智能制造行业分析

时间:2022-07-15 05:10:38 作者:天下 字数:24265字

智能制造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,在制造过程中能进行智能活动,将制造自动化的概念扩展到柔性化、智能化和高度集成化。下面是小编整理的一些关于智能制造行业的文章,希望对你有所帮助。

中国智能制造产业链深度分析!(深度好文)

2017年5月17日国务院召开常务会议,指出下一步深入实施《中国制造2025》,把发展智能制造作为主攻方向。

扩大试点示范城市(群)覆盖面,选择20至30个基础条件好、示范带动作用强的城市(群),继续开展“中国制造2025”试点示范创建工作,以试点示范推进《中国制造2025》深入实施。

面对国际产业竞争形势、国内经济转型的改革需求,我们认为下一阶段最重要的风口在“智能制造”。2017年智能制造试点正在申报中,值得市场关注。

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下一阶段最重要的风口在“智能制造”

美、德先后于2012年2月、2013年4月推出工业4.0、工业互联网等先进制造业战略计划,其实质即是智能制造。我国为了适应全球经济发展新形势,也适时提出了中国制造2025、互联网+等一系列战略计划,因为智能制造可能成为我国在此次技术创新竞争中实现弯道超车的契机。

第四次工业革命带来的智能制造对我国影响巨大,一是7000-8000万产业就业人群;二是大量制造业产品出口;三是涉及我国军事安防,以上均需要未来的互联网和工业融合的智能制造来实现。如果错失紧跟这一轮工业革命的步伐,对整个国家的发展有较大的影响。

互联网进入工业化第二阶段,未来十年发展方向具有确定性。互联网来到中国,首先进入的是第三产业,迎来“消费互联网”的黄金15年,其间产生了阿里巴巴等重量级企业。现在工业4.0到来,实际上即宣布互联网开始进入工业,这是互联网产业化的第二个时期。

2013年全球的第四次工业革命迎来战略升级,目前中国有450万制造业企业,这些企业在未来10年或20年,至少有20%的企业要转型成自动化、智能化生产,一个数以十万亿计的市场正在缓缓展开。

供给侧改革初现成果,制造业升级正当时。自2016年中央经济工作会议明确提出深化供给侧结构性改革以来,推进“三去一降一补”任务已有实质性进展,产能过剩、库存过大、杠杆偏高、成本高企、短板约束等重大结构性失衡问题均有所破,解,为经济转型升级扫清障碍、蓄积动能。

中国经济注入新动力无外乎两种途径:一是将经济增长由投资导向型逐渐转向消费导向型,目前“消费互联网”已有所发力;二是提升制造业的水平,让制造业重新成为驱动中国经济的核心力量。

过去制造业由于加工贸易和中低端商品加工并不要求技术和创新,中国制造业水平并未随经济总量一同攀升,同时导致大量高附加值产品依赖进口,由于无法输出高附加值产品,我国高端制造业中只有少数领域有企业能够在世界立足。

当下时点,传统资源型工业领域进行供给侧改革已初现成果,此后的经济动能培养将逐步提上重要日程,2017年5月17日国务院召开常务会议,指出下一步深入实施《中国制造2025》,把发展智能制造作为主攻方向。

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产业链及细分行业重点梳理

智能制造体系是基于新一代信息技术,贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节,是先进制造过程、系统与模式的总称。

其中智能制造过程是指通过自动化装备及通信技术实现生产自动化,并能够通过各类数据采集技术,以及应用通信互联手段,将数据连接至智能控制系统,并将数据应用于企业统一管理控制平台,从而提供最优化的生产方案、协同制造和设计、个性化定制,最终实现智能化生产。

智能制造发展需经历自动化、信息化、互联化、智能化四个阶段。智能制造发展需经历不同的阶段,每一阶段都对应着智能制造体系中某一核心环节的不断成熟,分为四个阶段。

分别为自动化(淘汰、改造低自动化水平的设备,制造高自动化水平的智能装备)、信息化(产品、服务由物理到信息网络,智能化元件参与提高产品信息处理能力)、互联化(建设工厂物联网、服务网、数据网、工厂间互联网,装备实现集成)、智能化(通过传感器和机器视觉等技术实现智能监控、决策)。

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2、智能生产方面

3、智能制造服务方面

Tso和Hu从服务科学的视角,研究了智能制造服务。主要包括产品服务和生产性服务,其中产品服务主要针对产品的销售以及售后的安装、维护、回收、客户关系的服务,生产性服务主要包含与生产相关的技术服务、信息服务、金融保险服务及物流服务等。

4、智能管理方面

Choy和Su从管理科学的视角,研究了智能供应链管理、外部环境的智能感知、生产设备的性能预测及智能维护、智能企业管理(人力资源、财务、采购及知识管理等),最终目的是达到企业管理的全方位智能化。

目前国外智能制造研究已经较为成熟。研究内容上涵盖了智能制造研究领域的各方面,呈现出多视角、动态化的趋势,多学科交叉融合;研究方法上已从早期的概念阐述、理论论述等定性研究方法,逐步转向计算仿真、数据调查、案例研究等实验方法和定量分析方法;研究背景上已开始注重不同人文社会环境对智能制造的影响,顺应了智能制造跨学科、跨文化的发展趋势,增强了研究的现实针对性。

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