在线会议
论坛
专题
工控直播
新闻中心
子站
技术
社区
近日，工业和信息化部、国家发展和改革委员会、教育部、科技部、财政部、人力资源和社会保障部、国家市场监督管理总局、国务院国有资产监督管理委员会等8个部门正式印发《“十四五”智能制造发展规划》（《规划》）。
12月28日，在工业和信息化部召开的新闻发布会上CONTROL ENGINEERING China版权所有，国家智能制造专家委员会主任、中国工程院院士李培根就如何推动传统产业数字化转型、智能化变革等问题，回答了记者提问。
国家智能制造专家委员会主任、中国工程院院士 李培根（图片来源：工信部）
记者：智能制造是制造强国建设的主攻方向和推动数字产业化、产业数字化的重要途径，未来5-15年智能制造发展的指导思想和基本原则是什么？
李培根：《规划》以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大和十九届历次全会精神，立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，构建新发展格局CONTROL ENGINEERING China版权所有，深化改革开放，统筹发展和安全，以新一代信息技术与先进制造技术深度融合为主线，深入实施智能制造工程，着力提升创新能力、供给能力、支撑能力和应用水平，加快构建智能制造发展生态，持续推进制造业数字化转型、网络化协同、智能化变革，为促进制造业高质量发展、加快制造强国建设、发展数字经济、构筑国际竞争新优势提供有力支撑。
《规划》提出了5条基本原则。一是坚持创新驱动。加强用产学研协同创新，支持企业、高校、科研院所等组建联合体，开展技术、工艺、装备、软件和管理、模式创新。二是坚持市场主导。充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，强化企业在发展智能制造中的主体地位，更好发挥政府引导作用。三是坚持融合发展。推动新一代信息技术与先进制造技术深度融合，推动产业链供应链深度互联和协同响应。四是坚持安全可控。将安全可控贯穿智能制造创新发展全过程，加强安全风险研判与应对。五是坚持系统推进。统筹考虑区域、行业发展差异，分层分类系统推动智能制造创新发展。5条原则中CONTROL ENGINEERING China版权所有，我认为最重要的是坚持创新驱动和坚持市场主导。
记者：习近平总书记强调“要大力发展数字经济，加快推进数字产业化、产业数字化”。量大面广的传统产业是国民经济的主导力量，请问“十四五”期间将如何推动传统产业数字化转型、智能化变革？
李培根：当前，物联网、大数据、人工智能等数字技术与制造业加速融合CONTROL ENGINEERING China版权所有，推动传统制造业加快数字化转型、智能化变革。《规划》结合各行业的特点与差异，对传统产业如何推进智能制造进行了部署。比如装备制造领域，重点满足提高产品可靠性和高端化发展等需要，开发面向特定场景的智能成套生产线以及新技术与工艺结合的模块化生产单元，建设基于精益管理、柔性生产的智能车间和工厂，大力发展数字化设计、远程运维服务、个性化定制等新模式。再比如原材料领域，重点满足安全生产、降耗减碳、提质降本等需要，实施大集团统一管理下的多基地协同制造，探索人工智能技术应用，实现工艺流程优化、工序动态协同、资源高效配置和智慧决策支持；针对民爆、矿山、危化品等危险性较大企业推广少人无人作业，要实施安全一体化监控；实施大型制造设备健康监测和远程运维，保证流程安全运行；打造全生命周期数据共享平台，实现全产业链优化。
从以上传统制造业的智能化发展路径可以看出，大家都有共同的关注点：一是数字化设计、数字化工艺和装备、数字化车间等是大多数传统产业所需要的；二是新冠疫情以来，传统制造企业都意识到应该尽可能打造一个好的供应链生态，因此智慧供应链是未来企业数字化转型的一个重要方向；三是我国已经向世界承诺在2030年和2060年分别实现碳达峰和碳中和，因此传统产业还应关注双碳问题，需要数字化、智能化技术支撑，并且要从产品全生命周期、从企业生产全过程综合考虑。
记者：《规划》中提到“推进智能制造，要立足制造本质，紧扣智能特征，以工艺、装备为核心，以数据为基础”。请问对此有哪些考虑？
李培根：在《规划》的研究编制过程中，经过广泛研讨、反复论证，我们逐步形成对智能制造的认识和理解：
第一，智能制造的本质是制造、特征是智能。智能只是手段、工具，即使再先进的智能，也需要融入制造实体才能发挥效能，否则智能只会是空中楼阁。当然，若没有数字化、网络化、智能化技术的强力支撑，制造的质量、效益和核心竞争力也很难大幅提升，高质量发展的目标不可能实现。
第二，智能制造的核心是工艺和装备。工艺技术是产品开发、更新换代的重要技术保障，先进、合理的工艺技术是提升产品质量和水平的前提和条件。工艺装备是保证生产工艺顺利实现的前提和基础，是确保产品质量和加工精度的重要手段。因此，发展智能制造，必须要落脚在制造上，而制造又要基于先进的工艺和装备。
第三，数据是智能制造的重要基础。近年来，在推进智能制造或企业数字化转型的过程中，大家开始意识到数据的重要性，设计、生产、管理、服务等制造全过程的创新都有赖于数据基础。可以说CONTROL ENGINEERING China版权所有，发展智能制造，数据是基础，数据是血液。此外，需要特别关注数字孪生技术和理念的应用。而推进数字孪生的基础是孪生数据，包括采集、融合、分析等。
MVTalks机器视觉技术研讨会昆山站
测量系统构建完整指南 NI DAQ从入门到精通
2024阿自倍尔新产品说明会深圳站
爱德克工业安全产品八大“金刚”有奖试用
FOTRIC(飞础科)红外热像仪试用体验活动
