智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）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，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。它包含智能制造技术和智能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。智能制造通过人与智能机器的合作共事，扩大、延伸、部分取代人类专家在制造过程中的脑力劳动，把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。

1、中国智能制造行业发展现状分析

我国已具备发展智能制造的基础与条件。

一是取得了一大批相关的基础研究成果，掌握了长期制约我国产业发展的部分智能制造技术，如机器人技术、感知技术、复杂制造系统、智能信息处理技术等。以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的智能制造装备产业体系初步形成。

二是我国制造业数字化具备一定的基础。目前规模以上工业企业对数字化工厂普及率已经达到54%，生产线上数控装备比重已经达到30%。

然而，与发达国家相比我国还有较大差距，体现在以下几个方面：

（1）智能制造基础理论和技术体系建设滞后

目前，我国主要侧重智能制造技术追踪和技术引进，而基础研究能力相对不足，对引进技术的消化吸收力度不够，原始创新匮乏;控制系统、系统软件等关键技术环节薄弱，技术体系不够完整。

（2）我国发展智能制造的数字化基础较为薄弱

制造业发展整体上还处于机械自动化向数字自动化过渡阶段，如果以德国工业4.0作为参照系，比较一致的看法是我国总体上还处于2.0时代，部分企业在向3.0时代迈进。

（3）高端软件产品缺乏

我国制造业的“两化”融合程度相对较低，低端CAD软件和企业管理软件得到很好普及，但应用于各类复杂产品设计和企业管理的智能化高端软件产品缺失，在计算机辅助设计、资源计划软件、电子商务等关键技术领域与发达国家差距依然较大。

当前，智能制造已成为我国建设制造强国的主攻方向，加快发展智能制造解决方案是推动中国制造迈向高质量发展、形成国际竞争新优势的必由之路。中国制造企业必须通过数字化转型提升产品创新与管理能力，提质增效，从而赢得竞争优势。

2、智能制造业九大未来发展趋势

（1）设备数字化率稳步提升

设备的自动化和数字化是企业实现智能制造的基础，根据平台数据结果显示，设备数字化率达57.98%，24.04%的企业具备自动化物流设备，22.06%的企业在关键工序实现质量在线检测。设备数字化率的提升，有利于企业提升生产制造效率。

（2）设备互联互通能力持续加强

车间是生产制造信息的重要载体，包含设备、工艺、质量、作业等相关基础资源，只有通过设备、质量、生产等环节信息采集与追溯，才能真正意义上实现车间各环节的数据互通。根据平台数据分析结果显示，企业实现设备联网和设备数据采集的28.78%，实现生产数据自动采集的达 40.18%，实现质量全流程追溯的仅有16.97%。

（3）生产作业可视化程度有待进一步提高

生产过程的标准化、可视化和智能化是企业智能化改造和智能车间建设的重要目标，也是制约影响智能车间投资效果的关键内容。根据平台数据分析结果显示，28.43%的企业实现了生产过程可视，30%的企业实现标准化作业文件的自动下发，10.42%的企业应用了高级排产系统。

（4）智能仓储应用场景逐渐普及

面向原料、半成品、成品仓储管控环节，依托仓储物流管理系统或平台等解决方案，借助于条形码、二维码、无线射频等标识技术，能够实现自动出入库、自动运输、配送过程监控，可有效提高配送效率、降低库存量。

根据平台数据分析结果显示，28.43%的企业应用了基于标识技术的物料管理方式，仓储管理系统应用率达30%，10.42%的企业实现了基于生产需求的精准配送。

（5）数字化研发设计能力稳步提升

面向产品研发设计环节，依托计算机辅助设计、试验仿真系统、协同研发系统或平台，应用基于模型的定义、知识工程等技术，能够实现产品快速设计、缩短研发周期、降低研发成本，提高研发的效率和质量。

目前数字化研发工具已在企业得到了普遍应用，由2020年的73% 提高至89%，30%的企业应用了数字化设计建模仿真技术，55%的企业实现基于三维模型的设计，32%的企业建立了典型组件和设计知识库并有效应用。

（6）系统集成与数据互联仍是高成熟度提升关键点

系统集成和数据互联是企业迈向成熟度三级的关键特征。根据平台数据分析结果显示，20.77%的企业制定了完整的MES系统集成架构和规范，仅有12.77%的企业能够实现设计、生产、物流、销售和服务全业务的集成。企业集成需求旺盛，普遍存在技术水平低、人员能力弱、资金投入大等问题，难以实现互联互通，或制约企业向高成熟度阶段迈进。

目前已有 75% 的企业实现了部门内的数据共享，但在数据分析利用率方面仍处于起步阶段，14% 的企业采用了大数据平台，12%的企业基于模型开展数据分析及应用，驱动生产环节的业务优化，仅有5%的企业实现了智能决策。当前阶段，制造业实现基于数据驱动的精准决策仍面临巨大挑战。

（7）企业逐渐关注工业知识的积累和沉淀

构建企业知识库是经验萃取的过程，是对知识进行有效管理并合理利用的重要手段，通过知识的积累和增值，企业才能够不断进行企业管理、产品研发、市场拓展和客户服务的创新，持续提升企业核心竞争力。

根据平台数据分析结果显示，31%的企业注重智能制造领域的技术创新和管理创新，14%的企业已经建立了企业知识库以及知识管理平台，对知识进行系统性管理；11%的企业开始积累沉淀专家知识和经验并将其进行数字化和软件化，应用到业务活动中，以期减少经验流失和重复劳作，帮助企业解决经营管理中的复杂问题。

（8）部分企业开始逐步实现绿色低碳制造

我国制造企业早期发展追求迅速扩张生产规模，管理模式较粗放，导致碳排放失控。

一方面是企业生产环境复杂，能耗设备分散，对设备的过载、空载状况无法进行实时监控，由于设备管理不到位导致能源损耗大。

另一方面是由于不合理的工艺流程会造成工序能耗高，从而导致产生不必要的碳排放。

根据平台数据分析结果显示，26%的企业已应用了能源管理平台，23%的企业实现碳排放统计，10%的企业实现了碳资产闭环管理。

下一步企业将综合利用能效数据，优化设备运行参数、对传统工艺进行技术改造、优化生产管理过程，推动低碳生产工艺的创新与应用。

（9）产业链供应商数据的集成和管理

企业基于生产、库存、销售数据集成，可进行动态安全仓储分析，精准预测库存并实施采购决策以满足生产及销售的需要，同时降低库存成本，提高生产资源配置效率，缩短交付周期。

根据平台数据分析结果显示，13%的企业实现供应商信息协同，12%的企业自建或使用了供应商协同平台，6%的企业逐步打造智慧供应链。

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