中国智能制造浅析。我国十四五规划将在2021年全面展开，未来五年将是打造数字经济新优势的重要阶段。以智能制造为契机推动制造业高质量发展，既是中国数字经济与实体经济融合发展的主攻方向，也是实现双循环新发展格局的关键突破口。
新冠疫情暴发以来， 制造业企业大都经历了生产中断、供应链断裂、复工复产的过程，老牌企业多年积累的竞争优势有可能被颠覆，新生企业也有可能抓住机遇快速发展壮大，行业竞争格局有望被重塑。然而现在很多制造企业陷入关注技术单点优化，轻视整体价值提升的误区，造成数据孤岛严重、设备和系统连通性差等问题。并且在智能制造转型方面，市场上大部分供应商不具备集成解决方案能力。这些都导致企业投资不小，但见效甚微。
中国智能制造发展概况
全球主要国家智能制造战略
● 美国——《国家先进制造战略规划》，该战略提出了中小企业投资教育体系建设、多界合作关系、联邦投资、国家研发投入等战略目标，注重工业互联网的建设。《美国先进制造领先战略》，该战略强调通过发展新技术、培育人力、 扩展提升 国内制造业供应链3大战略方向。相关技术包括工业机器人、人工智能基础设施、网络空间安全、高性能材料、增材制造、连续制造、生物药物制造、半导体设计工具与制造、农业食品安全生产与供应链等。
● 德国——《工业4.0战略实施建议》，该战略提出并定义第四次工业革命即工业 4.0。工业4.0作为智能、网络化世界的一部分，重点是创造智能产品、程序和过程，关键主题为智能工厂、智能生产、智能物流。德国工业4.0重点关注5大领域——价值网络下的横向集成、全价值链的端到端工程、纵向集成和网络化制造系统、工作场所中新的社会基础设施、虚拟网络-实体物理系统技术。
● 法国——《新工业法国》，该战略提出通过创新重塑工业实力，使法国处于全球工业竞争力第一梯队。该战略为期10年，主要解决3大问题：能源、数字革命和经济生活，共包含可再生能源、电池电动车无人驾驶、智慧能源等34项具体计划，展现了法国在第三次工业革命中实现工业转型的决心和实力。
● 日本——《日本制造业白皮书》（以下简称《白皮书》），《白皮书》分析了日本制造业现状及面临问题，除了相继推出大力发展机器人、新能源汽车、3D打印等政策之外，特别强调了发挥IT的作用。《白皮书》还将企业的职业培训、面向年轻人的技能传承、理工科人才培养等视作亟待解决的问题。《白皮书》已经更新到2019版，对于原有概念调整，开始专注到“互联工业”，与美国工业互联网建立不同的定位，希望突出“工业”的核心地位。
● 中国——《中国制造2025》，文件主要纲领为：“一 ”个目标：从制造业大国向制造业强国转变；“两”化融合：信息化和工业化深度融合；“三”步走战略目标：第一步，力争用十年时间，迈入制造强国行列；第二步， 到2035年，我国制造业整体达到世界制造强国阵营中等水平；第三步，新中国成立一百年时，制造业大国地位更加巩固，综合实力进入世界制造强国前列；“四”项原则：市场主导、政府引导；立足当前，着眼长远；全面推进，重点突破；自主发展、合作共赢；“五”条方针：创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本；“五”大工程：制造业创新中心建设工程、工业强基工程、智能制造工程、绿色制造工程、高端装备创新工程；“十”个重点领域突破： 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、电力装备、新材料、生物医药及高性能医疗器械、农业机械装备。在《中国制造2025》基础上，国家又相继推出关于工业互联网、工业机器人、两化融合等政策，智能制造成为十四五规划重点。
2）、智能制造标准体系关键技术结构
在智能制造技术发展层面，根据国家出具的《国家智能制造标准体系建设指南》，可将智能制造技术分为三大部分，即智能服务、智能工厂和智能装备。
智能制造框架来源
国家专利数量可以直观地体现全国及万亿俱乐部城市智能制造技术的发展情况。工业场景且样本量足够大的工业大数据、工业软件、工业云、工业机器人、工业互联网等专利情况，可以反映技术的发展情况。
3）、中国智能制造企业分布及融资情况
