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时间:2018-08-29
《信息化与工业化融合的方向》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、信息化与工业化融合的方向、思路与举措从党的十五大提出“大力推进国民经济和社会信息化”到十六大“以信息化带动工业化,以工业化促进信息化”,再到十七大“大力推进信息化与工业化融合”,反映出我国对信息化与工业化关系的认识进一步深化,抓住了信息化与工业化相互发展、紧密依存的逻辑本质,强调信息化带动传统产业的发展,是从支持生产力到支持生产方式的升级。目前,我国信息化所取得的成绩有目共睹,但信息化的成果还没有发挥到最大,还有很大的潜力。“信息化与工业化融合”一针见血地指出了问题的症结,我们要从现代化全局高度看信息化与工业化融合趋势,从人类社会活动特征看融合本质,从工业化发展角
2、度看融合需求。大力推进信息化与工业化融合,是我国加快推进现代化的战略选择。 信息化与工业化融合的方向 促进信息化与工业化融合,要求抓住一些具有带动作用的重点领域和关键环节,找准着力点和支撑点,使信息化渗透到国民经济和社会发展的各个领域。 1.信息技术与设计、制造技术的融合 以信息技术应用为重点,以智能化、数字化、虚拟化、网络化、敏捷制造为方向,对传统企业设计、生产流程进行再造,实现生产信息化。包括推广应用CAD、CAM、CAE、CAPP以及并行工程、虚拟设计制造等先进技术,数控(CNC)、可编程序控制(PLC)、分布式控制(DCS)、现场总线控制(FCS)
3、、先进控制(APC)、柔性制造单元和柔性制造系统(FMC、FMS)等先进加工控制技术,推广精益生产、敏捷制造、虚拟制造、网络化制造,满足生产过程自动化和优质、高产、低耗、高效、多品种、大批量的要求,满足客户日益强烈的个性化、多样化需求。通过提高重大技术装备研制水平和成套设备集成能力,如数控技术和数控机床,机器人技术及机器人,先进发电、输电和大型工程施工成套设备,大型自动化成套设备等,满足工业装备更新换代的需要。 2.信息技术与传统工业的融合 信息技术已经成为提升工业产业生产效率和附加值不可缺少的手段,包括钢铁、汽车、化工、纺织等,在产品升级、工业生产管理以及市
4、场销售的各个环节,越来越离不开信息技术的应用。如汽车工业,既是传统产业,也是新兴产业。据统计,在汽车的整车成本中平均超过20%是信息技术或产品。一般越是高级的汽车或轿车,这个比重越高,国际上有的已经超过50%甚至60%。再如化学工业、生物医药以及大型工程设计,利用已经研发建立的实验模型,把已有的实验数据都建立相应模型并输入进去,可以大大缩短实验时间和研发周期,降低研发成本,适应市场需求变化。 3.信息技术与服务业的融合 信息技术与服务业融合,能提升传统服务业水平,催生新兴行业:一是借助信息技术条件下强大的信息处理能力,促进金融保险业、现代物流业、管理咨询业等现
5、代服务业发展;二是依托信息技术,发展涵盖信息通信服务、信息技术服务和信息内容服务的信息服务业;三是大力发展电子商务,促进经济发展模式创新,特别是通过进一步发展第三方电子商务平台,不断创新电子商务模式和服务内容,加强电子商务信息、供应链、现代物流、交易、支付等管理平台和信用自律体系建设,为电子商务应用主体提供灵活、便捷、安全、高效的服务;四是提升传统服务业,发展面向中小企业的第三方公共服务平台,推广信息化应用服务,引导商贸、旅游、餐饮和社区服务等就业容量大的传统服务业创新发展模式,注入发展动力。 4.信息化与企业生产、经营、管理的融合 利用信息化手段,可以提高企
6、业生产、经营、管理水平。在生产控制层面,以数控设备为基础,围绕创新研究和开发设计、工艺管理和加工制造、过程协同和质量控制、物料配送beconsistentwithinthesamedisk.Alternateunifiedcorerequirementsplacedontheterminalstripterminals,onlineidentityandensurethecoppercoreisnotexposed.6.4.6enclosurewithinthesametothecablecoreprovidesbindingintoacircle,harness
7、tiespacingisgenerally100mm;branchofficesshallbebindingonbothends,eachcore和产品管理等生产制造的关键环节推进信息化,以提高生产制造全过程工作效能。在资源配置层面,以成本分析为基础,围绕外部协作、内部计划、及时响应等关键环节推进信息化,以提高企业市场响应效率。在管理决策层面,以信息管理为基础,围绕产品市场与客户关系、人力资源与资本运作、发展战略与风险管理等关键环节推进信息化,推广应用业务流程重组(BPR)、企业资源管理(ERP)、管理信息系统(MIS)、计算机决策支持(DSS)、数据挖掘(DM)
8、、商业智能
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