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2017年4月18日NBA季后赛 骑士vs步行者 视频集锦

2018-07-18 12:58 来源:中华网

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做好新形势下老干部工作,是各级水利部门的重要政治责任。2016年春节期间,彭科接受上海某信息科技企业安排,携带家属赴海南三亚旅游,费用万元由该企业支付。

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  在接待过程中,注意发现问题,积累情况,突出问题性、典型性,准确筛选案例。在中信的帮助和支持下,黔江于2017年11月成功脱贫摘帽。

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    3月9日,共青团西南区域联盟青年志愿服务总队成立仪式在沙坝乡中心学校举行。

    此外,办公厅党支部还积极利用重大活动组织、重要文稿起草等工作机会,抽调各处室青年同志组成专项任务组,引导他们在工作中发挥专长、发掘创意,高质量完成相关工作。  陈超英要求,中央国家机关各级纪检组织和纪检干部要保持永远在路上的冷静清醒和坚韧执着,推动中央国家机关全面从严治党向纵深发展。

  

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2017年4月18日NBA季后赛 骑士vs步行者 视频集锦

2018-07-18 11:09:21       来源:经济日报

【核心提示】 制造业智能化是全球工业化的大势所趋,也是重塑国家间产业竞争力的关键因素。纵观工业发展历程,不断提升生产的智能化水平是人类不懈的追求。对于我国而言,加快发展智能制造,是抢占未来发展制高点、推进供给侧结构性改革、加快制造强国建设的重要举措。未来,要坚持把智能制造作为中国制造转型升级的主攻方向,坚持企业主体、政府推动,着力提升关键技术装备安全可控能力,着力增强基础支撑能力,着力提升集成应用水平,着力探索培育新模式,着力营造良好发展环境,为培育经济增长新动能、打造我国制造业竞争新优势、建设制造强国奠定扎实的基础。

中国制造转型面临重要机遇

纵观当今世界,谁占据了价值链的核心环节,谁就掌控了全球价值流向。近年来,新科技革命和产业革命方兴未艾,给世界产业技术和分工格局带来深刻调整和革命性影响。智能制造成为全球新一轮制造变革的核心内容,世界各主要国家和地区纷纷加紧谋划和布局,积极参与全球制造业再分工。美国制定了《先进制造业国家战略计划》,旨在大力推动以“工业互联网”和“新一代机器人”为特征的智能制造战略布局。作为工业4.0的倡导者,德国意欲主导智慧工厂等工业4.0标准制定。而日本推动“超智能社会”建设则致力于通过发展智能制造及其相关技术,解决少子化、老龄化、资源匮乏导致的各种社会经济问题,以重塑本国制造业的竞争新优势。

经过改革开放30多年的快速发展,我国已经成为名副其实的制造大国。制造业规模跃居世界第一,增加值在世界占比超过20%,成为全球价值链重要的参与者。然而,总体来看,中国制造大而不强的特征仍然明显,自主创新能力相对较弱,核心零部件、关键原材料、重大装备对外依存度高,资源消耗大,低端产能过剩,高端供给明显不足,产业整体仍处于全球制造业链条的中低端。近年来,随着人口红利逐步消失,要素成本持续上升、传统比较优势不断弱化,如何实现从低附加值、劳动密集型模式向高附加值、高技术含量模式的转变,实现新旧动能转换,成为我国制造业面临的重要问题。

回顾世界经济发展历程,每一次工业革命总是带来劳动生产率大幅提高和生产方式的巨大变革,同时也为后发国家提供了“弯道超车”的重要机遇。

智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。智能制造不仅仅是单一技术和装备的突破与应用,而是依靠装备智能化、设计数字化、生产自动化、管理现代化、营销服务网格化等制造技术与信息技术的深度融合与集成,创造新的附加价值。借助传感器、物联网、大数据、云计算、人工智能等技术的运用,智能制造能够实现设备与设备、设备与工厂、各工厂之间以及供应链上下游企业间、企业与用户间的无缝对接,企业可以更加精准地预测用户需求,根据用户多样化、个性化的需求进行柔性生产,并实时监控整个生产过程,实现低成本的定制化服务。

制造业向智能制造的转型会产生对智能装备、智能传感器、新材料、工业软件系统以及相关服务的大量需求,能够形成新的产业增长点。更为关键的是,随着用户需求高端化、个性化,对增值服务的要求不断增长,能否以较低成本满足个性化、多元化且多变的市场需求将成为决定企业成败的关键。智能制造借力新的生产模式和商业模式,能够实现生产制造与市场多样化需求之间的动态匹配,有利于减少过剩产能和库存,这与供给侧结构性改革的目标方向高度契合。同时,中国也具有发展智能制造的有利条件。一方面,中国拥有世界最大规模的制造业和完备的制造体系,为智能制造的发展提供了巨大的市场空间;另一方面,中国互联网产业发达,互联网领军企业在大数据、云计算领域形成了强大的技术能力,为智能制造的发展提供了技术基础。

在当前国内发展动能转换和国际竞争加剧的形势下,加快发展智能制造,不仅是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择,而且有助于抵消劳动力成本上涨的影响,对打造我国制造业竞争新优势,实现“弯道超车”,迈向制造强国具有重要战略意义。为此,《中国制造2025》将推进信息化与工业化深度融合列为制造业转型升级的一个重要任务,明确提出加快制定智能制造技术标准,发展智能制造装备和产品,推进制造过程智能化。

