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我國制造業在轉型智能化過程中的瓶頸是什么,如何打通智能制造的“任督二脈”?

時間:2022-06-24

來源:中國工業報

導語:當今社會,智能制造是制造強國的主攻方向,這個課題已經不是選擇題,而是制造企業的必選題。秉承2022年兩會精神,各地政府機構也在加緊配套政策,推動有條件、有實力的制造業企業逐年加大數字化、網絡化、智能化方面的投入,促進加快數字化轉型。

  當前,數字化浪潮愈發澎湃,第四次工業革命技術引領的新一輪產業變革正加速推動實體經濟與數字經濟深度融合,全球產業開啟了一次全新的“數智轉型大航海”。3月30日,世界經濟論壇(WEF)公布了第8批全球“燈塔工廠”名單,截至目前,全球“燈塔工廠”總數為103家,而中國擁有的“燈塔工廠”已增至37家,占比超過1/3。

  當今社會,智能制造是制造強國的主攻方向,這個課題已經不是選擇題,而是制造企業的必選題。秉承2022年兩會精神,各地政府機構也在加緊配套政策,推動有條件、有實力的制造業企業逐年加大數字化、網絡化、智能化方面的投入,促進加快數字化轉型步伐。

  浙江大學國際聯合商學院數字經濟與金融創新研究中心聯席主任、研究員盤和林在接受新華網專訪時表示,產業數字化為制造業轉型升級創造了新的重大機遇,其中,“燈塔工廠”的先進經驗有助于推動制造業企業網絡化、數字化、智能化的進度。

  數智化轉型為制造業提供新機遇

  在工信部、發改委等八部門聯合發布的《“十四五”智能制造發展規劃》中,設定了“兩步走”的發展策略,即2025年規模以上制造業企業大部分實現數字化網絡化,重點行業骨干企業初步應用智能化;2035年規模以上制造業企業全面普及數字化網絡化,重點行業骨干企業基本實現現代化。

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  隨著全球新一輪科技革命和產業革命的逐步深入,數字化轉型浪潮給傳統制造業帶來了沖擊,同時也催生了一系列數字相關產業。盤和林認為,產業數字化促使信息技術、數字技術、人工智能等技術與制造業加速融合,為制造業高端化、智能化、數字化發展態勢為制造業轉型升級創造了重大機遇。

  他指出,借助成熟的外部數字產業,企業進行數字化轉型的門檻更低,能更好地實現數字化轉型來提質增效。企業一旦數智化轉型成功,數智化轉型的能力和經驗會轉化為企業新的機遇。

  “數智化轉型過程的道路千萬條,可以幫助企業拓展新的經營思路,改變固有的生產方式,升級、轉型的同時,推動企業創新。”盤和林說。

  而針對制造業在具體執行“兩步走”發展戰略的過程,盤和林建議可以從以下四方面著重考慮。

  首先,考慮數字化、網絡化、智能化的先后順序。國內制造業中的成熟產業、流水線重復工作較為集中、勞動力密集型、規模較大的企業應該率先實現數網智轉型。國企帶頭轉型,既有帶頭作用,也能通過試點轉型積累經驗,小規模企業的容錯率低,大企業可以在新技術上提前趟過雷區,為數字轉型模式打好基礎。

  其次,從成本效益的角度考慮數字化轉型。數字化轉型的最終目標是提高企業效益,要將好鋼用在刀刃上,一些經濟效益較低的行業,數字化轉型要考慮成本效益的問題,不能為了轉型而轉型。

  第三,政策應該在技術、資本、人才等要素方面給予企業更多支持,讓企業有能力實現數字化轉型。

  此外,要注重基礎設施和基礎研究。比如數字化和網絡化就需要一定的通信設施作為基礎,而智能化則十分依賴于人工智能算法的基礎研究。

  我國制造業轉型智能化的現狀與難點

  當前,我國制造業面臨著異常嚴峻的挑戰,在這種背景下,制造企業如何實現轉型升級?推進智能制造成為重要的途徑。然而,我國制造企業在推進智能制造過程中面臨著諸多難點問題。

