智能制造数字化现状

　　智能制造是指不断融合信息化、互联网、大数据、人工智能等最新技术，并将创新技术深入到制造领域，实现生产过程自动化、数字化、网络化和智能化的制造技术。

　　为了改变人们对于中国制造业低成本、低技术含量和低附加值的传统印象，中国制造业正在经历从中低端制造业向高端制造业发展的“关键时期”。在过去的几年中，中国智能制造市场取得了快速发展，据沙利文报告指出，在政策推动下，中国智能制造应用场景持续拓宽，市场规模实现快速增长，预计2026年中国智能制造行业市场规模将达6.4万亿元。中国政府陆续出台《“十四五”智能制造发展规划（征求意见稿）》《关于推动工业互联网加快发展的通知》等智能制造相关政策，大力推进智能制造的发展，在该背景下，中国智能制造应用场景持续拓宽，市场规模实现快速增长。

图：中国智能制造行业市场规模（单位：万亿元）

　　数据来源：沙利文调研报告

　　除了制造环节外，智能制造衍生的数字化管理需求同样吸引着AIoT产业的关注。生产管理数字化是通过信息技术工具，如自动化设备、物联网、人工智能与云计算等技术手段和服务，覆盖了生产计划、生产执行、生产监控、质量控制等多个方面的数字化升级。例如随着数字化时代的来临，生产设备日益大型化、自动化、智能化，特别是设备密集型企业，在生产制程上的生产流程问题也日益增长。现有的各项设备管理制度已远远不能满足日常的生产需要，传统的设备巡检、保养、维修、日常生产运转规范流程，都遭遇了新时代的挑战，很多传统工业生产企业都面临着新的设备管理问题，特别是在车间设备现场管理制度上，更是需要借力新一代信息技术，用数字化的手段，助力新时代的车间设备管理工作，实现企业的提质降本增效。

图：2019-2022 智能制造行业融资额与数量

　　数据来源：迪赛智慧数

　　国内制造业数字化转型已经具备一定的基础，据工信部统计显示，截至2021年12月底，全国工业企业关键工序数控化率、数字化研发设计工具普及率分别达55.3%和74.7%，比2012年分别提高30.7个和25.9个百分点；工业企业经营管理数字化普及率达到70.9%，比“十三五”初期增长16个百分点。

　　据a&s plus调研了解，当前以机器人技术、感知技术、复杂制造系统、智能信息处理技术等代表的技术已经取得了基础研究成果，以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线等典型智能制造装备产业体系已经初步形成。但不可否认的是，在工业软件、数控机床、高端电容电阻、重型燃气轮机等领域，工业基础仍较为薄弱，这些现状是导致中国制造业“大而不强”的原因之一，本质是缺乏核心和关键共性技术。

　　智能制造数字化落地难点剖析

　　业内人士向a&s plus反馈，当前国内智能制造发展面临着技术、资源、人才三大困境，智能制造涉及的技术广泛，投入资源需求大，工业人才稀缺，智能技术与制造产业落地应用仍需不断磨合等问题仍然比较突出。这意味着制造业如果要更好地进行数字化转型，就要从战略层面进行规划和部署，建立清晰的目标和计划，不仅要加强培训和人才队伍建设，提高员工数字化素养和应用能力，还需关注信息安全和数据隐私等数字化存在的问题，确保转型过程的安全性及合规性。

图：智能制造数字化转型难点

　　转型途径不明确

　　面对于大多数中小型制造企业而言，智能制造、工业互联网平台、人工智能、数字工厂、AIoT等概念眼花缭乱，涉及的技术五花八门，这给不少企业带来了不小的困惑，虽然数字化转型是共同的目标，但对于转型的路径及措施，大部分企业并不能给出明确的计划，而技术日新月异，需要持续性的资源投入，对于中小型企业而言，具有较大的风险。

　　数据应用程度低