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順勢而為推動制造業智能化
  • 點擊數:780     發布時間:2024-12-18 21:27:49
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黨的十八大以來,我國智能制造應用規模和發展水平大幅躍升,制造業智能化發展成效明顯。工信部公開數據顯示,我國已經建成62家“燈塔工廠”,占全球“燈塔工廠”總數的40%;培育了421家國家級智能制造示范工廠、1萬余家省級數字化車間和智能工廠。

前不久,工業和信息化部相關負責人表示,實施制造業數字化轉型行動,深化5G+工業互聯網和人工智能賦能,加快數字技術在制造業全行業全鏈條的應用,建設智能工廠、數字化供應鏈和高標準服務園區。從全球范圍看,數字化浪潮方興未艾,新一代智能技術與制造業深度融合發展,其發展前景之廣闊令人期待。

黨的十八大以來,我國智能制造應用規模和發展水平大幅躍升,制造業智能化發展成效明顯。工信部公開數據顯示,我國已經建成62家“燈塔工廠”,占全球“燈塔工廠”總數的40%;培育了421家國家級智能制造示范工廠、1萬余家省級數字化車間和智能工廠。各地因地制宜加快制造業智能化轉型。例如,北京市把握首都的城市戰略定位,聚焦高精尖產業體系,以智能制造為主攻方向,以數字化賦能為重要手段;上海市持續推進制造業智能化、綠色化、融合化發展,注重制造業數字化和綠色化協同轉型發展。

當前,我國有關制造業智能化轉型的政策體系不斷健全。在國家層面,先后發布了《關于深化新一代信息技術與制造業融合發展的指導意見》《“十四五”智能制造發展規劃》《制造業數字化轉型行動方案》等政策文件;在地方層面,20多個省份相繼發布了發展規劃、行動計劃、實施方案等配套政策。其中,《制造業數字化轉型行動方案》提出,到2030年力爭規上工業企業基本完成一輪數字化改造。

在制造業智能化發展過程中,仍存在一些亟待解決的問題。例如,智能制造核心技術的自主化水平不高,部分關鍵核心元器件、零部件對外依賴度較高,不能完全自主可控。智能制造的國家標準不夠完善,企業應用標準去對標、評價時存在“水土不服”,導致不同企業的設備之間兼容性差。智能制造需要有更多的復合型人才,但是目前相關專業人才培養模式較滯后,技能水平不高,難以滿足行業需求。此外,部分中小企業缺乏智能化轉型的資金。在智能化過程中,企業數據的安全性和隱私保護面臨挑戰,網絡安全事件風險增加。

進一步推動制造業智能化,應著力從中觀的產業層面、微觀的企業層面兩個方面協同發力。

在中觀的產業層面,構建用以支持智能制造的創新生態系統。加強核心技術攻關,集中力量解決基礎性和共性技術的短板。政府、企業、高校、科研機構要緊密合作形成合力。建立智能制造創新中心,促進產學研結合,有效整合各方資源,推動技術創新應用。支持跨行業協作與技術共享,加快不同領域經驗和技術的交流,提升制造業整體創新能力。完善智能制造政策支持體系,提供財政補貼、稅收減免等激勵政策,鼓勵企業加大對智能制造技術和設備的投資。這不僅能緩解企業在轉型過程中面臨的資金壓力,也可以激發其創新活力和市場競爭力。通過制定一系列針對智能制造的政策、指導文件,明確企業轉型的方向和目標,形成良好政策環境。推廣國家智能制造標準化和認證機制,提升行業整體水平。更新國家智能制造標準體系建設指南,與國際接軌,以國家標準提升引領新一代智能工廠建設。通過推動企業向標準化的方向發展,在提升產品質量的同時,增強其市場競爭力。

在微觀的企業層面,增強技術研發投入。企業積極加大對智能制造技術的研發投資,建立專門研發團隊,專注于新技術、新產品的開發。這不僅能提升企業的技術水平,還可以推動行業的整體創新。例如,企業通過與高校、科研機構的合作,為企業帶來新鮮的技術視角、研究成果。實施數字化轉型戰略,明確數字化轉型的目標和路線圖,整合信息技術與生產流程,以提高其效率和靈活性。通過引入智能化設備和自動化系統,實現生產過程的數字化管理,從而優化資源配置,降低生產成本。企業要關注數據的收集分析,通過數據驅動決策,提升生產效率和市場響應能力。定期組織員工培訓,提高他們在智能制造領域的相關技能,包括數據分析、操作新設備等。加強員工培訓,激勵其積極參與智能技術應用創新,提高生產效率。

來源:《經濟日報》

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