智能制造

智能制造的概念最早起源于上世紀80年代末，近年來隨著新興產業的發展，不斷推動產業革命的興起，全球的工業發展模式以及競爭格局都在發生巨大改變。隨著經濟全球化的不斷深入，各個國家都紛紛出臺以智能制造為核心的制造業發展戰略，以占據發展高端制造技術和構建新型業態的先機。如美國推出以“工業互聯網”為核心的再工業化戰略布局，德國鄭重推出“工業4.0”高科技戰略計劃，由此可見智能制造已成為各國發展制造業的核心戰略，通過新一代信息技術與制造業的深度融合來加快實現產業轉型升級，增強市場競爭力，力圖在新一輪科技革命的潮流中占據主動權。

德國工業4.0將智能制造定義為在生產過程中使用信息物理技術和互聯網技術使得生產系統處理數據的能力加強，能夠對大量的復雜數據進行監測和感知。其特點是網絡智能化、生產分散化、個性化以及數字化。

美國智能制造領導力聯盟(SMLC)將智能制造定義為在實施過程中使用智能機器的信息分析、推理、判斷和決策等能力，取代生產活動中的腦力勞動。使得生產過程更加柔性化、智能化，最終實現高度集成化。

2015年中國《國家智能制造標準體系建設指南(2015)版》定義智能制造是在生產制造活動中設計，生產，制造等環節應用大數據，物聯網和云計算等新一代信息技術，使生產系統具有自感知、自決策和自執行等先進功能，并以一種高度柔性與集成的方式實施制造過程中的各種活動。

2016年6月，“中國制造2025系列叢書”之《智能制造》以智能制造的本質特征為基礎總結了智能制造的定義：智能制造是一種以新一代信息技術為載體的隨著生產制造環境轉變而動態調整生產系統的過程，它具有面向生產制造全過程的自適應的分析決策與協調控制的優化智能系統。

《智能制造發展規劃(2016-2020年)》中定義智能制造是基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。具體來說，智能制造包含兩層含義。第一是“智能”，包含人工智能、云計算、大數據、物聯網、5G等新一代信息技術與先進制造技術。第二是制造，包含制造業研發、設計、供應鏈、生產、銷售、服務等全價值鏈產業鏈各個環節和人、機、料、法、環、制造過程各個生產要素，以及基于產業鏈協同打造的綠色制造。

智能制造的發展離不開新一代信息技術研發與生產應用的深度結合，智能制造的內涵也會隨著信息技術的發展更替而不斷改變。當前的智能制造主要包含數字化、網絡化、智能化三部分的定義：數字化含義主要指將生產制造的工業信息轉換為數字信息，通過計算機對工業過程進行管理和控制；網絡化含義主要指萬物互聯的過程，即通過信息技術在人和人、人和機器、機器和機器之間建立數據共享的機制，實現生產制造流程的互聯互通；智能化含義主要指提高生產制造流程的自治水平，即通過互聯網、人工智能等新技術實現制造系統的自主控制和決策。隨著新傳輸技術及高端數控機床等智能設備的出現和使用，工業智能軟件不斷升級和普及，智能制造的生產模式已初步構建，近年來工業互聯網、人工智能等新概念的運用，工業大數據時代已經到來，大量的工業數據經過反復運算、迭代，經過信息的不斷鏈接，最終形成了自主化程度非常高的協同制造模式。這種基于工業大數據的制造業智能化發展大大提升了生產制造效率，同時也衍生出了新型的服務模式，在數據共享的生產環境下每個產品的生產流程都可以實現智能化的自主控制，快速靈活地應對市場調整，通過與外部環境及客戶評價的反復交互不斷提升自身的制造水平，并以提高用戶體驗為目標創造更有價值的個性化服務。

(1)自執行：精準執行生產任務，將后臺控制系統產生的決策結果轉換成物理資源實體可執行的指令，并在執行過程運用自適應模型進行優化，實現制造生產的協同優化調度。

(2)自適應：對生產制造過程中的環境和資源狀態進行實時監測，當發生異常和干擾事件時，根據設定好的規則對方案自行調整控制策略，以減少或消除生產擾動造成的影響。

(3)自決策：運用大數據、人工智能算法對獲得的數據進行分析處理，并從中推理獲得新的知識，智能算法針對具體制造需求將任務與資源進行最優匹配。

(4)自感知：靈活運用傳感、物聯網等先進信息技術，實現物理世界的全面互聯互通，打破傳統生產制造過程中的信息孤島問題，制造過程中的物理資源被主動感知并將信息進行集中分析。

