2022年智能制造行业九大发展趋势预测

　　一、趋势概述

1. 设备数字化率稳步提升
2. 设备互联互通能力持续加强
3. 生产作业可视化程度有待进一步提高
4. 智能仓储应用场景逐渐普及
5. 数字化研发设计能力稳步提升
6. 系统集成与数据互联仍是高成熟度提升关键点
7. 企业逐渐关注工业知识的积累和沉淀
8. 部分企业开始逐步实现绿色低碳制造
9. 产业链供应链数据的集成和管理

　　二、智能制造概念

　　智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。它包含智能制造技术和智能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。智能制造通过人与智能机器的合作共事，扩大、延伸、部分取代人类专家在制造过程中的脑力劳动，把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。

　　三、中国智能制造行业发展现状分析

　　我国已具备发展智能制造的基础与条件。

　　一是取得了一大批相关的基础研究成果，掌握了长期制约我国产业发展的部分智能制造技术，如机器人技术、感知技术、复杂制造系统、智能信息处理技术等。以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的智能制造装备产业体系初步形成。

　　二是我国制造业数字化具备一定的基础。目前规模以上工业企业在研发设计方面应用数字化工具普及率已经达到54%，生产线上数控装备比重已经达到30%。

　　然而，与发达国家相比我国还有较大差距，体现在以下几个方面：

　　一、是智能制造基础理论和技术体系建设滞后

　　目前，我国主要侧重智能制造技术追踪和技术引进，而基础研究能力相对不足，对引进技术的消化吸收力度不够，原始创新匮乏;控制系统、系统软件等关键技术环节薄弱，技术体系不够完整。

　　二、是我国发展智能制造的数字化基础较为薄弱

　　制造业发展整体上还处于机械自动化向数字自动化过渡阶段，如果以德国工业4.0作为参照系，比较一致的看法是我国总体上还处于2.0时代，部分企业在向3.0时代迈进。

　　三、是关键技术和核心部件受制于人

　　高端传感器、智能仪器仪表、高档数控系统、工业应用软件等市场份额不到5%，大型工程机械所需30Mpa以上液压件全部进口，大型转载机进口部件占整机价值量的50%-60%。

　　四、是高端软件产品缺乏

　　我国制造业的“两化”融合程度相对较低，低端CAD软件和企业管理软件得到很好普及，但应用于各类复杂产品设计和企业管理的智能化高端软件产品缺失，在计算机辅助设计、资源计划软件、电子商务等关键技术领域与发达国家差距依然较大。

　　五、是企业系统集成能力较为薄弱

　　缺乏像西门子、GE一样的国际级大型企业。质量和水平不高。

　　当前，智能制造已成为我国建设制造强国的主攻方向，加快发展智能制造解决方案是推动中国制造迈向高质量发展、形成国际竞争新优势的必由之路。中国制造企业必须通过数字化转型提升产品创新与管理能力，提质增效，从而赢得竞争优势。

　　四、智能制造业九大未来发展趋势

　　01设备数字化率稳步提升

　　设备的自动化和数字化是企业实现智能制造的基础，根据平台数据结果显示，设备数字化率达57.98%，24.04%的企业具备自动化物流设备，22.06%的企业在关键工序实现质量在线检测。设备数字化率的提升，有利于企业提升生产制造效率。

　　02设备互联互通能力持续加强

　　车间是生产制造信息的重要载体，包含设备、工艺、质量、作业等相关基础资源，只有通过设备、质量、生产等环节信息采集与追溯，才能真正意义上实现车间各环节的数据互通。根据平台数据分析结果显示，企业实现设备联网和设备数据采集的28.78%，实现生产数据自动采集的达 40.18%，实现质量全流程追溯的仅有16.97%。

　　03生产作业可视化程度有待进一步提高

　　生产过程的标准化、可视化和智能化是企业智能化改造和智能车间建设的重要目标，也是制约影响智能车间投资效果的关键内容。根据平台数据分析结果显示，28.43%的企业实现了生产过程可视，30%的企业实现标准化作业文件的自动下发，10.42%的企业应用了高级排产系统。

