智能化工业制造大全11篇

智能化工业制造篇（1）

中图分类号:TH164 文献标识码:A 文章编号:1006-8937(2011)22-0102-01

自动化生产是新时期工业经济的先进理念,机电一体化、机械制造自动化等均是工业自动化的具体表现。积极推广智能制造技术是未来企业发展的必经之路。

1 传统制造模式的缺陷

不可否认,传统手工制作对当时的工业进步起到了推动作用,但在倡导科技创新的今天,传统制造技术却显现了多方面的缺陷。

①生产质量低。我国工业包括重工业、轻工业等两大类别,重工业指的是采掘业、原材料加工等,轻工业则指化工等行业。传统的工业制造生产依赖于手工操作,许多产品的质量无法保证,如:机械制造行业靠手工打造金属物件,产品的尺寸、形状等指标很难达到高水平。

②生产时间长。传统工业制造因缺乏先进的工艺流程,制造人员几乎凭借个人经验制造产品。对于一些先进的制造工艺未能及时采用,如:采煤行业中煤矿开采工艺落后,造成矿工每天的煤矿开采量量少,且矿工需持续工作12 h以上才能保证足够的产量,作业时间超出预期范围。

③生产效益少。企业投入了大量的成本投入工业制造,但由于生产产品质量不达标,成批产品无法走向市场销售,这造成企业出现货物囤积现象。此外,由于质量问题引起的各种补偿问题均给企业经营造成很大的阻碍。早期我国工业呈现出生产投资大,回收效益少的状况。

④生产设备缺。根据我国工业发展历程可知,早期工业产品的制造生产70%以上均依赖于手工操作。这不仅是国内工业技术落后的表现,也是工业生产设备不足的象征。由于缺乏机械设备从事相关生产,手工制造才会一直占据工业产品加工的主流,制约了工业自动化进程的加快。

2 智能制造技术的工业运用

改革开放之后,国家对工业经济的发展给予了高度关注,全国各地开始积极开展工业技术创新活动。经过近30年的技术改革,我国的工业制造生产已经掌握了自动化、一体化、智能化等多项技术。有了先进技术为支撑,我国的工业经济效益开始翻倍增长,智能制造技术在工业中的运用更加普遍。工业生产自动化中引进智能制造技术的优点如下:

①人机操作。智能制造技术的最大特点是实现了“人机操作”,企业在制造高精度、高要求、高质量的产品时,必须要使用智能化操控系统保证自动化生产的质量。如:机械制造行业中,对于金属产品的精度要求十分严格,若依旧安排人工制造加工时无法达到精度指标的。企业可利用计算机与数控设备建立连接,用计算机编程后输入程序指令,机械自动化生产可保证产品精度符合要求。

②自动设计。智能机器具有强大的推理、预测、判断等功能,制造设备可参照接收到的数字信号或程序代码设计工业产品。产品研发人员把某个产品的重点参数及程序代码输入智能机器中,则可通过自动设计将产品模型显示在计算机上,让企业根据产品的实际情况选择最佳方案投入生产。如:许多企业采用CAD、proE UG等自动化设计软件,获得的产品模型更加精准。

③虚拟生产。虚拟技术依旧以计算机为核心控制,并结合信号处理、动画技术、智能推理、数据预测、模拟仿真等功能,对工业产品的生产流程进行模拟。虚拟化模拟生产可及时发现设计产品存在的问题,对生产制造工艺做进一步改学原料比例调整提供依据。

3 结 语

总之,随着工业经济效益持续增长,企业致力于扩大生产规模,制造产品的数量相比之前更多。面对这种状况若依旧采用传统的生产制造模式,则难以满足生产效率指标的要求。

参考文献:

智能化工业制造篇（2）

【中图分类号】F43/47 【文献标识码】A

新兴技术的不断进步推动着经济的快速发展，如上世纪八九十年代的计算机，以及本世纪初兴起的互联网等。当前，全球正出现以信息网络、智能制造、新能源和新材料为代表的新一轮技术创新浪潮，对产业发展产生了日益深刻的影响。智能制造作为此轮产业革命的核心组成部分，是影响未来全球制造业竞争格局和我国制造业转型升级方向的根本性要素。只有主动加快促进智能制造技术的突破和大规模应用，才能有效应对新一轮技术革命对全球制造业可能造成的巨大冲击。

智能制造可以大幅提高劳动生产率、减少劳动在工业总投入中的比重。发达工业国家的先行经验表明，通过发展工业机器人、高端数控机床、柔性制造系统等现代装备制造业控制新的产业制高点，通过运用现代制造技术和制造系统装备传统产业来提高传统产业的生产效率，能够对制造业重塑和实体经济腾飞提供充分的可能性。

目前，中国企业智能制造水平参差不齐，仅10%左右的大企业水平较高。面对智能制造对于国计民生的重要影响，中国应主动、积极对接此轮工业革命的发展机遇，通过提高生产效率和培育新的智能制造产业部门，促进工业竞争优势由比较劳动成本优势向生产效率优势转型，为工业增长提供新的动力。本文拟通过剖析全球智能制造的最新发展动向，同时结合国际上主要制造业强国应对智能制造的政策举措，提出我国应对智能制造发展浪潮的相关建议。

智能制造的内涵与外延

英国《经济学家》2012年4月21日发表的专栏文章《第三次工业革命》对智能制造的概念进行了一次较为深刻的解读。文章认为，本次工业革命以制造业数字化为核心，生产过程通过办公室管理完成，产品更加接近客户。这其实是说，产品可由客户参与定制（个性化）；生产过程没有一线的操作工人，全部由数字化、自动化、网络化来实现；企业的工人在办公室里上班，通过网络负责监控管理。同年3月，美国国防分析研究所在“先进制造的新兴全球趋势”报告中也指出：未来20年最有潜力从根本上改变制造业的四大领域是半导体制造、先进材料和集成计算材料工程、添加制造技术和生物制造。

智能制造（Intelligent Manufacturing， IM）是由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，能够将智能活动嵌入到生产制造过程中，并通过人与智能机器的合作共事来扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。智能制造最初仅限于制造自动化的概念，在其快速发展过程中逐步将涉及领域扩展到生产制造过程的柔性化、智能化和高度集成化等领域。目前企业生产制造过程的各个环节几乎都能够广泛应用人工智能技术。智能系统技术可以用于工程设计、工艺过程设计、生产调度、故障诊断等，也可以将神经网络和模糊控制技术等先进的计算机智能方法应用于产品配方、生产调度等，实现制造过程智能化。

随着新一代大数据、云计算、物联网、互联网新技术的突破，智能制造的概念进一步向系统化、集成化纵深发展，催生了精准制造方式等革新，目的在于以网络为手段实现对制造的全流程管控，特别是凸显工业物联网对传统制造方式的革命性意义。目前对于智能制造范畴的研究与论证进一步丰富和全面，概括起来主要包括以下几个领域的内容：

智能制造前端的工业设计领域。工业设计从外观设计不断向产品、装备的功能设计、结构设计、技术设计延伸，包括产品与装备的硬件、技术与软件的设计，产品装备设计和制造设计相融合。制造过程的网络化，组成产品的各个组件设计的模块化、数字化，以设计为龙头的网络协同制造模式应运而生。工业设计与自动化制造相结合的模式，十年前就开始出现在绍兴县（现在改名为柯桥区）。纺织（设计）创新服务中心以企业化运作方式主要从事纺织面料设计工作，为众多中小型制造企业提品设计，设计结果通过磁盘直接插入数字化加工制造装备或自动化生产线，形成了“快速设计+快速生产”的制造模式。

工业制造设计的智能产品领域。在智能产品领域，互联网技术、人工智能、数字化技术嵌入传统产品设计，使产品逐步成为互联网化的智能终端。特斯拉被誉为“汽车界的苹果”，它的成功不仅仅是电池技术的突破，更是大型可移动的智能终端，具有全新的人机交互方式，通过互联网终端把汽车做成了一个包含硬件、软件、内容和服务的体验工具。智能产品通过搭建开放式研发平台，广泛采集消费者个体对创新产品设计的个性化需求，令智能产品更加具有市场活力。

智能制造方式方法的应用领域。高自动化程度生产线是智能制造的基本特征，主要通过机器人技术、网络通信技术完成技术实现。现代智能制造设备进一步引入物联网的控制、数字化的实时计量检测、智能化全封闭流程装备的自控等技术集成，在云计算支持的物联网生产、经营的系统管控下，实现“信息化的计量供料、自动化的生产控制、智能化的过程计量检测、网络化的环保与安全控制、数字化的产品质量检测保障、物流化的包装配送”。对于像中国这样的发展中国家而言，网络协同制造的模式大多采用了以局域网为主的物联网协同制造模式，该模式更有广泛的适应性。

工业制造流程的智能装备领域。智能装备是智能制造的基础载体，既涵盖了“智能工厂”、“智能车间”等大概念，也可以细微到“智能设备”、“智能零部件”等概念。其中“智能工厂”是指建立在物联网技术基础上的全流程智能装备一体化生产制造空间；而“智能设备”则是以信息技术深度嵌入为代表的智能装备和产品。

智能制造应用的衍生领域。智能制造的概念可以非常宽泛，所以被视为一场生产力革命，它影响到除了生产制造以外的诸多领域。其中包括以个性化定制、网络协同开发、电子商务为代表的智能制造新业态，以物流信息化、能源管理智慧化为代表的智能化管理，以在线检测、远程诊断和云服务为代表的智能服务等。

智能制造的主要发展趋势与动向

智能制造目前已经成为新型工业应用的标杆性概念，国外先行的发达工业化国家已经累积了大量发展经验。目前来看智能制造表现出以下几个方面值得关注的发展趋势。

信息网络技术加强智能制造的深度。信息网络技术对传统制造业带来颠覆性、革命性的影响，直接推动了智能制造的发展。信息网络技术能够实现实时感知、采集、监控生产过程中产生的大量数据，促进生产过程的无缝衔接和企业间的协同制造，实现生产系统的智能分析和决策优化，使智能制造、网络制造、柔性制造成为生产方式变革的方向。从某种程度上讲，制造业互联网化正成为一种大趋势。比如德国提出的工业4.0计划，其核心是智能生产技术和智能生产模式，旨在通过“物联网”将产品、机器、资源和人有机联系在一起，推动各环节数据共享，实现产品全生命周期和全制造流程的数字化。

网络化生产方式提升智能制造的宽度。网络化生产方式首先体现在全球制造资源的智能化配置上，生产的本地性概念不断被弱化，由集中生产向网络化异地协同生产转变。信息网络技术使不同环节的企业间实现信息共享，能够在全球范围内迅速发现和动态调整合作对象，整合企业间的优势资源，在研发、制造、物流等各产业链环节实现全球分散化生产。其次，大规模定制生产模式的兴起也催生了如众包设计、个性化定制等新模式，这从需求端推动生产性企业采用网络信息技术集成度更高的智能制造方式。

基础性标准化再造推动智能制造的系统化。智能制造的基础性标准化体系对于智能制造而言起到根基的作用。标准化流程再造使得工业智能制造的大规模应用推广得以实现，特别是关键智能部件、装备和系统的规格统一，产品、生产过程、管理、服务等流程统一，将大大促进智能制造总体水平。智能制造标准化体系的建立也表明本轮智能制造是从本质上对于传统制造方式的重新架构与升级。对中国而言，中国制造在核心技术、产品附加值、产品质量、生产效率、能源资源利用和环境保护等方面，与发达国家先进水平尚有较大差距，必须紧紧抓住新一轮产业变革机遇，采取积极有效措施，打造新的竞争优势，加快制造业转型升级。

物联网等新理念系统性改造智能制造的全局面貌。随着工业物联网、工业云等一大批新的生产理念产生，智能制造呈现出系统性推进的整体特征。物联网作为信息网络技术的高度集成和综合运用技术，近年来取得了一批创新成果，在交通、物流等领域的应用示范扎实推进。特别是物联网技术带来的“机器换人”、物联网工厂，推动着“绿色、安全”制造方式对传统“污染、危险”制造方式的颠覆性替代。物联网制造是现代方式的制造，将逐步颠覆人工制造、半机械化制造与纯机械化制造等现有的制造方式。

智能制造成为主要发达工业国家政策计划的关键领域

智能制造已经被普遍认为是此轮工业革命的核心动力，国外主要发达工业国家都已出台相应政策对智能制造发展积极筹划布局。本文主要选取美国、德国、日本、韩国、英国和印度作为研究对象国，扫描结果表明以上各国都已制定和推出相应的经济发展计划。

美国近年来提出和实施了“再工业化”计划，主要针对新世纪以来美国经济“去工业化”所带来的虚拟经济过度、实体经济衰落、国内产业结构空洞化等现实情况。该计划要实现的目标是重振实体经济，增强国内企业竞争力，增加就业机会；发展先进制造业，实现制造业的智能化；保持美国制造业价值链上的高端位置和全球控制者地位。可见，美国的“再工业化”是指通过政府的协调规划实现传统工业的改造与升级和新兴工业的发展与壮大，使产业结构朝着具有高附加值、知识密集型和以新技术创新为特征的产业结构转换。

