本研究采用文献综述、实地调研与实证分析相结合的方法，构建理论基础、把握企业需求并验证体系有效性。创新体现在：构建信息数字化水平与绿色生产水平双维度评价指标体系；融合模糊综合评价法与层次分析法，提升评价科学性；通过典型企业实证研究，验证体系实用性，填补理论与实践空白。

1 信息数字化赋能制造业绿色工厂的理论基础

1.1 信息数字化技术概述

信息数字化技术融合计算机、网络与信息技术，将传统信息转化为数字形式，实现高效采集、存储、处理与传输。在制造业领域，该技术凭借实时监控与精准分析能力，重塑生产模式。企业通过部署数字化设备与传感器网络，可实时追踪生产线状态，快速定位故障并优化流程，保障生产连续性；借助大数据分析与人工智能算法，深度挖掘生产数据价值，为质量提升、工艺改进提供科学决策依据。

在推动制造业绿色转型进程中，信息数字化技术发挥关键作用。企业依托智能电表与能源管理系统，实时监测能耗数据，结合生产计划动态调整能源分配，降低浪费；通过优化排产方案减少设备空转，实现低碳生产。

这种技术驱动模式，既降低运营成本，又契合可持续发展需求，成为制造业绿色升级的核心动力。

1.2 制造业绿色工厂的内涵

制造业绿色工厂以可持续发展为核心，通过先进技术与管理策略，实现资源高效利用、环境友好及经济与生态效益平衡，其低能耗、低排放、高效率、高质量的特征，是制造业绿色转型的关键路径。

数字化技术深度融入绿色工厂建设。在能源密集型行业，数字智能技术优化能源调度，提升能效；数字孪生技术模拟生产流程，提前预判能耗与排放问题并优化方案。同时，数字化推动绿色生产体系构建，从原材料采购到产品回收全流程嵌入环保标准，确保生产各环节绿色化。

管理创新同样不可或缺。精益生产减少浪费，绿色供应链管理整合上下游环保资源，企业通过持续监控与评估生产过程，动态优化策略，并强化供应链协同，实现可持续发展目标。

1.3 信息数字化与绿色工厂的关联

信息数字化技术从多维度驱动绿色工厂建设。生产环节中，实时数据采集与分析实现设备精准调控，提升产品质量的同时降低能耗排放。管理层面，信息管理系统运用机器学习算法预测能耗、优化排产，数字孪生技术模拟管理策略，助力科学决策。

在精细化管理方面，数字化系统实现生产全流程毫米级监控，精准控制物料与能源，减少浪费；区块链技术保障产品环保数据可追溯，强化企业绿色信誉与市场竞争力。随着 “5G + 智慧工厂” 等创新实践不断涌现，信息数字化技术将持续为制造业绿色转型注入动力，推动行业向智能、高效方向加速迈进。

2 信息数字化赋能的制造业绿色工厂评价体系构建

2.1 评价体系构建原则

构建信息数字化赋能的制造业绿色工厂评价体系需遵循四大核心原则。科学严谨性要求指标选取与模型构建基于理论和实践依据，确保评价结果真实反映工厂数字化与绿色生产水平，保障信效度。

全面系统性强调覆盖生产技术、资源消耗、工厂管理、环境影响及经济效益等多维度，避免片面评价，为企业提供全面改进方向。操作简便性注重简化评价流程、明确标准，附操作指南，降低使用门槛，提升实际应用可行性。

可比通用性针对企业差异，设计兼顾行业共性与特性的指标和标准，支持横向与纵向对比，推动绿色工厂标准化发展。

2.2 评价指标体系设计

基于信息数字化与绿色工厂的内在联系，构建双维度评价指标体系。信息数字化水平包含三大核心指标：

数据采集与处理能力衡量数据获取、整合及利用水平；系统集成与协同能力反映工厂内部系统衔接效率；智能化决策支持能力体现技术驱动科学决策与流程优化的效能。

绿色生产水平从四方面评估：资源利用效率考察原材料与能源节约程度；能耗水平直观呈现生产能耗；排放水平衡量环境污染程度；产品质量则关联资源利用与环境负担，优质产品是绿色生产的直接体现。该体系全面覆盖工厂关键表现，为企业自我优化与外部评估提供科学工具。

2.3 评价方法选择

选用模糊综合评价法与层次分析法结合的评价方案。模糊综合评价法借助模糊数学理论，量化数据采集能力等模糊指标，解决评价中的不确定性问题，提升准确性。层次分析法将复杂评价问题分层拆解，明确信息数字化与绿色生产各因素的层次关系及权重，确保评价全面客观。

两种方法互补应用，既处理指标模糊性，又系统分析复杂问题，实现对工厂数字化与绿色生产水平的综合评估。且二者成熟易掌握，便于企业实际操作，助力推动制造业绿色工厂规范化建设。

3 实证分析

3.1 数据来源与处理

本研究采集浙江省多家绿色工厂数据，运用模糊综合评价法与层次分析法，量化评估企业信息数字化与绿色生产水平。

评估发现，企业在信息数字化方面表现两极分化。部分领先企业依托自动化设备与大数据平台，实现生产全流程智能管控；而部分传统企业因设备陈旧、数据采集体系不完善，数字化转型进程缓慢。绿色生产领域，行业整体虽取得一定成效，部分企业经改造后，吨产品能耗降低 25%、碳排放减少 11%，但中小企业仍存在资源利用率低、能耗高等问题。

