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2022-01

智能制造發展重在堅持創新驅動、堅持市場主導

 發布時間:2022-01-11

近日,工業和信息化部、國家發展和改革委員會、教育部、科技部、財政部、人力資源和社會保障部、國家市場監督管理總局、國務院國有資產監督管理委員會等8個部門正式印發《“十四五”智能制造發展規劃》(《規劃》)。

12月28日,在工業和信息化部召開的新聞發布會上,國家智能制造專家委員會主任、中國工程院院士李培根就如何推動傳統產業數字化轉型、智能化變革等問題,回答了記者提問。
 


 

記者:智能制造是制造強國建設的主攻方向和推動數字產業化、產業數字化的重要途徑,未來5-15年智能制造發展的指導思想和基本原則是什么?

李培根:《規劃》以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導,全面貫徹黨的十九大和十九屆歷次全會精神,立足新發展階段,完整、準確、全面貫徹新發展理念,構建新發展格局,深化改革開放,統籌發展和安全,以新一代信息技術與先進制造技術深度融合為主線,深入實施智能制造工程,著力提升創新能力、供給能力、支撐能力和應用水平,加快構建智能制造發展生態,持續推進制造業數字化轉型、網絡化協同、智能化變革,為促進制造業高質量發展、加快制造強國建設、發展數字經濟、構筑國際競爭新優勢提供有力支撐。

《規劃》提出了5條基本原則。一是堅持創新驅動。加強用產學研協同創新,支持企業、高校、科研院所等組建聯合體,開展技術、工藝、裝備、軟件和管理、模式創新。二是堅持市場主導。充分發揮市場在資源配置中的決定性作用,強化企業在發展智能制造中的主體地位,更好發揮政府引導作用。三是堅持融合發展。推動新一代信息技術與先進制造技術深度融合,推動產業鏈供應鏈深度互聯和協同響應。四是堅持安全可控。將安全可控貫穿智能制造創新發展全過程,加強安全風險研判與應對。五是堅持系統推進。統籌考慮區域、行業發展差異,分層分類系統推動智能制造創新發展。5條原則中,我認為最重要的是堅持創新驅動和堅持市場主導。

記者:習近平總書記強調“要大力發展數字經濟,加快推進數字產業化、產業數字化”。量大面廣的傳統產業是國民經濟的主導力量,請問“十四五”期間將如何推動傳統產業數字化轉型、智能化變革?

李培根:當前,物聯網、大數據、人工智能等數字技術與制造業加速融合,推動傳統制造業加快數字化轉型、智能化變革。《規劃》結合各行業的特點與差異,對傳統產業如何推進智能制造進行了部署。比如裝備制造領域,重點滿足提高產品可靠性和高端化發展等需要,開發面向特定場景的智能成套生產線以及新技術與工藝結合的模塊化生產單元,建設基于精益管理、柔性生產的智能車間和工廠,大力發展數字化設計、遠程運維服務、個性化定制等新模式。再比如原材料領域,重點滿足安全生產、降耗減碳、提質降本等需要,實施大集團統一管理下的多基地協同制造,探索人工智能技術應用,實現工藝流程優化、工序動態協同、資源高效配置和智慧決策支持;針對民爆、礦山、危化品等危險性較大企業推廣少人無人作業,要實施安全一體化監控;實施大型制造設備健康監測和遠程運維,保證流程安全運行;打造全生命周期數據共享平臺,實現全產業鏈優化。

從以上傳統制造業的智能化發展路徑可以看出,大家都有共同的關注點:一是數字化設計、數字化工藝和裝備、數字化車間等是大多數傳統產業所需要的;二是新冠疫情以來,傳統制造企業都意識到應該盡可能打造一個好的供應鏈生態,因此智慧供應鏈是未來企業數字化轉型的一個重要方向;三是我國已經向世界承諾在2030年和2060年分別實現碳達峰和碳中和,因此傳統產業還應關注雙碳問題,需要數字化、智能化技術支撐,并且要從產品全生命周期、從企業生產全過程綜合考慮。

記者:《規劃》中提到“推進智能制造,要立足制造本質,緊扣智能特征,以工藝、裝備為核心,以數據為基礎”。請問對此有哪些考慮?

李培根:在《規劃》的研究編制過程中,經過廣泛研討、反復論證,我們逐步形成對智能制造的認識和理解:

第一,智能制造的本質是制造、特征是智能。智能只是手段、工具,即使再先進的智能,也需要融入制造實體才能發揮效能,否則智能只會是空中樓閣。當然,若沒有數字化、網絡化、智能化技術的強力支撐,制造的質量、效益和核心競爭力也很難大幅提升,高質量發展的目標不可能實現。

第二,智能制造的核心是工藝和裝備。工藝技術是產品開發、更新換代的重要技術保障,先進、合理的工藝技術是提升產品質量和水平的前提和條件。工藝裝備是保證生產工藝順利實現的前提和基礎,是確保產品質量和加工精度的重要手段。因此,發展智能制造,必須要落腳在制造上,而制造又要基于先進的工藝和裝備。

第三,數據是智能制造的重要基礎。近年來,在推進智能制造或企業數字化轉型的過程中,大家開始意識到數據的重要性,設計、生產、管理、服務等制造全過程的創新都有賴于數據基礎。可以說,發展智能制造,數據是基礎,數據是血液。此外,需要特別關注數字孿生技術和理念的應用。而推進數字孿生的基礎是孿生數據,包括采集、融合、分析等。
 

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