职业教育紧跟产业数字化转型人才培养路径与策略研究 高强

  传统产业的提升呼唤职业教育，生产越来越需要熟练的技术工人，只有满足工业发展对技师和高级技工的需求，实现蓝领工人的高素质化，才能加快用高新技术改造传统产业。新产业的发展呼唤职业技术教育，在市场竞争面前，用人单位更务实了，专业技术人才有自己的岗位，在这个岗位上，他的竞争力不是别的学历层次的人才能比的。
路径：
  深圳的传统产业包括行业特点、市场竞争、技术水平等方面的情况。了解传统产业面临的挑战。基于对传统产业的了解，制定数字化转型的战略。这包括明确数字化转型的目标和愿景，确定关键的转型方向，如智能制造、物联网应用、大数据分析等。数字化转型需要依赖先进的信息技术基础设施。评估现有的IT基础设施，并根据转型方向进行必要的升级和改造，确保能够支持数字化转型的需求。数字化转型需要依靠技术创新和研发。鼓励企业加大研发投入，推动技术创新，培育数字化转型所需的关键技术和解决方案。数字化转型需要具备相关技能和知识的人才支持。通过培训计划、合作项目等方式，培养和引进数字化人才，提升企业的数字化能力。数字化转型需要与外部合作伙伴进行紧密合作，共同推动创新。积极参与行业联盟、开展技术合作、共享资源，促进数字化转型的开放创新。

一、 传统产业的现状和挑战：

首先，了解深圳的传统产业，包括行业特点、市场竞争、技术水平等方面的情况。同时，也要了解传统产业面临的挑战，如市场需求变化、成本压力、技术落后等。

目前深圳的传统产业主要包括电子信息、制造业、服装纺织、食品加工等。以下是对这些行业的一些特点、市场竞争和技术水平的简要介绍：

1. 电子信息行业：深圳是中国最大的电子信息产业基地之一，拥有众多知名电子企业。该行业特点是技术更新快、产品周期短，市场竞争激烈。深圳的电子信息企业在技术研发、生产制造、供应链管理等方面具有较高的水平。

2. 制造业：深圳的制造业是其经济的重要支柱，涵盖了机械设备、汽车零部件、家电、玩具等多个领域。该行业特点是生产规模大、生产效率高，市场竞争主要体现在成本控制和产品质量上。深圳的制造业企业在工艺技术、自动化设备应用等方面具备较高的水平。

3. 服装纺织行业：深圳的服装纺织行业以加工制造为主，有很多服装加工厂和纺织企业。该行业特点是订单量大、生产周期短，市场竞争主要体现在价格和交货期上。深圳的服装纺织企业在生产管理、工艺技术等方面具备一定的水平。

4. 食品加工行业：深圳的食品加工行业主要涉及食品加工、餐饮服务等领域。该行业特点是食品安全要求高、市场竞争激烈。深圳的食品加工企业在食品安全管理、产品研发等方面具备较高的水平。

总体来说，深圳的传统产业在市场竞争中面临着挑战，但也积极适应技术变革，提升产品质量和技术水平。随着科技创新的推动，传统产业也在不断转型升级，向高端制造、智能制造等方向发展。

二、 制定数字化转型战略：

基于对传统产业的了解，制定数字化转型的战略。这包括明确数字化转型的目标和愿景，确定关键的转型方向，如智能制造、物联网应用、大数据分析等。

针对传统产业的数字化转型，可以确定以下关键的转型方向：

1. 智能制造：通过引入先进的自动化设备、机器人技术和数字化生产管理系统，提高生产效率、质量和灵活性。智能制造可以实现生产过程的自动化、智能化，提升企业的竞争力。

2. 物联网应用：将传感器、设备和互联网连接起来，实现设备之间的数据交换和远程监控。通过物联网应用，企业可以实现设备状态的实时监测、远程控制和预测性维护，提高生产效率和降低成本。

3. 大数据分析：利用大数据技术和分析算法，挖掘和分析海量数据中的有价值信息，为企业决策提供支持。通过大数据分析，企业可以了解市场需求、优化生产流程、改进产品设计，提高决策的准确性和效率。

