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互联网在制造业中的应用

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互联网在制造业中的应用

互联网在制造业中的应用范文第1篇

当前,全球互联网正掀起新一轮创新和变革的浪潮,大数据、云计算等应用取得重大突破,互联网跨界融合趋势明显,对传统产业带来革命n生、颠覆性影响。在这样的背景下,以智能制造为抓手,发展新一代信息技术、高端装备制造等新兴产业,全面提升制造业产品、装备、生产、管理和服务的智能化应用水平,也成为两化深度融合的主攻方向。

此次会议的目的是为进一步促进自主知识产权软件产品在制造业两化融合中的深度应用,充分交流以智能制造为抓手的互联网与工业融合发展现状、问题和趋势,有效引导企业以创新的理念推进两化融合、推广先进管理经验、推动企业持续创新,全面提升行业、区域两化融合水平,带动传统装备制造业实现转型升级,加快提升装备制造业的整体水平和国际竞争力。

会上,淄博市人民政府市委常委庄鸣副市长向参会的领导和嘉宾表示了热烈的欢迎。工信部信息化推进司产业信息化处王建伟处长,山东省经济和信息化委员会李永华处长发表了重要讲话。工信部两化融合评估委员会专家、北京机械工业自动化研究所首席专家蒋明炜先生向与会嘉宾介绍了“新一轮工业革命与智能工厂”,并指出工业互联网是继工业革命、互联网革命之后的第三场革命,构建智能制造、智能经营、智能设计、智能产品、智能决策五大系统是企业迈向智慧工厂的重要驱动力。北自所项目总监杨松发表了题为“制造业两化融合解决方案

互联网在制造业中的应用范文第2篇

过去20年,互联网是改变社会、改变商业最重要的技术;如今,物联网的出现,让许多物理实体具备了感知能力和数据传输的表达能力;未来,随着移动互联网、物联网以及云计算和大数据技术的成熟,生产制造领域将具备收集、传输及处理大数据的高级能力,使制造业形成工业互联网,带动传统制造业的颠覆与重构。

“工业互联网”的概念最早是由美国通用电气公司(GE)于2012年提出的,随后联合另外四家IT巨头组建了工业互联网联盟(IIC),将这一概念大力推广开来。“工业互联网”主要含义是,在现实世界中,机器、设备和网络能在更深层次与信息世界的大数据和分析连接在一起,带动工业革命和网络革命两大革命性转变。

工业互联网联盟的愿景是使各个制造业厂商的设备之间实现数据共享。这就至少要涉及到互联网协议、数据存储等技术。而工业互联网联盟的成立目的在于通过制定通用的工业互联网标准,利用互联网激活传统的生产制造过程,促进物理世界和信息世界的融合。

工业互联网基于互联网技术,使制造业的数据流、硬件、软件实现智能交互。未来的制造业中,由智能设备采集大数据之后,利用智能系统的大数据分析工具进行数据挖掘和可视化展现,形成“智能决策”,为生产管理提供实时判断参考,反过来指导生产,优化制造工艺(图1)。

智能设备可以在机器、设施、组织和网络之间实现共享促进智能协作,并将产生的数据发送到智能系统。

智能系统包括部署在组织内的机器设备,也包括互联网中广泛互联的软件。随着越来越多的机器设备加入工业互联网,实现贯通整个组主和网络的智能设备协同效应成为可能。深度学习是智能系统内机器联网的一个升级。每台机器的操作经验可以聚合为一个信息系统,以使得整套机器设备能够不断地自行学习,掌握数据分析和判断能力。以往,在单个的机器设备上,这种深度学习的方式是不可能实现的。例如,从飞机上收集的数据加上航空地理位置与飞行历史记录数据,便可以挖掘出大量有关各种环境下的飞机性能的信息。通过这些大数据的挖掘与应用,可以使整个系统更聪明,从而推动一个持续的知识积累过程。当越来越多的智能设备连接到一个智能系统之中,结果将是系统不断增强并能自主深度学习,而且变得越来越智能化。

工业互联网的关键是通过大数据实现智能决策。当从智能设备和智能系统采集到了足够的大数据时,智能决策其实就已经发生了。在工业互联网中,智能决策对于应对系统越来越复杂的机器的互联、设备的互联、组织的互联和庞大的网络来说,十分必要。智能决策就是为了解决系统的复杂性。

当工业互联网的三大要素——智能设备、智能系统、智能决策,与机器、设施、组织和网络融合到一起的时候,其全部潜能就会体现出来。生产率提高、成本降低和节能减排所带来的效益将带动整个制造业的转型升级。

所以说,“工业互联网”代表了消费互联网向产业互联网的升级,增强了制造业的软实力,使未来制造业向效率更高、更精细化发展。

“工业4.0”中的智能制造

2009到2012年欧洲深陷债务危机,德国经济却一枝独秀,依然坚挺。德国经济增长的动力来自其基础产业——制造业所维持的国际竞争力。对于德国而言,制造业是传统的经济增长动力,制造业的发展是德国工业增长不可或缺的因素,基于这一共识,德国政府倾力推动进一步的技术创新,其关键词是“工业4.0”。

