长三角地区传统制造向智能制造转型升级研究

2019-11-17 04:51方雪吕巍
现代管理科学 2019年10期
关键词:智能制造转型升级

方雪 吕巍

摘要:长三角地区传统制造业基础深厚,是我国制造业发展的领先地区。在传统制造向智能制造转型升级的浪潮中,长三角也扮演着先锋的角色,目前已在技术提升、区域协同、企业培育等多方面取得了一定成就。但诸多问题也在阻碍长三角传统制造向智能制造的转型升级,如区域协同效应弱,资源配置效率低;关键技术尚未突破,核心技术人才缺乏;产业生态尚未成熟,融资渠道较为缺乏等。因此,长三角地区应采取深化协同发展机制,增强产业合理分工;全力攻克关键技术,着力培养技术人才;完善产业发展生态,扩展企业融资渠道等措施,全面提升智能制造发展质量。

关键词:长江三角洲;智能制造;转型升级

一、 引言

随着时代的发展,智能制造的定义也在不断更新。根据2015年中国工业和信息化部发布的《智能制造发展规划(2016-2020)》,智能制造定义为“基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式”。此外,美国“智能制造创新研究院”对智能制造的最新定义是“先进传感、仪器、监测、控制和过程优化的技术和实践的组合,它们将信息和通信技术与制造环境融合在一起,实现工厂和企业中能量、生产率、成本的实时管理”。由此来看,目前智能制造虽然没有统一的定义,但都强调通过先进信息技术的组合,改造并赋能传统制造环节,以此实现智能化并大幅提高生产效率。

从2018年的数据来看,我国制造业增加值为26.5万亿元,占全国GDP总量的比重为29%,是我国GDP总量的重要来源。因此想要达到产业结构优化升级,转换增长动力的目的,必须解决制造业转换生产方式,提高质量效益的问题。此外,对于企业而言,原材料、土地设备、人力资源等各项成本的不断上涨,传统的粗放式生产已难盈利,通过智能制造實现精细化生产是其提高利润率的不二选择。综合来看,在近年来我国经济发展从高速发展阶段逐渐进入新常态,更注重发展质量的背景下,传统制造向智能制造转型发展是顺应时代的战略方向,也是我国占据制造业实力高点,实现制造强国的必由之路。

目前,智能制造正处于国家大力推行并落地的阶段。《中国制造2025》明确指出,加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展,把智能制造作为两化深度融合的主攻方向;着力发展智能装备和智能产品,推进生产过程智能化,培育新型生产方式,全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。因此,各地区政府、行业协会和企业都在工业强国的战略指引下积极推进智能制造,以提升制造业竞争力。

作为我国重要的先进制造业基地和智能城市建设的先行区,长三角地区工业增加值超过全国四分之一,对于智能制造转型升级的现实需求尤为迫切。目前长三角地区正在积极推进传统制造向智能制造转型升级,信息经济、数字经济、智能经济、四新经济、两化融合都走在全国前列,在新能源汽车、集成电路、工业互联网等领域形成了深度合作的发展格局。而从长远来看,进一步解决目前智能制造转型升级中的问题,是深化长三角地区产业结构升级发展的必经阶段。

二、 长三角地区智能制造发展现状

长三角一体化进程由来已久,早在1992年国家就已提出“长三角城市群”的初步规划,其中包含上海、杭州、宁波、南京等14个城市。经过近20年的发展,长三角城市群规模不断扩大,目前已包含26个城市,长三角区域一体化发展也于2018年上升至国家战略。总体来看,在各方的努力下,长三角一体化已经取得了良好的阶段性成绩。2018年,长三角地区国土面积21.17万平方公里,人口1.5亿,26个城市GDP总和约为17.8万亿元,以2%的国土面积占比和11%的人口占比,贡献了全国超过20%的GDP,已经成为全国规模最大的城市集群。

