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新聞動態
數字創新雙輪驅動 看智變未來如何重塑制造業生態!
2024-09-23

近年來,我國制造業轉型升級再提速,眾多企業引入工業機器人以提升效率與質量。未來,制造業的發展需深度融合大數據、AI等信息技術,對于轉型中的制造企業而言,突破數字化轉型的技術瓶頸,已成為亟待解決的關鍵課題。

智能制造核心支撐是裝備

中國是全球*大的機器人市場。數據顯示,目前工業機器人應用已覆蓋中國國民經濟60個行業大類、168個行業中類,中國連續10年成為全球*大工業機器人市場。2022年,中國工業機器人產量達到44.3萬套,同比增長超過20%,裝機量占全球比重超過50%。

隨著新興科技加速擁抱千行百業,智能制造正在多領域多場景落地開花:在汽車制造領域,通過引入機器人、物聯網等技術,實現生產線自動化改造,降低了生產成本;在電子信息領域,通過引入智能工廠、工業互聯網等技術,實現生產過程實時監控、數據分析和優化調整;在生物醫藥領域,通過引入基因編輯、生物打印等技術,實現生產過程的**控制和個性化定制。

“智能制造已成為全球各國加速產業升級、拉動經濟增長、構建競爭新優勢的關鍵力量,成為各行各業實現質量變革、效率變革和動力變革的主要手段。”新松機器人總裁張進介紹,機器人作為智能制造的核心支撐裝備,成為當下大國參與全球產業分工、爭奪全球產業鏈的重要戰場。

作為國內*早涉足于機器人技術的研發企業,新松機器人參與了深中通道等國家重大工程。在2018年平昌冬奧會閉幕式上,新松機器人研發的24個移動機器人帶來了充滿現代感與科技感的表演,將驚艷世界的“北京8分鐘”演出推向了高潮。如今,新松成功打造了涵蓋核心技術、核心零部件、核心產品與行業系統解決方案的全產業價值鏈體系,以金蝶云·蒼穹平臺為技術底座,以金蝶云·星瀚為應用支撐,助力新松全面替代了國外SAP ERP系統;打通系統間壁壘,建設了一體化、智能化、數字化的運營管控平臺,以業務數據驅動財務數據,推動業財一體化深度融合。

在張進看來,面對全球機器人產業新一輪的變革機遇期,機器人企業在堅持自主創新的同時,必須借助前沿技術和工具,打破傳統架構與模式,向平臺化、一體化、智能化方向發展,并通過數字化轉型實現國產化升級,以邁向高質量發展之路。

數字化驅動產業轉型升級

隨著科技的不斷進步,“人工智能+”作為加快發展新質生產力的新引擎之一,正在**各行各業的轉型升級。

發展新質生產力是推動高質量發展的內在要求和重要著力點。黨的二十屆三中全會審議通過的《中共中央關于進一步全面深化改革、推進中國式現代化的決定》提出健全推動經濟高質量發展體制機制,并明確“健全促進實體經濟和數字經濟深度融合制度”“推動制造業高端化、智能化、綠色化發展”。

今年以來,“智能制造”成為社會關注的熱點話題,各行各業都在積極探索如何將AI技術與自身業務相結合,以實現更高效、智能的運營模式。在企業級AI賽道上搶先布局,金蝶軟件推出了數字員工、蒼穹GPT大模型能力平臺及財務領域大模型,并發布了包括新一代企業級AI平臺和超級智能AI管理助手,為企業提供更強大、更智能的數字化轉型支持。

在金蝶集團總裁章勇看來,數字化是企業劃破迷霧、韌性變革的利器,能夠幫助企業實現降本增效和商業模式的創新、轉型。新松與金蝶在業財融合、管理平臺、工業互聯網等方面深入合作,雙方團隊一起攻堅克難,實現了ERP系統的國產化替代,建設了一體化、智能化、數字化的運營管控平臺。并通過企業級云服務平臺+EBC企業業務能力,解決了在研發、制造、計劃、組織等領域的“頑疾”,塑造了裝備制造行業數字化轉型的國產化標桿。

數智賦能點燃新質生產力

當下,隨著科技革命和產業變革的深入發展,基于工業互聯網的產業生態加快形成。數據顯示,截至2023年年底,國家兩化融合公共服務平臺服務工業企業18.3萬家。我國關鍵工序數控化率和數字化研發設計工具普及率分別達到62.2%和79.6%

數字經濟作為加快發展新質生產力的重要抓手,主戰場在制造業。如何迎接數字化趨勢,真正地解決企業具體問題?北京蘭光創新科技有限公司董事長朱鐸先認為,新質生產力是核心競爭力,數字化轉型是有效路徑,數字技術是重要的使命技術。企業在數字化轉型的過程中,很重要的一點則是應用數字技術。

對此,金蝶中國高端制造事業部副總經理張家逢也表達了同樣看法,制造企業數字化轉型中,核心是基礎數據,“數字”是基礎的基礎,這個如果不整理好,就會對后面一系列規劃帶來致命影響。特別是對于大型企業來說,基礎數據與業務初始系統一樣重要;初始化數據要提前規劃好,要責任到人,要對數據的質量負責。

業內人士表示,加快發展智能制造有助于鞏固壯大實體經濟根基,關乎我國未來制造業的全球地位。一方面需要有關部門繼續加大對智能制造裝備產業的支持力度,推動產業技術創新和產業鏈協同發展,建成一批**產業發展的智能制造示范工廠和一批具有行業及區域影響力的工業互聯網平臺。另一方面,需要培育一批專業水平高、服務能力強的智能制造系統解決方案的供應商,更好地推動企業進行數字化轉型、智能化提升。

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