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数实融合推动传统制造业转型升级“习近平总书记指出： 传统制造业是现代化产业体系的基底，要加快数字化转型，推广先进适用技术，着力提升高端化、”智能化、绿色化水平。 这一重要论述为传统制造业的转型发展提供了科学指引和根本遵循。在全球制造业竞争日益激烈、技术变革不断加速的背景下，传统制造业在科技创新、资源能源消耗及排放、市场化经营、运营效率等方面存有短板，迫切需要加快转型升级。在数字经济时代，制造业唯有主动拥抱数字技术，全力推动数实深度融合，实现高质量发展，方能有效应对全球制造业日益激烈竞争，保障国家经济安全。以数字技术与技术创新深度融合，驱动产品创新升级“”优化创新研发范式，聚焦 卡脖子 技术和关键材料攻关通过数字技术的应用高效贯通产销研用，实现各种创新要素的叠加，更加精准地确定产品研发方向，使创新研发范式转向敏捷迭代、协同创新的模式。运用数字孪生等技术，实现虚实空间交互，大幅提升产品研发效率。自主开发产品集成设计、数字化设计交付平台等工具，让产品在虚拟环境中进行验证和优化，及时解决潜在的设计缺陷，缩短研发周期，确保产品的可靠性与稳定性。立足制造业丰富的应用场景，实现新业态的培育。随着大数据、云计算、人工智能等前沿技术的蓬勃发展，传统产业边界被不断打破，新兴业态如雨后春笋般涌现。比如，传统制造业中的设备运维，通过数字化手段，把设备状态海量数据采集到远程运维平台，利用大数据，实现装备的智能运维，在产业数字化的同时，通过集成创新实现数字产业化。在服务过程中实现能力再次提升，进而反哺产品创新升级。以数字技术与低碳转型深度融合，引领产业绿色化发展传统制造业作为我国能源消耗和主要排放源行业，机遇与挑战并存。推进绿色制造，实现资源节约利用。强化资源投入和价值创造的效率，通过数字技术的应用，有效提升工艺控制的精准性和命中率，实现节能降耗。借助传感技术、自动化控制系统以及智能算法，企业能够对生产工艺的各个环节进行高精度的监测与调控。利用数字模型进行精准分析，并及时进行反馈控制，确保产品在制造过程中的尺寸精度、性能指标等，都符合严格标准，降低因工艺偏差导致的废品率和资源浪费，提高生产效率和产品质量，实现从粗放式生产向精细化制造的“转变。推进 AI+”工业 ，寻求资源能源最佳解决方案。通过大模型、大算法实现资源能源最优配置和动态优化。企业通过集成各类传感器数据与环境参数，动态监测产业生产过程中的能源消耗模式，分析资源利用效率，实时追踪能源消耗动态，识别能源浪费的热点区域和时段，为决策者提供即时反馈与预警。同时，通过多目标优化模型，资源能源配置优化可以综合考虑系统成本、经济运行、环保和碳排放等多因素。在满足低碳排放要求的同时，最大限度地降低系统运行成本。建设环境产品声明（EPD）平台，实现碳全生命周期管理。通过数字认证和碳足迹跟踪技术，建立数字化碳管理系统，收集、评估和披露产品全生命周期的环境信息，包括生产、运输、使用、维护、拆解和回收等各个阶段的环境影响，为企业提供了详尽的碳足迹数据。这些数据不仅有助于企业了解其产品的环境性能，识别环境热点，还为优化产品设计和生产流程提供了科学依据。在此基础上，企业可以更加精准地制定碳排放目标，实施碳管理策略，从而提升碳的整体管控能力。以数字技术与管理变革深度融合，助推产业高效化跃迁数字化不仅是一场技术变革，更是一场治理变革。互联网及 5G 等信息技术的应用，打破了时空限制。利用工业互联平台重塑企业的组织架构，实现组织扁平化、网络化管理。传统层级分明的组织架构往往伴随着决策流程冗长、信息传递效率低下等问题，与快速迭代的数字时代不相适应。组织扁平化，意味着减少管理层级，缩短决策链路，使信息能够更迅速、更准确地流通至组织的每一个角落。打通购产销各类生产经营数据，实施算账经营，动态调整组织架构、优化产线组合，增强了组织的灵活性和响应速度，为企业在瞬息万变的市场环境中抢占先机提供了有力支撑。同时，扁平化、去中心化结构促进了跨部门协作，打破了科层制管理弊端，进一步激发了组织的内...