4. 云计算和边缘计算：将企业的数据和应用迁移到云平台，实现数据的集中存储和共享，提高数据的安全性和可访问性。边缘计算则将计算能力推向设备端，实现实时数据处理和决策，减少数据传输延迟。

5. 人工智能应用：通过引入人工智能技术，如机器学习、自然语言处理等，实现生产过程的智能化和自动化。人工智能应用可以帮助企业优化生产计划、提高产品质量、提升客户服务等。

通过数字化转型，传统产业可以实现生产方式的转变，提高生产效率、降低成本、优化产品质量，同时也能够更好地满足市场需求，提升企业的竞争力和可持续发展能力。除了智能制造、物联网应用、大数据分析等转型方向，还可以考虑以下关键的转型方向：

6. 虚拟现实和增强现实：利用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，为传统产业提供更加沉浸式和交互式的体验。例如，在产品设计和培训方面应用VR技术，可以提高效率和准确性。

7. 供应链数字化和智能化：通过建立数字化供应链平台和应用智能化技术，实现供应链的可视化、实时监控和智能调度。这可以提高供应链的效率和灵活性，降低库存和运输成本。

8. 电子商务和在线销售：传统产业可以通过建立电子商务平台，拓展线上销售渠道，提升产品的市场覆盖和销售额。同时，可以利用互联网和社交媒体等渠道，与消费者进行更直接的互动和营销。

9. 绿色和可持续发展：传统产业可以通过数字化转型，推进绿色生产和可持续发展。例如，通过监测和分析能源消耗、废物排放等数据，优化生产过程，减少资源消耗和环境影响。

10. 服务升级和创新：传统产业可以通过数字化转型，提供更加个性化、定制化的产品和服务。例如，通过数据分析和人工智能技术，为客户提供个性化的推荐和定制化的解决方案。

当然，还有其他一些关键的转型方向可以考虑：

11. 互联网+：传统产业可以结合互联网技术，开展线上线下融合的业务模式。例如，建立线上销售平台、提供在线售后服务、开展互联网营销等，以拓展市场和提升用户体验。

12. 自动化和智能化仓储物流：通过自动化设备和智能化系统，提高仓储和物流的效率和准确性。例如，利用物联网技术实现仓库的智能管理和自动化操作，提高仓储和物流的效率。

13. 区块链技术应用：区块链技术可以用于提高数据的安全性和可信度，实现供应链的溯源和透明化，加强合作伙伴之间的信任。传统产业可以探索区块链技术在数据管理、交易结算等方面的应用。

14. 人力资源数字化管理：通过数字化技术，实现人力资源的信息化和智能化管理。例如，利用人工智能和大数据分析技术，优化招聘流程、提升员工培训和绩效管理等。

15. 环境监测和保护：利用物联网、大数据和人工智能等技术，实现对环境的实时监测和预警。传统产业可以通过数字化转型，加强对环境污染和资源浪费的监管和控制。

这些转型方向可以帮助传统产业实现数字化转型，提升企业的竞争力和可持续发展能力。但需要根据具体行业和企业的情况，选择适合的转型方向，并结合实际情况进行实施和调整。同时，还需要关注数据安全和隐私保护等问题，确保数字化转型的可持续性和稳定性。

这些转型方向可以根据传统产业的特点和需求进行选择和组合，以实现数字化转型的目标和愿景。同时，需要注重技术创新和人才培养，建立合作伙伴关系，共同推动传统产业的转型升级。当确定了数字化转型的目标和愿景后，以下是一些进一步的关键转型方向，可以帮助传统产业实现数字化转型：

1. 云制造：将制造过程和资源管理系统迁移到云平台上，实现生产数据的集中管理和实时监控。云制造可以提供更高效的生产计划和资源调度，同时也能够支持供应链的协同和可视化管理。

2. 虚拟仿真与数字孪生：利用虚拟仿真技术和数字孪生模型，对产品设计、生产过程和设备运行进行模拟和优化。通过虚拟仿真和数字孪生，可以提前发现和解决问题，减少试错成本，提高产品质量和生产效率。

3. 自动化仓储和物流：应用自动化技术和物流管理系统，实现仓储和物流过程的自动化和智能化。通过自动化仓储和物流，可以提高物流效率、降低物流成本，并增强供应链的可靠性和灵活性。

