《国资委印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》》

  • 来源专题:装备制造监测服务
  • 编译者: zhangmin
  • 发布时间:2020-12-03
  • 近日,国务院国资委正式印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》,系统明确国有企业数字化转型的基础、方向、重点和举措,开启了国有企业数字化转型的新篇章,积极引导国有企业在数字经济时代准确识变、科学应变、主动求变,加快改造提升传统动能、培育发展新动能。

    关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知

    各中央企业,各省、自治区、直辖市及计划单列市和新疆生产建设兵团国资委:

    为贯彻落实习近平总书记关于推动数字经济和实体经济融合发展的重要指示精神,落实党中央、国务院关于推动新一代信息技术与制造业深度融合,打造数字经济新优势等决策部署,促进国有企业数字化、网络化、智能化发展,增强竞争力、创新力、控制力、影响力、抗风险能力,提升产业基础能力和产业链现代化水平,现就加快推进国有企业数字化转型工作的有关事项通知如下:

    一、提高认识,深刻理解数字化转型的重要意义

    深入学习领会习近平总书记关于推动数字经济和实体经济融合发展的重要指示精神,研究落实党中央、国务院有关政策,将数字化转型作为改造提升传统动能、培育发展新动能的重要手段,不断深化对数字化转型艰巨性、长期性和系统性的认识。发挥国有企业在新一轮科技革命和产业变革浪潮中的引领作用,进一步强化数据驱动、集成创新、合作共赢等数字化转型理念,系统组织数字化转型理论、方法和实践的集中学习,积极开展创新大赛、成果推广、树标立范、交流培训等多种形式的活动,激发基层活力,营造勇于、乐于、善于数字化转型的氛围。

    二、加强对标,着力夯实数字化转型基础

    (一)建设基础数字技术平台。

    运用5G、云计算、区块链、人工智能、数字孪生、北斗通信等新一代信息技术,探索构建适应企业业务特点和发展需求的“数据中台”“业务中台”等新型IT架构模式,建设敏捷高效可复用的新一代数字技术基础设施,加快形成集团级数字技术赋能平台,提升核心架构自主研发水平,为业务数字化创新提供高效数据及一体化服务支撑。加快企业内网建设,稳妥推动内网与互联网的互联互通。优化数据中心布局,提升服务能力,加快企业上云步伐。

    (二)建立系统化管理体系。

    应用两化融合管理体系标准(GB/T 23000系列),加快建立数字化转型闭环管理机制,以两化融合管理体系促进企业形成并完善数字化转型战略架构。积极推进数字化转型管理工作与质量管理、信息安全、职业健康管理等体系的融合应用。建立数字化转型诊断对标工作机制,定期开展诊断对标,持续提升新一代信息技术与企业业务融合发展水平。

    (三)构建数据治理体系。

    加快集团数据治理体系建设,明确数据治理归口管理部门,加强数据标准化、元数据和主数据管理工作,定期评估数据治理能力成熟度。加强生产现场、服务过程等数据动态采集,建立覆盖全业务链条的数据采集、传输和汇聚体系。加快大数据平台建设,创新数据融合分析与共享交换机制。强化业务场景数据建模,深入挖掘数据价值,提升数据洞察能力。

    (四)提升安全防护水平。

    建设态势感知平台,加强平台、系统、数据等安全管理。使用安全可靠的设备设施、工具软件、信息系统和服务平台,提升本质安全。建设漏洞库、病毒库、威胁信息库等网络安全基础资源库,加强安全资源储备。搭建测试验证环境,强化安全检测评估,开展攻防演练,加快培养专业人才队伍。

    三、把握方向,加快推进产业数字化创新

    (一)推进产品创新数字化。

    推动产品和服务的数字化改造,提升产品与服务策划、实施和优化过程的数字化水平,打造差异化、场景化、智能化的数字产品和服务。开发具备感知、交互、自学习、辅助决策等功能的智能产品与服务,更好地满足和引导用户需求。

    (二)推进生产运营智能化。

    推进智慧办公、智慧园区等建设,加快建设推广共享服务中心,推动跨企业、跨区域、跨行业集成互联与智能运营。按照场景驱动、快速示范的原则,加强智能现场建设,推进5G、物联网、大数据、人工智能、数字孪生等技术规模化集成应用,实现作业现场全要素、全过程自动感知、实时分析和自适应优化决策,提高生产质量、效率和资产运营水平,赋能企业提质增效。

    (三)推进用户服务敏捷化。

    加快建设数字营销网络,实现用户需求的实时感知、分析和预测。整合服务渠道,建设敏捷响应的用户服务体系,实现从订单到交付全流程的按需、精准服务,提升用户全生命周期响应能力。动态采集产品使用和服务过程数据,提供在线监控、远程诊断、预测性维护等延伸服务,丰富完善服务产品和业务模式,探索平台化、集成化、场景化增值服务。

    (四)推进产业体系生态化。

    依托产业优势,加快建设能源、电信、制造、医疗、旅游等领域产业链数字化生态协同平台,推动供应链、产业链上下游企业间数据贯通、资源共享和业务协同,提升产业链资源优化配置和动态协调水平。加强跨界合作创新,与内外部生态合作伙伴共同探索形成融合、共生、互补、互利的合作模式和商业模式,培育供应链金融、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等新模式,打造互利共赢的价值网络,加快构建跨界融合的数字化产业生态。

