賽迪（上海）先進製造業研究院近期對我國智慧製造業發展現狀開展的調研顯示，我國智慧製造産業進入洗牌期並呈現十大新趨勢。專家認為，國家産業扶持及企業發展需準確把握新的發展趨勢，推動智慧製造發展，進而帶動産業結構整體轉型升級。

 

新業態新技術快速涌現

 

智慧製造發展前景廣闊

 

賽迪（上海）先進製造業研究院執行院長董凱説，智慧製造發展進入洗牌期，主要表現是工業機器人産業和數控機床行業告別高增長階段。儘管産業增速有所回落，但在國家政策的支持下，智慧製造領域的發展前景依然被業界看好，呈現十大新趨勢。

 

趨勢一：需求導向、痛點聚焦將指引工業人工智能從理想走入現實。專家們分析認為，要實現這一目標，一方面，人工智能技術在製造業的應用重點在於工業智慧産品或具體工業痛點的解決方案。另一方面，相較于“錦上添花”的工業智慧産品，“雪中送炭”的技術更容易被製造業企業接受。比如，基於機器視覺的表面品質檢測技術幫助提升産品品質；或用基於知識圖譜的智慧CAD來提高生産效率；又或者用基於人工智能的能源分配來降低生産成本。

 

在福建泉州、浙江寧波、湖北武漢等城市，無論是傳統的石化行業還是紡織服裝行業，都發生了可喜的變化。泉州華寶鞋業公司智慧改造後，減少用工70%以上，提高産能1.25倍；江蘇勝利精密公司三年來完成20多條生産線的智慧化改造，一線工人減少70%，效率和産出提升超過30%，智慧化和數字化為傳統産業快速賦能。

 

趨勢二：工業大數據將成為智慧製造和工業互聯網發展的核心。專家認為，在工業大數據發展過程中，安全性將成為企業智慧化升級決策的重要依據。例如，工業核心數據、關鍵技術專利等數字化資産對企業的價值正在加速提升；降低數據安全隱患、提升系統安全和數據安全成為企業數字化改造升級中愈加重要的參考指標；增加廠區生産安全、過程安全迫在眉睫。

 

趨勢三：基於大數據的工業智慧將帶來更多服務型應用場景。董凱舉例説，正在快速形成的基於工業數據的故障診斷及預測性維護就是典型的服務型應用場景。這種服務場景通過對生産線的監測和歷史數據進行處理並存儲後，進行基於人工智能的預測性分析，對企業給出維護建議並對生産進行實時預警。

 

新業態、新模式在試點城市快速涌現。以海爾COSMO、樹根互聯、航天雲網為代表的工業互聯網平臺迅速發展，工業機器人、無人機、信息智慧硬體、智慧網聯汽車等新動能快速發展。在新松“機器人智慧工廠”，企業生産效率提高200%，新的工廠模式僅需三個月即可完成快速複製，能有效提升國産高端機器人産能。

 

趨勢四：設備狀態智慧管理系統將成為遠程運維的新模式，將形成以數據為核心，從智慧採集、智慧分析、智慧診斷、智慧排産、自動委託、推送方案、遠程支持到智慧檢驗，再進入新一輪智慧採集的閉環運行模式。

 

趨勢五：工業區塊鏈將服務於數據安全及分佈式智慧生産網絡。董凱認為，去年10月，中央政治局第十八次集體學習強調要把區塊鏈作為核心技術自主創新的重要突破口。這為工業區塊鏈的發展營造了有利的政策環境。運用工業區塊鏈技術，有望突破工業互聯網“工業數據安全”與“企業盈利模式”兩大瓶頸。一方面，工業區塊鏈技術可以為工廠提供不同安全等級的區塊鏈加密服務，對工廠間的重要數據進行無仲介傳遞，保障各重要生産數據的加密安全；另一方面，隨著工業區塊鏈技術應用，將形成分佈式智慧生産網絡，以終端客戶需求為主導，促進工業的服務化轉型。通過集成化與智慧化生産，提高企業效率。通過標準化與網絡化生産，降低企業生産成本。

