協會官方微信

      首頁  >>  新聞資訊  >>  焦點新聞  >>  正文

      新一輪政策利好 制造業數字化轉型迎來更多機遇

      發布時間:2024-9-6     來源:中國工業報    編輯:衡盛楠    審核:張經緯 王靜

      占我國GDP近三成的制造業,正與新一代信息技術加速融合。

      今年119日,國務院新聞辦公室舉行新聞發布會上,工業和信息化部黨組成員、副部長 辛國斌介紹2023年工業和信息化發展情況時表示,工業互聯網覆蓋全部41個工業大類,核心產業規模在2023年達到1.35萬億元;截至2023年底,我國建成421家國家級示范工廠、萬余家省級數字化車間和智能工廠……

      AI技術推動下,制造業數字化轉型正迎來更加廣闊的市場前景。

      日前,為貫徹黨中央、國務院決策部署,落實《制造業數字化轉型行動方案》,引導廣大制造業企業深刻認識數字化轉型的重大意義,調動激發企業實施數字化改造的積極性,工業和信息化部發布《關于開展2024年度制造業數字化轉型典型案例征集工作的通知》。

      如今,不管是大企業還是中小企業,做數字化轉型有三個步驟:有認知、有預算、定路徑。大企業面臨的挑戰是認知和路徑的挑戰,尤其是企業‘1號位對數字化轉型的投入和回報的認知,選擇先分后總還是先總后分的路徑也會成為一個糾結點;中小企業主要面臨認知和預算的挑戰。廣東蘑菇物聯科技有限公司(以下簡稱蘑菇物聯)創始人兼CEO沈國輝向中國工業報表示。

      從中央到地發相繼分布相關政策

      2024年,從中央到地方,制造業數字化轉型正迎來新一輪政策利好。

      今年《政府工作報告》提出,積極推進數字產業化、產業數字化,促進數字技術和實體經濟深度融合;實施制造業數字化轉型行動,加快工業互聯網規?;瘧?,深入開展中小企業數字化賦能專項行動。

      411日舉行的國務院政策例行吹風會上,工業和信息化部副部長單忠德表示,將以大規模設備更新為抓手,點線面一體化推進數字化轉型。是打造數字化、智能化轉型標桿,包括量大面廣的中小型企業,上是推進重點產業鏈數字化協同改造,是推動重點產業集群和重點園區數字化提升,加快推動制造業高端化、智能化、綠色化發展。力爭到2027年,實現規模以上工業企業數字化研發設計工具普及率達到90%以上,關鍵工序數控化率達到75%以上,特別是要推動工業大省大市和重點園區規上工業企業數字化轉型全覆蓋。單忠德說。

      510日,國家發展改革委黨組成員、國家數據局局長劉烈宏在國務院新聞辦舉行的新聞發布會表示,持續推進制造業數字化轉型和智能化升級,打造供需對接、全鏈協同、價值驅動的產業數字化轉型生態。推動數字產業綠色低碳發展、數字技術賦能傳統行業綠色發展,積極構建綠色低碳循環經濟體系。

      511日,國務院常務會議審議通過《制造業數字化轉型行動方案》,明確了制造業數字化轉型的目標:至2025年,全面推動制造業主要領域的數字化進程,打造世界級數字化制造業集群,顯著提升我國在全球產業鏈中的地位與影響力。

      地方層面,四川提出,全面實施制造業智改數轉行動,預計到2027年,制造業關鍵工序數控化率將超過64%,數字化研發設計工具普及率將突破90%,規上工業企業智改數轉全覆蓋。行動實施不到半年時間,四川智改數轉在建項目接近1500個,總投資超過4600億元。

      江西發布文件,拿出真金白銀支持制造業數字化轉型,推動全省制造業高端化、智能化、綠色化發展。如累計支持20家省級數字領航企業,每家獎勵500萬元;累計支持400家省級小燈塔企業,每家獎勵100萬元等。