    四、技术赋能,全面推进数字产业化发展

    (一)加快新型基础设施建设。

    充分发挥国有企业新基建主力军优势,积极开展5G、工业互联网、人工智能等新型基础设施投资和建设,形成经济增长新动力。带动产业链上下游及各行业开展新型基础设施的应用投资,丰富应用场景,拓展应用效能,加快形成赋能数字化转型、助力数字经济发展的基础设施体系。

    (二)加快关键核心技术攻关。

    通过联合攻关、产业合作、并购重组等方式,加快攻克核心电子元器件、高端芯片、基础软件、核心工业软件等关键短板,围绕企业实际应用场景,加速突破先进传感、新型网络、大数据分析等数字化共性技术及5G、人工智能、区块链、数字孪生等前沿技术,打造形成国际先进、安全可控的数字化转型技术体系。

    (三)加快发展数字产业。

    结合企业实际,合理布局数字产业,聚焦能源互联网、车联网等新领域,着力推动电子商务、数据资产运营、共享服务、平台服务、新零售等数字业务发展,打造规模化数字创新体,培育新业务增长点。面向企业数字化转型需要,加强资源整合优化,创新体制机制,培育行业领先的数字化服务龙头企业,研发和输出数字化转型产品和系统解决方案。

    五、突出重点,打造行业数字化转型示范样板

    (一)打造制造类企业数字化转型示范。

    以智能制造为主攻方向,加快建设推广智能工厂、数字化车间、智能炼厂、智能钢厂等智能现场,推动装备、生产线和工厂的数字化、网络化、智能化改造,着力提高生产设备数字化率和联网率,提升关键工序数控化率,增强基于数字孪生的设计制造水平,加快形成动态感知、预测预警、自主决策和精准执行能力,全面提升企业研发、设计和生产的智能化水平。积极打造工业互联网平台,推动知识能力的模块化、软件化和平台化,加快产业链供应链资源共享和业务协同。

    (二)打造能源类企业数字化转型示范。

    加快建设推广智慧电网、智慧管网、智能电站、智能油田、智能矿山等智能现场,着力提高集成调度、远程操作、智能运维水平,强化能源资产资源规划、建设和运营全周期运营管控能力,实现能源企业全业务链的协同创新、高效运营和价值提升。

    (三)打造建筑类企业数字化转型示范。

    重点开展建筑信息模型、三维数字化协同设计、人工智能等技术的集成应用,提升施工项目数字化集成管理水平,推动数字化与建造全业务链的深度融合,助力智慧城市建设,着力提高BIM技术覆盖率,创新管理模式和手段,强化现场环境监测、智慧调度、物资监管、数字交付等能力,有效提高人均劳动效能。

    (四)打造服务类企业数字化转型示范。

    着力推进智慧营销、智慧物流、智慧金融、智慧旅游、智慧供应链等建设,推动实体服务网点向虚拟智慧网点转变,打造智慧服务中心,发展基于互联网平台的用户服务,打造在线的数字服务产品,积极创新服务模式和商业模式,提升客户体验,提高客户黏性,拓展数字服务能力,扩展数字业务规模。

    六、统筹部署,多措并举确保转型工作顺利实施

    (一)制定数字化转型规划和路线图。

    结合企业实际,制定企业数字化转型专项规划,明确转型方向、目标和重点,勾画商业模式、经营模式和产业生态蓝图愿景。以构建企业数字时代核心竞争能力为主线,制定数字化转型方案,纳入企业年度工作计划,明确相关部门和岗位工作要求,加强动态跟踪和闭环管控。加快企业数字化治理模式、手段、方法升级,以企业架构为核心构建现代化IT治理体系,促进IT投资与业务变革发展持续适配。运用数字化转型服务平台(http://gq.dlttx.com),开展诊断对标。

    (二)协同推进数字化转型工作。

    建立跨部门联合实施团队,探索建设数字化创新中心、创新实验室、智能调度中心、大数据中心等平台化、敏捷化的新型数字化组织,推动面向数字化转型的企业组织与管理变革,统筹构建数字化新型能力,以钉钉子的精神切实推动数字化转型工作,一张蓝图干到底。对接考核体系,以价值效益为导向,跟踪、评价、考核、对标和改进数字化转型工作。

    (三)做好数字化转型资源保障。

    要实行数字化转型一把手负责制,企业主要负责同志应高度重视、亲自研究、统筹部署,领导班子中明确专人分管,统筹规划、科技、信息化、流程等管控条线,优化体制机制、管控模式和组织方式,协调解决重大问题。建立与企业营业收入、经营成本、员工数量、行业特点、数字化水平等相匹配的数字化转型专项资金投入机制。加快培育高水平、创新型、复合型数字化人才队伍,健全薪酬等激励措施,完善配套政策。

    国务院国资委将加强对国有企业数字化转型工作的指导,组织数字化转型线上诊断,开展“一把手谈数字化转型”工作,遴选推广数字化转型典型案例和解决方案,推进数字化转型协同创新平台建设,组织数字化转型相关交流研讨,切实推动国有企业数字化转型工作。

     

