中國智能制造淺析。我國十四五規劃將在2021年全面展開，未來五年將是打造數字經濟新優勢的重要階段。以智能制造為契機推動制造業高質量發展，既是中國數字經濟與實體經濟融合發展的主攻方向，也是實現雙循環新發展格局的關鍵突破口。
新冠疫情暴發以來， 制造業企業大都經歷了生產中斷、供應鏈斷裂、復工復產的過程，老牌企業多年積累的競爭優勢有可能被顛覆，新生企業也有可能抓住機遇快速發展壯大，行業競爭格局有望被重塑。然而現在很多制造企業陷入關注技術單點優化，輕視整體價值提升的誤區，造成數據孤島嚴重、設備和系統連通性差等問題。并且在智能制造轉型方面，市場上大部分供應商不具備集成解決方案能力。這些都導致企業投資不小，但見效甚微。
中國智能制造發展概況
全球主要國家智能制造戰略
● 美國——《國家先進制造戰略規劃》，該戰略提出了中小企業投資教育體系建設、多界合作關系、聯邦投資、國家研發投入等戰略目標，注重工業互聯網的建設。《美國先進制造領先戰略》，該戰略強調通過發展新技術、培育人力、 擴展提升 國內制造業供應鏈3大戰略方向。相關技術包括工業機器人、人工智能基礎設施、網絡空間安全、高性能材料、增材制造、連續制造、生物藥物制造、半導體設計工具與制造、農業食品安全生產與供應鏈等。
● 德國——《工業4.0戰略實施建議》，該戰略提出并定義第四次工業革命即工業 4.0。工業4.0作為智能、網絡化世界的一部分，重點是創造智能產品、程序和過程，關鍵主題為智能工廠、智能生產、智能物流。德國工業4.0重點關注5大領域——價值網絡下的橫向集成、全價值鏈的端到端工程、縱向集成和網絡化制造系統、工作場所中新的社會基礎設施、虛擬網絡-實體物理系統技術。
● 法國——《新工業法國》，該戰略提出通過創新重塑工業實力，使法國處于全球工業競爭力第一梯隊。該戰略為期10年，主要解決3大問題：能源、數字革命和經濟生活，共包含可再生能源、電池電動車無人駕駛、智慧能源等34項具體計劃，展現了法國在第三次工業革命中實現工業轉型的決心和實力。
● 日本——《日本制造業白皮書》（以下簡稱《白皮書》），《白皮書》分析了日本制造業現狀及面臨問題，除了相繼推出大力發展機器人、新能源汽車、3D打印等政策之外，特別強調了發揮IT的作用。《白皮書》還將企業的職業培訓、面向年輕人的技能傳承、理工科人才培養等視作亟待解決的問題。《白皮書》已經更新到2019版，對于原有概念調整，開始專注到“互聯工業”，與美國工業互聯網建立不同的定位，希望突出“工業”的核心地位。
● 中國——《中國制造2025》，文件主要綱領為：“一 ”個目標：從制造業大國向制造業強國轉變；“兩”化融合：信息化和工業化深度融合；“三”步走戰略目標：第一步，力爭用十年時間，邁入制造強國行列；第二步， 到2035年，我國制造業整體達到世界制造強國陣營中等水平；第三步，新中國成立一百年時，制造業大國地位更加鞏固，綜合實力進入世界制造強國前列；“四”項原則：市場主導、政府引導；立足當前，著眼長遠；全面推進，重點突破；自主發展、合作共贏；“五”條方針：創新驅動、質量為先、綠色發展、結構優化、人才為本；“五”大工程：制造業創新中心建設工程、工業強基工程、智能制造工程、綠色制造工程、高端裝備創新工程；“十”個重點領域突破： 新一代信息技術、高檔數控機床和機器人、航空航天裝備、海洋工程裝備及高技術船舶、先進軌道交通裝備、節能與新能源汽車、電力裝備、新材料、生物醫藥及高性能醫療器械、農業機械裝備。在《中國制造2025》基礎上，國家又相繼推出關于工業互聯網、工業機器人、兩化融合等政策，智能制造成為十四五規劃重點。
2）、智能制造標準體系關鍵技術結構
在智能制造技術發展層面，根據國家出具的《國家智能制造標準體系建設指南》，可將智能制造技術分為三大部分，即智能服務、智能工廠和智能裝備。
智能制造框架來源
國家專利數量可以直觀地體現全國及萬億俱樂部城市智能制造技術的發展情況。工業場景且樣本量足夠大的工業大數據、工業軟件、工業云、工業機器人、工業互聯網等專利情況，可以反映技術的發展情況。
3）、中國智能制造企業分布及融資情況
