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中國智能制造參與全球制造業競爭的幾大制高突破點

02-10 14:44:57

在先進制造業向發達國家加速回流,發展中國家積極參與全球產業再分工的大背景下,我國傳統制造業優勢逐步弱化,未來如何參與全球制造業競爭?中國智能制造當前面臨什么挑戰?下一步的發力點在哪些領域?

  

  三大發展趨勢

  

  首先,智能制造裝備企業逐步向系統方案解決供應商轉型。在生產勞動力、土地成本等各類生產要素成本快速上漲的背景下,傳統制造業成本競爭優勢不斷減弱,企業迫切需要通過發展智能制造,推動傳統制造業向數字化、網絡化、智能化轉型,以重新塑造企業的核心競爭力?傮w來看,我國智能制造發展仍處于應用普及階段,企業的數字化研發設計工具普及率、關鍵工序數控化率均有待進一步提升。并且,面向日益多樣化、個性化的客戶需求,單一的智能制造裝備應用已無法滿足市場發展需求。因此,未來裝備制造企業將不斷加強與系統解決方案供應商之間的協同創新,增強智能制造一體化解決方案供應能力,為制造企業提供生產智能化、柔性化、定制化的系統解決方案。

  

  其次,“云制造”將成為加速制造業轉型升級的重要推手!霸浦圃臁笔羌铀賹崿F制造強國戰略目標的智能制造模式和手段。隨著大數據、云計算等新一代信息技術的發展,融合分享經濟、綠色經濟、創意經濟、智能制造經濟等新業態的數字化經濟成為經濟增長的新動能。作為數字化轉型的核心,云計算技術逐步成為各制造企業追逐的熱點,積極推動“企業上云”,以期通過互聯網、云平臺等手段,將工業軟 件、大數據、產品加工、檢驗檢測等制造資源整合,提升制造能力和與產業鏈前后端的互聯互通,實現按需配置制造資源的能力。在“企業上云”需求的驅動下,國內已涌現出一批諸如樹根互聯、用友等優秀的工業互聯網、云服務平臺供應企業,“云生態系統”正在加速形成,將培育出一批不同行業、各具特色的智造企業,重塑我國傳統制造業的競爭能力。

  

  與此同時, “互聯網+”模式促進制造業價值鏈向價值網轉變。在以工業互聯網、大數據、云計算等為基礎的新一輪科技革命不斷深化的背景下,國內興起了商業模式的創新熱潮,衍生出一批以“互聯網+”為主導的新模式,“互聯網+制造”在國內得到廣泛推廣,將逐步改變傳統制造業的生產理念、經營模式及消費端的消費模式。傳統生產模式下的制造業價值鏈是由上游材料、中游制造向下游應用端單向傳導,客戶端的個性化需求難以得到滿足,而“互聯網+”與制造業的深度融合則可以實現 制造業價值鏈的雙向傳導,從而形成附加值更高的“價值網”,串聯產業鏈各個環節創造 新的發展契機。

  

  當前面臨挑戰

  

  當前,中國智能制造發展存在不少問題,在信息安全、人才培養、地區布局等方面面臨一系列挑戰。

  

  據羿戓設計所了解,大數據時代下,信息安全首先面臨挑戰。隨著移動互聯網、物聯網、社會化網絡的快速發展,無論是生產企業還是消費者獲取產品信息、市場信息等需求信息的渠道逐漸增多,互聯網企業通過日常運營中生成、積累的用戶網絡行為加以分析形成數據,并通過互聯網技術的廣泛推廣,將價值數據滲透于各行業發展應用中,改變著傳統制造業生產方式和經營模式,成為推動產業變革的重要力量。越來越多企業加入大數據發展浪潮,各種結構化、半結構化、非結構化的海量數據應運而生,海量數據的安全管理問題隨之而來,數據的集中儲存增加了信息數據的風險,各行業之間相互設防,跨行業之間“信息孤島”問題凸顯,制約了我國大數據產業發展及 “企業上云”進程。

  

