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    引言
    第一章 智能制造能力评价体系构建

         一、智能制造能力评价指标选取

         二、智能制造能力评价因子分析体系的构建

    第二章 智能制造能力评价体系实证分析

         一、我国各省行政区智能制造能力评价指标的因子分析

               (一)评价指标的初步分析

               (二)因子旋转、命名与主要影响因素分析

         二、综合因子得分与各省智能制造水平评价

               (一)因子得分

               (二)综合因子得分评价

    第三章 发展路径及对策建议

         一、政府发挥规制和引导作用

               (一)依靠政策规制,发挥导向作用

               (二)加大基础设施建设,促进流通效率

               (三)加大智能制造相关行业的扶持力度

         二、重视教育与培训,为智能制造提供智力支持

               (一)优化学科体系建设

               (二)扩展校企技术合作范围

         三、制造型企业要积极转变生产方式

                (一)从产品生命周期管理转向系统生命周期管理

                (二)提升新产品开发与销售的比重

                (三)引进和消化新设备、新技术

                (四)建立统一化软件管理体系

    摘要

    在全球范围内,德国的“工业 4. 0”、日本的“再兴战略”、法国的“新工业法国”和美国的“先进制造伙伴计划”等新 一代工业革命概念的陆续提出,对我国的制造业提出了深重挑战。尽管我国也适时地提出“中国制造 2025”的战略目 标,但企业毕竟是战略落地的主体,企业在智能制造方面的能力和水平直接关乎“中国制造 2025”能否落地。以我国各 省的智能制造能力为研究对象,通过构建智能制造指标体系,采用因子分析法,对我国主要的 23 个省级行政区智能制造 能力的总体情况进行分析,寻找其主要影响因素,进而探究引导制造企业向智能制造进行转变的路径。

    引言

    改革开放以来,中国制造凭借在劳动力、土地等 生产力要素价格低廉的优势,使外国制造企业大量入 驻,本地各种制造业也欣欣向荣。在此背景下,“规模 经济”和“范围经济”一直是传统制造业发展壮大所遵 守的一贯法则。自 2014 年下半年以来,由于生产要素 成本提高、人口红利优势不在和生产技术跟不上市场 发展等原因,制造业不仅没有为经济稳定增长提供支 撑,反而成为了经济稳定增长的拖累,“世界工厂”的 地位面临挑战。据世界银行统计,2012 年,我国制造 业增加值为 23 306. 8 亿美元,在全球制造业占比超过了 20% ,虽然位居世界第一,但是中国制造业增加值 率仅为 21. 5% ,远低于工业发达国家 35% 的平均值。

    近几年,美国凭借云计算、物联网和大数据等方 面的优势,制定了“先进制造业伙伴计划”,德国基于 传统制造业抛出了“工业 4. 0”[1]。2015 年初,我国也 结合自身特点提出了“中国制造 2025”的蓝图。从本 质上讲,不管是物联网还是工业 4. 0,都是各自国家依 靠自身在该领域的优势,并且要始终在该领域保持优 势而提出的前沿概念,最终目标是通过制造业与信息 技术的融合,实现智能制造。但我国制造业由于历史 原因,各省呈现出的特征各不相同,集中体现在: 从区 域分布的制造业属性来看,东南沿海地区劳动密集型制造业集聚更为明显,而资源依赖型制造业更多分布 在北部和中西部地区; 从省区来看,形成了华北、东 北、四川以及两湖地区的一些制造业密集分布地区。 从工业增加值的角度来看,2013 年,我国工业增加值 超万亿的企业仅有广东、江苏、山东、浙江、河南、河 北、辽宁、四川、湖北和湖南 10 个省,而宁夏、青海、海 南和西藏4 省的工业增加值不超千亿元。造成这种分 布的原因多种多样,有历史的原因,也有人为的因素, 但更主要的原因是生产要素的差异。

    学者们研究表明,随着新一轮科技浪潮引发生产 要素使用方式的结构性转变和产出效率的指数级提 升,全球制造业实现了从产业链到价值链的资源配置 模式升级和生产组织形式创新,从而改变了既有的全 球制造业生产要素比较优势格局。在制造业与信息 业互相融合的背景下,由于智能制造主要依托信息技 术实现,给各省提供了一个公平竞赛的机会,因此,在 转变企业发展方式视角下,通过指标体系建立模型, 分析我国各省智能制造现状和水平,最终找到研究智 能制造的有效实现路径,对企业发展方式转型、政府 引导和扶植有实力的制造企业向智能制造转型,具有 重要的理论意义与现实意义。

    然而,智能制造能力涉及多学科体系,范围广、指 标多,对其进行科学、客观的评价较为困难。目前国 内外尚未有较好的研究,能够对智能制造能力进行较 为全面的综合评价。因子分析法( Factor Analysis) 可 以在众多评价指标中,利用降低维数的思想,由研究 原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发,充分利用数 据的全部信息,依据指标间的相关程度自动生成权 重,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个 综合因子[2]。这种方法能够避免人为确定权重的主 观性,具有较强的客观性,因此,本文采用因子分析法 对智能制造能力进行综合评价,并寻找其主要影响 因素。


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