产业升级与制造业升级一样吗？

一、产业升级与制造业升级一样吗？

不一样的。产业升级是一个大概念，从整体产业体系来说包括了第一产业农业、第二产业建筑业和工业、第三产业如现代服务业以及外经外贸、文化传播、金融业等等的结构优化、科技含量的提升、标准质量提升、产业组织形式变革等等内容。

从某一具体产业也同样包含了以上各个方面的提质提效和变革。

而制造业升级只是产业升级当中的一环，通常是指工业当中实体制造业与科技、金融、信息化等融合，全面提升制造业的组织化水平、标准质量、绿色清洁制造、精细数字化制造等方环节，其内涵更加具体，是产业升级的一个重要形式和环节。

二、传统制造业转型升级三大理念？

好的企业构思的重要性有哪些？

答复：以简单的论述这个问题？

（1）、以企业的战略思想为目标，以优先转变企业转型升级为指导意义，以优先考虑企业经营发展为目的，以积极构建企业的双创优质效益，以紧紧筑牢企业的‘物质文明建设’与‘精神文明建设’的发展根基，为企业管理人才层级奠定夯实的物质基础。

（2）、以统筹管理企业战略化合理布局，以深化和务实业务战略伙伴关系，以深度谋划市场营销占有率份额的达成，为树立市场化经营规模，以执行标准化流程体系，构建未来市场营销区域化合作的双创业绩平台。

（3）、以转变企业传统经营模式与现代经营理念为方式，以加强企业员工的考核与培训工作，以增强企业团队的凝聚力和号召力，以定期开展企业党建活动与企业人才晋升机制相结合，以完善人才激励和约束薪酬制度的建立，以全面培养企业综合素质的全能型人才。

（4）、以培育企业战略核心竞争力，以打造企业产品的高端化市场品牌，以孵化企业产业园区建设，以技术工程研发团队为主力，以实现智能制造向智能创造的转变，以精益求精的技术潜力优势，以倾力打造市场产品的公信力与知名度，以实现企业科技产品的驱动力，以创造企业谋求市场机遇的发展新变革。

三、制造业升级包括哪些？

制造业产业升级包括以下几个方面：

1、使产品附加值提高的生产要素改进；

2、产业结构改变，如对传统产业进行信息化改造，对传统产业进行组织结构创新，对传统产业进行体制创新。在质量、规模、效率和核心技术方面提高比较优势，增强市场竞争力。

3、对传统产业进行技术创新，提高生产效率与产品质量；

4、产业链升级，实现源头控制、清洁生产、资源综合利用。

四、制造业pmi数据查询？

pmi由国家统计局公布。国家统计局会每月公布上一月的PMI指数。

PMI指数PMI指数是采购经理指数，是通过对采购经理的月度调查汇总出来的指数，能够反映经济的变化趋势。

官方发布：国家统计局会每月公布上一月的PMI指数，可以去国家统计局查看。

五、工业互联网与大数据：驱动制造业转型升级的关键力量

在当今数字化时代,工业互联网和大数据正成为推动制造业转型升级的关键力量。工业互联网通过将传统工业与互联网深度融合,实现了生产设备、产品、服务等的全面互联互通,而大数据则为工业互联网提供了强大的数据支撑和分析能力。两者相互促进,共同推动着制造业向智能化、服务化的方向发展。

工业互联网：连接生产全过程的数字化纽带

工业互联网是将传统工业领域与互联网技术深度融合的产物。它通过将生产设备、产品、服务等各个环节连接起来,实现了生产全过程的数字化和智能化。具体来说,工业互联网主要包括以下几个方面:

• 设备互联:将生产设备、传感器等硬件设备连接到互联网,实现设备之间的信息交换和远程监控。
• 数据汇聚:收集和整合来自各类设备、系统的运行数据,为后续的数据分析和应用提供基础。
• 智能分析:利用大数据分析技术,对收集的数据进行深入挖掘和分析,发现生产过程中的问题并提出优化建议。
• 优化决策:基于数据分析结果,为生产管理、产品研发等决策提供支持,提高生产效率和产品质量。

大数据：赋能工业互联网的关键引擎

大数据作为工业互联网的重要支撑,为其提供了强大的数据分析和应用能力。具体来说,大数据在工业互联网中的作用主要体现在以下几个方面:

• 数据采集:通过物联网技术,大数据可以实时采集来自各类生产设备、产品、服务的海量数据。
• 数据分析:利用大数据分析技术,可以对采集的数据进行深入挖掘和分析,发现生产过程中的问题和优化机会。
• 决策支持:基于数据分析结果,为生产管理、产品研发等决策提供依据,提高决策的科学性和有效性。
• 预测预警:通过对历史数据的分析,可以预测未来的生产趋势和潜在风险,为企业提供及时的预警和应对措施。

