数智赋能我国制造业高质量发展
来源:中国社会科学报 更新时间:2023-06-29

党的二十大报告强调,高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务,并提出促进数字经济和实体经济深度融合、建设制造强国等目标要求。制造业的高质量发展是以绿色低碳、智能制造和产业协调为特征的发展,也是经济高质量发展的重要内容,更是建设制造强国的重要体现。为此,数字化、智能化与制造业的融合关乎其发展水平,并成为推动制造业产业链变革和产业模式转变的重要驱动力量,从而为建设制造强国赋能。

数字化智能化赋能制造业“提速提质”。制造业的高质量发展是协调性发展,不仅注重“量”的增长,更注重“质”的提升,是在保持经济平稳运行的基础上,对发展质量和经济运行效率提出的更高要求。随着数字化、智能化的发展,数据要素的重要性日益凸显,并已成为促进产业发展的关键因素。为此,制造业高质量发展可以积极引入数智化思维,利用云计算、物联网、人工智能等相关技术带来的万物互联,推动数据要素与制造业生产管理相结合,提高制造业设备的运行效率,拓展发展新空间,促进与其自身高质量发展深度融合,推动制造业特别是传统制造业的转型升级。

第一,通过构建数字资源库、智能化分析或辅助工具、虚拟仿真相关环境等因素协同研发系统,实现基于用户需求数据分析、产品创新需求以及相关部门协作的研发机制,提升基于大数据分析的绿色、生态产品的设计、生产线的智能控制、生产现场的智能优化等能力。还可聚焦制造产业形态虚拟化,提升产业创新效率,促进制造业产品的优化升级,加快其智能化改造;扩大数字化、智能化装备应用规模,加快智能车间、智能工厂建设,支持和研发集数字化、智能化技术于一体的相关软件应用于企业运行的全过程,赋能制造业智能化发展。

第二,推进数字赋能制造业的绿色低碳转型。一方面,面向高耗能、高排放领域,聚焦绿色集约生产、能源动态配置、能耗和排放管控等应用场景,通过平台上部署的工业App以及汇聚的系统解决方案,打通生产和运营环节的能源数据链条,促进产业链上下游企业间的数据融合。从产品的生产源头关注其生产过程中的资源利用效率最大化、生态环境影响最小化,赋能企业研发设计、生产制造、运营服务等环节。另一方面,可通过构建覆盖制造业产业链和各相关部门协同运行的动态管控分析系统,利用物联网等智能化技术,通过对制造业产品生产过程中能源资源利用监测、能耗回收等数据管控和分析,实时监测产品生产过程中出现的问题。将制造业企业的各种生产设备连接起来,对制造业的资源配置以及一些生产活动进行动态监测和数据分析,实现精准的问题定位,提升其管理水平和生产效率,从源头、过程到整体赋能制造业高质量发展。

数字化智能化赋能制造业优化产业结构。制造业的高质量发展是高效型的发展,要求在既定的条件下,资源配置要向生产率高的部门进行流转,从而淘汰生产率低的企业,实现资源配置效率的提升。数字化、智能化与制造业多形式的融合,可实现上下游企业间数据的实时传输,大幅度提升其生产效率和协作效率。更能以数据信息等数字要素优化产业发展,有效解决制造业产业上下游企业间的相关信息披露不充分、不及时的难题,突破制造业产业链间信息不畅的障碍,赋能制造业产业结构优化。

第一,全力培育集成电路、生物医药及医疗器械(材)、物联网、软件等制造业高质量发展的产业地标,着力打造高端装备、新能源、新能源汽车、高端纺织服装、新材料、节能环保等优势产业链,抢占人工智能、储能和氢能、第三代半导体、量子科技、深海装备等未来制造产业发展技术制高点。同时,实施制造产业链融通发展工程,引育一批产业链控制力强、资源整合能力强的“链主”企业,培育一批细分领域掌握核心技术的专精特新、隐形冠军企业,孵化一批中小型科技企业,加快形成以龙头企业为引领、专精特新“小巨人”企业为骨干、大中小企业融通发展格局。搭建制造业企业协作配套大数据平台,实现企业供需信息发布、智能匹配推送、产业链公共信息共享等功能,破除企业间存在的“信息孤岛”。

