智能制造发展趋势研判_23页_1mb

智能制造发展趋势研判总结

核心内容

智能制造是新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合的新型生产方式，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具备自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能。其本质在于通过数据的自动流动来化解复杂系统的不确定性，优化制造资源配置效率。

主要观点

• 智能制造是制造业转型的核心方向，旨在实现数字化、网络化、智能化发展，提升产品质量、效益和服务水平。
• 智能制造的发展依赖于技术融合，包括5G、TSN（时间敏感网络）、OPCUA（平台统一架构）等技术的结合，为智能工厂提供高可靠、低时延、无线连接的端到端网络解决方案。
• AI在边缘侧的应用更受看好，通过边缘计算实现智能制造，具备降低延迟、减少数据传输、提高系统响应速度等优势。
• 工业互联网平台是智能制造的关键支撑，平台应“自下而上”生长，深入理解工业机理和底层设备，从而更好地服务于制造业。
• 工业软件发展面临挑战，与国外同行相比，我国在核心技术、产品成熟度、营销渠道和创新能力方面存在明显差距，但机理模型驱动的智能工业软件将成为实现“换道超车”的引擎。
• 工业电商模式不断升级，从1.0的产品交易到2.0的集采集销、工厂直销，再到3.0的“工业电商+服务”模式，逐步融合多种服务功能，提升交易品附加值。
• 智能制造的发展需要政策引导、金融支持与人才培养，政府应通过规划先行、产业体系搭建、数字化招商平台等方式推动智能制造发展，企业则应加强智能化改造和评估诊断。

关键信息

智能制造发展趋势

• 融合发展的下一代工业网络：5G、TSN、OPCUA技术的结合将引领智能工厂的发展，满足工业对高可靠、低时延、无线连接的需求。
• 制造工艺的智能化：通过智能化改造提升生产效率与产品质量，推动生产过程的绿色化与协同化。
• AI赋能制造业：AI与机理模型结合，共同解决工业痛点，提升智能制造水平。
• “自下而上”工业互联网平台：平台应基于对制造业的深入理解，逐步发展，具备更强的落地能力。
• 工业电商模式演进：从简单的交易模式向综合服务模式演进，提升产业链协同效率与附加值。
• 机理模型驱动工业软件：作为智能制造的核心，机理模型将推动工业软件的创新与发展。

智能制造发展建议

• 政策引导：制定智能制造发展规划，搭建“政产学研金”产业体系，推动政策先行与顶层设计。
• 培育未来工厂：重点支持制造业企业的智能化改造，推动研发设计数字化、生产制造智能化、生产过程绿色化、生产要素协同化、制造产品定制化。
• 金融支持：为传统企业智能化改造提供融资支持，开展供应链金融、工业金融租赁等创新服务。
• 人才培养：鼓励高校设立智能制造专业，推动校企合作，组织智能制造培训，提升人才储备。

成功案例与实践

• 政府端：福建省智能制造三年行动计划、武汉开发区先进制造业智能化改造规划、阳泉市产业跃升发展规划等。
• 企业端：西门子MindSphere平台在阿里云部署、三一集团“三一发发”平台、找钢网、生意帮、航天云网等。
• 平台与认证：通过工业互联网平台与智能制造认证服务，推动行业标准与规范建设。

赛迪智能制造能力

赛迪顾问股份有限公司及赛迪（上海）先进制造业研究院具备强大的智能制造研究与服务能力，涵盖智能制造理解、发展趋势研判、发展建议制定及赛迪智能制造能力评估等方面。其通过精准招商平台、智能制造系统集成评估诊断、智能制造认证服务等方式，为地方政府与企业提供全方位支持，推动新一代信息技术与制造业的深度融合。

结语

智能制造正成为推动制造业高质量发展的关键力量，未来的发展将更加依赖技术融合、平台建设、软件创新与商业模式升级。通过政策引导、产业协同与人才培养，智能制造有望实现从“跟跑”到“并跑”再到“领跑”的跨越。