【市工业和信息化局组织召开新材料产业链焊接材料撮合对接交流会】#云观津城# 市工业和信息化局日前组织召开新材料产业链焊接材料对接交流会，围绕新材料产业链上下游企业产学研用、金融需求等搭建平台，协调解决企业实际问题，推动产业链高质量发展。金桥焊材、大桥焊材、一重天津、立林机械、中建钢构、红光实业、海油工程、中石化四建、中冶天工等上下游企业以及金融保险机构、焊接行业协会相关负责人参加。(天津日报记者 吴巧君)https://t.cn/A6XU4Kuz
调研2000家企业 2021中国制造业智能制造发展数据地图出炉
全文：https://t.cn/A6X7YJZb
2022年3月，中国电子技术标准化研究院基于2万多家制造企业生产运行数据，研究发布了《智能制造发展指数报告（2021）》，对国内制造业智能化发展情况进行了系统分析和全面展现，多维度展现制造业在设计、生产、物流、销售、服务各环节的关键指标变化情况，直观地反映了2021年制造业的智能制造发展进程，刻画出一幅“中国制造业智能制造发展数据地图”。
引 言
“十三五”期间，工业和信息化部会同相关部门，通过试点示范应用、系统解决方案供应商培育、标准体系建设等多措并举，形成了央地紧密配合、多方协同推进的工作格局，我国智能制造发展取得长足进步。
2021年12 月，工业和信息化部等八部门联合印发《“十四五”智能制造发展规划》，明确提出了“到2025年，智能制造能力成熟度水平明显提升”的转型升级目标，并指出“建立长效评价机制，鼓励第三方机构开展智能制造能力成熟度评估，研究发布行业和区域智能制造发展指数。”
《智能制造能力成熟度模型》（GB/T 39116-2020）是在工业和信息化部、国家市场监督管理总局的指导下于2021 年5 月正式发布实施的国家标准，目前在全国大部分区域开展标准应用推广工作，已在31个行业大类、31个省市自治区中开展了智能制造能力成熟度自诊断工作，为制造企业提升智能制造能力、主管部门了解产业发展现状提供了重要参考。
整体介绍
截至2021年12月，全国20000多家企业通过服务平台开展智能制造能力成熟度自诊断，江苏、山东、北京、宁夏、陕西、江西等工业和信息化主管部门高度重视，有效推动标准应用。通过对自诊断数据进行分析，以期反映现阶段我国智能制造的发展情况。
从区域参与增长率来看，2021年深圳、江苏、福建、山东以及北京市鼓励企业开展标准应用，辖区内完成智能制造能力成熟度自诊断企业数量较2020年度有显著提升，增速位居全国前列。
根据服务平台数据显示，目前我国69%的制造企业处于一级及以下水平，达到二级、三级的制造企业分别占比为15%以及7%，四级及以上制造企业占比达9%。2021年全国制造业智能制造能力成熟度较2020年有所提升，一级及以下的低成熟度企业占比减少6个百分点，三级以上的高成熟度企业数量增加了5个百分点。
行业分布
本报告选取了自诊断数量300家以上的行业，作为数据样本进行综合分析。结果显示计算机电子设备、汽车、电器、食品、医药、专用设备制造、化学原料及制品、有色金属冶炼等行业的智能制造能力成熟度水平位居国内前列。
从行业来看，离散型制造业的成熟度水平整体高于流程型制造业。离散型制造企业一级及以下占比约为67.1%，低于流程型制造企业的72.2%，处于二级、三级的离散型制造企业占比较流程型制造企业高出2.5个百分点，处于四级及以上的离散型制造企业数量较流程型制造企业高出2.7个百分点。
重点领域关键指标
01装备制造领域
装备制造领域具有研发技术壁垒高、客户定制化需求多、售后运维成本高、上下游产业关联度高以及应用领域广泛等特点。根据平台数据分析结果显示，装备制造业65%的企业开展了基于三维模型的数字化设计，13%的企业提供了产品的远程运维服务，10%的企业建立了产品的个性化定制平台。
02电子信息领域
电子信息领域对装备自动化程度要求偏高，对质量过程管控严格，具有信息系统覆盖广泛、生产运营管理高效等特点。根据平台数据分析结果显示，电子信息产业中18%的企业搭建了专用网络环境，42%的企业实现工业信息安全防护，35%的企业在质量检测环节应用了在线检测平台，37%的企业应用了自动化物流设备，7%的企业实现了生产智能运营决策。
03原材料领域
原材料领域具有大型制造装备密集、能源消耗总量大、碳排放与污染物排放强度高、作业安全要求严格等特点。根据平台数据分析结果显示，原材料领域中企业能源管理平台应用率达25%，碳排放统计率达21%，11%的企业针对大型制造设备进行预测性维护，11%的企业实现供应链协同。
04消费品领域
消费品工业对质量控制要求严格、对供应链稳定需求迫切，具备丰富的市场营销渠道。根据平台数据分析结果显示，消费品工业中电子商务平台应用率为11%，全流程质量追溯实现率达14%，12%的企业实现供应链协同。
未来展望
