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中国智能制造发展三大趋势与十大关键技术
中国智能制造发展三大趋势与十大关键技术
录入时间:2020/3/25 13:42:09

中国智能制造发展三大趋势与十大关键技术

智能制造已成为我国现代制造业新的发展方向。全球各国都开始意识到先进技术对制造业的重要作用,德国提出的工业4.0战略,将利用信息物理系统提升制造业水平。近几年我国“制造走向智造”步伐加快,人们创业热度不减,智能制造产业园区如雨后春笋般接连涌现,智能制造发展前景向好。


智能制造三大发展趋势

1企业数量进入平缓增长期,广东数量骤增近年来,我国智能制造前进脚步持续加快。2014-2015年中国智能制造新成立企业数量骤增,处上升风口时期,工业巨头、互联网科技等领域企业拓展业务范围,积极转型,进军智能制造行业,2015年智能制造企业新增数量达到1273家之多。
2015年新增企业数量达到顶峰,2016年以后,中国智能制造新增企业数量开始降低,开始纵向拓展和深化智能制造关键技术和应用领域,到2018年,新增企业数量为530家。

 

 


从企业地区分布来看,中国智能制造企业在地域分布方面存在明显差异,普遍分布在一线城市,广东省优势明显。

 

自改革开放以来,广东凭借着优越的地理位置和国家的大力扶持,经济得以迅猛发展,并成为国内经济发展的模范省份。在优异成绩和美誉的背后,强大的制造力是广东省的核心支撑。在推行智能制造的路上,广东省已经小有成绩。不仅汇聚了像富士康、丰田、比亚迪、华为、TCL、格力、研祥、大族激光、康佳等国内外前沿制造企业,许多制造工厂更是实现了高度自动化、机械化以及智能化,生产效率和质量得到很大的提高。

 

2迎来融资高峰,初创企业备受青睐

2015年以来,智能制造广受资本市场青睐,融资数量和规模显著增长;2016-2018年,中国智能制造发展动力强劲,迎来融资高峰。2018年,智能制造融资金额达到325.15亿美元,融资数量为942起。从融资轮次来看,初创企业更受资本家青睐,中国智能制造企业多数处于早期阶段(种子轮-A+轮),占比超过50%。但获得投资的智能制造企业融资阶段已经开始逐渐向中后期聚集。

 

 

 

3智能制造产业园达537个

近年来,各地为了发展智能制造产业,在智能制造链条上诞生了大量的产业园区,这些园区孕育了一大批智能制造产业链企业,已经成为中国智能制造产业的重要承载地和孵化器。根据《世界智能制造中心发展趋势报告(2019)》显示,包括带有“智能制造”名称的所有产业园区,目前中国总共有537个,分布在全国27个省市。

 

从地区分布来看,中国的智能制造产业园区大部分集中在全国经济发达的长三角地区、珠三角地区、中部地区、环渤海地区和西南地区五大区域。


 

在智能制造的产业链条上,云计算、大数据和人工智能技术的发展成为智能制造业发展的底层驱动力,是智能制造系统具备“数据采集、数据处理、数据分析”能力的基础设施。近年来,大数据产业园也是数量最多的产业园类别,达到111个,占比为20.7%。

 

其次是综合型园区,占比为17.9%。新材料园区为智能产业发展提供了“物质引擎”,在航空航天、新能源汽车、3D打印等领域作用重要。由于新材料应用的广泛性,其园区占比也达到了17.1%。以工业机器人为代表的机器人产业在智能制造中发挥了关键作用,为了抢占一杯羹,各地纷纷建立了各自的机器人产业园,全国机器人产业园总数也达到了68家,占比为12.7%。


 

智能制造是中国制造业发展的前进方向,未来制造将结合人工智能、物联网、大数据等技术,进一步改变了产品配置、生产计划和实时决策,从而优化盈利能力。智能制造使用更多尖端的技术,例如物联网将工厂里所有人、产品和设备连接起来,使得人类和机器能够协同工作,从而创建更高效、更具成本效益的业务流程。

 

智能制造十大关键技术

 

在智能制造的关键技术当中,智能产品与智能服务可以帮助企业带来商业模式的创新;智能装备、智能产线、智能车间到智能工厂,可以帮助企业实现生产模式的创新;智能研发、智能管理、智能物流与供应链则可以帮助企业实现运营模式的创新;而智能决策则可以帮助企业实现科学决策。智能制造的十项技术之间是息息相关的,制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。

 

1- 智能产品 -

智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件,具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等,包括很多智能硬件产品。智能装备也是一种智能产品。企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元,提升产品的附加值。

 