“工业4.0”中,互联网技术发展正在对传统制造业造成颠覆性、革命性的冲击。网络技术的广泛应用,可以实时感知、监控生产过程中产生的海量数据,实现生产系统的智能分析和决策,使智能生产、网络协同制造、大规模个性化制造成为生产方式变革的方向。“工业4.0”所描绘的未来的制造业将建立在以互联网和信息技术为基础的互动平台之上,将更多的生产要素更为科学地整合,变得更加自动化、网络化、智能化,而生产制造个性化、定制化将成为新常态。

自动化只是单纯的控制,智能化则是在控制的基础上,通过物联网传感器采集海量生产数据,通过互联网汇集到云计算数据中心,然后通过信息管理系统对大数据进行分析、挖掘,从而作出正确的决策。这些决策附加给自动化设备的是“智能”,从而提高生产灵活性和资源利用率,增强顾客与商业合作伙伴之间的紧密关联度,并提升工业生产的商业价值(图2)。

生产智能化。全球化分工使得各项生产要素加速流动,市场趋势变化和产品个性化需求对工厂的生产响应时间和柔性化生产能力提出了更高的要求。“工业4.0”时代,生产智能化通过基于信息化的机械、知识、管理和技能等多种要素的有机结合,从着手生产制造之前,就按照交货期、生产数量、优先级、工厂现有资源(人员、设备、物料)的有限生产能力,自动制订出科学的生产计划。从而,提高生产效率,实现生产成本的大幅下降,同时实现产品多样性、缩短新产品开发周期,最终实现工厂运营的全面优化变革。

传统制造业时代,材料、能源和信息是工厂生产的三个要素(图3)。传统制造业发展的历史,就是工厂利用材料、能源和信息进行物质生产的历史。材料、能源和信息领域的任何技术革命,必然导致生产方式的革命和生产力的飞跃发展。但是,随着移动互联网和云计算、大数据技术的发展,计算机到智能手机等移动终端的演进,越来越多功能强大的智能设备以无线方式实现了与互联网或设备之间的互联。由此衍生出物联网、服务互联网和数据网,推动着物理世界和信息世界以信息物理系统(CPS)的方式相融合。也可以说,是这种技术进步使得制造业领域实现了资源、信息、物品、设备和人的互通互联。

通过互通互联,云计算、大数据这些新的互联网技术,和以前的自动化的技术结合在一起,生产工序实现纵向系统上的融合,生产设备和设备之间,工人与设备之间的合作,把整个工厂内部的要素联结起来,形成信息物理系统,互相之间可以合作、可以响应,能够开展个性化的生产制造,可以调整产品的生产率,还可以调整利用资源的多少、大小,采用最节约资源的方式。

“工业4.0”时代,在智能工厂中,CRM(Customer Relationship Management,客户关系管理)、PDM(Product Data Management,产品数据管理)、SCM(Supply chain management,供应链管理)等软件管理系统可能都将互联。届时,接到顾客订单后的一瞬间,工厂就会立即自动地向原材料供应商采购。原材料到货后,将被赋予数据,“这是给某某客户生产的某某产品的某某工艺中的原材料”,使“原材料”带有信息。带有信息的原材料也就意味着拥有自己的用途或目的地。在生产过程中,原材料一旦被错误配送到其他生产线,它就会通过与生产设备开展“对话”,返回属于自己的正确的生产线;如果生产机器之间的原材料不够用,生产机器也可以向订单系统进行“交涉”,来增加原材料数量;最终,即便是原材料嵌入到产品内之后,由于它还保存着路径流程信息,将会很容易实现追踪溯源(图4)。

设备智能化。在未来的智能工厂,每个生产环节清晰可见、高度透明,整个车间有序且高效地运转。“工业4.0”中,自动化设备在原有的控制功能基础上,附加一定的新功能,就可以实现产品生命周期管理、安全性、可追踪性与节能性等智能化要求。这些为生产设备添加的新功能是指通过为生产线配置众多传感器,让设备具有感知能力,将所感知的信息通过无线网络传送到云计算数据中心,通过大数据分析决策进一步使得自动化设备具有自律管理的智能功能,从而实现设备智能化。

“工业4.0”中,在生产线、生产设备中配备的传感器,能够实时抓取数据,然后经过无线通信连接互联网传输数据,对生产本身进行实时的监控。设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合形成了信息物理系统(CPS),使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析,形成决策并反过来指导设备运转。设备的智能化直接决定了“工业4.0”所要求的智能生产水平。

能源管理智能化。近年来,环境和节能减排已成为制造业最重视的课题之一。许多制造业企业都已经开始应用信息技术,对生产能耗进行管理,以最具经济效益的方式,部署工业节能减排与综合利用的智能化系统架构,从资源、原材料、研发设计、生产制造到废弃物回收再利用处理,形成绿色产品生命周期管理的循环。

供应链管理智能化。在传统的制造业生产模式中,无论是工厂还是供应商,都需要为制造业的零部件或原材料的库存付出一定的成本支出,由于供应商和工厂之间的信息不对称和非自动的信息交换,生产的模式只能采用按计划或按库存生产的模式,灵活性和效率受到了约束。

“工业4.0”时代,复杂的制造系统在一定程度上也加速了产业组织结构的转型。传统的大型企业集团掌控的供应链主导型将向产业生态型演变,平台技术以及平台型企业将在产业生态中的展现出更多的作用。因此,企业竞争战略的重点将不再是做大规模,而将是智能化的供应链管理,在不断变化的动态环境中获得和保持动态的供需协调能力。