(5)智能集成：不僅注重各個子系統的智能化，而且注重整個制造環境的智能集成，將各個子系統整合為一個整體，實現系統整體的智能化

(1)降低綜合成本：降低勞動力需求，減少人工成本；降低產品不良品率，減少因質量問題造成的損失；產融結合，降低信貸成本；減少物料浪費，零庫存降低倉儲費用等。

(2)提質增效：優化生產流程，改善制造工藝，加快生產速度；科學安排生產，提升設備利用率；提高生產執行精度，提升產品質量。

(3)減少資源能源消耗：實時監測、控制資源能源使用情況；淘汰落后產能設備和技術，替代節能減排方案等。

(4)提升用戶體驗：精準捕捉用戶需求，快速推出新品，滿足用戶求新求變；個性化定制需求；提供產品遠程運維服務。

(5)重塑生產方式：推動生產模式從大規模生產向個性化定制生產轉變；從制造向服務端延申，從單鏈條生產向網絡協同生態演進

根據《智能制造行業：智能制造系統全景圖》，典型的智能制造系統由3大部分組成，分別是信息空間、物理空間、通信系統：

(1)信息空間：由數據庫和工業控制軟件兩部分組成，它們共同的特點是，它們的存在和呈現依附于實物(比如說計算機和硬盤)，但它們的變化并不依托于實物的運動。

工業控制軟件：在現階段，主要起到輔助人類梳理信息、做出規劃和決策、并發出指令；

數據庫：一切有效決策必然是基于已知信息，信息、基礎設施和規則，構成了數據庫。?

(2)物理空間：主要是指用于工業加工的設備及其他硬件，多數自動化設備不僅包含執行運動的單元，也包括PLC、傳感器等非運動單元，此二者常集成在設備上，其中PLC負責控制設備的運動，在功能上PLC等是信息空間的一部分；傳感器負責生產過程中的信息采集，功能上是通信系統的一部分。

(3)通信系統：工業4.0和工業3.0相比，最重要的特點之一，就是不僅軟件和設備之間可以進行信息的交流，軟件與軟件之間、硬件與硬件之間，也存在信息的交流。通信系統是信息傳遞和交流所依賴的載體，按照通訊范圍常用的通信方式包括內網、局域網、外網等。通信系統也包括一些硬件的基礎設施，包括路由器、電纜/光纜、信號發生器/接收器等。

內網：僅能實現系統內各單元之間的相互通信；

外網：可實現與系統外(包括市場、其他公司等)的相互通信；

局域網：允許系統訪問外網，但不允許外網訪問系統。

信息空間+物理空間+通信系統=完整的CPS系統

《智能制造發展規劃(2016-2020年)》明確了智能制造的發展目標。

2025年前，推進智能制造發展實施“兩步走”戰略：第一步，到2020年，智能制造發展基礎和支撐能力明顯增強，傳統制造業重點領域基本實現數字化制造，有條件、有基礎的重點產業智能轉型取得明顯進展；第二步，到2025年，智能制造支撐體系基本建立，重點產業初步實現智能轉型。

由于我國制造業發展水平參差不齊，有的處于2.0階段，有的處于3.0階段，有的在走向4.o階段。我國實現智能制造必須2.0、3.0、4.0并行發展，既要在改造傳統制造方面“補課”，又要在綠色制造、智能升級方面“加課”。對于制造企業而言，應著手于完成傳統生產裝備網絡化和智能化的升級改造，以及生產制造工藝數字化和生產過程信息化的升級改造。對于裝備供應商和系統集成商，應加快實現安全可控的智能裝備與工業軟件的開發和應用，以及提供智能制造頂層設計與全系統集成服務。鑒于此2020年前，我們的發展目標是：

(1)推進傳統制造業重點領域基本實現數字化制造；

(2)在有條件、有基礎的重點產業，建立智能轉型的試點示范企業。

為深入貫徹落實《中國制造2025》，加快實施智能制造工程。工業和信息化部于2015年4月制定“智能制造試點示范2015專項行動實施方案”，并確定首批46家智能制造試點示范單位。這46家試點示范單位分為以下六類：以智能工廠為代表的流程制造試點示范；以數字化車間為代表的離散制造試點示范；以信息技術深度嵌入為代表的智能裝備和產品試點示范；以個性化定制、網絡協同開發、電子商務為代表的智能制造新業態新模式試點示范；以物流信息化、能源管理智慧化為代表的智能化管理試點示范；以在線監測、遠程診斷與云服務為代表的智能服務試點示范；

2016年4月，再次制定“智能制造試點示范2016專項行動實施方案”，并確定63家智能制造試點示范單位。這63家試點示范單位分為以下五類：離散型智能制造試點示范、流程型智能制造試點示范、網絡協同制造試點示范、大規模個性化定制試點示范、遠程運維服務試點示范

通過2兩年試點示范企業實施效果匯總測算，各指標平均變化情況如下(簡稱兩提升、三降低)：

兩提：生產效率提高25%；能源利用率提高7%；

三降：運營成本降低20%；產品研發周期縮短29%；產品不良率降低20%；

從試點企業統計情況看，國產軟件主要集中于經營管理、物流倉儲與生產工藝結合比較緊密的領域，而MES、PLM、三維設計、虛擬仿真、控制系統、操作系統、數據庫等軟件仍以國外為主。工業軟件的國產化仍然是需要大力支持和發展的方向。

