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全球制造業(yè)“危中尋機” 智能制造”如何再升級

工程師鄧生 ? 來源:新華網(wǎng) ? 作者:彭茜 ? 2020-11-24 18:29 ? 次閱讀

今年以來,新冠疫情全球蔓延,國際市場震蕩。從因疫情大范圍停工,到克服困難復工復產(chǎn),全球制造業(yè)也在危機中尋求新出路。

盡管外部不確定因素增加,但全球范圍內(nèi),新一輪科技和產(chǎn)業(yè)變革仍是大勢所趨。對于探索智能制造轉(zhuǎn)型的中國來說,面對疫情如何“危中尋機”,改造提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),培育壯大新興產(chǎn)業(yè),仍是重點課題。

全球制造業(yè)“危中尋機”

疫情給全球生活生產(chǎn)方式帶來新挑戰(zhàn),對制造業(yè)沖擊尤其大。制造業(yè)依賴全球產(chǎn)業(yè)鏈,但各國出于疫情防控需要,對企業(yè)用工數(shù)量和通航等進行了諸多限制,全球物資流通和企業(yè)生產(chǎn)受到巨大影響。

不過,疫情作為“催化劑”,也進一步激發(fā)了生產(chǎn)線均由機器人操作、可實現(xiàn)關燈狀態(tài)下的全自動化作業(yè)的“熄燈工廠”、工業(yè)機器人等智能制造轉(zhuǎn)型需求。全球制造業(yè)通過加速智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型,“危中尋機”。

美國工具公司首席執(zhí)行官、美國《福布斯》雜志撰稿人安娜·謝德列茨基此前在該雜志上發(fā)表文章說,為減少病毒傳播,對于工人操作距離的要求明顯增加,這離不開制造業(yè)現(xiàn)代化,“我們可能在未來18個月看到過去許多年才會實現(xiàn)的創(chuàng)新,這將帶來更高效率、更低成本和更少浪費”。

愛爾蘭研究與市場公司發(fā)布的全球智能制造市場研究報告預計,到2020年年底,全球智能制造市場總額將達到1813億美元,到2025年將達到2204億美元。

目前,中國疫情得到控制,但全球范圍內(nèi)疫情仍在蔓延。在復工復產(chǎn)大背景下,如何解決跨國協(xié)作是制造業(yè)面臨的又一難題。通過與新興科技公司“聯(lián)姻”,以數(shù)字化、智能化新技術(shù)手段擺脫傳統(tǒng)人力對效能的束縛被認為是發(fā)展方向。

中國增強現(xiàn)實(AR)科創(chuàng)公司亮風臺聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長廖春元說,今年以來,亮風臺在制造業(yè)方面的業(yè)務需求,特別是在遠程裝配指導、遠程驗廠、遠程售后等增強現(xiàn)實協(xié)作方面的需求有明顯提升,而挑戰(zhàn)在于這些新技術(shù)手段能否與傳統(tǒng)制造業(yè)深度融合,最終成為行業(yè)的常規(guī)能力與常規(guī)需求。

“智能制造”如何再升級

抗疫之戰(zhàn)在未來一段時間仍將持續(xù),全球科技經(jīng)貿(mào)交流何時回歸正軌尚不明朗,對中國制造業(yè)抗風險能力提出更高要求。

“在新冠疫情前,制造業(yè)強調(diào)全球戰(zhàn)略,裝備需求市場往往在一個地區(qū)或國家,裝備集成在另外一個地區(qū)或國家,而相關軟件、零部件分布在其他地方,大家唇齒相依、共同發(fā)展?,F(xiàn)在這種格局被疫情或人為破壞了?!敝袊迦A大學機械工程系長聘教授劉辛軍說。

劉辛軍建議,中國制造業(yè)應抓緊補這段時間暴露的“短板”,比如機器人作業(yè)是切斷病毒與人接觸的有效途徑,但中國的機器人只在送餐、消毒等領域發(fā)揮了作用,而在最需要無人化作業(yè)的診斷、治療、護理等技術(shù)性領域發(fā)揮作用有限,這凸顯出我國醫(yī)工交叉研究嚴重不足,后期需要重點加強。

工業(yè)機器人是個通用設備,具體能應用在哪兒,取決于具體需求和應用工藝。打通基礎研究、通用技術(shù)、專業(yè)知識和應用場景的無縫銜接十分必要。”劉辛軍說。

廖春元也坦言,新技術(shù)企業(yè)和傳統(tǒng)制造企業(yè)之間存在認知、模式、敘事方式等差異,二者需更深入交流,理解制造企業(yè)實際需求,才能真正實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)融合。

此外,中國工業(yè)智能化人才仍有很大缺口。既懂工業(yè),又精通數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡信息技術(shù)和人工智能算法的高端復合型人才極度缺乏。劉辛軍指出,當前更需重視對專業(yè)技能人才的培養(yǎng)。

受訪專家指出,除人才挑戰(zhàn)外,中國智能制造基礎研發(fā)能力相對較弱,特別是在基礎部件、智能制造標準、工業(yè)軟件、網(wǎng)絡信息安全方面尤其需要多下功夫,更多企業(yè)尚處于電氣化、自動化甚至機械化階段,因此要分區(qū)域、分領域、分階段推進智能制造,要以效果和解決問題為目標,切忌急功近利。

責任編輯:PSY

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