加快发展工业大数据,抢占未来竞争制高点

近日,工业和信息化部印发了《工业大数据发展指导意见》(以下简称《意见》)。《意见》提出打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系,将有效激发工业数据资源潜力,对于工业互联网创新发展、促进工业数字化转型都具有重要意义。

发展工业大数据具有重要意义。工业大数据是做大做强数字经济的关键动力,是推动工业转型升级的新路径和培育国际竞争优势的战略选择。以美国、德国为代表的发达国家加快出台数据战略,促进经济发展向数据驱动型创新体系和发展模式转变,旨在重塑优势、抢占先机。我国要把握全球格局未定的时间窗口,加快发展工业大数据,壮大数字经济,抢占未来竞争制高点。

发展工业大数据应从供需两端发力

目前,工业数据应用正从设备级向产业链级深度拓展,工业数据应用生态有待完善。技术能力、治理机制、业务特点、服务水平等均关系着工业数据应用价值能否得到充分释放。现阶段大多数工业数据应用呈现“三多三少”的特点,即可视化、统计分析等基础描述性应用多,基于数据的指导性、决策性应用少;预测性维护、质量分析、能源管控等管理服务应用多,基于数字孪生体的制造执行类应用少;企业内单环节、单部门应用多,跨系统、跨产业链的综合性应用少。

就发展意义而言,工业大数据产业是制造业数字化转型的关键支撑。工业大数据产业汇聚了丰富的数据采集、存储、管理、分析与应用等技术、产品和解决方案,为制造业数字化提供基础性、关键性支撑。从产业发展态势看,GE、PTC、西门子等纷纷推出基于工业互联网平台、以数据为驱动的数字化解决方案,主动变革商业模式,抢占数字化转型高地。《意见》重视打造健全的工业大数据产业体系,旨在以关键技术创新、软硬件产品培育、产业生态完善等举措,着力提升面向制造业数字化转型的支撑能力。

就发展进程而言,工业大数据产业供给能力持续提升。一是部分领先工业互联网平台企业依托平台数据采集、汇聚和建模能力,不断积累面向特定行业的专业化工具模型,发展基于平台的数据服务和数字化解决方案。二是部分工业软件、自动化控制系统企业向工业领域渗透,不断扩大数据源,强化脱胎于软件系统工程的数据建模、分析处理等优势。三是具备基础技术能力的传统数据企业,积极进入工业领域,围绕数据库、数据平台系统等提升面向工业应用的专业化服务能力。《意见》鼓励发展一批数据服务龙头企业,意在推动数据企业、软硬件企业、平台企业等立足自身优势,围绕特定行业应用拓展数据服务空间。

就发展问题而言,工业大数据产业“基本功”亟待夯实。一方面,我国工业大数据技术在多样性数据采集、多模态数据管理、强关联数据集成、数据建模分析、数据共享流通及安全治理等方面与国外差距较大,一些关键产品对国外依存度较高,意味着工业数据大规模发展的基础和底座仍不牢固。另一方面,由于大部分数据服务商根植于软、硬件技术领域,对工业企业的技术架构、制造流程、业务模式、服务方式等认知不足,项目持续性实施运维能力欠缺。为此,《意见》提出要加强工业大数据采集、存储、加工、分析和服务等环节相关产品开发,构建大数据基础性、通用性产品体系;同时,要推动基于工业大数据平台的协同创新,促进“工”和“数”的跨界交流、深度合作。

以评估贯标提升全面数据管理能力

数据管理能力评估贯标,需要全方位多角度地走实做深。

建体系,构建更加完善的工作机制。一是充分发挥中国电子信息行业联合会的桥梁纽带作用,协调各级政府和部门采取积极措施形成合力,全面推进评估贯标工作的有序开展。二是构建协同高效的管理体系,完善贯标工作机制,健全DCMM评估工作管理制度和规范,进一步增强评估贯标工作的整体性、系统性。三是发挥数据管理能力成熟度评估指导委员会的监督指导作用,统筹推进DCMM评估贯标工作,全力推动数据管理的科学性、规范性、安全性及可行性。

重质量,严控评估机构的评估质量。一是加强对评估机构的规范管理。完善评估机构的准入和退出制度,保证服务质量。建立信息化评估工作平台,实现评估过程全流程监控,确保评估资料的可追溯性,提高评估结论的可信度。二是高标准开展评估工作。引导评估机构加强交流学习,统一评估标准。建立面向企业全面数据管理的评估贯标全流程服务能力。三是加强评估人员的能力培训。研究先进的评估理论、技术和方法,多层面开展评估人员专门培训,持续提升评估人员标准执行、调研分析、征询建言等实际工作能力和业务素质。

