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文档简介

1、 中国制造业转型与智能制造摘要:大量出口低端工业品完成了我国的原始资本积累,但是这种不掌握核心技术的制造业是很脆弱的。由于大量生产过剩,我过的工业市场剩余不仅是本国无法消化,即便是全球也无法完全消化。这就要求我国的制造业必须升级。正好,此刻由于信息技术的进步,我国也紧跟发达国家的脚步提出“互联网+”的概念,使我国制造业迎来了智能化制造革命,这是我国制造业转型的机会和挑战。关键词:制造业转型 互联网+ 智能制造 个性化1. 制造业困境我国制造业粗狂型的扩张导致大量产能过剩,据工信部数据,我国24个行业中,22个行业严重产能过剩。在没有技术创新的投入,靠一味的增加资本的投入,生产大量的需求不足的产

2、品。我国制造业在全球产业链中处于中低端,大量高端技术是我国制造也所不掌握的。尽管我国引进大量先进技术,但是消化吸收率很低,引进与消化吸收的比率在1:0.15,远低于日本和韩国的消化吸收比率。同时,我国的制造业没有形成集成创新机制,导致即便技术研发有一些成果,但是制造工艺等其他环节跟不上,最终不能投入市场,不能实现价值链升级。所以,我国制造业的增加值率只有26.23%,比美国低22.99%。而且,我国的制造业资本积累靠是以大量的环境污染为代价,这注定了这种制造业的发展模式是不可持续的。在国家以出口为导向的强国战略下,我国自1992年市场化改革以来,长期保持贸易顺差,大量外汇涌入导致再央行发行货币

3、。这对我国的经济形成了一定的通货膨胀,使制造业成本上升,压低了原本不多的利润。我国的劳动力成本在逐步上升,使得大量外企流出,加上机器人取代传统的产业工人不仅廉价而且制造工艺更好,可以生产出高品质的产品,进一步恶化了我国制造业的生存环境。金融危机后,美国等发达国家重振高端制造,大量企业回顾本土,大量资金将进入制造业,他们的制造业增加值率将进一步提高。新兴经济体(印度,南非,越南等)的制造业由于劳动力成本更低,加之其自然资源丰富,在低端制造中对我国形成压力。而我国制造业由于利润率低,大量资金剥离制造业进入楼市投机,使得制造业雪上加霜,企业的研发缺乏资金。我国存在大量的国企由于有国家财政的保证,大量

4、无法销售的低端产品由国家财政消化,市场化不足使得企业主观研发升级的欲望不强烈。我国制造业在内外夹击中,将面临前所未有的挑战。2. 智能制造 在云计算大数据等新兴信息技术的发展下,工厂通过“互联网+”进行生产优化市场优化结构优化,在工厂车间各种设备与互联网连接。使得人们可以收集到大量的生产运营数据,并对设备进行监控。由此,物联网服务互联网应势而出将生产资料与生产信息以CPS的方式相融合。CPS将使制造业领域实现资源信息物品设备与人的交互控制相连。这就是智能制造。在智能制造工厂,设备与设备之间,工人与设备之间通过互联网将云计算大数据这些新一代信息技术与以前的信息化自动化技术结合起来。由此,智能化工

5、厂在信息的驱动下,可以科学地编排生产工序,提高生产效率,生产个性化的产品,还可以整合资源的利用,提高资源的利用效率降低成本。在传统的生产销售中,终端零售占据了高于60%的利润。在“互联网+”下的智能制造使工厂直接面对顾客,不仅没有了营销费用,而且可以取得了原本给经销商的利润。这种智能化制造大大降低复杂性成本,使得工厂可以以低成本生产顾客定制的商品。制造业生产不同商品的设备通用性很高,因此,智能化制造带来的结果是未来工厂倾向于扩大生产的范围,而不是像以前靠大规模生产某一产品,依靠低价来获得市场。智能化制造将带来新的商业模式为大众创业,万众创新提供平台,由于生产设备与互联网之间可以交互传递信息,一

6、切关于生产设备和生产状况的信息都可以在反应在互联网上。这些设备的产能可以在互联网上拍卖,任何有需要个人或者小微企业可以付费使用这些设备来实现他们的创意。这将大大激发年轻人的创新能力,很多小创意都可以转变成现实。智能制造将给年轻人一个更加公平的竞争平台,使得市场的新需求和少数群体的需求得到及时供给。并且,智能制造能够针对市场反馈及时改进生产工艺和工业设计。3. 中国制造业转型机遇 科技革命即将到来,信息技术的发展有利于传统制造业升级为智能制造业。我国出台了一系列关于“互联网+”的规划,这将成为我过制造业相较于新兴经济体的竞争优势。我国制造业升级为智能制造业后,将大大提高劳动力的效率增加产品附加值

7、。随着劳动力成本的提高,工厂购买机器人将变的有利可图。当工厂大量购买机器人后,我国产品的标准化将得到保证,这就为迎接智能制造做好了铺垫。我国制造业产品开发周期过长,达到18个月,而美国的开发周期则为3个月。这其中的原因是对市场的反应过慢,所以我国制造业急需及时了解市场的工具。信息通信技术快速发展,人们的生产生活方式不断改变。移动设备价格的不断下降使得绝大部分人能够接入互联网,为人机交互做好了基础。我国传统制造也转型成智能制造业后,将可以得到大量关于消费者的信息。随着央行降准降息,将增强货币的流动性,使得企业可以以低成本的代价来获得贷款,也使得企业更有可能获得贷款。由于货币的超发使得通货膨胀还在