供应链管理智能化将统一工厂的零部件库存和供应商的生产流程,从而保证工厂的零部件库存的最小化,降低库存带来的风险,降低生产成本。供应链管理智能化要求企业间的信息采用基于事件驱动的方式交换信息,信息的交换是实时的,并且对方同样可以做出实时的反应,供应链上不同企业的运作效率与在同一个企业中不同部门的运作一样敏捷,具有满足不断变化的需求的适应性。供应链管理智能化将为供应链上的企业带来更大的利益,供应链上各个企业的协同制造将为降低制造成本、物流成本,缩短制造周期,提供更好的服务和有力的保障。

实现上述四个智能化体现了“工业4.0”的宏大愿景。“工业4.0”认为实现上述四个智能化其实是一个简单的概念:将大量的有关人、信息管理系统、自动化生产设备等物体融入到信息物理系统(CPS)中,在制造系统中,利用产生的数据为企业服务,协同企业的生产和运营。

智能制造的内涵

无论是德国的“工业4.0”,还是美国的“工业互联网”,其实质与我国工业和信息化部推广的“两化融合”战略大同小异。某种程度上说,以智能制造为代表的新一轮工业革命或许对于我国制造业是一个很好的机会,也可能是我国制造业转型升级的一个重要机遇。

工厂内实现“信息物理系统”。德国“工业4.0”其实就是基于信息物理系统(CPS)实现智能工厂,最终实现的是制造模式的变革。CPS概念最早是由美国国家基金委员会在2006年提出,被认为有望成为继计算机、互联网之后世界信息技术的第三次浪潮。

CSP是融合技术,包括计算、通信以及控制(传感器、执行器等)。中国科学院何积丰院士指出:“CPS,从广义上理解,就是一个在环境感知的基础上,深度融合了计算、通信和控制能力的可控可信可扩展的网络化物理设备系统,它通过计算进程和物理进程相互影响的反馈循环实现深度融合和实时交互来增加或扩展新的功能,以安全、可靠、高效和实时的方式监测或者控制一个物理实体。CPS的最终目标是实现信息世界和物理世界的完全融合,构建一个可控、可信、可扩展并且安全高效的CPS网络,并最终从根本上改变人类构建工程物理系统的方式。”

目前所说的制造业信息化,首先强调的是CAD(Computer Aided Design,计算机辅助设计)、CAM(Computer Aided Manufacturing,计算机辅助制造)等工业软件和PPS(生产计划控制系统)、PLM(产品生命周期管理)等信息化管理系统。主要应用于由上而下的集中式中央控制系统。

而信息物理系统(CPS)则通过物体、数据以及服务等的无缝连接,实现了生产工艺与信息系统融合,形成了智能工厂。物联网和服务互联网分别位于智能工厂的三层信息技术基础架构的底层和顶层。最顶层中,与生产计划、物流、能耗和经营管理相关的ERP、SCM、CRM等,和产品设计、技术相关的PLM处在最上层,与服务互联网紧紧相连。中间一层,通过CPS物理信息系统实现生产设备和生产线控制、调度等相关功能,从智能物料供应,到智能产品的产出,贯通整个产品生命周期管理。最底层则通过物联网技术实现控制、执行、传感,实现智能生产(图5)。

智能工厂的产品、资源及处理过程因CPS的存在,将具有非常高水平的实时性,同时在资源、成本节约中也颇具优势。智能工厂将按照重视可持续性的服务中心的业务来设计。因此,灵活性、自适应以及机械学习能力等特征,甚至风险管理都是其中不可或缺的要素。智能工厂的设备将实现高级自动化,主要是由基于自动观察生产过程的CPS的生产系统的灵活网络来实现的。通过可实时应对的灵活的生产系统,能够实现生产工程的彻底优化。同时,生产优势不仅仅是在特定生产条件下一次性体现,也可以实现多家工厂、多个生产单元所形成的世界级网络的最优化。

工厂间实现“互联制造”。随着信息技术和互联网、电子商务的普及,制造业市场竞争的新要求出现了变化。一方面,要求制造业企业能够不断地基于网络获取信息,及时对市场需求做出快速反应;另一方面,要求制造业企业能够将各种资源集成与共享,合理利用各种资源。

互联制造能够快速响应市场变化,通过制造企业快速重组、动态协同来快速配置制造资源,在提高产品质量的同时,减少产品投放市场所需的时间,增加市场份额;能够分担基础设施建设费用、设备投资费用等,减少经营风险。通过互联网实现企业内部、外部的协同设计、协同制造和协同管理,实现商业的颠覆和重构。通过网络协同制造,消费者、经销商、工厂、供应链等各个环节可利用互联网技术全流程参与。传统制造业的模式是以产品为中心,而未来制造业通过与用户互动,根据用户的个性化需求,然后开始部署产品的设计与生产制造。

另外,作为一个未来的潮流,工厂将通过互联网,实现内、外服务的网络化,向着互联工厂的趋势发展。随之而来,采集并分析生产车间的各种信息向消费者反馈,从工厂采集的信息作为大数据经过解析,能够开拓更多的、新的商业机会。经由硬件从车间采集的海量数据如何处理,也将在很大程度上决定服务、解决方案的价值。