建生态,提高服务供给的保障能力。一是完善数据管理相关标准体系建设。加强数据安全、数据质量等重点领域标准研制,强化标准制定全生命周期的过程管理,确保实施质量和效益,做好国家标准与国际标准的衔接配套。二是培育各类咨询服务队伍。围绕贯标工作,推动咨询服务机构与制造企业、互联网企业、金融机构等加强跨界合作,提升服务队伍的综合服务能力。三是开展解决方案的研制,面向不同行业、不同规模企业的特定需求,研制数据管理能力提升解决方案。征集并编制数据管理典型案例,提升产业和企业对数据管理的认知。

筑牢工业大数据的安全防线

目前数据产权尚未界定,在数据权属有待明晰的情形下,各方主体的数据安全权利义务难以协调,统一划分和统筹方式尚不明确。《意见》构建了工业数据安全管理的责任体系,划分了安全主体责任和监督管理责任,明确由企业承担安全主体责任,各级政府承担监督管理责任,奠定了工业数据安全责任体系的总体基调,为进一步细化工业企业、平台企业等企业层面的安全主体责任以及政府部门之间的监管职责提供了依据。

应对工业大数据带来的复杂多变的安全风险,亟须构建覆盖数据全生命周期的风险识别和处置机制。《意见》提出强化态势感知、测试评估、预警处置等工业大数据安全能力建设并实现闭环管理,是工业大数据安全风险识别和应对的基本举措,为进一步深化工业大数据安全管理、提升安全保障能力提供了着力点。

面对日益严峻的工业大数据安全形势,强大的技术支撑体系和良好的安全产业生态是抵御黑客攻击的“防火墙”。《意见》要求开展加密传输、访问控制、数据脱敏等安全技术攻关。这些关键技术突破是提升企业工业数据安全防御能力的关键之举,是提前防范和有效应对数据泄露等安全问题的重要考量,也是筑牢工业大数据安全“防火墙”的重要手段。

《意见》的出台为推进工业大数据安全工作提供了方向和指引,为进一步做好工业大数据管理和安全防护奠定了坚实的基础。下一步,国家工业信息安全发展研究中心将认真贯彻落实《意见》要求,充分发挥工业信息安全“国家队”作用,有力支撑工业数据安全管理体系建设,加快推进技术创新和解决方案,为激发工业数据资源要素潜力、加快工业大数据产业发展提供安全保障。一是完善数据安全保障体系。二是提升行业服务能力建设。三是加强数据安全管理。四是积极开展行业宣贯推广。(文章来源:人民邮电报)

