智能制造
中国多数企业机械化阶段已基本完成,所处阶段是自动化和数字化,而智能化则刚刚开始,而且智能制造主要集中在生产过程的首尾两端,很少运用于生产过程。推进智能制造的主要策略是鼓励自动化和数字化的短板补充,侧重于扶持智能化,侧重于扶持中心领域生产过程的优化。
搞“制造”,应精于机械、工艺、产品和自动化等工程问题;而搞“智能”应精于工程建模、机器学习(基于在线数据)和智能系统架构开发。
对智能制造的扶持应该考虑的几点
侧重于扶持领域生产过程的优化(有别于外围领域比如智能仓储)。领域智能制造技术含量高,作用大,需要的投入巨大,因而目前较少;外围领域比如智能仓储、AGV小车等,目前已渐成气候,已经可以为企业带来较好利润,纵使不重点扶持,企业也会努力推进此领域。
依据数据满足智能制造高要求的程度进行资金扶持。促使企业注重数据质量:数字化只有在达到智能制造的数据质量要求时才应该得到资金扶持;如果数据不齐全,甚至有假数据等,不应该扶持。
智能制造
关键技术的自主开发能力较弱。如智能装备中的部分关键零部件(减速机等)、工业软件(CAD/CAE/MES/ ERP等),均被国外厂商垄断。
我国工业数字化和网络化程度不高。当前我国服务业、工业、农业数字经济渗透率分别为37.8%、19.5%和8.2%,我国企业数字化转型比例约为25%,远低于欧洲的46%和美国的54%,工业数字化处于初级水平。推进“上云用数赋智”,助力企业数字化转型,将为我国智能制造赋能。
智能制造
我国数百万家工业企业的智能化水平差异较大。随着3D打印、模拟分析、工业物联网等技术在制造业的渗透,汽车、航空航天工业在智能制造领域已实现增长,能源和装备制造等行业将保持较高增速,其他行业的智能制造依然任众道远。未来5—10年,5G、工业互联网等新基建将成为工业企业智能化升级的催化剂,推动制造企业迈向“万物互联、万物可控”。