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一、智能制造的定義

2021年是“十四五”的開局之年,未來五年是打造數字經濟優勢,夯實智能制造基礎的重要時期。中央高度重視我國的智能制造行業發展,政府和企業層面紛紛開始謀篇布局,希望通過數智技術提升制造業競爭水平,搶占未來科技和經濟的發展制高點。

根據我國工信部2016年出臺的《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、服務等制造活動各個環節,具有自感知、自決策、自執行、自適應、自學習等特征,旨在提高制造業質量、效益和核心競爭力的先進生產方式。”

二、智能制造發展歷程

歷史上,每一次技術突破都會帶來生產力的飛躍和制造業的巨大變革。18世紀60年代工業1．0階段,蒸汽機技術的發明推動人類進入機械化生產時期,人們通過操控機器代替手工生產,突破了體力上的局限,實現生產效率的大幅提升。19世紀后期工業2．0階段,電力技術驅動工廠大規模生產推動社會生產效率空前提升,人類歷史上第一次解決了供需之間在數量上的矛盾。20世紀70年代工業3．0階段,隨著通訊和計算機技術的發展,制造業進入自動化生產時期。人們通過計算機編程可以遠程操控機器自動化生產,生產效率得到進一步提升。當前我們正在步入工業4．0階段,以5G、人工智能、大數據、云計算、物聯網、區塊鏈等為代表的數智技術逐漸走向成熟,引領制造業再次升級,人與機器之間的交互從體力上的協同升級為腦力(決策)上的協同,從而邁向智能化生產階段。

三、智能制造的核心價值

新冠疫情爆發以來,制造業企業大都經歷了生產中斷、供應鏈斷裂、復工復產的過程,加之全球貿易格局不穩定,供應鏈風險加大,企業運營成本上升而利潤空間不斷受到擠壓,布局以智能制造驅動的制造業數字化轉型成為各大企業的重中之重。對于制造業企業來說,實現智能制造有以下幾點價值:

1．降低成本。例如,通過機器代人或人機協同方式減少人工成本;利用視覺算法等手段提升檢測一致性和穩定性,降低產品不良品率,減少因質量問題造成的經濟損失;依據市場數據反饋合理安排要素投入,減少物料浪費,或施行智能庫存管理來降低倉儲成本等。

2．提質增效。例如,數據驅動代替經驗判斷,全面優化生產流程,改善制造工藝,提高生產效率;科學高效排產,提高設備利用率;集成數智技術提高生產執行精度,確保產品質量。

3．減少能源資源消耗。例如,通過物聯網連接設備可以實時在線監測和控制能源和資源使用情況,提高能源資源利用效率;利用智能化節能減排設備或解決方案替換落后產能和生產工藝,實現綠色生產。

4．提升用戶體驗。例如,數智技術應用打通產業鏈上下游,實現需求端與設計端、制造端的直接對接,對復雜的市場動態進行數據分析和預測,準確把握市場機會,快速進行產品創新,實現敏捷制造和精益生產,響應市場變化和用戶個性化需求;通過在價值鏈各個環節增加與用戶交互節點,鼓勵用戶全程參與產品生產過程,為用戶的最佳體驗不斷迭代產品,提升產品附加價值;基于產品智能化,通過與環境、用戶交互,產品可自動回傳運行和環境數據,通過數據監控和分析,為用戶提供遠程的預防性運維服務。

5．重塑生產方式。數智技術和先進制造技術的融合應用將會帶來生產模式的創新和變革,推動傳統制造企業從大規模生產向定制化生產轉變,企業從單純的制造商向服務端衍生,而價值創造過程也將從傳統單向鏈式過程轉向網絡化協同共創模式。

四、智能制造的核心技術

隨著人工智能、物聯網、大數據分析和云平臺等數字化技術與制造核心環節的融合應用,智能制造轉型及發展隨之邁入了新數字技術使能的自動化、信息化、網絡化、智能化征程,我們稱之為“智能制造新四化”。

