2022年智能制造行業九大發展趨勢預測
http://www.debgrams.com 2022-10-25 11:11 來源：先進制造業
一、趨勢概述
- 設備數字化率穩步提升
- 設備互聯互通能力持續加強
- 生產作業可視化程度有待進一步提高
- 智能倉儲應用場景逐漸普及
- 數字化研發設計能力穩步提升
- 系統集成與數據互聯仍是高成熟度提升關鍵點
- 企業逐漸關注工業知識的積累和沉淀
- 部分企業開始逐步實現綠色低碳制造
- 產業鏈供應鏈數據的集成和管理
二、智能制造概念
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統，它在制造過程中能進行智能活動，諸如分析、推理、判斷、構思和決策等。它包含智能制造技術和智能制造系統，智能制造系統不僅能夠在實踐中不斷地充實知識庫，而且還具有自學習功能，還有搜集與理解環境信息和自身的信息，并進行分析判斷和規劃自身行為的能力。智能制造通過人與智能機器的合作共事，擴大、延伸、部分取代人類專家在制造過程中的腦力勞動，把制造自動化的概念更新，擴展到柔性化、智能化和高度集成化。
三、中國智能制造行業發展現狀分析
我國已具備發展智能制造的基礎與條件。
一是取得了一大批相關的基礎研究成果，掌握了長期制約我國產業發展的部分智能制造技術，如機器人技術、感知技術、復雜制造系統、智能信息處理技術等。以新型傳感器、智能控制系統、工業機器人、自動化成套生產線為代表的智能制造裝備產業體系初步形成。
二是我國制造業數字化具備一定的基礎。目前規模以上工業企業在研發設計方面應用數字化工具普及率已經達到54%，生產線上數控裝備比重已經達到30%。
然而，與發達國家相比我國還有較大差距，體現在以下幾個方面：
一、是智能制造基礎理論和技術體系建設滯后
目前，我國主要側重智能制造技術追蹤和技術引進，而基礎研究能力相對不足，對引進技術的消化吸收力度不夠，原始創新匱乏;控制系統、系統軟件等關鍵技術環節薄弱，技術體系不夠完整。
二、是我國發展智能制造的數字化基礎較為薄弱
制造業發展整體上還處于機械自動化向數字自動化過渡階段，如果以德國工業4.0作為參照系，比較一致的看法是我國總體上還處于2.0時代，部分企業在向3.0時代邁進。
三、是關鍵技術和核心部件受制于人
高端傳感器、智能儀器儀表、高檔數控系統、工業應用軟件等市場份額不到5%，大型工程機械所需30Mpa以上液壓件全部進口，大型轉載機進口部件占整機價值量的50%-60%。
四、是高端軟件產品缺乏
我國制造業的“兩化”融合程度相對較低，低端CAD軟件和企業管理軟件得到很好普及，但應用于各類復雜產品設計和企業管理的智能化高端軟件產品缺失，在計算機輔助設計、資源計劃軟件、電子商務等關鍵技術領域與發達國家差距依然較大。
五、是企業系統集成能力較為薄弱
缺乏像西門子、GE一樣的國際級大型企業。質量和水平不高。
當前，智能制造已成為我國建設制造強國的主攻方向，加快發展智能制造解決方案是推動中國制造邁向高質量發展、形成國際競爭新優勢的必由之路。中國制造企業必須通過數字化轉型提升產品創新與管理能力，提質增效，從而贏得競爭優勢。
四、智能制造業九大未來發展趨勢
01設備數字化率穩步提升
設備的自動化和數字化是企業實現智能制造的基礎，根據平臺數據結果顯示，設備數字化率達57.98%，24.04%的企業具備自動化物流設備，22.06%的企業在關鍵工序實現質量在線檢測。設備數字化率的提升，有利于企業提升生產制造效率。
02設備互聯互通能力持續加強
車間是生產制造信息的重要載體，包含設備、工藝、質量、作業等相關基礎資源，只有通過設備、質量、生產等環節信息采集與追溯，才能真正意義上實現車間各環節的數據互通。根據平臺數據分析結果顯示，企業實現設備聯網和設備數據采集的28.78%，實現生產數據自動采集的達 40.18%，實現質量全流程追溯的僅有16.97%。
