智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統，它在制造過程中能進行智能活動，諸如分析、推理、判斷、構思和決策等。它包含智能制造技術和智能制造系統，智能制造系統不僅能夠在實踐中不斷地充實知識庫，而且還具有自學習功能，還有搜集與理解環境信息和自身的信息，并進行分析判斷和規劃自身行為的能力。智能制造通過人與智能機器的合作共事，擴大、延伸、部分取代人類專家在制造過程中的腦力勞動，把制造自動化的概念更新，擴展到柔性化、智能化和高度集成化。

中國智能制造行業發展現狀分析

我國已具備發展智能制造的基礎與條件。

一是取得了一大批相關的基礎研究成果，掌握了長期制約我國產業發展的部分智能制造技術，如機器人技術、感知技術、復雜制造系統、智能信息處理技術等。以新型傳感器、智能控制系統、工業機器人、自動化成套生產線為代表的智能制造裝備產業體系初步形成。

二是我國制造業數字化具備一定的基礎。目前規模以上工業企業對數字化工廠普及率已經達到54%，生產線上數控裝備比重已經達到30%。

然而，與發達國家相比我國還有較大差距，體現在以下幾個方面：

一是智能制造基礎理論和技術體系建設滯后

目前，我國主要側重智能制造技術追蹤和技術引進，而基礎研究能力相對不足，對引進技術的消化吸收力度不夠，原始創新匱乏;控制系統、系統軟件等關鍵技術環節薄弱，技術體系不夠完整。

二是我國發展智能制造的數字化基礎較為薄弱

制造業發展整體上還處于機械自動化向數字自動化過渡階段，如果以德國工業4.0作為參照系，比較一致的看法是我國總體上還處于2.0時代，部分企業在向3.0時代邁進。

三是高端軟件產品缺乏

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得到很好普及，但應用于各類復雜產品設計和企業管理的智能化高端軟件產品缺失，在計算機輔助設計、資源計劃軟件、電子商務等關鍵技術領域與發達國家差距依然較大。

四是企業系統集成能力較為薄弱

缺乏像西門子、GE一樣的國際級大型企業。質量和水平不高。

當前，智能制造已成為我國建設制造強國的主攻方向，加快發展智能制造解決方案是推動中國制造邁向高質量發展、形成國際競爭新優勢的必由之路。中國制造企業必須通過數字化轉型提升產品創新與管理能力，提質增效，從而贏得競爭優勢。

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智能制造業九大未來發展趨勢

設備數字化率穩步提升

設備的自動化和數字化是企業實現智能制造的基礎，根據平臺數據結果顯示，設備數字化率達57.98%，24.04%的企業具備自動化物流設備，22.06%的企業在關鍵工序實現質量在線檢測。設備數字化率的提升，有利于企業提升生產制造效率。

設備互聯互通能力持續加強

車間是生產制造信息的重要載體，包含設備、工藝、質量、作業等相關基礎資源，只有通過設備、質量、生產等環節信息采集與追溯，才能真正意義上實現車間各環節的數據互通。根據平臺數據分析結果顯示，企業實現設備聯網和設備數據采集的28.78%，實現生產數據自動采集的達 40.18%，實現質量全流程追溯的僅有16.97%。

生產作業可視化程度有待進一步提高

生產過程的標準化、可視化和智能化是企業智能化改造和智能車間建設的重要目標，也是制約影響智能車間投資效果的關鍵內容。根據平臺數據分析結果顯示，28.43%的企業實現了生產過程可視，30%的企業實現標準化作業文件的自動下發，10.42%的企業應用了高級排產系統。

智能倉儲應用場景逐漸普及

面向原料、半成品、成品倉儲管控環節，依托倉儲物流管理系統或平臺等解決方案，借助于條形碼、二維碼、無線射頻等標識技術，能夠實現自動出入庫、自動運輸、配送過程監控，可有效提高配送效率、降低庫存量。

根據平臺數據分析結果顯示，28.43%的企業應用了基于標識技術的物料管理方式，倉儲管理系統應用率達30%，10.42%的企業實現了基于生產需求的精準配送。

數字化研發設計能力穩步提升

面向產品研發設計環節，依托計算機輔助設計、試驗仿真系統、協同研發系統或平臺，應用基于模型的定義、知識工程等技術，能夠實現產品快速設計、縮短研發周期、降低研發成本，提高研發的效率和質量。

目前數字化研發工具已在企業得到了普遍應用，由2020年的73% 提高至89%，30%的企業應用了數字化設計建模仿真技術，55%的企業實現基于三維模型的設計，32%的企業建立了典型組件和設計知識庫并有效應用。

系統集成與數據互聯仍是高成熟度提升關鍵點

系統集成和數據互聯是企業邁向成熟度三級的關鍵特征。根據平臺數據分析結果顯示，20.77%的企業制定了完整的MES系統集成架構和規范，僅有12.77%的企業能夠實現設計、生產、物流、銷售和服務全業務的集成。企業集成需求旺盛，普遍存在技術水平低、人員能力弱、資金投入大等問題，難以實現互聯互通，或制約企業向高成熟度階段邁進。

目前已有 75% 的企業實現了部門內的數據共享，但在數據分析利用率方面仍處于起步階段，14% 的企業采用了大數據平臺，12%的企業基于模型開展數據分析及應用，驅動生產環節的業務優化，僅有5%的企業實現了智能決策。當前階段，制造業實現基于數據驅動的精準決策仍面臨巨大挑戰。

企業逐漸關注工業知識的積累和沉淀

構建企業知識庫是經驗萃取的過程，是對知識進行有效管理并合理利用的重要手段，通過知識的積累和增值，企業才能夠不斷進行企業管理、產品研發、市場拓展和客戶服務的創新，持續提升企業核心競爭力。

根據平臺數據分析結果顯示，31%的企業注重智能制造領域的技術創新和管理創新，14%的企業已經建立了企業知識庫以及知識管理平臺，對知識進行系統性管理；11%的企業開始積累沉淀專家知識和經驗并將其進行數字化和軟件化，應用到業務活動中，以期減少經驗流失和重復勞作，幫助企業解決經營管理中的復雜問題。

部分企業開始逐步實現綠色低碳制造

我國制造企業早期發展追求迅速擴張生產規模，管理模式較粗放，導致碳排放失控。

一方面是企業生產環境復雜，能耗設備分散，對設備的過載、空載狀況無法進行實時監控，由于設備管理不到位導致能源損耗大。

另一方面是由于不合理的工藝流程會造成工序能耗高，從而導致產生不必要的碳排放。

根據平臺數據分析結果顯示，26%的企業已應用了能源管理平臺，23%的企業實現碳排放統計，10%的企業實現了碳資產閉環管理。

下一步企業將綜合利用能效數據，優化設備運行參數、對傳統工藝進行技術改造、優化生產管理過程，推動低碳生產工藝的創新與應用。

產業鏈供應商數據的集成和管理

企業基于生產、庫存、銷售數據集成，可進行動態安全倉儲分析，精準預測庫存并實施采購決策以滿足生產及銷售的需要，同時降低庫存成本，提高生產資源配置效率，縮短交付周期。

根據平臺數據分析結果顯示，13%的企業實現供應商信息協同，12%的企業自建或使用了供應商協同平臺，6%的企業逐步打造智慧供應鏈。

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