工业互联网与大数据的应用实践

工业互联网和大数据在制造业中的应用正在不断深入,为企业带来了显著的效益。以下是一些典型的应用案例:

• 设备远程监控与预防性维护:通过将生产设备连接到互联网,企业可以实时监控设备运行状况,并根据大数据分析结果进行预防性维护,有效降低设备故障率。
• 产品质量优化:利用大数据分析,企业可以深入挖掘产品生产过程中的问题,并针对性地进行优化,提高产品质量。
• 生产过程优化:基于对生产数据的分析,企业可以发现生产过程中的瓶颈和浪费,并进行针对性的优化,提高生产效率。
• 个性化定制:通过对客户需求数据的分析,企业可以更好地理解客户需求,并提供个性化的产品和服务。

总的来说,工业互联网和大数据正在成为推动制造业转型升级的关键力量。它们通过实现生产全过程的数字化和智能化,为企业带来了显著的效益,为制造业注入了新的活力。相信在不久的将来,工业互联网和大数据将进一步深入应用,助力制造业实现更高质量、更高效率的发展。感谢您阅读本文,希望这篇文章对您有所帮助。

六、人工智能在制造业领域有哪些应用？如何帮助制造业转型/升级？

人工智能在制造生产有哪些应用的这个话题足够大，因此需要厘清讨论边界。本文讨论的边界是如何通过人工智能这项技术代替人脑甚至超越人脑的功能，来实现制造业生产效率的提升。

在开始正式讨论前，尝试先回答一个问题。为什么制造业需要人工智能？

从两个维度来解读，首先是技术上：计算机处理速度大幅提升、存储成本下降、以及云计算、物联网等技术的发展，让人工智能的应用成本大幅降低。其次是需求上：随着消费者个性化和产品品质升级的需求发展，大大增加了制造业的复杂性，包括生产的组织形式、质量检测环节、仓储物流等环节。随着系统越来越复杂，人的学习曲线就会越缓慢，人应对复杂系统的能力就会成为制约技术进步和应用的瓶颈。在传统工业界大都以人的决策和反馈为核心，这就会导致系统中有很大一部分的价值并没有被释放出来。而人工智能为工业带来的变革，就是摆脱人类认知和知识边界的限制，为决策支持和协同优化提供可量化依据。

本文讨论人工智能在生产不同环节，包括产线设备、质量检测、仓储物流、整体运维四个方面的应用。

1、人工智能在生产产线的应用

1.1产线设备维护

人工智能在工厂运维的应用：

比如一条生产线突然发出故障报警，机器能够自己进行诊断，找到哪里产生了问题，原因是什么，同时还能够根据历史维护的记录或者维护标准，告诉我们如何解决故障，甚至让机器自己解决问题、自我恢复。例如，在一个电网中，要能够可靠地定位在电网的哪个地方出现了问题，用常规方法大概只能做到80%。西门子利用了深度学习技术对历史故障事件学习，通过已经分布在电网中的继电器，来更好地判断电网出了什么问题，出在哪个地方等等。学习算法已经嵌入到我们标准断路器的产品中。

人工智能在预测性维护的应用：

如果工业生产线或设备如果突然出现问题，那造成的损失是非常巨大的。利用大数据建模和神经网络等算法，可以让机器在出现问题之前就感知到或者分析出可能出现的问题。比如，工厂中的数控机床在运行一段时间后刀具就需要更换，西门子的数控机床预防性维护解决方案，通过分析历史的运营数据，机器可以提前知道刀具会损坏的时间，从而提前准备好更换的配件，并安排在最近的一次维护时更换刀具。

1.2产线设备参数优化

生产产线工位少则几十个，多则数百个，涉及的产线设备、生产物料、工人都非常多。通过基于生产线的大量数据，基于大数据分析和智能算法可以优化生产工艺、提升产品品质。在中策橡胶，基于阿里云ET工业大脑，将生产端的各类数据进行深度运算和分析，形成了资源最优利用的方案组合，提升了5%混炼胶合格率。在天合光能，阿里云数据科学家通过研究光伏电池的业务流程和制作工艺，构建出数据分析模型，对工艺参数进行调整，最终在丝网印刷环节捕获到了关键因子，优化后A品率提升了7%。