过去的制造业只是一个环节,但随着互联网进一步向制造业环节渗透,网络协同制造已经开始出现。制造业的模式将随之发生巨大变化,它会打破传统工业生产的生命周期,从原材料的采购开始,到产品的设计、研发、生产制造、市场营销、售后服务等各个环节构成了闭环,彻底改变制造业以往仅是一个环节的生产模式。在网络协同制造的闭环中,用户、设计师、供应商、分销商等角色都会发生改变。与之相伴而生,传统价值链也将不可避免的出现破碎与重构。

工厂外实现“数据制造”。满足消费者个性化需求,一方面需要制造业企业能够生产或提供符合消费者个性偏好的产品或服务,一方面需要互联网提供消费者的个性化定制需求。由于消费者人数众多,每个人的需求不同,导致需求的具体信息也不同,加上需求的不断变化,就构成了产品需求的大数据。消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据,挖掘和分析这些消费者动态数据,能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中,为产品创新作出贡献。

因此,大数据将构成制造业智能化的一个基础。大数据在制造业大规模定制中的应用除了围绕定制平台这一核心之外,还包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造等。定制数据达到一定的数量级,就可以实现大数据应用,通过对大数据的挖掘,实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用(图6)。同时,大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性,降低物流和库存的成本,减少生产资源投入的风险。

“数据制造”时代,互联网技术将全面嵌入到工业体系之中,将打破传统的生产流程、生产模式和管理方式。生产制造过程与业务管理系统的深度集成,将实现对生产要素的高度灵活配置,实现大规模定制生产。从而,将有力推动传统制造业加快转型升级的步伐。毫无疑问,“数据制造”将会改变制造业思维,给制造业带来更多的灵活性和想象空间,也或将颠覆制造业的游戏规则。

对我国的启示

没有强大的制造业,一个国家将无法实现经济快速、健康、稳定的发展,劳动就业问题将日趋突显,人民生活难以普遍提高,国家稳定和安全将受到威胁,信息化、现代化将失去坚实基础。改革开放以来的30多年中,中国经济经历了接近10%的高速增长阶段,而制造业是我国经济高速增长的引擎。目前,我国尚处于工业化进程的中后期,制造业创造了GDP总量的三分之一,贡献了出口总额的90%,未来几十年制造业仍将是我国经济的支柱产业。

重新定义“智能制造”的关键词。进入21世纪以来,制造业面临着全球产业结构调整带来的机遇和挑战。特别是2008年金融危机之后,世界各国为了寻找促进经济增长的新出路,开始重新重视制造业,欧盟整体上开始加大制造业科技创新扶持力度;美国于2011年提出“先进制造业伙伴计划”,旨在增加就业机会,实现美国经济的持续强劲增长。美国国家科学技术委员会于2012年2月正式了《先进制造业国家战略计划》,德国于2013年4月推出《工业4.0战略》。我们应该通过比较研究《美国先进制造业国家战略计划》《德国工业4.0战略》等资料中的先进制造业关键词,进而来定义未来制造业的发展方向(图7)。

一是软性制造。大规模制造时代,传统的制造环节利润空间越来越受到挤压。所以,从发达国家发展先进制造业的战略规划中均可以看到,制造业的概念和附加值正在不断从硬件向软件、服务、解决方案等无形资产转移。相对于传统制造业,如今的制造业是软件带给硬件功能、控制硬件、对硬件造成极大影响。同时,与以往的硬件商品所不同,目前的制造业中,对商品附属的服务或者基于商品上面的解决方案的需求正在快速增加。

所谓软性制造,就是增加产品附加价值、拓展更多、更丰富的服务与解决方案。因为相对于硬件,产品内置的软件、附带的服务或者解决方案通常是软性和无形的,都是“看不见”的事物,所以称之为软性制造。

软性制造不再将“硬件”生产视为制造业,而认为“软件”在制造业中不断发挥主导作用,商品产生的服务或解决方案将对制造业的价值产生巨大影响。所以,未来的制造业需要放弃传统的“硬件式”的思维模式,而要从软件、服务产生附加值的角度去发展制造业。软件、服务在整个制造业价值链中所占的比重将越来越大,呈现显著的增长趋势。未来制造业企业向顾客提供的不再是单纯的产品,而是各种应用软件与服务形态集成于一体的整体解决方案。

二是从“物理”到“信息”的趋势。以往,每当提及制造业,恐怕都认为是各种零部件构成硬件产品的核心。随着封装化、数字化的发展,零部件生产加工技术加速向新兴市场国家转移,这样,零部件本身的利润就难以维系。因此,发达国家制造业开始更加注重通过组装零部件进行封装化,将部分功能模块化,将系列功能系统化,来提升附加价值。

模块化是将标准化的零部件进行组装,以此来设计产品。从而能够快速响应市场的多样化需求,满足消费者的各项差异化需求。以往,在产品生产过程中,需要付出很多时间和成本,如果将复杂化的产品通过几个模块进行组装,就能够同时解决多样化和效率化的问题。