德国著名的“工业4.0”计划则是一项全新的制造业提升计划，其模式是由分布式、组合式的工业制造单元模块，通过工业网络宽带、多功能感知器件，组建多组合、智能化的工业制造系统。德国学术界和产业界认为，前三次工业革命的发生分别源于机械化、电力和信息技术，而物联网和制造业服务化迎来了以智能制造为主导的第四次工业革命。工业4.0从根本上重构了包括制造、工程、材料使用、供应链和生命周期管理在内的整个工业流程。

日本自确立技术立国战略以来，一直推行积极的技术带动经济发展战略。面对当前信息技术革命带来的机遇和挑战，日本于2006年10月提出了“创新25战略”计划。该战略计划目的是在全球大竞争时代，通过科技和服务创造新价值，提高生产力，促进日本经济的持续增长。“智能制造系统”是该计划中的核心理念之一，主要包括实现以智能计算机部分替代生产过程中人的智能活动，通过虚拟现实技术集成设计与制造过程实现虚拟制造，通过数据网络实现全球化制造，开发自律化、协作化的智能加工系统等。

另外，以英国为代表的老牌工业国家、以韩国为代表的后发工业国家以及以印度为代表的新兴工业国家在其最新的经济发展计划中都对智能制造概念尤为重视，具体政策见表1。

美国“再工业化”计划框架从重振制造业到大力发展先进制造业，积极抢占世界高端制造业的战略跳板，推动智能制造产业发展的思路越来越明确。美国主要在以下几个关键领域不断贯彻落实制造业智能化的战略目标：（1）信息技术与智能制造技术融合：美国向来重视信息技术，此轮实施再工业化战略进程中，信息技术被作为战略性基础设施来投资建设。智能制造是信息技术和智能技术在制造领域的深度应用与融合，大量诞生自美国高校实验室和企业研发中心的智能技术和产品为智能制造提供了坚实技术基础，如云计算、人工智能、控制论、物联网以及各种先进的传感器等，这些智能技术的研发和应用极大的推动了制造业智能化的发展进程。（2）高端制造与智能制造产业化：为了重塑美国制造业的全球竞争优势，奥巴马政府将高端制造业作为再工业化战略产业政策的突破口。作为先进制造业的重要组成，以先进传感器、工业机器人、先进制造测试设备等为代表的智能制造，得到了美国政府、企业各层面的高度重视，创新机制得以不断完善，相关技术产业展现出了良好发展势头。（3）科技创新与智能制造产业支撑：美国“再工业化”战略的主导方向是以科技创新引领的更高起点的工业化。从产业支撑要素来看，智能制造是高技术密集、高资本密集的新兴产业，更加适合在创新水平较高的区域发展。美国政府在再工业化进程中瞄准清洁能源、生物制药、生命科学、先进原材料等高新技术和战略性新兴产业，加大研发投入，鼓励科技创新，培训高技能员工，力推3D打印技术、工业机器人等应用，以取得技术优势，引领制造业向智能化发展，从而抢占制造业新一轮变革的制高点。（4）中小企业与智能制造创新发展动力：美国将中小企业视为其再工业化的重要载体，为中小企业提供健全的政策、法律、财税、融资以及社会服务体系，加大对中小企业的扶持力度。在美国，企业是研发的执行主体，承担了89%的研发任务，联邦实验室和联邦资助研发中心（FFRDC）则承担了9.1%的研发任务。以企业为主体的研发体系使得美国研发成果转化率更加高效；美国制造业领域的小企业数量接近30万家，其中不乏像居于全球超高频RFID行业领先地位的Alien公司、加速器传感器方面表现卓越的Dytran公司等优秀企业，是未来智能制造创新发展的重要动力。

德国工业4.0计划中智能制造概念也占据核心位置，具有鲜明的发展特征，主要在以下四个领域优先采取行动：（1）工业标准化与智能制造基础投入。工业4.0的目标是建立一个物联网、互联网和服务化的智能联接的系统框架，在这个框架内，各种终端设备和应用软件之间的数据信息交换、识别、处理、维护等必须基于一套标准化的体系和高质量的工业宽带网络。因此，开发出一套单一的共同标准是计划的第一位，建立可靠、全面和高质量的通信网络基础设施是“工业4.0”的一个关键要求。（2）工业系统化管理与智能制造流程再造。工业4.0计划以智能化工厂建设来带动复杂制造系统的应用，同时随着开放虚拟工作平台与广泛使用人机交互系统，使得企业的工作内容、工作流程、工作环境等发生深刻改变。智能制造流程再造能够颠覆封闭性的传统工厂车间管理模式，将智能化设备、智能化器件、智能化管理、智能化监测等技术集成全新的制造流程，实现真正的智能生产。（3）工业合法化监管与人员能力提升。技术创新周期短和新技术颠覆性变革可能会导致滞后效应风险，即现有规则未能跟上技术变化的步伐。新技术和商业模式使得沿袭固有规章制度几乎不可能。智能制造模式、再造新的作业流程和立体化业务网络框架，对企业数据保护、责任归属、个人数据处理以及贸易限制都提出了挑战。原有的职业培训体系，也随着智能化导致的工作和技能的改变随之改变。因此，建立一套同智能化制造相匹配的合法监管体系和职业发展体系尤为重要。（4）工业资源分配与智能决策系统。制造业需要消耗大量的原材料和能源，这对自然环境和安全供给带来了若干威胁。工业4.0计划的智能制造也带来了资源利用率的提升。因此企业在进行智能化生产时要权衡“投入的额外资源”与“产生的节约潜力”之间的利弊。

主要发达工业国家应对智能制造的政策体系构建

美国政策体系。美国“再工业化”由政府协调各部门进行总体规划，并通过立法来加以推进。为了推进“再工业化”战略，美国相继出台的法律政策有《重振美国制造业框架》《美国制造业促进法案》《先进制造伙伴计划》《先进制造业国家战略计划》《制造创新国家网络》计划等。

另外，美国还围绕再工业化这一经济战略制定了一系列配套政策，形成全方位政策合力，真正推动制造业复苏，包括产业政策、税收政策、能源政策、教育政策和科技创新政策。例如，在制造业的政策支持上，美国选定高端制造业和新兴产业作为其产业政策的主要突破口。在税收政策上，奥巴马政府主张把公司税由目前的35%降至28%，以吸引美国制造业回流。能源行业是美国再工业化战略倚重的关键行业之一，奥巴马着重关注新能源的发展。鼓励研发和创新，突出美国新技术、新产业和新产品的领先地位，这也是美国推进“制造业复兴”的重要举措之一。美国在再工业化计划进程中整顿国内市场，大力发展先进制造业和新兴产业、扶持中小企业发展，加大教育和科研投资力度支持创新，实施智慧地球战略，为制造业智能化的实现提供了强大的技术支持、良好的产业环境和运行平台。同时，制定一些对外贸易政策，为智能制造拓宽国际市场。美国支持智能制造的再工业化计划体系框图如图1所示。

德国政策体系。为推进工业4.0计划，德国政府主要设定了一些关键性需求措施，主要包括：融合相关的国际标准来统一服务和商业模式，确保德国在世界范围内的竞争力；旧系统升级为实时系统，对生产进行系统化管理；制造业中新商业模式的发展程度应同互联网本身的发展程度相适应；雇员应参与到工作组织、CPD和技术发展的创造性社会―技术系统早期阶段；建立一套众多参与企业都可接受的商业模式，使整个ICT产业能够与机器和设备制造商及机电一体化系统（mechatronic system）供应商工作联系更紧密。

为了将工业生产转变到工业4.0，德国需要采取双重战略，包括领先的供应商策略和主导市场策略。领先的供应商策略是从设备供应商企业的视角专注于工业4.0的。德国的装备供应商为制造企业提供世界领先的技术解决方案。德国的装备制造业不断地将信息和通信技术集成到传统的高技术战略来维持其全球市场领导地位，以便成为智能制造技术的主要供应商。主导市场策略指的是为CPS技术和产品建立和培育新的主导市场。

工业4.0开辟了创造价值的新途径和就业的新形式，尤其是对于中小企业和初创公司来说，有显著的机遇发展B2B（企业对企业）服务。工业4.0的实施，将提供灵活多样的职业路径，让人们的工作生涯更长，保持生产能力，弥补熟练劳动力的短缺和缓解社会老龄化的压力。工业4.0的双重战略将使得德国保持供应商的领先地位，并且成为工业4.0解决方案的主导市场，这使得德国劳动力可以维持较高的工资水平和较强的竞争力。

日本政策体系。在“创新25战略”提出之前，日本政府就已经致力于建设信息社会，以信息技术推动制造业的发展，增强产业竞争力，从而提出了“U-JAPAN战略”，目的在于建设泛在信息社会。其主要关注网络信息基础设施、ICT（Information and Communication Technology）在社会各行业的运用、信息技术安全和国际战略四大领域。在泛在网络（人与人、人与物、物与物的沟通）发展方面：形成有线、无线无缝连接的网络环境；建立全国性的宽带基础设施以推进数字广播；建立物联网，开发网络机器人、促进信息家电的网络化。另一方面，通过促进信息内容的创造、流通、使用和ICT人才的培养实现ICT的高级利用。“U-JAPAN战略”计划在ICT基础设施、物联网等领域取得了一系列成就，为“创新25战略”的实施奠定了基础。2008年，基于“创新25战略”和第三期《科学技术计划》的基本立场和基本目标，日本政府提出了《技术创新战略》，主要围绕提升产业竞争力等方面进行政策设计。

为强化制造业竞争力，2011年，日本了第四期《科技发展基本计划》（2011～2015）。该计划主要部署多项智能制造领域的技术攻关项目，包括多功能电子设备、信息通信技术、精密加工、嵌入式系统、智能网络、高速数据传输、云计算等基础性技术领域。日本通过这一布局建设覆盖产业链全过程的智能制造系统，重视发展人工智能技术的企业，并给予优惠税制、优惠贷款、减税等多项政策支持。以日本汽车巨头本田公司为典型，该企业通过采取机器人、无人搬运机、无人工厂等智能制造技术，将生产线缩短了40%，建成了世界最短的高端车型生产线。日本企业制造技术的快速发展和政府制定的一系列战略计划为日本对接“工业4.0”时代奠定了良好的基础。

其他国家政策举措。英国启动的“高价值制造”战略意在重振本国制造业，从而达到拉动整体经济发展的目标。英国政府配套了系列资金扶持措施，保证高价值制造成为英国经济发展的主要推动力，促进企业实现从设计到商业化整个过程的智能制造水平，主要政策包括：（1）在高价值制造创新方面的直接投资翻番，每年约5000万英镑；（2）使用22项“制造业能力”标准作为智能制造领域投资依据；（3）开放知识交流平台，包括知识转化网络、知识转化合作伙伴、特殊兴趣小组、高价值制造弹射创新中心等，帮助企业整合智能制造技术，打造世界一流的产品、过程和服务。

韩国提出了“数字经济”国家战略来应对智能制造的国际化浪潮。在该战略的指导下，韩国政府制订了国家制造业电子化计划，建立了制造业电子化中心。2009年1月，韩国政府并启动实施《新增长动力规划及发展战略》，确定三大领域（绿色技术产业领域、高科技融合产业领域和高附加值服务产业领域）17个产业作为重点发展的新增长动力。2011年，韩国国家科技委员会审议通过了《国家融合技术发展基本计划》，决定划拨1.818万亿韩元（约合109亿元人民币）用于推动发展“融合技术”。韩国政府不遗余力地加快推动智能制造技术的培育和发展，高度重视传统支柱产业的高附加值化，在工业新浪潮中占领高地。

印度工业发展一直受到制造能力不足、制造业商品质量低下的困扰。2004年9月，辛格新政府宣布组建“国家制造业竞争力委员会”，专职负责推动制造业的快速及持续发展。2011年，印度商工部《国家制造业政策》，进一步明确要加强印度制造业的智能化水平。2014年9月，印度总理莫迪启动了“印度制造”计划，提出未来要将印度打造成新的“全球制造中心”。“印度制造”的核心领域就是智能制造技术的广泛应用，特别是结合印度本国高度发达的软件产业基础，在智能制造流程管理等领域具有一定的发展优势。

中国发展智能制造过程中所面临的主要问题

政策落实过程中对智能制造工作的粗放管理问题。国家层面对于智能制造工作已经上升到很高的重视程度，但是目前在政策层层下达分解的过程中容易出现政策指令失真和政策效果不明显的问题。例如在一些地级市，智能制造改造被作为行政命令下到企业，企业被迫引进一些自动化程度较高的生产线但却不能合理操作，又或是引进企业联网式管理方式但却难以有效实施，造成了大量的企业资源浪费。这归根到底是对智能制造本质属性的认识不足造成的，因为智能制造必须要从激发企业内在改革需求出发，引导企业系统化地变革生产方式才能避免以上一些问题的产生。