自2015年提出“中國制造2025”戰略以來，一級市場對智能制造版塊的關注熱度久居不下，即使在2020年新冠疫情期間，智能制造投資額也在不斷增長。智能制造投融資事件主要集中在北京、長三角地區和粵港澳大灣區。從融資金額來看，長三角地區融資總額最高。粵港澳大灣區融資主要集中在深圳。
萬億城市智能制造融資情況（億元）
中國智能制造企業發展情況
目前我國智能制造企業發展已取得一些成績：2016年到2018年，我國實施了249個智能制造試點示范項目，企業智能制造部署從試水到逐步鋪開；有關部門也陸續完成了4項智能制造國家標準的制定或修訂工作，企業智能化標準更為規范。
《2017—2018中國智能制造發展年度報告》顯示，我國已初步建成208個數字化車間和智能工廠，覆蓋10大領域和80個行業，初步建立起與國際同步的智能制造標準體系。在全球的44個燈塔工廠中有12個工廠位于中國，并且其中有7個為端到端燈塔工廠。到2020年，我國重點領域的制造企業關鍵工序數控化率將超過50％，數字化車間或智能工廠普及率超過20％。軟件領域，2019年中國智能制造系統集成產業持續高速發展，同比增長20.7%。而全國工業互聯網市場規模在2019年也已突破700億元。硬件領域，在多年來智能制造工程帶動下，我國工業機器人、增材制造、工業傳感器等新興產業快速發展壯大，多種典型智能制造新模式推廣應用，帶動產業升級步伐明顯加快。然而機遇與挑戰并存，目前我國智能制造企業發展面臨以下瓶頸：
1）、缺乏頂層設計
很多制造企業還未從戰略層面繪制智能制造發展藍圖。這導致數字化轉型缺乏思想領導和戰略規劃，缺乏總體業務價值目標規劃和現狀評估分析，因此難以將新技術與智能制造應用場景深度融合，而只能根據生產的實際需求進行系統局部建設或改造。企業由此陷入了重硬件輕軟件、重局部輕整體的誤區，投資不小卻見效甚微。
2）、關注技術單點優化，輕視整體價值提升
大部分企業將智能制造建設等同于技術和硬件投資。比如很多企業部署自動化生產線將獨立的工序連接在一起，或者用自動化設備取代人工。表面看其自動化水平提高了，但卻帶來了更多問題，例如，產線比之前更缺乏靈活性，只能適應單一品種的生產；設備管理系統沒有跟進而造成設備故障頻繁，反而增加了設備維護工作量。還有些企業一味地追求系統功能的大而全，企業的數字化系統跟自身的管理和業務流程不匹配，最終導致投資的浪費與設備的閑置。
3）、具備集成能力解決方案供應商少
工業制造覆蓋的領域眾多，系統架構十分復雜，不同企業所面臨的研發、制造、流程管理需求都不盡相同，標準化的解決方案往往難以直接為生產企業所使用。同時，智能制造涉及的技術非常多，比如云計算、工業機器人、機器視覺、數字孿生等等，而這些技術還在不斷快速演進。
因此，企業對合作伙伴的要求非常高，他們不僅要幫助企業進行現狀評估、建立智能制造的頂層規劃，設計整體框架，還要對數字化、智能化技術的應用進行總體設計，實現IT與工業自動化技術（OT）系統的集成。但是市場上大部分供應商專注于單一或者部分領域的解決方案，不具備一站式的集成解決方案能力，對于缺乏自身系統集成能力的制造企業來說，推進智能制造的障礙很高。
加速智能制造轉型6大措施
即便企業認識到以上 問題，仍舊無法快速突圍并推動轉型，實現總體價值提升。結合結智能制造轉型中領先企業的共性，并參照實際項目經驗，給出以下6點建議，以期給各行業不同發展階段的企業一些借鑒與啟發。
1）、確定場景價值
2）、IT與OT融合的頂層架構設計
隨著智能制造的發展，企業應用、數據架構、運營架構都面臨新的挑戰，企業傳統IT技術已經難以滿足生產流程管理的需求。OT和IT的融合是未來成功實現智能制造的基礎。此外，企業智能制造轉型的成功首先依賴于前瞻性的頂層設計，從這一階段就開始關注變革的影響及應對策略。
3）務實數字化基礎
智能制造需要企業在生產全過程數字化的基礎上實現智能化，因此需要企業自動化設備和產線、信息系統架構、通信基礎設施、安全保障等方面具備堅實的基礎。例如，IOT等基礎網絡建設到位，設備的自動化和開放程度較高，支持多種數據采集手段，可擴展、安全穩定的IT基礎架構，包括信息系統安全和工控系統網絡安全的安全體系等。領先企業通過部署數控機床、工業協作機器人、增材制造裝備等智能設備以及智能產線實現無人車間，再通過物聯網或工業互聯網架構、電子看板等建立核心生產系統的數字化基礎。