但是,模块化本身不过是产品的一项功能,未来制造业将更加重视在通过模块化和封装化的基础上进行系统化,拓展新的应用与服务。如果以系统化为主导,就能相对于“物理”意义上的零部件,获取更多的带有“信息”功能的附加价值。相反,如果不掌控系统的主导权,无论研发出的零部件的质量和功能多么好,也难以成为市场价格的主导者。

三是从“群体”到“个体”的趋势。在发达国家,以规模化为对象的量产制造业将生产基地转移至新兴市场国家,以定制化为重点的多种类小批量制造业渐渐成为主流。同时,消费者本身也将有能力将自己的需求付诸生产制造。也就是说,“大规模定制”随着以3D打印为代表的数字化和信息技术的普及带来的技术革新,将制造业的进入门槛降至最低,不具备工厂与生产设备的个人也能很容易地参与到制造业之中。制造业进入门槛的降低,也意味着一些意想不到的企业或个人将参与到制造业,从而有可能带来商业模式的巨大变化。

“个性化”首先是美国大力推进的。在美国的文化背景下,个性要比组织色彩强烈。制造业的“个性化”趋势不仅仅是美国制造业回归,还将带动旧金山等大城市制造业的兴盛,一些专注于通过信息技术使得生产工程高效化、专业性的小规模手工制作的制造业将在市区内盛行,它们根据消费者的需求进行柔性的定制化服务,凭借独特的设计,与大量生产形成差异化竞争。

四是互联制造。随着信息技术和互联网、电子商务的普及,制造业市场竞争的新要求出现了变化。一方面,要求制造业企业能够不断地基于网络获取信息,及时对市场需求做出快速反应;另一方面,要求制造业企业能够将各种资源集成与共享,合理利用各种资源。

互联制造能够快速响应市场变化,通过制造企业快速重组、动态协同来快速配置制造资源,提高产品质量,减少产品投放市场所需的时间,增加市场份额。另外,作为一个未来的潮流,工厂将通过互联网,实现内、外服务的网络化,向着互联工厂的趋势发展。

美国因为有Google、Apple、IBM等IT巨头和无数的IT企业,所以在大数据应用上较为积极,非常重视对社会带来新的价值。Google不断将制造业企业收购至麾下,就是希望掌握主导权。同时,作为美国大型制造业企业的一个代表,GE公司也开始加强数据分析和软件开发,从车间采集数据,进行解析,提供解决方案,开拓新的商业机会。德国将“工业4.0”视为国家战略,将工厂智能化视为国家方针。通过信息技术,最大限度的发挥工厂本身的能力(表1)。

把“两化”深度融合作为主要着力点。工业和信息化部成立以来,一直致力于推进“两化融合”工作,通过信息化的融合与渗透,对传统制造业产生革命性影响。“工业4.0”本质上是由信息技术引发的,与我国的“两化融合”有异曲同工之处。在未来制造业中,我们应该将“两化深度融合”作为主要着力点,进一步继续加快推进信息化、自动化和智能化。

首先,研究部署信息物理系统(CPS)平台,实现“智能工厂”的“智能制造”。智能制造已成为全球制造业发展的新趋势,智能设备和生产手段在未来必将广泛替代传统的生产方式。而信息物理系统(CPS)将改变人类与物理世界的交互方式,使得未来制造业中的物质生产力与能源、材料和信息三种资源高度融合,为实现“智能工厂”和“智能制造”提供有效的保障。美国、德国等世界工业强国都高度重视信息物理系统的构建,加强战略性、前瞻性的部署,并已然取得了积极的研究进展。而我国目前的制造业发展仍然以简单地扩大再生产为主要途径,迫切需要通过智能生产、智能设备和“工业4.0”理念来改造和提升传统制造业。

其次,推动制造业向智能化发展转型的同时,同步推动制造业的模式和业态的革新。主要体现在,从大规模批量生产向大规模定制生产的革新、从生产型制造向服务型制造的革新、从集团式全能型生产向网络式协同制造的革新、从两化融合向工业互联网的革新。

互联网在制造业中的应用范文第3篇

苗圩指出,工业和信息化系统要按照“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局,牢固树立五大发展理念,以推进供给侧结构性改革为主线,坚持把创新摆在工业和信息化发展全局的核心位置,着力推动创新驱动发展,补齐创新能力、质量品牌和工业基础方面短板;坚持把增强自主创新能力作为根本任务,着力突破关键核心技术,促进科技成果产业化;坚持企业在创新中的主体地位,着力构建制造业创新体系,加快产学研深度融合,培育培养一批创新型优秀骨干企业和领军人才。

苗圩要求,全系统要抓好六个方面工作:

一是继续抓好科技重大专项组织实施。要继续做好工信部组织实施的4个科技重大专项,全面启动实施航空发动机及燃气轮机重大专项。在“十三五”期间,01专项聚焦CPU和操作系统,保持超级计算机CPU的领先地位。03专项重点突破5G产业薄弱环节。

二是要全面实施《中国制造2025》五大工程。在制造业创新中心建设工程中,要集中突破重点行业转型升级和重点领域共性技术。在智能制造工程中,要探索新一代信息技术与制造装备融合的集成创新和工程应用。在工业强基工程中,要鼓励主机企业采用自主研制的工业基础产品和技术,促进“四基”首批次和跨领域应用。在绿色制造工程中,要对传统产业进行节能环保方面的技术改造,制定多层次的行业绿色标准体系。在高端装备创新工程中,要在重点领域开发出一批具有自主知识产权的重点产品和重大装备,突破工程化、产业化瓶颈。我们要以开放合作的姿态,深化与美、德等国在重点领域的合作。

