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    两化融合步入制造业数字化转型新阶段.docx

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    两化融合步入制造业数字化转型新阶段.docx

    制造业数字化转型是两化融合的新特征、新模式从发展理念看,新冠肺炎疫情倒逼制造主体从“被动转型”向“主动转型”转变。2020年初新冠肺炎疫情暴发后,我国制造业遭受较大冲击,一季度增加值同比下降10.2%,不少制造企业面临生死存亡的严峻考验。与此同时,一些有基础的制造企业主动寻求“数字突围”,把疫情当做新技术的“试验场”、新模式的“练兵场”、新业态的“培育场”,积极推动数字化转型,通过远程协同办公、电子商务、无人制造、共享员工等方式快速实现复工复产,有效应对疫情带来的影响。世界经济论坛发布的第四次工业革命对供应链的影响白皮书曾指出,数字化转型使制造企业成本降低17.6%、营收增加22.6%,使物流服务业成本降低34.2%、营收增加33.6%。经“新冠”一役,越来越多的制造企业直观、深切感受到数字化转型带来的显著优势,不再踌躇于“要不要”转型,而是更加深入地思考“转什么”、“怎么转”。需要强调的是,数字化转型是一项系统工程,不能局限于疫情防控中所取得的点滴成就,更要从战略层面谋划与发展基础适配的转型路径、方法和模式,从而推动实现全局优化和系统升级。从生产要素看,数字化转型促进制造资源配置范围从传统要素向数据要素拓展。土地、资本、劳动力是传统工业经济发展不可或缺的生产要素,正面临土地约束趋紧、资金投入产出率不高、劳动力结构性失衡等日益严峻的发展挑战。制造业数字化转型进程中,网络全面普及、计算无处不在、要素广泛连接,由此产生源源不断的数据,日益成为工业经济全要素生产率提升的新动力源。数字化转型以数据流带动资金流、人才流、物资流,不断突破地域、组织、技术边界,促进制造资源配置从单点优化向多点优化演进,从局部优化到全局优化演进,从静态优化向动态优化演进,全面提升资源配置的效率和水平。同时,数据具有可复制性强、迭代速度快、复用价值高、无限增长和供给等禀赋,数据规模愈大、维度愈多,数据边际价值不减反而成倍增加,能够打破传统要素有限供给束缚,为制造业高质量发展提供了充分的要素支持。从价值创造看,数字化转型推动制造价值链重心从“提质增效”向“开放共享”转移。在传统封闭的工业技术体系下,制造业价值创造以产品为中心,关注的是产品质量和制造效率的提升。数字化转型帮助打通制造全要素、全环节、全流程数据链,推动产品与服务、硬件与软件、应用与平台趋向交融,促进产业链各环节及不同产业链的跨界融合,搭建形成信息互通、资源共享、能力协同、开放合作的价值共创生态圈。基于此生态,企业更精准定义用户需求、更大范围动态配置资源、更高效提供个性化服务,实现远程诊断维护、全生命周期管理、总集成总承包、精准供应链管理等新模式新服务发展。基于此生态,企业与员工、客户、供应商、合作伙伴等利益相关者更加紧密互动,共享技术、资源和能力,实现以产业生态构建为核心的价值创造机制、模式和路径变革,围绕数字化转型底层技术、标准和专利掌控权的竞争将更为激烈。从组织变革看,数字化转型加速产业组织从金字塔静态管理向扁平化动态管理转变。数字技术构建形成泛在、及时、准确的信息交互方式,大幅降低信息、评价、决策、监督、违约等交易成本,引发产业组织形态、流程、机制和主体的深刻变化。扁平化组织加速形成,破除企业自上而下垂直高耸的管理架构,增加管理幅度,精简管理流程,缩短最高决策层到一线员工之间的距离,通过管理幅度的增加与分权,充分为个体赋能。柔性化组织加速形成,促进多品种、小批量、按需定制的灵活制造发展,形成基于市场需求、环境变化和项目任务快速建立工作团队的机制,通过客户需求充分理解、传递提供高效服务。无边界化组织加速形成,基于跨行业、跨领域、跨主体的产业链平台,推动创新主体广泛参与协作,不再受既定的组织边界束缚,充分激发个体创新潜能。从生态建设看,数字化转型助力产业链从“内循环”向国内国际双向循环升级。受新冠肺炎疫情影响,我国国际产业链和供应链安全压力口益增加,上游断供和部分外贸撤单等都给产业链、供应链带来极大冲击。部分企业依托数字化平台,对市场需求、生产能力、产业链配套等情况进行监测预警,以保障重点产业链为抓手,推动国内上下游、产供销、中小微企业协同,对于可能停产断供的关键环节,提前组织柔性转产和产能共享,以数字化转型畅通产业链“内循环”,有效保障供应链完整。面对外部环境变化和疫情冲击,依托开放式、协同化、网络化平台建设,能够全面整合国际市场和全球产业链供应链资源,在确保产业链主导权的前提下,基于产业“内循环”聚焦具有优势的产品生产,基于平台进行上游供给全球采购,补充“外循环”缺失链条,实现国内国际双循环相互促进、协同运行、良性互动的发展格局。制造业数字化转型呈现新内容、新趋势“5G+云数智链”融合重构,筑牢数字化转型新基础。