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根云-工業(yè)趨勢分析
返回當前，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革不斷深入，制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化融合發(fā)展，正在不斷突破新技術(shù)、催生新業(yè)態(tài)。智能制造已成為推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級、加快制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要抓手。經(jīng)過多年培育，我國智能制造發(fā)展已從初期的理念普及、試點示范階段進入到當前深化應用、全面推廣階段，形成了試點示范引領、供需兩端發(fā)力、線面復制推廣、多方協(xié)同推進的良好局面。
展開來說，智能制造是智能技術(shù)與制造技術(shù)的融合，是運用智能技術(shù)來解決制造的問題。智能制造是對復雜裝備、復雜產(chǎn)品，在全生命周期中加工、裝備等環(huán)節(jié)的制造活動，并進行知識學習、信息感知與分析、智能決策與執(zhí)行，實現(xiàn)制造過程、制造系統(tǒng)與制造裝備的知識推理、動態(tài)傳感與自主決策。
中國電子技術(shù)標準化研究院組織制定的GB/T 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》和GB/T 39117-2020《智能制造能力成熟度評估方法》兩項國家標準以推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展為主題，以提升制造業(yè)智能制造能力為根本目的，有效帶動了全國智能制造水平的提升。
目前標準已在全國32個省市自治區(qū)得到應用，累計12000多家企業(yè)通過“智能制造評估評價公共服務平臺” （以下簡稱平臺）完成智能制造能力成熟度自診斷、自對標，覆蓋31個制造業(yè)大類，為企業(yè)了解自身智能制造能力水平、行業(yè)主管部門全面掌握智能制造發(fā)展現(xiàn)狀提供了有效支撐。基于平臺的數(shù)據(jù)支撐，分析得出以下8大智能制造發(fā)展趨勢。
01
聚焦智能制造遠景目標
擘畫發(fā)展藍圖
展開來說，智能制造是智能技術(shù)與制造技術(shù)的融合，是運用智能技術(shù)來解決制造的問題。智能制造是對復雜裝備、復雜產(chǎn)品，在全生命周期中加工、裝備等環(huán)節(jié)的制造活動，并進行知識學習、信息感知與分析、智能決策與執(zhí)行，實現(xiàn)制造過程、制造系統(tǒng)與制造裝備的知識推理、動態(tài)傳感與自主決策。
中國電子技術(shù)標準化研究院組織制定的GB/T 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》和GB/T 39117-2020《智能制造能力成熟度評估方法》兩項國家標準以推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展為主題，以提升制造業(yè)智能制造能力為根本目的，有效帶動了全國智能制造水平的提升。
目前標準已在全國32個省市自治區(qū)得到應用，累計12000多家企業(yè)通過“智能制造評估評價公共服務平臺” （以下簡稱平臺）完成智能制造能力成熟度自診斷、自對標，覆蓋31個制造業(yè)大類，為企業(yè)了解自身智能制造能力水平、行業(yè)主管部門全面掌握智能制造發(fā)展現(xiàn)狀提供了有效支撐。基于平臺的數(shù)據(jù)支撐，分析得出以下8大智能制造發(fā)展趨勢。
01
聚焦智能制造遠景目標
擘畫發(fā)展藍圖
制造企業(yè)已深刻意識到智能制造是提升核心競爭力的關(guān)鍵，并逐步將智能制造細化到企業(yè)的戰(zhàn)略舉措中。目前已有85%的企業(yè)具備智能制造發(fā)展愿景，49%的企業(yè)制定了智能制造發(fā)展規(guī)劃，28%的企業(yè)在戰(zhàn)略執(zhí)行過程中定期開展評測與監(jiān)控，并根據(jù)評測結(jié)果對智能制造戰(zhàn)略進行優(yōu)化和調(diào)整。
02
提升設備數(shù)字化和網(wǎng)絡化能力
夯實智能制造基礎
設備的數(shù)字化和網(wǎng)絡化是智能制造的基礎，根據(jù)平臺結(jié)果分析，截至目前企業(yè)設備的數(shù)字化水平已有明顯改進，設備數(shù)字化率達到50%，完成設備聯(lián)網(wǎng)和設備運行數(shù)據(jù)采集的達到23%，實現(xiàn)設備遠程監(jiān)控的達到24%，開始探索設備預測性維護的達到14%。
03
加強資源庫和知識庫建設
扎實推進數(shù)字化設計
數(shù)字化設計是實現(xiàn)智能制造的關(guān)鍵基礎技術(shù)，是制造業(yè)提升智能制造能力水平的關(guān)鍵方面，目前已從傳統(tǒng)二維設計，轉(zhuǎn)變?yōu)榛谥R庫的參數(shù)化/模塊化、模型化設計。目前已有48%的企業(yè)開展了計算機輔助設計，27%的企業(yè)實現(xiàn)了基于三維模型的設計，25%的企業(yè)開展了數(shù)字化建模仿真，48%和39%的企業(yè)應用PDM/CAPP對產(chǎn)品設計和工藝設計數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化管理與歸檔，25%的企業(yè)在設計過程中建立了典型組件和設計知識庫。數(shù)字化設計和制造的普及有助于企業(yè)適應外部環(huán)境技術(shù)動態(tài)性以及響應外部市場需求不確定性。
04
著力推進生產(chǎn)過程智能化
建設智能化車間
