了解智能制造及其十大关键技术

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。

智能制造未来发展趋势

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。设备数字化程度提升，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达28.78%，实现生产数据自动采集达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化，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。

7. 企业逐渐关注工业知识积累和沉淀

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。

8. 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。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. 产业链供应链数据的集成和管理

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。