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智能制造:变革模式与路径选择

发布时间:2018-10-22 作者:派智库 来源:中国经济报告 浏览:【字体:

[摘要]智能制造是世界制造业发展的大趋势,是中国制造业紧跟世界先进步伐,构筑竞争新优势的关键所在。近年来,智能制造虽然在中国取得了很大进展,完成了顶层规划设计,智能制造专项行动取得重要进展,全国各地也纷纷出台推进政策和措施。但是,也必须清醒地认识到,智能制造在中国仍处在发展的初级阶段,规范和标准体系尚未形成,未来仍需强化智能制造对整个制造业高质量发展的引领作用。

本文来自织梦

  (中经评论·北京)中共十九大报告指出,中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。制造业是国民经济的主体,是推动经济高质量发展的关键,新时代中国经济的高质量发展,必然要求制造业的高质量发展。智能制造是世界制造业发展的大趋势,是中国制造业紧跟世界先进步伐,构筑竞争新优势的关键所在。加快发展智能制造,推进新一代信息技术和制造技术的深度融合,优化从设计、研发、生产、管理到服务的全产业链,不断提高生产效率和产品质量,革新制造业发展模式,提升全要素生产率,构建和完善制造业创新生态系统,促进制造业质量变革、效率变革、动力变革,是实现制造业高质量发展的客观要求。
  
  一、以智能制造促制造业质量、效率和动力变革
  
  (一)智能制造是推动制造业质量变革的重要路径
   本文来自织梦
  
制造业质量变革需要全面提升制造业供给体系的质量,优化制造业内部结构,提高产品质量和服务质量,来一场制造业的品质革命,智能制造是实现这些变革的利器。
  
  从结构优化来看,智能制造的发展不但驱动新产业快速成长,也加快传统产业智能化改造:智能制造对智能装备、智能控制软件和系统以及相关的服务产生大量的需求,带动着众多的新技术、新产品、新装备快速发展,催生一批新的应用、新的业态和新的模式;智能制造作为信息技术与传统制造技术深度融合的关键载体,可以推动传统制造产业在研发设计、生产制造和市场需求之间的动态匹配,帮助传统产业逐步实现数字化、网络化、智能化改造,有利于节约成本,降低能耗,提高劳动生产率和产品质量,重塑产业的竞争力。
  
  从质量提升来看,智能制造通过数字化、网络化、智能化逐渐把人从生产制造的重要工序中解放出来,智能化设备显然比人更能保证质量的稳定性,专业的智能软件可以帮助企业自动完成质量控制过程,在生产制造和装配等多个阶段进行连续监控,可以发现不符合规范要求的差异,例如尺寸、密度或者重量参数偏离等,帮助消除缺陷产品。从中国2016年遴选出的63个智能制造试点的反馈情况看,产品不良率降低了80%,质量提升效果非常显著。 织梦内容管理系统
  
  从品质革命来看,智能制造把企业内部制造流程整合到一个数字化、网络化和智能化的平台,生产过程中的各种机器设备和数据信息互联互通,为决策优化提供支持,既可以根据市场需求灵活安排生产,实现高度的柔性化,又可以及时响应客户需求,实现大规模定制甚至个性化定制。智能制造更适应消费升级需要,以客户需求为导向的新模式更有利于推进品质革命。
  
  (二)智能制造是推动制造业效率变革的必然要求
  
  
过去相当长的时间内,中国制造业通过土地、资本、劳动、能源资源等传统生产要素大量投入,实现了高速增长和规模扩张,但粗放的发展方式导致要素利用效率低下、能源资源短缺、生态环境破坏,各类要素成本急剧上升。随着新一轮科技革命和产业变革的推进,互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术与传统工业生产深度融合,推动制造业加速向数字化、网络化、智能化方向演进,智能制造应运而生。在此过程中,便宜且易复制的数据信息逐渐取代昂贵的生产要素,成为效率型生产要素,极大地提高了传统要素的利用效率和制造业的生产效率。通过优化要素结构,智能制造实现了制造业的效率变革。2016年中国63个智能制造试点项目实施前后的效果显示,生产效率平均提高25.9%,能源利用率平均提高13.7%,运营成本平均降低16.9%,产品研制周期平均缩短25%。未来制造业的高质量发展,将越来越多地取决于新型生产要素投入,智能制造对高质量发展的引领作用会更加突出。 copyright dedecms
  
  (三)智能制造是推动制造业动力变革的有力抓手
  
  
制造业动力变革的关键,在于改变主要依靠资源和要素投入驱动发展的路径,走创新驱动发展之路。智能制造作为未来制造业的发展方向,许多目标都还停留在规划和愿景阶段,推动智能制造本身就是创新之举,创新是智能制造的应有之义。智能制造作为基于新一代信息技术,贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节,具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称,并不是某一项或某几项技术的简单组合,而是装备、软件、网络、标准等相关要素的系统集成,这意味着创新活动已不是单个创新主体所能独立完成的,需要整合产学研用等各方面的力量,发挥企业主体作用,打造网络化协同创新机制。目前中国为完善智能制造创新体系而建立的国家智能制造创新中心,通过市场化的创新方向选择机制和鼓励创新的风险分担、利益共享机制,开展智能制造共性关键重大技术研究和产业化应用示范,已经成为推动中国制造业创新发展的有力抓手。 本文来自织梦
  