4. 数据安全与隐私保护：加强数据安全管理和隐私保护措施，确保企业的核心数据和知识产权的安全。同时，合规处理个人信息，保护用户隐私，建立信任与合作的良好形象。

5. 人才培养与组织变革：加强对数字化技术和工具的培训，提升员工的数字化技能和意识。同时，进行组织架构和流程的调整，推动企业内部的协作和创新，打造适应数字化转型的组织文化。

这些转型方向可以根据企业的实际情况和行业特点进行选择和优先级排序。在实施数字化转型过程中，需要充分考虑技术、人员、资源和风险管理等方面的因素，制定详细的转型计划，并逐步推进实施，以实现传统产业的可持续发展和竞争优势。

三、 建立数字化基础设施：

数字化转型需要依赖先进的信息技术基础设施。评估现有的IT基础设施，并根据转型方向进行必要的升级和改造，确保能够支持数字化转型的需求。

确保能够支持数字化转型的需求。以下是一些建议来评估和升级现有的IT基础设施：

1. 网络和通信基础设施评估：评估企业的网络带宽、稳定性和安全性，确保能够满足数字化转型的需求。如果需要，考虑升级网络设备、增加带宽或采用更高级别的网络技术。

2. 数据中心和云计算能力评估：评估企业的数据中心设施、服务器和存储能力，以及云计算服务的使用情况。根据数字化转型的需求，考虑是否需要扩容、升级硬件设备或采用云计算服务来满足数据存储和处理的需求。

3. 安全和隐私保护能力评估：评估企业的信息安全和隐私保护措施，确保能够保护企业的核心数据和知识产权。根据数字化转型的需求，考虑是否需要加强网络安全、数据加密、访问控制等方面的能力。

4. 软件和应用系统评估：评估企业现有的软件和应用系统，是否能够满足数字化转型的需求。根据转型方向，考虑是否需要升级现有系统、引入新的应用软件或开发定制化的解决方案。

5. 数据管理和分析能力评估：评估企业的数据管理和分析能力，包括数据采集、存储、清洗、分析和可视化等方面。根据数字化转型的需求，考虑是否需要建立数据湖或数据仓库，采用先进的数据分析工具和技术。

6. 人才培养和技术支持：评估企业现有的IT人才和技术支持团队，是否具备支持数字化转型的能力。根据转型方向，考虑是否需要进行人才培训或引入外部专业团队来支持数字化转型的实施。

通过评估现有的IT基础设施，并根据数字化转型的需求进行必要的升级和改造，企业可以确保能够支持数字化转型的顺利进行，提升业务效率和创新能力。

除了评估和升级现有的IT基础设施，还有一些其他关键的步骤和注意事项，可以帮助建立数字化基础设施来支持数字化转型：

1. 制定数字化转型规划：制定详细的数字化转型规划，明确转型目标、时间表和资源需求。将数字化转型纳入企业的战略规划，并确保与业务发展和长期目标相一致。

2. 优化数据管理和集成：建立完善的数据管理策略，包括数据采集、存储、清洗、集成和共享。确保数据的准确性、完整性和安全性，并实现不同系统之间的数据集成和交互。

3. 引入新技术和解决方案：根据数字化转型的需求，引入先进的技术和解决方案，如人工智能、物联网、大数据分析等。选择适合企业需求的技术和解决方案，并确保其与现有系统的兼容性和集成性。

