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2021智能制造50强
来源: 互联网周刊 ·  作者: 沉玲 ·  2022-04-07

2021智能制造50强

制造业是经济发展的主体,也是技术创新的主战场,制造业发展水平是否在国际上具备竞争力不仅关系到国计民生,也涉及国防安全与综合国力。如今,我国不论是在制造业发展的单截面,还是整体经济发展上,都处在一个历史性的变革点,如何转变发展方式,在全球化产业链中找到新的优势位置,成为新的命题。

 
压力
 
智能制造指的是利用5G、物联网、大数据、人工智能等信息技术,对传统制造流程进行数字化、自动化、智能化改造,使信息实现自感知、自决策、自执行等功能,从而在减少重复性人力投入的同时,提升制造业的效率与质量。
 
综合来说,它既包括ERP、PLC、MES等软件系统,也涵盖传感器、工业以太网、机器人等硬件,对于制造企业而言,智能制造既体现在企业管理层面的组织和沟通上,也体现在实际的生产流程中。
 
近年来,“智能制造”相关表述多次出现在官方政策文件中,“推动5G、工业互联网加快发展”“产业结构调整指导”,《“十四五”智能制造发展规划》等,指向了我国经济发展的新动能。不过,对制造业的转型升级叙事里既有主动的上层设计,也有更关键的现实压力使然。
 
一方面的压力来自逐渐丧失的劳动力成本优势,对于过去劳动密集型的生产模式而言,受整体人口结构和劳动力择业意愿等因素影响,面向制造业的劳动力供给正逐步减少,与之同步的则是劳动力成本、土地成本、原材料成本等其他成本逐年上涨。在这样的背景下,劳动密集型制造企业逐渐选择将产业转移至综合成本更低的,如东南亚、拉美等国家。
 
另一方面,则是市场需求对制造业的发展质量和自主创新能力提出了更高要求,这是经济发展水平提升必然带来的,讲数量不求高质量的时代已经过去,低附加值的商品面对激烈的市场竞争已无太多优势,技术创新能力强的企业才能居于引领潮流的位置,并开创出新的市场,这也要求中国制造业应从制造走向“智造”,从“大而不强”转向真正的制造强国。
 
对中国制造业而言,这是一个颇具挑战性的上升期,前有发达国家在工业软件、智能制造装备、行业标准等方面形成的技术与话语权壁垒,后有其他发展中国家积极引进和承接原来设在中国的密集型产业,转变我国制造业的发展模式、走向高质量发展成为必选项。
 
信息化、自动化、智能化
 
智能制造希望用更智慧的机器减少人力在生产中的投入,不仅是让生产更自主化,同时还要以精准控制提高产品质量,同时破解劳动力成本上升与产品附加值偏低两项问题。
 
不过回到现实发展情况中,整体的智能制造发展还面临许多既有困难,一是智能制造涉及的核心技术尚未能做到自主研发,在工业软件、关键零部件等方面仍然依赖进口和使用国外产品,在国际局势反复的背景下,是潜在的发展隐患;二是智能化改造是企业根据市场情况做出的选择,我国制造业的体量规模巨大,改造势必是个长期过程;三是在制造业内部本身发展不均衡、差距大的前提下,提出智能制造不是一开始就指向全部应用最前沿的技术,而是从信息化、自动化,再到智能化的逐步变革。
 
信息化是实现智能制造的基础。如果把信息化放到智能制造发展的全局视角中来看,它意味着首先利用信息技术去重构或优化业务流程,使企业生产经营活动中的信息能及时共享,以更合理地实现资源分配和提高效率,例如基础的IT设备设施建设、企业管理、企业供应链、生产过程控制等。以数字形式重构企业的生产运营,是开发信息资源的第一步,也是战术上的重视。
 
自动化仍是目前大部分制造企业重点部署和运用的阶段,利用自动控制和自动装置,由机器进行连续、重复的生产,带来高效、节能、降低人力成本的效果,“用机器手代替人手”、多模式智能辅助系统、“人机协作”,把人从繁重、重复、危险的体力劳动中解放出来,在生产中占据更具创造性的位置。如今,对自动化技术的要求越来越高,不再止步于简单、机械的动作替代,而是向更高级的、规模化的智能控制发展。
 
智能化要求制造过程更主动,更智慧,能实现自感知、自决策、自执行,通过数字孪生、人工智能、虚拟现实等技术的深度应用,使整个流程的生产数据更加贯通,制造柔性化,生产深度协同。在2021年度智能制造示范工厂名单的典型场景中,可以看到如供应链可视化、智能在线检测、智能仓储、人机协同作业、工厂数字化设计等实例,目前寻求的是由点到面,从局部生产铺向全流程的路径。
 
结语
 
智能制造不是停留在战略高度上的一句口号,最终要落实到每项具体的生产活动中去。
 
对于企业而言,率先在智能制造上投入和部署,是在数字化趋势下引领新的生产模式的关键,既是出于降低成本、提升效率的选择,也是提升产品品质,走出一条品牌差异化之路的机会。
 
对于劳动者而言,在制造走向自动化、智能化的背景下,劳动力市场正逐渐趋于两极化发展,智能化发展可能导致的劳动力需求减少问题也对新时代的劳动者提出了新的要求:既要具备生产流程实践经验,又要掌握云计算、AI、大数据等专业知识,需要具备更高的专业性、能动性,才能完成技能转型,与时代发展同步。
 
(文/沉玲)
 
e-Mail:lab@enet16.com
TEL:010-65283855

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