责任编辑:Shine

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企业的数字化转型,是企业家的决策。这不是简单的投资决策,而是一个公司5-10年的发展的决策,所以针对本企业的数字化工厂规划是企业家首先要思考的问题。 企业的数字化工厂规划,涉及到数字化工厂的设计,产品从设计端经过制造,营销,物流,到客户端全生命周期的梳理,软件的匹配和设计,自动化产线的配套,工业网络的搭建等等诸多方面,这里已经有许多不是传统设计院能覆盖的领域。 所以前期数字化规划需要各领域的专家最好是跨界的专家来出谋划策。需要企业家和领导层积极地与专家沟通,以便明确企业的需求,短板和积极意愿。 在企业接受专家的初步诊断和咨询方案后,专家带领的团队会安排3-6人的团队,花4-6个月时间,为企业的现有流程进行梳理。所以整个规划过程,是需要企业家重视和先期投入咨询费用的。 这对于很多中小企业需要改变观念,要认识规划和咨询的价值,适应数字化时代的生存法则。因为经过整体规划,咨询团队会对企业的生产流程,产线布局,产线上的人员和节拍等做精益的梳理。针对当前的数字化水平做出评估,并对企业的软硬件体系,组织架构和人员技术水平,做出深入调研。然后再对以上问题,几易其稿给出厂房,产线,设计,制造,工艺,网络,自动化,人员培训等诸多环节的解决方案。然后再和企业家及管理层一起根据企业的投资规模,人员数字化水平,和企业急需解决的短板,做出3-5年的数字化改造推进计划。这样既避免了盲目投资,也能够量力而出,帮助企业的数字化的转型稳步进行。 这些年来,见证过多家企业的投资和改造,其中有只重设备硬件忽略软件配套,或者只考虑信息化,而只上软件系统, 忽略了对流程,工艺和数据采集的改进,这些都会对转型的效果有很大影响。也有不考虑自身的人员水平和对数字化的理解,在软件和硬件上做了大量投资,但发现在整体集成时,无法匹配兼容,服务费用昂贵,系统无法全效率运行等。以上三种情况都会使企业有挫败感,从而影响数字化转型的积极性。 所以专家团队帮助完成的数字化工厂的规划,是针对短板,和问题,结合员工素质,分步投入,步步跟进。只要持续推进,数字化转型必然能看到效果。 转型环节中的问题和方向 数字化转型还涉及多个环节,这里再从产品设计,生产制造中的数字化,以及工业网络及协同,工业大数据,市场营销,组织变革等几个细分环节,谈谈我走访过的中小企业所遇到和面临的问题,以及变革的一些建议。 01、设计环节 首先是产品设计,作为整个产品生命周期的第一个环节,他既是创新的环节,也是知识积累与沉淀的环节。目前国家进入了改革的深水区,国内不少企业的科技与技术发展进入无人区和技术引领区。原始创新将成为这些企业发展的原动力,而创新的基础则是知识积累,如何将以往的经验和设计有效保留并传承下去,如何为创新所用,正是数字化转型所要考虑的问题。 我所走访的企业中就发现到,很多企业设计人员使用的设计软件,版权形式各异,软件各异,软件版本各异等等诸多问题。多篇文章谈数字化都强调过,数字化的核心就是数据和数据的流动。以上的问题就会造成数据的不兼容难以读取,数据难以传递甚至难以存储,数据难以变成信息和知识来传递。 所以企业尤其是快速发展的中小企业,一定要重视设计当中,数据的统一性问题。国际上著名的设计软件公司像法国的达索,德国的西门子,美国的PTC,软件之所以强大,不光是功能块众多,界面友好,使用者众多。核心是他们经过十几年甚至几十年发展,所有功能块的产品数据一直能够保持存储在一个统一的数据库里,客户几十年的设计只要不断地随软件升级,几十年的经验和知识就能积累下来。这才是他们的客户不离不弃的原因。 所以国内的企业在设计环节一定要注意使用软件时的数据统一问题,让自己的创新设计有数字化的原发动力,让产品设计既有创新又有积累。 02、生产环节 设计之后数据图纸要继续通过制造加工环节变为产品,目前CAD(计算机辅助设计)到CAM(计算机辅助制造)技术已经成熟并得到使用,现在不少企业的生产和加工设备局部或单机也都达到了先进水平,但从数字化工厂或车间的角度,整体最优或系统最优才是效率的最高体现。所以我们要考虑设备如何通过网络并联和串联,并与生产管理软件联通,从而使整个系统 达到最优,这才是评估生产系统的先进性的标准。这是值得企业管理者认真思考的问题,其中一点就是在采购设备时,一定要考虑网络的接口和协议,这样才能保证设备的互联互通,从而形成系统。 制造当中装备系统要求最优的应该是生产流水线,随着客户对个性化的要求,产线的柔性化要求越来越高。如何在柔性的基础上还要保持可靠性和效率最高,这也是对企业的装备设计和集成能力提出来很高的要求,也是数字化转型的重要环节。 其中的中小制造企业在这方面更是有很大的提升空间,面对产线的柔性及自动化的改造要求,企业家要抱有一个良好的心态。 因为柔性和为企业量身定做的,具有先进性的产线,都不是简单复制来的,我们要把他也作为一个研发项目来对待,要允许合作的系统集成商有失败和试错的可能,本着长期合作,成为伙伴的诚意来共同开发产线。让研发的装备产线成为自己独特的竞争力。 本人在一家有八十多年历史的德国制造企业工作,他的发展可以给国内企业很多借鉴。