    国务院国资委办公厅

    2020年8月21日

相关报告
  • 《三部门联合印发《制造业企业数字化转型实施指南》,制造业看过来》

    • 来源专题:智能制造
    • 编译者:icad
    • 发布时间:2025-03-26
    • 制造业数字化转型是运用数字技术对制造业研发生产全流程和产业链供应链各环节进行改造升级和价值重塑的过程,是制造业高质量发展的关键路径。制造业企业是制造业数字化转型的主体,为贯彻落实《制造业数字化转型行动方案》,为企业数字化转型提供指引,系统提升企业转型水平,促进实体经济和数字经济深度融合,加快推进新型工业化,特制定本指南。 一、总体要求 推动制造业企业数字化转型是一项系统工程,要以企业发展实际为出发点、以解决企业痛点难点问题为目标、以提升全要素生产率为导向、以场景数字化为切入点,综合考虑技术成熟度、经济可行性、商业模式可持续性,精准识别数字化转型优先领域和重点方向。深化新一代信息技术融合应用,加快产业模式和企业组织形态变革,提升企业核心竞争力,促进形成新质生产力。 坚持整体谋划,分步实施。遵循“规划-实施-评估-优化”持续改进的管理方法,制定企业数字化转型规划,明确转型方向和目标,由点及面、由浅及深、由易及难分步推进数字化转型。 坚持问题导向,系统推进。聚焦需求侧共性问题找准转型切入点,分行业构建体系化的数字化转型场景图谱,明确推进路径,提升通用工具产品供给能力,以场景转型之“和”形成企业整体转型之“解”。 坚持需求导向,分类施策。立足大中小企业发展实际和个性化转型需求,明确不同类型企业的数字化转型重点和策略,形成差异化的转型实施方案,引导大中小企业协同转型和融通发展。 坚持市场主导,政府引导。充分发挥市场在资源配置中的决定性作用,引导数字化要素向制造业企业集聚,以规模化应用畅通供需循环。更好发挥政府引导作用,强化标准、人才、产融等政策保障,形成转型推进合力。 二、分步组织实施 (一)制定转型规划 企业综合利用两化融合管理体系、数字化转型成熟度、智能制造成熟度、中小企业数字化水平评测等参考标准开展评估诊断,系统梳理企业自动化、信息化基础条件,准确摸清企业数字化发展实际情况,识别转型痛点需求和应用场景,开展投入产出测算和风险评估,明确转型目标和方向。结合系统工程(MBSE)方法论编制规划方案,体系化设计数字化转型的目标愿景、任务框架、系统架构、技术路线、标准体系、实施任务、投入预算和保障条件,建立分阶段子任务和实施项目清单,为下一步组织实施提供清晰明确的方向内容。 (二)组织落地实施 企业系统加强组织和条件保障,结合条件设置首席信息官(CIO)、首席数据官(CDO)等岗位,组建专门的数字化转型队伍,持续加大数字化投入。引导全员强化数字化理念,持续提升互联网思维、大数据思维,推动基于数据的产品创新,优化产品数据服务。按需遴选外部服务商,强化软件开发商、自动化集成商、平台服务商的深度整合,形成系统实施推进合力。高标准推进项目实施,深度介入外包开发过程,强化过程监督、质量管控和知识产权保护,推动数字化项目与企业业务更好适配融合,充分运用新一代信息技术提高精益管理能力、提升运营效率,不断优化数字化转型实施效果。 (三)开展成效评估 企业以经营目标改善和业务流程优化为导向,开展转型绩效评价,聚焦营收增长率、利润率、研发周期、生产运营效率、库存周转率、客户满意度等指标,梳理总结转型目标达成情况,提出优化改进方向。开展数字化能力评价,聚焦系统易用性、标准符合性、数据质量水平等指标,梳理总结存在的问题,提出改进措施。成效评估可采用自评估或第三方评价等方式,企业参与评估人员应涵盖企业管理者、各业务部门责任人以及一线技术工人。 (四)推进迭代优化 企业根据数字化成效评估结果,针对转型实施中的短板和不足,迭代解决方案版本,强化安全防护,优化实施效果。立足自身战略定位和业务发展方向,进一步制定下阶段数字化转型目标和任务,统筹推进场景数字化改造和业务数字化升级,持续强化全流程精益管理水平,实现数字化转型的螺旋式提升。 三、聚焦场景突破 (一)强化研发设计云端协同 引导企业开展云端研发设计,按需订阅产品设计、仿真模拟等软件服务,提升产品仿真效率,降低软件运维成本。推动企业开展协同研发设计,特别是鼓励以高端装备为代表的制造业企业建设协同设计平台,强化设计协同,鼓励配套零部件企业使用平台,缩短产品设计周期。鼓励企业探索智能研发新应用,开发“人工智能+”研发设计软件,构建设计模型、仿真模型等数据集,开展模型训练,发展创成式设计、实时仿真等创新应用,加速新产品研发。 (二)推动生产过程智能转型 引导企业开展生产全过程的透明化管理,鼓励部署基于工业互联网平台的订单管理、设备管理、质量管理等轻量化工业APP,提升生产过程的数字化管控能力。引导流程工业企业部署先进控制系统(APC)、实时优化控制系统(RTO),推广基于数字孪生的生产决策管控应用,通过贯通数字主线提升生产工艺、装备调参、物料平衡等生产作业的智能化水平。