2、人工智能在质量检测的应用

现在有很多工厂传统上都是用人工在做质量检测的工作，在生产流水线上的质检员，他们需要每天花10个小时以上的时间去判断质量。很多工厂这个工作岗位两三个月就要轮一次岗，因为肉眼确实受不了。为什么之前没用技术的手段帮助解决质检的问题呢？主要原因是传统视觉设备误判率比较高。大概是有百分之二十，甚至三十的误判率。人工智能最重要的一个能力，它具备学习能力。比如说，同样一个划痕，它会和传统系统一样，第一次都犯错误。但是人工智能第二次、第三次，它不会犯一样的错误，它具备一个学习能力。同样的问题或者类似的问题，下次它会做出非常精准的判断。而传统的系统除非修改程序，同样的问题，下次它一样会犯错误。

正如百度前人工智能首席专家吴恩达和富士康合作的智能检测，通过利用深度学习，神经网络，就可以让电脑快速学习做自动检测的工作。现在人工智能介入了以后，工厂的这种误判率会在上线时达到3%-4%的水平，并且会逐步减少到最低。

3、人工智能在仓储物流的应用

仓储物流的包括环节很多，从入库分拣、库位管理、上下架、出库分拣到物料运输，中间涉及分拣机器人、上下料机器人、立库、AGV小车、叉车等。通过计算机视觉用于分拣机器人的感知和地图定位，利用机器学习和深度学习，实现分检机器人的路径规划和避障。通过数学规划等运筹优化算法和遗传算法，实现仓库上下架策略管理。通过多智能体算法 蚁群算法用于多个分拣机器人的协调行动。基于人工智能技术实现货架、商品、机器人的整体协调，能够更快速的实现产品出入库和高效的仓库货架规划。在工厂仓储中，各种类型的全自动流水线、自动分拨、仓储和配送机器人已经开始慢慢应用，基于人工智能技术可以让每一个物料都有最优路径，最短时间送达。

4、人工智能在整体运维的应用

运维数据量庞大，基于深度学习技术在庞大的数据量中发掘价值。西门子在西班牙的高铁的运维中有一个整体的应用。西班牙的高铁公司有一条线从马德里到巴塞罗那的，而从马德里到巴塞罗那的航班很多，就像京沪线一样，这个行业面临和航空公司竞争的挑战。后来它公布一个政策，在这条线上如果延误超过15分钟，全额退款。这个高铁线到现在是非常成功的，背后是西门子提供的服务和担保，担保99%的准点率。西门子有一个工业4.0工厂在德国安贝格，在成都也有一个，是它的双胞胎。在安贝格，所有能源的分析、消耗都是通过神经网络来完成。基于人工智能技术来实现工厂整体能耗的降低。同时，西门子在全球30个钢铁厂也用了一些在线神经网络学习以及分析应用，来控制钢铁厂的能耗。

2018年汉诺威工业展人工智能应用案例

在西门子展台上利用人工智能技术打造的增加生产柔性的Autonomous系统。基于搭载西门子Autonomous系统的KUKA机器人，这款机器人的最大优势在于其出色的灵活性。其中一台样机搭载了三维感知摄像机，基于图像识别和深度学习技术，能对现场任何环境变化做出灵敏反应，即时调整操作轨迹。。这种技术可以大大增强生产线的柔性，不再局限于生产标准化产品。

在SAP展台上展示了模拟饮料装瓶作业的生产线。新型生产线上的大量数据被实时反馈和分析，最终实现给每个瓶子注入不同颜色液体的高效“个性化”生产。通过大数据建模等技术让机器间实现互联，如果从一台机器获取了信息，就能开始预测它的运行结果，预测产品质量，甚至预测整个物流程序，生产运营模式不再是以往那样遇到问题才被动反应。”

在Festo展台上展示了仿生学习网络：具有学习能力的工位，用于人类与机器人的合作。通过仿生工位，展示了具备学习能力的工位，用于人类与机器人合作，集合了BionicCobot（气动轻型机器人）与人工智能领域的信息技术系统的各种优点。 这种灵活的工位配备了多种辅助系统和外围设备（相互联网进行通信）。除了人工智能外，机器学习技术让仿生工位成为了一个具有学习能力的预判性系统，可持续自我优化。人可以通过手势、接触和语音控制直接与BionicCobot 进行交互，还可实现系统的远程操作。这种高效率、安全的人类与机器人的合作可实现个性化产品制造批量低至1。

在IBM展台上，利用人工智能为大型手扶电梯设备带来“预测性维护”。通过大数据的收集和分析，人工智能可预测出专业机械设备出问题的部分，让技术人员提前采取措施。这种“预测性维护”适用于工业生产中的各类设备。

上述人工智能的应用场景已经有先行者在尝试，但是作为人工智能的应用前提，工厂必须首先要实现数字化，这也是西门子、博世、海尔等公司目前在突破的方向。只有先积累完整的数据，才能够进一步为人工智能所用。关于人工智能在制造业的应用，最后用一句经典的话为文章收尾：我们倾向于高估一项新技术的短期效应，而低估它的长期影响。