  1、概念滿天飛,技術一大堆

  從“工業4.0”的熱潮開始,智能制造、CPS、工業互聯網(平臺)、企業上云、工業APP、人工智能、工業大數據、數字工廠、數字經濟、數字化轉型、C2B(C2M)等概念接踵而至,對于大多數制造企業而言,可以說是眼花繚亂、無所適從。

  智能制造涉及的技術非常多,例如云計算、邊緣計算、RFID、工業機器人、機器視覺、立體倉庫、AGV、虛擬現實/增強現實、三維打印/增材制造、工業安全、TSN(時間敏感網絡)、深度學習、Digital twin、MBD、預測性維護......讓企業目不暇接。這些技術看起來都很美,但如何應用,如何取得實效?很多企業還不得而知。

  2、摸著石頭過河

  企業在推進智能制造過程中缺乏相關技術經驗,目前,制造企業存在三種類型的孤島,即信息孤島、自動化孤島、信息系統與自動化系統之間的孤島。此外,許多企業缺乏統一的部門來系統規劃和推進企業智能制造進程。在實際推進智能制造的過程中,企業也仍然是頭痛醫頭,缺乏章法。

  3、理想很豐滿,現實很骨感

  推進智能制造,前景很美好。但是絕大多數制造企業利潤率很低,缺乏自主資金投入。一些國有企業和大型民營企業可以爭取到各級政府的資金扶持,但大多數的中小企業只能“隔岸觀火”,自力更生。企業在智能化轉型升級過程中,大屏幕指揮中心是必須有的,大量采用機器人的自動化生產線是必須建的,MES系統更是必不可少的。但至于究竟能否取得實效,就只有企業“冷暖自知”。

  4、自動化、數字化還是智能化?

  在推進智能制造過程中,不少企業對于建立無人工廠、黑燈工廠躍躍欲試,認為這些就是智能工廠。而實際上,高度自動化是“工業3.0”的理念。

  對于大批量生產的產品,國外優秀企業早已實現無人工廠。例如,日本FANUC全自動裝配伺服電機,可以做到40秒生產一個產品,但其前提是生產的產品需要做到標準化、系列化,以及擁有面向自動化裝配的設計,將需要用線纜進行插裝的結構改為插座式的結構。

  從技術和管理的角度來看,中國制造向中國智造轉變還存在五大難點:

  1 智能制造是基于新的物聯網、大數據、云計算等數字化技術與先進制造技術的深度融合,貫穿于設計、供應、生產制造、服務等整個供應鏈制造、運營和管理環節。因此,智能制造包含兩個系統工程,一個是智能制造技術(制造技術和信息技術)整合的系統工程,另一個是管理的系統工程。目前,這兩個系統工程不僅是中國企業面臨的問題,歐美企業也同樣面臨這個問題。

  2 裝備制造業仍然是瓶頸,跟不上智能制造發展的要求。智能制造最終還是要落到制造技術和裝備上,雖然我國在互聯網、物聯網、大數據、云計算等數字化技術以及5G深入應用上處于優勢地位,但在制造執行單元——機床方面,我國與歐美日相比還存在很大的差距。

  3 基礎數據平臺深度開發不受控。企業要實現智能制造,需要MES和ERP等兩個基礎系統平臺。而我國還沒有相關自主研發的軟件平臺,系統平臺要依賴于歐美,因此在深度定制開發上受到限制。

  4 算法開發。智能制造需要基于數據并充分挖掘數據價值而實現自決策、自管理、自學習,從數據源采集、數據呈現、數據分析到自行診斷、自動反饋、自動調整控制,過程離不開算法開發。而算法開發是一個多元跨界和交叉學科的工作,既要求對業務有深入理解,又要求有IT技術思維。目前,我國在算法開發的資源上還存在很大差距。

