智能制造影响最大的几大行业

　　智能制造代表着制造业的全面改革，是制造业科技化的必要步骤。智能制造包括信息处理，人工智能技术，能够为企业打造全方位智能生产和物流方式。

　　智能制造十大关键技术

　　1.智能产品

　　智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件，具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等，包括很多智能硬件产品。智能装备也是一种智能产品。企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元，提升产品的附加值。

　　2.智能服务

　　基于传感器和物联网(IoT)，可以感知产品的状态，从而进行预防性维修维护，及时帮助客户更换备品备件，甚至可以通过了解产品运行的状态，帮助客户带来商业机会。还可以采集产品运营的大数据，辅助企业进行市场营销的决策。此外，企业通过开发面向客户服务的APP，也是一种智能服务的手段，可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务，从而锁定用户，开展服务营销。

　　3.智能装备

　　制造装备经历了机械装备到数控装备，目前正在逐步发展为智能装备。智能装备具有检测功能，可以实现在机检测，从而补偿加工误差，提高加工精度，还可以对热变形进行补偿。以往一些精密装备对环境的要求很高，现在由于有了闭环的检测与补偿，可以降低对环境的要求。

　　4.智能产线

　　很多行业的企业高度依赖自动化生产线，比如钢铁、化工、制药、食品饮料、烟草、芯片制造、电子组装、汽车整车和零部件制造等，实现自动化的加工、装配和检测，一些机械标准件生产也应用了自动化生产线，比如轴承。但是，装备制造企业目前还是以离散制造为主。很多企业的技术改造重点，就是建立自动化生产线、装配线和检测线。美国波音公司的飞机总装厂已建立了U型的脉动式总装线。自动化生产线可以分为刚性自动化生产线和柔性自动化生产线，柔性自动化生产线一般建立了缓冲。为了提高生产效率，工业机器人、吊挂系统在自动化生产线上应用越来越广泛。

　　5.智能车间

　　一个车间通常有多条生产线，这些生产线要么生产相似零件或产品，要么有上下游的装配关系。要实现车间的智能化，需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析，进行高效排产和合理排班，显著提高设备利用率(OEE)。因此，无论什么制造行业，制造执行系统(MES)成为企业的必然选择。

　　6.智能工厂

　　一个工厂通常由多个车间组成，大型企业有多个工厂。作为智能工厂，不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，同时，产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。一个工厂的多个车间之间要实现信息共享、准时配送、协同作业。一些离散制造企业也建立了类似流程制造企业那样的生产指挥中心，对整个工厂进行指挥和调度，及时发现和解决突发问题，这也是智能工厂的重要标志。智能工厂必须依赖无缝集成的信息系统支撑，主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系统。大型企业的智能工厂需要应用ERP系统制定多个车间的生产计划(ProducTIon planning)，并由MES系统根据各个车间的生产计划进行详细排产(producTIon scheduling)，MES排产的粒度是天、小时，甚至分钟。

　　7. 智能研发

　　离散制造企业在产品研发方面，已经应用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具软件和PDM/PLM系统，但是e-works在为制造企业提供咨询服务的过程中发现，很多企业应用这些软件的水平并不高。企业要开发智能产品，需要机电软多学科的协同配合;要缩短产品研发周期，需要深入应用仿真技术，建立虚拟数字化样机，实现多学科仿真，通过仿真减少实物试验;需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想，以支持大批量客户定制或产品个性化定制;需要将仿真技术与试验管理结合起来，以提高仿真结果的置信度。流程制造企业已开始应用PLM系统实现工艺管理和配方管理，LIMS(实验室信息管理系统)系统比较广泛。

　　8. 智能管理

　　制造企业核心的运营管理系统还包括人力资产管理系统(HCM)、客户关系管理系统(CRM)、企业资产管理系统(EAM)、能源管理系统(EMS)、供应商关系管理系统(SRM)、企业门户(EP)、业务流程管理系统(BPM)等，国内企业也把办公自动化(OA)作为一个核心信息系统。为了统一管理企业的核心主数据，近年来主数据管理(MDM)也在大型企业开始部署应用。实现智能管理和智能决策，最重要的条件是基础数据准确和主要信息系统无缝集成。

　　9.智能物流与供应链

　　制造企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动，因此，越来越多的制造企业在重视生产自动化的同时，也越来越重视物流自动化，自动化立体仓库、无人引导小车(AGV)、智能吊挂系统得到了广泛的应用;而在制造企业和物流企业的物流中心，智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统的应用日趋普及。WMS(Warehouse Management System，仓储管理系统)和TMS(Transport Management System，运输管理系统)也受到制造企业和物流企业的普遍关注。

　　9. 智能决策

　　企业在运营过程中，产生了大量的数据。一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据，比如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、设备、产量、交货期等数据，这些数据一般是结构化的数据，可以进行多维度的分析和预测，这就是BI(Business Intelligence，业务智能)技术的范畴，也被称为管理驾驶舱或决策支持系统。同时，企业可以应用这些数据提炼出企业的KPI，并与预设的目标进行对比，同时，对KPI进行层层分解，来对干部和员工进行考核，这就是EPM(Enterprise Performance Management，企业绩效管理)的范畴。从技术角度来看，内存计算是BI的重要支撑。