　　04智能仓储应用场景逐渐普及

　　面向原料、半成品、成品仓储管控环节，依托仓储物流管理系统或平台等解决方案，借助于条形码、二维码、无线射频等标识技术，能够实现自动出入库、自动运输、配送过程监控，可有效提高配送效率、降低库存量。

　　根据平台数据分析结果显示，28.43%的企业应用了基于标识技术的物料管理方式，仓储管理系统应用率达30%，10.42%的企业实现了基于生产需求的精准配送。

　　05数字化研发设计能力稳步提升

　　面向产品研发设计环节，依托计算机辅助设计、试验仿真系统、协同研发系统或平台，应用基于模型的定义、知识工程等技术，能够实现产品快速设计、缩短研发周期、降低研发成本，提高研发的效率和质量。

　　目前数字化研发工具已在企业得到了普遍应用，由2020年的73% 提高至89%，30%的企业应用了数字化设计建模仿真技术，55%的企业实现基于三维模型的设计，32%的企业建立了典型组件和设计知识库并有效应用。

　　06系统集成与数据互联仍是高成熟度提升关键点

　　系统集成和数据互联是企业迈向成熟度三级的关键特征。根据平台数据分析结果显示，20.77%的企业制定了完整的系统集成架构和规范，仅有12.77%的企业能够实现设计、生产、物流、销售和服务全业务的集成。企业集成需求旺盛，普遍存在技术水平低、人员能力弱、资金投入大等问题，难以实现互联互通，或制约企业向高成熟度阶段迈进。

　　目前已有 75% 的企业实现了部门内的数据共享，但在数据分析利用率方面仍处于起步阶段，14% 的企业采用了大数据平台，12%的企业基于模型开展数据分析及应用，驱动生产环节的业务优化，仅有5%的企业实现了智能决策。当前阶段，制造业实现基于数据驱动的精准决策仍面临巨大挑战。

　　07企业逐渐关注工业知识的积累和沉淀

　　构建企业知识库是经验萃取的过程，是对知识进行有效管理并合理利用的重要手段，通过知识的积累和增值，企业才能够不断进行企业管理、产品研发、市场拓展和客户服务的创新，持续提升企业核心竞争力。

　　根据平台数据分析结果显示，31%的企业注重智能制造领域的技术创新和管理创新，14%的企业已经建立了企业知识库以及知识管理平台，对知识进行系统性管理；11%的企业开始积累沉淀专家知识和经验并将其进行数字化和软件化，应用到业务活动中，以期减少经验流失和重复劳作，帮助企业解决经营管理中的复杂问题。

　　08部分企业开始逐步实现绿色低碳制造

　　我国制造企业早期发展追求迅速扩张生产规模，管理模式较粗放，导致碳排放失控。

　　一方面是企业生产环境复杂，能耗设备分散，对设备的过载、空载状况无法进行实时监控，由于设备管理不到位导致能源损耗大。

　　另一方面是由于不合理的工艺流程会造成工序能耗高，从而导致产生不必要的碳排放。

　　根据平台数据分析结果显示，26%的企业已应用了能源管理平台，23%的企业实现碳排放统计，10%的企业实现了碳资产闭环管理。

　　下一步企业将综合利用能效数据，优化设备运行参数、对传统工艺进行技术改造、优化生产管理过程，推动低碳生产工艺的创新与应用。

　　09产业链供应链数据的集成和管理

　　企业基于生产、库存、销售数据集成，可进行动态安全仓储分析，精准预测库存并实施采购决策以满足生产及销售的需要，同时降低库存成本，提高生产资源配置效率，缩短交付周期。

　　根据平台数据分析结果显示，13%的企业实现供应商信息协同，12%的企业自建或使用了供应商协同平台，6%的企业逐步打造智慧供应链。