特别感谢本文作者：

西门子数字化工厂集团及过程工业和驱动集团

Sales100 B16培训生

李海鸽供稿（微信号：Lihg0222） @李海鸽

七、制造业转型升级的重点包括

答：制造业转型升吸的重点是淘汰高能耗的设备和产业，对环保有破坏性、且产品档次低下的行业，对人体健康有危害的产业都要关闭。

然后采用先进技术且节能高效的设备，大力发展无害的技术而且对环保有利的，使我们的子孙在一片蓝天下能茁壮成长。

八、工业互联网与大数据应用：驱动制造业转型升级的关键力量

在当今快速发展的数字化时代,工业互联网和大数据应用正成为推动制造业转型升级的关键力量。工业互联网通过将传统工业与互联网深度融合,实现了生产设备、产品、服务等各环节的智能化和互联互通。而大数据应用则能够帮助企业深入挖掘海量数据,洞察行业趋势,优化生产流程,提升整体运营效率。两者相互促进,共同推动了制造业向智能化、服务化的方向发展。

工业互联网的内涵与特点

工业互联网是将传统工业与互联网技术深度融合的新型产业形态。它通过将生产设备、产品、服务等各环节连接起来,实现了信息的实时采集、传输和分析,从而提高了生产效率、产品质量和服务水平。工业互联网的主要特点包括:

• 智能化:工业互联网将传感器、控制系统、通信网络等技术集成到生产设备中,实现了设备的自动化、智能化运行。
• 互联互通:工业互联网打通了生产、供应、销售等各个环节,实现了设备、产品、服务之间的互联互通。
• 数据驱动:工业互联网通过大数据分析,为企业提供数据支撑,推动生产、管理、服务的优化。

大数据应用在制造业中的作用

大数据应用是指企业利用海量、多样化的数据资源,通过数据挖掘、分析和应用,以提升决策水平、优化业务流程、创新商业模式的过程。在制造业中,大数据应用主要体现在以下几个方面:

• 生产优化:通过对生产数据的分析,企业可以发现生产过程中的问题,优化生产计划和工艺流程,提高生产效率。
• 质量管控:企业可以利用大数据分析产品质量数据,及时发现质量问题,并采取针对性措施进行改进。
• 供应链优化:企业可以利用大数据分析供应链各环节的数据,优化库存管理、采购计划、物流配送等,提高供应链整体效率。
• 客户服务:企业可以利用大数据分析客户行为数据,深入了解客户需求,提供个性化的产品和服务。

工业互联网与大数据应用的结合

工业互联网和大数据应用的结合,为制造业转型升级提供了强大动力。一方面,工业互联网为大数据应用提供了海量的数据资源;另一方面,大数据分析又为工业互联网提供了数据支撑,推动了生产、管理、服务的智能化。两者相互促进,共同推动了制造业向智能化、服务化的方向发展。

总的来说,工业互联网和大数据应用正成为推动制造业转型升级的关键力量。企业应该充分利用这两大技术,实现生产、管理、服务的智能化,提升整体竞争力,在激烈的市场竞争中占据优势地位。

感谢您阅读这篇文章,希望通过本文您能够更好地了解工业互联网和大数据应用在制造业中的作用,并为您的企业转型升级提供有价值的参考。

九、中端制造业与低端制造业区别？

中端制造业和低端制造业的区别就是其技术层面上的内容会更多及物质生产的资料以及组合程度会更高，其往往承担着一定的研发和销售的内容，接受定制化的服务，而不是简单的粗放性的制造。

中端制造业往往是对于制造业中的某一个工序的组成进行拆分，而不是仅仅针对于工作制造的某一个环节。

十、制造业出口数据去哪找？

您可以从以下途径获取制造业出口数据：

国家统计局：国家统计局是中国政府的官方机构，可以在其官网上查阅相关数据。其中，关于制造业出口数据的统计可以在国际贸易数据中查看。

商务部：商务部也可以提供有关出口数据，您可以在其官网上查看相关数据，或者前往商务部下属的中国对外贸易中心（CCPIT）查询。

海关总署：海关总署是负责管理和监督中国进出口业务的官方机构。您可以通过中国海关网查看各类贸易数据信息，包括制造业的出口数据。

第三方数据平台：如果您需要更详细和全面的制造业出口数据，您可以选择一些第三方数据平台，例如中国商业数据中心、阿里巴巴集团商情等，它们提供更加专业和详实的各类数据报告，可以满足您的需求。

无论您使用哪种数据来源，都应该注意其数据的质量和可靠性，从而提高数据利用的价值。