新基建浪潮为制造业升级提供了的新动能

　　眼下，新基建的浪潮正为制造业升级提供新动能。不论是其中的云计算、工业互联网，还是5G、AI等技术，正在释放出巨大的能量，和制造的各个场景实现深度融合，形成更加开放、融合、协同发展的智能化、数字化生态体系。

　　然而，智能化并不只是表层的信息化，它涉及到背后整套系统的变革，从各个制造环节的数字化、各场景的数据流通，再到产品的生命周期管理等等。这并非一日之功，需要扎根行业，将技术与产业紧密结合，逐步做到降本增效。

　　在数字化的市场上，制造业企业、背后的技术提供商们，都面临着广阔的市场，但同时也面临着各式挑战。

　　9月27日，在21世纪经济报道主办的“2020中国智造业年会”上，施耐德电气绿色智能制造咨询总经理魏开炎表示，智能制造的关键并不在于投资额度的多少，和设备的先进程度。

　　“在与许多企业家的交流过程中，大家都会对智能制造投资产生的回报和效果产生疑虑。”魏开炎说，“从施耐德的多年经验来看，首先要识别整个供应链的业务形态，再具体细化到每一个场景，然后再逐步开展。”

　　智能化和数字化蓝海

　　在新基建之下，各行各业的智能化和数字化转型开启了新蓝海。

　　面对庞大的市场，企业们进一步发力，既有各行业中的龙头公司对外赋能，也有中小型、创业型公司提供技术解决方案。

　　其中，行业巨头们优势明显。例如华为、树根互联、施耐德等企业，他们既有制造业经验，又拥有技术实力，在自身智能化的实践基础之上，可以对外输出成熟的系统，并且对于B端的服务经验也很丰富。

　　华为对于制造的解决方案有很多层次和体系，包括联接、云、AI、工业互联网等。华为中国政企智能制造业务部行业解决方案部部长郭峰就在“2020中国智造业年会”上谈道：“以前很多机器设备是传统的连接，目前整个工业行业中，94%的连接是以有线的方式连接，6%是以无线的方式连接。2030年的时候，我们预测大概有一半以无线的方式来承载，更多的驱动来自制造业越来越多的对于柔性、多变的市场需求。”

　　在树根互联技术有限公司副总裁陈义平看来，在2020年新冠肺炎疫情和国际新形势的双重影响下，工业互联网结合当前的5G、大数据、区块链、人工智能等技术，可助力中国制造业转型升级，弥补当前产业链上的短板，以形成国内大循环为主体、国内和国际双循环相互促进发展的良性产业发展格局。在具体做法上，企业可通过工业互联网技术的网络化、数字化、智能化形成产业互联的驱动，全面打通企业在研发、制造、营销、物流、后服务等实现全价值链的全面协同。

　　魏开炎则表示，近几年是中国产业升级的关键阶段，核心的内涵是打造智能制造的强国。目前施耐德在全球拥有超过200个工厂与物流中心，在这200多间工厂中则有80间已成功转型为智能工厂，其中有3间被世界经济论坛评选为指标性的“灯塔工厂”。“获评的工厂并没有特别先进的设备。”魏开炎说，“关键就在于将人、设备和业务形态形成和谐的集体。”

　　如何打造生态圈？

　　目前的数字化市场上，面对智能制造的新机遇，互联网企业开始变“硬”，硬件企业愈发强调“软”实力，未来比拼的不仅仅是企业原先的禀赋，还有产业链的综合实力。而如何真正解决痛点、搭建产业生态圈也是业内关注焦点。

　　“首先，从制造侧来看，企业在搭建自己的制造体系时候，要把目光放到更高远一点，要站在整个产业的价值链思考。”魏开炎说，“真的需要把供应链条、产业链条打通，需要思考业务生态做出相应的调整。”

　　其次，因为许多企业在目前阶段还在摸索，他建议不妨开放一点建立自己的“朋友圈”，即便无法分享具体的技术细节，也可以通过交流来互相启发，“同时，可以通过提供各种智能制造的服务和设备来搭建一个平台，大家可以基于这样的平台共同把事情做好。”

　　最后，一个良好的生态圈需要一个健康的土壤。“像政府部门需要就行业的一些规范，金融扶持的一些政策包括数据安全明确规则，包括高校对人才的培养和对于一些基础性理论的研究，对于未来的智能制造是非常关键。”魏开炎说。

　　同时，在产业升级、构建生态圈的过程中，还有不少挑战。

　　在数字后服务领域，陈义平则认为当前行业还面临诸多痛点。比如，制造企业在服务方面面临维修成本高、监管难，销售方面无法辨别哪些是优质客户，以及如何挖掘优质客户的再销售商机等等，但这些问题并非没有解决方案。

　　“解决方案本质上是产业的网络化、数字化、智能化。”陈义平说，第一步是网络化，即将所有的工业设备、制造过程、工厂与企业之间等一系列的联网。网络化才能进行第二步的数字化，即通过数字化形成新的数据源，而解决数字化才能解决最终智能化，通过智能化形成低成本打通新技术和制造企业的鸿沟，让后市场服务更加智能。

　　在浙江新再灵科技股份有限公司CTO靳旭哲看来，首先做任何场景的数字化，必须要和数字化应用起来，其次要充分地做好场景化。此外，关于生态圈，靳旭哲表示：“在打造生态圈的过程中，我认为应该从数据的角度分析每一段数据。每一个在生态圈的人产生数据价值，应用过程中会涉及到很多环节，不同的数据要融合或者分发到各个环节，因此站在这样的角度分析是非常重要的。”
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