而从制造业来看,长三角更是我国制造业高地,26城市工业增加值超过了全国1/4,多个制造业综合竞争力在全国领先,在全国制造业发展格局中举足轻重。以集成电路行业为例,长三角集成电路行业产业规模占全国比重达到45%,是国内产业链最为完善、技术最为领先、生态最为齐全的地区,聚集了华虹、中芯等多家龙头企业。同时,在汽车行业,长三角地区整车产能占全国比重超过20%,零部件企业数量和产量占全国比重均超过40%,新能源汽车市场份额将近30%,在全国处于领先地位。

目前长三角地区智能制造最为领先的地区主要是上海、南京、杭州三个核心城市组成的三角区域,苏州、无锡、宁波等实力较为强大的城市均在其覆盖范围内。以上海为例,其集聚了众多国内外智能制造领域龙头企业,尤其在工业机器人领域,是目前国内规模最大、关键零部件自主突破能力最强的产业集群。同时,南京也凭借其深厚的工业基础,在装备制造、轨道交通等方面吸引了一批高端企业,形成智能制造特色集群。

因此,整体来看,长三角地区经济实力和制造业实力雄厚,具备向智能制造转型的良好基础,也正在积极推进各地智能制造发展。目前,长三角地区在智能制造转型升级上也取得了一定成效,主要包括技术提升、区域协同、企业培育等三方面。

智能制造技术有所提升。目前长三角地区已经实现了一批智能制造关键技术的研发突破,技术和装备自给率大幅提升。同时,上海发布智能制造三年计划,拟进一步深化5G、人工智能、云计算、物联网和制造业的深度融合,于2021年实现100项“卡脖子”的智能制造装备、工业软件与关键部件首台套突破。从技术应用来看,已有超过50%的制造业企业将5G、人工智能、云计算、物联网等运用至生产过程中,重塑制造生产流程,以大幅降低生产成本,提高生产效率。

区域协同机制初步建立。2018年9月,由上海、江苏、浙江和安徽共同发起的《长三角智能制造协同创新发展倡议》在2018中国国际工业博览会智能制造生态建设论坛上发布。倡议提出了“共建长三角智能制造协同发展联盟、共促长三角地区智能制造标准一体化发展、共建长三角地区智能制造协同创新网络、共推长三角地区智能制造‘十百千万工程、合力打造长三角地区产业供应链体系、共建长三角智能制造集产融合作新机制、共推长三角高端装备产业合作专项、共建长三角智能制造信息网络平台、推进人工智能及工业互联网与先进制造业的有机融合”等九大内容,为长三角智能制造区域协同发展指明方向。

培育智能制造领先企业。在2018年智能制造100强企业中,来自长三角的企业超过30家,入选企业重点集中在智能制造装备产业、工业机器人等细分领域,国内先进智能制造的领军地区。其中上海机电、海康威视、科大讯飞、中芯国际等均为国内知名智能制造企业,在各自领域独占鳌头。此外,2017年~2018年间,长三角共获批81项国家智能制造综合标准化与新模式项目,远超平均水平,长三角已成为我国最大的智能制造系统解决方案输出地。

三、 长三角地区传统制造向智能制造转型升级中存在的问题

1. 区域协同效应弱,资源配置效率低。长三角地区产业同构现象严重,产业分工不足,尚未达到良好的区域协同效应。虽然长三角一体化的发展进程历史悠久,在区域发展上也取得了一定的成绩,但不同城市在产业分工中并未形成梯度层次,由此导致的产业同构与同质竞争已成为长三角地区的发展阻碍。从产业方向来看,长三角各地区智能制造的发展方向主要是汽车、装备制造和电子信息等领域。例如,在长三角26个城市中,选择汽车作为重点产业发展的高达16个。不同城市在发展过程中往往注重本地区发展,大力抢抓智能制造的龙头企业和重大项目,造成招商引资竞争激烈,产业布局分散。