引导离散工业企业实施基于模型的系统工程,基于工业互联网平台打通设计、排程、加工、检测等数据流转,发展“人工智能+”外观设计、排程排产、缺陷检测等新模式,通过模型传递持续提升生产效率和产品质量。鼓励企业基于实时数据开展节能降耗、减碳环保、安全生产等领域探索实践,以数字化提升企业绿色化、安全化水平。 (三)加速运维服务模式创新 引导企业在客户管理、售后服务等领域率先应用生成式人工智能技术,降低服务成本、提高服务效率。鼓励企业开展存量设备管理优化,实时采集分析设备运行数据,探索推动人工智能在设备运维场景落地,开发实时监测、运行优化、自动告警和预测性维护等应用,保障设备的高效运行和安全稳定。鼓励企业挖掘设备和产能潜在价值,基于工业互联网平台共享设备信息和闲置产能,发展融资租赁、供应链金融、共享制造等增值服务。创新基于数据的产品服务化、工程服务化和知识服务化等服务模式,推动企业向产业链价值链高端跃升。 (四)促进经营管理流程优化 引导集团型企业建设统一的经营管理平台,开展端到端的流程重构和组织优化,实现基于平台的跨层级、跨企业协同管理。引导企业基于人工智能、大数据等技术重构和集成商业智能(BI),通过办公自动化(OA)、企业资源计划(ERP)、客户关系管理(CRM)等不同业务信息系统,开展经营数据汇聚和经营分析模型应用,实现基于模型的智能决策。鼓励企业通过数字化手段优化财务管控流程,通过财务系统与业务系统集成,实现业务活动全流程资金及时响应。 (五)提升供应链弹性和韧性 引导企业构建基于工业互联网平台的多级供应商采购管理系统,基于模型优化供应资源结构,及时备份关键供应节点,保障供应持续稳定。基于数字化平台开展订单全流程跟踪,基于数据优化仓储布局和出入库管理,基于模型算法设计优化供应物流网络,实现订单精准配送和准时交付。全维度绘制客户画像,开展产品全流程信息追溯,实时响应客户产品维保需求,提升售后服务水平和交付质量。利用大数据建模构建供应链风险预测分析和评估诊断模型,基于模型对供应链风险精准识别和应急防控。 (六)探索跨场景集成优化 引导行业龙头企业绘制重点行业、重点产业链数字化转型场景图谱,推动产业链环节的模块化表达,引导企业开展跨场景数据、模型流转应用探索,带动上下游工具打通、数据互连、模型互认,建立功能完备的产品工具体系,实现跨场景环节的协同优化。引导企业开展产品全生命周期管理,构建基于模型的系统工程(MBSE)方法开展产品模型在需求、设计、分析、验证等集成管理,提高产品设计、生产、运维一体化管理水平。鼓励企业基于数据和模型重塑业务系统、创新商业模式,打通用户需求和企业产能、研发设计和售后服务之间的数据流,发展大规模定制化生产、产品全生命周期管理等新模式。引导企业开展工业操作系统转型升级,提升工业操作系统产业链供应链安全和韧性水平。 四、强化分类推进 (一)行业龙头企业引领“链式”转型 行业龙头企业充分发挥引领带动作用,以提高产业链协作效率和供应链一体化协同水平为导向,增强产业链供应链竞争力,带动上下游企业协同转型。建设面向行业或产业集群的工业互联网平台,开发标准化、模块化、解耦化的数字工具,打造贯通工具链、数据链、模型链的数字底座。引导上下游企业开放制造能力、设计创意、专业知识,推动订单协同、研发协同和服务协同,提升社会制造资源配置效率。鼓励龙头企业强化产业链供应链安全预警分析,提升风险联动预测和协同处置能力,增强产业链供应链韧性和风险防范能力。 (二)大型企业加速“整体”转型 大型企业坚持系统思维、创新引领,制定转型整体规划,推进全流程、全场景、全链条数字化转型。建设工业互联网平台,提升数据采集、知识沉淀、业务打通、生态搭建等能力,实现数据驱动的智能生产决策和运营深度优化。创新组织管理模式,推动管理架构从科层制向柔性组织转变,构建网络化、扁平化、开放化的新型组织体系,探索基于实时数据的动态管理、透明管理,加快企业管理模式变革。创新业务模式,构建研发设计、生产制造与供应链协同的制造体系,探索用户个性需求与设计制造精准对接的机制创新,推动面向质量追溯、设备健康管理、产品增值服务的服务化转型,培育新的业务增长点。 (三)中小企业实施“梯次”转型 中小企业坚持因“企”制宜、重点突破,评估转型潜在价值和可行性,明确转型优先级。专精特新“小巨人”企业等基础较好的中小企业应加强关键业务系统部署应用,围绕产品数字孪生、设计制造一体化、个性化定制等复杂场景开展系统化集成改造,提升企业竞争力。省级专精特新中小企业、规上工业中小企业应以需求迫切的场景为突破口,实施重点场景深度改造。小微企业应考虑自身资源条件限制,开展普惠性上云用数赋智,积极上云上平台,充分利用工业互联网平台的云化研发设计、生产管理和运营优化等订阅式产品服务,实现业务系统向云端迁移,提升企业经营水平。强化与龙头企业的标准适配、信息共享、业务协同,全面融入产业链供应链。 五、强化政策保障 (一)加强组织落实 工业和信息化部、国务院国资委、全国工商联加强工作协同,充分发挥两化融合相关管理机制作用,统筹推进各项工作。各地相关主管部门积极开展指南宣贯,结合实际制定出台配套政策,先行探索场景数字化转型试点,打好政策“组合拳”。