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制造业数字化转型的难点与对策-亚博集团
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简介:中公时事政治频道改版国内国际时事政治热点,获得时事政治热点、时事模拟问题、时事大事记及时事政治热点总结等。今天我们关注时政热点:制造业数字转型的难题和对策。作者:国务院发展研究中心创造性发展研究部研究室主任、研究员沈恒超随着下一代科学技术革命和产业变革的激增,更多国家以发展数字经济为推进经济快速增长的重要途径。其中,大力增进新一代信息技术和制造业的深度融合,大力发展先进设备生产和智能生产,是各国广泛采取的最重要措施。

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我国制造业规模大,体系完善,但大而强的问题备受瞩目。特别是传统制造业,自主创新能力不强,生产管理效率低。

在我国制造业低成本优势逐渐减弱的背景下,必须着力提高产品质量和生产管理效率,重建竞争优势,数字转型是提高制造业竞争力的重要途径。目前,应更好地迎合数字经济发展趋势,解决制造业数字转型过程中的难题,贯彻制造业高质量发展。中国制造业数字化水平明显提高数字经济是农业经济、工业经济后的新经济形态,它以数据资源为最重要的生产要素,以数字转型为最重要的推动力。目前,更多国家将发展数字经济作为推动经济快速增长的重要途径,大力推进新一代信息技术与制造业深度融合,大力推进先进设备生产和智能生产。

数字转型也是中国制造业提高产品质量和生产管理效率的重要途径。我国制造业的发展取得了很大进步,但现实上,大部分制造业企业仍处于低发展阶段。在此基础上,制造业的数字转型不仅包括企业的信息化(数字化)改革,还包括少数已经有基础实力的企业将大数据、人工智能等技术深入应用于供应、生产、销售、服务等环节,进入网络化、智能化发展阶段。近年来,为了增进包括传统制造业在内的制造业变革升级,中国不断完善制度环境,实施了一系列战略规划和政策措施,大大提高了中国制造业的数字化水平,大大扩大了处于产业发展前沿的工业互联网。

国务院发布了《深化制造业和互联网融合发展的指导意见》等,全面部署了制造业数字转型的工业和信息化部、财政部等部门陆续发布了《智能生产发展计划(2016-2020年)》《工业互联网发展行动计划(2018-2020年)》等,具体说明了制造业数字转型的目标和重点任务。这些文件在技术研发、成果应用、重点领域突破、金融、财税、人才、基础设施、质量基础、信息安全、服务平台等方面发挥了反对政策和措施,充分发挥了有效的推进和促进作用。

与此同时,中国的信息化、工业化发展水平也在持续上升,但数字化变革需要涡轮机。工信部发布的《中国两化融合发展数据地图(2017)》显示,研发、生产、市场营销等环节数字指标值高,构建网络、智能协同指标值低,说明制造业数字改造进展缓慢,但在网络化、智能化方面数字化转型进展迅速。有一点值得注意的是,中国工业互联网的规模正在迅速扩大。工业互联网是制造业数字转型的最先进技术应用,发展工业互联网已成为各主要工业强国保护制造业竞争高度的联合自由选择。

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工业互联网技术主要应用于产品开发、生产管理、产品服务等环节。工业互联网主要应用于模式和场景,一是智能产品开发和大规模个性化定制二是智能生产和管理三是智能售后服务四是产业链合作。在产品开发和服务环节应用于工业互联网技术的企业,一般致力于开发智能产品,在获得智能电子货币服务的生产管理环节应用于工业互联网技术的企业,一般主要发展数字工厂、智能工厂。从调查情况来看,中国在产品和服务环节中应用于工业互联网技术的企业比在生产管理环节中应用于工业互联网技术的企业少。

工业互联网平台为制造业的数字转型提供了服务和支持。工业互联网平台分为标准化平台、行业平台、专业平台,需要为用户提供服务,但标准化平台为行业平台提供服务,行业平台为专业平台提供服务,专业平台为用户提供服务。

目前,中国有几个工业互联网平台构建了规模化商业。数字转型面临着许多问题,尽管中国制造业的数字转型已经获得了一定的利益,但妨碍行业发展的问题仍然很多。

一是缺乏权威的数据标准。制造业企业每日产生和运用大量数据,例如运营管理数据、设备运营数据、外部市场数据等。

但工业设备种类多样,应用于场景更简单,不同环境有不同的工业协议,数据形式差异小,不统一标准不能相容,也不能转化为简单的资源。目前,中国有数家全国信息技术标准化技术委员会、智能生产综合标准化工作组、工业互联网产业联盟等多家专门从事标准研发的机构,制定了《国家智能生产标准体系建设指南(2018年版)》、《工业互联网标准体系框架(版本1.0)》等文件,但明确标准的研发和推广工作刚刚开始,市场接受度还太低。