分散的产业分工背后是割裂的行政区划。长三角城市群是由三省一市构成,合作主体主要为26个城市的地方政府,缺乏更高层级统一的行政单位来推进合作。因此,在具体合作中,往往存在地方政府各自为政,以自身城市利益为先而忽视区域利益的情况。此外,虽然长三角在区域一体化方面已发布一定的纲领性文件,但在具体的城市分工与合作机制方面缺乏进一步的指导文件,各省市合作往往以框架协议为主,具体的产业合作与分工往往难以深入,合作渠道与平台均尚未完善。

缺乏合理的产业分工与合作则导致了长三角地区资源配置效率的降低。长三角各省市在发展过程中存在技术、信息、人才等各项资源不合理流动与难以调配的问题。由于行政区划主要由地理边界决定,而经济区域的边界更多取决于生产要素,而这些要素又具有一定流动性,这就造成了行政区与经济区覆盖的偏差,使得生产要素难以在不同省市间自由流动。例如,上海作为智能制造发展高地,带给长三角地区的溢出效应尚不明显,诸多三四线城市难以获取优质资源,且缺乏谋取特色产业发展的能力,整体智能制造产业发展效率较低。

2. 关键技术尚未突破,核心技术人才缺乏。智能制造系统由一系列硬件和软件构成,其中硬件及核心零部件主要包括芯片、传感器、RFID标签、数控机床、工业机器人、自动生产线和监测设备等,而软件则包括ERP(企业资源计划系统)、MES(生产过程执行系统)等,软件和硬件则通过PCL(可编程逻辑控制器)相连接。虽然目前我国已有少量企业可以完成上述智能系统的生产和装配,但绝大部分关键技术仍掌握在国外。根据数据显示,长三角地区近90%的芯片、70%的工业机器人、80%的高档数控机床和80%以上的核心工业软件均依赖进口,国内企业只能充当设备集成商,关键技术尚未取得突破。

以数控机床为例,根据国际机器人联合会的数据显示,中国已经成为全球数控机床的最大消费国家,接近全球数控机床消费量的50%。但从高端机床的采购来源来看,80%的高端机床均需要从国外进口,欧美日韩的品牌占据了我国高端机床市场。数据显示,我国2016年高端数控机床进口额近30亿美元,平均每台单价高达23万美元,价格高昂的进口设备也是阻碍我国智能制造发展的重要原因。由此可見,虽然国产技术在快速发展,但目前尚未能够满足智能制造的要求。

核心技术人才缺乏是长三角制造企业难以突破关键技术,迅速转型智能制造的一大壁垒。尽管长三角地区拥有国内众多双一流高校,多个国家重点实验室工程研究中心也坐落于此,但人才及科教资源并未充分转化为智能制造优势。大部分高端技术人才倾向于出国深造或是向回报更为丰厚的金融业转型,能够真正推进长三角智能制造的人才少之又少。而向智能制造转型需要技术与管理兼备的复合型人才,对于众多制造业小微企业,其以熟练技工居多,招聘与培养新型人才极为不易,缺乏向智能制造转型的人才基础。

3. 产业生态尚未成熟,融资渠道较为缺乏。传统制造企业信息化基础较为薄弱,智能制造标准协同机制有待建立,整体产业生态尚未成熟。尽管长三角地区传统制造业实力较为雄厚,但在信息化系统普及方面仍然较为落后。根据2018年长三角地区智能制造调研报告的数据显示,制造业企业的数字化设备联网率仅为39%、MES普及率只有18.1%,范围如缩小到小微企业,工业软件的普及率只会更低。这意味着传统制造企业向信息化及智能化转型还需要较长的发展周期。同时,长三角各地尚未充分发挥区域龙头企业在引领智能制造技术标准化方面的主体作用,智能制造评价标准仍然存在不统一的现象。