第二,鼓励并支持制造业中的龙头企业成为产业链的主导者,创新制造业产业链间的合作模式,完善产业链的互联机制,使得制造业产业链中各个参与主体之间的合作更为紧密,共同推进制造业产业链上各个企业的协同发展。另外,从微观的角度来看,数智化技术可使制造业企业满足客户的智能化管理需求,高效率地提供与市场需求相匹配的产品,夯实构建制造业产业链互联机制的微观基础。

数字化智能化赋能制造业数据要素协同共享。制造业的高质量发展是产业协调、资源优化配置的发展。需要建立制造业上下游产业链之间,不同的产品、项目、企业、城市、省域乃至大区域层面要素资源的互联互通“协同”机制,加强对制造业的监管;提高资源利用效率,加快制造业节能降耗的进程,达到通过数据要素之间的“协同”机制评估制造业产业高质量发展效应的目的。

第一,加快建立数字化、智能化技术相关标准,使在其与制造业深度融合的领域,如智能化系统建设、智能化产品研发、数智化管理等领域,建立技术操作指引,加快数字化、智能化与制造业的融合进度。另外,制造业的高质量发展需要实现全产业链数据要素的共享,这就要求构建涉及制造业全产业链的能源利用、生态环保、产品制造等多个领域丰富的数据资源库。在实施层面,可以推动建立区域层面的“大数据”共享协同数据系统,统筹制造业相关数据要素的搜集、分析与共享,提供统一的数据要素服务,实现数据要素的经济价值。特别是建立针对制造业企业及其用户之间的数据共享、客户的个性化需求间的协同机制,避免生产资源的浪费。

第二,协调好制造业产业链的区域配置。在现实经济生活中,制造业产业链中所有最优的环节集中在某一个区域的概率是非常小的。当然,不能排除有的区域凭借自身的综合实力或出于自身利益的权衡,能够集中产业链中所有的环节并都实现了最优化,但这不具有普遍性。因此,制造业产业链分布于不同空间是一种常态,这就需要协调好制造业产业链的区域配置,甚至需要借助相关的区域政策来指导与协调制造业产业链中的分工与协作,构建制造业发展的数据要素协调和共享机制,促进制造业产业链各个区域间的竞争与合作。

数字化智能化赋能制造业“智慧服务”。制造业的高质量发展首先要保护自然生态环境。这就要求制造业以高质量发展为目的,注重对生产要素使用效率的提升,特别是对生态环境相关要素使用效率的提升。为此,应从多个方面着力,加大对生态环境进行监测服务。

第一,数字化、智能化赋能制造业企业全景式监测服务。通过在线设备运行能耗,实时掌握制造业企业生产过程中的能源消耗水平以及能源利用效率。同时,可搜集制造业企业在生产和销售过程中所产生的数据要素,并将这些数据进行参数化处理,通过相关模型计算获取制造业在生产过程中有关废弃物排放的时空变化。利用卫星影像、视觉算法等对企业在生产过程中所产生的废弃物进行分析监测,或通过构建智慧监测指挥平台,利用智慧化技术监测制造业在生产过程中有关废弃物排放的状况。

第二,数字化、智能化技术赋能制造业企业智慧监测管理。主要是指在未来制造业企业的产品生产过程中,废弃物排放需要智能化监测管理的介入。这就要求构建智慧化综合管理平台,强化废弃物排放监管,实现产品生产和废弃物排放的动态管理;利用数字化、智能化技术,对制造业产品的生产和销售过程进行智能监测分析,达到改善生产流程和技术工艺的目的。

(作者单位:洛阳师范学院电子商务学院)