  5 管理和組織的變革。一方面,智能制造基于數據可實現端對端、信息充分共享、管理平臺化,打破了企業原有金字塔管理體制結構。因此來自原有權力結構擁有者的變革阻力會很大,往往他們掌握了決策權,導致智能制造的資源投入不到位。另一方面,管理方式會因信息平臺化而發生改變,個體和任務小團隊的自管理、自決策機制會越來越普遍,但是,目前還沒有找到比較好的組織管理方式及組織文化。

  我國智能制造發展面臨的問題及對策建議

  智能制造業人才緊缺,需加快培養相關人才。我國智能制造面臨人才缺口大、培養機制跟不上、現有制造業人員適應智能制造要求的轉型難度較大等問題。

  一是整體人才缺口大。我國教育部、人力資源和社會保障部、工業和信息化部聯合發布的《制造業人才發展規劃指南》預測,到2025年,高檔數控機床和機器人有關領域人才缺口將達450萬,人才需求量也必定會在智能制造不斷深化中變得更大。

  二是人員流動性大,且劉易斯拐點后人口紅利在縮小。不僅是人才缺口大,制造業人員流動性也很大。根據中金公司的調研,在跨過劉易斯拐點后,制造業勞動力市場中需求方的議價能力下降。例如,有紡織企業反映2012年以來企業在國內就面臨基層員工招不進來、大專生留不下來的情況;另外,有些汽車配件企業希望可以留住熟練工人,但新冠肺炎疫情發生后,部分四川、重慶的工人可能選擇不再回來,過去幾年的產業內遷也使很多中西部勞動力選擇就近就業。

  三是智能制造轉型升級創造的新職位需要新型技術人才,但傳統就業人員并不一定能在短期內轉型并適應新職位需求。以工業互聯網為例,中國工業互聯網研究院的研究表明,工業互聯網相關職業在不斷涌現。2019年、2020年國家發布的29個新職業中,與工業互聯網相關的達到13個,如大數據工程技術人員、云計算工程技術人員,占新增職業的44.8%。要勝任這些新職位需要較高、較新的知識儲備,原有傳統制造業領域的工程技術人員要滿足這些新崗位的技能需求,需要時間培養。

  以上都是智能產業結構升級過程中難以避免的問題。要解決這些問題,可從兩方面著手。一方面,建立更為健全的在職教育體系、提供在職教育的認可度和含金量。制造業是就業的重要領域,相關人員的轉型升級是邁向智能制造的前提。在人才缺口較大的情況下,在職人員“干中學(Learning by doing)”是制造業智能化人才培養比較務實的路徑。同時,用人單位也要拋棄對在職學習的成見和歧視,避免“唯學歷論”,要根據制造業實際需求和個人能力來選用人才。

  另一方面,制造業人才使用面臨“Z世代”挑戰。“Z世代”是美國及歐洲的流行用語,意指1995~2009年間出生的人,又稱網絡世代、互聯網世代,統指受互聯網、即時通信、短信、MP3、智能手機和平板電腦等科技產物影響很大的一代人。面對時代變化,制造業傳統的用人管人方式需要轉變,使年輕一代能夠留得下來、干得下去,能夠越干越有希望。

  工業互聯網的安全問題需引起高度重視,進一步細化明確責任體系。工業互聯網作為智能制造的“血脈”,其安全性直接關系到智能制造的安全。工業互聯網和制造系統具有高度集成的特征,而這些集成使智能制造系統更容易受到網絡威脅的攻擊。2019年7月,工業和信息化部等十部門聯合印發了《加強工業互聯網安全工作的指導意見》(以下簡稱《指導意見》),提出了兩大總體目標:一是到2020年年底,工業互聯網安全保障體系初步建立;二是到2025年,制度機制健全完善,技術手段能力顯著提升,安全產業形成規模,基本建立起較為完備可靠的工業互聯網安全保障體系。

