環(huán)球看點!多重利好紛至 企業(yè)上“云”用“數(shù)”提速


(資料圖)

記者日前從工信部“加快制造業(yè)數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化智能化發(fā)展”主題新聞發(fā)布會上獲悉,截至今年二季度,全國工業(yè)企業(yè)關(guān)鍵工序數(shù)控化率、數(shù)字化研發(fā)設(shè)計工具普及率分別達(dá)到55.7%、75.1%,比2012年分別提高31.1和26.3個百分點。目前已建成具有一定區(qū)域和行業(yè)影響力的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺超過150家。下一步,工信部將進(jìn)一步加快企業(yè)數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型,針對不同類型的主體企業(yè)“因企施策”,鼓勵大企業(yè)建設(shè)跨行業(yè)跨領(lǐng)域和特定行業(yè)區(qū)域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,同時推動發(fā)布中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指南等引導(dǎo)性政策文件,支持中小企業(yè)上云用云。

當(dāng)前,我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺發(fā)展迅速,多層次、系統(tǒng)化的平臺體系基本形成,為加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了有力支撐。工信部信息技術(shù)發(fā)展司副司長王建偉介紹,目前,我國已建成具有一定區(qū)域和行業(yè)影響力的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺超過150家,工業(yè)設(shè)備連接數(shù)量超過7900萬臺套,服務(wù)工業(yè)企業(yè)超過160萬家,提質(zhì)、降本、增效作用不斷顯現(xiàn)。

“發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺已成為企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的破題之舉和重要抓手。”王建偉說,在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺發(fā)展的大潮中,各類企業(yè)主體也逐漸找到了適合自身的發(fā)展路徑,包括大企業(yè)建平臺、中小企業(yè)上平臺、園區(qū)和集群用平臺。

記者獲悉,下一步工信部將針對不同類型的主體企業(yè),分門別類、“因企施策”加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其中,面向大企業(yè),鼓勵企業(yè)建設(shè)跨行業(yè)跨領(lǐng)域和特定行業(yè)區(qū)域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺服務(wù)能力向行業(yè)內(nèi)延伸。面向中小企業(yè),推動發(fā)布中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指南等引導(dǎo)性政策文件,指導(dǎo)中小企業(yè)分階段開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型,鼓勵各地以“上云券”等方式支持中小企業(yè)上云用云。面向園區(qū)和集群企業(yè),將推進(jìn)“平臺+園區(qū)”“平臺+基地”試點應(yīng)用,遴選一批標(biāo)桿示范項目。

此外,在加快企業(yè)智能制造方面,我國智能制造試點示范工作取得了較為顯著的帶動效應(yīng)。工信部裝備工業(yè)一司副司長王振介紹,目前已經(jīng)培育出1700余家引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展的數(shù)字化車間/智能工廠,以及5500余家區(qū)域領(lǐng)軍企業(yè),地方、行業(yè)和企業(yè)實施智能制造的積極性持續(xù)提升。

隨著智能制造工程深入實施,區(qū)域協(xié)同、行業(yè)聯(lián)動發(fā)展格局基本形成。會上發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示,智能制造裝備產(chǎn)業(yè)規(guī)模近3萬億元,市場滿足率超過50%。通過智能化改造,智能制造示范工廠的生產(chǎn)效率平均提升32%,資源綜合利用率平均提升22%,產(chǎn)品研發(fā)周期平均縮短28%,運營成本平均下降19%,產(chǎn)品不良率平均下降24%。

“但同時,多數(shù)企業(yè)特別是中小企業(yè)在推進(jìn)智能制造時還面臨技術(shù)、資金、人才等現(xiàn)實困難,亟須探索標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化、精準(zhǔn)化的實施路徑,為更多企業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供指引。”王振說,下一步將聚焦原材料、裝備制造、消費品、電子信息等領(lǐng)域的細(xì)分行業(yè),圍繞設(shè)計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造全流程,挖掘一批低成本、模塊化、可落地、易推廣且?guī)右饬x強(qiáng)的智能制造典型場景,建設(shè)細(xì)分行業(yè)智能制造示范工廠,探索智能制造最佳實踐推廣路徑。(郭倩)

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