  二、智能制造引领高质量发展的七条路径
  
  
智能制造通过推动质量变革、效率变革和动力变革,正在引领中国制造业迈向高质量发展阶段。近年来,智能制造虽然在中国取得了很大进展,完成了顶层规划设计,智能制造专项行动取得重要进展,全国各地也纷纷出台推进政策和措施。但是,也必须清醒地认识到,智能制造在中国仍处在发展的初级阶段,规范和标准体系尚未形成,工业软件90%以上仍然依赖进口,缺少能与世界智能巨头媲美的解决方案供应商,智能制造在不同地区、不同行业和不同企业发展不平衡,智能制造高级人才匮乏。进一步强化智能制造对整个制造业高质量发展的引领作用,需要从以下七个方面着手。
  
  (一)建立智能制造标准体系
  
  
依据国家智能制造标准体系建设指南,围绕互联互通和多维度协同等瓶颈,开展基础共性标准、关键技术标准、行业应用标准研究,搭建标准试验验证平台,开展全过程试验验证。加快标准制定,在制造业各领域全面推广。依托国家智能制造标准化协调推进组、总体组和专家咨询组,形成协同推进的工作机制,充分利用现有多部门协调、多标委会协作的工作机制,形成合力,凝聚国内外标准化资源,构建满足产业发展需求、先进适用的智能制造标准体系。 dedecms.com
  
  (二)加快智能制造装备发展
  
  
聚焦感知、控制、决策、执行等核心关键环节,推进产学研用联合创新,攻克关键技术装备,提高质量和可靠性。面向中国制造发展的十大重点领域,推进智能制造关键技术装备、核心支撑软件、工业互联网等系统集成应用。以系统解决方案供应商、装备制造商与用户联合的模式,集成开放一批重大成套装备,推进工程应用和产业化。推动新一代信息通信技术在装备中的融合,促进智能网联汽车、服务机器人等产品研发、设计和产业化。
  
  (三)推动重点领域智能转型
  
  
围绕中国制造发展的十大重点领域,试点建设数字化车间,加快智能制造关键技术装备的集成应用,促进制造工艺仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制。加快产品全生命周期管理、客户关系管理、供应链管理系统的推广应用,促进集团管控、设计与制造、产供销一体、业务和财务衔接等关键环节集成。针对传统制造业关键工序自动化、数字化改造需求,推广应用数字化技术、系统集成技术、智能制造装备,提高设计、制造、工艺和管理水平,努力提高发展层次迈向中高端。 dedecms.com
  
  (四)培育智能制造产业公地体系
  
  
面向企业智能制造发展需求,推动装备、自动化、软件、信息技术等不同领域企业紧密合作、协同创新,推动产业链各环节企业分工协作、协同发展,逐步形成以智能制造系统集成商为核心,各领域领先企业联合推进、一大批定位于细分领域的“专精特”企业深度参与的智能制造产业公地体系。培育一批有行业、专业特色的系统解决方案供应商;发展一批具有国际影响力的龙头企业;做强一批传感器、智能仪表、控制系统、伺服装置、工业软件等“专、精、特”配套企业。
  
  (五)促进中小企业智能化改造
  
  
引导有基础、有条件的中小企业推进生产线自动化改造,开展管理信息化和数字化升级试点应用。建立龙头企业引领带动中小企业自动化、信息化发展的机制,提升中小企业智能化水平。整合和利用现有制造资源,建设云制造平台和服务平台,在线提供关键工业软件及各类模型库和制造能力外包服务,服务中小企业智能化改造。 织梦好,好织梦
  
  (六)推进智能制造区域协同发展
  
  
促进智能制造区域差异化发展,推进制造业发展水平较好的地区率先实现优势产业智能转型,积极促进制造业欠发达地区结合实际,加快制造业自动化、数字化改造,逐步向智能化发展。加强区域智能制造资源协同,搭建基于互联网的制造资源协同平台,不断完善体系架构和运行规则,加快区域间创新资源、设计能力、生产能力和服务能力的集成和对接,推进制造过程各环节和全价值链的并行组织和协同优化,实现区域优势资源互补和资源优化配置。
  
  (七)培养智能制造人才队伍
  
  
弘扬工匠精神,突出职业精神。加强智能制造人才培训,培养一批能够突破智能制造关键技术、带动制造业智能转型的高层次领军人才,一批既擅长制造企业管理又熟悉信息技术的复合型人才,一批能够开展智能制造技术开发、技术改进业务指导的专业技术人才,一批门类齐全、技艺精湛、爱岗敬业的高技能人才。健全人才培养机制,创新技术技能人才教育培训模式,促进企业和院校成为技术技能人才培养的“双主体”。鼓励有条件的高校、院所、企业建设智能制造实训基地,培养满足智能制造发展需求的高素质技术技能人才,支持高校开展智能制造领域学科体系和人才培养体系建设,建立智能制造人才需求预测和信息服务平台。

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