      廣東省委副書記、省長王偉中在國新辦新聞發布會上介紹,將在去年推動超9300家企業開展技術改造、超5000家規上工業企業數字化轉型的基礎上,今年再推動超1萬家工業企業開展技術改造、9200家規上工業企業數字化轉型。

      制造業數字化轉型新商機

      身處浪潮中的數字化轉型技術服務商們,正在不遺余力,與制造業企業一起尋找新的商業模式和新的商業機會。

      江蘇中車數字科技有限公司(以下簡稱中車數字)于20181月在南京江北新區成立,以“IT(信息技術)+OT(操作技術)為核心驅動,提供以工業軟件為核心的智能制造整體解決方案2023年新簽訂單9億元。

      中車數字智能運營業務主要負責人張楊向中國工業報介紹道,從縱向來角度看,我們是以工業軟件來定義產線、定義業務、定義設備。從軌道交通切入,船舶制造、航空航天、兵器裝備、工程機械、電氣設備等領域的百余家客戶提供服務。

      數字化轉型是一個動作,這個動作發生后的結果是什么?數字化轉型能給企業創造什么價值?這是企業非常關心的問題,這也是當前制約產業發展的主要原因。數字化轉型能為企業創造什么價值?這個價值能不能說服制造企業買單?沈國輝表示,蘑菇物聯聚焦制造工廠的能源樞紐——公輔能源車間,幫助制造企業實現安全供能、無人值守和節能降碳三大可測量的價值。

      蘑菇物聯并不是從行業的視角看待工業,而是跳出行業看工業,把工廠分成直接生產車間和間接生產車間(公輔能源車間)兩部分,公輔能源車間與生產車間是能源供需關系,為其提供水、電、氣、冷、熱等綜合能源,屬于工廠的能源基礎設施。

      沈國輝向中國工業報分析,公輔能源車間作為工廠的能源樞紐,自身消耗的能源極大,普遍占整廠能耗的40%-60%。在企業降本增效的經營要求和國家雙碳的政策推動下,公輔能源車間節能降碳勢在必行。

      公輔車間是制造企業能源使用上的痛點,蘑菇物聯通過數智化的解決方案,幫助制造企業降能耗,降成本,使得價值可測量、可追溯,項目的投資回報率也就清楚了。沈國輝說道。

      AI賦能制造新思路

      AI技術的迅猛發展大大加速了企業數智化進程,由此前側重數字化,進入到數字化和智能化并舉的新階段。

      AI大模型有著卓越的理解和生成能力,能夠從研發設計、生產制造、設備運維、質量管理、銷售客服、經營管理等多個環節推進制造業數字化轉型。中車數字CTO曲濤向中國工業報表示,目前,中車數字圍繞行業知識庫及AI智能問答、軌道交通裝備故障輔助診斷、設備自動規劃與調度等方向開展AI大模型相關的研發。

      在蘑菇物聯方面看來,AI大模型無疑會加快制造業數字化轉型的速度,當工廠五大要素(人、機、料、法、環)的數據都被采集上來后,面臨的就是挖掘數據價值的問題,AI大模型就能發揮作用了。

      據美國采暖、制冷與空調工程師學會的調研數據顯示,中央空調系統由于運維管理和控制水平低,有30%50%的能源浪費,且當下市場上90%的中央空調系統都是帶運行。

      一方面,傳統中央空調模式中孤立的自動化控制邏輯,傳感器故障直接制約了控制節能的效果,而且當中央空調系統的某一傳感器出現故障或者現場工況發生變化,PLC的邏輯控制算法就難以適應,節能效果又會大打折扣。另一方面,受限于系統智能化有限,工程師無法實時追蹤設備故障點位,導致運維水平有限。這是一個過去還沒有被完全解決的問題,也意味著這是一個巨大的商業機會。

      傳統PLC群控能夠把數據采集上來,去做集群控制指令的反向下發,但是它缺少對數據進行深度的分析和智能決策。蘑菇物聯工業AI首席科學家周子葉表示。基于這個方向,蘑菇物聯給出的答案是:工業AI。