他的车间展厅还摆放着六十年代,七十年代,八十年代不同时期的装配设备,可以看到他的产品装配由单机到联机到产线的演变过程,同时看到了他由合作到自主研发,到成立装备系统部独立研发的整个过程。正是他产线的独特性和高效以及先进性,才保证了产品的先进和不可复制,从而保证了产品的市场占有率第一。所以产线的独特性也能造就产品的独特性。 企业管理者在制造过程中面临的另一个问题是整个制造的管理像一个黑匣子,而如何让这个过程透明,真实的反映整个生产过程,数字化也是一个必须推进的过程。只有把设备,进度,质量,工期等数据真实,准确完整的采集上来,才能够让整个生产过程透明化。 很多企业已经使用了ERP和MES,很多企业管理层也认为使用了这些软件就实现了数字化,可是如果数据还是由报表录入或手工填写,那还是有延误,失真和疏漏的情况。不真实的数据推断出的结果也是可想而知的。 所以企业往往会遇到两个问题,一是企业家有没有勇气和魄力去推动透明化,打破这个黑匣子。二是负责生产管理的中层愿不愿意配合来打破这个黑匣子。这会涉及到公司的文化和组织的变革,也是转型的阵痛,这需要企业家深入去思考。 上面已经讲到企业透明化的管理依靠的是真实可靠的数据。生产和制造当中 ,以往我们更重视的是产品,互联网时代,很多企业也理解了数字化的含义。但是数据如何有效采集,如何与管理系统无缝连接,如何构建工厂内部的数据高速公路,如何让海量的工业大数据为我所用,这涉及工业互联网也涉及工业大数据技术的问题。 03、工业网络及协同 这里首先谈工业网络及协同,工业互联网作为国家重点支持的技术,得到大量资金和政策的支持,国家层面也成立了工业互联网研究院,和由中国信通院牵头成立的中国工业互联网联盟。 由信通院组织编写的工业互联网架构里,把工业互联网分为工业网络基础设施和工业网络新业态,针对中小企业的数字化工厂网络建设,工业网络基础设施是重要基石,如何构建工厂内部数据的高速公路,是数字化工厂的核心目标。 工厂级的工业网络,核心要求就是可靠性,低时延,高带宽,其中可靠性是重中之重,有些企业在搭建网络时,没有考虑工业环境下网络设备的工业级别要求,盲目的用商用网络设备搭建网络,造成了数据丢包,数据拥堵,和网络瘫痪的重大问题。 另一个问题就是底层制造设备的数据不兼容,因为采购厂家众多的原因,设备有多个网络协议在运行,如何做好协议之间数据的转换,如何保证同步,这都是未来建设中考虑的问题,建立一个处理多种协议的数据中台,是目前的一个解决办法。 04、工业大数据 工业大数据是工业网络构建和数据采集后企业需要面对的问题,生产制造当中有大量的数据产生,当我们面对这些海量数据时,是该采集以后先存储起来,还是现在就投资边采集边分析,这是企业管理者需要决策的问题,这一点已经在数字化规划中谈到了,这也是规划中的重点环节。这里只谈在数字化转型当中,工业大数据分析能为企业带来什么。 以风力发电设备为例,在06,07年的时候,工程师维护是要到客户现场用手持式设备,爬到很高的风力发电机上面,把这些数据采集下来,再回到控制中心然后对这些数据做一些分析,才能找到病因,发现问题。 现在随着移动通讯技术的不断发展,我们可以远隔千里之外,就可以拿到这个设备的运行参数,而且这个参数还是实时的。这些实时的数据的接收进来后,我们可以通过这些参数了解这个设备当时的一些运营情况,我们还可以通过这些参数和历史的一些数据,对设备的运行做出判断。 那么有了这些数据之后,我们甚至还可以对这个设备未来发生什么做出判断。以前离线数据只能判断单台的设备,而现在我们实时的数据不仅可以去看单台的设备,我甚至可以看很多的设备。有了这些运行数据之后,我们甚至还可以把这些运行数据和设备的设计参数做匹配,打通设备从机理设计到运行工况全寿命周期的每一个节点。 那么这个它不仅对设备的运行有很大的范围的一个了解,甚至我们还可以根据出现的问题或者说诊断的结果,把它反馈给前端的设备的设计阶段,做设备的优化设计和优化改革。我们还甚至可以把这些设备的特点或者说故障的类型做归类,然后用更高效的大数据的方式对设备做远程的管理。 远程管理可以对设备的故障做一个简单的预判,在未来我们可以用风机设备大数据的模型可以给设备的运行和维护做更严密 ,更准确的一个判断。 从单一的设备离线监测到单一设备的全生命周期的管理,再到同类型设备的趋势分析和远程运维,这就是工业大数据的发展运用的过程。未来的数字化工厂的工业大数据也是这样的发展过程。 当完善了数字化工厂以推动数据的产生和流动为目标,并对其进行分析利用以后。产品通过仓储和物流将会到达客户手中。 在数字化的时代,我们如何为客户画像,如何定义自己的客户,如何满足客户的需求又能保证企业的高效和利润。这也是转型中企业共同面对的问题。 05、数字化营销 同为制造企业面对客户的市场 还分要为B To C(直接面向消费者)和B To B(面向企业类客户)两大类,数字化营销的方式有共通的,也有不同。 BtoC的市场,企业都希望打造爆款,来推动销量和利润。打造爆款既有设计如何满足消费者需求的问题,也有如何让产能和物流满足畅销的产品及时快速到达消费者手里的问题。