飛象網訊（馬秋月/文）12月22日消息，在“2024中國信通院ICT深度觀察報告會”期間， 中國信通院信息化與工業(yè)化融合研究所副主任劉棣斐接受了飛象網記者專訪，他表示，當前，我國制造業(yè)數字化轉型正邁入“規(guī)模提升”的新階段�；谇耙浑A段充分的試點探索，該階段制造變革的應用模式已經較為成熟，也擁有一批功能和性能都經過實踐驗證的成熟技術產品，具備了向全行業(yè)進行推廣的條件。
通過制造業(yè)數字化轉型來推進新型工業(yè)化
在新一輪工業(yè)革命中，數字技術作為核心驅動力，創(chuàng)造了一個全數字、高聯通、強智能的新型制造體系，為我國實現工業(yè)由大到強提供了新的路徑。
一是運用數字技術賦能生產制造全過程，提升全要素生產率。在研發(fā)環(huán)節(jié)，基于數據的研發(fā)方式能夠對傳統物理試錯方法形成有效補充，大幅縮短新技術產品從研發(fā)、小試、中試到量產的周期，降低研發(fā)成本。如在藥品研發(fā)領域，應用人工智能可節(jié)省50%研發(fā)時間。在制造環(huán)節(jié)，通過智能產線、智能車間和智能工廠建設，形成“采集-匯聚-分析”和“決策-反饋-執(zhí)行”的交互閉環(huán)，優(yōu)化提升整個制造系統的生產效率。目前，寶鋼實現煉鋼、連鑄、軋鋼全流程一體化管控，生產效率提升12%。在服務環(huán)節(jié)，運用數據價值挖掘引發(fā)產業(yè)服務模式與商業(yè)模式的創(chuàng)新變革，創(chuàng)造新的價值增長點。我國服務型制造示范企業(yè)的服務營收占總營收的比重已達到48%。
二是構建現代化產業(yè)鏈供應鏈體系，提升韌性安全水平。一方面，數字技術帶來的“換道”創(chuàng)新和加速追趕機遇有利于突破關鍵技術，實現自主可控。如數控機床疊加控制補償、參數調整等算法模型，通過動態(tài)優(yōu)化克服以往固有的精度不高、可靠性不足等短板問題，實現裝備實際運行整體性能優(yōu)化，達到國際領先水平。另一方面，通過搭建數字化協同制造平臺構建網絡化的生產組織模式，實現產業(yè)鏈供應鏈上下游企業(yè)之間的緊密協同和互相備份，增強抵御異常情況和外部風險的韌性。在蘇伊士運河堵塞事件中，華為基于接入全球供應商的數字化平臺，僅用三天就實現了供應鏈網絡快速切換，把80%的訂單延誤控制在兩周之內。
三是助力制造企業(yè)節(jié)能降耗減碳，實現綠色發(fā)展。在能源優(yōu)化調度中推廣應用大數據建模分析，通過動態(tài)模擬計算不同設備、不同生產環(huán)節(jié)、不同能源介質、不同能源種類消耗平衡最優(yōu)路徑，實現制造能效提升和多能互補。打造工業(yè)碳管理公共服務平臺，建立數字化碳管理體系，應用數字技術開展碳資產管理和碳目標管控，提升企業(yè)綠色競爭力。
我國制造業(yè)數字化轉型正邁入“規(guī)模提升”的新階段
眾所周知，制造業(yè)數字化轉型是一項復雜系統工程，其發(fā)展歷程需要遵循“筑基-試點-推廣-變革”的客觀規(guī)律。前期，我國瞄準兩化融合這一主線，以智能制造為主攻方向、以工業(yè)互聯網為關鍵路徑，持續(xù)推動傳統工業(yè)企業(yè)的自動化、信息化基礎改造，并支持重點企業(yè)圍繞智能工廠、智能車間開展數字化轉型的試點探索，積累了豐富的方法經驗和場景案例。劉棣斐表示，當前，我國制造業(yè)數字化轉型正邁入“規(guī)模提升”的新階段�；谇耙浑A段充分的試點探索，該階段制造變革的應用模式已經較為成熟，也擁有一批功能和性能都經過實踐驗證的成熟技術產品，具備了向全行業(yè)進行推廣的條件�！皵底只D型的規(guī)�；茝V成為關鍵，是提升制造業(yè)整體效益、實現產業(yè)體系全面升級的核心任務�！�
據劉棣斐介紹，具體在轉型成效方面：一是數字基礎設施支撐能力持續(xù)增強。高質量外網已覆蓋全國374個地級行政區(qū)，時間敏感網絡、5G、邊緣計算等新技術加快在企業(yè)內網改造中應用。全國跨行業(yè)跨領域工業(yè)互聯網平臺達50家，平均連接工業(yè)設備超218萬臺、服務企業(yè)數量超23.4萬家。二是助力企業(yè)提質降本增效作用明顯。重點企業(yè)利用建立高效開放的研發(fā)體系、制造模式與服務形態(tài)，打造智能化、敏捷化、柔性化的生產組織方式，提升生產運營效益，核心競爭力顯著增強。