自动导引车精准运输物料，检测机器人24小时运行，自动化生产线高速运转，智能管控系统全程控制……如今，在全国各地的制造工厂里，“聪明的员工”一个接一个地工作，每一个连接都高效工作。近年来，日本经历了接二连三的数字化浪潮，按下了推动制造业数字化转型的加速器。国家统计局数据显示，今年10月份高技术制造业、装备制造业和消费品行业PMI分别为50.5%、50.2%和50.1%，保持在扩张区间，明显超过制造业整体水平。工业园区的支撑作用依然突出。 “制造业数字化转型是解决制造业数字化转型的重要途径“破解工业软件和高端核心零部件的‘卡’风险，建立自主可控的现代工业体系。”北京理工大学经济管理学院教授、博士生导师王超接受记者采访时表示，推动制造业数字化转型，可以为构建新发展格局提供强有力的产业支撑。当前，我国数字技术发展迅速，应用领域逐步扩大，“智能制造工厂”、“智慧工厂”、“数据服务”等建设“平台化”正在加速推进，不断为制造业数字化转型注入内生动力。甘肃兰州一家新能源材料公司的智能制造车间里，AGV高效运输物料和产品。智能控制中心的大屏幕，让你看到作业现场。设备状态及各种数据一目了然，生产现场图像实时更新。 “通过智能化改造升级，公司实现了从原材料供应到成品入库全流程的实时跟踪。”该负责人表示，数字化转型后，公司生产效率显着提升。自动化、智能化设备取代了重复性、高强度的人工劳动，减少了50%的工人数量。数字化转型、智能化转型优化了生产流程。越来越多的制造企业将数字化技术应用到生产的各个环节，持续帮助企业提升质量和效率，推动制造业高质量发展。在广东省佛山市陶瓷制造公司5G智慧工厂，AI视觉质检系统精准ely捕捉自动化生产线上的小缺陷，准确率稳定保持在98%以上。在5G数字智能控制系统的控制室内，整个生产过程的数据在屏幕上实时更新。工厂屋顶上，太阳能发电系统自动、持续地为生产线提供清洁能源。该负责人表示，转型现代化后，公司不仅实现了“质量提升”，还开启了可持续发展之路。制造业数字化转型加速的同时，挑战也不容忽视。王超表示，我国高端工业软件、核心零部件等领域还存在技术不足。数据标准尚未统一，限制了产业链的协调。由于投资大、周期长、投资回报不确定，许多中小企业m型企业“不敢或不打算搬迁”。组织惯性仍然存在，缺乏既了解工艺又了解技术的多学科人才库限制了推动深度数字化转型的能力。如何解决这些挑战，推动制造业从“单点智能”向“全链协同”数字化转型，推动制造业高质量发展？王超提出三点建议。首先，要有效利用人工智能等数字技术推动转型。从利用大规模人工智能模型支撑研发，到动态优化复杂的生产排程、解决质量测试样本短缺等问题，我们正在加速打造高效人机协作的新范式。其次，要把数据作为基础资产，不断创新我们的商业模式。另一方面，要推动“服务化转型”，利用售出设备数据提供预测性维护、运营优化等高附加值服务。另一方面，我们追求“生态盈利”，连接多种资源搭建平台。我们需要打造一个工业互联网平台，通过提供虚拟服务，产生超越传统制造业的多元化收入。三是科技进步和企业管理同步推进。创建灵活的团队，能够根据数据快速做出反应，优化组织结构、报告流程、决策方法等，同时升级技术和团队。 （实习生郭一进对本文也有贡献）