二是数据安全尚待确保。工业数据的安全性拒绝远高于消费数据。工业数据包括设备、产品、运营、用户等多个方面,在收集、存储和应用过程中一旦泄漏,就不会给企业和用户带来相当严重的安全隐患。如果数据被伪造,生产过程可能会再次恐慌,甚至不会威胁城市安全、人身安全、关键基础设施安全甚至国家安全。

目前,各种信息盗窃、伪造手段层出不穷,依靠技术无法保证数据安全,处罚措施也无法实现,无法给数据盗窃、伪造者足够的威慑力。第三,数据对外开放和共享水平仍需提高。

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随着数字经济的发展,企业对外部数据的市场需求呈现大幅度下降的趋势,包括产业链上下游企业信息、政府监督信息、市民基础信息等,只有有有效地整合这些数据资源才能应用于价值,但是这些数据是必要的目前,政府、事业单位等公共部门的数据仍处于内部统一阶段,对社会公开发还需要时间。在社会数据方面,哪些数据可以收集和使用,哪些数据可以收集,但必须共享,哪些数据不能收集,缺乏详细的规定。四是核心关键技术能力严重不足,信息基础设施和制造业数字化转型基础较为脆弱。目前,重要的工业软件、基础操作系统、嵌入式芯片、开发工具等技术领域几乎被海外垄断,中国需要生产的工业传感器和控制产品多集中在低端市场的控制系统、平台数据采集开发工具等领域的专利多在周边应用,缺乏核心专利。

另外,我国信息基础设施供应能力明显加强,但发展不均衡对立仍备受关注。这些在一定程度上限制了制造业数字转型的过程。推进变革需要进一步提高发展环境的数字变革是制造业自身发展的现实,这个过程中面临的许多问题不应该由市场解决,市场也有解决问题的能力。

但是,发展环境的提高必须由政府大力推进,在这方面必须更好地发挥政府。完善反对希望政策,增进制造业数字化改造。

通过技术改造贷款折扣、转移补助金、员工转移补助金、加快保险费、产业领导基金投资等方式的反对和希望企业开展数字改革的政府销售服务等方式,希望中小企业与服务平台合作,中小企业通过云提高数字化水平的试验模板,培养工业互联网平台,反对优势企业提高工业互联网应用水平推进工业数据标准的制定和应用,增进数据的对外开放共享。领导行业组织、企业研究制定工业数据的行业标准、团体标准、企业标准。辨别现有国家标准,积极将成熟期的行业标准、团体标准降低到国家标准。加强标准体系和证书接受、检验检验体系的交叉,增进标准应用于。

减缓公共数据对外开放进程,提高数据资源的有效利用。建立健全社会数据采集、存储、交易等制度,确保数据有序、规范地应用。加强数据安全维护体系建设。

加强工业数据和个人信息维护,加强具体数据在流通过程中提供者和用户的安全维护责任和义务的数据安全检查、监督执法人员、提高惩罚力、加强威慑力的不正当竞争和违法行为,如欺诈信息欺诈、挪用个人信息等加强核心技术研发成功,夯实技术基础。加大对通信、网络、人工智能、核心设备、基础软件等领域的技术开发援助力度,加强基础操作系统、嵌入芯片、嵌入、工业大数据、核心工业软件、工业传感器等核心技术开发成功。减少企业联合的科研项目数量。

完善政府订单制度,加大订单力度,从市场需求外夹技术发展,协助新技术、新产品转入市场。围绕制造业数字化转型拒绝,加强信息基础设施的支持能力。适应环境数字经济发展对信息基础设施的拒绝,现有信息基础设施仍需加强广泛服务。与此同时,数字工厂、智能工厂对信息基础设施的拒绝远高于消费互联网,基于具体市场需求和场景应用的5G建设在工业领域需要放缓。

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加强国际合作,提高国际影响力。目前,美国和德国正在合作探索工业互联网参考结构(IIRA)和工业4.0参考结构模型(RAMI4.0)的一致性,最后可能构成统一的结构。我国不应充分发挥产业门类齐全、市场规模大、数据资源非常丰富等优势,寻求与其他国家的理解合作,领导行业组织在国际合作方面发挥更大的作用。

统筹规划,与复工培训、社保体系有机融合。制造业的数字转型将大大提高企业的智能水平,增加普通就业机会。同时,旧的科学知识、技能不能适应环境数字工厂、智能工厂拒绝的工人也不能适应环境数字服务业的拒绝。

对于可能频繁发生的新情况,部门必须尽快计划、制定计划,通过技能训练、公益职场等消除低收入压力,同时贯彻发挥社会保障体系。更多信息请求采访中公时事政治[正当理由声明]本文源于网络发布,专门用于自学交流,不包括商业目的。著作权归原著作者所有,如涉及作品内容、著作权等问题,要求30日内联系本网,立即处理。


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