三是要大力推进制造业与互联网融合发展。落实好《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》,鼓励和支持工业大企业搭建基于互联网的开放式创新平台,鼓励和支持企业搭建基于互联网的开放式平台,为广大中小企业服务。积极培育智能工厂、网络协同制造、个性化定制和服务型制造等网络化生产新模式,提高融合创新能力。推动基础电信企业加快转型,夯实高速移动泛在网络设施建设,打造一批特色优势软件产业集群,构建“互联网+”的产业生态。完善工业互联网安全保障制度,提升安全可控能力。

四是要积极参与“科技创新2030重大项目”。在航空发动机及燃气轮机、智能制造和机器人、天地一体化信息网络、大数据、国家网络空间安全等领域,积极参与项目立项和实施工作。主动作为,在创新需求凝练、任务组织实施、成果推广应用等方面充分发挥作用。

互联网在制造业中的应用范文第4篇

关键词:新常态;互联网;生产业

一、引言

当前我国经济发展处于新常态、新阶段,国家提出“一带一路”新的发展战略和中国制造“2025”实现经济转型升级和未来发展方向。其中制造业和服务业的互动协同式发展成为新常态下经济发展的必由之路。生产型制造业向服务型制造业转变。加快生产业发展,积极发展服务型制造,促进制造业向服务链条延伸。促进信息技术服务,在“互联网+”背景下,鼓励生产业如跨境电子商务、服务外包、检测、环保、物流、融资、人力资源、品牌等,建设生产业公共平台、建立生产服务基地和功能区,增强服务业的辐射能力。互联网经济下,服务业占比国民经济行业比重49.5%,服务业同比增长8.4%。

二、生产业与制造业融合的理论分析

生产业是指生产活动提供的研发设计与其他技术服务、货物运输仓储和邮政快递服务、信息服务、金融服务、节能与环保服务、生产性租赁服务、商务服务、人力资源管理与培训服务、批发经纪服务、生产性支持服务。

服务业与制造业互动的思想起源来源于让’巴蒂斯特’。萨伊提出服务创造效用,他认为不同类型的经济活动相互依存,服务保证生产顺利进行,服务会创造财富。

1.生产业与制造业融合过程分析

佩恩指出随着服务经济发展,服务业和制造业相互补充和替代的关系。生产者服务制造业高级投入要素,影响产品的生产成本和国际竞争力,影响货物贸易的流向、贸易模式和收益分配(Markusen,1989; Marrewijk, 1997;Nordas,2010)。

Diaz(1999)生产业与制造业互动的内涵:生产业与制造业相互作用、依赖,共同发展的互动关系。随着制造业发展对交通、金融、社会服务等生产业需求增加,提高制造业生产效率。而生产业业增长依赖制造业中间投入发展。(Bathla,2003;李江帆、毕斗斗2004;陈宪、黄健锋 2004;Preissl,2007)。对生产业与制造业关系持有互相依赖、互相协调、互相发展的“互动论”观点,具有“一体两翼”的特点(刘书瀚,2010;徐索亚2010)。

顾乃华(2006)从社会分工角度,分析格鲁伯、沃克的奥地利学派基于Fisher提出人力资本和知识资本即生产业在制造业中的角色,使生产更加专业化。

由于交易成本效应,生产者服务协调控制专业化生产过程,促进交易便利化和交易成本降低,促进分工的深化和细化,满足生产企业对生产者服务多样化需求,产生服务多样化福利效应。生产业利于提高下游制造企业生产率提高(Gorg和Hanley,2003;郑吉昌、夏晴,2005,2007;)。

生产业部分细分行业如:交通运输、邮政、金融、保险四个生产者服务部门的进口促进中国制造业出口发展。要素服务贸易与货物贸易存在互补性(Markusen1998; Mazumdar2005)。

生产者服务对制造业影响,表现为生产者服务业开放度,生产者服务部门从劳动密集型、技术密集型和资源密集型提高制造业生产率、行业增加值和就业的影响。经济整体产业关联度上升,制造业对生产者服务的直接和完全需求系数均有较大幅度提高,但需求结构需要改善(魏江、周丹,2011;彭水军、李虹静,2014)。

原毅军等(2009)服务型经济的发展程度是衡量国家或地区产业结构高端化和城市现代化的重要指标。制造业生产效率利于产业链的拓展和价值链的增值。

基于产业链视角,魏江、周丹(2010)从价值链、产业链角度把生产业与制造业分开演讲。顾乃华(2010)引入地理距离、政策环境、工业企业整合价值链分析生产业与制造业的互动效应。

基于产业关联特征,白清(2014)从全球价值链角度分析生产业与制造业的机理和机制。提出生产业通过外包提高制造业核心竞争力和生产效率,生产业与制造业协同定位实现制造业规模收益递增,二者融合促进制造业附加值提升。

