以下是关于通过数实融合提速推进新型工业化建设的一些举措和重要意义：
数实融合推动新型工业化建设的举措
加强基础设施建设
提升网络通信能力
加大对5G网络的投资和建设力度，实现工业园区、工业企业聚集区的5G网络深度覆盖。例如，在中国的一些大型工业园区，如苏州工业园区，5G网络的全面覆盖使得园内企业能够开展低时延、高带宽的工业互联网应用，如智能仓储物流中的AGV（自动导引车）实时调度等。
积极推进千兆光纤宽带网络向企业延伸，满足企业对于高速稳定网络连接的需求。这有助于企业在数据传输量大的生产环节，如高清视频监控下的质量检测、大型设计文件的快速共享等场景下高效运行。
构建数据中心
建立企业级或区域级的数据中心，为工业企业提供数据存储、计算和分析的平台。例如，德国的一些工业巨头建立了自己的数据中心，整合企业内部的生产数据、供应链数据等，通过大数据分析优化生产流程、预测设备故障。
发展边缘数据中心，靠近工业生产现场，实现对生产数据的就地处理，减少数据传输的延迟。在一些大型制造工厂中，边缘数据中心可以对生产设备产生的实时数据进行快速分析，及时调整设备参数，提高生产效率和产品质量。
推动工业企业数字化转型
生产制造环节数字化
推广智能制造技术，如工业机器人、数控机床等的广泛应用。例如，汽车制造企业大量使用工业机器人进行焊接、涂装等工序，提高生产效率和产品一致性。
实施数字化车间和智能工厂建设，通过自动化设备、传感器、工业软件等的集成，实现生产过程的智能化监控和管理。例如，海尔集团在全球范围内建设了多个智能工厂，通过构建互联互通的生产系统，实现订单驱动的个性化定制生产。
企业管理数字化
采用企业资源计划（ERP）系统对企业的采购、生产、销售、财务等进行一体化管理。例如，许多中小制造企业引入云端ERP系统，降低了信息化成本，提高了企业内部运营管理的效率和透明度。
利用客户关系管理（CRM）系统提升客户服务水平和市场竞争力。企业可以通过CRM系统收集客户需求信息，分析客户购买行为，从而制定精准的营销策略和产品改进方案。
促进产业协同创新
构建产业创新联盟
由政府、高校、科研机构和企业共同组建产业创新联盟，聚焦新型工业化发展中的关键技术难题开展联合攻关。例如，在新能源汽车产业，由汽车制造企业、电池研发企业、高校和科研机构组成的创新联盟，共同研发高性能电池、自动驾驶等关键技术。
推动联盟内的知识共享和技术转移，加速科研成果向现实生产力的转化。通过定期举办技术交流会议、成果展示会等活动，促进联盟成员之间的互动与合作。
发展工业互联网平台
打造跨行业、跨领域的工业互联网平台，整合产业链上下游企业的资源和能力。例如，树根互联的工业互联网平台连接了众多机械制造企业、零部件供应商和售后服务企业，实现了设备远程监控、故障诊断、预测性维护等功能，提高了整个产业链的运营效率。
鼓励企业基于工业互联网平台开展协同设计、协同制造等创新模式。在航空航天等复杂装备制造领域，不同企业可以通过工业互联网平台实现零部件的协同设计和制造，缩短产品研发周期。
培育数字产业新业态
发展工业软件产业
加大对工业软件研发的投入，重点发展CAD（计算机辅助设计）、CAM（计算机辅助制造）、MES（制造执行系统）等工业软件。例如，国产CAD软件不断发展壮大，在一些中小制造企业中逐步替代国外软件，降低了企业的软件采购成本。
培育工业软件产业生态，建立工业软件创新园区或孵化器，吸引相关企业和人才集聚。例如，上海的一些软件园区积极引进工业软件企业，提供政策支持和技术服务，推动工业软件产业的集群发展。
推动人工智能与工业融合
在工业质量检测领域应用人工智能技术，通过图像识别算法对产品外观进行快速检测，提高检测效率和准确性。例如，电子制造企业利用人工智能图像识别技术对手机屏幕、电路板等进行缺陷检测。
在工业生产调度中应用人工智能算法进行优化。例如，通过深度学习算法对工厂的生产计划、设备调度进行优化，提高产能利用率和交货期的准确性。
加强人才队伍建设
培养数字技能人才
在高校和职业院校中开设与数字技术和工业融合相关的专业课程，如工业互联网工程、智能制造工程等。例如，一些职业院校与企业合作，开设定制化的“工业0”人才培养课程，学生毕业后直接进入企业从事相关工作。
开展在职人员的数字技能培训，通过线上线下相结合的方式，为企业员工提供数据分析、工业软件操作等培训课程。例如，一些地方政府与培训机构合作，为当地工业企业员工提供免费的数字技能提升培训。
引进高端人才
制定优惠的人才引进政策，吸引国内外数字技术和工业领域的高端人才。例如，深圳为吸引人工智能、高端装备制造等领域的人才，出台了包括住房补贴、科研启动资金等一系列优惠政策。
建立高端人才创新创业平台，为引进的人才提供良好的科研和创业环境。例如，杭州的一些科技园区为高端人才提供一站式服务，包括办公场地、研发设备、创业辅导等。
数实融合推动新型工业化建设的意义
提高生产效率
通过数字化技术在工业生产中的应用，如自动化设备和智能制造系统的使用，减少了人工操作的环节和时间，提高了生产节拍。例如，在服装制造企业中，引入自动化裁剪和缝纫设备后，生产一件衣服的时间从原来的数小时缩短到几十分钟。
利用大数据分析和人工智能算法对生产流程进行优化，能够及时发现生产过程中的瓶颈环节并加以改进。例如，通过对生产线上传感器采集的数据进行分析，可以准确找出影响设备运行效率的因素，从而调整设备参数或优化生产工艺，提高整体生产效率。
提升产品质量
在生产制造环节，数字技术可以实现对产品质量的精确控制。例如，在精密机械加工中，数控机床的高精度加工能力可以将零件的加工精度控制在极小的误差范围内。
利用质量检测软件和设备，如基于机器视觉的检测系统，可以对产品外观、尺寸等进行快速、准确的检测，及时发现不合格产品并进行返工或调整生产工艺，从而提高产品的整体合格率。
优化产业结构
数实融合促使传统产业向高端化、智能化、绿色化方向发展。例如，传统钢铁产业通过引入数字化技术实现了节能减排、产品质量提升和生产效率提高，向高端特种钢制造方向转型。
催生了一批新兴产业，如工业互联网、数字孪生、人工智能与工业融合的相关产业等，丰富了产业体系，提高了产业的附加值和竞争力。
增强企业竞争力
数字化转型使得企业能够更好地满足客户个性化、多样化的需求。例如，一些家具制造企业通过建立数字化定制平台，让客户可以在线选择家具的款式、颜色、尺寸等，企业根据客户需求进行定制化生产，提高了客户满意度和市场份额。
企业通过数实融合实现降本增效，降低了生产成本，提高了生产效率和产品质量，从而在市场竞争中具有更强的价格优势和产品优势。
推动可持续发展
在工业生产中，通过数字技术实现能源的精细化管理，如能源管理系统可以实时监测设备的能耗情况，根据生产任务优化设备的运行模式，从而降低能源消耗。
有助于实现绿色制造，例如在产品设计阶段利用数字孪生技术模拟产品的生命周期，优化产品结构和材料选择，减少产品在使用和回收过程中的环境影响。
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