      機理與AI融合成企業新選擇

      廣義上來講,智能控制系統分成三類:一類是純機理控制,一類是純AI控制、還有一類是機理加AI的融合控制。周子葉表示,蘑菇物聯選擇的是第三類。相比前兩類,周子葉認為,第三類路徑能夠在保留傳統機理的穩定性基礎上,充分利用AI的靈活性。

      中央空調云智控采集冷卻塔、冷卻泵、冷機、冷凍泵、閥門、末端實時數據,結合設備機理與AI算法,智能分析識別中央空調系統、設備及傳感器等三個層面的隱性故障,在采集精準且全面的數據基礎上,實現數據驅動的預測性維護,解決中央空調系統供冷不穩定和系統長期帶病運行兩大痼疾,讓中央空調系統節能5%-10%。

      控制節能體現在通過AI算法優化設備運行組合和運行參數,從整個中央空調系統層面追求能耗最低,而不是單臺設備能耗最低,實現節能15%-25%。

      之前PLC的控制技術,節能只考慮了單臺設備,系統的數據價值沒有利用起來。周子葉強調,中央空調云智控,可以在數據層面把中央空調系統當做一個整體,進行全局尋優和智能控制,充分挖掘數據價值,實現節能效果最大化。

      蘑菇物聯通過數據采集、分析、決策、控制四大環節,從設備采集到的數據最終又回歸設備本身,實現數據閉環,讓數據發揮出類似石油的價值。

      不少企業在深耕數據可視化,但我們自研工業AI技術挖掘數據價值,并實現對設備的反向智能控制。而這恰恰是客戶的核心需求。沈國輝說。

      據中國工業報了解,蘑菇物聯自主研發國內首個通用工業設備領域專用的AI大模型——靈知AI,既懂AI,又懂通用工業設備,還懂公輔能源場景。蘑菇物聯把工業AI無線智能預測無線智能控制技術,應用在美的集團、國藥集團、中集集團、華潤三九、廣汽本田、富士康、立訊精密、隆基、歐姆龍、中順潔柔等超1600家工業企業、超過60多個行業上來。

      幫助制造企業解決數字化轉型中遇到的實際問題,探尋新的商業模式,尋找更多的商業機會,是技術服務提供商接下來的重要機遇。

      中國儀器儀表行業協會版權所有   |   京ICP備13023518號-1   |   京公網安備 110102003807
      地址:北京市西城區百萬莊大街16號1號樓6層   |   郵編:100037   |   電話:010-68596456 / 68596458
      戰略合作伙伴、技術支持:中國機械工業聯合會機經網(MEI)

      主站蜘蛛池模板: 消息称老熟妇乱视频一区二区| 国产一区二区三区樱花动漫| 亚洲日韩一区精品射精| 精品免费AV一区二区三区| 日韩一区二区在线观看视频| 中文字幕日韩人妻不卡一区| 在线播放精品一区二区啪视频| 骚片AV蜜桃精品一区| 久夜色精品国产一区二区三区| 免费一区二区视频| 国产日韩精品一区二区三区 | 亚洲av无码一区二区三区乱子伦| 国产免费一区二区三区VR| 亚洲精品日韩一区二区小说| 人体内射精一区二区三区| 成人日韩熟女高清视频一区| 精品久久国产一区二区三区香蕉| 精品一区二区三区免费毛片| 国产AV一区二区精品凹凸| 精品国产一区二区三区www| 无码精品一区二区三区| 无码一区二区三区在线 | 中文字幕一区二区人妻| 国产精品污WWW一区二区三区 | 精品久久一区二区| 国产午夜三级一区二区三| 久久无码一区二区三区少妇| 波多野结衣免费一区视频| 国产一区二区三区91| 色狠狠AV一区二区三区| 亚洲熟女乱色一区二区三区| 无码午夜人妻一区二区不卡视频| 成人H动漫精品一区二区| 日韩一区二区三区视频| 中文字幕久久久久一区| 色偷偷久久一区二区三区| 成人精品一区二区户外勾搭野战| 久久久久久人妻一区二区三区| 国产在线一区二区三区在线| 国产另类ts人妖一区二区三区| 国产一区二区免费|