两会声音
【两会声音】船舶工业“智能制造”需很大投入和长时间探索
时间:2017-03-13 阅读次数:2806

马玉璞 全国人大代表、中船重工第七二五所所长 “ 船舶工业开展智能制造要结合自身发展的特点,需要很大的投入和长时间的探索。”       “近几年来,智能制造成为装备制造领域的热门话题,德国提出了工业4.0,我国也出台了《中国制造2025》。可以说,开展智能制造是我国船舶工业做大做强的必由之路。”马玉璞表示,大力推动智能制造,能够有效提高造船效率和质量,降低成本和能源资源消耗,能够有效提高我国船舶工业的市场竞争力。
      目前,我国船舶工业开展智能制造的积极性很高,国家在政策层面也给予了很多支持,马玉璞建议,虽然智能制造是当前的热点,但船舶工业开展智能制造要结合自身发展的特点,并且要认识到这需要很大的投入和长时间的探索才会有成效。同时,非船产业也可以根据不同产业的特点,搭上智能制造的“顺风车”,实现跨越式发展,从整体上提高船舶工业的竞争力。
金东寒 全国人大代表、中国工程院院士、上海大学校长 “ 制造业不能盲目跟风。”       在开展智能制造之前,我们必须先明白为什么要做智能制造,目的是什么?金东寒表示,我们必须清楚的认识到我国的不同行业目前还处于工业2.0或3.0的不同阶段,不可能也没必要一步跨到工业4.0。
      国外之所以开展智能制造,主要是基于互联网、云计算、大数据、机器人技术的快速发展,应对社会需求多品种、小批量、高品质的发展趋势,还有一个重要原因就是人工成本越来越高。而我国最大的优势就是人力资源丰富,只有充分利用好我国的人力资源,才能发挥出我国产业的比较优势。现在,有些人对智能制造也有顾虑:生产过程都变成了数字化,机器人取代了人,那人干什么?金东寒介绍,去年我国有1600万人进城落户,大学毕业生700多万人,在相当一段时期我国将一直面临较大的就业压力,因此,总理在政府工作报告中把解决就业问题放在重要位置。
      智能制造并不适合所有的行业,适合多品种小批量质量高端的精密产品,避免人犯错误。一些行业不能盲目“一窝蜂”地跟风智能制造,智能制造跟行业发展水平或者所处的行业关系很大,像数控机床、精密仪器、航空航天等开展智能制造能够提高精确度和一致性。

李毅中 全国政协委员、原工信部部长 “ 制造业不能被‘空心化’‘边缘化’”       “并非传统产业就是落后产能,就要被淘汰,这种认识一定要突破。”全国政协委员、原工信部部长李毅中表示,造船等传统制造业利用新一代信息技术,借助’互联网+’,加快创新发展和融合发展,也能激发新动能,换发新活力。
      去年,中国先进制造产业投资基金发起设立,对包括中集海工在内的部分船企进行了资金支持。“不过,我也发现中央财政对工业企业技术改造的投资力度有所减弱。”李毅中指出,要重视在技术改造中资金的支持。现在我国面临资金流向实体经济减少、工业制造业投资增幅减少、民间投资意愿不强等问题,这方面要高度警觉,要避免实体经济“脱实向虚”,防止制造业被“空心化”“边缘化”。
      “融合已经成为经济社会发展的主旋律。虚拟经济与实体经济融合,信息化与工业化融合,线上线下融合,军民融合,融合是主旋律。”李毅中表示,特别是信息技术(Information Technology)与工业技术(Industrial Technology)两个“IT”融合,有助于把信息技术应用到船舶工业各环节、各层面,真正让信息技术切入船舶设计、建造的全流程,激发技术创新活力,提升船舶工业生产效率。“信息技术与工业技术的融合过程中,工业制造业技术的发展创新至关重要。制造业的核心技术不是凭空而来的,也不可能花钱买来,是长期坚持技术创新的结果。”李毅中表示。
 胡凌云 全国政协委员、原北京航空航天大学党委书记 “ 理工科高校应主动对接《中国制造2025》。”       “中国拥有完整的工业体系,具备一定的人才基础,只要下决心去做,推动起来并不困难。” 全国政协委员、原北京航空航天大学党委书记胡凌云说。
          胡凌云表示,在去年全国两会期间,他就建议加快推进符合国家战略需求的航空、航天、船舶等特殊重大工程的智能制造示范专项建立与实施,形成军民融合式企业协同发展的高效、保质、服务的良好生态产业链,提高重大装备核心制造能力。
        “当前,高校要主动对接这些重点工程,特别是以工科为主的学校要主动对接《中国制造2025》。”胡凌云表示,高校应充分发挥现有的人力和智力资源,将自身打造成为国家经济建设和社会发展的智力策源地和生力军。
         此外,胡凌云还建议,加快研究、制定与推进智能制造相关的标准,包括物联网、模块化可互换、可回收再制造、安全与环保、网络消费、企业互联与协同等。建立标准,一方面有利于参与国际产业分工、企业孤岛之间的互联与协同发展、提高国家整体可持续发展的产业竞争力;另一方面,有利于智能制造基础数据库支撑、大数据分析、维护服务等产业的形成。

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