4. 建立数据安全和隐私保护机制：确保数字化基础设施的安全性和隐私保护。建立适当的安全措施，包括网络安全、数据加密、访问控制等，以保护企业的核心数据和客户隐私。

5. 培养数字化人才：培养和吸引具备数字化技能的人才，包括数据分析师、软件开发人员、信息安全专家等。提供培训和学习机会，以提升员工的数字化能力和意识。

6. 建立合作伙伴关系：与技术供应商、行业合作伙伴和专业咨询机构建立合作关系，共同推动数字化转型。利用外部资源和专业知识，加速数字化转型的进程。

7. 持续改进和优化：数字化转型是一个持续的过程，需要不断改进和优化。定期评估和监测数字化基础设施的运行情况，并根据业务需求和技术发展进行调整和升级。

通过以上步骤和注意事项，企业可以建立健全的数字化基础设施，为数字化转型提供坚实的支持。这将有助于提升企业的竞争力、创新能力和业务效率，实现可持续发展。

四、 推动技术创新和研发：

数字化转型需要依靠技术创新和研发。鼓励企业加大研发投入，推动技术创新，培育数字化转型所需的关键技术和解决方案。

以下是一些建议来推动技术创新和研发：

1. 增加研发投入：企业可以增加研发预算，提高对技术创新的投入。这包括招聘和培养高素质的研发团队，建立研发实验室和创新中心，与高校、研究机构等合作开展研发项目。

2. 技术合作与开放创新：企业可以与其他企业、高校、研究机构等进行技术合作，共享资源和知识，加速技术创新和研发成果的转化。同时，也可以积极参与开放创新平台和社区，与其他行业的企业进行交流和合作。

3. 关注前沿技术趋势：密切关注前沿的科技趋势和行业发展动态，了解新兴技术的应用场景和商业机会。这包括人工智能、物联网、区块链、大数据分析等领域，通过引入和应用这些新技术，推动企业的数字化转型。

4. 建立创新文化和机制：创建鼓励创新的企业文化，鼓励员工提出创新想法和解决方案。建立创新评估和激励机制，奖励和认可对技术创新做出贡献的个人和团队。

5. 加强知识产权保护：在进行技术创新和研发时，重视知识产权的保护。及时申请专利和商标，加强技术秘密的保护，确保企业的创新成果得到合法的保护和利用。

通过推动技术创新和研发，企业可以不断提升自身的核心竞争力，推动数字化转型的实施和落地。同时，也可以为行业的发展和社会的进步做出贡献。

五、 培养数字化人才：

数字化转型需要具备相关技能和知识的人才支持。通过培训计划、合作项目等方式，培养和引进数字化人才，提升企业的数字化能力。

以下是一些建议来培养数字化人才：

1. 内部培训和知识共享：企业可以通过内部培训计划，提供员工所需的数字化技能和知识。这可以包括组织培训课程、工作坊、在线学习平台等，使员工能够了解数字化技术和工具的应用。

2. 外部培训和合作项目：企业可以与培训机构、高校、研究机构等合作，开展数字化培训项目。这可以包括参加培训课程、工作坊、研讨会等，以获得专业的数字化知识和技能。

3. 引进人才：企业可以通过招聘和引进人才，补充数字化领域的专业知识和技能。这可以包括招聘具有数字化背景和经验的人才，或者与高校、研究机构等合作，引进研究人员和专家。

4. 跨部门合作和知识共享：鼓励不同部门之间的合作和知识共享，促进数字化技能和知识的传递。例如，组织跨部门的项目团队，让不同部门的员工共同参与数字化转型项目，分享经验和知识。

5. 建立数字化人才发展计划：为数字化人才制定发展计划，提供晋升和发展的机会。这可以包括制定培养计划、设立专业岗位、提供专业认证等，激励员工在数字化领域的学习和发展。

通过培养数字化人才，企业可以提升自身的数字化能力，推动数字化转型的实施和落地。同时，也可以增强企业的竞争力和创新能力，适应快速变化的市场需求。

除了培养数字化人才的方式，还有一些其他的方法可以提升企业的数字化能力：

6. 外部合作和伙伴关系：与技术供应商、数字化专家和咨询公司建立合作关系，共同推动数字化转型。这些合作伙伴可以提供专业的技术支持、解决方案和最佳实践，帮助企业快速实施数字化转型。

7. 创新实验室和研发项目：建立创新实验室或数字化研发项目，为员工提供实践和创新的机会。通过开展实验室项目，员工可以探索和应用新的数字化技术，提升自己的数字化能力。

8. 多元化的团队和文化：建立多元化的团队，包括不同背景和专业的人才。这样的团队可以带来不同的观点和创新思维，促进数字化能力的提升。

9. 激励和奖励机制：建立激励和奖励机制，鼓励员工积极参与数字化转型，并取得成果。例如，设立数字化转型的目标和绩效指标，并与员工的激励和奖励挂钩。

10. 持续学习和更新知识：数字化领域的知识和技术不断演变和更新，企业需要鼓励员工进行持续学习和更新知识。提供培训和学习机会，支持员工参加行业会议、研讨会和培训课程，以保持竞争力和适应新的技术趋势。

