智能制造行業現狀及發展趨勢分析
智能化制造業發展趨勢。智能化制造是一種由智能機器和人的專家組成的人機一體化智能系統，它在制造過程中具有分析、推理、判斷、構思、決策等智能化活動。透過人類與智能機器的合作，去擴展、擴展、部分替代人類專家的腦力勞動制造過程。將自動化制造理念的更新擴展到柔性化、智能化和高度集成化。
中國智能制造業發展現狀與展望分析
近年來，隨著科技的迅猛發展，“中國制造”向“中國制造”轉型的故事也在上演。伴隨著5 G時代的到來，一批中國科技企業也迅速崛起，進一步推動了“中國智造”的發展進程。在新冠疫情期間，不少智能制造企業展示了他們的“智造”實力。面臨居民出行受限、企業復工受阻、醫護人員出現人手短缺等問題，一些智能制造企業憑借技術積累和制造優勢，推出了送餐無人機、自動測溫機器人、送餐機器人、自動測溫機器人等產品。
發展中國智能制造業的展望
由于制造成本的上升，人口紅利消失，近年來，國家出臺了多項政策支持制造業智能化轉型。在這次疫情期間，國家也相繼印發了相關文件，明確了對智能制造等重點產業的支持。疫情爆發期間，智能制造曝光度的提高，其業績也得到了各界的認可，相關鼓勵發展的政策也為行業的進一步發展提供了機遇。
基于中研產業研究院的《2020-2025年中國智能制造行業市場展望與未來投資策略分析報告》
2014年至2018年，智能制造投資熱度持續攀升，2017-2019年投資金額超300億元。分析人士認為，2015年以來中國有關智能制造的規劃和政策使資本市場更加關注智能制造的發展潛力，投資熱度上升。和“新冠”時期的智能制造進一步展示了發展實力，疫后行業將更受關注。
中國的智能硬件市場發展迅速，2020年的市場規模有望達到10767.0億元。分析人士認為，智能制造行業的發展逐漸成熟，依托各種基礎技術支撐和應用場景的拓展，智能硬件成為重要消費品類。
智能化制造業發展趨勢分析
國內制造業已走過機械化、自動化、數字化等發展階段，已構建了完整的制造系統和制造基礎設施，在全球產業鏈中占有重要地位。這樣，中國就有可能實現智能制造，推動全球產業鏈變革，并具有基本的實力。智能化制造可以從以下九個方面促進企業的轉型升級。
智慧設計
即運用智能設計手段和先進的設計信息系統(CAX、網絡協同設計、設計知識庫)，支持企業產品研發過程中各環節的智能化提升和優化運行。比如，在實際中，建模和仿真已經在產品設計中得到廣泛的應用，新產品的上市時間得到了極大的壓縮。
智慧產品
在智能產品領域，因特網技術、人工智能、數字化技術嵌入傳統產品設計中，使產品逐漸成為互聯網化的智能終端，如傳感器、存儲器、傳輸器、處理器等，使產品具有動態存儲、通信和分析能力，從而使產品具有可跟蹤、可定位、定位等特性，并廣泛采集消費者個體對創新產品設計的個性化需求，使智能產品更具市場活力。
智力設備
智能化制造模式下的工業生產設備需要與信息技術、人工智能等技術進行集成與融合，使得傳統的生產裝備具有感知、學習、分析和執行的能力。在設備智能化改造過程中，生產型企業可以從單一機器或單機設備相互連接形成智能生產線或智能車間兩個方面著手。但值得注意的是，僅僅把生產裝備智能化還不能算作真正意義上的裝備智能化，只有把市場和消費者需求融入裝備升級改造，才能算上真正實現全產業鏈的裝備智能化。
智能化生產，個性化定制
在傳統的工業時代，產品的價值和價格完全由制造商主導，廠家生產什么消費者就只能買什么，生產的主動權完全由廠家掌握。到了智能制造時代，產品生產方式不再是生產驅動而是用戶驅動，即生產智能化完全滿足了消費者個性化定制需求，產品價值和定價不再是企業一家獨大，而是由消費者需求決定的。
智慧管理