数字化转型与5G、云计算、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术深度融合,形成以“5G网络为入口、云计算平台为支撑、数据融通为核心、智能应用为关键、可信环境为保障、轻量服务为特色”的基础架构,助力企业单环节数字化应用向全要素、全流程、全链条的优化重构升级。新一代基础架构及应用正在重塑ICT产业新格局,竞争重点从技术产品本身向生态系统构建转移,数字化服务商将围绕边缘智能、数字挛生、智能决策等融合性技术推进联合攻关,基于平台纵向整合产业链供应链,横向整合跨系统、跨领域、跨平台资源和合作伙伴,发展体系化、综合性解决方案。工业数据价值大量释放,激发数字化转型新活力。工业数据贯穿于制造全过程、全产业链、产品全生命周期,通过端到端的流通共享构建“感知洞察-评估-响应”闭环机制,支持实现设备精准控制自执行、企业智慧决策自优化和产业链协同自适应。工业数据融入设备,将设备运行状态“透明化”,有助于设备故障诊断和运行优化。工业数据融入研发、生产、管理、服务等各个环节,支持基于内部数据协同的流程优化,提升组织运行效率。工业数据融入产业链上下游,促进企业间信息交互,催生共享制造、供应链金融等新服务新业态。随着工业数据应用深化,数据资源掌控的多寡及数据管理能力的优劣将成为衡量企业软实力和竞争力水平的重要标志,以战略、治理、架构、标准、质量、安全、应用、生存周期等核心内容的数据管理能力建设将关系着企业发展的未来。工业互联网平台深度渗透,壮大数字化转型新动能。工业互联网平台全面整合“服务商+开发者+用户”资源,推动工业知识生产与扩散,助力构建数字化创新生态,赋能数字化转型迭代升级。在知识创新层面,工业互联网平台通过软件等技术将行业原理、基础工艺、业务流程、专家经验等共性技术知识代码化、组件化、模型化,促进工业知识的复用、共享和价值再造。在协同创新层面,工业互联网平台支撑创新资源要素的泛在连接、弹性供给和高效配置,促使创新协作在时空上交叉、重组和优化,实现创新主体多元化、创新流程并行化、创新体系开放化,提升协同研发效率和融合创新水平。在应用创新层面,工业互联网平台环境中的技术和产品研发者不再是唯一的创新发起者,而是用户共同参与创新,形成技术产品应用多方合作、相互促进、快速迭代的创新机制。数字季生应用加快落地,引领数字化转型迈向“工业智能”新方向。数字挛生运用数据科学手段,基于建模仿真构建生产制造物理实体与业务流程虚拟运营的精准映射关系,促进物理生产与数字制造的互联、互通、互操作,赋予制造系统动态感知、敏捷分析、全局优化、智能决策的强大能力。数字李生应用于研发,基于数字样机推动产品结构和性能的智能仿真、虚拟试验、交互体验和学习优化,大幅缩短研发周期。数字字生应用于生产,基于模拟生产制定实施计划排产最优方案,有效提高产品交付速度。据Gartner预测,到2020年,互联传感器与端点将超200亿个、数字挛生将服务于数十亿个物件。随着时间的推移,数字挛生应用将逐步向管理、服务等环节渗透,促进从设备级、车间级到产业链级的全向度突破,助力实现“工业智能工下一步发展建议举旗定向,部署数字化转型总体战略。以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,贯彻落实党的十九大精神和发展数字经济相关部署,顺应数字化转型趋势,研究编制推动制造业数字化转型的战略规划和实施路线图,促进工业化与信息化在更广范围、更深程度、更高水平上实现融合发展。把握新一代信息技术在不同行业、环节、领域的扩散规律和融合模式,加强系统布局,针对不同企业、行业、区域数字化转型基础、阶段和水平差异性,构建方法科学、机制灵活、政策精准的推进政策体系。鼓励创新,充分发挥企业转型主体作用。制造企业是数字化转型的需求方,也是数字化转型的推动者。要突出企业主体地位,支持大企业加快探索新一代信息技术创新应用,加强工业数据、工业互联网、数字学生等各类应用场景建设,主动加快组织变革、业务创新和流程再造,引领研发、生产、管理、服务等关键环节的数字化转型,实现创新网络开放化、生产方式智能化、产品服务个性化、组织边界弹性化、价值体系生态化。鼓励中小企业以管理、服务数字化为起点,推动业务系统上云上平台,探索基于产业链平台的模式创新和服务创新路径,先易后难地推动数字化能力提升。开放合作,增强数字化转型发展合力。数字化转型不是一蹴而就,需充分调动政企产学研各界,举全社会之力共同推动。引导大型制造企业、互联网企业联合搭建数字化转型服务平台,持续丰富架构设计、工具模型、数据运营等服务。引导产业联盟、行业协会和科研机构等整合资源,围绕数字化转型开展需求征集、案例推广、经验交流、产品交易等活动,完善面向数字化转型的政策咨询、智力支持、标准制定、人才培训等公共服务。依托第三方咨询机构围绕数字化转型战略、路径、策略等决策需求,研究发布数字化转型发展路线图和发展指南,为行业、企业数字化转型提供指引。引导金融机构探索新型融资新服务,构建企业信用监测、产能对接、大数据风控等服务体系,为数字化转型提供充分的资金支持。

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