2.生产业与制造业融合的实证分析

鉴于生产业在制造业过程中“迂回生产”过程中所扮演的角色“粘合剂”作用(Ka-touzian,1970;Riddle,1986)。最早实证生产业与制造业可以互动发展,生产业占服务业发展的比重大。是实证分析了加拿大和部分OECD国家1947年-1984年数据分析,上述国家生产业占GDP比重28%-33%(Grubel H G, Walker MA,1989)。Park(1999)实证分析1975年-1985年亚太国家地区声喊醒服务业与制造业的互动关系。

基于OECD国家研究证实制造业对于生产者服务业影响,指出制造业是服务业的主要需求来源,因此制造业基础是决定一国生产者服务业发展水平的关键因素(Guerrieri和Meliciani ,2005)。

服务业作为中间需求、终端需求,制造业和服务业对经济增长的影响:生产业降低制造业中间服务的成本,利于提高制造业生产率,增加产品附加值,提高产品竞争力。首次证明交易成本下降10%,全要素生产率提高约0.5%,制造业全要素生产率提高约0.5%。印度经济学家(Handsda S K, 2001)实证研究印度1993年-1994年间投入产出表,计算前向后向拉姆斯姆林指数分析各部门间关联性,结论是生产部门对制造业前向后向联系利于经济增长,溢出效应显著。印度生产者服务对制造业效率的提高具有显著促进作用,而制造业作为生产者服务的主要需求者,其基础的巩固又将促进生产者服务业的进一步发展,从而实现了生产者服务业与制造业间产业互动的良性循环(Ban-ga 和 Goldar 2004)。

顾乃华(2005,2006)以制造业和服务业两部门为基础,从产业和企业层面,利用随机前沿生产函数模型,研究1992年-2002年中国服务业技术进步速度慢于制造业技术进步,服务业对制造业的技术外溢高于制造业对服务业的技术外溢。服务业对经济增长和就业具有导向作用。由于外包的作用、服务业对制造业生产率的外溢效应(顾乃华,2006)。

从生产业行业细分和区域角度,江静(2007)实证分析中国1998年-2004年中国生产业提升制造业效率的内在机理,提出生产业提高制造业生产效率,但研发产业有滞后性。有学者利用中国制造业28个行业1999年-2006年面板数据,分析生产业各行业对制造业、东部、中部、西部地区制造业及经济增长的影响(涂锦,2008;冯泰文,2009;席艳乐等,2012)。

采用动态最优化的方法,计算生产业的制造业的全要素生产率与制造业的增长率呈正比。选择Malaquist指数法,测算不同行业的生产业对制造业的全要素生产率的影响。实证分析制造业服务外包对服务业产出、生产率、经济增长、劳动力转移的影响(原毅军等2009)。关系性潜入生产通过商业模式创新实现潜在规模经济;结构性潜入生产效率提升,需要社会分工技术、社会环境和人力资本等综合因素(刘明宇2010)。基于产业链视角,从价值链、产业链角度把生产业与制造业分别研究(魏江、周丹2010)。引入地理距离、政策环境、工业企业整合价值链分析生产业与制造业的互动效应(顾乃华2010)。

利用1987年-2007年间投入产出表,利用完全需求需求、产业间联系指数、直接需求系数、出口诱发系数,计算产业关联度,生产者服务业与制造业的中间投入需求关系,制造业出口的生产者服务(彭水军、李虹静2014)。

通过计算德国物流业的影响力系数、感应力系数、中间投入率和中国物流业中间需求率,物流业对制造业的直接消耗系数,分析中德两国物流业、制造业产业关联现状、互动程度、融合均衡度。以德国为例分析德国物流业和制造业互动发展经验(杨依杭、鞠颂东,2015)。

三、发展对策

新一轮科技革命、产业变革,信息网络技术的广泛应用,我国产业升级变革的方向:智能制造、柔性制造和网络制造。金融服务产品的创新:供应链金融+互联网;电子商务发展,电子数据交换等新兴网络技术发展,提高供应链管理水平。商务服务业和市场营销服务的重要途径是基于网络技术和网络营销、商业智能和手机移动支付。网络营销和商业智能互联网、技术创新结合推动生产业发展,新兴信息网络技术的应用,发展新兴生产业态。当前生产业新模式有:互联网与工业融合创新,生产业增长点和生产业新业态。

发展高端生产业,增加产业附加值。优化产业价值链,充分发挥物流、营销、环保等方面的作用。

鼓励创新驱动生产业发展。创新驱动产业发展的思路,鼓励企业发展新兴生产业态,实现专业化的生产业体系,生产业解决就业,结构调整,促进经济发展。

“互联网+”促进生产业发展,经济结构转型的新动力,促进服务业发展成中国的核心竞争力。“互联网+”生产业与制造业融合发展的途径是制造业服务化与服务业制造化,一致的观点是制造业转型升级的路径制造业服务化,以服务为导向,向全球价值链的上游发展,由制造产品向提供服务转型。我国信息技术、通讯设备、装备制造、智能设备服务化的水平比较高。

参考文献:

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[7]毛艳华,李敬子.中国服务业出口的本地市场效应研究.

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[10]司增绰.需求供给结构、产业链构成与传统流通业创新[J].经济管理,2015(2).

