|融合多环节、多部门数据 助制造业智能转型


【|融合多环节、多部门数据 助制造业智能转型】智能制造已经成为国内制造业转型发展的必然趋势 。 我国作为世界制造生产大国 , 智能制造已成为未来制造业发展的重大趋势和核心内容 , 也是加快发展方式转变 , 促进工业向中高端迈进、建设制造强国的重要举措 , 更是新常态下打造新的国际竞争优势的必然选择 。
十三五以来 , 随着我国政府相关扶持政策的出台 , 加上制造业智能化进程的推进 , 我国智能制造产业现今呈现出高速发展的态势 , 成为推动全球制造产业升级不容忽视的角色 。
2015年 , 工业和信息化部启动实施的智能制造试点示范专项行动 , 在全国范围内遴选出了46个智能制造试点示范项目 , 涉及38个行业、21个地区 。 这些项目直接切入制造业的关键环节 , 旨在充分调动企业的积极性 , 通过点上突破 , 形成有效的经验与模式 , 在制造业各个领域加以推广与应用 。
在近日江苏省苏州市举办的数字新生2022制造业钉峰会上 , 相关专家指出 , 推进智能制造是一项复杂而庞大的系统工程 , 也是一件新生事物 。 目前 , 由于区域技术发展不够平衡 , 致使信息化水平发展参差不齐 , 特别是标准化程度还很低 。 这就需要一个不断探索、实践的过程 , 既不能一蹴而就 , 也不能急于求成 。 现在 , 一些地方存在只求数量 , 而忽视发展智能制造的质量和基础条件 。
中国工程院院士李培根说:发展智能制造 , 数据是基础 , 数据是血液 。 数据融合是制造企业降低生产成本、提高生产效率、带来实质性利润提升的关键 。 智能制造需要多环节、多部门的数据融合 。
阿里研究院副院长安筱鹏认为 , 数据融合一方面带来了人和设备、设备和设备之间的数据同频 , 即制造业的物理世界和数字世界的同频;另一方面带来业务系统之间的数据连通 , 解决了行业痛点 。
安筱鹏介绍 , 制造企业中常见的设备维修、生产决策、产线优化、货物流转等场景的优化、提速 , 都需要生产、经营数据的同频 。 数据的同频可以让产线工人和企业管理人员在生产、经营过程中 , 依据实时数据不断调优 。
2022年是十四五规划的第二年 , 我国制造业企业延续2021年数字化转型升级步伐 , 持续推进数字化、网络化、智能化创新应用 , 数字技术基础、产业链价值链掌控力等持续提升 , 一批服务平台推陈出新地发布针对制造行业的解决方案 , 以码上制造产品为制造行业专属底座 , 为制造业提供了一套可适配、易拓展的数字生产力工具 。
值得关注的是 , 来自行业的数字创新 , 也正在反哺行业 。 制造企业正在用数字技术守护每一天的产线安全 , 服务数千家上下游伙伴的协同 , 而这也成了智能制造的重要部分 。