手，也是东北振兴“破题”的关键引擎。但是中小企业数字化转型却面临着“不会转、不敢转、转不好”的问题。

针对这一情况高新大数据持续升级中小企业“智改数转”综合服务能力，依托多年数字基础设施建设、数据要素运营与政企数字化项目落地经验，搭建覆盖评测诊断、方案定制、系统部署、政策辅导、人才培育的全链条服务体系，破解本地中小企业转型痛点，打造东北区域普惠型数字化转型公共服务载体。联合大庆高新区工信、数据管理相关部门，为园区百余家食品、石油装备、半导体领域企业组织了多场转型对接交流活动。

一、“精准规划“是企业转型的第一步

数字化转型不是简单购买软件、部署设备，而是围绕企业生产经营流程进行系统优化。在实际推进过程中，一些企业容易陷入“先买系统、后找需求”的误区：设备上线了，但数据没有真正流动；平台搭建了，但没有转化为管理效率提升。

针对这一问题，高新大数据探索将数字化诊断作为企业转型的起点。

围绕2024版《中小企业数字化水平评测指标》，通过对企业数字化基础、数字化经营、数字化管理、数字化成效等方面开展评估，帮助企业摸清自身数字化基础，识别生产经营中的关键问题，形成针对性的转型路径。

在诊断基础上，结合企业所属行业、发展阶段和业务需求，高新大数据探索提供了差异化的解决方案，覆盖产品生命周期、制造执行、产业链供应链、智能管理等应用场景，推动企业从“盲目建设”转向“按需改造”。

从实践来看，中小企业数字化转型的关键，并不是一次性完成“大投入、大建设”，而是找到适合自身发展的路径，通过数据逐步优化业务流程。

二、从“系统建设”到“场景应用”，推动数字技术真正落地

数据价值释放的核心，在于与业务场景深度结合。

大庆禾丰八一农大动物科技有限公司是当地一家老牌农产品加工企业，在深入企业调研诊断的过程中，高新大数据了解到“生产过程数据采集不足、批次追溯依赖人工、产供销协同效率不高”等问题一直困扰企业经营发展。面对多品类生产需求，传统管理模式难以及时响应订单变化，也影响企业精细化运营能力。

围绕食品生产全过程管理需求，高新大数据为其搭建全流程MES数字工厂体系。通过原料扫码入库、自动化配料管控、全链路一物一码质量追溯、设备能耗实时监测四大模块，实现生产数据实时采集和全流程闭环管理。过去依赖人工经验的生产方式，逐步转向以数据支撑决策的精细化管理模式。

通过深入黑龙江精益诚石油机械有限公司（以下简称精益诚石油科技）诊断调研，发现企业存在生产排产依赖经验、车间信息流通不畅、设备维护被动响应等痛点。同时，由于非标产品生产流程复杂，上下游质量数据难以有效衔接，再加上高危现场巡检压力大，导致风险预警滞后，层层困难叠加，让企业面对“智改数转”意愿强烈，却又无从下手。

针对上述问题，高新大数据为精益诚石油科技打造“智慧油服”平台。通过打通企业生产、仓储、销售等环节的数据，实现业务信息协同；结合设备运行数据采集，对生产状态进行实时监测，推动设备维护由“故障后维修”向“提前预警”转变，提高生产管理效率。

从智慧农业到智能制造，上述实践表明“智改数转”并非简单的设备更新，而是以数字技术激活传统产业存量，让数据真正进入生产经营流程，帮助企业发现问题、优化决策、提升效率——这正是老工业基地“换道超车”的底层逻辑。

三、构建服务生态，推动数据价值持续释放

中小企业数字化转型并非一次性技术改造，而是持续优化业务流程、提升数据应用能力的长期过程。围绕企业转型全过程需求，高新大数据探索提供包括政策咨询、技术支持、项目申报指导等配套服务。同时，依托大庆数智工匠学院，开展数字人才培育，补齐本地数字化人才缺口。

在区域数据生态建设方面，2024年，由人民数据与大庆高新区管委会联合建设的大庆市（东北区）数据要素联合实验室正式成立，围绕数据资源开发利用、数据服务能力建设等方向，为区域产业数字化发展提供支撑。

从“智改数转”到区域数据服务体系建设，大庆高新区的探索表明，释放数据价值不仅需要技术工具，更需要连接产业需求、支撑企业应用的服务生态，用数字化跑出“加速度”，将厚重的工业底色淬炼为振兴发展的新动能。

大庆市（东北区）数据要素联合实验室观察：

数字化转型的关键，不在于建设多少系统、部署多少设备，而在于让数据真正融入业务、服务发展。大庆高新区的实践表明，中小企业数字化转型需要以需求为导向、以场景为牵引、以生态为支撑，推动数据从资源沉淀转化为发展动能。

随着人工智能、工业互联网和数据要素市场化改革深入推进，探索更精准、更高效率的数字化服务模式，将成为释放数据价值、赋能产业升级的重要路径。