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苗长兴:钢铁行业推进高质量发展要做好这些

作者: www.mrjscp.com     时间: 2019-12-03

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       “当前我国钢铁工业正处在转型升级的关键时期,推动技术和管理创新,有利于助推钢铁工业现代化,加快实现我国钢铁工业由大到强的历史性跨越,助力我国制造业进入世界强国行列。”11月23日,工业和信息化部产业政策司一级巡视员苗长兴在2019(第八届)中国钢铁技术经济高端论坛上表示,党的十九大作出了我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段的重大判断。推进高质量发展,必须坚持供给侧结构性改革的主线不动摇,在“巩固、增强、提升、畅通”上狠下功夫。
 
       他认为,钢铁行业推进高质量发展,要做好创新发展、融合发展、绿色发展、协同发展、提升管理水平五方面的工作。
 
坚定不移走创新发展之路
 
       苗长兴表示,我国经济要实现高质量发展,必须有高质量的制造业作为支撑,创新是制造业高质量发展的“牛鼻子”,必须把创新摆在制造业发展全局的核心位置,不断提升供给体系的质量效益。
 
       他指出,近几年,随着化解过剩产能、打击“地条钢”工作的完成,钢铁行业供给体系进一步优化,但仍存在自主创新能力不强、绿色发展水平不高、产品附加值普遍较低等诸多问题。
 
       苗长兴认为,钢铁工业只有依靠技术创新能力打造发展新引擎、培育发展新动能、开创发展新空间,才能不断提质增效、转型升级,迈向全球价值链的中高端。钢铁行业创新发展应注重以下4方面:
 
       一是强化企业技术创新主体地位。首先,要健全企业主导产业技术研发的体制机制,促进技术、人才等创新要素向企业流动聚集,并推动企业完善技术研发体系及制度建设。其次,要建立合理的科研投入机制,积极调动各方面的力量,逐步建立起以政府投资为引导,企业投入为主体,社会资本为补充的科研投入机制。
 
       二是加大共性关键技术研发。结合当前国民经济发展的需求,充分发挥龙头企业的主导作用和高校、科研院所的基础作用,鼓励企业探索开展跨行业、跨领域、跨区域等多种形式的产学研用协同创新,促进科技资源开放共享,着力攻克一批共性关键技术,解决国民经济发展中的瓶颈。
 
       三是加强创新人才队伍建设。建立多层次的人才培养体系,着重培养领军带头人才,不断完善鼓励创新的激励机制,充分调动科研人员的积极性。
 
       四是提高企业知识产权的运用能力。积极开展产业化导向的专利布局,在关键核心技术领域形成一批专利组合,构建支撑产业发展和提升企业竞争力的知识产权储备。深入培育企业知识产权运用能力、创新成果产业化能力、向产业链高端跃升和应对国际纠纷的能力。
 
深入推进融合发展
 
       “融合发展主要包括新一代信息技术与传统产业融合发展即‘两化融合’以及先进制造业和现代服务业融合发展即‘两业融合’两个方面。”苗长兴表示,融合发展是改造传统制造业和培育发展先进制造业的重要手段。相比欧美发达国家,我国制造业总体水平不高,钢铁、轻工、机械等传统制造业存量庞大,转型升级既有压力也有潜力。
 
       苗长兴指出,“两化融合”是党中央、国务院作出的一项长期性、战略性部署。在新工业革命加速兴起的背景下,我们要准确把握新时代两化深度融合的新要求,大力地推动新一代信息技术与制造业深度融合,促进制造业全面数字化转型,为中国经济转型、提质增效提供强大动力。
 
       他同时指出,“两业融合”是现代经济发展的重要特征,是“两化融合”的必然趋势,也是全球产业分工体系调整和格局重塑的重要一环,更是顺应新一轮科技革命和产业变革,增强制造业核心竞争力,培育现代产业体系,实现高质量发展的重要途径。
 
       “近年来,我国两业融合步伐不断加快,但也面临发展不平衡、协同性不强、深度不够和政策环境、体制机制存在制约等问题,近期国务院有关部门刚刚出台了《关于推动先进制造业和现代服务业深度融合发展的实施意见》,梳理提出了10种发展潜力大、前景好的典型业态和模式,这些模式与钢铁行业的发展紧密相关。”苗长兴表示。
 
       “钢铁行业推进‘两业融合’的关键在于钢铁企业如何从钢铁材料供应商向产品和专业服务解决方案提供商转变。”苗长兴强调。“两化融合”发展加速了工业技术和信息技术深度融合,催生了网络化协同制造、个性化定制、服务型制造等新型制造模式,推动了制造业开启智能化进程,是“两业融合”实施的必要条件。
 
       他进一步指出,当前,钢铁行业开展的智能制造是融合发展的突出体现。但需要认清的是,目前我国钢铁企业智能制造水平发展并不均衡,自主创新能力较弱,数字化、网络化亟待加强,智能化应用处于初级阶段。钢铁行业应从3方面着手推动融合发展:
 
        一要推动工业互联网在人、机器、车间、企业等主体以及设计、研发、生产、管理、服务等各环节的网络互连,促进工业数据的采集交换、集成处理,为大规模个性定制、网络协同制造、服务型制造、智能化生产等新型生产和服务方式的实现提供有力的基础支撑。
 
       二要进一步推进人工智能、大数据等技术在生产调度、质量控制与分析、设备运维、能源管控、安全环保等环节的应用,实现提质、增效、降本、安全、环保的目标。
 
      三要加强工业软件自主研发能力,推动关键环节、关键技术的自主可控,加强与工业装备的结合应用,提高生产工艺控制水平。
 
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