數實深度融合助力製造業轉型

在河北唐山一家鋼鐵企業的生產車間裏，滾燙的鐵水泛着紅光，智能管理系統將鐵水從鍊鐵程序運輸到鍊鋼程序，一氣呵成，安全高效。

“以往，鐵水在這兩個程序之間運輸需要花費40多分鐘，人工智能技術應用到管理系統中後，運輸時間縮短至15分鐘。”相關負責人表示，在AI大模型的精準調控下，企業的生產效率和經濟效益得到顯著提升。

該企業的提質增效，正是數字化轉型的生動映射。工信部最新數據顯示，1—9月份，規模以上工業企業利潤同比增長3.2%，為去年8月份以來各月累計最高增速；較1—8月份加快2.3個百分點，呈現加快恢復態勢。

“AI技術賦能產品研發，能夠加快技術和產品迭代速度；工業互聯網技術有利於實現生產全流程數智化，促進產業鏈協同，重塑產業生態。”華南理工大學工商管理學院教授、廣州數字創新研究中心主任張振剛表示，大數據、工業互聯網、人工智能等數智技術融入製造業，能夠推動全流程、全要素、全方位智能化，為企業增添效益。

我國新型工業化深入推進，數實融合程度持續加深。‌近年來，我國多種人工智能大模型加速迭代升級，賦能“人工智能+”在千行百業落地生根。此前印發的《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》提出，推動工業全要素智能聯動，加快人工智能在設計、中試、生產、服務、運營全環節落地應用。

政策為產業數字化轉型指明瞭方向，眾多製造業企業安上“智慧大腦”，推動生產流程向新而變。

在山西某裝備製造企業的車間內，鋼錠經高温煅燒後自動進入生產線，通過預成型、成型、軋製等工序，一片車輪52秒即可成型。相關負責人介紹，該企業智能化升級以來，產品缺陷率大幅降低，生產效率顯著提高，車輪年產量高達70萬片。

數智賦能，為製造業“強筋骨、壯體魄”；“向數圖強”，一座座“智能工廠”拔地而起。

在遼寧一家鋼鐵企業的工廠內，無人搬運車有序穿梭，機械臂高精度作業，鋼板在流水線上自動運輸，生產過程精準有序。“過去工人作業體能消耗量大，如今兩條產線僅需7人操作，成本降低了10%，生產效率提高了20%。”相關負責人表示，該工廠實現了從原材料投放到成品出庫的全流程無人化運行，鋼鐵製造正從“體力勞動”變成“數據驅動”。

製造業是實體經濟的基礎，數字化轉型正推動製造業走向高質量發展之路。下一步，應如何進一步推動製造業轉型升級，築牢“製造強國”根基？

北京交通大學中國高端製造業研究中心執行主任朱明皓給出四點建議：一要進行工廠改造，鼓勵製造業企業按照自身智能製造能力進行工廠數字化升級；二要應用數字技術添力增勢，促進大企業建立行業知識圖譜，推動中小企業完成數據基礎設施建設；三要重視產教融合，鼓勵高等院校、職業院校與製造業企業合作，培養複合型人才；四要提升企業整體數字化水平，通過繼續教育、企業培訓等提升企業員工的數字化知識儲備。