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哪個領域更適合工業互聯網先行先試?(上)

  知識自動化  2020-02-24 00:00:00   馬龍
城市工業門類大比拼。

本文由知識自動化(zhishipai)授權轉載

今年有關部門將工業互聯網列入了調研課題,提出了幾十個調研問題,其中之一就有“哪些地區、哪些領域是工業互聯網先行先試的優先領域?”正好,筆者前兩年對此做過一些研究和探討,下面希望通過兩篇內容,分別就“哪些地區”、“哪些領域”具有工業互聯網先行先試的優勢談談自己的觀點。本文為上篇。

首先,來分析“哪些領域具有工業互聯網先行先試的優勢”。

根據國家標準《GB/T 4754—2017國民經濟行業分類》,工業行業門類有3個,占國民經濟行業門類的15%;工業行業大類有41個,占國民經濟行業大類的42.27%;工業行業中類有207個,占國民經濟行業中類的43.76%;工業行業小類有666個,占國民經濟行業小類的48.23%。

在眾多的工業行業門類、大類、中類、小類中,能否理清工業行業分布的脈絡,不但有利于了解中國工業的行業和地區分布現狀,更可指導工業互聯網或“互聯網+先進制造業”建設中對所“+”工業行業的選擇。因為,我們都希望所搭建的工業互聯網平臺能夠覆蓋最大的工業行業或最廣的工業行業區域。

如何能得到中國工業的行業分布數據哪?首先想到的可能就是“百度”或閱讀有關的圖書文獻了,但操作后就會發現效果不佳。目前,能夠看到的數據都是基于大顆粒度(如重工業、輕工業,某個區域、某個省等)的宏觀分析數據,缺乏按國家標準GB/T 4754—2017中確定的工業行業,在一個個地市級層面的小顆粒度的數據,而那些大顆粒度的數據對具體的工作指導意義不大。

按統計公報數據進行分析

我們知道每年從國家到省、市、縣都要公布上一年度的“統計公報”。公報中都有專門一節講工業,所公布的信息主要包括了工業的產值、增加值、增長率等數據,以及重點工業按行業、地區的增減情況和主要工業品產量等數據。若能將這些數據進行收集、梳理和分析,就能客觀反映中國工業的行業和地區分布了。

經過努力我們已完成對2017年全國各省市區(含新疆建設兵團,不含港澳臺)的340個地級以上城市統計公報中工業數據的收集工作。

截止目前,公布2017年統計公報的有326個城市,占城市總數的95.88%。14個沒有公布2017年統計公報城市中,鐵嶺、雙鴨山、七臺河、曲靖、紅河、海西州、塔城地區7個城市公布有2016年統計公報。由于,工業行業的分布不會在一年內產生重大的變化。因此,可采用其已公布的2016年統計公報中的工業行業數據。而三沙、拉薩、日喀則、昌都、林芝、那曲、阿里7個城市近三年都沒有公布統計公報,其工業行業數據只好作罷。由此,得到333個城市的工業行業分布有效數據,占城市總數的97.94%。

表1:各工業行業門類和大類數量及占比情況表
表1:各工業行業門類和大類數量及占比情況表

工業行業三大門類中,分布排名第一的是制造業,在333個城市工業行業中共出現了2553次,占比達84.56%;第二是電力、熱力、燃氣及水生產和供應業,共出現了254次,占比達8.41%;第三是采礦業,共出現了212次,占比達7.02%。

制造業在各城市工業行業的分布較工業另兩大門類采礦業,電力、熱力、燃氣及水生產和供應業之和,還要高近5.5倍。這就是為什么國家提出的“中國制造2025”戰略、印發的《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》中,都是講“制造”或“制造業”,而不是“工業”的另一層原因了。

工業41個行業大類中,在333個城市中排名前18位的行業是非金屬礦物制品業,電力、熱力生產和供應業,化學原料和化學制品制造業,黑色金屬冶煉和壓延加工業,酒、飲料和精制茶制造業,農副食品加工業,醫藥制造業,有色金屬冶煉和壓延加工業,計算機、通信和其他電子設備制造業,紡織業,石油、煤炭及其他燃料加工業,汽車制造業,食品制造業,煤炭開采和洗選業,電氣機械和器材制造業,專用設備制造業,紡織服裝、服飾業,通用設備制造業,它們占333個城市工業行業大類的79.28%,達到了4/5的絕對多數。因此,當下發展好這18大類工業行業,或通過工業互聯網解決好它們的提質增效問題,將是中國工業,乃至工業互聯網建設和服務的重中之重。

排名最后,且占比低于5‰的行業有非金屬礦采選業,印刷和記錄媒介復制業,燃氣生產和供應業,廢棄資源綜合利用業,開采輔助活動,其他采礦業,其他制造業,金屬制品、機械和設備修理業8個大類,只占333個城市工業行業大類的1.3%,是否考慮用工業互聯網改造提升,應從緩計議。

