韦强
上海南域石化环境保护科技有限公司 上海 200000
摘要：随着经济的发展，我国的工业化建设的发展也有了创新。作为能源消耗高密集型行业，钢铁、建材、有色金属等行业是当前碳排放量的大户，在国家“碳中和碳达峰”的要求下，势必会对这些高能耗产业在总量供给、能源结构方面带来新的挑战。其中，电力系统革命是实现碳中和的关键环节。
关键词：碳达峰；碳中和愿景下；工业转型
引言
进入工业４．０时代以后，数字化转型成为经济发展的普遍趋势。工业大数据是数字化转型的重要载体，其在质量创新中的重要性日益显著。无论是行业还是个人发展，都将面临数字化转型下工业大数据的应用所带来的重要机遇和挑战。大数据在质量创新中的机遇具体表现在通过采集数据、分析数据并建立模型进行质量控制与质量提升。与此同时，大数据在质量创新的应用中也面临着数据完整性、数据质量、数据场景、领域知识、数据隐私、样本稀缺等方面的诸多挑战。此外，质量大数据的思想被应用拓展到社会的各个方面。
1重要性
纵观全球工业现代化的历史进程和发达国家工业革命的经验教训，不难发现：空间布局、产业体系、要素效率、技术创新和国际贸易是与工业发展关系最紧密、最关键的五大因素。重塑我国工业现代化进程、推动碳中和目标的实现，需重点推进这五大关键领域发力。未来碳排放将是一个非常巨大的市场，对物联网企业而言也是一个巨大的机遇。因为在实现碳中和的过程中，物联网将发挥重要作用。由物联网构成的各种系统，仿佛为我们的地球配备了一层“数字肌肤”，能够有效监测、分析和管理碳排放。各类物联网企业更是碳中和的重要参与者和引领者，他们利用科技的力量，致力于提高能源利用效率，进一步加强节能减排。工业发展阶段是影响工业低碳发展政策的重要因素。工业越发达，工业低碳发展的政策越完善。而工业低碳发展政策的完善反过来会推动工业低碳的发展，更有利于碳中和与碳达峰的实现。
2工业大数据的研究及其应用
工业大数据是未来很多产业核心价值的创造者，而云计算技术则是支撑广泛、分散、大量的工业大数据采集、聚合、处理、分析的关键技术。随着大数据行业的发展，工业数据收集呈现时间维度不断延长、数据范围不断扩大、数据粒度不断细化的趋势。以上三个维度的变化使得企业所积累的数据量以加速度的方式增加，最终构成了工业大数据的集合，也已经发展成为目前工业中最宝贵的战略资源。工业大数据来源可粗略分为内部和外部两类，内部包括生产经营和机器设备信息等数据，外部包括来自市场、政府等的数据。据Ｇａｒｔｎｅｒ报告称，２０１９年互联设备数量已超过１４２亿台，预计２０２１年将达到２５０亿台。这是一个巨大的数量，并将产生海量数据。工业大数据在工业控制系统中除提高决策效率和速度外，将大数据整合到工业环境中时还具有以下优势：一是预测流程中涉及的资产故障或问题，提前采取行动；利用数据精准定位问题所在，提高服务质量。二是改善过程中产品的生成或需求平衡。如利用采购和销售数据等，更好地了解用户需求。三是对可能出现的问题进行预警，避免事故发生。四是提高数据使用效率，挖掘海量数据中的价值，从而推动质量创新的发展。从工业大数据的应用场景看，工业大数据是针对每一个特定工业场景，以工业场景相关的大数据集为基础，集成工业大数据系列技术与方法，获得有价值信息的过程。工业大数据应用的目标是从复杂的数据集中发现新的模式与知识，挖掘得到有价值的信息，从而促进工业企业的产品创新、运营提质和管理增效。根据行业自身的生产特点和发展需求，工业大数据在不同行业中的应用重点以及所产生的业务价值也不尽相同。工业设计方面和以往相比也发生了巨大的变化，客户需求方面的要求不断提高，其通过研究将大数据技术和工业设计创新相结合的方法来帮助推动我国工业的全面创新发展。
