2021中国智能制造发展趋势分析

中国的经济发展已由飞速增长阶段逐步转入高质量发展阶段，政府更加关注于优化经济结构、转换增长动力。制造业是供给侧结构性改革的主要领域,尽管制造业增加值在全国GDP总量中的比重呈下降态势,但以制造业为代表的实体经济才是中国经济高质量发展的核心支撑力量。提高质量效益、转变生产方式是中国制造业必须要解决的问题，而发展智能制造正是中国制造由大到强的必由之路。
智能制造是一种可以让企业在研发、生产、管理、服务等方面变得更加“聪明”的方法,我们可以把制造智能化理解为企业在引入数控机床、机器人等生产设备并实现生产自动化的基础上,再搭建一套精密的“神经系统”。智能  “神经系统”以ERP、MES等管理软件组成中枢神经,以传感器、嵌入式芯片、RFID标签、条码等组件为神经元，以PLC为链接控制神经元的突触,以现场总线、工业以太网、NB-IoT等通信技术为神经纤维。企业能够借助完善的“神经系统”感知环境、获取信息、传递指令，以此实现科学决策、智能设计、合理排产，提升设备使用率，监控设备状态，指导设备运行，让自动化生产设备如臂使指。
《中国制造2025》明确指明智能制造已成为我国现代先进制造业新的发展方向。在国家政策推动，制造业技术转型升级等背景下，中国智能制造产业发展迅速，伴随着技术的逐渐完善，应用产业的不断拓展，市场规模将持续增长，预计2021年市场规模将超2.27万亿元。智能制造行业作为中国制造业的主要驱动力之一，利好政策的不断出台，行业将持续稳定增长，在中国制造业中所起到的地位将会越来越重要。根据研究总结2021年中国智能制造将呈现以下几大发展趋势：
1、创新的人机界面，更好的助力工业物联网预测性维护。
计算机屏幕，甚至是更原始的显示器仍然在工业领域占主导地位，但这种情况正在改变。在查看设备组件时，增强现实应用可以提供更有价值的反馈，并为员工提供有关制造设备的物联网衍生信息，使公司能够更好地进行管理与维护；虚拟现实也可以使用更传统的技术为工作人员提供强大的可视化功能。VR和AR通常针对特定任务量身定制，随着头戴设备和智能眼镜的普及与价格下降，这些技术将更受欢迎，特别是在工业环境中。多年来，预测性维护在工业环境中一直扮演着日益重要的角色，物联网组件的持续增长也提供了比以前更多的信息。结合机器学习和其他人工智能工具，现代工业软件比过去凭借个人经验判断确定何时需要更换设备部件更加有效。与其他技术不同，预测性维护的好处很容易计算。作为一种工业物联网技术，预测性维护一定会成为未来工业管理人员的优秀助手。
2、工业互联网浪潮再起，深化发展更应重视生态协作。
2020年，工业互联网浪潮再起，但并不意味着产业发展已经成熟。工业互联网产业要发展就必须破除细分行业平台重复建设的问题，与其都试图打造自己的"生态"，不如发挥各自优势，共同打造一个真正开放、健康并基于行业标准的工业互联网生态系统，汇聚领域内的厂商、技术和人才，在相互协作，互惠互利的基础上，聚焦行业，做深做透，推动行业可持续发展。
3、国产工业软件迎来发展春天，任重道远。
随着我国持续加大支持国产工业软件发展力度，为工业软件企业发展提供优质环境和成长沃土，国产工业软件正迎来发展壮大的春天。2020年，国家大力支持三维CAD、CAE、EDA等领域的工业基础软件研发，同时各类管理软件厂商加速向云服务商转型。我国工业软件产业的发展需要开放的心态、长期的战略、科学的态度、市场的机制和创新的组织模式，打造自身独特优势，实现工业软件产业的健康快速发展。
4、推进智能制造精益先行。
企业智能工厂建设包含透明工厂、互联工厂、精益工厂、绿色工厂以及数字化工厂五个维度，但不少企业在建设智能工厂时仅着眼于应用工业机器人与智能装备，实现设备联网以及建设自动化的产线与车间，而忽略了推进精益生产。对于企业而言，精益生产是实现智能制造的基础，而智能制造为企业实现精益生产提供支撑，在企业推进智能制造与智能工厂建设的过程中，需做到精益先行。
