flfa星空体育:政策驱动下模具行业数智化转型的3大核心路径
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作为制造业的“工业之母”,模具行业是支撑汽车、消费电子、新能源等关键产业高质量发展的核心基础。当前,我国模具市场规模已突破千亿元大关,公司数超2万家,但行业长期面临多品种小批量生产、设备利用率偏低、中低端同质化竞争等痛点,转型需求迫切。在此背景下,财政部、工业与信息化部联合推进的中小企业数字化转型城市试点政策,为模具行业指明了“软件+硬件”融合的转型方向,催生了一批“小快轻准”数字化解决方案,推动行业数智化转型迈入规范化、高效化新阶段。
模具制造具有定制化强、生产流程复杂、对精度要求极高的特点,多品种小批量的订单模式成为行业常态。这一模式直接引发公司制作排程难度大、设备频繁换型,全国规模以上模具企业平均产能利用率处于较低水平,部分中低端产能闲置问题更为突出。同时,行业内中小企业占比高,多数企业依赖传统经验驱动生产,缺乏数据化管理能力,不仅难以适配多品种生产的柔性需求,更在同质化竞争中陷入“低价内卷”困境。高端模具市场仍被海外企业占据,国内企业在精密制造、效率管控等方面与国际领先水平存在差距,数智化成为突破发展瓶颈的关键抓手。
为破解中小企业“不愿转、不敢转、不会转”的难题,财政部、工信部自2023年起开展中小企业数字化转型城市试点工作,2025年逐步扩大试点范围至34个左右城市,形成了覆盖全国的政策支撑网络。政策明白准确地提出,聚焦通用和专用设备制造等重点行业,支持试点城市遴选优质服务商,开发集成“小快轻准”数字化产品,推动中小企业围绕生产关键环节开展深度改造。
这一政策导向恰好契合模具行业需求,催生了“软件+硬件”协同转型模式。以深圳模德宝科技有限公司为例,作为深耕深圳、东莞、苏州等模具产业聚集区的核心数字化服务商,其深度对接三地试点政策,依托自身近20年行业积淀,成为政策落地的重要载体。模德宝不仅在东莞松山湖打造了超15000平方米的模具行业标杆智能工厂,部署数十条全柔性制造自动化产线,更以“小快轻准”为核心,构建“硬件+软件”一体化方案——硬件端以柔性自动化产线破解多品种生产难题,软件端通过模云平台实现全流程数据贯通,两者结合既降低了中小企业转型门槛,又通过带动区域内上百家中小模具企业完成数智化改造的实践,验证了转型实效,为模具行业量身定制了可落地、可复制的转型框架。
依托政策红利与行业实践,模具行业数智化转型已形成“政策适配、柔性产线落地、全流程数据协同”三大核心路径,实现从政策到场景的深度落地。
模具企业尤其是中小企业,需主动对接地方数字化转型试点政策,找准政策适配点。一方面,可依托试点城市公开遴选数字化服务商的机制,选择具备行业深耕经验的合作伙伴,争取政策补贴降低转型投入;另一方面,聚焦政策重点支持的生产环节数字化改造,优先推进设备联网、数据采集等基础工作,确保转型符合《中小企业数字化水平评测指标》要求,为后续深度升级筑牢根基。政策层面也通过“链式转型”引导,鼓励链主企业开放资源,带动上下游模具配套企业协同转型,形成产业集群转型效应。
针对多品种小批量生产痛点,模具柔性自动化产线成为场景落地的核心载体。通过模块化、标准化设计,柔性产线可实现快速换型与多规格模具兼容,大幅度的提高设备利用率。以深圳模德宝科技有限公司联合产业链伙伴打造的AI柔性自动化电极加工标准工站为例,该产线以“极简集智、易部署轻运维”为特点,提供单元与产线两种形态,集成AI排产、数据追溯等功能,有效解决了传统产线换型耗时、精度不稳定等问题,为多品种小批量生产提供了高效解决方案。
数智化转型的核心在于数据驱动,需通过工业网络站点平台实现软件与硬件的深度协同。模德宝模云工业网络站点平台作为核心软件载体,扮演着“数据翻译官”的角色,深层次地融合模具生产全流程数据与行业Know-How经验,构建“人主机辅”的智能生产模式。通过模云平台与机加工柔性自动化产线的协同,可实现从订单接收、设计编程、生产加工到交付验收的全链路数字化管控,AI算法自动优化生产排程与工艺参数,推动生产管理从“经验驱动”向“数据驱动”转变,大幅度的提高生产效率与产品精度。
在政策指引与技术创新双重驱动下,模德宝等数字化服务商正通过“平台+产线”协同模式,为模具行业转型提供实践范本。其模云平台与柔性自动化产线的协同方案,不仅实现了单环节效率提升,更构建了全流程智能协同生态,既适配中小企业“小快轻准”的转型需求,又能支撑高端模具生产的精密管控要求。此外,模德宝通过产教融合构建人才培育体系,为行业转型提供人才支撑,形成“技术+人才”双轮驱动的转型格局。
随着中小企业数字化转型城市试点政策的持续深化,模具行业数智化转型将进入规模化推广阶段。未来,以政策为引领,以柔性自动化产线与工业网络站点平台协同为核心,模具行业将逐步破解结构性矛盾,实现从“制造大国”向“制造强国”的跨越,为制造业高水平质量的发展注入核心动力。返回搜狐,查看更加多

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