智能制造是制造强国建设主攻方向，也是制造企业提升核心竞争力的主要路径，其发展水平直接关乎我国制造业高质量发展水平。为贯彻落实《“十四五”智能制造发展规划》中“提升制造业智能制造能力成熟度水平”的转型升级目标，电子标准院将联合产学研用各方力量，持续加强智能制造能力成熟度标准应用推广，充分发挥标准赋能作用，支撑我国智能制造水平再上新台阶。
全文：https://t.cn/A6X7YJZb
2022年3月，中国电子技术标准化研究院基于2万多家制造企业生产运行数据，研究发布了《智能制造发展指数报告（2021）》，对国内制造业智能化发展情况进行了系统分析和全面展现，多维度展现制造业在设计、生产、物流、销售、服务各环节的关键指标变化情况，直观地反映了2021年制造业的智能制造发展进程，刻画出一幅“中国制造业智能制造发展数据地图”。
引 言
“十三五”期间，工业和信息化部会同相关部门，通过试点示范应用、系统解决方案供应商培育、标准体系建设等多措并举，形成了央地紧密配合、多方协同推进的工作格局，我国智能制造发展取得长足进步。
2021年12 月，工业和信息化部等八部门联合印发《“十四五”智能制造发展规划》，明确提出了“到2025年，智能制造能力成熟度水平明显提升”的转型升级目标，并指出“建立长效评价机制，鼓励第三方机构开展智能制造能力成熟度评估，研究发布行业和区域智能制造发展指数。”
《智能制造能力成熟度模型》（GB/T 39116-2020）是在工业和信息化部、国家市场监督管理总局的指导下于2021 年5 月正式发布实施的国家标准，目前在全国大部分区域开展标准应用推广工作，已在31个行业大类、31个省市自治区中开展了智能制造能力成熟度自诊断工作，为制造企业提升智能制造能力、主管部门了解产业发展现状提供了重要参考。
整体介绍
截至2021年12月，全国20000多家企业通过服务平台开展智能制造能力成熟度自诊断，江苏、山东、北京、宁夏、陕西、江西等工业和信息化主管部门高度重视，有效推动标准应用。通过对自诊断数据进行分析，以期反映现阶段我国智能制造的发展情况。
从区域参与增长率来看，2021年深圳、江苏、福建、山东以及北京市鼓励企业开展标准应用，辖区内完成智能制造能力成熟度自诊断企业数量较2020年度有显著提升，增速位居全国前列。
根据服务平台数据显示，目前我国69%的制造企业处于一级及以下水平，达到二级、三级的制造企业分别占比为15%以及7%，四级及以上制造企业占比达9%。2021年全国制造业智能制造能力成熟度较2020年有所提升，一级及以下的低成熟度企业占比减少6个百分点，三级以上的高成熟度企业数量增加了5个百分点。
行业分布
本报告选取了自诊断数量300家以上的行业，作为数据样本进行综合分析。结果显示计算机电子设备、汽车、电器、食品、医药、专用设备制造、化学原料及制品、有色金属冶炼等行业的智能制造能力成熟度水平位居国内前列。
从行业来看，离散型制造业的成熟度水平整体高于流程型制造业。离散型制造企业一级及以下占比约为67.1%，低于流程型制造企业的72.2%，处于二级、三级的离散型制造企业占比较流程型制造企业高出2.5个百分点，处于四级及以上的离散型制造企业数量较流程型制造企业高出2.7个百分点。
重点领域关键指标
01装备制造领域
装备制造领域具有研发技术壁垒高、客户定制化需求多、售后运维成本高、上下游产业关联度高以及应用领域广泛等特点。根据平台数据分析结果显示，装备制造业65%的企业开展了基于三维模型的数字化设计，13%的企业提供了产品的远程运维服务，10%的企业建立了产品的个性化定制平台。
02电子信息领域
电子信息领域对装备自动化程度要求偏高，对质量过程管控严格，具有信息系统覆盖广泛、生产运营管理高效等特点。根据平台数据分析结果显示，电子信息产业中18%的企业搭建了专用网络环境，42%的企业实现工业信息安全防护，35%的企业在质量检测环节应用了在线检测平台，37%的企业应用了自动化物流设备，7%的企业实现了生产智能运营决策。
03原材料领域
原材料领域具有大型制造装备密集、能源消耗总量大、碳排放与污染物排放强度高、作业安全要求严格等特点。根据平台数据分析结果显示，原材料领域中企业能源管理平台应用率达25%，碳排放统计率达21%，11%的企业针对大型制造设备进行预测性维护，11%的企业实现供应链协同。
04消费品领域
消费品工业对质量控制要求严格、对供应链稳定需求迫切，具备丰富的市场营销渠道。根据平台数据分析结果显示，消费品工业中电子商务平台应用率为11%，全流程质量追溯实现率达14%，12%的企业实现供应链协同。
未来展望
智能制造是制造强国建设主攻方向，也是制造企业提升核心竞争力的主要路径，其发展水平直接关乎我国制造业高质量发展水平。为贯彻落实《“十四五”智能制造发展规划》中“提升制造业智能制造能力成熟度水平”的转型升级目标，电子标准院将联合产学研用各方力量，持续加强智能制造能力成熟度标准应用推广，充分发挥标准赋能作用，支撑我国智能制造水平再上新台阶。
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