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制造业数字化转型的难点与对策

发布日期:2019-06-05   来源:经济日报   作者:沈恒超
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数字化转型面临诸多难点

尽管我国制造业数字化转型已经取得了一定成效,但阻碍行业发展的难点问题依然不少。

一是缺乏权威的数据标准。制造业企业每天产生和利用大量数据,比如,经营管理数据、设备运行数据、外部市场数据等。但是,工业设备种类繁多、应用场景较为复杂,不同环境有不同的工业协议,数据格式差异较大,不统一标准就难以兼容,也难以转化为有用的资源。目前,我国已有全国信息技术标准化技术委员会、智能制造综合标准化工作组、工业互联网产业联盟等多个从事相关标准研发的机构,制定了《国家智能制造标准体系建设指南(2018年版)》《工业互联网标准体系框架(版本1.0)》等文件,但具体标准的研制和推广工作刚刚启动,市场接受度还不够高。

二是数据安全有待保障。工业数据的安全要求远高于消费数据。工业数据涵盖设备、产品、运营、用户等多个方面,在采集、存储和应用过程中一旦泄露,会给企业和用户带来严重的安全隐患。数据如果被篡改,可能导致生产过程发生混乱,甚至会威胁城市安全、人身安全、关键基础设施安全乃至国家安全。目前,各种信息窃取、篡改手段层出不穷,单纯依靠技术难以确保数据安全,相关惩罚措施亦不到位,不能给数据窃取、篡改者足够的威慑。

三是数据开放与共享水平尚需提高。随着数字经济发展,企业对外部数据的需求呈现不断上升的趋势,包括产业链上下游企业信息、政府监管信息、公民基础信息等,将这些数据资源进行有效整合才能产生应用价值,但前提是这些数据能够被获得。目前,政府、事业单位等公共部门的数据仍处于内部整合阶段,对社会公开尚需时日。在社会数据方面,对哪些数据可以采集并独享、哪些数据能采集但必须共享、哪些数据不能采集还缺乏详细规定。

四是核心关键技术能力不足,信息基础设施和制造业数字化转型的基础相对薄弱。当前,关键工业软件、底层操作系统、嵌入式芯片、开发工具等技术领域基本被国外垄断;我国能够生产的工业传感器与控制产品大多集中在低端市场;控制系统、平台数据采集开发工具等领域的专利多为外围应用类,缺少核心专利。此外,虽然我国信息基础设施供给能力显著增强,但发展不平衡矛盾依然突出。

以上这些都在一定程度上制约了制造业数字化转型的进程。

推动转型需进一步改善发展环境

数字化转型是制造业自身发展的现实需要,这一进程中遭遇的多数问题应由市场解决,市场也有能力解决。但是,发展环境的改善需要政府的积极推动,在这方面要更好发挥政府作用。

完善支持鼓励政策,促进制造业数字化改造。通过技术改造贷款贴息、搬迁补助、职工安置补助、加速折旧、产业引导基金投资等方式支持和鼓励企业进行数字化改造;通过政府购买服务等方式鼓励中小企业与服务平台合作,引导中小企业通过“上云”提升数字化水平;通过试点示范,培育工业互联网平台,鼓励、支持优势企业提高工业互联网应用水平,推广网络化协同制造、服务型制造、大规模个性化定制等新模式、新业态。

推动工业数据标准制定与应用,促进数据的开放共享。引导行业组织、企业研究制定工业数据的行业标准、团体标准、企业标准。梳理现有国家标准,适时将成熟的行业标准、团体标准上升为国家标准。加强标准体系与认证认可、检验检测体系的衔接,促进标准应用。加快公共数据开放进程,促进数据资源的高效利用。建立健全社会数据采集、存储、交易等制度,保障数据有序、规范应用。

加强数据安全保护体系建设。强化工业数据和个人信息保护,明确数据在使用、流通过程中的提供者和使用者的安全保护责任与义务;加强数据安全检查、监督执法,提高惩罚力度,增强威慑力;严厉打击不正当竞争和违法行为,如虚假信息诈骗、倒卖个人信息等,引导、推动行业协会等社会组织加强自律。

加强核心技术攻关,夯实技术基础。加大对通信、网络、人工智能、核心器件、基础软件等领域的技术研发资助力度,加强底层操作系统、嵌入式芯片、人机交互、工业大数据、核心工业软件、工业传感器等核心技术攻关。增加企业牵头的科研项目数量。完善政府采购制度,加大采购力度,从需求侧拉动技术发展,帮助新技术、新产品进入市场。

围绕制造业数字化转型要求,增强信息基础设施支撑能力。适应数字经济发展对信息基础设施的要求,现有信息基础设施仍需加强普遍服务。与此同时,数字工厂、智能工厂对信息基础设施的要求远高于消费互联网,基于明确需求和应用场景的5G建设在工业领域可以适当加快。

加强国际合作,提升国际影响力。当前,美国、德国正在合作探讨工业互联网参考架构(IIRA)和工业4.0参考架构模型(RAMI4.0)的一致性,最终有可能形成统一的架构。我国应发挥产业门类齐全、市场规模大、数据资源丰富等优势,谋求与其他国家的深入合作,并引导行业组织在国际合作方面进一步发挥作用。

统筹规划,与再就业培训、社会保障体系有机结合。制造业数字化转型将大幅提高企业的智能化水平、减少普通就业机会。同时,旧有的知识、技能不能适应数字工厂、智能工厂要求的劳动者也难以适应数字化的服务业的要求。对于可能出现的新情况,相关部门需及早谋划、做好预案,通过技能培训、提供公益性岗位等化解就业压力,同时切实发挥社会保障体系的作用。

(作者系国务院发展研究中心创新发展研究部研究室主任、研究员)

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文章关键词: 制造业数字化
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