鼓励行业协会、科研院校等加强联合,挖掘行业转型需求和典型应用案例,推动制造企业与软件开发商、自动化集成商、平台服务商等基于图谱实现精准对接。 (二)加大政策支持 有关主管部门要充分发挥现有专项资金作用,推动金融机构创新符合企业转型需求的金融产品和服务,带动地方政府、创投机构及其他社会资金,加大对制造业企业数字化转型领域支持力度。鼓励地方依托制造业新型技术改造城市试点、中小企业数字化转型城市试点,开展制造业数字化转型图谱建设、标准制定、设备更新、首版次软件培育、供需对接等工作,为制造业企业数字化转型提供政策资金支持。实施制造业企业科技成果应用拓展工程,着力提升产业链韧性和安全水平。 (三)健全标准体系 鼓励各类标准化组织、科研院校、骨干企业等编制制造业数字化转型标准体系,制定产业链数字化场景编码索引,围绕基础共性、典型场景、解决方案等方面,梳理关键亟需标准清单,明确推进路线图和时间表,强化数字化转型标准供给,促进数字化解决方案的标准化适配和规模化复制。支持各地开展数字化转型“标准+”工作站、“标准周”、标准化宣贯会等活动,推动一批成熟易用的数字化转型标准发布实施,推广数据管理能力成熟度评估模型(DCMM)等国家标准应用,以国家标准引领传统产业优化升级。 (四)完善服务支撑 鼓励行业龙头企业联合数字化转型服务商等主体,打造标准化、低成本、可复用的解决方案,形成服务商资源池。加快培育一批深耕行业的专业软件开发商、自动化集成商和平台服务商,探索孵化一批提供数据确权、流通交易、收益分配、安全治理等服务的数据商和第三方专业服务机构,开展服务商分类分级评价规范标准研制及贯标。依托创新中心、公共服务平台等,建设一批“创新实验室+公共服务平台”的制造业数字化转型服务载体,打造线上线下协同、“省-市-县”多级联动、全链条转型服务贯通的数字化转型服务体系。 (五)加强试点推广 树立数字化转型企业标杆,聚焦技术实力强、业务模式优、管理理念新、质量效益高的行业龙头企业、独角兽企业、专精特新中小企业和高新技术企业,打造一批“数字领航”企业。开展国有企业数字化转型试点企业建设,探索形成一批可复制可推广的数字化转型路径。制定发布重点行业、重点产业链数字化转型场景图谱参考指引,基于场景图谱开展数字化转型通用工具及典型案例遴选,聚焦物料数字化、工具数字化、数字化“中间件”、数字化边缘节点、数字化企业管理软件等方向,选择一批技术领先、通用性强、标准化程度高的数字化通用工具和产品,为制造业企业数字化转型提供工具支撑,通过标准化工具产品加速制造业企业数字化转型。 (六)强化数据驱动 鼓励龙头企业建设高质量工业数据语料库,支撑工业人工智能训练和应用推广,挖掘工业数据潜在价值。推进国家工业互联网大数据中心建设,建立多级联动的国家工业基础大数据库、行业数据库,推进产品主数据标准建设,打造工业数据空间,推动数据便捷高效流通。 (七)加强安全保障 健全工业企业网络安全管理制度,深入实施工业互联网安全分类分级管理,建立健全定级防护、评估评测、监测预警、信息通报、成效评价等工作机制,指导企业落实《工业控制系统网络安全防护指南》相关要求,开展重要工业控制系统识别认定,构建工控安全评估体系。督促企业落实《数据安全法》《工业和信息化领域数据安全管理办法(试行)》等法律政策要求,加强重要数据识别与备案,做好数据分类分级保护和安全风险评估,强化风险监测预警和应急处置能力,切实提升工业数据安全防护水平。 (八)建设人才队伍 指导制造业企业开展全面数字素养技能提升行动,强化复合型人才培养,为数字化转型提供有力支撑。深化产教融合,支持数字化转型领域“新工科”专业建设,建立校企联合培养机制,鼓励企业积极参与,持续壮大专业技术型和复合型人才队伍。探索建立数字化转型人才需求预测和信息服务平台,搭建人才供需桥梁,促进人才高质高效匹配和顺畅有序流动。健全数字化转型领域人才评价机制,充分调动和激发人才队伍的积极性和创造性,营造良好的人才发展环境。 附件1 制造业企业数字化转型典型场景参考 聚焦产业链上下游企业研发设计、生产制造、运维服务、经营管理、供应链管理等场景,以场景为切入点梳理数字化转型痛点需求,绘制重点行业、重点产业链数字化转型场景图谱(简称“一图谱”),明确企业数字化转型路径,促进产业链上下游企业协同开展转型升级。分场景梳理数据要素、知识模型、工具软件、人才技能等数字化转型要素清单(简称“四清单”,合称“一图四清单”),助力政产学研各界联合攻坚场景数字化转型关键难点。 一、场景参考架构 场景是制造业全生命周期的基本单元,也是供需双方协同推进数字化转型的纽带。制造业数字化转型可以转化为多个更具操作性的场景转型,通过打造标准化的数字场景解决方案,实现以场景转型之“和”形成行业整体转型之“解”。 (一)场景分类 基于企业或产业链创造价值的过程,将场景划分为研发设计、生产制造、运维服务、经营管理、供应链管理等,同时区分跨环节协同类(如图1所示)。具体如下: 图1 场景分类 1.研发设计:利用计算机辅助设计、数字化仿真、数字样机、模型驱动设计等数字技术和工具,开展产品样品或服务样例设计和仿真,包含产品平台化设计、产品协同测试验证、产品工艺虚拟仿真、产线及工厂三维优化设计等细分场景。 