2- 智能服务 -

基于传感器和物联网(IoT),可以感知产品的状态,从而进行预防性维修维护,及时帮助客户更换备品备件,甚至可以通过了解产品运行的状态,帮助客户带来商业机会。还可以采集产品运营的大数据,辅助企业进行市场营销的决策。此外,企业通过开发面向客户服务的APP,也是一种智能服务的手段,可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务,从而锁定用户,开展服务营销。

 

3- 智能装备 -

制造装备经历了机械装备到数控装备,目前正在逐步发展为智能装备。智能装备具有检测功能,可以实现在机检测,从而补偿加工误差,提高加工精度,还可以对热变形进行补偿。以往一些精密装备对环境的要求很高,现在由于有了闭环的检测与补偿,可以降低对环境的要求。

 

4- 智能产线 -

很多行业的企业高度依赖自动化生产线,比如钢铁、化工、制药、食品饮料、烟草、芯片制造、电子组装、汽车整车和零部件制造等,实现自动化的加工、装配和检测,一些机械标准件生产也应用了自动化生产线,比如轴承。但是,装备制造企业目前还是以离散制造为主。很多企业的技术改造重点,就是建立自动化生产线、装配线和检测线。自动化生产线可以分为刚性自动化生产线和柔性自动化生产线,柔性自动化生产线一般建立了缓冲。为了提高生产效率,工业机器人、吊挂系统在自动化生产线上应用越来越广泛。

 

5- 智能车间 -

一个车间通常有多条生产线,这些生产线要么生产相似零件或产品,要么有上下游的装配关系。要实现车间的智能化,需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析,进行高效排产和合理排班,显着提高设备利用率(OEE)。因此,无论什么制造行业,制造执行系统(MES)成为企业的必然选择。

 

6- 智能工厂 -

一个工厂通常由多个车间组成,大型企业有多个工厂。作为智能工厂,不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化,同时,产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。一个工厂的多个车间之间要实现信息共享、准时配送、协同作业。一些离散制造企业也建立了类似流程制造企业那样的生产指挥中心,对整个工厂进行指挥和调度,及时发现和解决突发问题,这也是智能工厂的重要标志。智能工厂必须依赖无缝集成的信息系统支撑,主要包括PLMERPCRMSCMMES五大核心系统。大型企业的智能工厂需要应用ERP系统制定多个车间的生产计划,并由MES系统根据各个车间的生产计划进行详细排产,MES排产的力度是天、小时,甚至分钟。

 

7- 智能研发 -

离散制造企业在产品研发方面,已经应用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具软件和PDM/PLM系统,但是很多企业应用这些软件的水平并不高。企业要开发智能产品,需要机电软多学科的协同配合;要缩短产品研发周期,需要深入应用仿真技术,建立虚拟数字化样机,实现多学科仿真,通过仿真减少实物试验;需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想,以支持大批量客户定制或产品个性化定制;需要将仿真技术与试验管理结合起来,以提高仿真结果的置信度。

 

8- 智能管理 -

制造企业核心的运营管理系统还包括人力资产管理系统(HCM)、客户关系管理系统(CRM)、企业资产管理系统(EAM)、能源管理系统(EMS)、供应商关系管理系统(SRM)、企业门户(EP)、业务流程管理系统(BPM)等,国内企业也把办公自动化(OA)作为一个核心信息系统。为了统一管理企业的核心主数据,近年来主数据管理(MDM)也在大型企业开始部署应用。实现智能管理和智能决策,重要的条件是基础数据准确和主要信息系统无缝集成。

 

9- 智能物流与供应链 -

制造企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动,因此,越来越多的制造企业在重视生产自动化的同时,也越来越重视物流自动化,自动化立体仓库、无人引导小车(AGV)、智能吊挂系统得到了广泛的应用;而在制造企业和物流企业的物流中心,智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统的应用日趋普及。WMSWarehouse Management System,仓储管理系统)和TMSTransport Management System,运输管理系统)也受到制造企业和物流企业的普遍关注。

 

10- 智能决策 -

企业在运营过程中,产生了大量的数据。一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据,比如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、设备、产量、交货期等数据,这些数据一般是结构化的数据,可以进行多维度的分析和预测,这就是BIBusiness Intelligence,业务智能)技术的范畴,也被称为管理驾驶舱或决策支持系统。同时,企业可以应用这些数据提炼出企业的KPI,并与预设的目标进行对比,同时,对KPI进行层层分解,来对干部和员工进行考核,这就是EPMEnterprise Performance Management,企业绩效管理)的范畴。从技术角度来看,内存计算是BI的重要支撑。


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