通过以上方法，企业可以不断提升自身的数字化能力，培养和吸引数字化人才，推动数字化转型的顺利进行。这将有助于企业适应快速变化的市场环境，提高竞争力，并实现可持续发展。

六、 加强合作与开放创新：

数字化转型需要与外部合作伙伴进行紧密合作，共同推动创新。积极参与行业联盟、开展技术合作、共享资源，促进数字化转型的开放创新。

加强合作与开放创新是数字化转型的重要方面。以下是一些建议来加强合作与开放创新：

1. 行业联盟和合作组织：积极参与行业联盟、协会和合作组织，与同行企业和行业领军者进行合作和交流。这些组织可以提供平台和机会，促进行业间的合作与创新，共同推动数字化转型。

2. 技术合作与共享：与其他企业、高校、研究机构等建立技术合作关系，共同开展数字化转型相关的研究和项目。通过技术合作，可以共享资源、知识和技术，加速创新和解决方案的开发。

3. 创新生态系统建设：建立开放的创新生态系统，吸引创新型企业、初创公司和技术开发者参与其中。通过与创新生态系统的合作，可以获取新的创意和技术，推动数字化转型的创新和发展。

4. 数据共享与合作：与合作伙伴共享数据，建立数据合作机制。通过数据共享和合作，可以获得更全面、准确的数据，支持数据驱动的决策和创新。

5. 开源和开放标准：支持开源软件和开放标准，参与开源社区和标准制定组织。通过开源和开放标准，可以加速技术的发展和应用，促进数字化转型的开放创新。

6. 创新竞赛和挑战赛：参与创新竞赛和挑战赛，与其他创新者和专业团队竞争和合作。这些活动可以激发创新意识和创造力，推动数字化转型的创新和进步。

通过加强合作与开放创新，企业可以与外部合作伙伴共同推动数字化转型，共享资源和知识，加速创新和解决方案的开发。这将有助于提升企业的创新能力和竞争力，实现数字化转型的成功。

当建立数字化基础设施时，还有一些其他关键的步骤和注意事项需要考虑：

7. 可扩展性和灵活性：确保数字化基础设施具备足够的可扩展性和灵活性，以适应未来的业务增长和技术变化。考虑采用模块化和可配置的架构，以便根据需求进行灵活的调整和扩展。

8. 数据集成和互操作性：确保数字化基础设施能够与现有系统和外部系统进行数据集成和互操作。这样可以实现数据的无缝流动和共享，提高工作效率和决策准确性。

9. 用户隐私和合规性：在建立数字化基础设施时，要遵守相关的隐私法规和数据保护要求，保护用户的个人信息和隐私。确保采取适当的安全措施，如数据加密、访问控制和用户权限管理。

10. 持续改进和创新：数字化基础设施是一个持续改进和创新的过程。定期进行评估和审查，识别潜在的改进机会，并采取相应的措施来优化和创新数字化基础设施。

11. 监管和治理：建立适当的监管和治理机制，确保数字化基础设施的合规性和可靠性。这包括建立合适的运营流程、风险管理和问题解决机制，以及进行定期的内部审计和合规性检查。

12. 保持适应性和敏捷性：数字化转型是一个不断变化和发展的过程。保持适应性和敏捷性，及时调整和改进数字化基础设施，以适应市场需求和技术变革。

通过考虑以上步骤和注意事项，企业可以建立稳定、安全、高效的数字化基础设施，为数字化转型提供可靠的支持。这将有助于提升企业的竞争力、创新能力和业务效率，实现可持续发展。
策略：

一、新产业的发展呼唤职业技术教育

原机械工业部中工机电发展总公司副总经理兼西北公司总经理郑涛委员告诉记者，企业要发展，需要各类人才形成互补，才能有发展潜力，企业特别是大型企业不仅需要博士、硕士，也需要大中专毕业生，特别是需要会操作、懂技术的生产队伍，这需要职业技术教育提供支持。原机械工业部中工机电发展总公司副总经理兼西北公司总经理郑涛委员告诉记者，企业要发展，需要各类人才形成互补，才能有发展潜力，企业特别是大型企业不仅需要博士、硕士，也需要大中专毕业生，特别是需要会操作、懂技术的生产队伍，这需要职业技术教育提供支持。经济界委员蔡继明说:前两年，深圳出现了大学生失业，但是受过职业技术教育、拥有专业证书的人一般都能找到工作，现代社会经济发展已经给职业技术教育学校的毕业生提供了很大的就业空间。在市场竞争面前，用人单位更务实了，专业技术人才有自己的岗位，在这个岗位上，他的竞争力不是别的学历层次的人才能比的。

