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推动制造业数字化转型

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  作者:中国社会科学院工业经济研究所 周维富

  数字化制造业是以信息和知识的数字化为基础,以现代信息网络为主要载体,运用数字化、智能化、网络化技术提升产品设计、制造和营销效率的全新制造方式。随着云计算、物联网、大数据、人工智能、虚拟现实、区块链等新技术的兴起,越来越多国家把发展数字化制造业作为推动传统产业改造升级的重要途径,大力推动新一代信息技术和制造业深度融合,大力发展先进制造和智能制造。在我国制造业低成本优势逐步减弱的背景下,提高制造业发展质量,必须加紧推动制造业的数字化转型。

  推动制造业高质量发展的重要抓手

  数字化制造业以生产要素的数据化为依托,以工业互联网为载体,帮助企业充分利用全球资源和要素,整合优化企业的产品、工艺设计、原材料供应、产品制造、市场营销、售后服务等主要产业链环节,提升资源配置效率。以船舶制造业为例,由于采用了数字化制造业系统,江南造船(集团)有限责任公司建造的全球首艘无纸化建造船舶,造船效率提高30%,差错率降低60%,船台搭载周期缩短2个月;大连中远海运川崎船舶工程有限公司采用数字化生产线后,工序生产效率提高40%—400%,产品建造周期缩短15%—20%;中国航天科工集团公司建立航天云网平台,对设计模型、专业软件以及1.3万余台设备设施进行数字化共享后,企业资源利用率提升了40%。

  发展数字化制造业是推动制造业结构优化升级的重要途径。数字化制造不仅可以加快改进钢铁、石化、纺织等传统产业的工艺技术,丰富产品功能,提升产品附加值,推进中低档产品向中高档产品转变,推动传统产业转型升级,而且可以显著加快航空航天、高端装备、新能源、新材料等战略性新兴产业技术创新步伐,缩短科技成果产业化周期,使其尽快形成规模化、集约化发展态势。同时,数字化制造业的本质就是加快信息与知识要素在整个制造系统的流转速度,以此提升地域空间分工细化与区域间交易效率,优化区域间分工结构,进而实现区域间产业结构转型升级。

  发展数字化制造业是培育制造业发展新动能的重要途径。在新一轮科技革命和产业变革如火如荼加速发展的背景下,以“大(大数据)智(人工智能)物(物联网)云(云计算)”为技术基础、以海量数据互联和应用为核心的数字化制造浪潮,正在将制造业发展新动能培育推向快速增长新阶段。网络化协同制造、个性化定制、BOT、BT、TOT、TBT、PPP等制造新模式、新业态层出不穷,愈益成为推动制造业高质量发展的重要推手。

  我国发展数字化制造业的有利条件

  我国具有发展数字化制造业的有利条件。首先,体量巨大的制造业规模为数字化制造业提供了广阔的发展舞台。自2010年以来,我国制造业总体规模已持续多年保持世界第一,并且是全球制造业门类最全的国家。但是,目前我国制造业的数字化改造应用还处于起步阶段。未来,无论是传统产业的改造升级,还是新型产业的培育发展,都将对数字化制造业产生巨大的市场需求。

  其次,快速发展的新型基础设施为数字化制造业发展提供了强有力支撑。工业互联网、物联网等新型基础设施和制造业相结合,打造联通全国制造业的人、物、信息交流网络,可以有效降低发展数字化制造业的成本,是发展数字化制造业的重要基础设施保障。近年来,我国新型基础设施发展迅速,成就巨大。截至2018年底,我国移动通信基站达648万个,光纤线路总长度达3747万公里,固定互联网宽带接入用户达4.07亿户,移动互联宽带用户总数达13.1亿户。通信网络的支撑能力和接入速率不断提高,具有一定行业和区域影响力的工业互联网平台总数超过了50家,为数字化制造业发展提供基础设施保障的能力越来越强。

  再次,不断完善的政策为数字化制造业发展提供了强大的制度保障。近年来,为了促进数字化制造,推动制造业高质量发展,我国先后出台了《促进大数据发展行动纲要》《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》《工业互联网发展行动计划(2018—2020年)》等一系列战略规划和政策措施,从技术研发、成果应用、重点领域突破、国际交流合作、组织保障,基础设施、质量基础、信息安全和服务平台建设,以及金融、财税、人才支撑等方面做出了顶层制度安排,为数字化制造业发展提供了坚强的政策保障。

  把握数字化制造业发展着力点

  发展数字化制造业必须坚持问题导向,找准发力点,精准施策,方能事半功倍。一是以数字化思维把握不断涌现的新事物和新机遇。具体来说,在塑造竞争优势方面,要从自给自足到开放合作;产品设计开发方面,要从线性开发到快速试验;工作职能方面,要从机器替代人类到人机互补合作;信息安全方面,则需要从被动合规到积极应对。

  二是着力促进数字化、智能化、网络化技术与制造业的深度融合。要加强制造业与大数据产业协同发展的理论研究,把握大数据产业发展趋势与动态演化路径,厘清大数据产业与制造业融合发展机理,找出二者协同发展过程中存在的主要问题与主要矛盾,合理有序推进大数据产业与制造业协同化发展。企业应大力借助大数据、云计算和物联网等数字技术,实现自主创新能力的不断提升。

  三是促进传统产业的数字化改造和新兴产业的数字化进程,提升数字技术对制造业的融合度与渗透力。一方面,要对传统制造业进行全方位、全角度、全链条数字化改造,推动体系重构、流程再造,形成新的数字化车间、数字化工厂、数字化企业;另一方面,加快发展数字化平台经济,积极培育数字经济新模式,创新发展新商业模式,更好发挥数字经济对制造业转型升级和高质量发展的带动作用。

  四是不断完善数字化制造业发展的生态系统。一方面,加快工业互联网平台支持体系建设。以提升工业互联网核心软硬件创新能力为引领,突破底层操作系统、工业大数据、平台管理、核心工业软件、智能传感器、建模分析等关键核心技术瓶颈,加快工业互联网平台建设与应用推广,形成多层次、系统化的平台发展体系,促进制造业全要素连接和资源优化配置。另一方面,加快完善数字化制造业发展的政策支持体系。制定、完善适应数字化制造业新技术、新应用、新业态、新产业发展的政策法规,深化“放管服”改革,为数字化制造业发展提供良好的政策环境。

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