1、自動化是智能制造的基礎。制造企業可以利用自動化產線、數控機床、機器人、3D打印等新技術實現生產環節的人機協同以及整個產線、工廠的管控和流程優化,以實現提質增效、精益管控的目標。

2、信息化是智能制造的關鍵。企業自動化程度的提升帶來軟件系統需求的增長,企業借助軟件系統的互聯互通實現端到端數據集成與應用,使生產過程更加透明、可視、可控。此外,制造企業自身的供應鏈愈發復雜、工廠分布從國內走向海外,因此工業軟件和ERP等集成管控解決方案的云端部署或平臺化需求成為信息化新發展方向。

3、網絡化關注于大范圍的制造核心環節的設備、系統、數據的互聯互通。基于物聯網(IOT)、云平臺、5G通信的大范圍數字化連接才能幫助制造企業實現跨業務、跨車間、跨工廠、內外部客戶的協同,并向生態系統集成演進。

4、智能化關注于制造核心環節的智能優化與決策。制造企業通過工業互聯網、人工智能(AI)等新技術實現智能決策、制造核心環節全流程數字孿生,智能生產優化等,最終在智能化領域實現生產制造的自主決策、執行和優化。領先企業圍繞智能化構建其核心工程和生產系統,通過3D仿真、數字孿生技術確保實體機器和軟件系統協調同步,釋放以往未曾發現的成本效率。

五、智能制造的發展現狀

1、基本情況

在智能制造關鍵技術專利情況上,整體來看,長三角、珠三角地區貢獻了許多發明專利推動智能制造技術發展。以數量龐大的工業互聯網與工業機器人的專利為例,多集中于北京、上海、廣東、江蘇、浙江地區。在智能裝備專利分布上,傳統重工業地區如長江三角洲、珠江三角洲地區更具優勢;在工業互聯網專利分布上,珠江三角區的優勢并不明顯。

從區域分布看,國家級智能制造試點項目除廣泛分布于京津、珠三角、長三角地區,山東地區的項目數量最為集聚。非萬億城市中,遼寧、新疆、江西、河北與四川重慶等地區的項目數量持平。

從智能制造工程高校資源分布與人才情況上看,據人社局數據統計,到2025年,智能制造領域人才需求900萬人,人才缺口將達到450萬人。智能制造作為一個系統工程,涉及機械工程、控制科學與工程、計算機科學等多個學科,交叉學科背景的工程師是當下急需人才。在此背景下,多個高校開設智能制造工程專業。被全國高校人工智能與大數據創新聯盟評級為B級以上的高校中,江蘇有11所,山東有7所,天津有6所,位居前三。自動化控制、人工智能等專業突出的傳統理工高校也是國家智能制造領域人才的輸送帶,多集中于北京、西安、南京等地。下圖是中國開設智能制造工程專業高校資源的區域分布。

數據來源:億歐智庫

再看智能制造企業分布及融資情況,智能制造企業多處于成長初期和成熟期。在珠三角地區,上市企業的數量接近甚至超過成長期企業的數量,珠三角智能制造比較發達。自2015年提出中國制造2025戰略以來,一級市場對智能制造版塊的關注熱度久居不下,即使在2020年新冠疫情期間智能制造投資額也在不斷增長。智能制造投融資事件主要集中在北京、長三角、珠三角,從融資金額來看,長三角地區融資總額最高;珠三角地區融資主要集中在深圳。下圖是2015年—2021年全國智能制造企業融資金額(億元)。

數據來源:億歐智庫

2、政府政策

政府對于智能制造行業高度重視,不斷出臺相關政策支持企業進行數字化和智能化轉型。下表為我國近年來關于智能制造的相關政策。

3、不足之處

中國智能制造發展前景向好,但與發達國家相比我國仍存在較大差距,主要體現在以下幾個方面:

(1)關鍵技術、核心零部件/裝備、高端工業軟件受制于人。我國近90%的芯片、70%的工業機器人、80%的高檔數控機床和80%以上的核心工業軟件依賴進口,造成國內制造企業智能化改造成本居高不下,制約我國智能制造的整體進展。以工業軟件為例,我國飛機、船舶、生物醫藥、電子信息制造等重點領域長期依賴國外工業軟件,其中EDA基本被美國Cadence、Mentor和Synopsys壟斷,CAE/CAD主要被美國ANSYS、德國SIMENS、法國DSSimul等把控。