二、传统产业的提升呼唤职业教育

在我国传统农业的改造中，推广和提升技术是发展现代农业的必由之路。著名家袁隆平委员在希望农业产量提高的同时，不得不面对人才缺乏，新技术和新品种推广受限制的现实。有的先进技术在农村得不到应用，往往是因为缺乏技术人员。关心农村经济发展的代表和委员们说，最广大的农村、最传统的农业产业要根本改变自己的面貌，需要职业技术教育输送大量人才。最紧迫的就是利用信息化技术来提升传统制造业。生产越来越需要熟练的技术工人，只有满足工业发展对技师和高级技工的需求，实现蓝领工人的高素质化，才能加快用高新技术改造传统产业。在发达国家经济迅速增长的过程中，除了有高水平的科研队伍外，还有一支高素质的熟练掌握现代技术的劳动大军。从1950年到2000年的50年中，美国对需要一定技术、技能的职业岗位的需求从20%提高到了65%，对不需要技术的一般劳动力，从原来的60%下降到了15%。德国一直自称职业技术教育是他们经济发展的秘密武器，在德国，平均失业率是10%，博士、硕士可能找不到工作，但是职业学校毕业生的失业率不到2%。齐齐哈尔市副市长杨耀寰委员说，教育要服务于经济发展，而直接服务于经济发展的是职业技术教育。
三、人工智能赋能职业教育，职业教育数字化转型。
人工智能在教育领域应用。

1、个性化教育：通过人工智能技术，根据学生的学习特点、兴趣爱好和学习进度，为每个学生量身定制个性化的学习计划和教学内容，提供更加精准和有效的教育。

2、智能辅助教学：人工智能可以辅助教师进行教学活动，例如智能导学系统、智能作业批改系统等，可以提供即时反馈和个性化指导，帮助学生更好地理解和掌握知识。

3、智能评估与监测：人工智能可以对学生的学习情况进行自动化评估和监测，通过数据分析和挖掘，帮助教师及时发现学生的学习问题，并提供相应的教学策略和帮助。

4、虚拟现实和增强现实技术：人工智能可以结合虚拟现实和增强现实技术，创造出更加沉浸式和互动性强的学习环境，提供更加直观和真实的学习体验。

5、人机交互与智能助教：人工智能可以作为智能助教，与学生进行交互，回答问题、解答疑惑，提供学习资源和学习建议，为学生提供个性化的学习支持。

6、数据驱动决策：通过对大量学生学习数据的分析和挖掘，人工智能可以帮助教育管理者和决策者做出更加科学和有效的教育决策，提升教育质量和效率。
学校数字人建设与应用。

1. 数字教师建设：利用人工智能技术和虚拟现实技术构建数字化的教师形象，从而实现更加智能化的教学体验。例如，通过数字教师，学生可以更加方便地与教师进行互动，并获得更加个性化的学习指导。
2. 数字学生建设：利用人工智能技术和虚拟现实技术构建数字化的学生形象，从而实现更加个性化的学习体验。例如，通过数字学生，教师可以更加方便地了解学生的学习情况和需求，并提供更加有针对性的教学指导。
3. 数字校园建设：利用人工智能技术和虚拟现实技术构建数字化的校园环境，从而实现更加智能化的校园管理和服务。例如，通过数字校园，学生可以更加方便地获得校园信息和服务，教师可以更加方便地进行教学管理和科研工作。
4. 数字教育资源建设：利用人工智能技术和虚拟现实技术构建数字化的教育资源，从而实现更加高效和便捷的学习体验。例如，通过数字教育资源，学生可以更加方便地获取各种学习资源，教师可以更加方便地进行教学设计和教学评价。

  通过利用人工智能技术和虚拟现实技术来构建数字化教育转型，实现更加个性化和智能化的教育体验，从而针对产业需求，培养社会需要的技术技能人才。