传统制造行业对智能制造改造成本难以消化的问题。我国制造业具有鲜明的地区集聚特色，其中大部分是以工业附加值较低的传统产业为主，低成本竞争策略盛行。智能制造作为一种旨在从根本上改革生产方式的工业革命，前期相关机器设备以及技术学习的成本过高，直接导致企业投资智能化基础设施积极性不高，企业方面阻力很大。另一方面，智能制造的核心理念是网络式、智能化、系统性的生产制造新模式，与传统生产方式相比具有颠覆性改变，所以企业学习消化过程中也面临人、财、物多方面的成本压力。

智能制造技术引进渠道以及企业技术匹配问题。智能制造方式建立在自动化、机器人、人工智能、云计算、物联网等一大批高新技术的综合运用上，找寻合适的技术源来改造企业生产模式成为智能制造能否成功的关键要素。现实中，大型技术供应商更多提供成套的智能制造技术解决方案，改造成本高；而中小型技术供应商则难以提供匹配度高的智能制造技术和管理模块，改造效果差。此外，部分中小型企业由于资源限制导致难以搜索到外部智能制造技术商，凭借企业自身技术存量难以实施有效的智能制造改造。

地区性劳动力富余与智能制造减员增效之间平衡的问题。中国制造业的起步很大程度上依赖于庞大的劳动力基数，但是所谓的“人口红利”近年来随着逐年上升的工资成本正在不断弱化。部分东部发达地区已经凸显“用工荒”，智能制造概念随着“机器换人”、“腾笼换鸟”等政策已被逐步实施。而反观西部一些地区正在面临劳动力回流潮，智能制造所带来的一线工人需求下降更加扩大了劳动力就业率缺口，政府部门陷入左右为难的境地。所以如何协调智能制造所带来的劳动效率大幅提升和地区性劳动力富余之间的矛盾成为当前需要解决的一大难题。

中国应对智能制造发展趋势的政策措施

建立多层次综合支持政策体系推进智能制造建设工作。有效推进智能制造工作首先需要架构完整的政策体系作为保障，包括宏观战略性政策、部门管理性政策以及企业操作层政策等，需要在国家战略性政策中将智能制造提升到影响中国制造业转型升级工作的核心地位。“中国制造2025”战略规划作为我国制造业发展的顶层设计，制定了中国从制造业大国向制造业强国转变的第一个十年行动纲领。其次，“两化融合”等部门性管理政策能够作为智能制造的有效支撑。“两化融合”过程中应该加强推进提高生产设备、生产过程、制造工艺智能化水平，加快工业机器人、增材制造等先进制造技术在生产过程中的应用，培育数字化车间、智能工厂，推广智能制造生产模式等。同时，在关乎国计民生的重点行业范围内，加强该领域的智能监测监管体系建设，提高重点安全生产水平、重点行业能源利用智能化水平。最后，在微观政策层面尽快出台鼓励企业采用智能制造生产方式，加快淘汰落后生产方式的系列政策。

结合“机器换人”政策，以制造流程再造推进智能制造工作。智能制造的应用与推广将降低人工成本上升和人口红利减少对中国工业竞争力的影响，提高生产效率和产品质量，降低生产成本和资源消耗。目前正在开展的“机器换人”工作以“装备+机器人”的制造方式替代人工的制造方式，能够有效推进智能制造工作的实施。特别是用自动化的制造方式替代部分人工管控的制造方式，用网络化智慧的制造方式替代全部人工直接管理的制造方式，用精准用料、用能的绿色制造方式替代不安全、有污染的制造方式，将装备引进与工艺改造有机融合，最终实现智能制造流程再造、管理创新等系统工作。

加强智能制造共性技术推广范围和技术服务支持力度。智能制造对于大多数采用传统方式的制造型企业来说都是新兴技术领域，从实践中也可以发现存在着引入成本过高和技术管理脱节的问题。所以政府有关部门要加强智能制造的支撑能力建设，加快提升相关产业支撑能力，突破核心共性技术的研发，支持新一代信息技术研发和产业化，鼓励智能终端产品创新发展，有效降低企业采用智能制造方式的投入成本。智能制造底层技术包括高效能运算、超级宽带、激光粘结等“通用技术”研发，中试层面要推进以人工智能、数字制造、工业机器人为代表的制造技术和工具。在企业实施过程中需要研制大规模生产系统、柔性制造系统和可重构生产系统等复杂性技术系统。此外，智能制造推进工作需要协同企业主体、社会智库、中介机构以及各级政府部门等多方社会资源，加强智能制造技术的宣传推介、技术咨询、系统管理等领域的技术服务活动，这直接影响到企业应用智能制造实施效率问题。

智能化工业制造篇（3）

关键词：

智能制造;产业发展;互联网

智能制造产业成为全球新一轮制造变革的核心内容，世界各国纷纷加快谋划和布局，积极参与全球产业再分工，智能制造产业发展的主导产业、智能协同效应等方面都出现重大变革。全球智能制造的发展趋势基本一致的，但影响因素却不尽相同、错综复杂，发展路径和发展模式也各具特色。因此，结合我国实际分析智能制造产业发展的影响因素和趋势，可以推动智能制造产业的良性发展。

一、智能制造产业发展的影响因素

(一)互联网发展影响。2015年，全球约有150亿产品连入互联网，预计到2020年将增长至300亿。新一代信息技术所产生的庞大的科技动力和新的能量促进工业朝互联网化方面发展，构建起大的互联网空间，正在和工业空间、企业和工业体系，互联网催生的智能技术对工业进行全方位的改造、提升和变革，一系列工业生产的新模式、新业态和新的价值链体系正在全方位形成，把虚拟世界和物理世界紧密融合在一起，发挥协同作用。

1．互联网改变制造业的生产组织方式。第三次工业革命使个性化定制成为可能，数字化制造、机器人、人工智能与新型材料技术的成熟和应用使企业可以跨国中间商，直接响应用户的需求，并通过可重构生产系统或柔性生产线，按照用户的个性化需求交付产品(C2M)。而且与大规模定制相比，个性化定制的成本并不显著增加、交付时间也不会显著延长，这就使具有个性化定制能力的企业获得了显著的优势，这些都需要新型的智能制造业作为支撑。

2．互联网促进新的制造业业态的形成。现在制造业和互联网双向融合的趋势越来越明显，把产业互联网、消费互联网和产业互联网的发展模式高度融合为一体，包括消费环节、产品运营、技术研发、生产流程和产业服务等全方位的融合。互联网时代的新一代智能产品不断涌现，产品制造过程也不断智能化，同时，产业边界和流程界限变得模糊。互联网融合促使工业的生态环境、业态环境也发生了深刻的变化形成工业的智能生态系统，成为一个分享经济、共享经济的时代，新的智能制造业的业态正在全方位形成。

3．互联网改变工厂形态。如果说第一代工厂是机械化、第二代工厂是升级版的机械化(电力驱动的大规模生产)、第三代工厂是自动化(IT技术)，那么第四代工厂则是由工业互联网连接而成的“信息物理系统”(CPS)，即智能化。供应商、生产者和消费者之间，原材料、生产设备、产品之间，研发设计、生产和销售之间，均被互联网连接起来，各个实体、单元、环节相互之间可以进行高效、实时的通讯。原材料能感知生产设备的需求及自身的数量，及时供货和备货;生产工厂可以及时掌握用户的需求采购原材料，根据产品销售情况调整生产进度。在计算机系统(人工智能系统)的控制下，完全无人化的智能工厂将成为可能。同时，互联网提高了制造业生产效率，产业互联网通过加快研发设计流程、优化供应链、加快加工制造速度、改善产品质量、减少库存和原材料消耗、提高产品附加价值等手段，同样能够推动生产效率的提高。

4．互联网催生新的产业。互联网技术对其他产业的影响不仅表现在流程上，而且表现在对最终产品、服务的颠覆上。一方面，互联网技术的广泛应用本身就会形成巨大的市场需求，从而产生新兴产业，譬如智能传感器产业、智能机器人产业、智能工厂解决方案提业、云计算、云存储产业;另一方面，互联网技术与其他产品、服务的结合也将形成新的产品和服务，随着市场需求的扩大演变为新的产业部门，譬如智能家居产业、可穿戴设备产业、大数据分析产业及系列的服务型制造产业。

(二)《中国制造2025》战略影响。《中国制造2025》明确了智能制造是建设制造强国的主攻方向。要在重点产业关键领域推进智能化升级;促进研发设计模式不断创新，打破传统的封闭式研发创新模式，加快推动产业链整体科技创新能力提升;推进制造业服务化智能改造，实现工程机械的远程监控、工况分析、运维服务，工程机械联网服务的成功应用提升了工程机械工作效率，在安装、维修、培训、设计、系统集成、工程总包、软件开发等领域取得较快发展，通过加强大数据和物联网技术应用，不断提升服务能力和效率。推进智慧车间和工厂的建设运营，打造线上企业资源充分共享、制造能力高度智能、产业链环节紧密协同的云端制服务体系。推进《中国制造2025》与德国工业4．0合作试验区建设，重点发展智能制造、高端装备、工业互联网、智能服务等产业。

(三)装备智能化与智能互联的影响。工业4．0引领智能制造产业作为第四代工业革命的范式，其主要特征包括高度柔性制造环境下的大规模定制，以及工业流程的自我配置、优化与诊断。在大数据支持下，智能服务提供商也能够越来越准确地预测用户的需求，智能服务根据不同客户的特定需求提供特定服务。智能空间为互联网嵌入式物品、设备等提供互联的智能环境，依赖于底层高性能技术基础设施，智能产品被嵌入至技术基础设施层，形成网络化物理平台。而软件平台成为异质性物理系统和服务的整合层，服务平台作为业务集成层，营造数字生态系统。

二、智能制造产业研究演进

(一)国外研究演进。从20世纪90年代开始，美国国家科学基金就着重资助有关智能制造的相关研究，包括制造过程中的智能决策、智能协作求解、智能并行设计、智能物流传输等。2011年，奥巴马宣布实施《先进制造联盟计划》。日本于1990年首先提出为期10年的智能制造系统国际合作计划。欧盟于2010年启动了第七框架计划的制造云项目。2010年，德国推行《高技术战略2020计划》部级战略，旨在奠定“工业4．0”的关键工业技术，领先于国际地位。

(二)研究的焦点。主要是讨论智能制造的概念、内涵、模式、发展路径及影响因素等方面。由于制造技术、信息技术、网络技术等不断发展，关于智能制造的概念和内涵，也处在不断变化、充实和完善之中。杨叔子和丁洪从智能制造的研究背景和发展现状出发，指出智能制造研究领域主要包括智能制造技术(IMT)与智能制造系统(IMS)，同时强调了智能制造从属于21世纪先进制造范畴，双I是其重要特征。朱剑英从科学、技术和产业三者关系的角度对智能制造进行了研究，并指出在实现智能制造时要重视中小企业和传统产业的数字化智能化，另外相比于机器设备的智能化而言企业管理的智能化更为重要。熊有伦从产业交叉融合的角度对智能制造进行了阐述，指出智能制造是工业化和信息化深度融合的产物，并概括了智能制造的范围的各类智能产品。虽然学界对智能制造理解的侧重点不同，但总体上可概括为两个层面，一是制造设备、产品的智能化，二是制造过程、管理的智能化。前者关注制造对象，后者关注制造主体，后者的研究正受到越来越多学者的重视。针对智能制造的模式、发展路径以及影响因素，国内学者大都是在借鉴国外先进经验的基础上展开相应研究。例如，张爽生以全球信息化为背景，分析了企业生产制造所面临的新问题，提出需借鉴发达国家经验，对中国企业生产模式进行改造。易开刚和孙漪主要从要素环境、制度环境、产业环境等方面，探讨了民营制造企业智能化转型影响因素，并针对民营企业“低端锁定”问题，提出了相应突变路径。智能制造与产业的关系，主要研究智能制造与制造业转型升级的相互关系，以定性为主。丁纯和李君扬从德国“工业4．0”的动因、内容、前景等方面入手，介绍了德国制造业智能化的特点和发展趋势，并给出了中国应对全球制造业变革的对策建议。杜晓君和张序晶研究了国外发达国家制造业升级路径，总结了国外经验对中国制造业转型升级的启示和借鉴意义。陈雪琴针对高端制造向发达国家回流，低端制造向东南亚等国转移这一新形势，指出中国制造业亟需从要素驱动转型升级为效率驱动、创新驱动，并强调需积极开展智能制造试点示范，提升制造业的智能化，推动产业升级。以上结果说明，智能制造已成为发达国家产业转型升级的重点发展领域，中国也必须给予足够的重视，积极开展相关研究和实践。智能制造与企业关系，主要探讨智能制造环境下的企业集成、企业智能化升级、企业管理智能化、企业运营绩效等问题。例如，等人在分析制造业发展趋势和企业面临问题的基础上，提出了智能制造环境下企业集成的总体目标和原则，以及企业集成的信息模型和实现技术。易开刚和孙漪等论证了智能制造可有效打破民营企业“低端锁定”路径依赖，并从外部政策支持及企业内部变革两方面，提出了民营企业实施智能制造策略的路径。蔡为民以轮胎制造企业为例，研究了智能制造与企业运营绩效的关系，并从生产效率、节能减排、服务质量等方面进行了统计，分析表明智能制造可助力制造企业提质增效。智能制造其它方面的研究，该部分主要探讨了智能制造与管理创新、企业社会责任等其他方面的话题，研究内容较宽泛。例如，陈佳贵以国外管理学百年发展历程为背景，研究了中国管理学创新发展问题，并在文章中指出“大数据、智能制造、移动互联网为代表的新技术正在激发企业组织结构、制造模式等一系列管理范式的变革”。云制造是近年来由李伯虎院士等借用云计算的思想，提出的一种基于知识、面向服务的网络化智能制造新模式。更进一步，姚锡凡等在云制造、制造物联、企业2．0等基础上，提出了智慧制造，并探讨了从云制造到智慧制造的实现路径。