智能車間是落實智能化改造的重要載體，是制造業(yè)實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型升級的基礎。根據(jù)平臺結(jié)果分析，40%的車間可實現(xiàn)作業(yè)指導、加工程序、工藝參數(shù)等工藝文件的遠程下達，36%的車間部分實現(xiàn)了生產(chǎn)的人、機、料、法、環(huán)、測數(shù)據(jù)采集，12%的車間實現(xiàn)了生產(chǎn)計劃和作業(yè)工單的自動排程，23%的車間實現(xiàn)了生產(chǎn)信息的可視化與數(shù)據(jù)統(tǒng)計，29%的車間實現(xiàn)了設備的信息化管理。
05
關(guān)注在線質(zhì)量管控
提升產(chǎn)品品質(zhì)可靠性
質(zhì)量控制的能力與水平成為衡量企業(yè)智能制造能力水平的重要指標和關(guān)鍵要素。通過實現(xiàn)工序狀態(tài)的在線檢測，借助于數(shù)理統(tǒng)計方法的過程控制系統(tǒng)， 把產(chǎn)品的質(zhì)量控制從“事后檢驗”演變?yōu)?/span>“事前控制”，做到預防為主，防檢結(jié)合，可達到全面質(zhì)量管理的目的。根據(jù)平臺結(jié)果分析，43%的企業(yè)具備過程質(zhì)量控制方法和技術(shù)，24%的企業(yè)具備自動化在線檢測設備，實現(xiàn)對過程質(zhì)量的在線檢測和檢測結(jié)果判定，16%的企業(yè)依托質(zhì)量管理系統(tǒng)對質(zhì)量檢驗標準、作業(yè)指導、質(zhì)量數(shù)據(jù)采集和質(zhì)量問題處置管理，9%的企業(yè)可以實現(xiàn)包括原材料、在制品、成品的全流程質(zhì)量追溯。
06
加強集成技術(shù)深度應用
消除信息孤島
集成技術(shù)的應用及效果是企業(yè)邁進成熟度三級的關(guān)鍵核心，促進企業(yè)實現(xiàn)各業(yè)務、信息等的互聯(lián)與互操作，最終達到信息流、數(shù)據(jù)流無縫傳遞的狀態(tài)。根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示，目前70%的企業(yè)完成了設備、系統(tǒng)間的集成需求與規(guī)劃，24%的企業(yè)初步實現(xiàn)了物聯(lián)網(wǎng)與信息系統(tǒng)的融合，19%的企業(yè)具備完整的系統(tǒng)集成架構(gòu)和技術(shù)規(guī)范，12%的企業(yè)實現(xiàn)了設計、生產(chǎn)、物流、銷售和服務全業(yè)務活動的集成。
07
提升數(shù)據(jù)分析利用率
基于模型驅(qū)動精準決策和業(yè)務優(yōu)化
06
加強集成技術(shù)深度應用
消除信息孤島
集成技術(shù)的應用及效果是企業(yè)邁進成熟度三級的關(guān)鍵核心，促進企業(yè)實現(xiàn)各業(yè)務、信息等的互聯(lián)與互操作，最終達到信息流、數(shù)據(jù)流無縫傳遞的狀態(tài)。根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示，目前70%的企業(yè)完成了設備、系統(tǒng)間的集成需求與規(guī)劃，24%的企業(yè)初步實現(xiàn)了物聯(lián)網(wǎng)與信息系統(tǒng)的融合，19%的企業(yè)具備完整的系統(tǒng)集成架構(gòu)和技術(shù)規(guī)范，12%的企業(yè)實現(xiàn)了設計、生產(chǎn)、物流、銷售和服務全業(yè)務活動的集成。
07
提升數(shù)據(jù)分析利用率
基于模型驅(qū)動精準決策和業(yè)務優(yōu)化
隨著新一代信息技術(shù)的在制造業(yè)的深度應用，生產(chǎn)制造過程數(shù)據(jù)倍增，系統(tǒng)地挖掘分析生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識、知識轉(zhuǎn)化為決策，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的制造是實現(xiàn)智能化的必要前提。目前已有70%的企業(yè)可實現(xiàn)數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部的共享，31%的企業(yè)可實現(xiàn)數(shù)據(jù)的跨業(yè)務共享，16%的企業(yè)建立了數(shù)據(jù)編碼、交換格式和集成要求等規(guī)則，開始對數(shù)據(jù)進行標準化和數(shù)據(jù)治理，16%的企業(yè)建立了企業(yè)級大數(shù)據(jù)平臺，13%的企業(yè)基于模型分析和應用數(shù)據(jù)，驅(qū)動生產(chǎn)環(huán)節(jié)的業(yè)務優(yōu)化。
08
加快智能制造人才培養(yǎng)
支撐產(chǎn)業(yè)發(fā)展
根據(jù)人力資源和社會保障部的數(shù)據(jù)分析預測，2020年，智能制造領域人才需求為750萬人，人才缺口300萬人：到2025年，人才需求將到達900萬人，人才缺口預計450萬人。根據(jù)平臺結(jié)果分析，目前90%的企業(yè)雇員充分意識到發(fā)展智能制造的重要性，企業(yè)識別了發(fā)展智能制造應具備的人員素質(zhì)和能力，40%的企業(yè)開始建立公司級智能制造培訓體系，29%的企業(yè)注重鼓勵全員開展智能制造的技術(shù)創(chuàng)新和答理創(chuàng)新。在知識管理和知識轉(zhuǎn)化方面，12%的企業(yè)建立了統(tǒng)一的知識管理平臺和知識庫，12%的企業(yè)開姶積累沉淀專家知識和經(jīng)驗并將其進行數(shù)字化和代碼化，以幫助企業(yè)解決運營管理中週到的復雜問題。未米智能制造人才培養(yǎng)要聚焦專業(yè)化、體系化，服務企業(yè)內(nèi)部智能化過程改進工作。
【文章來源：電子標準院CESI、工信部官網(wǎng)】
