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        新華通訊社主管

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        原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型獲政策力挺
        2024-01-26 記者 郭倩 來源: 經(jīng)濟(jì)參考報(bào)

          記者25日獲悉,工業(yè)和信息化部、國(guó)家發(fā)展改革委、財(cái)政部等九部門近日聯(lián)合印發(fā)《原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作方案(2024—2026年)》(以下簡(jiǎn)稱《工作方案》),提出到2026年,原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得重要進(jìn)展,打造120個(gè)以上數(shù)字化轉(zhuǎn)型典型場(chǎng)景,培育60個(gè)以上數(shù)字化轉(zhuǎn)型標(biāo)桿工廠,形成一批數(shù)字化轉(zhuǎn)型標(biāo)桿企業(yè),重點(diǎn)行業(yè)關(guān)鍵工序數(shù)控化率、數(shù)字化研發(fā)設(shè)計(jì)工具普及率等指標(biāo)顯著提升。

          原材料工業(yè)增加值占我國(guó)規(guī)模以上工業(yè)增加值的30%左右,是推進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主力軍。工業(yè)和信息化部原材料工業(yè)司相關(guān)負(fù)責(zé)人表示,近年來,我國(guó)原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷走向縱深,部分行業(yè)龍頭企業(yè)達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先水平,但仍面臨對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型認(rèn)識(shí)不夠、數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)差異大、建模仿真難度高、人工智能等數(shù)字技術(shù)融合應(yīng)用不深入等問題。

          《工作方案》提出,到2026年,支撐能力顯著增強(qiáng),突破一批數(shù)字化轉(zhuǎn)型急需的關(guān)鍵核心技術(shù),制修訂一批先進(jìn)適用的數(shù)字化轉(zhuǎn)型標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。推廣應(yīng)用100款以上優(yōu)秀產(chǎn)品,培育100家優(yōu)秀系統(tǒng)解決方案提供商。服務(wù)體系更加完善,建設(shè)1個(gè)新材料大數(shù)據(jù)中心、4個(gè)重點(diǎn)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn)中心、6個(gè)以上行業(yè)級(jí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等。

          聚焦上述目標(biāo),《工作方案》圍繞強(qiáng)化基礎(chǔ)能力、深化賦能應(yīng)用、加強(qiáng)主體培育、完善支撐服務(wù)等4個(gè)方面提出14項(xiàng)任務(wù)。

          其中,在強(qiáng)化基礎(chǔ)能力上,將完善網(wǎng)絡(luò)化基礎(chǔ),構(gòu)建泛在感知網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,開展內(nèi)網(wǎng)改造、打造高質(zhì)量外網(wǎng),推進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析二級(jí)節(jié)點(diǎn)建設(shè)和應(yīng)用。強(qiáng)化智能化基礎(chǔ),加強(qiáng)重點(diǎn)行業(yè)智能裝備、算力設(shè)施、模型算法的建設(shè)部署和推廣普及等。

          在深化賦能應(yīng)用上,《工作方案》提出,助力高端化升級(jí),加快產(chǎn)品高端創(chuàng)新,推動(dòng)生產(chǎn)過程高端升級(jí),提升服務(wù)高端化水平。支撐綠色化發(fā)展,基于數(shù)字技術(shù)開展裝備及工藝流程優(yōu)化升級(jí)改造,開展碳排放計(jì)算與碳足跡追溯,加強(qiáng)數(shù)字化能源管控等。保障安全化生產(chǎn),加快提升快速感知、超前預(yù)警預(yù)防、應(yīng)急處置、系統(tǒng)評(píng)估等能力。

          上述負(fù)責(zé)人表示,將面向石化化工、鋼鐵、有色金屬、建材等重點(diǎn)行業(yè),依托第三方機(jī)構(gòu)、科研院所、重點(diǎn)企業(yè)等,推動(dòng)組建重點(diǎn)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn)中心,加快推進(jìn)落實(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型重點(diǎn)任務(wù),開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)估、咨詢、診斷等工作;將在智能制造成熟度評(píng)估模型、數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度模型與評(píng)估等現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)基礎(chǔ)上,結(jié)合原材料工業(yè)特點(diǎn)和轉(zhuǎn)型需求,研究制定石化化工、鋼鐵、有色金屬、建材等重點(diǎn)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平與成效評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。

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