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辽宁先进装备制造业实施“智能制造”的六大关键性任务

来源:中机院  时间:2021-09-27  点击:
  辽宁先进装备制造业实施“智能制造”的六大关键性任务:第一,建成省内优势产业的工业互联网基础设施典型工程;第二,在代表性制造行业探索出可复制、可推广的企业数字化、智能化升级改造的通用技术路线图和有效途径

  辽宁先进装备制造业实施“智能制造”的六大关键性任务:
 
  第一,建成省内优势产业的工业互联网基础设施典型工程。首先,选择典型的省内优势产业作为代表,加快基础共性、关键技术、典型应用等工业互联网标准体系的研制,建成覆盖全产业链的特色型产业工业互联网云平台和平台服务;其次,推动知识图谱、基础工艺、控制方法、运行机理等工业知识的软件化、模型化,建设提升全产业链的数据汇聚、分析、应用能力 ,打 造 行 业 工 业 互 联 网 大 数 据 中 心 及 数 据 综 合服务。
 
  第二,在代表性制造行业探索出可复制、可推广的企业数字化、智能化升级改造的通用技术路线图和有效途径。首先,加大省级、市级、行业级的统筹协调力度,对前瞻性问题、战略性问题、综合性难题发挥协同、指导和引领作用,确保各项工作落实到位;其次,破解企业、行业向智能制造升级的资金困难,拓宽资金来源渠道和途径,加大金融、财政、税收政策的改革创新,增强政府资金扶持,鼓励资本市场利用信用债券、知识产权估值、动产质押等金融产品和金融服务创新,强化对智能制造产业圈的个性化、精准化支持;最后,建设运营“产业人才大数据平台”,定期发布工业互联网领域人才需求预测,推动产学研联盟,深化落实校企联合培养、协作研发机制,构建工业互联网人才支撑体系,为行业持续发展提供人才保障。
 
  第 三 ,在 数 字 化 基 础 较 好 的 产 业 基 本 形 成 云 平台 、大 数 据 、人 工 智 能 技 术 支 撑 下 的 智 能 制 造 新 模式。首先,全面推动“老字号”、“原字号”的龙头和骨干企业实现企业内部网络上的数字企业级的智能制造生产和经营模式,实现辽宁省制造业在广度上的智能制造,形成产业内、企业内智能制造的标准化建设体系,为发挥产业链的带动作用和示范作用奠定基础;其次,加强平台设备接入、应用开发等支持能力,突破研发、生产、管理等基础工业 APP 软件云化迁移,支持“老字号”、“原字号”、“新字号”的龙头和骨干企业基于工业互联网云平台的广泛连接,带动产业链上下游中小企业业务系统云端迁移;最后,汇聚设备、技术、数据、模型、知识等资源,打造贯通数字孪生供应链、覆盖多领域的网络化资源和服务配置体系,发展协同设计、众包众创、共享制造、分布式制造等生态圈式智能制造模式,发挥引领示范作用。
 
  第四,基本构建出企业智能化、行业数字化的评价方法和评价体系,能够进行相关评价并指导企业、行业进行完善性工作。首先,组建省级的智能制造评价指导专家组,专家组成员由政府、高校、企业的相关技术人员组成并定期进行轮换,技术人员要覆盖数控硬件、工业 APP 软件、互联网工程、大数据采集和分析、供应链管理工程、物流工程、物联网工程、金融工程以及被评价企业或行业等专业领域;其次,评价指标体系应该分别针对企业智能化、行业数字化两个层面,并且要兼顾硬件设施、软件环境、业务协同、人机协同、大数据服务等具体的智能制造生态圈场景。
 
  第五,以“新基建”打造智能制造的硬件环境,以培育在“新动能”塑造推动智能制造创新机制,深化行政管理体制改革,真正发挥市场在资源配置中的决定性作用,为新经济开辟新的发展空间。各级政府进一步优化公共服务、创新行政管理,促进制度创新与技术创新的融合互动,提升行政审批、法规调整、政策支持、标准规范、资源开放等方面政府服务的科学性、灵活性和针对性。如实现“政务云”建设,省市两级业务系统上云率达到 100%;培育数据要素市场机制,建成各类有效的政府数据共享交换平台,建设省内重点行业的数据库;加快法规、政策、标准等宏观软环境的动态调整,严格地方标准管理,逐步建立政府主导制定的标准与市场自主制定的标准相协调的动态响应机制等。
 
  第六,推动产学研联盟,深化落实校企联合培养、协作研发机制,构建工业互联网人才支撑体系,增加复合型人才储备。首先,针对辽宁省重点产业,围绕工业互联网赋能制造业发展需求,加大智能制造领域高端、复合型人才引进力度,依托国家重大人才工程和辽宁省高层次人才特殊支持计划,引进一批领军人才,搭建工业互联网专家智库;其次,加强高校、研究院所与企业合作,依托优势高校与行业重点企业,建设一批工业互联网、数控装备应用、智能企业管理等领域的各层次专业技术人才培养和实训基地,对重点行业、关键技术环节、通用智能运维控制等岗位专项培训专业技术研发与应用人员;最后,引导本地高校调整完善学科专业建设体系和人才培养评价体系,支持校企合作开展工业互联网应用人才的“订单式”培养,实现专业人才的长线供应,实现企业和人才的精准匹配。(作者:孟 亮、梁莹莹、王 宇)
 
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