深度剖析智能制造行业现状及趋势

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随着工业机器人产业和数控机床行业告别高增长阶段,智能制造进入高速发展阶段。尽管2020年受疫情影响产业增速有所回落,但在国家政策的支持下,智能制造领域的发展前景依然被业界看好。


制造业发展现状


智能制造能力水平明显提升

截至2020年12月,全国12000多家企业通过平台开展智能制造能力成熟度自诊断,江苏、浙江、山东、宁夏回族自治区、四川、湖南、陕西等工业和信息化主管部门高度重视,有效推动标准应用。通过对自诊断数据进行分析,以反映现阶段我国智能制造的发展现状。

全国智能制造能力成熟度自诊断企业Top5地区



整体来看,2020年全国制造业智能制造能力成熟度较2019年有所提升。75%的企业开始部署智能制造,14%的企业属于成熟二级迈向数字化,6%的企业处于成熟三级阶段网络化特征明显,5%的企业处于成熟四级阶段示范效应明显。



不同行业智能制造发展水平不均衡

离散型制造业的成熟度水平略高于流程型制造业。汽车、电器等排头兵行业在智能制造方面进行了大量探索和实践,带动了行业的整体水平提升。


流程型制造业在流程化管理、自动化改造方面具备良好的基础和优势,但在智能化提升的过程中仍需加快推进,特别是新一代信息技术在工艺优化、系统集成、服务等环节的应用。

离散型和流程型智能制造能力成熟度等级分布对比图


行业等级分布情况


重点龙头企业发挥示范效应

参与自诊断的企业中,有370家是20152018年来获批工信部智能制造试点示范或新模式项目的企业。这些企业中,平均得分达到3.05分,相比2019年提高0.24分,获得重点支持的企业在人员、资源、技术等方面均具备了智能制造能力提升的保障基础,仍是创新智能制造技术与模式的主力军,未来将继续保持优势,逐步向高成熟度等级发展,并在相关行业大规模移植、推广成功经验和模式。

获得重点支持的企业智能制造能力成熟度水平提升情况


中小企业聚焦生产制造模式转型

参与自诊断的中小企业占比达87.92%,通过统计分析显示,中小企业以生产制造过程的能力提升为优先发力点,主要聚焦生产制造模式转型与装备自动化改造。中小企业更专注于细分市场,专业化生产、服务和协作配套能力是企业发展的核心,聚焦产品质量和生产效率的稳步提升仍是我国中小企业提高核心竞争力的重要突破点。


中小企业智能制造发展情况


为什么智能制造如此重要



“以制造业增长为代表的经济结构转变,会加速经济增长进程;制成品出口导向国家,经济结构变化速度较快,国内外产业联系程度更高,制造业对增长贡献也更大。”



以我国为例,改革开放之后,中国从贫穷落后一跃成为世界第二大经济体。经济高速发展的根本原因在于成功利用了人口带来的劳动力优势。各行各业都融入了全球产业链、参与到国际分工中去,最终成为了世界工厂


据工信部数据,2019年我国制造业增加值达26.9万亿元,占全球比重28.1%,连续十年保持世界制造大国地位。


但经过40年发展,这样的模式正逐渐面临着来自内外两方面的挑战。


一方面来自内部,国内制造业用工荒逐年加剧,疫情之后一度成为社会热点。这背后是人口红利使低端产业造成了对低成本劳动力的依赖,而年轻群体则不再满足于传统制造业工人微薄的收入。在移动互联网的高速发展下,转而寻求快递员、骑手、网约车等新的社会需求职业。


为了招到更多的工人,工厂不得不提高薪资待遇。而劳动力成本的水涨船高,进一步导致了制造业开始出现新一轮向劳动力成本更低的东南亚国家迁移的现象。


另一方面则在外部,以德国提出第四次工业革命、美国智能制造领导联盟、英国《英国工业2050战略》等等为首。在国际范围内,多个政府或组织正在大力推动新型高自动化制造形式,下一代工业制造已逐渐成为新的趋势。


智能制造势不可挡


近年来,一种主流的观点是中国的人口红利在消失,加之老龄化问题加剧,导致劳动密集型的传统制造业面临生存难题。


以自动化为代表的“机器替人”首先解决了人类在物质和能源方面的困扰,帮人工作;其次,以智能制造为代表的数字化、智能化的引入,解决了人类决策的困难,帮人决策。于是,人类可以解放出来,做更多创造性工作。