 

趨勢六：協作機器人將成為工業機器人的主流發展方向。專家認為，人機協作將成為工業生産的重要模式。2019年的上海工博會上，丹麥的UR公司、日本發那科、川崎、德國庫卡等國際領先機器人企業在現場首發最新協作機器人産品；國産企業如新松、埃夫特、節卡、珞石、邀博等也發佈了自己的協作機器人。2019年，在世界機器人大會、上海工博會及世界智慧製造大會上，協作機器人受到國內外廠商大力追捧，未來前景可期。

 

趨勢七：基於演算法的工業智慧平臺將成為應用場景的重要基石。專家分析認為，不同工業行業有各自獨特的行業門檻，每個工業場景在不同行業、不同企業中的需求差異較大。人工智能與製造業深度融合的路徑就是將信息技術與工業場景應用端結合。將核心工藝模型化、演算法化、代碼化的工業智慧演算法平臺面向工業場景，可以為底層應用提供便捷的開發服務。

 

趨勢八：雲邊協同將成為工業智慧應用産品重要技術路線。專家表示，一方面，未來將豐富的雲端業務能力延伸到邊緣節點，實現感測器、設備、應用集成、圖像處理的協同；另一方面，行業將在雲端與邊緣共同發力，雲邊結合打造行業的工業大腦。演算法升級將由雲端完成。

 

趨勢九：TSN和5G技術將引領工業網絡發展。TSN即時間敏感網絡，它與5G技術主要用於解決工業物聯網難題。在技術應用方面，目前由中國新科集團、烽火科技、大唐移動與中國移動合作，建成了全國首個全流程5G智慧製造生産線。該生産線基於5G的工業控制互操作，工廠自動化線體效率提升了70%，總體製造運營效率較改造前提升30%以上。此外，中國商飛聯合中國聯通和華為，建成全球首個5G工業園區，並同步建設5G雲端，具備了海量數據的人工智能飛機處理能力。

 

趨勢十：工藝裝備的智慧化將成為製造業轉型發展的突破口。董凱表示，未來核心工藝裝備與人工智能融合，實現工藝裝備的智慧化，將成為製造業轉型發展的突破口。

 

聚焦強基礎補短板

 

解決製造業“卡脖子”問題

 

基於這十大新趨勢，董凱等專家建議，無論是産業政策引導，還是企業智慧化建設，都應鼓勵深入挖掘工業服務的價值；面向工業客戶，積極尋找創新可盈利的新商業模式；努力實現工業服務與新一代信息技術融合發展；打造面向全産業鏈的工業服務産品體系；進一步加強政府的政策性引導；協同創新，打造智慧遠程運維創新中心，以服務為核心整合多方資源。

 

合肥市委政研室副主任范觀兵説，工業基礎不牢、關鍵零部件等“卡脖子”問題突出是我國製造業發展面臨的兩大主要難題，政策導向必須堅持聚焦強基礎和補短板兩大關鍵點。實踐證明，抓住這兩大關鍵點就會出效益。

 

以合肥家電製造業為例，過去雖然企業數量多、産量大，但基礎薄弱、品質效益差。近年來，合肥從做強産業基礎、做長家電産業鏈入手，形成了“龍頭企業—大項目—産業鏈—製造基地—産業集群”的模式。家電製造不僅成為合肥首個千億級産業，還帶動液晶面板這一新的千億級高新技術産業崛起，實現了傳統産業和新技術産業的雙提升。

 

業內人士認為，各地在堅持強基礎、補短板的同時，要有專注目標持續投入的韌性，要有勇於挑戰世界難題的雄心，還要有全球資源配置的眼光。寧波市發改委副主任鮑正操説，服裝紡織行業一直是寧波支柱産業之一。金融危機後服裝外貿出口困難，當地堅持鼓勵企業把老本行做精做專，通過技術革新、數字化應用等再造産業鏈，形成了寧波德鷹等一批行業“專精特”冠軍企業，整體推動了服裝紡織行業提檔升級。(記者 陳國洲 魏董華)