中国工业正在经历数字化转型和低碳转型,数字技术与应用场景的融合正逐步深入,创新模式正从一家企业的单点突破转变为生态系统的融合发展。但工业中有不同的细分行业,不同细分行业又有不同的业务场景,在这些场景中持续创新,成为工业企业数字化转型“最后一公里”的关键。
从2020年开始,施耐德电气就开启了“绿色智能制造创赢计划”,挖掘工业场景中的创新模式,到目前已经是第三季。绿色智能制造创赢计划联合生态圈伙伴,融合创新技术,为制造企业提供一系列可落地、可复用的联创解决方案,同时孵化出一批中小企业生态伙伴,让创新技术激发出工业场景更多的生产力、更高的效率以及无限潜力。
“绿色智能制造创赢计划“正式启动
施耐德电气高级副总裁、工业自动化业务中国区负责人庞邢健表示,现在技术与技术之间的连接变得更具迫切性和必要性,如何帮助合作伙伴在更加高效、集成的平台下把IT和OT融合在一起,应用更加创新的技术,赋能更丰富的用户场景,助推工业数字化转型,是绿色智能制造创赢计划重点思考的方向。
加速与成长的“双营”
今年绿色智能制造创赢计划是由工业和信息化部国际经济技术合作中心与施耐德电气共同主办,第三季还开启了加速营和成长营“双营”模式。其中“加速营”甄选出挑战性与普遍性并存的工业场景。“成长营” 针对电力、建材、休闲食品和冶金行业的四个联创方案将进一步完善并在市场中开始规模化复制。“第三季我们会在内涵和形式上有进一步的创新和延展。”庞邢健说道。在前两季我们有了初步的尝试,我们和合作伙伴都希望有更多的项目延伸到各个不同行业。
同时,绿色智能制造创赢计划成立了“绿色智能制造技术融合创新专家委员会”,由施耐德电气、亚马逊云科技、中科创达、智慧工厂研究院的专家组成,为入营企业提供技术融合创新指导,促进合作伙伴技术融合创新合作,提升工业客户解决方案竞争力,推动工业企业数字化转型。
与合作伙伴一起深入场景
亚马逊云科技连续三次作为云服务方参加了绿色智能制造创赢计划,亚马逊云科技创新成长企业事业部总经理倪殿令表示:“我们希望通过云、人工智能等技术将设备、企业仓储管理、供应链管理等真正连接起来,形成适合初创企业的解决方案,真正服务更多工业领域的用户。”
中科创达也延续为绿色智能制造创赢计划提供技术赋能和组织赋能。中科创达副董事长邹鹏程表示:“第三季中科创达赋能参赛中小企业整体解决方案和算法,同时将海外的十几个资源开放,形成融合赋能的服务平台。”
绿色智能制造创赢计划从行业需求、用户场景出发,深入结合绿色可持续发展以及绿色智能制造,并从相应领域选择具有优势的合作伙伴。
“施耐德电气是软件和硬件两者中间的结合,构建边缘控制和现场数据采集中不可或缺的一环,在挑选第三季创新合作伙伴时,希望能够更加开放,更好地实现各类技术的融合。”庞邢健表示,绿色智能制造创赢计划的所有用户场景都是真实的,在做PoC的过程中和真正的用户达成一致,使用真实数据来验证最后的效果。
庞邢健指出,通过方法论、技术架构、用户现场实际的PoC进行验证,一些项目也将真正和用户签署合作协议,展开规模化复制。
激发中小企业创新潜力
中小企业在国民经济中有着举足轻重的作用,“专精特新”正成为一个被不断提及的词,从中央到地方都出台了大量支持“专精特新”企业发展的政策。
今年1月,财政部、工业和信息化部联合印发《关于支持“专精特新”中小企业高质量发展的通知》。工信部副部长徐晓兰近期在第十一届APEC中小企业技术交流暨展览会主论坛上提到,力争到2025年带动孵化百万家创新型中小企业,培育十万家省级专精特新中小企业、万家专精特新“小巨人”企业、千家制造业单项冠军企业。
工业和信息化部国际经济技术合作中心副主任李毅锴表示,工业和信息化部作为国家促进中小企业发展工作的主管部门,也在不断加大中小企业纾困帮扶力度,强化优质企业培育,引导广大中小企业走‘专精特新’发展道路,促进产业数字化绿色化转型。
清华大学全球产业研究院副院李东红认为,专精特新企业在推动技术创新方面,和大企业一样,是不可或缺的重要力量。
绿色智能制造创赢计划从“政、产、学、研、用”几方面共同为中小企业,无论从场景选择,还是技术赋能,助力中小企业更好的参与到数字经济的发展浪潮中,推动工业数字化低碳双转型。
好文章,需要你的鼓励
本文探讨了CIO如何在2025年提升领导力。建议包括:制定成长计划、建立盟友生态系统、扩大同行网络、提高沟通技能、培养同理心、保持真实性等。文章强调CIO需要不断学习和成长,以应对不断变化的挑战,成为更优秀的技术领导者。
人工智能正在成为制药公司的关键竞争力,但许多组织仍难以有效实施和扩展AI解决方案。本文探讨了AI在制药行业商业战略中的作用,聚焦于解决采用挑战、推动个性化和利用数据进行决策等关键主题。专家们强调了渐进式实施、以价值为导向的方法,以及数据质量和跨职能协作的重要性。
AWS 全面采用 Apache Iceberg 开放表格式,整合到分析、机器学习和存储技术栈中。这一决策源于 S3 对象存储用户的需求,旨在提升数据访问性能和灵活性。尽管 Iceberg 获得广泛支持,Delta Lake 等竞争格式的未来仍存在不确定性。AWS 表示,除非 S3 客户有其他要求,否则将继续坚持 Iceberg 路线。