最近，中国通用机械工业协会智能制造调研组赴江浙沪地区，走访调研空分、泵、压缩机、风机和阀门行业企业智能制造实施情况。走访调研企业有：杭氧集团股份有限公司、上海汉钟精机股份有限公司、上海阿波罗机械股份有限公司、上海凯泉泵业（集团）有限公司、南通大通宝富风机有限公司、江苏神通阀门股份有限公司、中核苏阀科技实业股份有限公司、日立产机苏州压缩机有限公司等。
智能制造发展呈现系列新亮点
通用机械属于离散型制造，普遍为非标定制化产品，具有小批量、多品种特点，其智能化生产的投入门槛高、持续时间长，降本增效难度较大。调研发现，行业优势企业在推行智能制造中充分结合自身管理模式、生产流程以及人员素质，有的放矢、循序渐进地推进智能制造，特别是在工艺流程、信息互通方面进行了大量尝试。这些企业坚持研发投入，在工业数字仿真设计软件、MES系统、条码化管理（工件二维码标识）、数字化追溯、在线无损检测、产品智能运维、远程在线监控等方面积极探索生产智能化和产品智能化，一套带有行业特色的智能制造整体解决方案在行业龙头企业的带动下正逐步成型。其中凯泉泵业、汉钟精机、中核苏阀、神通阀门、大通宝富等企业都在智能化领域进行了有益的探索和建设性开拓。
关键环节（设备、软件）尚受制于人
调研发现，通用机械行业的智能化仍处在摸着石头过河的探索阶段，往往头痛医头，缺乏经验和章法，以及可供借鉴的成功案例，特别是关键环节（设备、软件）尚受制于人。具体表现在以下五个方面：
一是孤岛依然存在，缺乏体系标准。目前智能制造在行业推广最为普遍的问题是存在三种类型的孤岛：信息孤岛、自动化孤岛，以及信息系统与自动化系统之间的孤岛。控制系统、系统软件等关键技术环节薄弱，技术体系不够完整，由于没有统一的数据标准和接口标准，企业在进行智能制造系统搭建过程中特异化和非标化趋势明显，造成时间和金钱成本过高，不利于智能制造在行业中的普遍推广。
二是高端设备受制于人，生产运维受限。高端设备仍然是瓶颈，跟不上企业智能制造发展的要求。现有的智能制造装备多集中于产业中下游，比如机器人产业以系统集成企业为主，而高端数控机床与高精度的测量测试设备仍需大量依赖进口。
三是关键零部件依赖进口，智能产品竞争力不足。新型传感器、高端控制系统、高性能液压件与气动原件、高端轴承以及高端伺服电机、减速器和控制系统对外依存度很高，造成相关产品竞争力不足。
四是人才不足，新业态需要新技能人才。“互联网+”和智能制造时代对技术技能人才知识结构复合型的要求更高，其催生的新产业生态更需要大量生产工艺与智能制造体系结合的技术人员。如果不能形成智能人才支撑，企业可能跌入转型陷阱：有智能工厂，却没有人操作。
五是建设成本大，周期长，企业顾虑多。智能制造是一个系统工程，企业既需要相当数量的资金购买相关的设备，还需要建设相关的数字化系统，也需要相应的专业技术人才对这些系统进行运维与改造。而中小企业普遍具有资金数量少、资金流转快、融资难的特点，动辄上百万、几千万的资金投入，成为制约中小企业开展智能制造建设的短板。同时，通用机械行业的离散型、定制型制造方式，使智能制造系统的建立需要长期持续性改进与更新，需要资金使用的长期性规划。
精准施策，推进通用机械行业智能制造
首先，加强顶层设计，推进纵向集成。政府应发挥政策引导和支持协调的作用，在自主软件系统的基础上，推动促进信息系统和自动化系统的集成和接口标准化，以解决企业各个制造环节“信息孤岛”的互联互通。
其次，推动“小企业+大平台”体系建设。企业完全依托自身实施智能化改造的能力非常有限，政府应组织第三方公共服务平台等大网络平台帮助中小企业从资金、技术、市场、人才等方面推动企业智能化改造。
第三，重视“龙头企业”的标杆引领和示范作用。政府应重视建立龙头企业引领带动中小企业推进信息化、智能化的推广机制，提升中小企业智能化水平。支持大中小企业间开放合作，鼓励产业链上大中小企业的协作发展，支持企业间围绕智能制造实施横向集成合作，构建一体化供应链体系。
第四，引导各类基金参与企业智能化改造。落实中小企业发展相关产业政策，创新企业技改资助模式，引入投资基金对中小企业智能化改造提供资金支持，同时引导社会资本增加投入，解决智能化改造投入大、周期长的问题。
第五，形成产教融合人才培养模式。企业数字化转型要经历“从自动化到智能化再到数字化”的过程，在这个转化过程中人才是关键。但对这种复合型人才的培养，目前企业和高校暂时还不能承担起全部的责任。应倡导政府部门、行业协会、制造企业、职业院校充分发挥各自优势，共建一批产教融合智能制造产业学院，强化教育资源市场配置机制，实现新职业标准的实时更新、人才供需数量的精准对接。
总之，通用机械行业要实现智能制造，应当构建健康的产业生态；要发挥好行业龙头企业的带动效应，发挥好产业链链主的引领作用；要加强金融扶持，为企业的智能化改造提供必要的资金保障；培养多层次的智能制造人才是智能制造供需双方当前的紧迫需求，需要多方协作，完善智能制造人才培养体系。
（编辑 尚鸣）