2.生产制造:利用物联网、计算机辅助生产、数字化制造执行系统等数字技术和工具,将原材料、零部件、能源、信息等批量转化为产品或服务,包含多工厂/多基地协同排产、生产工艺优化、质量智能检测、远程能耗监测、安环监测与监管等细分场景。 3.运维服务:利用互联网连接、数字化售后服务等,开展企业设备健康管理,并为客户提供产品售后跟踪和技术支持,包括设备在线监测维护、产品运维及后市场服务等细分场景。 4.经营管理:利用数字化技术手段和信息管理系统,对企业经营过程进行计划、组织、指挥、协调和控制,包括财务智能化管理、客户洞察与营销管理、人员数字化管理等细分场景。 5.供应链管理:利用物联网、大数据、人工智能等数字技术和企业资源计划(ERP)、供应链管理(SCM)、客户关系管理(CRM)等数字化工具,对产品从原材料采购到产品质量追溯全流程的计划、过程进行管理,包括多级供应商管理、无人仓储及智能物流、供应链产品质量追溯、供应链断链预测预警等细分场景。 6.跨环节协同:应用数据集成、模型打通等方式,联通企业不同业务管理环节,实现跨环节整体协同优化,包括基于系统工程(MBSE)的产品全生命周期管理、基于从消费者到生产者(C2M)的大规模定制化生产等细分场景。 (二)场景数字化要素 场景的数字化转型需要相配套的数字化要素支撑。围绕场景转型所需的“人、机、料、法、环”等资源,将场景数字化要素划分为数据要素、知识模型、工具软件、人才技能等4类要素以及数字基础设施保障(如图2所示)。 图2 场景的数字化要素 1.数据要素:以电子形式存在,利用运算、挖掘、建模等方式,支撑实际生产经营业务活动并发挥重要价值,是场景数字化转型的关键驱动要素。 2.知识模型:利用数据挖掘、机器学习、人工智能等技术,对场景中对象、现象和原理进行数字化、结构化处理,形成反映工业机理、业务逻辑等现实场景的算法、数据结构或数字模块等,是场景数字化转型的重要载体。 3.工具软件:场景数字化转型所需的各类数字化工具,包括数字化集成工具、通用软件工具、专用软件工具等,是场景数字化转型的关键支撑要素。 4.人才技能:场景数字化转型过程中相关决策者、管理者、执行者等应当具备的关键能力要求,包含技术研发类、应用实施类、业务管理类等所需相关技能,是场景数字化转型的关键保障要素。 (三)场景数字化协同 依据数字化转型场景图谱(如图3所示),通过工具打通、数据互连、模型互认等要素连接,畅通场景间工具链、数据链、模型链等数字主线,实现产业链上下游各环节以及企业内研、产、管、服等各类业务活动的数字化贯通和网络化协同。通过提质、降本、节能等价值标签明确场景转型成效,将数字化语言转化为企业管理语言,更高效助力企业实现精益化管理。 图3 数字化转型场景图谱 二、典型场景示例 (一)研发设计 1.产品平台化设计 引导企业应用云化软件工具,按需订阅产品设计、仿真模拟等软件服务,提升产品设计和仿真效率,降低软件运维成本。鼓励企业应用基于AI的创成式设计软件工具,构建设计模型、仿真模型等数据集,开展模型训练,快速生成固定参数和约束条件下的产品结构性能设计方案,实现产品敏捷研发。 2.产品协同测试验证 鼓励制造业企业开展协同设计,支持企业建设协同设计平台,集成常用研发设计软件和产品模型库,打造统一在线协同研发环境,整合需求开发、产品结构设计、功能性能仿真等环节,联合配套零部件企业基于平台开展协同测试验证,缩短产品设计和求解时间。鼓励企业应用数字孪生技术构建产品数字样机,利用云平台存储和共享数字样机数据,支撑跨部门、跨区域实时访问和性能评估,通过机器学习快速定位数字样机潜在问题,降低中试成本。 3.产品工艺虚拟仿真 引导企业利用虚拟现实、增强现实技术,在数字化环境中创建产品加工过程的仿真模型,结合人工智能算法和大数据分析,根据产品特征和生产要求,模拟产品实际生产过程的工艺参数,自动生成工艺加工路线,实现工艺过程快速设计优化。 4.产线及工厂三维优化设计 鼓励企业基于数字孪生建立工厂、产线、物流系统的数字化模型,开展虚拟环境下的仿真分析,灵活调整设备位置、产线走向等,对工厂生产运作进行可视化设计、验证,实现产线性能、生产流程和资源配置的优化。 (二)生产制造 1.多工厂/ 多基地协同排产 支持企业应用基于工业互联网平台的订单管理工业APP,集成集团采购、生产、仓储等多环节数据,建立统一的生产计划管理体系,结合各工厂产能情况,综合制定跨工厂/跨基地生产订单执行计划,实现集团效益的最大化。 2.生产工艺优化 支持企业部署分布式控制系统(DCS)、先进控制系统(APC)、实时优化控制系统(RTO),构建推广基于数字孪生、大模型的产线智能控制应用,以大模型方式比较不同生产条件下产品收率变化情况,形成最佳工艺参数控制策略,叠加数字孪生技术,支撑制造过程传感、监测与自适应控制等,实现生产工艺、装备调参、物料平衡等生产作业的智能化提升。 3.生产流程优化 支持企业开发部署高级计划排产系统(APS),基于云平台打通设计、计划、加工、检测等数据并实时分析。