8、缓慢增长,宽松的货币政策将进一步刺激企业借钱发展。这为我国制造业企业迎接智能化的转型做好了金融保障。另外,国家也有政策支持企业的智能化转型。中国制造2025中提出:我过制造业的战略目标是成为工业强国,要将信息技术与制造技术深度融合,实现制造的数字化和智能化。智能制造需要强大的数据处理能理,而我国大数据基础设施不断完善,云计算服务的先进性和安全性处于世界领先地位。而且,比起发达国家昂贵的云计算服务,我国的云服务要更便宜。数据处理能力的强大为我国制造业转型提供了强有力的保障。廉价的云计算服务打破了大企业对数据处理能力的垄断。中小企业和个人将能够买的起云计算服务,激发了他们创新创业。我国的制造业能耗

9、过高,对制造业的持续发展构成了严重的挑战,所以,我国的制造业迫切需要转型。智能化制造通过对大数据的分析将有助于降低能耗,助力可持续发展。随着“两化”融合的不断推进,信息化和工业化将极大推动我国制造业向智能化转型。“两化”融合后,互联网技术将贯穿工业生产的各个环节,所有关于生产的过程将被信息充分表现。届时,工业软件工业电子及工业信息服务业将变得十分发达。我国相继出台了中小企业税费优惠政策,缓解中小企业的生存压力,有利于更好的发挥创造力。在全球分工越来越细的时代,中小企业必将扮演领先的角色 为例,2010年,德国的经济增长占据欧元区经济增长的60%,德国的经济增长显然是靠数量庞大的制造企业创造的。

10、减免税赋后的中小企业将有更多资金用来研发新产品,届时,将对智能制造工厂的生产力有大量的需求。4. 互联网+时代的中国制造业转型之困 创新能力较发达国家仍有巨大差距,几十年的制造业业发展靠的是模仿,使得大量的低技术产品生产严重过剩。我国制造业不掌握核心技术,进口高端芯片占我国制造业芯片需求的80%。我国在产品设计上对理论的应用不足,很多产品在设计时忽视了疲劳强度和测试技术。由于研发能力不足加上对理论的不重视,对企业将来升级成智能工厂构成巨大的不确定性。 由于严重的同质化竞争,我国制造业大量产能过剩。加上2008年美国次贷危机的爆发使得我国制造业的出口下滑,各企业间的竞争变的更加激烈。大量低技术生

11、产线在地方政府的鼓励下重复建设,使得低端产品生产严重过剩。如汽车产业,我国有各类车辆生产企业1300余家,其中大量企业由于不掌握核心技术,规模小盈利能力差根本无法升级,多年来长时间处在破产的边缘。有能力转型的企业也因为习惯了过去的经营模式,对企业升级的意愿不强烈。这些企业在国家“出口退税”的政策下,靠规模化生产赚取极低的利润率。大而不强是这些企业的特征。目前,这些企业仍未对智能制造将引领产业革命引起足够的重视。 税费过高导致我国的中小企业很难有足够的资金进行产业升级,也抑制了企业的活力和市场竞争力。更为严重的是我国金融体系不够完善,大量中小企业面临融资难的困境。发达的金融体系可以促进生产资料的

12、流动,使好的产品能够及时面向市场。然而不完善的金融系统使得大量中小企业不得不借民间高利贷,往往高额的利息压垮了这些企业使得企业的研发创新中断。 我国制造业机器使用率过低,在日本,每一万明工人对应的是300多台机器,而我国每一万名工人只对应不到20台机器。这说明,我国制造业产品标准化程度不足且在智能化的道路上比传统制造业强国落后。由于机器使用率过低,企业升级智能化工厂需要大量的资金。而且大量的产业工人将在企业转型的过程中,一时无法就业,不利于社会稳定。5. 对互联网+时代下中国制造业转型的建议 由传统制造业向智能化转变需要依托原有的制造业务,延长企业的产业链,从事研发设计软件与信息服务现代物流营

13、销渠道等利润较高的环节中。只有企业在这个完整的产业中挖掘足够的信息,才能实现智能化制造,生产个性化的产品。制造业企业应成立专门的服务机构,为企业的销售业务提供成套的解决方案,同时进行数据的收集和挖掘工作,为提供个性化服务提供信息。有关部门应对企业的数据收集行为提供行业规范,以方便企业开展工作,也是对消费者个人隐私的保护。国家要大力推进大数据产业的发展,使企业方便收集数据管理数据。大数据挖掘需要专业的人才,国家应鼓励高校培养更多数据挖掘的人才。各地方政府应该制定针对地方具体情况的规划,对智能制造业投入大量扶持资金,并引导市场。针对部分劳动密集、作业环境恶劣行业,引导其采取机器人代替人工,以提高装备智能化率。政府要着力推动企业大规模个性定制模式的试点创新。在汽车、电子信息、家电等传统行业开展智能应用试点,实现产业重构和流程再造,提供信息服务,使企业能够在对数据分析后实现精准决策、管理和服务。 参考文献:1李炜,孙明法.德国“工业4.0”对中国“互联网+”的启示J.中国管理信息化,2016(1):161-163.2贾春玉.2

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