智能制造

四川省近年来将大气污染防治作为生态环境保护的重点工作，积极推动工业领域绿色低碳发展。2024年，四川省淘汰退出343户工业企业落后生产设备、196台两蒸吨及以下生物质锅炉，并基本淘汰10蒸吨及以下工业燃煤锅炉。重点开展了五大工作，下一步四川省将结合设备更新和安全环保技改，持续推动工业绿色化、智能化发展，提升“本质绿色”水平。

新型工业化是推进强国建设和民族复兴的关键任务，对经济增长、技术创新和产业升级具有重要作用。中国特色新型工业化道路以科技创新为核心，注重高端化、绿色化、智能化和融合化发展。高端化通过产业基础再造和重大技术装备攻关推动制造业升级；绿色化坚持生态保护和资源节约；智能化则依托新一代信息技术与实体经济深度融合；融合化打破了传统产业边界，促进跨领域协同合作。

近年来，中国数字经济发展取得显著成就，信息技术服务、云计算和大数据等领域持续增长，成为推动经济高质量发展的重要引擎。2024年，我国数字经济在信息技术服务、工业互联网、智能制造等领域取得显著进展，为经济高质量发展注入强劲动力。

中国12个部门联合发布了《5G规模化应用"扬帆"行动计划（2023-2025年）》，旨在推动5G技术的深化应用。该计划设定到2025年的发展目标，包括每万人拥有5G基站数达到38个，打造超过1000款创新行业终端模组产品等。

近期，工业和信息化部等部门联合发布《制造业企业数字化转型实施指南》，为制造业企业的数字化转型提供了明确路径，推动其系统性、渐进式发展。为推进转型，需从顶层设计出发，落实《实施指南》，明确目标导向，精准识别优先领域；在具体路径上，通过开展示范工程、培育解决方案和建立保障机制等方式，推动企业数字化转型向纵深发展。

边缘计算通过靠近数据源进行处理，提高了实时性和数据处理效率，已成为制造业优化生产流程的关键技术。在汽车制造、石油化工和食品加工等行业，边缘计算有效降低了运营成本并提高了产品质量。通过政策支持和技术开发的结合，边缘计算将推动制造业数字化转型，解决数据孤岛问题，实现生产管理的智能化和优化。

随着工业大数据的发展，制造业迎来了更透明和智能化的生产方式。大数据技术通过实时采集、处理和分析海量生产数据，帮助企业优化资源配置，提高质量管理和生产效率。未来，制造行业将充分利用大数据分析工具实现故障预测和智能决策，从而保持市场竞争力。政府的政策支持也推动了大数据时代的到来，使企业能够进一步实现数字化转型。在此背景下，企业需要不断提升自己的数据处理能力，以应对日益复杂的市场环境。

工业大数据通过整合生产线、供应链等多来源数据，为制造业、能源业和交通业等行业提供策略支持。通过数据分析，企业能够优化生产流程，提升效率并降低成本，增强设备故障预测能力。高效的数据处理平台是工业大数据应用的基础，它支持物联网设备的数据采集和分析，并具有强大的数据可视化能力，帮助企业快速应对市场动态。利用大数据技术，企业能在市场中更具竞争力，助力数字化转型及降本增效。

工业大数据分析平台利用大数据技术，提升了工业领域内数据的处理和分析能力，实现更高效的生产管理与智能决策。通过其强大的数据处理和灵活的可视化能力，该平台有效整合了来自设备、系统和市场的多方面数据，支持企业在智能制造、供应链优化及设备运维等多重场景实现应用落地，助力企业从数据驱动决策到智能化运营的全面转型。随着技术的不断发展，工业大数据分析平台将继续引领行业发展，推动制造业的数字化进程。