“Kaiyun·yunkai(中国)官方网站”制造业数字化转型的难点与对策

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简介：中公时事政治频道改版国内国际时事政治热点，并获取时事政治热点、时政模拟题、时事大事记及时事政治热点汇总等。今天我们注目--时政热点：制造业数字化转型的难题与对策。作者：国务院发展研究中心创意发展研究部研究室主任、研究员 沈恒超随着新一代科技革命和产业变革潮涌，更加多的国家把发展数字经济作为推展经济快速增长的重要途径。其中，大力增进新一代信息技术和制造业深度融合，大力发展先进设备生产和智能生产，是各国广泛采行的最重要措施。

我国制造业规模可观、体系完善，但大而较强问题引人注目。特别是在是传统制造业，自主创新能力不强劲，生产管理效率较低。在我国制造业低成本优势逐步弱化的背景下，必需着力提升产品品质和生产管理效率，重塑竞争优势，数字化转型正是提高制造业竞争力的重要途径。

当前，须要更佳迎合数字经济发展趋势，解决问题好制造业数字化转型进程中的难题问题，贯彻推展制造业高质量发展。我国制造业数字化水平明显提高数字经济是时隔农业经济、工业经济之后新的经济形态，它以数据资源为最重要生产要素，以数字化转型为最重要推动力。

目前，更加多的国家把发展数字经济作为推展经济快速增长的重要途径，大力推展新一代信息技术和制造业深度融合、大力发展先进设备生产和智能生产。数字化转型也是我国制造业提升产品质量和生产管理效率的重要途径。

虽然我国制造业发展获得了长足进步，但现实地看，大部分制造业企业仍正处于较低发展阶段。在此基础上的制造业数字化转型，既还包括企业展开信息化(数字化)改建，也还包括少数早已有基础有实力的企业将大数据、人工智能等技术深度应用于供应、生产、销售、服务等环节，转入网络化、智能化发展阶段。

近年来，为增进还包括传统制造业在内的制造业转型升级，我国不断完善制度环境，实施了一系列战略规划和政策措施，推展我国制造业数字化水平大大提高，处在产业发展前沿的工业互联网应用于也在大大扩展。国务院印发《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》等，对制造业数字化转型展开了全面部署;工业和信息化部、财政部等部门陆续印发《智能生产发展规划(2016-2020年)》《工业互联网发展行动计划(2018-2020年)》等，具体了制造业数字化转型的明确目标和重点任务。这些文件就技术研发、成果应用于、重点领域突破以及金融、财税、人才、基础设施、质量基础、信息安全、服务平台等方面得出了反对政策与措施，充分发挥了卓有成效的推展和促进作用。与此同时，我国信息化、工业化发展水平也持续上升，但数字化转型仍须要涡轮。

工业和信息化部公布的《中国两化融合发展数据地图(2017)》表明，研发、生产、营销等环节的数字化指标值较高，构建网络、智能协同指标值较低，解释制造业数字化改建进展较慢，但在网络化、智能化方面的数字化转型进展仍然较快。有一点注目的是，我国工业互联网应用于规模正在很快不断扩大。工业互联网是制造业数字化转型的前沿技术应用于，发展工业互联网早已沦为各主要工业强国守住制造业竞争制高点的联合自由选择。工业互联网技术主要应用于在产品开发、生产管理、产品服务等环节。

工业互联网的主要应用于模式和场景可概括为以下四类：一是智能产品开发与大规模个性化自定义;二是智能化生产和管理;三是智能化售后服务;四是产业链协同。在产品开发和服务环节应用于工业互联网技术的企业，一般致力于研发智能产品，获取智能电子货币服务;在生产管理环节应用于工业互联网技术的企业，一般主攻发展数字工厂、智能工厂。从调研情况看，我国在产品和服务环节应用于工业互联网技术的企业，相比之下少于在生产管理环节应用于工业互联网技术的企业。

还要看见，工业互联网平台为制造业数字化转型获取了服务和承托。工业互联网平台可以分成标准化平台、行业平台、专业平台，它们都可以必要为用户获取服务，但更加多的情况是：标准化平台为行业平台获取服务，行业平台为专业平台获取服务，专业平台为用户获取服务。目前，我国有数一批工业互联网平台构建了规模化商用。数字化转型面对诸多难题尽管我国制造业数字化转型早已获得了一定效益，但妨碍行业发展的难题问题仍然不少。

一是缺少权威的数据标准。制造业企业每天产生和利用大量数据，比如，经营管理数据、设备运营数据、外部市场数据等。

但是，工业设备种类多样、应用于场景更为简单，有所不同环境有有所不同的工业协议，数据格式差异较小，不统一标准就无法相容，也无法转化成为简单的资源。目前，我国有数全国信息技术标准化技术委员会、智能生产综合标准化工作组、工业互联网产业联盟等多个专门从事涉及标准研发的机构，制订了《国家智能生产标准体系建设指南(2018年版)》《工业互联网标准体系框架(版本1.0)》等文件，但明确标准的研制和推展工作刚启动，市场接受度还过于低。二是数据安全尚待确保。