剩余15個大類,可分為兩塊來分析。一塊是占比超過1%的行業,有橡膠和塑料制品業,造紙和紙制品業,煙草制品業,家具制造業,黑色金屬礦采選業,金屬制品業,有色金屬礦采選業,木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業,鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業,皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業10個大類,它們占333個城市工業行業的15.53%,組成了工業行業的第二集團軍。其中的鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業,需下力氣做好工業互聯網的引入工作,而木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業等目前不宜過多予以投入。

另一塊是占比不足1%的工業行業,有儀器儀表制造業,水的生產和供應業,石油和天然氣開采業,化學纖維制造業,文教、工美、體育和娛樂用品制造業5個大類,它們只占333個城市工業行業的3.86%。是否要用工業互聯網進行改造,需謹慎行事。

說某工業行業出現了多少次,是指有多少個城市在其統計公報中將該工業行業列入了重要的工業行業范圍。如“金屬制品、機械和設備修理業”出現了1次,在城市統計公報中查詢,只是福建省福州市在其統計公報中將其列入了。

按統計年鑒數據進行分析

通過“2017中國統計年鑒”可得到2016年按行業分規模以上工業企業經營的幾個主要數據(表2)。

表2:2016年按行業分規模以上工業企業經營數據表(單位:億元)
表2:2016年按行業分規模以上工業企業經營數據表(單位:億元)

從“企業單位數”看,在41個工業行業中規模以上工業企業中企業數量超過萬家的有非金屬礦物制品業,農副食品加工業,化學原料和化學制品制造業,通用設備制造業,電氣機械和器材制造業,金屬制品業,紡織業,橡膠和塑料制品業,專用設備制造業,紡織服裝、服飾業,計算機、通信和其他電子設備制造業,汽車制造業12個大類,這12個大類應是工業互聯網的主戰場。

從“主營業務收入”看,“主營業務收入”過萬億的有25個工業行業大類,它們是計算機、通信和其他電子設備制造業,化學原料和化學制品制造業,汽車制造業,電氣機械和器材制造業,農副食品加工業,非金屬礦物制品業,黑色金屬冶煉和壓延加工業,電力、熱力生產和供應業,有色金屬冶煉和壓延加工業,通用設備制造業,紡織業,金屬制品業,專用設備制造業,石油、煤炭及其他燃料加工業,橡膠和塑料制品業,醫藥制造業,食品制造業,紡織服裝、服飾業,煤炭開采和洗選業,鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業,酒、飲料和精制茶制造業,文教、工美、體育和娛樂用品制造業,皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業,木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業,造紙和紙制品業。這25個工業行業大類都是大塊頭,是工業互聯網平臺企業希望優先進入的行業。

綜合分析

前面,利用2017年333個城市“統計公報”和“2017中國統計年鑒”,分別從工業行業大類在333個城市的分布、企業數量、主營業務收入三個方面得出了不同的排名,但這些排名都只反映了一類情況的變化,沒有反映工業行業的整體情況,單獨看每一個排名,有可能會誤導我們的決策。表3給出了將這三個排名綜合考慮后的結果(每個排名按其排位賦予其對應數值,三個數值相加得到總得分),得分越高的就是越需要引入工業互聯網對其產值較大、企業數量較多和行業在城市分布較廣進行提質增效的工業行業大類,也是工業互聯網平臺建成后最易普及的行業。

表3:綜合統計表(排名累進加一)
表3:綜合統計表(排名累進加一)

表3雖然給出了按工業行業城市分布、工業企業數量及其工業企業業務收入的權重,得出的工業行業大類的排名情況。但由于采用的是累進加一的賦分方法,只考慮了排名的差異,沒有考慮差異的數值量,還不是很科學。

如化學原料和化學制品制造業有企業24583家,農副食品加工業有26011家,按表3化學原料和化學制品制造業企業數量排39位,農副食品加工業企業數量排40位。因此,兩者之間只有1分的差距,實際上兩者企業數量差了1428家,絕非1分能表示的。

由此,表4采用在工業行業城市分布、工業企業數量及其工業企業業務收入三項計算權重時,先得到每項中的最低值,然后每項中的其他各項除以最低值,得出該項的排名得分,這樣即兼顧了排名的順序差異,也考慮差異的具體數值。

表4.綜合統計表(排名累進加一)
表4.綜合統計表(排名累進加一)

當然,我們可在更小顆粒度下做以上分析,也就是在縣區層面進行工業行業數據的收集和梳理。但中國有3100個以上的縣級行政區劃,對它們的分析工作量是地市級工作量的10倍以上;加之目前工業互聯網的布局還以省、市層面為主,因此主要以地市級為主。

作者簡介
馬  龍:威海市經濟和信息化委員會

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