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當前，智能制造已成為推動制造業(yè)轉型升級、加快制造業(yè)高質量發(fā)展的重要抓手。

經(jīng)過多年培育，我國智能制造發(fā)展已從初期的理念普及、試點示范階段進入到當前深化應用、全面推廣階段，形成了試點示范引領、供需兩端發(fā)力、線面復制推廣、多方協(xié)同推進的良好局面。

智能制造是智能技術與制造技術的融合，是運用智能技術來解決制造的問題。智能制造是對復雜裝備、復雜產品，在全生命周期中加工、裝備等環(huán)節(jié)的制造活動，并進行知識學習、信息感知與分析、智能決策與執(zhí)行，實現(xiàn)制造過程、制造系統(tǒng)與制造裝備的知識推理、動態(tài)傳感與自主決策。

目前，累計有數(shù)萬家企業(yè)通過“智能制造評估評價公共服務平臺”（以下簡稱平臺）完成智能制造能力成熟度自診斷、自對標，為企業(yè)了解自身智能制造能力水平、行業(yè)主管部門全面掌握智能制造發(fā)展現(xiàn)狀提供了有效支撐。

基于平臺的數(shù)據(jù)支撐，分析得出以下八大智能制造發(fā)展趨勢，僅供參考。

01

聚焦智能制造遠景目標

擘畫發(fā)展藍圖

制造企業(yè)已深刻意識到智能制造是提升核心競爭力的關鍵，并逐步將智能制造細化到企業(yè)的戰(zhàn)略舉措中。目前已有85%的企業(yè)具備智能制造發(fā)展愿景，49%的企業(yè)制定了智能制造發(fā)展規(guī)劃，28%的企業(yè)在戰(zhàn)略執(zhí)行過程中定期開展評測與監(jiān)控，并根據(jù)評測結果對智能制造戰(zhàn)略進行優(yōu)化和調整。

02

提升設備數(shù)字化和網(wǎng)絡化能力

夯實智能制造基礎

設備的數(shù)字化和網(wǎng)絡化是智能制造的基礎，根據(jù)平臺結果分析，截至目前企業(yè)設備的數(shù)字化水平已有明顯改進，設備數(shù)字化率達到50%，完成設備聯(lián)網(wǎng)和設備運行數(shù)據(jù)采集的達到23%，實現(xiàn)設備遠程監(jiān)控的達到24%，開始探索設備預測性維護的達到14%。

03

加強資源庫和知識庫建設

扎實推進數(shù)字化設計

數(shù)字化設計是實現(xiàn)智能制造的關鍵基礎技術，是制造業(yè)提升智能制造能力水平的關鍵方面，目前已從傳統(tǒng)二維設計，轉變?yōu)榛谥R庫的參數(shù)化/模塊化、模型化設計。

目前已有48%的企業(yè)開展了計算機輔助設計，25%的企業(yè)開展了數(shù)字化建模仿真，48%和39%的企業(yè)應用PDM/CAPP對產品設計和工藝設計數(shù)據(jù)進行結構化管理與歸檔，25%的企業(yè)在設計過程中建立了典型組件和設計知識庫。數(shù)字化設計和制造的普及有助于企業(yè)適應外部環(huán)境技術動態(tài)性以及響應外部市場需求不確定性。

04

著力推進生產過程智能化

建設智能化車間

智能車間是落實智能化改造的重要載體，是制造業(yè)實現(xiàn)智能化轉型升級的基礎。根據(jù)平臺結果分析，40%的車間可實現(xiàn)作業(yè)指導、加工程序、工藝參數(shù)等工藝文件的遠程下達，23%的車間實現(xiàn)了生產信息的可視化與數(shù)據(jù)統(tǒng)計，29%的車間實現(xiàn)了設備的信息化管理。

05

關注在線質量管控

提升產品品質可靠性

質量控制的能力與水平成為衡量企業(yè)智能制造能力水平的重要指標和關鍵要素。通過實現(xiàn)工序狀態(tài)的在線檢測，借助于數(shù)理統(tǒng)計方法的過程控制系統(tǒng)，把產品的質量控制從“事后檢驗”演變?yōu)椤笆虑翱刂啤?，做到預防為主，防檢結合，可達到全面質量管理的目的。

根據(jù)平臺結果分析，43%的企業(yè)具備過程質量控制方法和技術，24%的企業(yè)具備自動化在線檢測設備，實現(xiàn)對過程質量的在線檢測和檢測結果判定，僅9%的企業(yè)可以實現(xiàn)包括原材料、在制品、成品的全流程質量追溯。

06

加強集成技術深度應用

消除信息孤島

集成技術的應用及效果是企業(yè)邁進成熟度三級的關鍵核心，促進企業(yè)實現(xiàn)各業(yè)務、信息等的互聯(lián)與互通操作，最后達到信息流、數(shù)據(jù)流無縫傳遞的狀態(tài)。

根據(jù)數(shù)據(jù)分析結果顯示，目前70%的企業(yè)完成了設備、系統(tǒng)間的集成需求與規(guī)劃，24%的企業(yè)初步實現(xiàn)了物聯(lián)網(wǎng)與信息系統(tǒng)的融合，19%的企業(yè)具備完整的系統(tǒng)集成架構和技術規(guī)范，12%的企業(yè)實現(xiàn)了設計、生產、物流、銷售和服務全業(yè)務活動的集成。

07

基于模型驅動精準決策和業(yè)務優(yōu)化

提升數(shù)據(jù)分析利用率

隨著新一代信息技術在制造業(yè)的深度應用，生產制造過程數(shù)據(jù)倍增，系統(tǒng)地挖掘分析生產制造數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉化為知識、知識轉化為決策，基于數(shù)據(jù)驅動的制造是實現(xiàn)智能化的必要前提。

目前已有70%的企業(yè)可實現(xiàn)數(shù)據(jù)在企業(yè)內部的共享，31%的企業(yè)可實現(xiàn)數(shù)據(jù)的跨業(yè)務共享，16%的企業(yè)建立了企業(yè)級大數(shù)據(jù)平臺，13%的企業(yè)基于模型分析和應用數(shù)據(jù)，驅動生產環(huán)節(jié)的業(yè)務優(yōu)化。

08

加快智能制造人才培養(yǎng)

支撐產業(yè)發(fā)展

根據(jù)人力資源和社會保障部的數(shù)據(jù)分析預測，2025年，智能制造人才需求將到達900萬人，人才缺口預計450萬人。僅有12%的企業(yè)建立了統(tǒng)一的知識管理平臺和知識庫，12%的企業(yè)開始積累沉淀專家知識和經(jīng)驗并將其進行數(shù)字化和代碼化，以幫助企業(yè)解決運營管理中遇到的復雜問題。