(2)系統集成能力相對不足。我國智能制造系統解決方案供給能力不足,業務形式多是從國外購買機器人整機,再根據不同需求,制訂解決方案,缺少像西門子、GE一樣的具有較強競爭力的系統集成商。

(3)中小制造企業信息化基礎薄弱,難以融入智能化浪潮。中小企業構成我國工業制造主體,由于信息化基礎薄弱、自有資金不足、相關人才匱乏等多方面因素,數字化轉型面臨極大的試錯成本和不可控風險,行業內大中小企業間存在較大的“數字鴻溝”。如果以德國工業4．0為參照系,當前我國制造業整體還處于工業2．0階段,部分企業在向3．0階段邁進。

六、智能制造發展趨勢

1、以數據為驅動的生產柔性化

柔性生產的本質是對資源要素進行快速重構以響應新的制造需求,而智能制造系統將資源要素及其過程狀態轉化為數字化信息,并通過算法優化的方式對這些資源要素進行高效配置,從而實現以數據為驅動的柔性化生產。例如,在產品研發環節,企業實時獲取終端用戶交互數據,通過分析預測實現“以需定產”;在產品制造環節,通過物聯網、傳感器收集全生產過程的實時數據,并整合來自上下游和用戶的數據信息,傳輸到工業互聯網數據平臺,人工智能再依托數據進行智能分析,最終制定出最佳生產方案,并將指令傳遞至制造一線實現柔性化生產。

柔性化生產在消費制造領域的表現尤為明顯,用戶對于個人消費品的個性化定制需求日益增長,通過對下游消費領域的數據收集分析并進行智能化決策,產生與需求高度匹配的生產方案,自下而上逐級傳導,從而帶動整個產業鏈基于數據進行柔性化生產。

2、以平臺為支撐的工業互聯化

越來越多的產業龍頭以及互聯網巨頭企業都在加大工業互聯網投入,除了加快自身數字化轉型外,這些企業通過平臺建設將各自關于智能制造的實踐經驗和能力稟賦開放賦能給同領域的中小企業,以及產業鏈上下游相關主體,形成對整個產業智能化升級的重要支撐。

根據工信部統計數據顯示,目前我國工業互聯網已廣泛應用于鋼鐵、工程機械、航空航天、家電、電力、港口、能源等多個行業,具有一定行業影響力的工業互聯網平臺超過70家,例如徐工信息的Xrea平臺、海爾的COSMOPlat平臺、用友軟件的精智平臺、中國電信的天翼云工業互聯網平臺、阿里云的supET平臺等。這些平臺匯聚共享了設計、生產、物流等通用資源,有效整合了產品研發、生產制造、運營管理和服務等數據資源,面向垂直領域內的中小企業提供“低成本、快部署、易運維和強安全”的輕量化應用,大幅降低使用門檻和智能化改造成本,加快中小企業數字化轉型進程,從而實現平臺上企業間的連接協同和數據共享,推動整體產業智能化升級進程。

3、以用戶為中心的智造服務化

制造業和服務業的融合是智能制造發展的主要趨勢之一。在智能制造視角下,嵌入數智技術的智能化產品,可以感知周邊環境變化,并通過與用戶、環境的不斷交互,向企業平臺自動回傳運行數據和狀態信息,結合智能化分析,企業可實時掌握產品使用情況和用戶需求變化,并及時做出反應,主動為用戶提供高附加值的服務體驗,通過“硬件產品+軟件系統+增值服務”模式來滿足用戶的個性化、多樣化需求,創造全新的價值空間。

七、如何進行智能化轉型

基于領先企業的實踐以及總結的經驗,我們認為應從以下六點對制造業進行智能化轉型:

1、確定價值領域

許多企業的智能制造轉型是盲目跟風,為了智能化而智能化,忽略了智能制造本身的價值創造。企業應首先考慮要通過智能制造實現什么目標、當前業務模式和產品是否要創新,再據此做核心業務流程的再造,最后評估智能制造帶來的新業務模式、新業務流程的價值。智能制造不能一蹴而就,而是一個循序漸進的過程,企業應該識別最需要進行智能化轉型的價值領域,作為試點進行智能化轉型的試驗,待取得一定成果,積累一定經驗后再逐步推廣到全部領域。

2、做好頂層設計

很多企業智能制造轉型失敗的原因就在于沒有做好頂層設計,只注重單點優化,輕視整體價值的提升,不同部門各自為戰,轉型過程缺乏邏輯與協調,造成數據孤島嚴重、設備和系統連通性差,往往投資不小,成效甚微。

3、夯實數字化基礎

智能制造需要企業在生產全過程數字化的基礎上實現智能化,因此需要企業自動化設備和產線、信息系統架構、通信基礎設施、安全保障等方面具備堅實的基礎。例如IOT等基礎網絡建設到位,設備的自動化和開放程度較高,支持多種數據采集手段,可擴展、安全穩定的IT基礎架構,包括信息系統安全和工控系統網絡安全的安全體系等。

4、普及工業軟件及核心應系統

工業軟件將工業關鍵流程與知識通過軟件技術以軟件的形式進行封裝與展示,并通過軟件版本的升級不斷迭代升級工業技術。工業軟件作為工業互聯網中的軟件層,是承上啟下數據利用的關鍵,是智能制造的大腦。

目前,ERP、MES,PLM、先進生產規劃及排程系統(APS)等智能制造必須的核心應用系統并未得到普及。為了加速智能制造進程,當制定了發展規劃、夯實數字化基礎后,制造企業應積極投資于核心應用系統。尤其是在新冠疫情后,制造企業應更加關注管理創新能力提升和供應鏈彈性部署。因此,ERP、PLM、MES、SCM等智能制造核心應用部署應成為企業智能制造建設要務。

5、實現系統互聯與數據集成

目前,制造企業數據孤島、系統割裂導致不同部門之間的數字化對抗情況嚴重,造成企業重復投資,智能制造為企業收入帶來的回報遠低于預期。因此,實現系統互聯互通和數據集成將促進企業的跨業務單元和職能部門進行協作,實現價值最大化和全面智能化。

6、建立持續創新的數字化組織和能力

建立持續創新的體系架構和數字化組織在實現智能制造價值目標中扮演重要角色。智能制造的持續演進需要企業盡可能地提高組織架構的靈活性與響應能力,并充分發揮員工潛能,即建立柔性組織。在柔性組織中,組織將更為扁平,這樣才可以隨著業務需求變化而動態匹配人才生態系統。柔性組織需要在“一把手”的帶領下,激發員工人人參與的積極性,基于業務需求和員工的能力靈活調動以滿足智能制造持續發展的需求。

八、總結與展望

作為一項持續演進、迭代提升的系統性工程,智能制造需要長期堅持,分布實施,既需要政府的謀篇布局,也需要企業腳踏實地。

縱觀我國智能制造的發展,政策層面看來,政府高度重視企業智能化轉型,積極出臺推動政策,不斷完善智能制造發展基礎;行業層面看來,在制造端智能家電、汽車智能座艙、工業機器人、軍用無人機等領域智能化發展已經初具規模;技術層面看,我國在工業互聯網、智能機器人等領域均有眾多專利技術。但同時,我們也應立足于現狀,穩步推進智能制造轉型,充分發揮政府的引導作用和企業的主導作用,企業應該認清價值領域,加強頂層設計,提高數據化基礎,整體而言我國制造業的自動化程度已經達到了比較高的水平,但僅有半數企業能夠達到關鍵業務的數字化,處于從工業2．0向工業3．0的過渡階段,技術上也面臨核心設備,工業軟件受制于人的困境,智能制造標準體系尚未落地,想實現智能制造的突破與發展,實現彎道超車,我國依然有很長的路要走。