(三)国内研究进展。综上，国内智能制造理论研究主要是对制造业智能化现象的笼统描述、转型路径的浅层分析和发展模式的简单总结，未见理论上的深层次探讨，研究深度尚显不足。主要表现为:对智能制造内涵和外延的界定比较模糊、不够清晰;对制造业智能化转型升级的影响因素没有完整的分析;对智能制造发展路径和模式的探讨更多集中在现象描述层面，缺乏微观机制和内部动力等视角的深入分析;对智能化转型中企业的组织架构、管理方式变革等方面只有少部分论述，未见系统的探讨。因此，在今后的工作中，不仅需要对智能制造的内涵、外延等进行详细阐述和研究，还要注意结合创新理论、运营管理理论、组织理论等对智能制造发展的路径、模式、规律等进行深入、系统的研究，为后续工作奠定扎实的理论基础。

三、智能制造产业发展现状和趋势

(一)国内智能制造产业发展现状。当前，我国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、信息化并存发展阶段，对多数企业处在由工业2．0向工业3．0过渡阶段。我国工业基础落后，高端传感器、重要操作系统和数字化基础的智能化水平还有待提高，互联网与工业的融合发展还有很大空间;制造业自动化水平存在区域、行业间、行业内部的多层次不均衡，在自动化及智能化装备和生产线、生产加工的数字控制、企业信息管理方面基础较为薄弱。《2016～2020年中国智能制造行业深度调研及投资前景预测报告》中指出，我国智能制造处于初级发展阶段，同样也是大部分处于研发阶段，仅16%的企业进入智能制造应用阶段;从智能制造的经济效益来看，52%的企业其智能制造收入贡献率低于10%，60%的企业其智能制造利润贡献低于10%。

(二)智能制造产业发展趋势。

1．智能制造产业将与以互联网为代表的新一代信息技术产生深度融合。新一代互联网技术向生产和消费领域全面渗透，在物联网、云计算、大数据等新一代互联网基础设施的支持下，制造业产品、生产流程管理、研发设计、企业管理乃至用户关系将出现智能化趋势，互联网重构了产业生态链及价值链，生产组织方式、要素配置方式、产品形态和商业服务模式都发生变革，已成为撬动智能制造的重要力量，将推动“中国制造”向“中国智造”转型。

2．大数据驱动下，智能制造产业将出现按需定制的制造模式变革。智能制造产业开始走向个性化定制的一个新时代，进行网络化和智能化的柔性和协同生产，将出现网按需定制的制造模式变革。生产制造系统将具备高度柔性化、个性化以及快速响应市场等特性。将出现消费需求智能感知的制造模式变革，对制造业的生态和业态产生深刻的影响，从而重构智能制造产业生态圈，推动智能制造产业集群在线上实现转型升级。

四、结语

通过上述分析，智能制造业的发展离不开对发展趋势的把握，要利用好有利因素，克服不利因素;借鉴美国GSP智能协同系统，德国工业4．0的智能制造业的发展模式，充分发挥互联网对智能制造升级的引领、融合、创新驱动作用，有针对性地选择智能制造的创新路径和重点突破口，实现智能制造的创新发展。

参考文献：

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［4］王振，李伟，陆军荣等．互联网+新业态与新商业模式研究［M］．上海:上海社会科学院出版社，2015

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［8］黄阳华．认清全球智能制造大趋势［N］．经济日报，2016－10－13

［9］傅建中．智能制造装备的发展现状与趋势［J］．机电工程，2014，8

智能化工业制造篇（4）

加快结构调整，深化融合发展，产业转型升级步伐加快。坚持在调整中提升，制定实施绿色制造实施方案、大数据和云计算行动计划、“互联网+制造”指导意见等政策文件，实施绿色制造升级工程和京津冀联网智能制造示范行动，推进工业园区生态化建设，引导存量企业向绿色化、智能化、服务化升级。推动制造业与互联网融合发展，成立两化融合服务联盟，建成北京工业大数据创新中心，稳步推进北京国际大数据交易中心建设，金山公有云等一批重大云用加速发展。支持北人集团盘活腾退厂房，成功举办2016世界机器人大会。推动智能制造发展，推进军民深度融合。

天津

着力推进两化深度融合发展。全面发展智能制造，推进云制造、众包设计研发和网络化制造等新模式，加快建设滨海工业云、企业云等公共服务平台。大力培育服务型制造，开展创新设计、定制化服务、供应链管理等服务型制造行动，积极发展工业设计。建设京津冀大数据综合试验区，壮大大数据、云计算、物联网产业，打造具有国内一流水平的B2B云平台，建设具有国际竞争力的大数据产业基地和数据资源聚集服务区。打造创新创业平台，构建基于互联网的大型制造企业“双创”平台和为中小企业服务的第三方“双创”服务平台，营造大中小企业协同共进的“双创”新生态。

河北

加速转型发展，深化制造业强省建设。深入落实“中国制造2025”，实施新一轮技术改造三年行动计划，鼓励规模以上企业普遍围绕“培育一个知名品牌、开发一项专利技术、形成一个特色产品”实施技术改造。滚动实施千项技改项目，加快沧州激光产业园、东旭集团光电显示玻璃基板、北汽福田年产10万吨发动机缸体缸盖等一批重大技改项目建设。推进工业强基工程，加快发展智能制造、服务型制造，培育一批智能工厂、100个数字化车间。促进两化深度融合、军民融合和产城融合，加快互联网+、民民参军、产城互动城乡一体发展。推动第三批32家国家两化融合管理体系试点企业贯标，组织开展“互联网+制造”百县行活动。

上海

稳增长，促融合，加速推进产业结构优化提升。注重供给端发力，以重大项目落地为抓手，深化产业结构调整提升，加大企业技术改造力度，努力保持工业经济平稳增长和运行安全。聚焦智能制造为主攻方向，集成应用工业软件、工业互联网、工业控制系统安全等要素，提高研发设计、标准制定、功能服务、总包总成能力，加速信息化与工业化、制造业与服务业的深度融合，促进新动能发展壮大。

重庆

聚焦智能制造，融合发展趋势明显。推进制造业与互联网融合，重点围绕制造业创业创新服务体系等领域，加快互联网在研发设计、生产制造、过程管理、销售服务的全产业链运用。加速企业智能化改造，推动工业机器人、数控机床等智能制造装备的集成应用，全面提升制造装备自动化、数字化、智能化水平，实施智能改造工程，企业生产效率平均提升25.7%，运营成本和产品不良品率平均分别下降13.8%、28.4%。

广东

深化落实“中国制造2025”，加快工业转型升级。遴选5个左右的重点产业，以龙头企业、智能制造系统集成商为依托，联合上下游企业，建设20个左右智能制造系统解决方案公共服务平台，支撑企业实施智能化改造。积极承担国家智能制造标准制订工作。推进省智能制造示范基地建设。加大10个省智能制造示范基地招商引资力度，促进智能制造产业集聚发展。摸查示范基地企业智能化改造需求，依托智能制造系统解决方案公共服务平台，分行业实施智能制造推广应用计划，完成100个智能化改造项目。开展智能制造试点示范。培育20家以上省级智能制造骨干（培育）企业，实施30个以上省级智能制造试点示范项目，开展智能工厂、数字化车间培育建设试点。培育15家机器人骨干企业和10家系统集成服务骨干企业，建设4个机器人产业基地，力争机器人制造业产值达600亿元。

山东

突出智能制造主攻方向，推动制造业与互联网融合发展。把促进制造业数字化、网络化、智能化摆在实施制造强省战略的突出位置，聚焦智能制造主攻方向，培育融合发展新生态，促进新动能发展壮大。一是大力实施智能制造工程。继续争取国家智能制造专项和试点示范，出台省智能制造“十三五”规划，深化省级智能制造试点示范，探索实施“1+N”带动提升计划，打造智能制造创新中心、产业联盟等公共服务平台，力争培育省级试点示范企业50家以上。二是推动“互联网+制造”试点示范。推动出台制造业与互联网融合发展意见，重点发展基于互联网的大规模个性化定制、网络化协同制造、云制造等模式。推动两化融合管理体系贯标试点，深化互联网普及大行动、两化融合深度行等活动。打造基于互联网的制造业开放式"双创"平台和服务平台，力争重点行业骨干企业“双创”平台普及率达到76%。

浙江

深入实施《中国制造2025浙江行动》和“互联网+”行动，深化制造业与互联网融合发展。重点推动信息技术与产品的融合、制造过程的融合、商业模式的融合、双创平台的融合等工作，实施100个示范项目，启动培育一批大规模个性化定制企业。通过技术创新、技术改造、融合发展、兼并重组、品牌收购、标准升级、管理创新等途径，推动优势骨干企业提升发展。开展传统产业集群改造提升、互联网+、标准化+、设计+、机器人+等专项行动，实施工业强基工程。今年要新增“浙江制造”标准100个以上、工业机器人1万台以上。树立中国制造新标杆。支持宁波市建设全国首个“中国制造2025”示范城市，指导和支持其它有条件的城市争取创建“中国制造2025”示范城市，争创“中国制造2025”卓越提升试点示范基地。

河南

坚持创新引领、智能转型、开放带动、绿色发展，打赢工业转型攻坚战，以转型改善供给质量、以转型对冲成本上升、以转型缓解环境约束，为建设先进制造业强省、网络经济强省提供坚实支撑。以智能制造为主攻方向，发挥财政资金和基金引导作用，推动大范围智能化改造，滚动培育50个智能工厂、100个智能车间，争创国家智能制造试点示范。力争完成52家国家两化融合管理体系贯标试点任务，使对标企业累计达到2000家。创建郑洛新中国制造2025试点示范城市群，力争上半年申报创建成功，确保3年实现创建目标。启动制造业创新中心建设，首批确定10个左右培育对象。组织推动新一轮“十百千”技改示范项目，推进一批工业“四基”和军民融合示范项目，力争全年完成技改投资1200亿元。

安徽

实施“互联网+制造”行动计划，积极取国家智能制造试点示范项目，推进数字化、智能化改造，培育认定省智能工厂20家、数字化车间100个左右。积极培育智能制造系统解决方案供应商，争取1-2家企业进入国家推荐名单。继续实施机器换人“十百千”工程，在机械、石化、冶金、汽车等10大领域选择300家以上企业，推广应用工业机器人3000台以上。积极争取国家高档数控机床及基础制造装备、智能制造等重大专项，加快实施江淮-大众新能源汽车、应流集团高温合金零部件、中鼎EM燃油发动机等一批高端制造项目。

贵州

着力抓好两化融合和智能制造，助推大数据战略行动。聚焦智能制造主攻方向，培育融合发展新生态，促进制造业数字化、网络化、智能化发展，两化融合发展指数在西部地区保持中上游水平。推进两化融合管理体系贯标及应用。建立一支两化融合服务队伍，组织1000家以上企业开展评估诊断和对标引导，组织25户企业实施省级两化融合管理体系贯标试点，重点实施50个新一代信息技术助力实体经济试点示范。推动制造业向智能化发展。深入实施智能制造专项行动，继续开展智能制造省级试点示范，争取创建国家智能制造试点示范项目1-2个，着力打造一批智能制造示范基地和标杆企业，组建智能制造专家咨询委员会和智能制造产业联盟，支持省内高校联合开展智能制造人才培养。设立智能制造专项资金，支持省级试点示范项目建设。推动“工业云”平台功能完善与应用。

四川

全面实施“中国制造2025”四川行动计划，出台《四川工业和信息化“十三五”发展规划》，实施制造业创新中心建设、智能制造、绿色制造、军民融合等七大工程，指导成都抓好“中国制造2025”城市试点示范，支持绵阳、德阳创建“中国制造2025”城市试点示范。大力推进智能制造工程。开展智能制造新业态新模式试点示范，建成一批柔性生产线、数字化车间、智能工厂、智能物流示范项目，重点支持30个智能制造试点示范项目。