互联网在制造业中的应用范文第5篇

中国物联网发展现状

近年来,在国家政策的大力扶持和业内企业的不断努力下,中国物联网产业持续良好发展势头。中国物联网已初步形成了完整的产业体系,具备了一定的技术、产业和应用基础,在人口红利逐渐消失,人力成本快速上升的当前,物联网技术的应用是解决人力成本、提升运营效率的有效方式。

据工业和信息化部数据,2014年中国整个物联网的销售收入达到6000亿元以上。近几年我国物联网产业发展的综合增长率达到了30%以上,充分体现了其强劲的发展势头。尤其是智能制造领域的工业物联网以及智能交通领域的车联网,市场前景良好,增长速度不断攀升。据统计估算,中国M2M连接数在2014年已突破7300万,同比增长46%,占全球M2M连接数的30%,继续保持全球第一大市场地位,未来中国M2M规模将继续扩大,2020年预计达到3.5亿,全球占比将达36%。

在应用发展方面,物联网已在中国公共安全、民航、交通、环境监测、智能电网、农业等行业得到初步规模性应用,部分产品已打入国际市场,如智能交通中的磁敏传感节点已布设在美国旧金山的公路上;中高速图传传感网设备销往欧洲,并已安装于警用直升机;周界防入侵系统水平处于国际领先地位。智能家居、智能医疗等面向个人用户的应用已初步展开。

总体而言,中国的物联网产业发展呈现以下几个特征:

其一,物联网产业在中国还是处于前期的概念导入期和产业链逐步形成阶段,没有成熟的技术标准和完善的技术体系,整体产业处于酝酿阶段。此前,RFID市场一直期望在物流零售等领域取得突破,但是由于涉及的产业链过长,产业组织过于复杂,交易成本过高,产业规模有限,成本难于降低等问题使得整体市场成长较为缓慢。但从长期来看,中国物联网产业发展具有较大的潜力。埃森哲的研究显示,中国还能进一步扩大物联网的影响。通过进行定向投资和其他类似计划提供支持,提高本国吸收物联网技术的能力,各行业还将产生巨大的附加值。以制造业为例,在中国当前政策和投资趋势的推动下,未来15年,物联网在制造业就可创造1960亿美元的累计GDP。如果进一步扩大物联网的影响力,中国制造业的经济价值将跃升至7360亿美元,增加276%。

其二,政策导向对中国物联网发展的影响显著。多层面的政策投入成为推动现阶段中国物联网产业发展的最强动力。如果说国外物联网产业发展属于“市场驱动型”,国内更贴近“政策驱动型”。自2009年8月总理提出“感知中国”以来,物联网被正式列为国家五大新兴战略性产业之一,写入“政府工作报告”,物联网在中国受到了全社会极大的关注。2015年之后,中国政府启动“中国制造2025”战略,以提高制造业竞争力。“中国制造2025”旨在将中国转变为制造业强国,提高中国在全球制造业价值链中的地位,通过将生产流程与互联网相整合,使制造业变得更加环保、智能和优质。此外,中国政府还在推动“互联网+”战略,整合移动互联网、云计算、大数据和物联网等技术,促进信息技术和智能技术的广泛应用。可以预见,未来中长期内,物联网将成为国家推进信息化工作的重点,政策支持力度可望继续加大。

其三,在政府政策推动下,中国物联网发展遵循从公共管理和服务市场,到企业、行业应用市场,再到个人家庭市场逐步发展的路径推进。物联网概念提出以后,面向具有迫切需求的公共管理和服务领域,以政府应用示范项目带动物联网市场的启动将是必要之举。进而随着公共管理和服务市场应用解决方案的不断成熟、企业集聚、技术的不断整合和提升逐步形成比较完整的物联网产业链,从而将可以带动各行业大型企业的应用市场。

其四,物联网产业体系相对完善,物联网及传感器产业集聚发展效应凸显,众多产业发展平台初步形成。我国已经形成涵盖感知制造、网络制造、软件与信息处理、网络与应用服务等门类的相对齐全的物联网产业体系,产业规模不断扩大,已经形成环渤海、长三角、珠三角,以及中西部地区四大区域集聚发展的空间布局,呈现出高端要素集聚发展的态势。在企业发展方面,大企业的物联网平台已基本成型,小企业加入大企业的生态圈,借力大平台的态势出现。随着应用的落地与可挖掘数据的逐渐积累,物联网产业的价值开始显现。在信息技术企业引领下,物联网与新兴技术协同发展,创新企业和创新产品不断涌现,金融资本竞相追逐。

其五,中国现阶段物联网产业发展仍是重点关注技术突破,自主MEMS传感器产品的研发及产业化仍是物联网产业发展的主要方向。物联网等新兴产业的迅速兴起使得传感器的地位不断提升,成为世界各国抢占发展先机的一个重要领域。中国亦将传感器产业作为战略性新兴产业的重要发展方向。2015年3月,国务院总理提出实施“中国制造2025”,要求以智能制造为主攻方向,传感器作为实现制造设备和工厂智能化的前提,其重要性和迫切性提升到前所未有的高度。在政策扶持和市场应用的推动下,国内传感器市场规模迅速增长。从2010年的397亿元上升至2014年的865亿元,年均增长率达21.4%。据估计,未来几年,在可穿戴设备、物联网、汽车和医疗等领域的传感器的增速将高于全球平均水平,并有望在2020年超过3000亿元。

中国物联网发展存在的问题