鼓励企业按需打造柔性生产应用,根据生产执行情况,实时监控计划异常,提供可视化的插单、异常处理机制,支持基于约束规则的最优生产能力配置,并在业务持续运行中智能优化排程与调度模型,实现模型在车间智能排产与调度系统中固化及复用。 4.质量智能检测 鼓励企业应用基于工业互联网平台的质量管理工业APP,建立贯穿产品全生命周期的质量管控体系,融合机器视觉、缺陷机理分析、工业大模型、标识解析等,开展产品质量在线检测与分析,快速识别缺陷种类与影响因素,推动产品全生命周期质量精准追溯,实现产品迭代优化。 5.远程能耗监测 鼓励企业部署基于工业互联网平台的能耗管理工业APP,应用智能传感、大数据等技术,开展全环节能耗数据可视化监测,建立能效平衡与优化模型,进行能源平衡智能优化分析,结合大模型、寻优算法等技术,实现工厂能源综合平衡与优化调度,提高企业绿色化水平。 6.安环监测与监管 鼓励企业部署基于工业互联网平台的安环管理工业APP,采用智能传感、机器视觉、大数据分析等技术,动态感知危化品、危险环节、污染源等各类安环风险,开发安全生产风险监测与污染物管理模型,实现智能预测、预警及全过程检测,提高企业安全生产水平。 (三)运维服务 1.设备在线监测维护 鼓励企业部署基于工业互联网平台的设备管理工业APP,运用机器学习、人工智能等技术进行在线诊断,智能分析设备状态并进行预测性维护,提升设备可靠性和运营效率,实现长期的成本节约。 2.产品运维及后市场服务 鼓励企业搭建工业互联网平台,结合人工智能等技术,实现对产品配件采购、库存和物流的可视化管理与分析,并通过平台管理产品信息,探索提供设备租赁与产能共享等一站式配套服务,促进资源共享,优化资源配置,提高设备利用效率。鼓励企业开展平台化设计、定制化服务、供应链管理和产品全生命周期管理等服务,探索产品服务化、工程服务化和知识服务化等创新服务模式,加快企业沿产业链向高附加值环节跃升。 (四)经营管理 1.财务智能化管理 面对企业财务管理流程长、重复工作多、人为失误不可避免等问题,鼓励企业针对财务管理,应用机器人流程自动化(RPA)技术改进流程,推动重复性工作的自动化处理,减少人工操作和失误。引导集团型企业部署统一的财务管理平台,推动财务管理系统与业务系统集成,支持基于平台的线上实时协作管理,实现业务活动全流程资金及时响应。 2.客户洞察与营销管理 引导企业基于人工智能、大数据等技术构建商业智能(BI),通过集成客户关系管理(CRM)、办公自动化(OA)、企业资源计划(ERP)等不同业务信息系统,开展经营数据汇聚和经营分析模型应用,快速分析客户需求,识别高价值客户群体,实现基于模型的客户洞察与营销智能决策。 3.人员数字化管理 支持企业部署云化人员绩效管理系统,实时记录绩效表现,并分析绩效趋势和问题。部署在线学习平台和数字化培训工具,依托虚拟现实、增强现实等技术,实现虚拟化环境下的知识和操作技能学习,并在线追踪学习进展,提高人员培训效率。 (五)供应链管理 1.多级供应商采购管理 支持企业构建基于工业互联网平台的多级供应商采购管理系统,基于模型优化供应资源结构,将一级供应商管理延伸至二级供应商或多级供应商,引导一级、二级供应商上链用链,开展多级供应商台账管理,应用大数据分析技术开展供应商寻优,及时备份关键供应节点,开展供应商提前接入,保障零部件的质量稳定、交付及时,提升最终成品综合性能。 2.无人仓储及智能物流 支持企业基于数字化平台开展订单全流程跟踪,建设自动化立体仓库和无人搬运车(AGV),重点部署和打通生产计划、仓储管理等环节,应用大数据分析技术优化仓储布局和出入库管理,基于模型算法开展货物装载、卸载、搬运的路径优化,提高仓储物流效率,实现订单精准配送和准时交付。 3.供应链产品质量追溯 支持企业利用数字化供应链开展售后质量追溯,打通出厂产品和供应链系统数据,实时响应用户产品维保需求,针对反馈的产品数据开展大数据分析,为产品研发设计阶段的参数优化提供依据,提升产品售后服务满意度和交付质量,增强用户粘性。 4.供应链断链预测预警 鼓励企业建立供应链数据监测系统,整合企业资源计划、生产执行、仓储管理、客户管理等系统数据,利用大数据建模构建供应链风险评估模型,针对供应商交货延迟、物流运输堵塞等关键指标设定报警阈值,实现供应链断链的提前报警以及应急调度。 (六)跨环节协同 1.基于MBSE的产品全生命周期管理 支持企业开展产品全生命周期管理,构建基于模型的系统工程(MBSE)平台工具,支持各类产品模型在需求、设计、分析、验证等全生命周期贯通,并进一步与产品实时运维数据相结合,实现基于全生命周期数据和模型集成融合的智能决策,进而达到产品最优设计、最优制造和最优运维。 2.基于C2M的大规模定制化生产 鼓励企业搭建工业互联网平台,构建用户参与设计的功能模块,打造可以模块化编排的数字工艺和柔性产线,建设按需生产的弹性供应链系统,打通用户订单、生产计划、采购管理、加工生产、物流管理等数字化系统,实现用户可自行搭建产品、工厂可按需柔性生产、配送可按时指定送达。
  • 《数字化转型“重塑”电网企业》

