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专家为智能制造理性发展献策---《中国化工报》 时间:2019-04-17 来源:未知 点击量:

 

        中国化工报 第27届中国西部国际装备制造业博览会近日在西安闭幕,为期4天的展会吸引了国内外数百家装备制造商参展。同期,还举办了中国西部制造智能发展论坛、中国西部工业信息化发展论坛、工业互联网技术及应用研讨会等系列活动。中国化工报记者采访获悉,面对近年来快速发展的大数据、云计算、人工智能等新型信息技术,专家呼吁,企业应积极理性地发展智能制造,从精益生产管理、数字化改造等基础工作扎实补好“课”,并与实体经济深度融合。

三种基本范式并行推进

        国家制造强国建设战略咨询委员会委员、工信部智能制造专家委员会副主任、中国工程院制造业研究室主任屈贤明说,智能制造在长期实践演化中形成了许多不同的范式,包括精益生产、柔性制造、并行工程、敏捷制造、数字化制造、计算机集成制造、网络化制造、云制造、智能化制造等,给企业推进智能升级造成了困扰。
 
        屈贤明认为,目前有三种智能制造基本范式,即数字化制造、数字化网络化制造——互联网+制造,以及数字化网络化智能化制造——新一代智能制造。如果说数字化制造主要是解决企业“围墙”内的问题,那么数字化网络化制造就是从产品向以用户为中心转型,实现产业链从产品向服务延伸,也就是解决企业“围墙”外的问题。而数字化网络化智能化制造是“人工智能+数字化网络化制造”,具备了认知学习能力,是真正意义上的智能制造。
 
        “目前,我国大多数企业还没有完成数字化制造转型,必须踏踏实实完成数字化改造‘补课’,夯实智能制造发展的基础。”屈贤明表示,与西方发达国家数字化、网络化、智能化“串联式”的发展过程不同,中国应采取这三种智能制造基本范式的“并行推进、融合发展”的创新技术路线,实现弯道超车。

智能制造亟待补短板

        据了解,目前我国数字化制造在汽车、石化、家电等行业应用范围较广。尤其是生产自动化水平较高的石油和化工行业,从数字化发展到智能化优势明显。数字化网络化制造进入试点示范阶段,少数基础好的企业已有能力向新一代智能制造探索和冲击。比如浙江宁波287家石化企业中,进行数字化改造的占比达90%。
 
        “虽然大数据、云计算、人工智能炒得很热,但大多停留在概念炒作上,因此企业不能盲目追求高自动化、智能化及无人化。”屈贤明提醒说,我国智能制造仍存在不少短板,比如核心软硬件供给能力严重不足,服务平台建设有待加强,智能制造人才供应存在短板,系统解决方案供应商仍需加快培育,中小企业智能化改造步履艰难。
 
        工业互联网是新一代信息通讯技术与先进制造业深度融合形成的新兴业态与应用模式,是满足智能制造必不可少的基础平台。西安市工信局电子信息与软件服务业处处长薛铁英表示,我国工业互联网存在设备连接能力不足、数据分析能力不足、解决方案能力不足、生态构建能力不足、安全保障能力不足等问题。
 
        “目前中国正在实施的数字工厂项目在所有数字工厂项目的占比仅为25%,数字化工厂所占比例为欧美的一半左右,远低于美国的54%。我国大部分主要数字工厂还在计划阶段。”西安工程大学计算机科学学院院长薛涛认为,我国智能制造在4个方面亟待改善,一是智能互联,装备的智能化水平较低;二是信息整合,整体工业信息化水平仍落后;三是数据决策,通过分布式分析和决策的算法和系统来优化生产设备和流程,但数据分析能力仍处于追赶阶段;四是智能机器及人工协作技术的普及程度有待提高。

互联网+产业融合成趋势

        国家工业信息化安全发展研究中心系统所主任周剑表示,互联网、大数据、人工智能与实体经济的深度融合是当前的主要任务,要通过制造业与互联网融合发展工业互联网,这是数字化向网络化、智能化过渡阶段的关键。从全球工业互联网平台应用现状来看,目前应用领域主要是设备及产品管理、业务和运营优化,包括设备状态监测、故障诊断、预测性维护、远程运维、生产制造优化、设计优化等,主要分布在机械、能源、石化、轻工等行业。
 
        陕西煤业化工集团信息中心负责人介绍,为推进智能化与产业充分融合,陕煤集团将发展“互联网+产业”,构建产业发展生态圈。比如“互联网+创新”打造西部煤化创新众筹平台,“互联网+大物流”构建西部大物流平台,“互联网+工业品电商”建设西部工业品电商平台,做西部工业的“阿里巴巴”,“互联网+金融”整合支付、P2P、众筹业务线。陕煤集团还制订了全面实现“生产智能化、运营精细化、管理标准化、决策科学化”四化合一的“智慧陕煤”目标,驱动决策由经验型向科学型转变,管理方式由粗放式向精细化转变,生产由数字化向智能化转变。
 
        薛涛认为,大数据智能决策非常重要,比如石化企业原材料和产品价格每天在变,要不要生产?生产什么样的产品组合?交货期如何确定?而基于大数据的智能制造平台还可实现制造全景信息共享,比如设备运行状态、物料配送、生产统计、工艺指导、质量监控、产品发运物流等生产全过程,可通过该平台实时管控,从“黑箱”走向透明化。
 
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