工业数据的安全性拒绝远高于消费数据。工业数据涵括设备、产品、运营、用户等多个方面，在收集、存储和应用于过程中一旦泄漏，不会给企业和用户带给相当严重的安全隐患。

数据如果被伪造，有可能造成生产过程再次发生恐慌，甚至不会威胁城市安全性、人身安全、关键基础设施安全性乃至国家安全性。目前，各种信息盗取、伪造手段层出不穷，全然依赖技术无法保证数据安全，涉及惩罚措施亦不做到，无法给数据盗取、伪造者充足的威慑。三是数据对外开放与分享水平尚需提升。随着数字经济发展，企业对外部数据的市场需求呈现出大大下降的趋势，还包括产业链上下游企业信息、政府监管信息、公民基础信息等，将这些数据资源展开有效地统合才能产生应用于价值，但前提是这些数据需要被取得。

目前，政府、事业单位等公共部门的数据仍正处于内部统合阶段，对社会公开发表尚需时日。在社会数据方面，对哪些数据可以收集并公用、哪些数据能收集但必需分享、哪些数据无法收集还缺少详尽规定。四是核心关键技术能力严重不足，信息基础设施和制造业数字化转型的基础比较脆弱。

当前，关键工业软件、底层操作系统、嵌入式芯片、开发工具等技术领域基本被国外独占;我国需要生产的工业传感器与掌控产品大多集中于在低端市场;控制系统、平台数据采集开发工具等领域的专利多为外围应用于类，缺乏核心专利。此外，虽然我国信息基础设施供给能力明显强化，但发展不均衡对立仍然引人注目。

以上这些都在一定程度上制约了制造业数字化转型的进程。推展转型须要更进一步提高发展环境数字化转型是制造业自身发展的现实必须，这一进程中遭遇的多数问题不应由市场解决问题，市场也有能力解决问题。

但是，发展环境的提高必须政府的大力推展，在这方面要更佳充分发挥政府起到。完备反对希望政策，增进制造业数字化改建。

通过技术改造贷款贴息、迁往补助金、职工移往补助金、加快保险费、产业引领基金投资等方式反对和希望企业展开数字化改建;通过政府出售服务等方式希望中小企业与服务平台合作，引领中小企业通过上云提高数字化水平;通过试点样板，培育工业互联网平台，希望、反对优势企业提升工业互联网应用于水平，推展网络化协同生产、服务型生产、大规模个性化自定义等新模式、新的业态。推展工业数据标准制订与应用于，增进数据的对外开放分享。引领行业的组织、企业研究制订工业数据的行业标准、团体标准、企业标准。

辨别现有国家标准，主动将成熟期的行业标准、团体标准下降为国家标准。强化标准体系与证书接纳、检验检测体系的交会，增进标准应用于。减缓公共数据对外开放进程，增进数据资源的高效利用。建立健全社会数据采集、存储、交易等制度，确保数据有序、规范应用于。

强化数据安全维护体系建设。增强工业数据和个人信息维护，具体数据在用于、流通过程中的提供者和使用者的安全性维护责任与义务;强化数据安全检查、监督执法人员，提升惩罚力度，强化威慑力;严厉打击不正当竞争和违法行为，如欺诈信息诈骗、挪用个人信息等，引领、推展行业协会等社会的组织强化自律。强化核心技术研制成功，夯实技术基础。增大对通信、网络、人工智能、核心器件、基础软件等领域的技术研发资助力度，强化底层操作系统、嵌入式芯片、嵌入式、工业大数据、核心工业软件、工业传感器等核心技术研制成功。

减少企业联合的科研项目数量。完备政府订购制度，增大订购力度，从市场需求外侧夹住技术发展，协助新技术、新产品转入市场。环绕制造业数字化转型拒绝，强化信息基础设施承托能力。适应环境数字经济发展对信息基础设施的拒绝，现有信息基础设施仍须要强化广泛服务。

与此同时，数字工厂、智能工厂对信息基础设施的拒绝远高于消费互联网，基于具体市场需求和应用于场景的5G建设在工业领域可以必要减缓。强化国际合作，提高国际影响力。

当前，美国、德国正在合作探究工业互联网参照架构(IIRA)和工业4.0参照架构模型(RAMI4.0)的一致性，最后有可能构成统一的架构。我国不应充分发挥产业门类齐全、市场规模大、数据资源非常丰富等优势，寻求与其他国家的了解合作，并引领行业的组织在国际合作方面更进一步发挥作用。

统筹规划，与再就业培训、社会保障体系有机融合。制造业数字化转型将大幅提高企业的智能化水平、增加普通就业机会。同时，旧有的科学知识、技能无法适应环境数字工厂、智能工厂拒绝的劳动者也无法适应环境数字化的服务业的拒绝。

对于有可能经常出现的新情况，涉及部门须要尽早谋划、作好预案，通过技能培训、获取公益性岗位等消弭低收入压力，同时贯彻充分发挥社会保障体系的起到。更加多涉及信息请求采访中公时事政治[正当理由声明]本文源于网络刊登，专供自学交流用于，不包含商业目的。

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