03生產作業可視化程度有待進一步提高
生產過程的標準化、可視化和智能化是企業智能化改造和智能車間建設的重要目標，也是制約影響智能車間投資效果的關鍵內容。根據平臺數據分析結果顯示，28.43%的企業實現了生產過程可視，30%的企業實現標準化作業文件的自動下發，10.42%的企業應用了高級排產系統。
04智能倉儲應用場景逐漸普及
面向原料、半成品、成品倉儲管控環節，依托倉儲物流管理系統或平臺等解決方案，借助于條形碼、二維碼、無線射頻等標識技術，能夠實現自動出入庫、自動運輸、配送過程監控，可有效提高配送效率、降低庫存量。
根據平臺數據分析結果顯示，28.43%的企業應用了基于標識技術的物料管理方式，倉儲管理系統應用率達30%，10.42%的企業實現了基于生產需求的精準配送。
05數字化研發設計能力穩步提升
面向產品研發設計環節，依托計算機輔助設計、試驗仿真系統、協同研發系統或平臺，應用基于模型的定義、知識工程等技術，能夠實現產品快速設計、縮短研發周期、降低研發成本，提高研發的效率和質量。
目前數字化研發工具已在企業得到了普遍應用，由2020年的73% 提高至89%，30%的企業應用了數字化設計建模仿真技術，55%的企業實現基于三維模型的設計，32%的企業建立了典型組件和設計知識庫并有效應用。
06系統集成與數據互聯仍是高成熟度提升關鍵點
系統集成和數據互聯是企業邁向成熟度三級的關鍵特征。根據平臺數據分析結果顯示，20.77%的企業制定了完整的系統集成架構和規范，僅有12.77%的企業能夠實現設計、生產、物流、銷售和服務全業務的集成。企業集成需求旺盛，普遍存在技術水平低、人員能力弱、資金投入大等問題，難以實現互聯互通，或制約企業向高成熟度階段邁進。
目前已有 75% 的企業實現了部門內的數據共享，但在數據分析利用率方面仍處于起步階段，14% 的企業采用了大數據平臺，12%的企業基于模型開展數據分析及應用，驅動生產環節的業務優化，僅有5%的企業實現了智能決策。當前階段，制造業實現基于數據驅動的精準決策仍面臨巨大挑戰。
07企業逐漸關注工業知識的積累和沉淀
構建企業知識庫是經驗萃取的過程，是對知識進行有效管理并合理利用的重要手段，通過知識的積累和增值，企業才能夠不斷進行企業管理、產品研發、市場拓展和客戶服務的創新，持續提升企業核心競爭力。
根據平臺數據分析結果顯示，31%的企業注重智能制造領域的技術創新和管理創新，14%的企業已經建立了企業知識庫以及知識管理平臺，對知識進行系統性管理；11%的企業開始積累沉淀專家知識和經驗并將其進行數字化和軟件化，應用到業務活動中，以期減少經驗流失和重復勞作，幫助企業解決經營管理中的復雜問題。
08部分企業開始逐步實現綠色低碳制造
我國制造企業早期發展追求迅速擴張生產規模，管理模式較粗放，導致碳排放失控。
一方面是企業生產環境復雜，能耗設備分散，對設備的過載、空載狀況無法進行實時監控，由于設備管理不到位導致能源損耗大。
另一方面是由于不合理的工藝流程會造成工序能耗高，從而導致產生不必要的碳排放。
根據平臺數據分析結果顯示，26%的企業已應用了能源管理平臺，23%的企業實現碳排放統計，10%的企業實現了碳資產閉環管理。
下一步企業將綜合利用能效數據，優化設備運行參數、對傳統工藝進行技術改造、優化生產管理過程，推動低碳生產工藝的創新與應用。
09產業鏈供應鏈數據的集成和管理
企業基于生產、庫存、銷售數據集成，可進行動態安全倉儲分析，精準預測庫存并實施采購決策以滿足生產及銷售的需要，同時降低庫存成本，提高生產資源配置效率，縮短交付周期。
根據平臺數據分析結果顯示，13%的企業實現供應商信息協同，12%的企業自建或使用了供應商協同平臺，6%的企業逐步打造智慧供應鏈。
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