自2015年提出“中国制造2025”战略以来，一级市场对智能制造版块的关注热度久居不下，即使在2020年新冠疫情期间，智能制造投资额也在不断增长。智能制造投融资事件主要集中在北京、长三角地区和粤港澳大湾区。从融资金额来看，长三角地区融资总额最高。粤港澳大湾区融资主要集中在深圳。
万亿城市智能制造融资情况（亿元）
中国智能制造企业发展情况
目前我国智能制造企业发展已取得一些成绩：2016年到2018年，我国实施了249个智能制造试点示范项目，企业智能制造部署从试水到逐步铺开；有关部门也陆续完成了4项智能制造国家标准的制定或修订工作，企业智能化标准更为规范。
《2017—2018中国智能制造发展年度报告》显示，我国已初步建成208个数字化车间和智能工厂，覆盖10大领域和80个行业，初步建立起与国际同步的智能制造标准体系。在全球的44个灯塔工厂中有12个工厂位于中国，并且其中有7个为端到端灯塔工厂。到2020年，我国重点领域的制造企业关键工序数控化率将超过50％，数字化车间或智能工厂普及率超过20％。软件领域，2019年中国智能制造系统集成产业持续高速发展，同比增长20.7%。而全国工业互联网市场规模在2019年也已突破700亿元。硬件领域，在多年来智能制造工程带动下，我国工业机器人、增材制造、工业传感器等新兴产业快速发展壮大，多种典型智能制造新模式推广应用，带动产业升级步伐明显加快。然而机遇与挑战并存，目前我国智能制造企业发展面临以下瓶颈：
1）、缺乏顶层设计
很多制造企业还未从战略层面绘制智能制造发展蓝图。这导致数字化转型缺乏思想领导和战略规划，缺乏总体业务价值目标规划和现状评估分析，因此难以将新技术与智能制造应用场景深度融合，而只能根据生产的实际需求进行系统局部建设或改造。企业由此陷入了重硬件轻软件、重局部轻整体的误区，投资不小却见效甚微。
2）、关注技术单点优化，轻视整体价值提升
大部分企业将智能制造建设等同于技术和硬件投资。比如很多企业部署自动化生产线将独立的工序连接在一起，或者用自动化设备取代人工。表面看其自动化水平提高了，但却带来了更多问题，例如，产线比之前更缺乏灵活性，只能适应单一品种的生产；设备管理系统没有跟进而造成设备故障频繁，反而增加了设备维护工作量。还有些企业一味地追求系统功能的大而全，企业的数字化系统跟自身的管理和业务流程不匹配，最终导致投资的浪费与设备的闲置。
3）、具备集成能力解决方案供应商少
工业制造覆盖的领域众多，系统架构十分复杂，不同企业所面临的研发、制造、流程管理需求都不尽相同，标准化的解决方案往往难以直接为生产企业所使用。同时，智能制造涉及的技术非常多，比如云计算、工业机器人、机器视觉、数字孪生等等，而这些技术还在不断快速演进。
因此，企业对合作伙伴的要求非常高，他们不仅要帮助企业进行现状评估、建立智能制造的顶层规划，设计整体框架，还要对数字化、智能化技术的应用进行总体设计，实现IT与工业自动化技术（OT）系统的集成。但是市场上大部分供应商专注于单一或者部分领域的解决方案，不具备一站式的集成解决方案能力，对于缺乏自身系统集成能力的制造企业来说，推进智能制造的障碍很高。
加速智能制造转型6大措施
即便企业认识到以上 问题，仍旧无法快速突围并推动转型，实现总体价值提升。结合结智能制造转型中领先企业的共性，并参照实际项目经验，给出以下6点建议，以期给各行业不同发展阶段的企业一些借鉴与启发。
1）、确定场景价值
2）、IT与OT融合的顶层架构设计
随着智能制造的发展，企业应用、数据架构、运营架构都面临新的挑战，企业传统IT技术已经难以满足生产流程管理的需求。OT和IT的融合是未来成功实现智能制造的基础。此外，企业智能制造转型的成功首先依赖于前瞻性的顶层设计，从这一阶段就开始关注变革的影响及应对策略。
3）务实数字化基础
智能制造需要企业在生产全过程数字化的基础上实现智能化，因此需要企业自动化设备和产线、信息系统架构、通信基础设施、安全保障等方面具备坚实的基础。例如，IOT等基础网络建设到位，设备的自动化和开放程度较高，支持多种数据采集手段，可扩展、安全稳定的IT基础架构，包括信息系统安全和工控系统网络安全的安全体系等。领先企业通过部署数控机床、工业协作机器人、增材制造装备等智能设备以及智能产线实现无人车间，再通过物联网或工业互联网架构、电子看板等建立核心生产系统的数字化基础。
