观点 | 我国智能制造如何实施行业差异化路径

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一、重点行业的差异化智能制造推进路径

打造以智能装备、网络互联与数据集成为核心的智能工厂。以石化、钢铁为代表的原材料行业，自动化、数字化信息化建设起步较早，发展程度较高，智能制造实施主要以工厂内外各环节数据打通及应用为重点，实现生产管控一体化、供应链协同与能耗优化。在生产管控一体化方面，九江石化的智能工厂建设，在生产现场通过4G无线网络、防爆智能终端实现装置数据的采集传输，大幅提升生产管理与装置优化水平。在供应链协同方面，东岳化工通过对物流、能流、安全、资产的全流程监控与数据集成，建立数据采集和管控系统，实现从响应式制造到预测制造的智能供应链转变。在能耗优化方面，鲁西化工以“互联网+化肥”方式改造传统化肥生产，通过建立数据采集和监控系统，并与控制系统有机结合，实现重点污染物排放监控的全覆盖，吨合成氨综合能耗大幅下降。

推进面向高价值产品的智能设计、协同制造和远程运维。航空、汽车、船舶、工程机械等高端装备行业，具有资金技术密集、产品附加值高的特点，企业生产过程普遍建立了良好的自动化、数字化基础，智能制造实施主要需求在于结合数字化、网络化技术，推进虚拟设计、协同制造和远程运维。在数字化设计方面，中国商飞建设三维PDM数据管理系统，应用数字化三维设计与工艺技术，实现产品数据流打通“设计-分析-工艺-制造”环节，大幅缩短研制周期。在网络协同制造方面，长安汽车搭建全球协同研发平台，推动基于同一模型与数据源的协同设计，实现了24小时不间断协同开发。在远程运维服务方面，三一重工依托工程机械服务平台为客户提供故障诊断、性能优化托管等智能服务，产品市场占有率整体提高5%，服务营收占比提高28%。

探索用户需求导向的个性化定制。家电、服装、家具、汽车等消费品行业，具有显著的订单拉动式生产特点，企业积极拓展个性化定制模式。在服装行业，报喜鸟公司开发西服私享定制云平台与大数据平台，对用户个性化需求特征的挖掘和分析，实现“一人一版、一衣一款”的西装自主设计与定制生产。在家电行业，海尔集团打造“互联工厂”，前端打造“众创汇”的用户交互平台，终端依托沈阳、郑州、佛山和青岛四个互联工厂，后端依托“海达源”模块商资源平台，实现冰箱、空调等产品的定制化生产。

强化以局部环节自动化、数字化改造为突破点的生产智能管控。以信息通信、光学元器件可穿戴设备等为代表电子行业，在检测、装配、物流环节普遍存在较大的自动化、数字化短板，企业智能制造实施主要以局部环节改造为切入口，逐步提升生产的数据采集与利用能力，提高生产效率和产品质量。在质量检测方面，中兴无线基站产品智能工厂，通过工业机器人、自动化检测设备的综合集成，突破模块化电源检测的自动化瓶颈，单条检测线减少12个人工需求，检测作业效率提升33%。在产线控制优化方面，华星光电子在自动化及传送设备基础上，对设备运行数据、原材料数据、生产过程数据进行综合集成，大幅提升生产效率。在智慧物流方面，歌尔声学依托基于射频识别技术（RFID）的智能物流管理系统和立体仓库，实现物料精准配送，大幅提升物流仓储效率。

另外，中小企业也正在探索低成本推进智能制造的路径。受制于资金、技术和人才，中小企业低成本实施智能制造是现实选择。在硬件方面，中小企业通过对单点旧设备进行升级改造、智能设备以租代买等方式节省成本。山东威达机械充分利用原有旧设备，改造升级PLC系统、线轨等关键部分，并入新系统组成智能制造生产线，节省50%投资成本。在软件方面，中小企业可通过“按需付费、按次付费”取代“成套购买”的方式，降低使用门槛。

二、智能制造发展中存在的主要问题

行业间、企业间发展基础参差不齐，统一推进智能制造实施存在挑战。与发达国家企业普遍走过了机械化、电气化和自动化的串联式道路所不同，我国企业1.0、2.0、3.0的发展阶段并存，不同行业、不同企业智能制造的实施基础和路径存在较大差异。如航空、电子、汽车、石化、钢铁等行业信息化建设起步早、基础好，先进企业自动化率基本达到80%，数据自动采集率达到90% [1]；相比之下，纺织、建材等行业企业规模偏小，行业平均自动化普及率仅能达到60% [2]。

核心技术装备、关键共性/行业标准的自主化进程相对缓慢。以智能制造核心技术装备为例，国内机床、机器人企业在高端市场处于劣势，80%的高端机床依赖进口，ABB等国际工业机器人四大家族占我国机器人本体市场的50%以上，减速器、伺服电机、敏感芯片、外围芯片等关键核心元器件均由国际企业主导垄断。

缺少跨界领军企业，生态体系竞争力薄弱。目前，我国缺乏一批类似GE、西门子的跨界巨头企业和系统集成商，尚未形成具有竞争力的智能制造生态体系。例如，我国沈阳机床厂研发网联装备i5数控机床，以智能云科平台为载体构建行业用户与供应商生态圈，目前虽有600多家制造商入驻，但影响力和竞争力仍然无法与覆盖140多个国家的德玛吉等国际机床巨头相比。

对数据的集成和综合利用不足，智能化水平受限。随着智能制造的深入推进，企业逐渐暴露出数据集成和综合利用能力不足的短板，难以将采集到的生产数据转化为对生产经营决策的支撑，制约了智能化水平的进一步提升。

三、进一步推动智能制造发展的建议

围绕不同行业的不同基础与需求，分类施策，鼓励企业探索差异化智能制造实施路径。基于不同行业、不同企业的生产特点、实际需求和基础能力等级，结合试点示范企业智能制造实施经验，加快建设具有操作性行业性智能制造实施指南，加快智能制造应用推广。

加快平台类产品的研发，突破重点行业场景下的数据智能应用瓶颈。围绕智能制造发展的共性技术要素，以企业应用为牵引，加快产学研用联合创新，推动面向数据集成分析的平台类产品研发应用，着重开发面向各类优化场景的模型算法，提升工业企业智能化应用能力。

着力推动中小企业自动化改造和信息化升级，针对中小企业资金、技术、人才力量有限，鼓励并推广面向关键工序的自动化改造和信息化升级，积极探索中小企业的低成本智能制造实施路径，激发中小企业积极性。

[1]来源：智能制造试点示范企业申报材料

[2]来源：中国企业互联网化指数2015

作者简介

田洪川，中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所两化融合与智能制造研究部副主任。联系方式：[e-mail]。

蒋昕昊，中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所两化融合与智能制造研究部高级工程师。联系方式：[e-mail]。

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