目前,我国智能工厂梯度培育已经取得一定成效。工信部数据显示,目前我国的卓越级智能工厂分布在全国31个省(区、市),覆盖超过80%的制造业行业大类,共建设智能仓储、在线智能检测、产品数字化研发设计、智能排产调度、质量追溯与分析改进等优秀场景近2000个。同时,工厂产品研发周期平均缩短28.4%,生产效率平均提升22.3%,不良品率平均下降50.2%,碳排放平均减少20.4%。
在蒋白桦看来,我国全面部署推进智能制造已经十余年,智能制造作为制造业转型升级、传统产业新质生产力培育的主攻方向,已经成为业界的普遍共识。无论是装备、工艺和工业软件的技术突破,还是工厂生产经营和供应链模式的创新变革,乃至产业链的整体协同,以及标准和评估体系的建设,都取得了十分显著的成效,为制造业的提质增效提供了有效的动能。
然而,随着智能制造的深入推进,许多深层次的挑战也更加紧迫的摆在桌面上,例如地域和行业的差异、企业规模和发展阶段的差异、怎样实现智能制造可持续的推进、制造过程智能化的发展方向、供应链稳定协同的创新变革、人工智能等新一代技术与生产制造的融合创新等等,智能工厂梯度培育体系化地为制造业因时、因地、因业制宜有效推进智能制造提供了一个科学的路径指引。
蒋白桦认为,在应用侧,智能工厂梯度培育行动为广大企业构建了一条从基础数字化到智能化变革的跃升路径,优势中小企业可以参照要素条件建设基础级、先进级智能工厂,推广成熟场景和解决方案,夯实数字化网络化基础。龙头企业可以参照要素条件建设卓越级、领航级智能工厂,深化人工智能技术应用,培育制造未来模式,形成全球引领的智能标杆。
在供给侧,通过智能工厂梯度培育行动,有助于带动智能制造装备、工业软件和智能制造系统解决方案大范围应用和迭代升级,从而带动智能制造产业供给能力的大幅提升和智能化升级,夯实智能化变革基础。
蒋白桦指出,未来,确保培育行动的长期有效性和可持续性十分必要。一方面应强化自主智能工厂品牌建设和打造,提升智能工厂的影响力和传播力;另一方面要在《国家智能制造标准体系建设指南》的指导下,加快基础共性和细分行业智能工厂标准体系的建设进程,形成国家指导,行业落地、共性支撑的推进工作体系,以标准促进智能工厂传播和推广。
“特别要强化智能工厂相关国际标准的研发和发布,提升我国智能制造在国际上的话语权;同时,要发掘培育一批标准化、场景化的解决方案,供需联动,形成解决方案实践、创新、推广的良性循环,加快我国智能制造推进进程。”蒋白桦表示。