半月談:智能製造十大新趨勢

2020年03月24日 14:17 來源:半月談

 

半月談:智能製造十大新趨勢
半月談:智能製造十大新趨勢

半月談記者 陳國洲 魏董華

  “充電十分鐘、工作兩小時”的全球首個“視覺導航”物流機器人,國內出貨量首屈一指的家電基地,全球首條最高世代線京東方10.5代線……半月談記者在寧波、泉州、合肥等部分國內製造業一線城市走訪時,明顯感覺到產業一線正在發生快速變化:產業創造力提升,政策指引更聚焦,新舊動能正在轉換。

  製造業創新活力顯現

  在全國首個“中國製造2025”試點示範城市寧波,政府為此制定了22條精準扶持政策措施。2016~2018年,戰略性新興產業、高技術產業和裝備製造業規上工業增加值佔全市規上工業增加值的比重分別提高9.3、9.0和1.2個百分點,規上工業增加值佔GDP的比重從44.1%增至46.1%。


  傳統產業提質增效,新舊動能轉換步伐增快。

  在泉州、寧波等城市,無論是傳統的石化行業還是紡織服裝行業,都發生了明顯變化。泉州華寶鞋業公司智能改造後,減少用工70%以上,提高產能1.25倍;江蘇勝利精密公司3年來完成20多條生產線的智能化改造,效率和產出提升超過30%,智能化和數字化為傳統產業快速賦能。

  新業態、新模式在很多城市快速湧現。以海爾COSMO、樹根互聯、航天雲網為代表的工業互聯網平臺發展迅速,工業機器人、無人機、信息智能硬件、智能網聯汽車等新動能快速發展。在新松“機器人智能工廠”,企業生產效率提高200%,這一工廠模式僅需3個月即可完成複製,有效提升了國產高端機器人產能。

  一批長期專注關鍵零部件生產、基礎材料研製的中小企業逐步成長為行業的“專精特”冠軍企業。

  寧波德鷹精密機械有限公司為全球90%以上的縫紉機整機廠配套旋梭,產量佔全球40%。寧波還有36家企業主導產品市場佔有率全球第一,149家企業主導產品市場佔有率全國第一。

  政策引導更聚焦強基礎補短板

  在推進製造業發展中,部分企業家和專家總結出兩條寶貴經驗:一是要處理好政府與市場的關係,發揮集中力量辦大事的體制優勢;二是政策導向必須始終聚焦強基礎和補短板兩大關鍵點。

  中國工程院院士賙濟說,我國實現製造業強國目標有兩大優勢,即能夠集中力量辦大事的制度優勢和超大規模的市場優勢。因此,要特別強調政府引導和市場機制相結合,充分發揮市場在資源配置中的決定性作用。

  “政府引導要有力,市場在資源配置中又要發揮決定性作用,這個度的把握是成敗的關鍵。”海天塑機董事長張靜章說,從企業角度看,政府的基本原則應該是用市場化手段開展調控引導。他說,明顯感覺到近年來寧波在政策引導中更加重視市場手段,如創新資金投入方式,更多使用後補助、貸款貼息和股權投資等方法,以市場化手段支持企業發展。

  工業基礎不牢、關鍵零部件等“卡脖子”問題突出是我國製造業發展面臨的兩大主要難題,因此政策導向須聚焦強基礎和補短板兩大關鍵點。實踐證明,抓住這兩大關鍵點就會產生效益。

  以合肥家電製造業為例,過去雖然企業數量多、產量大,但基礎薄弱、質量效益差。近年來,合肥從做強產業基礎、做長家電產業鏈入手,形成了“龍頭企業—大項目—產業鏈—製造基地—產業集群”的模式。家電製造不僅成為合肥首個千億級產業,還帶動液晶面板這一千億級高新技術產業崛起,實現了傳統產業和新技術產業的雙提升。

  寧波市發改委副主任鮑正操說,在堅持強基礎、補短板兩大政策導向時,一要有專注目標持續投入的韌性,二要有勇於挑戰世界難題的雄心,三要有全球資源配置的眼光。服裝紡織行業一直是寧波支柱產業之一,2008年金融危機後服裝外貿出口困難。寧波堅持鼓勵企業把老本行做精做專,通過技術革新、數字化應用等再造產業鏈,推動了服裝紡織行業提檔升級。

  以工業服務為核心創造價值

  智能製造是我國製造業發展的主要方向之一。賽迪(上海)先進製造業研究院的調研報告顯示,當前我國智能製造進入增速回落的產業洗牌期,主要表現在工業機器人產業和數控機床行業產生下行趨勢。儘管增速回落,但在政策支持下,智能製造領域的發展前景依然被業界看好,呈現十大新趨勢:

  需求導向、痛點聚焦將指引工業人工智能從理想走入現實。相較“錦上添花”的工業智能產品,“雪中送炭”的技術更容易被製造業企業接受。比如,基於機器視覺的表面質量檢測可幫助企業提升產品質量,或用基於知識圖譜的智能CAD來提高生產效率,採用這樣的技術將是企業的優先發展方向。

  工業大數據將成為智能製造和工業互聯網發展的核心。賽迪(上海)先進製造業研究院執行院長董凱認為,工業核心數據、關鍵技術專利等數字化資產對企業的價值正在加速提升;降低數據安全隱患、提升系統安全和數據安全成為企業進行數字化改造升級時愈加看重的參考指標;保障廠區生產安全、過程安全迫在眉睫。

  基於大數據的工業智能將帶來更多服務型應用場景。董凱舉例說,比如正在快速形成的基於工業數據的故障診斷及預測性維護就是很好的服務型應用場景。

  設備狀態智能管理系統將成為遠程運維的新模式。將形成以“數據”為核心的,從智能採集、智能分析、智能診斷、智能排產、自動委託、推送方案、遠程支持到智能檢驗,再進入新一輪智能採集的閉環運行模式。

  此外,製造業智能化發展的趨勢還包括:工業區塊鏈將服務於數據安全及分佈式智能生產網絡;協作機器人將成為工業機器人的主流發展方向;基於算法的工業智能平臺將成為應用場景的重要基石;雲邊協同將成為工業智能應用產品重要技術路線;TSN(即時間敏感網絡)和5G技術將引領工業網絡發展;工藝裝備的智能化將成為製造業轉型發展的突破口。

  基於以上新趨勢,應鼓勵深入挖掘工業服務為工業企業創造價值,面向工業客戶,積極尋找創新可盈利的模式,進一步加強政府的政策性引導,協同創新,打造智能遠程運維的創新中心,以服務為核心整合多方資源。(刊於《半月談內部版》2020年第3期)




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