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姚国章:汇“智”谋江苏制造新未来

内容来源:江苏经济报      浏览次数:1198      更新时间:2021-12-31

当前,中国正处在智能制造的“风口期”,智能制造已成为技术创新和经济发展竞争的焦点。为把握机遇,实现“弯道超车”,不少企业通过设备、技术的升级来替代传统人工。作为制造业大省,江苏在智能制造方面有哪些表现?企业数字化方面有哪些变革?未来制造业的江苏路径在哪?在12月30日举行的智能制造和元宇宙发展高峰论坛上,江苏省信息化专家委员会副秘书长、江苏省首席科技传播专家,南京邮电大学数字经济研究所所长、管理学院教授姚国章为江苏企业面临的机遇和挑战出谋划策。

数字赋能,制造业步入“云端”

5G技术、工业互联网、大数据、人工智能等新兴技术的蓬勃发展,有力推动了工业领域的技术进步及行业变革,也为企业数字化转型升级带来新挑战、新机遇。在此背景下,江苏诞生了一大批“数字工厂”,其中有8家企业入选代表世界一流水平的“灯塔工厂”,在姚国章看来,这些建设都将为江苏从“制造大省”向“智造大省”迈进注入新动能。

“然而,对于数字工厂的建设,不少制造企业还存在很大的误区,将数字工厂与无人工厂混为一谈。” 在姚国章看来,数字工厂不一定是无人工厂,但是它一定有数据在传输,它是根据生产中的实际情况,为制造者提供最佳的支持。对于如何建设数字工厂,姚国章给出的指导意见是:企业需要从产品研发、订单处理,到生产调度、数据采集等多个环节,通过多个信息系统的无缝集成实现闭环。同时,通过数字技术的应用,实现高效率、高质量,并通过信息系统和柔性生产线以及人机协作,实现高效生产。

“灯塔工厂”被誉为“世界上最先进的工厂”,是“数字化制造”和“工业4.0”全球化示范标杆,代表当前全球制造业领域智能制造和数字化的最高水平。姚国章以全球最具示范效应的西门子安贝格工厂为例,由于该企业打通了数字化设计、生产与管理等环节,实现整个环节同步进行变更,使得生产效率实现大幅提升,平均每1秒可生产出一个产品,产品合格率达99.9985%,且生产设备和电脑可以自主处理75%的工序。

“智造”变革,传统产业提质增效

毋庸置疑,作为驱动传统产业升级和智慧产业发展的强大引擎,智能制造势如潮涌。但对于数字化工厂与智能制造之间的关联,姚国章是如此理解的:“如果将数字工厂比作高速公路,智能制造则是行驶在高速公路上的车辆,制造出的产品就是车辆上装载的货物。”

姚国章认为,智能制造是指数字技术与先进制造技术的深度融合,必须贯穿于产品、制造、服务全生命周期的各个环节及相应系统的优化集成,实现制造的数字化、网络化、智能化,通过不断提升企业的产品质量、效益、服务水平,推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展。

同时,姚国章以我省智能制造的领头羊徐工为例,作为一家集团化的公司,徐工在全面推行智能制造应用时,将焊接机器人、大型数控加工中心、智能物流设备等打造成柔性的制造单元,并通过数据共享实现多单元联动的产线柔性制造,解决生产波动性大的问题。如今,徐工建设了全球起重机行业首条转台柔性智能化生产线,实现了工件自动周转、自动对接、自动焊接、自动检测,全过程无需人工干预。

作为制造业大省,除徐工外,江苏拥有一大批智能制造领域拔尖企业,拥有门类齐全、独立完整的工业体系,发展智能制造的基础与优势明显。近年来,我省以智能制造引领产业转型发展、提质增效为目标,围绕培育16个先进制造业集群和重点产业链精准发力,自2015年以来,已累计创建1307个省级智能车间,示范车间生产效率平均提升30%、综合生产成本平均降低25%、单位能耗平均降低10%。

确定目标,江苏制造迈向“高质量”

当前,江苏正从制造业大省向制造业强省迈进,“加快建设制造强省,大力推进全国先进制造业高质量发展示范区建设,加快推进技术改造和智能制造”是省第十四次党代会提出的江苏制造业发展的新目标。面对智能制造与企业数字化变革,又该如何发力?

在姚国章看来,虽然当前江苏制造业蓬勃发展,但仍然存在诸多问题。如,关键技术受制于人、资源环境刚性约束加强、产业结构不合理、产品质量不高、产品附加值低、创新能力和核心竞争力不足,特别是制造业人才青黄不接的问题尤为突出,要实现高质量发展,必须要补齐发展短板,坚持创新驱动,通过因企施策,实现产业升级,从而营造制造业新生态。

因此,姚国章给出的建议是,江苏制造业应紧跟世界技术发展趋势,积极融入新技术,掌握核心技术。同时,多层次多维度推进,通过试点示范,实现重点突破、整体提升。在提升技术创新与硬件创新时,企业必须紧贴市场,从企业实际出发,将效率和效益放在第一位。此外,他强调江苏还需要加快智能制造实践探索发展,使之与企业的发展战略深度融合,从而把握数字化转型升级机遇,让企业焕发青春和活力。

对于制造企业的未来规划,姚国章希望,今后所有的制造企业不再是单纯的加工生产,而是互联网企业、数据驱动型企业。

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