青海

落实《中国制造2025青海行动方案》、《关于推动制造业与互联网融合发展的实施意见》，推动制造业与互联网融合发展迈上新台阶。实施智能制造工程，谋划和实施一批制造业与互联网融合创新项目，启动建设一批数字化车间、智能化工厂，推进工业云、工业大数据行业应用。加快两化融合贯标试点，全面实施两化融合评价体系，大力培育部级和省级两化融合标杆及示范企业。加快推进“互联网+”专项行动计划，积极引进阿里巴巴、浪潮集团等互联网龙头企业，参与省制造业创新中心、工业电子商务、绿色制造等项目建设。争取将西宁市列入中国制造2025试点示范城市，争创全国信息消费示范城市，继续争取国家电信普遍服务试点项目。加快海东、西宁、海西大数据建设和应用，实施政务云、产业云、民生云、生态云示范工程，推动青藏高原大数据灾备中心建设，促进大数据与三次产业深度融合。

新疆

融合创新，持续推进两化深度融合，促进产业转型升级和供给侧结构性改革。继续落实《新疆维吾尔自治区信息化和工业化深度融合专项行动计划（2015-2018年）实施方案》。继续开展两化融合管理体系贯标、两化融合企业试点、两化融合试验区等试点示范遴选、建设工作及互联网与工业融合创新试点示范工作。鼓励企业积极通过智能制造手段增质提效，以推进数字化车间、智能工厂、智能制造项目为重点，大力实施智能升级；根据企业基础分级推进，行业优势企业对标国家智能先进标准实现智能转型。彻落实《中国制造2025新疆行动方案》。完善在线工作平台，积极引导企业建立互联网环境下的管理新模式；推动智能工厂建设；加快智能车间、智能工厂、智能企业示范带动，在输变电、农牧机械、新能源装备、汽车和化工等重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，加快人机智能交互、工业机器人、智能物流管理等技术和装备在生产过程中的应用；加快民用爆炸物品、危险化学品、食品、农药等重点行业智能检测监管体系建设，提高智能化水平。

内蒙古

智能化工业制造篇（5）

我国在推行多年的两化融合基础上，今年提出了《中国制造2025》。它成为实施制造强国战略的第一个十年行动纲领，也被外界解读为中国版的工业4.0计划。面对热议，中国振兴智能制造的路径又在哪里？

智能制造是《中国制造2025》、德国工业4.0、美国工业互联网的交会点，而这三者内容都十分丰富，存在着大量的技术要素、众多应用领域、涉及价值链方方面面，在项目实施中也需要大量投入。因此，政府部门、制造业企业、相关软硬件企业和集成企业都在积极思考，如何确立具有中国特色的智能制造发展路径。

打造具有中国特色的智能制造

“智能制造”从字面上理解，可以分成几个部分，首先是“智”，相对而言，“智”强调知识，强调获取信息、运用知识的能力。“能”是一种使能技术，意味着决策、执行。而“制造”可以理解成物理与化学的变化，涉及连续制造、间隙制造、离散制造，另外我们也可以把制造分成狭义的制造以及物流。我国的工业基础与德国、美国相比，可谓种类全面、大而不强。工业的技术水平千差万别，可以说工业1.0、工业2.0和工业3.0都存在。同时我国人口基数巨大，在工业领域，工程技术人员和产业工人众多。因此，中国的智能制造需要有中国特色，而这种特色就是由智能装备、人类专家和广大工人组成的人机一体化系统。这个系统在制造过程中能够进行信息的采集、传递、分析、运算、可视化，再进行决策，然后由装备、机器人和人类进行控制与制造执行。在其中的分析运算中，充分利用人类专家的知识成果，利用计算机的强大运算能力去扩大、延伸人类专家的脑力劳动，而对于缺少人类专家的场景，系统也可部分替代人类专家的作用，从而实现制造的数字化、自动化和智能化。

智能制造覆盖的内容很多，各方强调的内容也不同。如德国工业4.0强调信息物理系统（CPS）系统，利用自动化和软件领域的优势将集中式控制变成分散式控制，促进个性化、数字化和集成化；美国的工业互联网强调传感采集、强调数据分析、强调高级分析，也强调工作中与人的联系，其技术核心是互联网和大数据；我国的《中国制造2025》则除了智能制造和两化融合外，也在构建创新中心、工业强基、绿色制造、重点装备领域等方面，尤其强化总体的制造业产业规模与结构。

多样化的智能制造产业格局

智能制造产业涉及的面比较宽，包括先进制造技术、信息技术、控制技术、自动化技术等。传统意义的智能装备制造业主要包括高档数控机床、智能测控装置、关键基础零部件以及重大智能装备。而在社会经济发展到新的时期，智能制造产业的内涵也将发生变化，在原来的基础上产生了细分的机器人行业。更加强调促进智能生产的制造执行系统（MES）、信息物理系统（CPS）等，强调相关的物联网、大数据、云计算系统，以及促进智能发展的教育、各种标准制定、技术研发、咨询服务等。智能制造产业主要包括如下部分：

高档数控机床。分为大型、高精度数控母机与面向行业应用的关键高精密数控机床。进一步细化则包括通用行业的重型立卧车床、龙门铣床、落地镗床、轧辊磨床、高速精密车床、加工中心、复合机床、各种数控磨床、大型滚齿机和磨齿机、数控线切割和成形机床、大型数控成形设备等；面向行业应用的分为数控叶根槽铣床、数控转子槽铣床、数控成型铣齿机、数控成型磨齿机、超重型深空钻床、连杆加工机床等。

重大智能装备。包括石油石化智能成套设备、冶金智能成套设备、智能化成形和加工成套设备、自动化物流成套设备、建材制造成套设备、智能化食品制造生产线、智能化纺织成套装备、智能化印刷装备等。

测控设备。包括新型传感器、智能控制器、可编程控制器、现场总线控制系统FCS、嵌入式系统、智能仪表、精密仪器、精密传动装置、伺服控制机构、液气密元件及系统等。

工业机器人与特种机器人。包括焊接、涂装、搬运、装配等工业机器人，以及安防、危险作业、救援等特种机器人。

软件系统及平台。包括制造执行系统（MES）、信息物理系统（CPS）、计算机仿真系统（CAE）、虚拟现实、云计算、大数据等。

在教育、技术研发、标准、咨询等领域，智能制造不仅需要提升物理装备的能力，更要提升软能力，尤其是人的能力。因此，在智能制造的管理人员、技术人员、生产人员和系统服务人员都有大量的教育培训需求。而在技术研发和标准制定方面，也有大量的工作要做，并且在智能制造的方案制定、系统集成方面，更需要高速发展。

随着《中国制造2025》的推出，我国智能制造产业发展势头迅猛，预计在2015年产值将突破1万亿元，年均增长率超过25%，工业增加值率达到35%。而一些重大智能制造产品也将实现突破，形成一批具有国际竞争力和国内影响力的制造企业。从而实现我国完善的智能制造产业，实现装备的智能化及制造过程的自动化，使产业生产效率、产品技术水平和质量得到显著提高，能源、资源消耗和污染物的排放明显降低。但是我国的智能制造产业也面临着创新能力不足、创新投入比例低、创新人才数量少、核心技术不掌握、自主品牌缺乏、重大技术装备仪器仪表基本被国外垄断以及机器人控制系统、高端传感器、伺服电机、高档数控机床绝大部分被国外产品占有等问题。而在互联网、大数据、高端服务器、存储、操作系统等领域，也大多被国外企业拥有，所以我国的智能制造之路，称得上任重道远。

发挥主体作用 提升发展质量和内涵

智能制造已经成为我国的强国战略，国家和地方政府推出各种扶持政策。作为具体执行的企业和个人，需要及时掌握并利用国家政策，提升企业智能制造能力，提高个人智能制造的知识和技能，从而夯实工业基础，提升制造能力与质量，促进制造创新，加快制造业与“互联网+”的有机融合。

在国家层面，工业和信息化部实施启动了智能制造试点示范项目，目标是形成智能制造体系和公共服务平台。在具体运作方面，主要包括掌握我国智能制造产业状态以及面临的问题，明确智能制造的思路和重点方向，引导新一代信息技术在制造业的集成应用。包括云计算、物联网、大数据、虚拟技术等。培育新技术、新业态、新模式，推进国家制造业创新中心建设，构建智能制造标准，指导开展标准化工作。发挥政策引导、推动、财税机制，促进国际交流和合作。具体的智能制造试点项目，包括以智能工厂为代表的流程制造试点，以数字化车间为代表的离散制造试点，以信息技术深度嵌入为代表的智能装备和产品试点，以个性化定制、网络协同开发、电子商务为代表的智能制造新业态试点，以物流信息化、能源管理智慧化为代表的智能化管理试点，以在线检测，远程诊断和云服务为代表的智能服务试点等。

各地政府为促进地区发展，推出大量的政府扶持项目，如浙江提出5年投入5000亿元实施机器换人项目；天津智能制造重大科技专项，打造5—10家智能制造示范工厂，建设100家机器换人示范企业，同时计划3年累计投入1亿元，面向全国从事机器人科研生产的企业、高校和科研院所，征集智能制造重大科技项目。各地纷纷构建智能制造、工业机器人园区以及智能制造联盟。各地政府需要结合本地特色，加强地区统筹，促进产业宏观指导，制定产业规划，协调产业布局与区域分工，促进高水平创新；促进服务平台建设，实现技术、研发、中试、转化等一系列公共平台的建设；构建产学研研究转化体系，形成产业技术联盟，完善产业结构，形成产业集群，实现规模发展，提升服务能力和竞争力；加强人员培养，促进创新，深化大数据、云计算、物联网等先进技术的应用，促进地区经济绿色、安全、高速创新发展。

企业是实施智能制造最主要的主体。企业在实施智能制造过程中，一方面需要进行新设备引进，另一方面更需要对已有装备进行改造，在做好顶层设计的基础上进行智能制造升级。在实施的过程中，确立自身的优势。在制造方面，按照产品装配工艺、部件装配工艺、零件生产工艺、工序、工步进行细化分解，实现信息化、数字化、知识化、集成化、自动化和智能化。而在此过程中需要强调，自动化是在可以保证质量稳定基础后才实施，智能化也是在实施自动化以后实施。当然对于引进的智能化系统，不仅要看重其包含的硬件部分，更要看重其软件部分，同时关注其中蕴含的知识部分，也就是大数据部分。另外作为智能生产装备，其学习能力、推理能力应该作为重中之重进行考察分析。智能制造的路径有向上与向下两种，向上是与互联网结合，向下是工业强基。互联网结合的核心是实现与企业的客户、供应商实现互联互通，与行业信息实现集成，从而实现规模化数据应用，实现数据的高效传递、转换、生产，实现远程控制和云服务。而向下必须保证生产线的连续、稳定地生产，因此需要有各种传感技术，实现CPS系统，构建设备的监控、故障诊断和预防性维护。对于集团性企业，更需要实现集团间的数据集成、工作集成、管理集成和创新集成。比较典型的应用，如利用大数据技术实现各企业的数据之间的集成，从而实现对标分析，促进标准化发展。或者如纵向分析设备的生命周期状态，横向监控设备是否正常，从而减少设备的计划外维修，保证生产的平稳。

具体而言，企业实现智能制造要分成智能的产品、智能的装备、智能的生产、智能的物流、智能的组织和智能的管理与决策六大领域来实施。系统性地采购智能装备、工业机器人，构建智能生产线、生产车间、应用制造执行系统（MES）、生产计划系统（APS）、信息物理系统（CPS）等。结合人员教育和商业模式改进，从而构建智能工厂。

智能制造离不开人，一方面需要利用软件系统实现人的知识显性化管理，另一方面需要提升企业各级人员的智能制造水平，充分学习掌握软件的应用，提升智能制造的能力，掌握智能装备的使用、维护和改进，并控制新技术带来的安全与风险。从而保证智能制造的落地有效运行，促进企业的智能能力的提升。由于互联网的发展，企业人员流动加大，因此实现智能组织和智能人员管理势在必行，比较典型的是促进创新，培育创客，企业改变绩效考核制度，实现复合收益模式、长效收益模式，以适应互联网+时代的人员发展和企业创新需要。对于制造业的个人而言，充分学习智能制造知识，掌握智能制造技能，避免被机器人所代替，利用互联网的高速传递能力和海量的用户基础，发挥自身潜能，创造自身价值。

最后需要提及的是，我国是个工业大国，普遍存在着信息不对称现象，因此在实施智能制造时，可以根据不同的应用状态采取不同的策略。如短期内国内不能生产供应的，那么可以引进。但要实施集成性引进，也就是只引进核心部分，加上国内的产品功能组件，从而形成解决方案。对于这部分产品，要逐步降低对外的依赖比例和进口总额；对于国内已经可以实现生产供应的产品，要降低信息不透明性，作为生产企业，提升自身的宣传策划能力，加大宣传力度；对于购置企业，在条件基本相当情况下，应优先选择国内企业。另外在政府引导下，构建产业合作平台，促进信息沟通，促进产业的合作；对于已经达到量产、产品质量可靠的智能制造相关产品，要普及性应用，根据企业的实际情况，实现工业2.0补课、工业3.0普及和工业4.0试点，从而形成中国强大的制造体系，做大制造业规模，优化产业结构，实现高质量、可持续发展。