八月瓜創新研究院發布了《全球智能制造企業科技創新百強報告》報告根據智能制造產業科技創新指數指標體系，以2015-2019年全球專利信息為基礎數據源，結合相關國家或地區經濟發展水平，對近5年全球智能制造產業5萬余家科技創新企業的科技創新水平進行了量化評測，遴選出全球智能制造企業科技創新百強，具體名單如下所示:

目前各主要制造業大國都已將智能制造作為未來制造業發展的重要趨勢，美國早在2011年就提出工業互聯網戰略，并在2018年10月5日發布了最新《先進制造業美國領導力戰略》報告，其提出的發展的首要目標就是打造未來的智能制造系統，包括先進工業機器人、智能與數字制造、人工智能基礎設施、制造業的網絡安全。德國提出了著名的工業4.0發展戰略。日本最近的《日本制造業白皮書(2018)》中跟前幾年有重大的不同，那就是日本政府已經意識到，我們所處的時代是一個“非連續創新”的階段，強調了“互聯工業”的重要性。中國2015年提出了“中國制造2025戰略”，重點也是將智能化制造作為今后發展的主線，并于2016年出臺了《智能制造發展規劃》。

《智能制造2025》提出智能制造發展的十大重點領域分別是新一代信息技術產業、農機裝備、生物醫藥及高性能醫療器械、高檔數控機床和機器人、電力裝備、先進軌道交通設備、海洋工程裝備及技術船舶、航空航天裝備、節能與新能源汽車等。

廣東：《2025制造業全面進入智能化制造階段》到2025年：全省制造業全面進入智能化制造階段，基本建成制造強省。制造業水平顯著提升，規模以上工業全員勞動生產率提升至25萬元/人。自主創新能力明顯提升，規模以上工業企業研發投入占主營業務收入的比重達到1.7%以上，安全可控的智能技術產品配套能力和信息化服務能力明顯增強。信息化與工業化深度融合，規模以上工業企業信息技術集成應用達到國內領先水平，制造業質量競爭力指數達到86.5。

上海：《制造業轉型升級發展規劃》大力推廣智能制造應用新模式，建立智能制造應用新機制，到2020年，力爭把上海打造成為全國智能制造應用的高地、核心技術的策源地以及系統解決方案的輸出地。

江蘇《關于進一步加快智能制造發展的意見》目標到2020年，全省建成1000家智能車間，創建50家左右省級智能制造示范工廠，試點創建10家左右省級智能制造示范區。

重慶：《發展智能制造實施方案》到2022年，全市智能制造進一步發展，累計推動5000家企業實施智能化改造，建設10個具備國內較強競爭力的工業互聯網平臺、50個智能工廠、500個數字化車間，創建25個行業級智能制造標桿企業，建設12個智能制造示范園區，基本建成覆蓋重點行業的工業互聯網生態體系，84%以上規模工業企業邁入數字化制造階段，64%以上規模工業企業邁入數字化網絡化制造階段，“兩化”融合發展水平指數達到62，智能制造關聯產業產值突破400億元。

山東：《加速企業智能化轉型》到2022年，山東省傳統產業企業數字化研發設計工具普及率要達到72%以上，規模以上工業企業關鍵工序數控化率達到57%以上，萬人機器人數量將達到200臺以上，山東省制造業數字化、智能化水平在國內位居前列；智能制造試點示范項目實施前后企業運營成本降低20%，產品研制周期縮短20%，生產效率提高20%，能源利用率提高13%，產品不良品率要大幅度降低

安徽：《新一代人工智能產業發展規劃》到2020年，人工智能產業規模超過150億元，帶動相關產業規模達到1000億元。到2025年，人工智能產業規模達到500億元，帶動相關產業規模達到4500億元。到2030年，人工智能產業規模達到1500億元，帶動相關產業規模達到1萬億元。

參考資料：

商湯：智能制造白皮書（2021）（40頁）.pdf

八月瓜創新研究院：全球智能制造企業科技創新百強報告（81頁）.pdf

賽迪智庫：智能制造政策白皮書（35頁）.pdf

【研報】智能制造行業：智能制造系統全景圖-20200224[33頁].pdf

Lenovo：2020智能制造白皮書（129頁）.pdf

甲子光年：智能制造行業MES產品研究：建設智能工廠實現智造推動生產過程管理數字化（38頁）.pdf

億歐智庫：工業富聯燈塔工廠白皮書智能制造里程碑__燈塔工廠引領中國制造轉型升級（59頁）.pdf

中智咨詢：2020智能制造技術與技能人才發展與激勵調研（42頁）.pdf