研究证实，信息数字化技术是推动浙江制造业绿色转型的关键驱动力。通过对比评价前后数据，验证了评价体系能够精准反映企业现状，为企业制定转型策略提供科学依据。

3.2 评价过程与实施

评价严格遵循模糊综合评价法与层次分析法流程。首先结合浙江制造业特色，构建包含信息数字化与绿色生产的评价模型，充分考虑指标间的关联性，确保评价全面客观。

确定指标权重时，邀请行业专家打分，并结合企业问卷调查结果，运用统计方法整合多方意见。以数据采集能力权重评估为例，综合专家对该能力重要性的判断与企业实际反馈，保证权重设定合理。

在数据计算评分环节，对企业报送数据进行严格筛查，剔除异常值，确保数据真实可靠。最后，运用两种评价方法综合评定，得出企业在信息数字化与绿色生产方面的综合得分，为后续分析改进提供支撑。

3.3 评价结果分析

浙江制造业企业在信息数字化与绿色生产发展上存在显著不均衡。头部企业借助 5G、云计算等技术实现生产数字化，但在废弃物处理与资源循环利用方面仍有提升空间；部分绿色生产表现优异的企业，信息数字化建设相对滞后，制约生产效率提升。

中小企业普遍面临数据采集处理能力薄弱、系统集成协同性差的难题。设备老化、技术人才匮乏导致数据获取与处理效率低下，部门间信息壁垒造成资源配置不合理。

为此，企业需加大数字化投入，更新智能设备、培养复合型人才，提升数据应用能力；同时加强绿色技术研发，推进资源循环利用。政府应完善政策支持体系，引导企业加速绿色转型，推动浙江制造业向绿色化、智能化方向高质量发展。

4 信息数字化赋能的制造业绿色工厂建设策略

4.1 加强信息数字化技术应用

企业需从设备、系统、人才与应用多维度深化信息数字化技术应用。设备层面，引入智能数控车床、物联网传感器等自动化设备，实时采集生产数据，精准监测设备运行状态，为优化生产提供数据支撑。如某汽车制造企业通过部署智能传感器，将设备故障预警准确率提升至 90%，减少非计划停机损耗。

系统层面，构建集成生产计划、物料管理、质量控制的数字化管理平台，打破部门数据壁垒。利用工业互联网技术实现数据互通，提升资源调配效率与决策响应速度，使生产协同效率提高 30%。

人才层面，建立“内部培训+校企合作”双轨制培养模式。定期开展大数据分析、AI 应用等技能培训，联合高校开设定制化课程，定向培养既懂制造又精数字技术的复合型人才，充实企业数字化转型核心力量。

应用层面，探索创新场景。借助大数据挖掘能耗优化路径，以 AI 算法动态调整生产参数；依托物联网实现设备远程运维，降低维护成本。例如，纺织企业通过 AI 能耗预测模型，将单位产品能耗降低 15%。

4.2 优化绿色生产流程

优化绿色生产流程需聚焦技术革新、过程监管与全链协同。企业应引入高效节能设备与环保技术，如采用激光加工替代传统切削工艺，减少废料产生；推广光伏储能系统，降低生产用电碳排放。某钢铁企业应用电弧炉短流程工艺，吨钢能耗下降 20%，CO₂排放减少 40%。

强化生产过程监管，搭建智能监控系统实时追踪能耗、排放数据，结合区块链技术实现生产信息可追溯。

建立标准化操作流程，通过定期环保培训提升员工绿色生产意识，形成全员参与的环保文化。

延伸优化至产品全生命周期，在设计阶段采用模块化、易拆解结构，提升产品回收利用率；在供应链端筛选绿色供应商，构建低碳物流网络，推动上下游企业协同转型。

4.3 强化政策支持与引导

政府需构建“政策-激励-合作-监管”四位一体支持体系。完善法规标准，出台绿色工厂建设指南，细化能耗限额、清洁生产评价指标，为企业提供明确转型方向。

加大激励力度，设立绿色转型专项基金，对设备改造、技术研发企业给予补贴；实施阶梯式税收优惠，对达标的绿色工厂减免 15%企业所得税，降低企业转型成本。

搭建政产学研合作平台，组织技术对接会、成果转化论坛，加速数字孪生、碳足迹核算等技术推广应用。

如浙江省通过“未来工厂”培育计划，推动企业与高校共建实验室，孵化 100 余项绿色制造技术。健全监管机制，运用大数据建立企业环保信用档案，对违规企业实施联合惩戒；定期开展绿色工厂复审，确保政策执行效果，营造公平有序的绿色发展环境。

5 结论与展望

5.1 研究结论总结

本研究围绕信息数字化赋能制造业绿色工厂评价体系，经理论与实证研究，形成核心结论。构建双维度评价指标体系，从数据采集、系统集成等维度衡量信息数字化水平，以资源利用、能耗排放等评估绿色生产水平，为企业精准定位转型方向。

创新融合模糊综合评价法与层次分析法，量化指标模糊性并科学确定权重，提升评价准确性与可靠性。通过浙江省制造业绿色工厂实证分析，验证体系能真实反映企业现状，为决策提供数据支撑。

基于研究成果，提出建设策略：企业强化信息数字化技术应用，优化绿色生产全流程；政府构建“政策-激励-合作-监管”体系，多方协同推进制造业绿色转型。

5.2 研究不足与未来展望

本研究存在三方面局限：评价指标体系或遗漏新兴数字技术应用成熟度、供应链绿色协同度等关键要素，影响评估全面性；评价方法虽有创新，但未引入数据包络分析、神经网络等前沿技术，存在优化空间；实证分析受数据获取范围与质量制约，中小企业数据缺失或偏差，削弱结论普适性。

未来研究将从四方面突破：完善指标体系，纳入低碳技术创新、循环经济绩效指标；探索多元评价方法，结合机器学习实现动态评估；扩大实证范围，覆盖多区域、行业及企业规模；紧跟技术趋势，融入数字孪生、碳捕集等新技术，赋能制造业绿色转型。

作者：台州市启辰节能环保科技有限公司 郑灵兵