针对这两个问题,营销当中我就需要第一,如何让设计新品尽快到达消费者手中,尽快得到真实的体验反馈,从而让新品能与所需市场对接,尽快完成形成爆款的过程。第二就是如何从市场的反馈当中,发现有潜力能成为爆款的产品,从而能让生产制造,仓储物流及时调整满足即将到来的需求,这也是未来数字营销要解决的问题。企业最心痛的就是明明打造出了畅销产品,却因为产能和物流的问题,迟迟满足不了客户需求,最后产能和物流问题解决了,客户需求没了。或者明明打造出好的产品,却没有找到需求市场,最后被模仿者赶超或被新品替代。 BtoB市场,企业希望是找到有大项目的客户,或长期稳定配套的大客户,从而使企业的规模和形象上一个台阶。而这样的客户对品牌的依存度强,对质量和可靠性要求高,对售前和售后的技术服务水平要求高,新品和替代品的检验测试严格并且周期长,行业特征明显,相对于个人消费,企业客户更理性。这往往要求企业的 从研发环节就要研发与制造部门与客户的研发,质量甚至客户的客户对接,物流与客户物流系统对接,如果客户的整体数字化水平很高,还会要求制造企业的数字化系统与他们的高水平数字化系统对接。 这就要求企业的营销团队,既了解客户的数字化体系,还要了解本企业的数字化体系,以适应新的数字化时代的要求。而针对消费者的营销也是越来越依靠数字化的手段,要学会用互联网和大数据的手段找到和分析消费者,还要通过互联网的渠道快速定义客户。 如果从设计到生产制造,物流,营销,再到客户,如果都用数字化技术打通,数据能利用互联网和工业互联网流畅地在各个环节流通,再有大数据,人工智能的手段对数据分析,算法处理。那以上营销的问题也迎刃而解。 现在的消费品市场和工业品市场已经有了巨大的变化,消费品市场随着共创,直播,微店等各种围绕互联网的商业模式涌现,消费者个性化的消费越来越受重视,个性化产品的大规模定制将是消费类产品的主攻方向。而工业类客户会更注重智能化的整体方案,也会催生制造企业由生产型向服务型转型。由此可见,数字化时代转型是大势所趋,迎接变革,学会数字化时代的生存。 06、数字化时代的组织变革 理解了数字化转型中各个环节的问题,和未来方向,我们就要思考和反思哪些要改革,哪些要保留,放弃什么,坚持什么。除了技术和管理的方法,企业家也要思考企业的组织架构如何适应数字化时代的要求。 数字化时代越来越多的决策由中高层下沉到基层。95/00后进入劳动力序列,企业面临四世同堂的管理困境。企业资源不足,需雇佣数字技术与多元人才,可能冲击文化。互联网带来的信息便捷,让劳动关系松散,企业越来越多的采用借用,合约的形式获得专业人才。业务自动化,工厂无人化,对领导方式的挑战。种种问题既是技术变革带来的冲击,也是数字化推动当中自发带来的组织变革要求。 迎接变革和挑战,企业数字化转型也恰逢其时。转型离不开人和组织,组织变革是数字化转型的重中之重。这也是我在企业走访中,一直和企业管理者强调的,制造企业实现智能制造,实现数字化转型一定是一把手工程,一定要得到企业家的重视。因为这都涉及到组织的变化,和企业资源的重构。没有一把手的重视和拍板,这些变化和重构就无法发生。转型本身是动态的,在转型过程中如何建立并调整与转型匹配的组织机构也是领导者必须亲力亲为的。 面临数字化转型的组织变革,既是数字化的,也是动态而且是持续的。所以转型转的是领导力,也是组织文化。让员工,部门都能体会数字化的魅力,并参与到公司数字化的氛围当中。 组织建设中,管理中高层的领导力也要适应数字时代的新要求,如引领变革,驱动创新,深化协同合作,大胆授权,赋能员工,激发热情,数字化敏锐度和觉察力等等,能力的培养需要时间,也需要变革的过程来体验和锤炼。所以当确定好数字化转型的决心后,就可以推动变革中建立文化,培养能力,锻炼人才,不要靠等待来复制能力和组织。变革中产生组织是动态,所以组织建设只要把握住方向,不必追求具体的架构和形式,因为数字时代的特点就是变化,核心就是高效,敏捷,开放,平台化。再以本公司中国公司为例,全球总部制定了公司数字化转型的战略方向 ,以及应对数字化转型的策略时,中国公司就坚定了自己的数字化转型之路, 从高层到中层都取得共识,开始了组织再造的六步法: 1.贴近市场,赋能一线 2.一线精英化 3.服务专业化 4.职能平台化 5.打造核心竞争力 6.持续转型和鼓励跨界流动 然后又制定了整体的行动策略: 1.文化理念重塑和领导力行为准则 2.数字化转型战略的思考 3.实现有价值增长 4.提升本土竞争力 5.打造赋能平台 6.数字化转型的路径和组织梳理 这一切都是上下统一,讨论和碰撞出来的思想,也是边学习边总结出来的,不是一成不变,随着公司发展成长都会有变化和调整。所以针对国内的中小企业,要考虑自己组织的变革,不用太焦虑于现存的架构,微调和大调决定于自己的决心也在于数字化转型的进度。多思考要改变什么,坚持什么。 结束语 数字化转型核心是真实可靠的数据,目的是推动数据在全生命周期的价值链里流动。不同的公司有不同的方式方法,但是一定要建立数字化时代适应数字变化的思维,有时候思维比变革更重要。有了数字化转型的思想,才能考虑顶层规划,才会考虑组织变革,才会去摸索和实践。[详细]2022-04-13 18:22