  如何建立完善的大數據管理與分析平臺體系,在把控信息安全的同時,幫助企業實現大數據的有效管理和應用,成為大數據發展中亟待解決的問題,也是當下互聯網及大數據平臺運營企業為關注的熱點。

  

  其次,人才缺失制約制造業轉型升級。人才是制約智能制造發展的主要瓶頸之一,目前我國“智造業”人才建設正面臨著人才結構性過剩與短缺并存、人才培養與企業實際需求脫節的尷尬局面。主要原因在于,一是國內對職業技能重視程度不足,專業技能培訓機構數量急速減少,產學研體系尚待完善,工程教育實踐環節薄弱,導致高技能和行業領軍人才緊缺;二是部分以傳統工科專業為主的知名高校,逐步將工作重點轉向金融、互聯網等熱門領域,傳統工科專業的招生數量大幅萎縮,使得人才隊伍的培有序培養出現斷層,導致人才結構失衡,高端工程技術及創新型應用人才培養嚴重缺失;三是企業在人才發展中的主體作用尚未充分發揮,對參與人才培養的主動性和積極性不高,職工培訓缺少統籌規劃,培訓參與率有待進一步提高。

  

  另外,智能制造“東強西弱”,發展水平失衡。整體來看,我國“智造業”呈現出不同行業、不同地區、不同企業發展失衡的局面。主要原因在于,一是人才、資本、科技等優質資源過度集中于東部沿海,經濟發達、工業基礎雄厚、高校院所集中地區,支撐智能制造發展的創新要素分布不均;二是各地方政府對智能制造發展的支持力度參差不齊;三是資本市場專注于工業機器人、汽車、冶金、化工等發展及智能制造應用相對成熟的市場,對于一些產業規模較小,且依據企業需求不 同對定制化要求較高行業的智能化設備及其解決方案領域投入較小,導致各行業間智能化水平存在較大差異。

  

  重在“國產替代計劃”

  

  未來,中國智能制造應該重點在哪些方面突破和發力?

  

  最重要的,是重視工業軟件發展,實現產品進口替代。目前,我國工業所采用的工業輔助設計、工業流程控制、三維建模、產品設計等軟件產品均以國外軟件產品為主,導致制造業對國外產品形成依賴,缺乏對關鍵工藝里程和基礎數據的研發積累,技術空心化趨勢明顯。面對這一局面,國內行業龍頭企業應積極發揮帶動引領作用,加大科技投入,加強與高校、科研院所開展產學研合作,針對工業軟件進行技術突破,開發在飛機、船舶、冶金等重點行業應用的國產工業軟件產品,實現對國外產品的替代。

  

  同時,需要創新商業模式,打造智能制造生態圈。這就要以市場應用需求為引導,探索“互聯網+個性化定制+大數據營銷”的商業模式,推動企業價值鏈向更加開放的價值網升級。同時,鼓勵機器人、高端數控機床、通訊設備、軟件開發、一體化解決方案供應企業與高校及科研機構組建涵蓋技術研發、產品制造、應用 推廣和系統集成等跨行業、跨領域的智能制造服務平臺,加強關鍵技術攻關,補齊我國在 工業自動化、工業傳感器、工業軟件、工業互聯網等領域的短板夯實發展基礎,積極推進 應用服務創新,構建全鏈條協同發展的智能制造生態體系。

  

  完善智能制造體系,提升系統解決方案能力,同樣至關重要。智能制造系統解方案供應不足,是制約我國智能制造發展的關鍵因素,應加強構建智能制造系統集成企業全流程智能化體系,建立企業級大數據庫及分析能力,在研發、試制、工藝、制造等環節全面應用數字化方法和工具,形成定制化的制造能力。同時,積極創新針對傳統解決方案供應商智能化升級的擔保制度,加強對企業專利、商標權、版權、科技成果等無形資產的評估能力,發展以知識產權質押融資的擔保模式,解決中小型智能制造解決方案供應商的融資擔保難問題,使解決方案供應商度過初期融資難等問題,壯大智能制造系統解決方案供應商規模。


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