5、智能物流装备应用跨越式发展。
智能制造时代，我国制造企业加快了自动化和智能化转型升级的步伐。智能物流是实现智能制造的核心与关键，而智能物流装备又是智能物流的基础。在经济新常态和产业升级的背景下，智能物流装备的优势逐渐显现，在工业制造领域应用日趋广泛。随着各种叠加的时代机遇以及鼓励政策的出台，2020年迎来了AGV、AMR等智能物流装备应用的跨越式发展。
6、需求导向将指引工业人工智能从理想走入现实。
一方面，人工智能技术在制造业的应用重点在于工业智能产品或具体工业痛点的解决方案。另一方面，相较于“锦上添花”的工业智能产品，“雪中送炭”的技术更容易被制造业企业接受。比如，基于机器视觉的表面质量检测技术帮助提升产品质量；或用基于知识图谱的智能CAD来提高生产效率；又或者用基于人工智能的能源分配来降低生产成本。
7、工业大数据将成为智能制造发展的核心。
在工业大数据发展过程中，安全性将成为企业智能化升级决策的重要依据。例如，工业核心数据、关键技术专利等数字化资产对企业的价值正在加速提升；降低数据安全隐患、提升系统安全和数据安全成为企业数字化改造升级中愈加重要的参考指标；增加厂区生产安全、过程安全迫在眉睫。更及时的边缘计算，物联网组件收集的大量数据可能令人咋舌，而物联网应用程序中的瓶颈之一就是确保系统能够实时监控必要的信息。因此，物联网运营的一个强大组件将依赖于边缘计算设备，这些设备可在数据被发送到更集中的服务器之前收集、处理并分析数据。虽然服务器或场外云解决方案的投资将继续增加，但边缘设备将在未来得到重大投资，并缓解当今工业环境中常见的一些处理压力。
8、基于大数据的工业智能将带来更多服务型应用场景。
目前我国正在快速形成的基于工业数据的故障诊断及预测性维护就是典型的服务型应用场景。这种服务场景通过对生产线的监测和历史数据进行处理并存储后，进行基于人工智能的预测性分析，对企业给出维护建议并对生产进行实时预警。新业态、新模式在试点城市快速涌现。以海尔COSMO、树根互联、航天云网为代表的工业互联网平台迅速发展，工业机器人、无人机、信息智能硬件、智能网联汽车等新动能快速发展。在新松“机器人智能工厂”，企业生产效率提高200%，新的工厂模式仅需三个月即可完成快速复制，能有效提升国产高端机器人产能。
9、网络安全投资愈发重要。
在早期阶段，物联网在执行任务的过程中时常会出现杂乱无章的情况。同时，对于许多公司而言，安全设备并不被视为重中之重。现在这种情况正在改变，那些即将或已经投资物联网的公司正在越来越多地采取措施确保新的投资免受网络攻击。这种改变的部分原因是因为现在的网络攻击越来越猖獗，越来越有利可图，而安全防范较低的工业设备尤其诱人。制造业公司面临的挑战之一就是确保他们使用正确的安全条例并确保所有操作的合规性，因为没有一步到位的解决方案可以100%保护设备免受攻击者的“入侵”。
10、数字孪生技术从概念走向实际应用。
作为改变未来世界的热门技术之一，数字孪生正从概念阶段走向实际应用阶段，驱动制造企业进入数字化和智能化时代。但是，当前关于数字孪生还存在很多认识误区。因此，企业在推进数字孪生时，应当先深入研究数字孪生的理念、产品和解决方案，并结合企业自身的特点和实际需求，找到应用数字孪生的突破口，然后在此基础上制定企业的数字孪生应用规划。
未来，我国智能制造装备呈现出自动化、集成化、信息化、绿色化的发展趋势。自动化体现在装备能根据用户要求完成制造过程的自动化，并对制造对象和制造环境具有高度适应性，实现制造过程的优化；集成化体现在生产工艺技术、硬件、软件与应用技术的集成及设备的成套及纳米、新能源等跨学科高技术的集成，从而使设备不断升级；信息化体现在将传感技术、计算机技术、软件技术“嵌入”装备中，实现装备的性能提升和“智能”；最后绿色化主要体现在从设计、制造、包装、运输、使用到报废处理的全生命周期中，对环境负面影响极小，使企业经济效益和社会效益协调优化。