统计数据表明,在传统加工组装企业中,平均每开展一百万个人工操作就会出现500次失误,而机器人的这一出错概率仅为每百万次11.5次失误。


机器既能工作又能学习,这又引起了另一种恐慌,未来人类是否会被机器取代。麻省理工学院计算机科学和AI实验室主任丹妮拉·鲁斯认为,当下科学探索的主题应该是人与机器合作的方法,而不是机器取代人工的恐慌。


如果把简单的、机械的、重复性的工作交给机器完成,让每个员工都从事探索性的工作,这将大大提升企业的整体竞争力。其实,企业具有战略意义的终极决策终究不可能由机器来完成,而必须由人来进行。机器自动化的依归还是服务于人,满足人的需求。


智能制造九大新趋势


需求导向、痛点聚焦将指引工业人工智能

从理想走入现实

人工智能技术在制造业的应用重点在于工业智能产品或具体工业痛点的解决方案。且相较于锦上添花的工业智能产品,雪中送炭的技术更容易被制造业企业接受。


工业大数据将成为智能制造和

工业互联网发展的核心

在工业大数据发展过程中,安全性将成为企业智能化升级决策的重要依据。例如工业核心数据、关键技术专利等数字化资产对企业的价值正在加速提升。


基于大数据的工业智能将带来

更多服务型应用场景

如正在快速形成的基于工业数据的故障诊断及预测性维护就是典型的服务型应用场景。这种服务场景通过对生产线的监测和历史数据进行处理并存储后,进行基于人工智能的预测性分析,对企业给出维护建议并对生产进行实时预警。


设备状态智能管理系统将成为

远程运维的新模式

设备状态智能管理系统将成为远程运维的新模式,将形成以数据为核心,从智能采集、智能分析、智能诊断、智能排产、自动委托、推送方案、远程支持到智能检验,再进入新一轮智能采集的闭环运行模式。


工业区块链将服务于数据安全及

分布式智能生产网络

一方面,工业区块链技术可以为工厂提供不同安全等级的区块链加密服务,对工厂间的重要数据进行无中介传递,保障各重要生产数据的加密安全;另一方面,随着工业区块链技术应用,将形成分布式智能生产网络,以终端客户需求为主导,促进工业的服务化转型。通过集成化与智能化生产,提高企业效率。通过标准化与网络化生产,降低企业生产成本。


协作机器人将成为工业机器人的

主流发展方向

2019年展会上,丹麦的UR公司、日本发那科、川崎、德国库卡等国际专业机器人企业在现场发布协作机器人产品;国产企业如新松、埃夫特、节卡、珞石、邀博等也推出了自己的协作机器人。协作机器人受到国内外厂商大力追捧,未来前景可期。


基于算法的工业智能平台将成为

应用场景的重要基石

不同工业行业有各自独特的行业门槛,每个工业场景在不同行业、不同企业中的需求差异较大。人工智能与制造业深度融合的路径就是将信息技术与工业场景应用端结合。将核心工艺模型化、算法化、代码化的工业智能算法平台面向工业场景,可以为底层应用提供便捷的开发服务。


云边协同将成为工业智能应用产品

重要技术路线

一方面,未来将丰富的云端业务能力延伸到边缘节点,实现传感器、设备、应用集成、图像处理的协同;另一方面,行业将在云端与边缘共同发力,云边结合打造行业的工业大脑。算法升级将由云端完成。


工艺装备的智能化将成为制造业

转型发展的突破口

未来核心工艺装备与人工智能融合,实现工艺装备的智能化,将成为制造业转型发展的突破口。

随着底层软硬件技术逐渐完善,对制造业进行基于物联网技术的改造,正逐渐让更多企业迈入了智能制造的领域,更多的数据将推动各种产业应用的发展,生产效率得到进一步提升,而用工荒的问题或将不再存在。


而整个制造业智能化的改变,也必将带动着国家的经济的发展,并改变着每个人的生活,成为下一步带动国民经济进步的根本动力。



上述内容来源:智能化网丨先进制造业丨虎嗅APP


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