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我國“十四五”規(guī)劃綱要提出，要深入實施智能制造和綠色制造工程，發(fā)展服務型制造新模式，推動制造業(yè)高端化智能化綠色化。隨著5G等新一代信息技術與制造業(yè)不斷深度融合，制造業(yè)的智能化發(fā)展成為未來我國制造業(yè)轉型升級的重要方向?！?ldquo;十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》提出，到2025年70%的規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)基本實現數字化網絡化，建成500個以上引領行業(yè)發(fā)展的智能制造示范工廠。

在政策引導和行業(yè)探索的雙重作用下，智能制造不斷推進，已從最初的探索嘗試、單點優(yōu)化階段發(fā)展到系統(tǒng)變革、全面轉型階段，推動生產模式、運營模式、資源配置模式的全方位變革。

中國信通院發(fā)布的《中國智能制造發(fā)展研究報告——智能工廠》（以下簡稱“報告”）顯示，當前，智能工廠已成為制造業(yè)數字化轉型的策源地和主戰(zhàn)場，成為制造業(yè)構建新核心競爭力、引領經濟高質量發(fā)展的必由之路和重要引擎。

數據成為驅動智能工廠應用的關鍵使能

智能制造是推進制造強國戰(zhàn)略的主攻方向，加速制造企業(yè)設備、產線、車間和工廠的數字化、網絡化、智能化升級，從根本上變革制造業(yè)生產方式和資源組織模式。隨著新一代信息技術與傳統(tǒng)行業(yè)深度融合，傳統(tǒng)生產要素逐步向數字化演進，產生海量工業(yè)數據。利用大數據分析對物理世界進行狀態(tài)描述、規(guī)律洞察和預測優(yōu)化，已成為實現工廠智能化的關鍵路徑，在工廠各個領域展現出巨大賦能潛力。寧德時代結合材料機理、大數據分析和人工智能算法探索各種材料基因的結合點，加速電解液、正極、包覆等電池材料的開發(fā)，研發(fā)周期縮短了30%，研發(fā)成本降低了30%。

可以看到，大數據在智能工廠中起到了不可忽視的作用，基于大數據分析，可以實現工廠的生產過程智能優(yōu)化、精準管控與智能決策，以及加速模式業(yè)態(tài)創(chuàng)新與價值鏈重構。濰柴動力構建智能管理與決策分析平臺，匯聚海量生產數據，基于大數據分析結合人工智能算法，開展動態(tài)資源調度、設備預測維護、能耗智能優(yōu)化等數據應用，生產效率提升了30%，生產成本降低了15%。

柔性化制造將成為智能工廠主導模式

目前，消費方式正逐步由標準化、單調統(tǒng)一向定制化、個性差異轉變，如服裝行業(yè)積極落地多種成衣的在線定制，家具行業(yè)大力推廣全屋家居的客戶定制，汽車行業(yè)加速探索乘用車用戶直連制造，鋼鐵行業(yè)小批量訂單需求增長等。傳統(tǒng)大規(guī)模量產的生產模式已無法在可控成本范圍內滿足個性化需求的敏捷響應和快速交付。工廠亟須通過構建柔性化生產能力，以大批量規(guī)模化生產的低成本，實現多品種、變批量和短交期的個性化訂單的生產和交付。

報告顯示，未來智能工廠主要通過四個方面的協同來實現柔性生產。一是產品模塊化快速開發(fā)。二是柔性資源配置與動態(tài)調度。三是柔性與自適應加工。四是柔性供應鏈系統(tǒng)。在柔性與自適應加工方面，TCL構建了基于5G的可重構柔性液晶生產線，結合5G邊緣計算，實現按訂單快速調整產線布局，自動更新設備參數等，轉產時間縮短了93%，產能提升了10%。

值得注意的是，未來智能工廠的“綠色安全”問題也是智能制造發(fā)展的重要關注點。近年來，在“雙碳”目標引領下，開展智能工廠建設和數字化轉型的同時，以數字技術賦能節(jié)能環(huán)保安全技術創(chuàng)新，應用人工智能、大數據、5G、工業(yè)互聯網等提升工廠能耗、排放、污染、安全等管控能力，逐步邁向綠色制造、綠色工廠和綠色供應鏈，制造業(yè)綠色化轉型步伐不斷加快。

智能工廠成為智能制造主要落腳點

以典型場景為基本要素，加速數字技術與全產業(yè)鏈、全價值鏈和全要素的融合滲透，是深化智能制造發(fā)展的新路徑探索。報告顯示，目前智能工廠應用數量排名前十的“十大智能場景”分別是智能在線檢測、工藝數字化設計、智能倉儲、人機協同作業(yè)、質量精準追溯、在線運行監(jiān)測與故障診斷、產線柔性配置、車間智能排產、精益生產管理、生產計劃優(yōu)化，總占比超過50%。

為推動傳統(tǒng)制造向智能制造轉型升級，我國推動建設了一批智能制造示范工廠，聚焦原材料、裝備制造、消費品、電子信息等重點行業(yè)，圍繞研發(fā)、生產、管理、服務領域開展轉型實踐。經過智能制造示范工廠改造后的傳統(tǒng)工廠價值得到全面提升，創(chuàng)新效率顯著提升，運營水平明顯改善，節(jié)能減排成效顯著。

“十四五”期間，智能制造的技術融合創(chuàng)新、供給生態(tài)構建、場景應用落地和新型組織形態(tài)變革將進一步加速工廠智能化進程，推動數字化、網絡化工廠全面邁向智能工廠。