  當前,我國工業互聯網面臨的威脅較為嚴峻。2020年1月至6月,國家工業互聯網安全態勢感知與風險預警平臺持續對136個主要互聯網平臺、10萬多家工業企業、900多萬臺聯網設備安全監測,累計監測發現惡意網絡行為1356.3萬次、涉及2039家企業。有數據顯示,截至2020年6月,我國工業互聯網雖然總體安全態勢平穩,未發現重大工業互聯網安全問題,但對工業互聯網基礎性設備和系統的攻擊正在增多,攻擊范圍、深度都在擴張,未來工業互聯網面臨嚴峻安全挑戰。

  工業互聯網安全問題難以避免地會隨著智能制造升級發展而不斷變化,因此相關的防范體制機制是關鍵所在。《指導意見》特別強調,到2020年年底,“制度機制方面,建立監督檢查、信息共享和通報、應急處置等工業互聯網安全管理制度,構建企業安全主體責任制,制定設備、平臺、數據等至少20項亟需的工業互聯網安全標準,探索構建工業互聯網安全評估體系”。由此可見,工業和信息化部等我國相關主管部門對工業互聯網安全問題的復雜性和多部門協同聯防聯控的重要性有充分認識。而細化工業互聯網各領域、各環節的責任體系,是多部門合作防控的首要問題。因此,在加強相關標準建設的同時,也要進一步細化相關安全體系的職責,需要將防范工作落實到具體的主管部門。

  半導體、高端數控機床、工業機器人核心零部件等的國產替代需要我國提高自主創新能力,建議進一步深化科研體制改革、加強科研機構與產業界的聯動,通過提高國家系統自主創新能力來推動關鍵領域的技術瓶頸突破。半導體、高端數控機床、工業機器人核心零部件這些領域在技術路徑上是密切相關的。例如,這三個領域在傳感器、控制系統、各種智能芯片模塊方面均有相似或共同的技術棧。我國要提高這些領域的國產替代率,不是依靠個別技術突破能夠實現的。半導體、高端數控機床、工業機器人核心零部件的國產替代突破需要依托國家系統創新能力的提升,這將是一個長期的過程。

  在國家層面,目前這幾大領域主要依靠相關部委和地方產業政策支持,但缺乏中央的統一戰略。建議立足于國家整體系統創新能力的提高,從中央層面明確具體的責任人,統籌半導體、高端數控機床、工業機器人核心零部件等領域自主創新問題。通過中央層次的統籌,在不斷改革中建立與解決當前半導體、高端數控機床、工業機器人核心零部件“卡脖子”問題相適應的國家系統自主創新機制,建立制度化的創新突破能力,推動我國智能制造邁上新的臺階。

  加快智能制造升級發展,需進一步激活民營企業活力,完善相關市場競爭和退出機制。一方面,未來我國企業的智能制造轉型升級,在國企做大做強的同時,民營制造業發展的動能不容忽視。2018年以來,我國對于行政性政策對民營企業的影響問題已有較深入的認知,特別是政策剛性對民營企業生命力的影響問題,需要長期警醒。此外,我國智能制造同時也要為“小微民營企業”預留發展空間,引導和促進小微企業形成或者融入產業鏈。

  另一方面,我國大部分制造業領域已經不是幼稚產業,保護與競爭、政策支持和市場退出機制等需要并行推進。以半導體產業為例,我國半導體芯片需求當前已經占據全球第一,除了芯片制造還與國際發展存在較大差距,我國在晶圓材料生產、封測和電子產品制造方面的全球競爭中已經具備較強的競爭力。結合美國的半導體產業經驗,在行業發展早期是需要產業政策扶持的,但是隨著產業自身發展的不斷成熟,要逐步從產業政策推進向產業政策與貿易政策相結合的方式過渡,適當引進競爭機制,淘汰落后產能,為有競爭力的企業提供更好的創新空間。因此,我國半導體行業最終仍需面對與美國等發達國家在全球的較量,長期的競爭與較量將是常態。

  文章來源:新華網財經,中國工業報,中慧智庫


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