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【牢記囑托 天津實踐】推動制造業與大數據融合 實現轉型發展

2019-06-17來源:天津支部生活網    作者:   編輯:張春芳

關鍵詞:數據制造業

加快我國制造業高質量發展,推進大數據和實體經濟深度融合,是黨的十九大報告提出的實現經濟高質量發展的重要舉措。2019年是天津市智能制造的“攻堅年”。


2019年1月,《天津市大數據發展規劃(2019-2022年)》和《天津市促進大數據發展應用條例》正式出臺實施,旨在營造大數據發展的良好環境,建設數字天津,使大數據成為推動天津高質量發展的新動能,盡快建成全國先進制造研發基地。


  我市制造業與大數據融合發展初見成效


第一,大數據產業集聚效應初步顯現。2013年,我市出臺《濱海新區大數據行動方案(2013-2015)》,我市貫徹落實京津冀協同發展戰略,依托北京中關村信息產業的技術優勢和“京津冀國家大數據綜合試驗區”,培育和承接了一大批大數據企業和重點項目,是目前我國大數據企業集聚最多的地方之一,形成了京津冀大數據走廊格局。


第二,大數據技術創新取得突破。我市依托大數據產業發展試點和重點示范項目,促進大數據和實體經濟融合發展。大數據領域的專利申請數量呈快速增長模式,依托于大數據發展平臺、大數據孵化產業基地與眾創空間,科技“小巨人”企業正逐步成為引領我市科技創新的重要主體。

第三,大數據助力我市制造業轉型升級成效明顯。一是“改造”。通過改造和升級制造設備,優化工藝技術流程,提高制造業自動化和信息化。二是“融合”。深化大數據技術與企業管理融合,實現生產的智能化、高端化和柔性化。三是“重構”。制造業企業依托大數據服務平臺,進行研發、設計、生產、營銷、物流、售后等全產業鏈環節的創新,重構商業模式,推動制造業的服務化轉型。


  我市制造業與大數據融合存在的問題


第一,大數據與實體經濟融合的產業體系有待完善。我國目前尚未形成大數據產業統一的統計口徑,對大數據產業的描述多為“大數據相關產業”等模糊性概念。我市著力打造的智能科技產業既是大數據、云計算、人工智能等新技術的應用成果,也是大數據產業體系中的重要部分,產業界定不清會帶來規劃上的不兼容。同時數據資源的開放、共享的程度較低、數據權屬不清、數據交易效率不高等基礎性產業體系也不成熟,這些都將對大數據與實體經濟尤其是制造業的深度融合帶來不利影響。

第二,設備連接不足,制造業企業應用大數據的基礎較弱。近年來制造業企業創新熱情不高,大數據領域的大部分創新成果仍集中在高科技公司和互聯網公司,制造業企業的創新則集中在工藝和產品方面,商業模式創新占比較低,企業設備數字化率和裝備數控化率較低。制造業企業在應用大數據時,在技術研發、應用以及設備更新等方面,面臨的轉型成本高、風險大,因而企業轉型意愿不高,導致大數據在制造業企業落地難,企業承載能力較弱等問題。


第三,工業大數據整體仍處于起步階段,相關研究成果不足,成果轉化率低。目前大數據應用最多的領域仍集中在金融、電商、政務、醫療等方面,工業大數據的應用還剛起步,加之制造業生產的復雜性和行業投入要素的異質性,大數據在制造業中的應用場景和模型不足。同時,大數據方面的技術供給與制造業轉型需求的匹配不足,科研成果轉化成本高,轉化率低。

第四,大數據人才短缺制約了制造業與大數據融合的步伐。我市大數據和制造業的融合,對兩類人才存在需求,一是大數據領域的專業技術人才,主要是負責大數據核心技術領域的成果研發和技術創新;二是制造業方面的大數據應用人才。推動我市制造業和大數據的跨界融合,勢必需要既了解制造業業務發展需求,同時也掌握大數據專業技術和管理的復合型人才,他們是真正推動大數據和制造業融合的關鍵。


  推動我市制造業與大數據融合的對策思考


第一,提高數字化基礎設施建設水平,激發企業在大數據領域的“雙創”熱情。一是完善大數據領域的基礎設施建設,加快工業大數據核心技術和相關產品的研發、成果轉化與應用;二是要盡快完善大數據技術標準,修訂和完善數據安全和使用方面的相關法規,如數權法和數據共享開放的相關規定等;三是要通過政策引導和金融財政支持,深化財稅金融體制改革,引入民間資本,支持企業加快技術改造和設備更新,提高“雙創”熱情。


第二,培育和完善大數據產業體系。建立大數據產業統一的統計口徑,界定產業邊界,促進數據共享和數據交易;加大研發投入,推進科研體制改革,加強知識產權保護,建立研發激勵機制,在大數據關鍵領域打造出一批具有國際競爭力的技術產品;打造良好的營商環境,通過相關政策支持和戰略規劃,以龍頭企業為核心,鼓勵大數據領域的創新創業活動。

第三,健全大數據的理論基礎研究和社會應用研究。大數據是一門以數據為核心的交叉性科學。要完善大數據學科的理論基礎研究,探究大數據的生命周期和演化規律,為大數據和制造業融合的實踐活動提供理論支持。此外,在社會應用方面,要深入推進大數據和實體經濟的融合,總結大數據在制造業中的典型應用場景,以及驅動制造業轉型升級的原理和機制,從而更好地制定行動規劃推進大數據與制造業的融合,以創新引領發展新模式。


第四,建立有效的人才培養和引進機制。一是建立完善的、多層次、全方位的產學研合作方案,在高校不僅要開設大數據相關學科,也要強化高校與企業、研究所的實踐對接,加強校企聯系,培養大數據領域的復合型人才;二是建立市場化的人才選聘和激勵創新機制。一方面通過市場力量完成對一部分信息技術人才的大數據專業技術改造,實現技術人員的轉型;另一方面要完善人才引進的政策體系,加大資金支持力度,同時利用市場力量吸引和集聚海內外優秀人才。(作者呂明元為天津商業大學經濟學院副院長、教授;苗效東為天津商業大學經濟學院碩士研究生)


來源:天津日報


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