智能制造引领未来发展

智能化工业制造篇（6）

标准化制定进行时

7月24日，全国智能制造试点示范经验交流会在南方工业中心广东省举办，工信部部长苗圩在发言中指出，自去年6月工信部联合财政部启动智能制造专项以来，已投入中央财政资金21.5亿元，支持了93个重点项目。今年，两部门继续实施智能制造专项，已立项133个重点项目，这些项目分布在全国25个省区，预计国家拨款52亿元，接近去年中央对智能制造专项的1.5倍。智能制造专项实施以来，不仅支撑了国家智能制造标准体系建设，提高了智能制造装备自主安全可控水平，而且带动社会投资100亿元。

从苗圩部长的发言之中，我们可以看到中国智能制造标准化相关工作已经取得了进展，标准体系已经初步建立。实际上在中国制造2025计划提出来之前，有关部门对中国在制造、工业等领域的标准体系缺失问题已经进行了调查和研究，并提出了加快标准体系建设的建议。

业内人士表示，由于缺乏行业性标准规范，我国企业在跨系统、跨平台集成应用时往往需要先解决许多复杂的标准技术难题，有的甚至需要推倒重来。例如，物联网行业应用标准缺失，导致设备不能兼容。野村综研相关负责人曾表示：“中国物联网的技术和标准要与其他国家合作，如物流标准应该与全球公认的标准相匹配，即在坚持民族标准的基础上，积极与外界互通。”

工信部赛迪智库课题组在调研后也认为，我国智能制造标准规范体系尚不完善，主要表现在两个方面：一是我国尚没有建立完整的智能制造顶层参考框架，智能制造框架逐层逻辑递进关系尚不清晰。二是与智能制造相关的物联网、智能装备及机器人、大数据、云计算、软件等关键技术具体发展路径不够清晰，对应标准规范尚未统一，造成不同厂商产品间兼容性较差，集成难度高。

在有关部门的推动下，我国智能制造标准化工作逐步开展起来。2014年12月，工信部开始筹建智能制造综合标准化工作组，着手构建智能制造标准体系。2015年2月该工作组正式成立，由工信部装备司牵头，科技司、电子信息司、信软司、通信司共同任副组长。包括专家组中的行业内多名专家，也一起参与了标准化咨询相关工作。此外，电子技术标准研究院、机械工业仪表所、中国信息通信研究院院担任了秘书处单位。

2015年5月，中德智能制造标准化工作组成立，中方工作组组长由国标委工业二部主任戴红担任，副组长由工信部装备司司长李东和国标委工业一部主任肖寒担任；德方工作组组长由DKE的Reinhold Pichler担任，副组长由DIN的Volker Jacumeit担任。工作组主要工作是和德国方面进行标准化交流。

2015年12月，在工信部智能制造综合标准化工作组主导下，多个国内行业标准化组织参与，提出了中国智能制造的体系架构，也就是《国家智能制造标准体系建设指南2015》。

2016年5月，中德双方举办了第二届中德智能制造/工业4.0发展与标准化交流会议。据电子技术标准化研究院信息技术研究中心卓兰所长介绍，双方达成了以下决议：保持双方在国际标准化组织中合作；开展工业4.0模型和智能制造系统架构的互认并提交参考模型国际标准提案；开展无线通信标准化领域的合作等等。

2016年6月21日，国家标准化管理委员会和工信部联合成立国家智能制造标准化协调推进组总体组和专家咨询组，为下一步制定标准做好准备工作。

根据上述时间线梳理，我们可以发现，中国智能制造标准化工作正在按照计划向前推进，接下来的工作将是考验他们的重点。

战略制定及突破口

随着今年我国智能制造标准体系工作的顺利开展，业内把目光的焦点集中在《建设指南》上。多名制造业内人士指出，《建设指南》制订是为了解决智能制造标准缺失、滞后以及交叉重复等问题，发挥标准在推进智能制造发展中的基础性和引导性作用，指导当前和未来一段时间内的智能制造标准化工作。

《建设指南》提出，我国将在5年内建成并逐步完善智能制造标准体系，具体步骤是到2017年，初步建立智能制造标准体系，制定60项以上智能制造重点标准；到2020年，建立起较为完善的智能制造标准体系，制修订500项以上智能制造标准，基本实现基础共性标准和关键技术标准全覆盖。

据卓兰介绍，《建设指南》提出的智能制造标准体系框架包括基础共性标准基础、安全、管理、检测评价、可靠性等5大类，关键技术标准中的智能装备、智能工厂、智能服务、工业软件和大数据、工业互联网5类。此外，还包括不同行业的应用标准。

“以前我们的工业和信息化的服务理念是比较差的，现在可以看到个性化定制的业务越来越多。比如山东红领集团，从服装样式设计到成品接收只需要7天的时间，还有很多行业都在用个性化的定制模式，在很短的时间内制造出用户需要的产品，缩短了订单的周期。通过这方面的标准化制定工作，可以大幅度提高整体行业的服务水平。”

众所周知，我国在物联网、移动互联网、云计算等信息通信领域发展迅速，并形成了自己的产业体系，也出现了华为、中兴这样的知名企业。卓兰介绍，未来在这些领域有望率先制定智能制造相关标准，并进而发展为国际标准。目前国家在云计算、大数据等方面正在进行标准化制定，其中大数据已经起草了6个标准，云计算方面也起草了20个标准。

按照《建设指南》的意见，我国智能制造标准将优先在新一代信息技术、高档数控机床和机器人、航空航天装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车等十大重点领域率先实现突破，并逐步覆盖智能制造全应用领域。

智能化工业制造篇（7）

一、智能制造的内涵

智能制造是以产品的全生命周期为导向，融合互联网、大数据、物联网等现代信息技术，运用数据挖掘出客户需求信息并贯穿于供应链中各个生产环节，包括生产、设计、产品库存、客户需求、物流配送、客户关系管理等关键环节，使用先进自动化机械设备及制造系统进行柔性化生产，形成一个多维度的智能制造系统。通过智能制造提高核心竞争力，革新旧有的劳动密集型模式，把传统制造业打造成高附加值并提供生产服务化的高科技企业。智能制造的内涵体现在以下四个方面：

1.工业化和信息化的有机融合

智能制造集中体现在“智”。随着互联网+APP技术的兴起，“智”更多在于通过最新的信息通信技术拉进与终端消费者的距离，通过海量的数据采集并利用大数据挖掘客户的有效信息获知客户的需求，融合先进制造技术在设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，在互联网+时代形成工业化和信息化的有机融合。

2.智能工厂为载体，全面深度互联

智能工厂是实现传统制造业智能制造的重要载体。而智能制造系统则是智能工厂的核心环节。在生产过程中实现智能化调度，有效执行生产和按需生产，按订单投产零库存是智能制造中最关键的制造节点和生产管理节点。以数据互联互通为特征的智能生产系统为导向，围绕产品全生命周期，通过打造可视化、智能化的工厂，实现生产过程如每个生产单元、工艺设计、智能设备的投放和使用、知识工人的运用、执行系统、物流自动化配送等系统进行实时管理和优化。

3.以客户端到生产端信息数据流为核心驱动

现代化的信息技术手段使得客户能在网上直接下单，C+M模式和O2O模式已成为现实。传统制造企业通过对网上生成的大批量订单进行智能分析，可以实现对个性化定制中的同类项需求合并。智能制造的驱动要素主要在于数据，当产品可以变成数据时，每一个生产工序能用一组数据进行串联，即可实现以互联网进行数据交换实现全程生产协同完成整个制造流程。简言之，智能制造环节是以客户端、生产端的信息源为核心驱动，使客户需求变成协同化制造的生产单元，实现大规模化的生产定制，从而实现从生产向服务、由用户直接驱动的制造方式。

4.以互联网驱动的新型产业制造模式

通过互联网+智能化技术、数字化、智能化3D打印技术、先进生产装备、机器人的应用，传统制造业中的流水线生产可升级为个性定制化的大规模生产，在设计、供应、制造和服务各环节实现端到端无缝协作的智能工业生态系统，生产型制造企业逐步转变为以提供服务为主的高科技制造企业。

二、传统生产型产业智能制造发展的现状

1.传统制造业附加值低，产销结构不合理

我国传统制造业大而不强，土地资源环境约束、产品附加值低、产销不对路导致库存积压、产业结构不合理、竞争力不强、创新能力弱等问题制约着制造业的发展。

2.先进制造机械零部件依赖进口，替换成本高

智能制造的生产更新换代需要机器人的投入使用，需要提升生产效率。而先进机器人的核心零部件主要依赖于进口，一些中小企业由于订单小、资金周转慢等原因，大面积把工人替换成机器人也不现实。

3.智能软件系统发展滞后，自主研发程度低

《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中明确提出积极发展智能制造和大规模个性化定制，提升网络化协同制造水平，加速制造业服务化转型等一系列“互联网+”协同制造行动。传统的生产线操作远远不能满足大规模个性化定制的要求，特别是落后的生产软件系统无法生成一系列自动指令来指挥机器人操作。数控机床、机器人、行业内的生产工序的操作系统大多靠国外软件公司。国内智能制造装备生产企业的软件技术非常滞后，如CAD、ERP、MES、传感器等基础操作系统，仅有部分大型企业能根据自身产品的特点自主研发生产操作系统，融入客户个性化需求进行柔性化生产。

4.各行业内自动化生产基础差异导致智能化升级难度大

由于原有行业内的生产自动化、数字化基础差异，各行各业的智能制造升级路径存在较大差异。传统的生产制造主要企业生产什么，市场就会提供什么产品。但随着互联网+制造业工业融合的发展，企业可以通过分析客户的订单，掌控最新的市场需求，实现对产品的全生命周期的监控。而部分企业数据集成和综合利用能力低，无法利用海量的源数据提取有效的客户需求信息，从而无法转化成生产数据和精准的经营决策。

三、智能制造的价值创造优势

当前，我国已进入消费者个性化需求时代。而产业链两端高附加值低、产品同质化现象严重、价格战、劳动力成本上升、小批量多批次的定制化生产需求制约着中国制造业的发展。通过智能制造转型升级，我们可以通过互联网、物联网、大数据应用、云计算等现代通信技术，结合生产制造资源进行敏捷化柔性化生产，基本可以实现个性化定制、制造业服务化、资源高效利用，以及互联网与工业跨界融合。

1.提升生产效率，降低生产成本

在客户端，互联网融与制造工业的融合使得来自全球或全国各地的订单数据

能够零时差、零失误传递至生产企业内部；企业从网络云端获取订单数据，依照客户个性化需求进行定制生产，企业所有员工直接面对客户，避免了盲目生产，生产效率大幅度提升。在生产端，通过机器人的投入使用把工人从纯手动操作释放出来。生a过程采用全程数据驱动，把各项生产工序转变为系统指令，实现人机一体化，大大缩减研发、设计、管理人员，提高了企业资源的使用效率，降低生产成本。

2.满足个性化需求，实现需求驱动

通过互联网技术，采用C+M的商业模式可以使消费者与生产者深度融合，满足顾客个性化私人定制的需求。以需求驱动为契机，企业生产效率更高，服务更为精准化。订台集合而来的数据，基本可以体现消费者的个性化设计需求。数据驱动和智能生产制造能有效化解个性化定制与大规模生产之间的难题，从而形成面向客户的极有竞争力的优势，把传统的制造企业变成高附加值以服务客户为主的网络科技企业。

3.实现了零库存，引导消费时代

通过智能制造，推进工业互联网、云计算、大数据在企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务的综合应用，发展生产过程智能化，提升企业智能化水平，可以实现零库存。个性化定制采用全程数据驱动，先付款后定制，避免了企业产销不对路的市场供给方式，原辅料和产品均能实现“零库存”，解决了库存长期积压企业资金周转慢的顽疾。

四、启示：传统制造业服务化转型升级的解决方案

根据Andy Neely对全球13000家制造业上市公司研究的结果，发达国家制造业服务化的水平明显高于正处在工业化进程中的国家。美国制造与服务融合型的企业占制造企业总数的58%，而中国制造业的服务化进程相对落后，具备服务型制造能力的企业进展所有企业的2.2%。通过“互联网+智能制造”，传统的制造业对生产加工、产品研发、销售模式、盈利模式、物流系统重新再造，建立高效合理的业务流程和模式，实现生产和管理的智能化。

1.革新产业业态与定制化运营模式

从“互联网+智能制造”的视角出发，树立协同创新的信息化和工业化深度融合的商业思维，将产品设计研发、线上线下联动销售、生产制造流程、物流配送、售后服务等过程进行高度整合，重塑价值链延长产品的全生命周期，逐步有序现大规模个性化定制、创客和众包设计，从而增强产业链整体竞争力。

2.打造智能车间、数字化工厂

通过打造智能车间和数字化工厂，让制造资源、生产过程、现场运行、物料管控、质量管控数字化，可大大提高生产效率和工人的积极性。此时，通过机器换人，把人从传统的工序中剥离出来，由传统的“人指挥机器”转变为“人根据信息指令完成生产工序的调度”，解决工业化进程中人类脑力劳动自动化效率低的难题，同时可有效应对人力成本上升带来的中低端产业转移至毗邻的发展中国家的挑战。