　　智能制造将影响的几大行业

　　1、虚拟现实促使人机交互“黑科技”全面爆发

　　为实现将用户置身于一个包括视觉、听觉、触感和嗅觉全体感的”以假乱真”的虚拟环境中，VR需要更加丰富的人机交互形式。作为人类沟通中最自然的语言与视觉，语音识别技术和眼球追踪技术将成为下一阶段人机交互技术发展的热点，情感合成技术、跨语言交流技术等已经崭露头角。

　　动作捕捉、触觉反馈、方向追踪、手势跟踪等一系列更加自然化的人机交互技术也将呈现革命性的突破，同时如何组合不同的交互技术带来沉浸式的VR体验也是各企业追逐的焦点。随着人机交互技术的全面爆发，预计被多数用户及业内人士认可的VR设备交互范式将有望在明年出现。

　　2、视觉系统技术正加速向机器人、汽车、无人机等多领域渗透

　　随着机器人产业的快速发展，视觉感知方式正在从传统的深度地图、激光雷达系统向视觉系统转变，而该领域的技术已经于近两年有了较大的突破，以韩国、美国、日本为代表的多个国家的机器人研究院均在2016年的多场世界级机器人大赛中应用视觉技术。

　　而随着电动汽车的加速普及，无人驾驶技术的快速突破，消费级无人机市场的进一步开拓，在视觉系统于机器人产业领域应用愈发成熟的背景下，以无人驾驶、无人机、机器人为代表的新兴领域将成为视觉系统应用的新焦点。

　　3、云制造将引领智能制造投资新热潮

　　云制造是一种基于泛在网络、以人为中心的智能制造新模式，是两化深度融合和产业链资源优化配置的重要途径，未来云制造将获得更多的投资关注。一方面，云制造已经渗透到产业链的各个环节，包括云端3D打印、供应链融资、基于工业云的大数据研发等，在航空航天、汽车工业、工程机械、石油化工、电子电气等众多行业均有广泛的应用。

　　另一方面，云制造也在重塑产业生态，例如在数控机床领域，已经出现了以数控机床生产力和云平台为主要商业模式的新型互联网制造形态;在汽车工业领域，也有企业开始尝试打造汽车全产业链生态圈，形成资本、资源、研发、生产、销售、充电、售后等全方位的云平台制造模式。

　　4、“苹果+富士康”代工模式将在制造业领域加速铺开

　　随着全球制造业的发展模式正在向网络化、智能化、绿色化转变，大量中低端生产力正在加速被淘汰。

　　由于传统制造业拥有重资产、生产周期长等特点，拥有新技术、新模式的企业难以在短时间内将技术及模式转化为生产力，而在互联网共享思维不断普及，金融资本大量注入到智能制造领域的背景下，“苹果+富士康”这一成功的代工模式能够将新技术、新模式与现有生产力进行有机的融合，极大缩短企业从初创到投产的生长周期，推动产业更加快速的更新迭代，而在发展相对成熟的汽车等传统制造业领域，该模式有望加速铺开。

　　5、医疗机器人有望成为服务机器人行业投资“升班马”

　　发展医疗机器人产业是我国实现工业4.0的重要环节，随着《中国制造2025》、《机器人产业发展规划(2016-2020年)》等一系列重要文件的发布，医疗机器人等高智能医疗设备成为了未来几年我国发展的重点领域之一。各地政府也在积极打造医疗机器人测试及应用平台，并为建立行业标准给予政策指导，政策方向明确。

　　目前，医疗机器人主要集中在北美市场，国内市场刚刚兴起，市场渗透率不足5%，存在巨大的市场空间和发展潜力，国外企业纷纷将中国市场视为提升业务的关键点。新松、博实、金山科技、妙手集团等国内企业也为抢占国内市场高地，加速对医疗机器人领域的产业布局。预计，2017年医疗机器人将成为服务机器人行业投资的最大热点，有望成为新兴行业投资者的新机遇。

　　智能制造行业趋势分析

　　经过连续三年的试点和探索，我国智能制造行业发展取得了显著成就。数据显示，2010-2017年，我国智能制造行业保持着较为快速的增长速度，到2017年，我国智能制造行业的产值规模已达到15000亿元左右。接下来，预计我国智能制造发展将进入全面推进阶段，一是由点状突破向区域制造业提升迈进，在开展单个项目、单个企业试点示范的基础上，探索智能制造区域性发展的有效模式，以智能制造的推进带动区域制造业转型升级，加速转换增长动力;二是由基础条件好和需求迫切的行业向制造业所有行业扩展，截至目前试点示范已覆盖了82个行业，占制造业191个中类的42.9%，未来将进一步扩大行业的覆盖范围;三是核心供给能力将快速提升，以市场应用带动智能制造关键技术装备、核心工业软件、工业互联网平台和系统解决方案供给能力的有效提升，形成一批智能制造的中国方案。在上述趋势下，预计未来几年我国智能制造行业将保持11%左右的年均复合增速，到2023年行业市场规模将达到2.81万亿元，行业增长空间巨大。

　　智能制造现在已经获得阶段性进展。随着智能制造在企业开展实施，自动化生产和企业生产信息处理科技化，企业的智能设备也将增加。