对我国装备制造业推行智能制造的建议

深入产教研结合,搭建创新研究基地

面对当今科技革命和产业革命的挑战和机遇,制造业的产业升级发展应该坚持基础强化、创新驱动的理念。同时,为了应对智能制造发展大趋势,必须主动调整转变相关教研体系。企业有资金和实践平台,学校有人才和研究技术,二者应发挥各自优势进行合作。学校根据产业发展的要求,科学设置课程和实践,以实际应用为导向,着力培养创新型人才。

然后将技术和人才带到企业,将研究应用到实地,进一步发挥人才和技术的作用,逐步构建完善的创新研究基地,着力发展自主创新技术,更加有力地推动科技创新和产业升级。为切实发挥引领和带动作用,高等院校需面向经济社会发展需求,深入推进产教融合,大力培养智能装备制造领域急需的高层次复合型应用人才,加大研究,提升产品和技术的核心竞争力,促进智能制造的发展。

大力推行智能装备制造相关技术与管理的标准化

推行装备制造业智能制造,标准要先行。智能装备制造深度融合并集成了信息技术和先进制造,具有较强综合性,是一种新的生产组织方式和商业模式。成体系地推进装备制造业智能制造标准制定、提升标准,对产业生态系统升级的整体支撑和引领作用十分必要。

政府在行业标准的推行过程中,应该根据实际发展情况,把握建设的总体要求、建设思路、建设内容和组织实施方式,从生命周期、系统层级、智能功能等多个维度去构建参考模型和体系框架。从产教研三方角度共同为行业发展需要的关键元器件、系统软件端口等重要技术制定标准。由政府主导,逐步强制推行,应用于产业生态链的各个阶段,以打造完善的智能制造综合标准技术体系,并充分发挥标准化的基础性和引导性作用,指导当前和未来一段时间内智能装备制造标准化工作。

建设数字服务中心,加强工业大数据应用

加强工业大数据应用,可以从两个方面进行。一是由国家联合高校出资建设数字服务中心:首先提升对工业大数据基础的运算能力,然后对嵌入式数据库、关系型数据库、各种工业数据应用软件、数据集成平台进行深入研究;同时,对工业生产中产品设计、制造、物流、销售、售后服务等全生命周期的大数据应用进行标准规划,从技术、安全和管理等多个维度梳理大数据应用标准,使工业大数据标准体系不断健全完善。

二是将实际应用与推广结合:完成标准建立之后,融合云计算、物联网、移动互联网技术,由国家主导构建工业大数据共享平台,引导企业进行大数据应用,并针对重点领域,开展大数据标准验证,培养示范型企业,引领更多领域企业,推动发展工业大数据和传统工业协同发展的新模式,使工业大数据更高效地为装备制造业智能制造发挥价值。