3.制造业智能服务化的战略及实现路径

（1）注重客户需求，实施个性化定制

通过移动互联网+电商渠道模式，积极探索客户需要，鼓励客户参与产品研发过程、消费体验，让制造企业从价值链低端逐渐延伸到价值链高端实现产品全生命周期的价值共创，提高服务化产出，进而提升服务化水平。在产品销售管理方面，通过线上线下渠道、微信公众号、网络商城、天猫淘宝、移动电商、跨境电商等渠道，来拓宽客户需求的层面。同时，鼓励自动化生产基础强、有一定影响力的制造企业率先实现大规模个性化定制形成智能制造试点示范中心，从而带动薄弱的中小微企业逐步升级为以服务提供商为主的制造企业。

（2）打造全生产服务生态链

以消费者为核心，重构产品个性化研发、柔性化生产、大规模定制的智能制造体系，通过云计算、云存储、物联网的运用，融入顾客参与设计产品服务的流程，增加制造业服务要素的投人和供给，加强制造业与服务业的深度融合，向研发、设计等价值链上游扩展，提高产品附加值，实现价值链中的价值增值。此外，借助大数据的统计分析，打造智能产品平台和渠道平台实现全生命周期的生态链延续。

（3）应用信息技术，革新营销方式

应用最新的信息技术，建立企业自身涵盖客户需求层面和工厂内部生产过程及设备运用的大数据体系，要将信息技术和业务流程、组织结构等有机结合起来，对企业进行内部治理。根据客户需求开发新技术、新工艺，革新营销方式和销售渠道等，进行服务创新。

（4）政企联动，鼓励智能制造服务化

长期以来，受粗放型工业发展影响，制造业企业过度追求规模、以产定需、重产品轻服务、忽视客户个性化需求，产品的附加能力相对较低。随着《中国制造2025》战略的出台，企业继续通过智能制造转型来解决产能过剩、产品同质化现象严重、白热化的价格战、劳动力成本上升的困境。为保障战略的顺利实施，应采用政企联动战略，即通过政府的“手”打造生产集群基地，在财政税收、土地政策上给予适当的政策倾斜和优惠措施，健全服务型制造公共服务体系，鼓励制造企业和服务企业融合发展，以点带面，实现规模化效益。

参考文献：

[1]王建斌.大数据颠覆传统产业[J].企业管理，2017（04）.

[2]余海燕，湛军.顾客体验与价值共创--宜家和曲美的服务化转型[J].企业管理，2017（04）.

[3]柳屹立.酷特的智能之路[J].企业管理，2017（04）.

[4]曹根基.互联网+智能制造深度融合的产业生态链分析[J].无线互联科技，2015（12）.

智能化工业制造篇（8）

面对我国是工业大国但不是工业强国的现状，以及国际金融危机后美、德、日、英、法等发达国家纷纷提出制造业振兴规划的国际背景，2015年我国出台了《中国制造2025》。制造业是立国之本、强国之基、兴国之器。《中国制造2025》的意义不能仅从一个产业规划视角来理解，更应该从未来我国经济可持续增长的动力蓝图来看待。《中国制造2025》提出，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向，强化工业基础能力，促进产业转型升级，实现制造业由大变强的历史跨越。在经济增长的动力蓝图中，智能制造是作为一个主攻方向提出的，可以看出其地位十分重要。

所谓智能制造，直观地讲，就是基于人工智能技术与制造技术集成而形成的满足优化目标的制造系统或者模式。在智能制造一开始提出时，内容相对狭义，优化目标也相对具体，但随着新的制造模式不断出现和信息技术不断发展，智能制造的内涵已经逐步广义化。从技术基础看，已经从单纯人工智能发展到包括大数据、物联网、云计算等在内的新一代信息技术；从制造过程看，已经从单纯的生产加工环节扩展到产品的全生命周期；从制造系统的层次看，已从制造装备单元扩展到包括车间、企业、供应链在内的整个制造生态系统；从优化目标看，从最初实现在没有人工干预情况下实现小批生产，发展到满足消费者个性化需求、实现优化决策、提高生产灵活性、提高生产效率和资源利用率、提高产品质量、缩短制造周期、体现环境友好等一系列目标。因此，现在的智能制造，已经被广义地理解为基于大数据、物联网等新一代信息技术与制造技术的集成，能自主性地动态适应制造环境变化，实现从产品设计制造到回收再利用的全生命周期的高效化、优质化、绿色化、网络化、个性化等优化目标的制造系统或者模式，具体包括智能产品、智能生产、智能服务和智能回收等广泛内容。

智能制造的实现，关键是依靠新一代信息技术系统的技术支持。现在比较公认的智能制造技术基础是信息―物理系统（CPS），或称为虚拟―实体系统。通俗地说，这是一个可以将工业实体世界中的机器、物料、工艺、人等通过互联网与虚拟世界中的各类信息系统有效连接的网络空间系统，该系统通过对实体世界工业数据的全面深度感知、实时动态传输与高级建模分析，实现网络信息系统和实体空间的深度融合、实时交互、互相耦合、互相更新，从而形成智能决策与控制，最终驱动整个制造业的智能化发展。这个系统在德国工业4.0中被称为CPS，而在美国的产业界则被称为工业互联网。在美国产业界看来，工业互联网是互联网在工业所有领域、工业整个价值链中的融合集成应用，是支撑智能制造的关键综合信息基础设施。有了这个系统就可以实现制造过程自组织、自协调、自决策的自主适应环境变化的智慧特性，进而满足高复杂性、高质量、低成本、低消耗、低污染、多品 种等以前传统制造模式认为相互矛盾、不可能同时实现的一系列优化目标。

经济学研究表明，一国经济的国际竞争力和长期稳定增长的关键是制造复杂产品的能力，而智能制造是制造业的转型升级制高点，代表着未来制造业发展的方向和经济结构高级化的趋势，决定着一个国家制造复杂产品的能力大小。因此，智能制造已成为当今世界各国技术创新和经济发展竞争的焦点，发达国家以智能制造引领“再工业化”战略，我国则将智能制造作为《中国制造2025》的主攻方向。当然，我国智能制造的总体水平与世界制造强国相比还相差比较大，但智能制造是一个应用广泛的体系，包括从工艺、产品、企业、产业链到整个社会的各个层面，我国通过科学规划、努力创新，可以逐步实现从点到线、从线到面、从面到体的突破，最终建设成为制造强国。

智能制造与新经济的关系

当今世界正在步入新一轮科技革命拓展期，颠覆性技术不断涌现，产业化进程加速推进，新的产业组织形态和商业模式层出不穷，从而经济增长的新要素、新动力和新模式不断涌现，于是所谓“新经济”浮出水面。“新经济”这个词本身并不新，在20世纪90年代末至本世纪初美国出现了一段在信息技术和全球化驱动下呈现高增长、低通胀、低失业率、低财政赤字等特征的经济发展时期，被认为是“新经济”。但2000年下半年以后，以互联网技术和金融主导的“新经济”泡沫最终破灭。其根本原因是没有把互联网这种技术和制造业结合在一起。离开制造业，仅仅停留在科技发明和金融追逐而衍生出来的经济大多都会成为泡沫。如果说在上世纪末美国提“新经济”还为时过早，现在由于信息技术的突飞猛进使得信息技术成本大幅度降低，信息技术已与制造业逐步融合并广泛地应用改变着社会经济生活，现在提“新经济”则是水到渠成。

现在的新经济，其本质是由于新一轮科技和产业革命带动新的生产、交换、消费、分配活动，这些活动表现为人类生产方式进步和经济结构变迁、新经济模式对旧经济模式的替代。新经济对经济增长的促进作用至少表现在三个方面，一是由于信息（数据）独立流动性日益增强而逐步成为社会生产活动的独立、核心的投入产出要素，进而增加了信息边际效率贡献；二是以“云网端”为代表的新的信息基础设施投资对经济增长的拉动；三是生产组织和社会分工方式更倾向于社会化、网络化、平台化、扁平化、小微化，从而适应消费者个性化需求，进一步拓展了范围经济作用。在当前我国经济下行压力较大、产业结构分化、经济增长动能亟待转换的背景下，大力发展新经济既是积极应对新产业革命挑战的战略选择，也是我国通过供给侧结构性改革优化资源配置的战略要求。

智能制造，作为信息化和制造业深度融合的集中体现，无论是智能产品、智能工厂、智能制造企业还是智能制造的生态链，都构成了新经济的重要组成部分，智能制造产业作为新一轮科技和产业革命的先导正在迅速发展，成为现代产业体系中发展潜力巨大的行业。更为重要的是，新经济的发展主要依赖智能制造提供技术源泉和装备基础，新经济的增长源泉，无论是作为新生产要素的数据的投入，还是新的信息基础设施的投资拉动，以及新的经济分工协作模式的产生发展，都离不开智能制造的支撑。没有智能制造的发展支撑，新业态、新商业模式也都将成为空中楼阁。智能制造的发展，一方面会拉动新材料、信息通讯等各个领域的技术创新和产业发展；另一方面又进一步驱动各个新兴产业成长和传统产业变革，满足生产者和消费者的智能化、个性化需求，推动智慧农业、智慧城市、智能交通、智能电网、智能物流和智能家居等各个社会经济领域的智能化发展。当然，新经济的快速发展，也会给智能制造提供更大的需求空间和更广阔的应用前景。

抓好智能制造发展的关键

得益于巨大的市场潜力，近些年我国电子商务飞速发展，但发展新经济决不能仅仅满足于零售服务业与互联网的融合阶段。互联网发展大体可以划分为信息门户网站主导、电子商务主导、工业互联网主导三大阶段，我国正处于电子商务主导的阶段。但是，电子商务发展的“风口”正在过去，互联网未来发展的方向是工业互联网。而工业互联网是制造业与互联网深度融合的表现，其所支持的正是智能制造。因此，从互联网的发展趋势看，新经济的未来发展应该更多地依靠智能制造的引领。

一是突出战略引导。2015年我国推出了《中国制造2025》和《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》。其中，《中国制造2025》旨在通过工业化和信息化融合的手段、加快发展新一代信息技术等领域来实现建设制造强国的目标，《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》是把互联网的创新成果与多个经济社会领域深度融合，以形成更广泛的以互联网为基础设施和创新要素的经济社会发展新形态。两大战略的共同重点就是推进制造业与互联网的深度融合，推进智能制造。未来如何以科学的实施机制和战略步骤落实这两大国家战略，是智能制造引领新经济发展的关键任务。

智能化工业制造篇（9）

中国企业对标德国工业4.0

在刚刚结束的德国汉诺威工业博览会上，海尔工业互联网平台开始登上国际舞台，成为中国首个面向全球的大规模个性化定制方案企业。这也是“中国制造2025”计划出台以来，中国在智能制造领域的又一次重拳出击。

当前，全球工业大国都将智能制造视为发展方向。其中，美国工业互联网本质上是以信息化带动工业化，德国“工业4.0”则是以工业化带动信息化。业内专家普遍认为，尽管二者之间的差异较大，但是有一个统一的核心，就是CPS系统（中文翻译为信息物理系统）。

据工信部国际经济技术合作中心工业4.0研究所所长王喜文介绍，以CPS为代表的智能工厂实际上代表了大规模定制化、制造业服务化、智能化的大趋势。在智能生产模式之下，其好处也是非常明显：能满足个性化定制的需求、缩短工业生产周期、降低制造生产的成本、减少能耗等，这些特征决定了工业强国在智能制造领域具备了较强的竞争力。

面对国外制造业的强大优势，中国制造业也必然要正面应对。2015年“中国制造2025”计划，以互联网+协同制造为代表的智能制造成为发展大方向，而且国内企业也开始在这一领域发力，形成了自己的优势。

以海尔的工业互联网解决方案COSMOPlat为例，目前该平台已成功申请自主知识产权89项，成为行业内首个具备自主知识产权的中国版工业互联网平台。据了解，COSMOPlat上聚集了上亿的用户资源，同时聚合了300万+的生态资源，形成了用户与资源、用粲肫笠怠⑵笠涤胱试吹3个“双边市场”，可以给全球企业提供工业升级的服务方案及切实可行的落地方案。

在汉诺威工业博览会上，海尔搭建起一条真实的冰箱生产线，受到了国外同行们的关注。通过这一平台，用户可以全流程参与产品设计研发、生产制造、物流配送、迭代升级等环节，能自主定义自己所需要的产品，帮助更多的企业更快、更准确的向大规模定制转型。

与海尔COSMOPlat对应的，是西门子的Mindsphere平台以及GE的Predix平台。前者代表了德国工业4.0的核心思想，而后者是美国先进制造业的基本理念。从这三家企业的平台能力上来看，其实中美德三家之间差距并不大，甚至与德国、美国对比起来，中国企业在某些方面还有一定的优势。

迎接智能制造的挑战

当前，制造业进入全面变革的特殊时期，这既带来了空前的机遇，也带来前所未有的挑战。抛开 CPS、工业互联网等概念而言，中国制造企业在应用和实践中是否已经做好了准备？