对于其他企业来说，从生产自动化入手将是夯实数字化基础的突破口，例如，离散企业可以从打造智能制造单元开始。智能制造单元是将一组能力相近的加工设备和辅助设备进行模块化、集成化、一体化的聚合，使其具备多品种少批量产品的生产输出能力，帮助企业提升设备利用率，优化生产。在生产自动化的基础上，企业可以着手通过部署IOT、5G通信网络等基础设施以实现智能生产线、车间以及信息系统的互联互通。
4）、引入核心应用
目前，产品生命周期管理（PLM）、企业资源计划（ERP）、高级计划与排程（APS）、制造执行系统（MES）等智能制造必需的核心应用系统并未得到普及。例如，在制药行业，两化融合要求的“普及先进过程控制和制造执行系统”并未得到普遍实施和部署。为了加速智能制造进程，当制定了发展规划、务实数字化基础后，制造企业应积极投资于核心应用系统。尤其是在新冠疫情后，制造企业应更加关注管理创新能力提升和供应链弹性部署。因此，ERP、PLM、MES、供应链管理系统（SCM）等智能制造核心应用部署应成为企业智能制造建设要务。IDC预计2023年，ERP、PLM和客户关系管理（CRM）将成为中国制造业IT应用市场中前三大投资领域，占比分别达33.9%、13.8%和12.8%。
5）、实现系统互联和数据集成
目前，制造企业数据孤岛、系统割裂导致不同部门之间的数字化对抗情况严重，造成企业重复投资，智能制造为企业收入带来的回报远低于预期。因此，实现系统互联互通和数据集成将促进企业的跨业务单元和职能部门进行协作，实现价值最大化和全面智能化。现阶段企业智能制造发展的关键在于实现从设备层到工厂层甚至到外部企业的数据纵向集成，以及跨业务部门和组织、跨资源要素的数据横向集成，最终融合成数据闭环系统，即形成所谓的数据供应链。
6）、建立持续创新的数字化组织和能力
持续创新的体系架构和数字化组织在实现智能制造价值目标中扮演重要角色。智能制造的持续演进需要企业尽可能地提高组织架构的灵活性与响应能力，并充分发挥员工潜能，即建立柔性组织。在柔性组织中，组织将更为扁平，这样才可以随着业务需求变化而动态匹配人才生态系统。柔性组织需要在“一把手”的带领下，激发员工人人参与的积极性，基于业务需求和员工的能力灵活调动，以满足智能制造持续发展的需求。而在创新体系与能力建设方面，政府和企业应横纵联合，从内到外构建创新体系。一方面，企业应该与员工、客户、消费者、供应商、合作伙伴、初创企业加强创新合作和培育；另一方面，政府成立专门的创投团队管理创新，例如孵化器、创意中心、创业工厂等，并给予这些机构更多机制体制自由，动态、灵活配置内外部资源，形成持续创新文化和体系。
4、 总结
中国作为制造大国，其制造基因早已印刻在每个省市的发展中。在从制造大国到制造强国转变的过程中，有雄厚制造优势的企业积极发展智能制造，打造全球领先的智能制造产业标杆。另外，有科技创新优势的地区，积极布局新兴技术产业发展，赋能本地及区域制造产业转型升级。经分析归纳，智能制造产业发展的主要因素有以下几点：
1）、政策驱动。享受政策牵引，布局新兴战略产业发展。
2）、存量升级。传统制造从智能装备制造与工业互联技术服务2个方向转型“智”造强区。
3）、行业势头示范。智能制造先行者提供发展范例。
4）、学术人才支撑。高校资源提供科技创新与人才支撑。
智能制造发展驱动因素来源
在工业发展的长河中，中国一次次承担着逆袭者的角色，惊艳世界的同时也在挑战着自己的发展极限。而这一次，中国智造的布局前于多数西方国家，在其制造的肥沃土壤耕耘，只不过这次的工具是智能技术与创新人才。中国以区域为单位发展智能制造，先区探索道路，以政府调控的大手扶持，弥补 发展短板，形成产业聚集之势，带动后区；后区按照发展特点，择良方，集所长。十四五规划中，中央多次强调大力发展数字经济，培育新增长点，形成新动能。
数字经济是全球未来的发展方向，智能制造是数字经济的皇冠，这为发展智能制造的必要性再添一笔。
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