    • 来源专题:中国科学院文献情报先进能源知识资源中心 |领域情报网
    • 编译者:guokm
    • 发布时间:2019-12-16
    • 当前,新一轮科技革命和产业变革深入融合、蓬勃发展,尤其是以人工智能、物联网、区块链、大数据为代表的新一代信息技术加速突破应用,深刻改变着能源电力和经济社会发展。 党的十九届四中全会首次将数据作为“生产要素”纳入分配制度,明确了数据要素按贡献决定报酬,把大数据的知识产权化和商业化使用提升到了新的高度。《工业大数据发展指导意见》中提出,到2025年,工业大数据资源体系、融合体系、产业体系和治理体系基本建成,形成从数据集聚共享、数据技术产品、数据融合应用到数据治理的闭环发展格局,工业大数据价值潜力大幅激发,成为支持工业高质量发展的关键要素和创新引擎。 电网企业数字化转型条件成熟 从技术角度而言,区块链、边缘计算、物联网、5G的综合运用,对大规模、低成本的数据开放共享和交易提供了解决方案。区块链解决了数据容易被非法复制的难题,边缘计算解决了远程数据价值融合的难题,可以让数据“不出门”,又能确保数据有效地融合。互联网和5G解决了大规模的数据采集跟低成本、低时延、低功耗、高吞吐量的数据传输问题。 从能源行业来看,电力体制改革以及分布式能源、电网、储能等新技术的发展,给电力行业带来了颠覆性的改变。特别是可再生能源的发电价格越来越具有竞争力,从过去的微不足道到未来的举足轻重,大量分布式能源并网发电对电网稳定性冲击的不确定性增加,使过去对电网技术和运营的经验都受到了挑战。 从外部来看,电力系统已从一个单一的行业演变为复杂的多层次的生态构建,因此,数字化转型对电网企业来说是一个革命性的重塑过程。 电网企业探索数字化转型 国家电网公司创造性地提出创建“三型两网”世界一流能源互联网企业的发展战略。其中,建设泛在电力物联网是最紧迫的核心任务,将为电网运行更安全、管理更精益、投资更精准、服务更优质开辟一条新路,开拓数字经济这一巨大蓝海市场。 数据共享和价值创造是电力大数据事业的根本目的,提升服务能力是实现该目的的基本手段。国家电网有限公司总信息师孙正运介绍,在数据管理方面,国家电网成立了国网大数据中心,强化SG-CIM统一数据模型的设计完善及实施,发布公司数据资源目录和数据服务目录,云平台、数据中台和物联管理平台完成技术验证与选型并加快建设,营销贯通优化提升全面加速,数据壁垒逐步打破,数据共享服务能力稳步提升,公司沉淀的PB级数据价值正被激活。 南方电网数字电网研究院有限公司副董事长方翎表示,过去依靠电量高速增长支持大规模投资的电网发展模式已难以为继。南方电网响应发展数字经济的国家战略,思考未来网络的发展形态,提出向智能电网运营商、能源产业价值链整合商、能源生态系统服务商转型的发展战略。 能源网是最复杂的人造网络,当它叠加更为复杂的信息网络后,形成信息流、价值流的互相碰撞,将产生出非常值得期待的未来网络,在这个过程中有可能形成指数性增长的商业模式。 电网数字化基础设施面向电网数字化、业务数字化、服务数字化等应用,通过大量的小微智能传感器,全面采集数据,全面感知电网状态,通过统一的电网模型,包括电网的设备模型、电气连接模型、电网拓扑模型、用户用电模型、电力市场的中长期和现货交易等几十种模型,将能量流、信息流、价值流融合,通过边缘计算、大数据、人工智能、区块链等技术,使生产、运行、管理、服务各个环节更加精准和智能,运用可视化的技术,实现多维度的全景展示。同时,用数字化技术和智能装备赋能员工,是数字化转型战略落地的成功保障。 全景可视是南方电网数字化转型应用最广泛的典型应用场景,通过二三维一体化GIS、VR/AR等技术手段,实现全业务、全要素、全时空的多维度全景展示,提供一站式信息查询,以及多维度数据展现。无人机品检是另外一个已经实现规模化的数字化转型应用。以输电线巡视为例,利用人工智能和大数据平台处理能力,开展输电线路缺陷识别,提升机巡效率,提高电网可靠性。