調查數據顯示，有83%企業(yè)應用工業(yè)互聯網后生產經營效率有提升，離散制造業(yè)企業(yè)設備綜合效率提升10%，流程制造業(yè)企業(yè)綜合成品率提升8%。三是帶動一批關鍵技術實現“換道超車”。5G PLC、云化PLC、5G AGV、5G機器人、5G無人機等新的工業(yè)設備形態(tài)不斷涌現，有望促進我國工業(yè)設備實現創(chuàng)新突破。工業(yè)互聯網平臺帶動傳統軟件的云化、解耦、重塑發(fā)展，深入融合數據建模、數字孿生等前沿技術，為我國工業(yè)軟件的創(chuàng)新突破提供新路徑。四是形成產業(yè)發(fā)展新動能。數字化轉型催生了新產業(yè)形態(tài)，涌現出一批掌握獨門絕技的初創(chuàng)企業(yè)，工業(yè)智能、工業(yè)大數據、工業(yè)軟件、工業(yè)安全等領域累計創(chuàng)業(yè)企業(yè)3000家，部分企業(yè)年收入超10億元。
推進制造業(yè)數字化轉型過程中的四大挑戰(zhàn)
劉棣斐表示，在推進制造業(yè)數字化轉型過程中還面臨一些挑戰(zhàn)，主要從以下四個方面來看：
一是規(guī)�；瘧玫幕A還比較薄弱。大量中小企業(yè)生產自動化、管理信息化基礎較差，現場生產作業(yè)仍以手工為主，大量存在“聾設備”“啞設備”，無法實現數據采集，更難以支撐實時監(jiān)控。信息化系統普及率較低，主要集中在簡單的訂單、計劃管理，調度、質量、物流等核心生產管控業(yè)務仍以人工管理為主，無法支撐深度數字化應用。
二是供給支撐難以滿足規(guī)�；瘧眯枨�。我國雖然已經基本解決制造業(yè)關鍵技術裝備、工業(yè)軟件系統的有無問題，但國產品牌的產量和性能與國外廠商仍有較大差距，遠不能滿足市場需求。據統計，智能工廠建設中高端工業(yè)母機超70%來自于國外供應商。另外，我國在5G、人工智能等ICT領域雖然具備一定比較優(yōu)勢，但與制造業(yè)融合程度不深，在國際競相布局的背景下，面臨“慢進亦退”的風險。
三是數據要素價值尚未得到充分釋放。大量企業(yè)因數字化水平低無法產生數據，研發(fā)、工藝、生產等關鍵數據資源積累明顯不足，而且大量企業(yè)缺少數據治理意識和能力，即便有數據也質量不高，顯著制約了工業(yè)數據的分析應用。同時，數據要素市場建設模式還在探索中，促進數據流通、保護數據安全的技術手段尚不成熟，進一步制約數據價值發(fā)揮。
四是資金、人才等資源保障還需加強。動輒上百萬的改造費用對于大量制造企業(yè)而言成本壓力巨大，尤其近年經濟承壓，大部分制造企業(yè)利潤低、生存壓力大，影響了轉型意愿和投資能力。既懂工業(yè)又懂信息通信技術的復合型人才偏少，培養(yǎng)模式不成熟、培養(yǎng)周期長、人才評價機制不完善等原因會導致人才缺口持續(xù)放大。
六點建議推進制造業(yè)數字化轉型
“以行業(yè)應用推廣和中小企業(yè)普及為主線，以推進技術攻關、培育規(guī)�；┙o產業(yè)為支撐，以推動數字公共服務基礎設施建設和應用為基礎，不斷提升服務質量，降低企業(yè)轉型成本，釋放轉型價值�！眲㈤痴f。
一是加快重點行業(yè)應用推廣�？偨Y共性需求，提煉典型場景，編制行業(yè)推進路線圖和建設指南。依托試點示范等項目，引導行業(yè)開展數字化轉型應用推廣。
二是推動中小企業(yè)應用普及。加快傳統裝備數字化、智能化改造，夯實裝備數字化制造基礎。深入推進中小企業(yè)上云上平臺，積極應用云化軟件提升業(yè)務信息化水平。
三是持續(xù)加強關鍵技術攻關。圍繞基礎短板和新興融合領域，編制技術攻關路線圖，按圖索驥系統推動技術攻關，面向高價值場景打造一批標志性技術產品。
四是完善公共服務基礎設施。構建行業(yè)、區(qū)域中小企業(yè)數字化轉型公共服務載體，提供技術創(chuàng)新、測試評估、診斷咨詢、人才培訓等綜合性服務，不斷加強資源聚合能力、提高產業(yè)服務能力。
五是強化數據要素保障。加強數據治理的頂層設計，明確當前階段和未來時期構建數據流通規(guī)則體系的總體思路、發(fā)展目標、主要任務和實施路徑，推動數據可信空間等核心技術標準創(chuàng)新應用。
六是加大資金人才投入。優(yōu)化財稅支持政策，更好發(fā)揮財政資金引導作用，推動金融機構創(chuàng)新產品服務模式，深入推動產融合作。加強高校、職業(yè)院校、技工院校等制造業(yè)數字化領域相關學科和專業(yè)建設，推進產教融合、校企合作。