智能化升级仍面临挑战

由于我国工业化起步晚,技术积累相对薄弱,先进技术的产业化能力与工业强国存在显著差距,我国制造业智能化升级面临着一系列挑战。

一是我国制造业发展水平参差不齐。与美、日、德等发达国家相比,我国制造业在不同地区、不同行业、不同企业之间发展不平衡,一些行业龙头企业已经开始智能化探索,但多数企业尚处于电气化、自动化甚至机械化阶段。未来我国制造业要全面实现信息化、网络化、智能化还有很长的路要走。

二是智能化的软硬件领域缺乏自主研发技术。重要领域工业传感器、伺服电机、高端芯片等关键零部件主要依赖进口,使得我国智能装备和智能制造的发展严重受制于人。我国在工业软件缺少自主知识产权,使得关键工艺流程和工业技术数据缺乏长期研发积累,在一定程度上制约了智能制造整体水平的提高。

三是智能制造尚处于初级应用阶段。在我国,智能制造的综合集成效应尚未显现。有报告指出,我国仅16%的企业进入智能制造应用阶段;从智能制造的经济效益来看,52%的企业其智能制造收入贡献率低于10%。

四是智能制造标准、网络信息安全基础薄弱。发展智能制造,需要实现工厂、车间、设备、产品、用户之间全流程、全方位、实时互联互通和信息共享,达到研发设计、生产制造、经营管理以及售后服务的高度网络协同,对网络、设备和应用的标准化提出了更高的要求。目前,我国统一智能制造标准体系尚未建立,制约着我国智能产品、装备、服务的综合集成、互联互通和信息共享。

五是高素质复合型人才不足。从经营管理层面来看,我国企业缺少具有预见力的领军人物和高水平的研发、市场开拓、财务管理等方面的专门人才。从员工队伍层面来看,企业普遍存在初级技工多,高级技工少;传统型技工多,知识型技工少;单一技能的技工多,复合型的技工少的现象,员工综合素质偏低一定程度上制约了智能制造系统的应用和推广。此外,涉及智能制造标准制定、国际谈判、法律法规等方面的高级专业人才不足,更需要我们重点关注。

向全球价值链高端攀升

制造业是国民经济的主体,是立国之本、兴国之器、强国之基。面对发达国家“再工业化”与发展中国家低成本对中国实体经济形成的“双重挤压”,要抓住新技术革命和产业革命带来的战略机遇,以智能制造引领中国制造向全球价值链高端攀升。

首先,推进智能制造产业共性关键技术的自主研发与产业化,提高价值链关键环节的掌控力。聚焦感知、控制、决策、执行等智能制造核心关键环节,突破制约智能制造发展的各类工业传感器等关键技术,增强数字化和软件化控制能力;研发具有自主知识产权的工业机器人、增材制造装备等关键装备,补齐工业数字化转型短板,全面提升智能制造的产业化水平。

其次,加大国产工业软件产业发展扶持力度,推动工业软件特别是智能制造操作系统平台的开发以及推广应用。建立工业软件产业投资基金,从财税、金融、知识产权等方面加大对工业软件基础研发、产业化、推广应用的扶持力度。组建以行业龙头企业为核心的工业软件联盟,打造工业软件产业生态圈。加快制定工业软件行业标准,推进制造业工业软件综合集成应用。

第三,加快智能制造相关标准体系建设,为实施智能制造提供强有力的标准支撑。聚焦重点领域,从基础共性、关键技术、重点行业等方面,建立健全智能制造相关标准体系。鼓励通信设备、智能装备、软件开发、工业自动化、系统集成等领域的企业和科研机构联合参与智能制造体系架构、通信协议、操作系统平台、应用接口、技术实现等方面标准的制定,提高智能制造相关标准的开放性和兼容性,夯实智能制造产业生态基础。

第四,创新生产模式和商业模式,以产业联盟模式打造智能制造产业生态圈。智能制造所带来的以消费者为中心、“需求定制+大数据营销+参与制造”的“产品+服务”的新生产模式和商业模式,要求企业从封闭的价值链转向开放的价值网络。政府应鼓励智能装备、通信设备业、电子信息制造企业,以及软件开发、系统集成企业与大学等科研机构组建涵盖技术研发、产品制造、应用推广和系统集成等方面跨行业、跨领域的智能制造产业联盟,建立平台生态圈,通过服务生态化、系统化和产品智能化,推进技术研发、产品生产、应用推广全链条协同发展。

第五,建立面向智能制造的多层次的人力资源开发体系。大力发展职业教育、继续教育,引导企业加大职业技能培训投入力度,创新培训形式,培养和造就具有较高素养的应用型人才和知识型技工。鼓励骨干企业与有条件的高等院校开展协同育人,建设产业人才培训基地,培育具有“工匠精神”的应用型人才,夯实智能制造的人才基础。

第六,打造智能价值链,增强企业智能化管理能力,提高数据附加价值。针对智能制造高度柔性的生产模式对管理复杂度的新要求,引导企业从产品概念设计、原型开发、资源管理、订单管理、生产计划获取和执行、物流管理、能源管理到营销售后,按照产品附加值的新型创造方式进行整合,建立高效的智能化运营系统。

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