伴隨著互聯網技術、大數據、云計算等移動通信技術以及智能設備的成熟，管理智能化成為可能。全智能制造系統是企業管理者利用物聯網、因特網等技術，通過移動通信技術和智能設備，實現全智能生產價值鏈的數字化集成，形成一個完整的智能管理系統。另外，企業采用大數據、云計算等技術，能夠提高企業收集數據的準確性和及時性，使智能管理更有效、更科學。
智慧業務
作為智能制造系統的末端環節，智能服務起到了連接消費者和生產企業之間的作用，服務智能化最終體現為線上和線下的融合O2O服務，即一方面生產企業通過智能化生產拓展其業務范圍與市場影響力，并將其生產企業與生產企業之間聯系起來，最終體現為消費者對O2O的不斷反饋與意見的整合。智能化服務強調知識、系統、集成，強調以人為中心，為客戶提供主動、在線、全球化的服務，運用智能技術提高服務狀態/環境感知、服務計劃/決策/控制水平，提升服務質量，擴展服務內容，促進現代制造服務業這種新業態的不斷發展和壯大。
我國智能制造業發展現狀分析
國內發展智能制造的基礎和條件已經具備。一是獲得了大量相關基礎研究成果，掌握了一些智能制造技術，如機器人、感知、復雜制造、智能信息處理等長期制約我國產業發展的部分智能制造技術。初步形成了以新型傳感器、智能控制系統、工業機器人和自動化成套生產線為代表的智能制造裝備產業體系。二是具有一定基礎的制造業數字化；當前，規模以上工業企業應用數字工具研發設計的普及率已達54%，生產線上數控設備的比例已達30%。
但是，與發達國家相比，我國的差距還很大，體現在以下幾個方面：
第一，智能制造的基本理論和技術體系建設滯后。當前，我國主要側重于智能制造技術跟蹤和技術引進，基礎研究能力相對不足，消化吸收、原始創新缺乏，控制系統、系統軟件等關鍵技術環節薄弱，技術體系不完備。
二是我國發展智能制造的數字化基礎比較薄弱，制造業發展還處在機械自動化向數字自動化的過渡階段，以德國工業4.0作為參考，以德國工業4.0作為參考，比較普遍的看法是，我國整體上還處在2.0時代，部分企業正在走向3.0。
第三，關鍵技術和核心部件受制于人。高檔傳感器、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%，大型工程機械需要30 Mpa以上液壓件全部進口，大型裝載機的進口部件占價值量的50%-60%。
第四，高端軟件產品缺乏。由于我國制造業的“兩化”融合程度相對較低，低端 CAD軟件和企業管理軟件已十分普及，而應用于各類復雜產品設計、企業管理的智能高端軟件產品中，計算機輔助設計、資源規劃軟件、電子商務等關鍵技術領域與發達國家差距仍然較大。
第五，企業系統集成能力較弱，缺少西門子、 GE這樣的國際級大企業。
目前，智能制造已經成為我國建設制造強國的主攻方向，加快發展智能制造是推動中國制造向高質量發展、形成國際競爭新優勢的必要途徑。通過數字化轉型，中國制造業必須提升產品的創新能力和管理能力，提質增效，從而贏得競爭優勢。
推薦閱讀：
【NetSuite】Oracle NetSuite 云ERP系統 解決方案
【SAP】SAP ERP系統解決方案
【SRM】數字化供應鏈J-CLOUD SRM 云平臺解決方案
【MOM】制造運營管理J-CLOUD MOM云平臺解決方案
【WMS】數字化倉儲J-CLOUD WMS云平臺解決方案
【MES】數字化生產J-CLOUD MES云平臺解決方案
【EAM】數字化設備J-CLOUD EAM云平臺解決方案
【QMS】數字化質量J-CLOUD QMS云平臺解決方案
【云之佳】云之佳（J-CLOUD）涵蓋SRM、NetSuite、MOM、WMS、MES、SAP、EAM、QMS等業務
【典型案例】云之佳服務于2000+客戶，20+行業，分布于20+省市
當前位置：