目錄
引言
第一章 智能制造能力評價體系構建

     一、智能制造能力評價指標選取

     二、智能制造能力評價因子分析體系的構建

第二章 智能制造能力評價體系實證分析

     一、我國各省行政區智能制造能力評價指標的因子分析

           (一)評價指標的初步分析

           (二)因子旋轉、命名與主要影響因素分析

     二、綜合因子得分與各省智能制造水平評價

           (一)因子得分

           (二)綜合因子得分評價

第三章 發展路徑及對策建議

     一、政府發揮規制和引導作用

           (一)依靠政策規制,發揮導向作用

           (二)加大基礎設施建設,促進流通效率

           (三)加大智能制造相關行業的扶持力度

     二、重視教育與培訓,為智能制造提供智力支持

           (一)優化學科體系建設

           (二)擴展校企技術合作范圍

     三、制造型企業要積極轉變生產方式

            (一)從產品生命周期管理轉向系統生命周期管理

            (二)提升新產品開發與銷售的比重

            (三)引進和消化新設備、新技術

            (四)建立統一化軟件管理體系

摘要

在全球范圍內,德國的“工業 4. 0”、日本的“再興戰略”、法國的“新工業法國”和美國的“先進制造伙伴計劃”等新 一代工業革命概念的陸續提出,對我國的制造業提出了深重挑戰。盡管我國也適時地提出“中國制造 2025”的戰略目 標,但企業畢竟是戰略落地的主體,企業在智能制造方面的能力和水平直接關乎“中國制造 2025”能否落地。以我國各 省的智能制造能力為研究對象,通過構建智能制造指標體系,采用因子分析法,對我國主要的 23 個省級行政區智能制造 能力的總體情況進行分析,尋找其主要影響因素,進而探究引導制造企業向智能制造進行轉變的路徑。

引言

改革開放以來,中國制造憑借在勞動力、土地等 生產力要素價格低廉的優勢,使外國制造企業大量入 駐,本地各種制造業也欣欣向榮。在此背景下,“規模 經濟”和“范圍經濟”一直是傳統制造業發展壯大所遵 守的一貫法則。自 2014 年下半年以來,由于生產要素 成本提高、人口紅利優勢不在和生產技術跟不上市場 發展等原因,制造業不僅沒有為經濟穩定增長提供支 撐,反而成為了經濟穩定增長的拖累,“世界工廠”的 地位面臨挑戰。據世界銀行統計,2012 年,我國制造 業增加值為 23 306. 8 億美元,在全球制造業占比超過了 20% ,雖然位居世界第一,但是中國制造業增加值 率僅為 21. 5% ,遠低于工業發達國家 35% 的平均值。

近幾年,美國憑借云計算、物聯網和大數據等方 面的優勢,制定了“先進制造業伙伴計劃”,德國基于 傳統制造業拋出了“工業 4. 0”[1]。2015 年初,我國也 結合自身特點提出了“中國制造 2025”的藍圖。從本 質上講,不管是物聯網還是工業 4. 0,都是各自國家依 靠自身在該領域的優勢,并且要始終在該領域保持優 勢而提出的前沿概念,最終目標是通過制造業與信息 技術的融合,實現智能制造。但我國制造業由于歷史 原因,各省呈現出的特征各不相同,集中體現在: 從區 域分布的制造業屬性來看,東南沿海地區勞動密集型制造業集聚更為明顯,而資源依賴型制造業更多分布 在北部和中西部地區; 從省區來看,形成了華北、東 北、四川以及兩湖地區的一些制造業密集分布地區。 從工業增加值的角度來看,2013 年,我國工業增加值 超萬億的企業僅有廣東、江蘇、山東、浙江、河南、河 北、遼寧、四川、湖北和湖南 10 個省,而寧夏、青海、海 南和西藏4 省的工業增加值不超千億元。造成這種分 布的原因多種多樣,有歷史的原因,也有人為的因素, 但更主要的原因是生產要素的差異。

學者們研究表明,隨著新一輪科技浪潮引發生產 要素使用方式的結構性轉變和產出效率的指數級提 升,全球制造業實現了從產業鏈到價值鏈的資源配置 模式升級和生產組織形式創新,從而改變了既有的全 球制造業生產要素比較優勢格局。在制造業與信息 業互相融合的背景下,由于智能制造主要依托信息技 術實現,給各省提供了一個公平競賽的機會,因此,在 轉變企業發展方式視角下,通過指標體系建立模型, 分析我國各省智能制造現狀和水平,最終找到研究智 能制造的有效實現路徑,對企業發展方式轉型、政府 引導和扶植有實力的制造企業向智能制造轉型,具有 重要的理論意義與現實意義。

然而,智能制造能力涉及多學科體系,范圍廣、指 標多,對其進行科學、客觀的評價較為困難。目前國 內外尚未有較好的研究,能夠對智能制造能力進行較 為全面的綜合評價。因子分析法( Factor Analysis) 可 以在眾多評價指標中,利用降低維數的思想,由研究 原始變量相關矩陣內部的依賴關系出發,充分利用數 據的全部信息,依據指標間的相關程度自動生成權 重,把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數幾個 綜合因子[2]。這種方法能夠避免人為確定權重的主 觀性,具有較強的客觀性,因此,本文采用因子分析法 對智能制造能力進行綜合評價,并尋找其主要影響 因素。


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