工业大数据在智能制造中也存在巨大的应用价值。我国经济快速发展的同时，工业企业管理也面临着更加严峻的挑战。利用物联网大数据分析对工业企业管理的作用，通过分析物联网大数据在工业企业管理中的有效应用试图弥补以往工业企业管理存在的不足。大数据不仅在工业领域能够发挥很大作用，在企业财务管理方面也有较大价值。对于制造业而言，工业大数据的应用促进了智慧供应链管理、个性化定制等新型商业模式的快速发展，有助于企业提高精益生产水平、供应链效率和客户满意度。工业大数据的应用可以帮助个性化的实现，用以快速生产出符合个性化需求的定制化产品。这其实也正与质量创新中满足用户的理念相一致。基于工业大数据，还可以驱动生产制造的智能化升级，优化生产要素配置和资源利用，整体提升制造业发展水平，促进经济的高质量发展。此外，工业大数据还可以创造出产品新的价值，帮助实现制造企业的服务化转型。在工业大数据时代，通过对海量工业大数据的深入挖掘、提炼、建模和封装，进一步服务于各个细分工业领域，将有助于促进大数据价值的有效发挥。
3工业经济转型升级加快的措施
3.1科学合理的产业布局规划
其一，加大对传统产业的改造建设力度，主要依据国家对产业优化调整的政策，传统工业产业设施设备水平的提升方面还需要积极引进国内外先进技术加以改造升级。对产业结构进行优化调整，尤其是支柱性产业水平在发展中还需要不断提升，加大对工业产业的核心企业的培育力度；其二，加大具有战略意义的新兴产业的培育力度，将重点产业发展集中于新材料、生物医药、制造高端装备、新能源、电子信息等领域，同时对现代产业结构体系进行科学构建，使得工业经济产业的转型升级工作的推进提供参考；其三，重点发展现代服务性产业、研发服务、工业设计等，促进制造业发展进行物流外包服务，使得加快制造业与服务业的深度融合，从而实现生产类型的制造产业转型升级成为服务类型的制造产业。
3.2加大产业链条建设
要实现传统产业的转型升级产业链的建设是重点，在整个工业发展中强化核心产业链、不断延长产业链、及时增加新的产业链，基于此，增加产业链项目，而在发展中需要争取在整个产业链中主导分配的位置，逐步实现整体从低端产品到中高端产品的跨越。同时针对产业链项目招商，在薄弱环节及遇到技术困难期限制发展，积极将产业向高新技术产业转移，使得整个产业链价值向着更高层次发展延伸，同时积极促进产业链上游和下游协同、全面发展。将各产业之间的联系加强，使得上游和下游产业实现产品生产合作配套共同发展，生产出高端的整机整车的产品，如船舶、汽车、设备、商务飞机、农业及工程机械等，增强整个产业链的综合实力及竞争力。
3.3加快工业化和信息化的融合发展
加快制造业和现代服务性产业的有效融合要促进现代物流业产业的发展，利用地区的地理位置发挥出交通优势，鼓励物流企业大力发展；制造业和软件产业的融合，发挥区域的智能电器及设备制造产业的优势，最大程度实现高端软件与智能设备的融合，鼓励企业采用融资租赁形式更新设备；工业化和信息化融合。将“两化”融合执行标准落实到位，规划“两化”融合发展项目，进行相关的项目试点进行示范；深入推进产城融合，进行园区市场化经营管理，采用有效的管理模式，使得生产及运营更加科学规范。
结语
应用和利用大数据是数字化转型下质量创新的关键，凭借质量大数据来实现科学管理将是未来的趋势。我们应大力发展数字经济，通过充分利用大数据，发掘大数据背后的价值，促进产业的数字化，为经济转型升级提供新动力，助力经济高质量发展。
参考文献
[1]高英杰.关于加快推进工业经济转型升级的相关对策[J].中国机电工业,2019(12):90-91.