此外,由于产业发展尚处初期,配套的投融资及资金支持也相对缺乏,资金压力也是阻碍长三角地区企业传统制造向智能制造转型发展的一大原因。从现状来看,目前能够推动制造业智能化转型的均为大型制造企业,自有资金较为充沛,且融资能力较强。而根据数据显示,2017年中国30余万家规模以上小型工业企业平均利润额仅为750.5万元,因此面对平均价格上万的高端数控机床和工业机器人,长三角地区众多的小型工业企业的自有资金均难以承担。而另一方面,小微企业在融资方面劣势明显,也无法依靠外来资本注入以实现智能化转型。

四、 长三角地区传统制造向智能制造转型升级的对策建议

1. 深化协同发展机制,增强产业合理分工。突破行政区划限制,加强顶层设计以统筹区域发展。不同行政区划间繁杂的行政手续及利益立场阻碍了智能制造一体化的进程,因此要打破长三角各省市在智能制造方面缺乏联系,各自为政的现状。中央应联合各省市行业主管部门成立长三角智能制造协同发展机构,从全局出发统筹规划各地区的智能制造发展方向,促进各地区间资源的自由流动,构建共享、合作、协同的智能制造生态体系。

增强区域产业分工,优化产业结构以提升产业发展效率。上海作为长三角地区智能制造高地,應充分发挥领头羊作用,增强智能制造高精尖产业发展,辐射并带动长三角城市群发展。对于南京、杭州、宁波、苏州等工业实力较强的城市,应在智能制造产业中分别选择重点方向进行突破,成为细分产业龙头城市。各中小城市则应依据其比较优势,发力产业链的不同阶段,通过互补型的水平分工来加强产业联系,形成智能制造特色产业集群。

2. 全力攻克关键技术,着力培养技术人才。长三角地区经济发达,在制造业领域拥有良好的产业基础和完整的产业链。因此长三角需要充分发挥自身优势,大力增加对关键技术的投入,争取实现数控机床、工业机器人等核心软硬件的国产替代,解决关键技术受制于人的困境,形成一批具有核心技术和自主知识产权的智能制造领先企业。同时,长三角要加快对战略性新兴产业的布局,增加制造业附加值,向价值链中高端迈进。

高端技术人才是企业智能制造发展的根基,因此加大对人才的引进与培养乃是长三角发展智能制造必不可少的措施。长三角地区科教资源丰富,拥有国内数量领先的顶尖大学和重点实验室,人才供给较为充足,因此要充分加强对技术人才的激励,以吸引其进入长三角智能制造企业。企业一方面要提升技术人才的薪酬及各项福利保障,另一方面要设立完善的培训体系,实现人才的不断培育与发展。

3. 完善产业发展生态,扩展企业融资渠道。增强信息化及智能制造推广力度,推动智能制造标准建立。充分发挥智能制造龙头企业的引领作用,增强传统制造企业对智能制造的优势认知,增强其信息化与智能化转型的动力与步伐。同时,加强长三角智能制造引领性标准体系顶层设计和统筹部署,完善智能制造标准体系,开展数字化车间/智能工厂评估标准互认,进行智能制造的标准化推广。

完善直接融资与间接融资并举的融资生态建设,解决企业资金压力以推动智能制造转型。联合各省市财政平台、国有企业及金融机构共同出资,成立长三角智能制造基金,以专业化和市场化标准遴选优秀企业进行投资,同时增强投后管理及精细化运营,谋求未来科创板上市机会。此外,针对小微企业融资难的问题,推动银行等金融机构制定小微制造企业智能化转型金融服务方案,有效缓解其资金压力,推动智能制造转型升级。

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作者简介:方雪(1994-),女,汉族,浙江省金华市人,上海交通大学安泰经济与管理学院企业管理硕士生,研究方向:战略管理、消费者行为;吕巍(1964-),男,汉族,上海市人,上海交通大学安泰经济与管理学院教授、博士生导师,复旦大学经济管理系经济学博士,研究方向:战略管理、消费者行为、市场营销、数据挖掘在营销中的应用。

收稿日期:2019-08-21。

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