對于其他企業來說，從生產自動化入手將是夯實數字化基礎的突破口，例如，離散企業可以從打造智能制造單元開始。智能制造單元是將一組能力相近的加工設備和輔助設備進行模塊化、集成化、一體化的聚合，使其具備多品種少批量產品的生產輸出能力，幫助企業提升設備利用率，優化生產。在生產自動化的基礎上，企業可以著手通過部署IOT、5G通信網絡等基礎設施以實現智能生產線、車間以及信息系統的互聯互通。
4）、引入核心應用
目前，產品生命周期管理（PLM）、企業資源計劃（ERP）、高級計劃與排程（APS）、制造執行系統（MES）等智能制造必需的核心應用系統并未得到普及。例如，在制藥行業，兩化融合要求的“普及先進過程控制和制造執行系統”并未得到普遍實施和部署。為了加速智能制造進程，當制定了發展規劃、務實數字化基礎后，制造企業應積極投資于核心應用系統。尤其是在新冠疫情后，制造企業應更加關注管理創新能力提升和供應鏈彈性部署。因此，ERP、PLM、MES、供應鏈管理系統（SCM）等智能制造核心應用部署應成為企業智能制造建設要務。IDC預計2023年，ERP、PLM和客戶關系管理（CRM）將成為中國制造業IT應用市場中前三大投資領域，占比分別達33.9%、13.8%和12.8%。
5）、實現系統互聯和數據集成
目前，制造企業數據孤島、系統割裂導致不同部門之間的數字化對抗情況嚴重，造成企業重復投資，智能制造為企業收入帶來的回報遠低于預期。因此，實現系統互聯互通和數據集成將促進企業的跨業務單元和職能部門進行協作，實現價值最大化和全面智能化。現階段企業智能制造發展的關鍵在于實現從設備層到工廠層甚至到外部企業的數據縱向集成，以及跨業務部門和組織、跨資源要素的數據橫向集成，最終融合成數據閉環系統，即形成所謂的數據供應鏈。
6）、建立持續創新的數字化組織和能力
持續創新的體系架構和數字化組織在實現智能制造價值目標中扮演重要角色。智能制造的持續演進需要企業盡可能地提高組織架構的靈活性與響應能力，并充分發揮員工潛能，即建立柔性組織。在柔性組織中，組織將更為扁平，這樣才可以隨著業務需求變化而動態匹配人才生態系統。柔性組織需要在“一把手”的帶領下，激發員工人人參與的積極性，基于業務需求和員工的能力靈活調動，以滿足智能制造持續發展的需求。而在創新體系與能力建設方面，政府和企業應橫縱聯合，從內到外構建創新體系。一方面，企業應該與員工、客戶、消費者、供應商、合作伙伴、初創企業加強創新合作和培育；另一方面，政府成立專門的創投團隊管理創新，例如孵化器、創意中心、創業工廠等，并給予這些機構更多機制體制自由，動態、靈活配置內外部資源，形成持續創新文化和體系。
4、 總結
中國作為制造大國，其制造基因早已印刻在每個省市的發展中。在從制造大國到制造強國轉變的過程中，有雄厚制造優勢的企業積極發展智能制造，打造全球領先的智能制造產業標桿。另外，有科技創新優勢的地區，積極布局新興技術產業發展，賦能本地及區域制造產業轉型升級。經分析歸納，智能制造產業發展的主要因素有以下幾點：
1）、政策驅動。享受政策牽引，布局新興戰略產業發展。
2）、存量升級。傳統制造從智能裝備制造與工業互聯技術服務2個方向轉型“智”造強區。
3）、行業勢頭示范。智能制造先行者提供發展范例。
4）、學術人才支撐。高校資源提供科技創新與人才支撐。
智能制造發展驅動因素來源
在工業發展的長河中，中國一次次承擔著逆襲者的角色，驚艷世界的同時也在挑戰著自己的發展極限。而這一次，中國智造的布局前于多數西方國家，在其制造的肥沃土壤耕耘，只不過這次的工具是智能技術與創新人才。中國以區域為單位發展智能制造，先區探索道路，以政府調控的大手扶持，彌補 發展短板，形成產業聚集之勢，帶動后區；后區按照發展特點，擇良方，集所長。十四五規劃中，中央多次強調大力發展數字經濟，培育新增長點，形成新動能。
數字經濟是全球未來的發展方向，智能制造是數字經濟的皇冠，這為發展智能制造的必要性再添一筆。
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