从外部看，新一轮科技革命将使制造的内涵得以扩展，互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能、3D 打印都已进入制造领域，各细分产业已经开始发生重大变革；从内部看，制造业的可持续发展面临的约束日益凸显，如能耗、污染、安全等，这也倒逼制造业必须转型升级，才能继续更好地服务于社会。

在4月份由上海航天动力科技工程有限公司与北京国创未来联合举办的“智能制造的应用和未来研讨会”上，北京国创未来总经理郭京京表示，目前中国制造业面临的转型和升级任务是非常艰巨的，也是全方位的：产品设备形态重新定义，不再是单一的产品本身，而是一切联网；制造体系升级，大规模定制化的智能制造体系，将是智能工厂+智能物流+智能服务的集合体；产业趋向生态化，这是技术+产品+体验+商业模式+应用场景的多维革新与重构；产业生态重塑，包括产品+互联网、价值链转移、产业升级等等。

在上述制因素发生变化之后，未来产品设备不再是简单的工具，而是一种服务；未来所有产品设备都将是智能终端，而非现在的信息孤岛；未来设备都将是可移动的能源，而非单纯的耗能机械；制造环节全链条将向智造升级，分布式设备相互连通，联接形成而成一个整体；原来人操纵设备将向设备互联、自行操作转变，从而彻底改变使用模式。

北京国创未来主要围绕汽车、机械、电子、危险品制造、化工、轻工等行业转型需求，提供工业自动化解决方案。目前已经汇聚清华大学、航天科技、中国工业4.0 研究所等产学研各领域专家，整合雄厚资源，将先进的研发成果，前沿的理念，领先的机器人进行技术融合，为军民融合、先进制造、智慧物流等行业提供数字化、智能化、柔性化、自动化的整体解决方案。

郭京京认为，智能制造是把制造自动化的概念扩展到更加柔性化、智能化和高度集成化。集成自动化――包括机器人――替代人工生产是未来制造业重要的发展趋势，是实现智能制造的基础，也是未来实现工业自动化、数字化、智能化的保障。

夯就智造的未来

自“中国制造2025”计划以来，带动了越来越多的地方政府、企业、投资机构对智能制造的关注，也吹响了向中国智能制造产业高地进军的冲锋号角。对于中国制造业而言，今天的每一步都关乎着智能制造的未来。

各级地方政府纷纷将智能制造作为振兴经济的重要抓手，并开始在人工智能、物联网、云计算、无人汽车等领域进行布局，智能制造已经形成多处开花结果的局面。以上海为例，2016年开始制定《“中国制造2025”上海行动纲要》，提出：“以创新驱动、提质增效为主线”；坚持“高端化、智能化、绿色化和服务化”；重点发展新一代信息技术、智能制造装备、生物医药与高性能医疗器械、新能源和智能网联汽车等十一个重点领域；推进产业创新、两化融合、工业强基等十大重点工程；提出统筹推进、金融财政、土地、人才、服务企业等七项保障措施。

智能化工业制造篇（10）

记者：2011年底，工业和信息化部授予顺德区“装备工业两化深度融合暨智能制造试点”，杨学山副部长希望顺德在成为试点后，不仅要在两化深度融合、工业转型升级工作中走在全国领先地位，还要为其他地区创造经验。通过一年多的实践，顺德在这些方面工作都有了哪些大的发展？

顺德：在国家政策驱动和工信部的指导下，顺德不断深化改革，创新发展思路，积极探索和推动信息化与工业化深度融合，实施智能制造，推进物联网等新一代信息技术应用，促进工业产品、基础设施、关键装备、流程管理的智能化和制造资源与能力协同共享，探索出具有顺德特色、有效推动产业链向高端跃升、促进工业结构向高级演进的发展路径并已取得了初步成效。

本着构建智能制造政策体系，完善“智能公共服务”的建设思路，一年来，顺德区从财政扶持、政策实施、平台建设等方面积极构建装备工业两化深度融合暨智能制造的政策体系。主要工作包括：加大财政扶持力度，在2012年顺德区两化融合专项资金中，重点扶持装备智能制造的项目，并评选出4个重大项目、8个一般项目入围支持项目名单，扶持智能制造项目的财政资金总额近600万元；落实《顺德区促进机械装备制造业发展实施方案》，推动区内装备企业的研发与新产品推广；组织评选顺德区百家企业智能制造工程第二批试点示范企业，共评出威得利机械、海川智能机械、利迅达机器人等25家示范企业；组织顺德区两化融合创新中心开展顺德区“智能制造”公共技术服务平台项目；组建顺德区智能制造专家辅导团，对10家智能制造示范企业开展专题咨询调研，开展“智能制造路径”巡回专题评估和辅导。

记者：在各种新闻报道中，都频频提到两化深度融合加快了顺德智能制造的试点进程，在这方面，顺德是如何做到的？

顺德：装备制造业是为国民经济各产业和社会发展各方面提供工作母机和技术装备的先导产业，产业关联度高，产品门类广泛，发展空间宽阔，技术含量高，是国民经济不可或缺的优势产业。目前国内装备制造业普遍存在技术应用层次低、企业自主创新能力不强的问题。顺德区作为装备工业两化深度融合暨智能制造试点，找准了智能制造这一突破口。

智能制造装备是具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备，它是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。智能装备是装备行业内的高端产品，对提高国民经济技术实力具有重要的作用。

顺德区获得装备工业两化深度融合暨智能制造试点一年以来，以装备制造产业为重点行业，以研制智能产品、建设智能企业和构建政策体系为重点，以重点骨干企业、园区、产业基地和产业集群为实施载体，以重点项目为抓手，大力推进装备工业两化深度融合暨智能制造试点工作。

记者：在智能制造的试点进程中，顺德是如何在各个方面具体开展的？

智能化工业制造篇（11）

通过国务院常务会议审议的“中国制造2025”，明确规划将通过制造业创新中心建设、智能制造、工业强基、绿色发展、高端装备创新五大工程来落实。同时，智能制造的政策红利更在于，未来将建立“1×”规划体系，比如智能制造规划，或者信息化与工业化融合规划。

1规划：五大领域试点行动

智能制造是制造技术和信息技术的结合，涉及众多行业产业，聚焦智能制造试点的关键环节，有助于准确把握与其相关的产业投资机会。在整个过程中，将分类开展流程制造、离散制造、智能装备和产品、智能制造新业态新模式、智能化管理、智能服务等六大重点行动。从中可以发现，试点中瞄准的六个方向，各具针对性。

第一，针对生产过程的智能化，更准确地说是生产方式的现化化、智能化。根据《通知》要求，在以智能工厂为代表的流程制造、以数字化车间为代表的离散制造分别选取五个以上的试点示范项目。其中，在流程制造领域，重点推进石化、化工、冶金、建材、纺织、食品等行业．示范推广智能工厂或数字矿山运用：在离散制造领域，重点推进机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器及电子信息等行业。

第二，针对产品的智能化，体现在以信息技术深度嵌入为代表的智能装备和产品试点示范。也就是把芯片、传感器、仪表、软件系统等智能化产品嵌入到智能装备中去，使得产品具备动态存储、感知和通信能力．实现产品的可追溯、可识别、可定位。根据通知，在包括高端芯片、新型传感器、机器人等在内的行业中，选取10个以上智能装备和产品的集成应用项目。

第三，针对制造业中的新业态、新模式予以智能化，也就是所谓的工业互联网方向。根据《通知》，在以个性化定制、网络协同开发、电子商务为代表的智能制造新业态、新模式推行试点示范，比如，在家用电器、汽车等与消费相关的行业，开展个性化定制试点：在钢铁、食品、稀土等行业开展电子商务及产品信息追溯试点示范。

第四，针对管理的智能化。在物流信息化、能源管理智能化上推进智能化管理试点，从而将信息技术与现代管理理念融入企业管理。

第五，针对服务的智能化。以在线监测、远程诊断、云服务为代表的智能服务试点示范。使之达到服务的智能化．既体现为企业如何高效、准确、及时挖掘客户的潜在需求并实时响应，也体现为产品交付后对产品实现线上线下(020)服务，实现产品的全生命周期管理。两股力量在服务的智能化方面相向而行，一股力量是传统的制造企业不断拓展服务业务，一股力量是互联网企业从消费互联网进入到产业互联网。在以上三个方面总共选取10个以上的试点示范项目。

有关专家认为，上述五个方面，纵向来看，贯穿于制造业生产的全周期：横向来看，也基本囊括了中国制造业中的传统和优势项目。如果综合来看的话，我们予以重点推荐重大智能装备以及与新业态、新模式相关的偏服务化制造业。

看好这两大板块，一是基于政策考量。今年3月25日的国务院会议提出的高档数控机床和机器人等10大重点领域多属于此类，此外，今年工业和信息化部将与相关部门就智能制造重大工程开展论证。二是基于可能性而言，中国在智能装备上已有一定基础，同时新业态新模式的制造业是顺应“互联网”以及制造业服务化的大趋势。

2现状：仅10%企业实现高水平智能制造

就中国智能制造的现状而言，中国与发达国家相比还有差距，特别是在智能化方面。与在20世纪70年代就已经发力智能制造的发达国家相比，中国智能制造发展起步已经晚了几十年。业内专家表示，目前中国企业智能化水平参差不齐，仅有10%左右的大企业智能制造水平较高，尚有90%的企业智能化程度未成熟。工信部苗圩部长曾以数据表明，智能制造应用在企业研发设计、生产线上比重较大。近五年，中国工业企业在研发设计方面应用数字化工具普及率已经达到54%，在规模以上的工业企业中，生产线上数控装备比重达到30%，上述两个领域智能化应用年均增长四个百分点。

根据德勤与中国机械工业联合会2013年调研200家制造企业所的首份中国智造现状及前景报告显示．中国智能制造处于初级发展阶段，同样也是大部分处于研发阶段，仅16%的企业进入智能制造应用阶段：从智能制造的经济效益来看．52%的企业其智能制造收入贡献率低于10%，60%的企业其智能制造利润贡献低于10%。而90%的中小企业智能制造实现程度较低的原因在于，智能化升级成本抑制了企业需求，其中缺乏融资渠道影响最大。德勤的调研显示，年收入小于五亿元人民币的企业中，50%的企业在智能化升级过程中采用自有资金，25%为政府补贴．银行贷款和资本市场融资各占11%。而企业收入规模大干50亿元人民币的企业，其智能化升级资金来源中自有资金占67%，银行贷款占比25%。整体而言，中小微企业的银行贷款比例低于大中型企业，占企业数量绝大多数的中小企业只能依靠自有资金进行智能化改造。

3突破：从机器人智能装备开始

一般来说，智能制造涵盖智能制造装备、智能制造系统、智能制造服务，不难发现，智能制造装备是智能制造发展的核心突破点。发达国家制造升级的过程中，是以机器人为核心的智能装备作为抓手，从“中国制造”走向“中国智造”也不例外，机器人不再是简单代替人工作业，实际上是改变人类的生产方式，帮助各行业提高生产效率和产品质量，实现节能增效的现代化生产及管理。

一方面，机器人产业的发展与国家从“制造业大国”向“制造业强国”的转型相契合：另一方面，90%尚未实现智能制造的中小企业，将是机器人应用的潜力市场，也是未来的发展方向。目前，中国机器人的主要应用市场在汽车、电子电气、食品饮料、塑料橡胶等细分行业。但中国作为制造业第一大国，220多种产品的产量世界第一位，有些产品的产量已经达到全球生产能力的50%～60%以上，所以，自动化升级所衍生的需求也应实现供给的多元化。

这一判断，是基于对中小企业在智能化升级过程中的比较优势。对于用户个性化和定制化需求，中小型企业有很大的增长空间，其能对产品设计、生产过程和服务流程进行再设计，根据市场灵活动态调整方向，从而实现贴近客户需求，以及智能化生产的目标。

（信息来源：机经网，本刊整理）

杂谈：社会团体标准管理模式的建议

标准化作为经济社会发展的“助推器”，已成为国家治理经济体系的重要组成部分。社会团体标准是在行业范围、专业领域内有影响力并具备相应标准化能力的协（学）会、产业联盟等专业组织制定并的标准。它是通过市场机制产生的标准，而培育发展社会团体标准．既是发达国家的成功经验，也是我国激发市场主体活力、更好地发挥市场在标准化资源配置中决定性作用的需要。社会团体标准管理模式需要做到以下三点：

(1)政府引导

政府部门在社会团体标准发展过程中应起引导和协调的作用．应出台发展指导意见，在标准的制修订、登记备案等方面做出规定：研究建立社会团体标准化良好行为规范，探索通过第三方评价和采信机制加强引导：采取社会团体标准化试点示范措施推进社会团体标准化工作：建立相应的激励机制，鼓励企业参与制定和采信实施社会团体标准。

(2)社会团体主导

行业协会，既可向企业传达政府的政策，也可向政府表达企业的诉求：既可协调各相关企业之间的关系和利益．又可组织科研院所、检测机构、企业等共同开展工作。因此，行业协会等社会团体是组织制定社会团体标准的核心力量，是责任主体，应发挥主导作用。