集聚创新发展要素,答好制造业转型“必选题”

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2021-08-30 09:52
新华网
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  我国制造业规模庞大、体系健全,市场空间巨大。在数字技术加速赋能的大趋势下,将数字经济融于制造业的发展,加快制造业与数字经济深度融合,驱动制造业数字化转型,对于推动实现我国经济高质量发展至关重要。当前,对于我国制造业企业来说,加快推进数字化转型已成为一道“必选”题。

  制造业数字化转型具备系列有利条件

  随着我国数字经济的快速发展,大数据、互联网、云计算、人工智能等新一代信息技术的应用对制造业发展的提升作用日益显著,我国先进制造业发展具备了数字化转型的优势基础,主要体现在以下几方面:

  一是政策体系不断完善,为制造业数字化提供良好环境。近年来,为促进制造业实现数字化转型,助推中小企业通过数字化、网络化、智能化实现高质量发展,国家相关部门出台了一系列战略规划和政策措施,为加快制造业企业数字化转型提供了有效遵循和制度保障。

  二是数字基础设施建设提速,为制造业数字化提供基础保障。截至2020年底,我国5G基站已累计达到了71.8万个,5G终端连接数超过了2亿,居全球首位。2020年,我国工业互联网产业经济增加值规模约为3.1万亿元,工业互联网的快速建设和发展为制造业数字化转型提供了重要载体和机遇。

  三是产品市场供需结构升级,为制造业数字化转型提供现实动力。双循环经济发展背景下,国内消费结构的升级,为制造业数字化转型提供广阔的供需空间。受新冠肺炎疫情的影响,消费新模式蓬勃发展,市场需求空间不断扩大,从而倒逼供给结构升级,为制造业数字化转型提供了动力。

  四是数字技术应用市场规模壮大,为制造业数字化转型提供有效支撑。《中国数字经济发展白皮书》数据显示,2020年我国数字经济总体规模达到39.2万亿元,数字经济占GDP比重已提升至38.6%。数字技术蓬勃发展,为制造业数字化转型提供有效技术保障。

  缺乏核心技术、人才等成转型“绊脚石”

  当前,我国制造业数字化转型迎来重要机遇,同时也面临企业认识不足、产业核心技术缺乏、数字化战略水平较低、高数字素养人才短缺等方面的挑战。

  一是企业缺乏科学认知,阻碍了制造业企业数字化转型的整体进程。数字化不仅是技术更新,而且是经营理念、战略、组织、运营等全方位的变革,需要从全局谋划。目前,多数企业对数字化转型认识还停留在如何在生产端引入先进信息系统,对企业数字化转型缺乏全面深刻的认识,企业内部尤其是高层管理者之间难以达成共识。

  二是产业核心技术缺乏,制造业企业数字化转型基础不牢固。目前,我国在设计、生产、管理、服务等制造全过程中仿真、混合建模、增材制造、精益管控、供应链协同等关键核心技术落后,使得制造业数字化转型基础相对薄弱,在一定程度上阻碍着制造业数字化转型的进程。

  三是数字化战略水平较低是制造业企业数字化转型面临的重大难题。当前,部分中小企业数字化转型普遍存在的问题是数字化战略水平较低,企业没有强有力的制度设计和组织重塑,缺乏清晰的战略目标与实践路径,中小企业“不会转”“不敢转”的问题较为突出。

  四是高数字素养人才缺乏,制约了制造业企业数字化转型的能力。目前,企业普遍缺乏既懂数字技术又懂生产运营,既具备数字技能又能够领导数字化战略的高数字素养的复合型人才。产业互联网的快速发展之下,制造业企业数字化转型面临数字化“跨界”人才紧缺、数字化人才供给不足的难题。

  多管齐下加速数字化转型

  总体来看,我国制造业数字化转型整体上还处于起步阶段,为加快推动我国制造业企业数字化转型,建议做好以下几个方面的工作:

  一是提升制造业企业数字化转型的认知水平。数字化转型是一个漫长且循序渐进的过程,不同行业间以及不同类型企业间,数字化转型重点和路径差异非常大。对于企业来说,要识别自身所具备的数字经济生产要素,从自身需求和痛点出发,制定适合企业自身成熟度及发展战略的数字化转型方案,有针对性地分阶段、分步骤地推进数字化转型。

  二是强化人才支撑,加大高数字素养人才培育与引进。地方政府要研究制定针对高数字素养人才的相关政策,加快产业数字化转型人才引进培养。企业要着力构建企业自身数字化人才发展体系,增强自身数字化人才储备。高校可开展大数据、人工智能等新兴学科布局建设,与企业构建长期高效的数字化人才孵化机制。

  三是加大数字化转型研发投入,加强关键核心技术攻关。地方政府应加大对制造业数字化转型产业共性技术以及“卡脖子”关键核心技术的科技投入,通过技术改造贷款贴息、加速折旧、产业引导基金投资等合理的财税政策,引导企业进行数字化改造。企业自身也要在数字化转型的资金、人才等资源方面加大投入力度,加强前沿科技人才投入,切实提高企业自身创新能力。

  四是推进企业数字化模式创新与变革。对于大多数制造业中小企业来说,可以充分借鉴国内行业龙头企业在数字化转型方面的先行经验,挖掘企业的数据资产价值,推进产品和服务创新,实现自身发展良性循环;同时要强化顶层设计,制定符合自身特点的前瞻性数字化战略,促进企业数字化模式创新和组织管理模式变革,为最终实现智能制造打下坚实的管理根基。

  五是促进数据开放和安全共享,完善数字经济法律体系。要加快制造业数据标准制定与应用,逐步健全制造业数据标准体系,推动产业上下游企业加强数据开放和共享,助力产业链整体数字升级。与此同时,应参考国际经验加快推进数据安全立法,推动制定数据权利归属、数据交易等相关法律制度,加强工业数据和个人信息保护。企业在数字化转型过程中,也要搭建自身的数据安全体系,与自身关联企业建立协同联动的联防联控机制,筑牢协同联防的体系化数据安全防范能力。


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