四大关键词解读智造产业发展现状

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发表于 2018-4-2 20:14:46 | 显示全部楼层 |阅读模式
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工信部、财政部8日印发《智能制造发展规划(2016-2020年)》,提出到2020年,智能制造发展基础和支撑能力明显增强,传统制造业重点领域基本实现数字化制造。

  12月8日,中国经济信息社在南京发布“全球智能制造发展指数报告(2016)”,报告筛选出22个样本国家,其中我国名列第二梯队,是智能制造的“先进型”国家。该报告还指出,从发展格局来看,传统的制造业强国依然呈现较强的竞争实力,而亚洲等新兴经济体在世界工厂时代的积累也让他们呈现出较大的竞争优势。

  智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。推进智能制造,能够有效缩短数控机床产品研制周期,提高生产效率和产品质量,降低运营成本和资源能源消耗,加快发展智能制造,对于提高数控机床产业供给结构的适应性和灵活性、培育经济增长新能动都具有十分重要的意义。

  推进智能制造,能够有效缩短产品研制周期,提高生产效率和产品质量,降低运营成本和资源能源消耗。加快发展智能制造,对于提高我国制造业供给结构的适应性和灵活性、培育经济增长新动能具有重要意义。那么,我国的智能制造产业发展需要注意哪些关键点?

  关键词一:机器换人
  
  在当前制造业人力成本高、“用工荒”逢年初必至、企业处于转型艰难期等情境下,不少传统制造企业视“机器换人”为至宝,一些省市也对此给予了政策、资金、技术等方面大力支持,希望能以此促推数控机床、工业机器人、航空航天等传统制造业的更新换代进程。但事实上,“机器换人”“无人工厂”距离真正意义上的智能制造还相差甚远。
  
  其实,工业自动化只是智能制造的基础步骤,真正的智能制造则必须满足个性化定制需求、为企业提供整体解决方案的要求。日前,在世界智能制造大会上,德国弗劳恩霍夫协会董事霍尔格·科尔博士也指出:“中国发展智能制造产业所衍生的制造业升级绝不等同于“机器换人”。人拥有最高智能,任何时候都不该被忽略”。
  
  关键词二:大数据
  
  2016年,“智能制造”这个词的关注度一直在飙升。对我国而言,要实现智能制造最迫切需要解决的是什么呢?日前,在世界智能制造大会上,南京大学教授钱志新回答了这个问题。他指出,“智能制造的本质是数据的制造,但很多企业对数据的认知水平不足。得大数据者得智能制造之天下”。
  
  从互联网化到数据化再到数据社会化,数字化转型正成为势不可挡的热潮,颠覆和重塑各个行业。而大数据、物联网、云计算等新一代信息技术为数控机床、工业机器人等智能制造产业的快速发展与突破提供了必要条件。从全国看,目前大数据产业发展最好的三个地方是北京、深圳和杭州。对企业来说,数据中心的建设最不可或缺的是人才。因此,当务之急是要大力培养数据人才,包括首席数据官、数据总监、数据工程师等。
  
  关键词三:工业软件
  
  12月6日,在参数技术公司(PTC)2016年用户大会上,英诺维盛公司总经理、中国发明协会常务理事赵敏教授应邀做了题为《智能制造与软件定义制造》的主旨讲演。赵总以“三体智能模型”给出了软件定义制造的机理,指明了工业软件对智能制造的关键作用。他指出,工业的核心从来离不开制造。制造的定义伴随时代的变化有所调整,但是其核心内容一直没变。所谓制造,就是按照一定的方式方法,把原材料加工成为某种产品的过程。
  
  在谈及智能制造与工业软件的关系时,赵总指出,智能制造的发展离不开软件,智能制造的核心技术离不开软件,特别是工业软件。软件是实现智能互联的使能器,未来必将是万物互联。而实现万物互联的前提,是软件深入到社会的方方面面,进入到物理实体的每一个角落。未来,必然是网络泛在,软件泛在,数据泛在,知识泛在。人们可以像使用水、电、燃气一样,来使用网络,使用知识。而这一切的背后,都有软件的功劳和赋能。
  
  关键词四:人工智能

  “中国制造2025”、“互联网+”等行动对人工智能技术提出了重大需求,发展智能产业和智慧经济需要人工智能技术的持续创新。2016年,人工智能一直都深受大众关注,尤其是在谷歌用AlphaGo打败韩国棋手李世石以后,世界范围内都因为这一场“炫技广告”受到震撼。人工智能概念从1956年提出,至今历经了近60年的演进,已从单一功能设备向通用设备、单一场景到复杂场景、简单行为到复杂行为的逐渐发展。

  现阶段人工智能产品仍仅仅是辅助人类工作的工具,多表现为传统设备的升级版本,如智能/无人驾驶汽车、扫地机器人、医疗机器人等。未来随着科技等技术的发展,或将会出现在各类环境中模拟人类思维模式去执行各类任务的真正意义的智能机器人。
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