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安徽合力股份有限公司

安徽合力股份有限公司的前身是安徽叉车集团公司的核心层企业—合肥叉车总厂,始建于1958年。1993年9月,安徽叉车集团公司通过定向募集方式,独家发起设立了本公司。1996年9月,本公司公开向社会发行3000万股股票,并于当年10月9日在上海证券交易所挂牌上市,股票简称“安徽合力”股票代码“600761”。截止到2005年12月31号,公司总股本为3.07亿股,流通股1.78亿股,资产总额14.7亿元,净资产10.5亿元。公司目前主要经营叉车、装载机、工程机械、矿山起重运输机械、铸锻件、热处理件制造及产品销售。金属材料、化工原料(不含危险品)、电子产品、电器机械、橡胶产品销售;机械行业科技咨询、信息服务等业务;房产、设备资产租赁。公司的主导产品“合力”牌叉车及各类仓储机械广泛的应用于工矿企业、交通运输、仓储物流等行业的装卸及短距离搬运作业。公司自1993年成立以来,就树立了“以高新技术改造传统产业”的经营理念,致力于叉车及配套零部件新产品的研究开发。陆续推出了X系列、α系列、H2000系列、G系列叉车产品,尤其是2000年推出的H2000系列叉车,具有性能优越、安全可靠、低噪音等优点,具备了与国际同类产品相抗衡的竞争优势,目前是公司主导产品;2005年公司又推出了新一代环保型G系列叉车,进一步增强了公司在未来的竞争优势。公司还开发了绿色环保型的电瓶车、石油液化气叉车等新型系列产品。目前,公司的叉车和零部件产品在国内同行业中规格最全、规模最大,叉车的综合性能处于国内同行业领先地位,部分产品达到国际先进水平。公司拥有国内同行业最完整的产业体系,拥有国内叉车行业最大的消失模铸件生产基地、最大的油缸生产基地、最大的转向桥生产基地公司,具备国内领先的叉车设计开发生产制造和试验检测能力,各项主要经济指标已连续十九年高居全国同行业之首。公司地处中部省份安徽合肥、所属装备制造行业的发展符合国家促进中部崛起、大力发展装备制造业的政策精神,公司还被列入安徽省政府“861”行动计划和重点支柱产业,是解放军总后勤部军事装备定点生产企业。公司已通过ISO9001(2000)质量体系认证,进出口商品CE认证、ISO14001环境管理体系认证,被安徽省科技厅评定为国家高新技术园区内“高新技术企业”。“HELI”品牌先后荣获“中国叉车第一品牌”、“中国叉车行业最具影响力品牌”及国家商务部“重点培育和发展的出口名牌”、“中国驰名商标”等荣誉。被中国质量检验协会用户委员会评为"全国用户满意产品",荣获"全国用户满意服务"和"全国用户满意企业"称号。企业信用等级为:AAA级。
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