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智能制造面临的几大问题和解决措施

五度易链 2018-10-09 2401 157

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剖析产业发展现状

为区域/园区工作者洞悉行业发展

近几年来我国智能制造装备整体发展迅速,但高端装备及应用系统创新能力不足,芯片、工业机器人、高档数控机床、工业软件等关键技术装备与软件系统仍然依赖国外。目前,我国近90%的芯片、70%的工业机器人、80%的高档数控机床和80%以上的核心工业软件依赖进口。这造成国内智能制造企业成本居高不下,产品缺乏市场竞争力,严重制约我国智能制造的发展。国产芯片特别是核心芯片自给率不足,基础技术和底层产品跟美国依然还有很大差距。工业机器人生产的产业链下游,多数厂商承担系统二次开发、定制部件和售后服务等附加值低的工作。国产工业机器人的整体性能与国外先进相比仍有较大差距。数控机床发展整体呈现大而不强态势,高端数控机床及数字控制系统高度依赖进口。关键功能部件的缺失使国产数控机床在精度、精度的稳定性、可靠性、效率等方面和德国、日本机床相比还存在较大差距。

  智能制造现今的发展得到了政策的支持,科技的发展也为智能制造提供了充分的条件,很多企业已经取得了阶段性进步。但在这一系列的发展的背后,智能制造也暴露出许多问题。

  智能制造面临的问题

  1,核心技术不能跟进

  近几年来我国智能制造装备整体发展迅速,但高端装备及应用系统创新能力不足,芯片、工业机器人、高档数控机床、工业软件等关键技术装备与软件系统仍然依赖国外。目前,我国近90%的芯片、70%的工业机器人、80%的高档数控机床和80%以上的核心工业软件依赖进口。这造成国内智能制造企业成本居高不下,产品缺乏市场竞争力,严重制约我国智能制造的发展。国产芯片特别是核心芯片自给率不足,基础技术和底层产品跟美国依然还有很大差距。工业机器人生产的产业链下游,多数厂商承担系统二次开发、定制部件和售后服务等附加值低的工作。国产工业机器人的整体性能与国外先进相比仍有较大差距。数控机床发展整体呈现大而不强态势,高端数控机床及数字控制系统高度依赖进口。关键功能部件的缺失使国产数控机床在精度、精度的稳定性、可靠性、效率等方面和德国、日本机床相比还存在较大差距。

  2,产品化能力较弱

  在高端装备领域,国内实验室原型设计能力并不落后,在高精密仪器和关键元器件制造能力上已逐步追赶,但产品化和商品化能力较弱。

  我国孵化器专业化发展趋势明显,但普遍存在专业服务能力不足的问题。首先,专业服务能力不足。专业孵化器,顾名思义就是要具有特定的专业技术背景,拥有相应技术专家综合把控,拥有相应的专业管理团队,因而要比一般的综合孵化服务更具有针对性和实效性。但目前我国大部分的孵化器软件服务能力较薄弱,除提供场地出租、物业管理及代办入门这些基础服务外,缺少技术服务、创业辅导、投融资、人才培训等专业化的增值服务。其次,专业资源整合力不足。专业孵化器相对综合孵化器具有较强的资源整合能力。由于专攻一个行业,具有技术、人力、服务等方面的优势,专业孵化器有能力整合业内技术领先的研究机构和规模较大的企业共同建立技术服务平台,这些机构和企业在行业内的资源协调能力也为孵化器提高了专业服务水平,使孵化器易于实施技术研发,便于知识溢出与技术共享,利于加速产业调整,促进产业升级。但目前我国大部分孵化器与资本、中介、人才、市场等创业要素结合不够紧密,整合社会资源能力不足。第三,产业集聚力不够。由于专业孵化器的专业分工带来的人才、资金、技术等生产要素的空间集聚,加速了产业集聚,快速形成了集群效应、扩散效应,带动了相关产业的发展。但目前我国很多孵化器缺乏高素质、有经验、有专业能力的管理人才,使得孵化器运营效率不高、孵化效率不高,没有实现作为区域新兴产业发源地的原初功能定位。

  3,梯度人才培养机制不健全

  智能制造人才总量短缺, 人才梯度建设待完善,目前的教育培训机制难以满足智能制造对复合型人才的巨大需求。根据2017年教育部、人社部和工信部联合发布和《制造业人才发展规划指南》预测,未来制造业十大重点领域将面临大量的人才缺口。到2025年,新一代信息技术产业领域和电力装备领域的人才缺口都将超过900万人;高档数控机床和机器人领域人才缺口将达450万人;新材料领域人才缺口将达400万人;节能与新能源汽车领域人才缺口将达103万人;航天航空装备、农机装备、生物医药及高性能医疗器械三大领域都面临40万人以上的人才缺口;海洋工程装备及高技术船舶领域人才缺口将达26.6万人;先进轨道交通装备领域缺口将达10.6万人。

  4,商业化的产业基金支持少

  智能制造企业融资需求大,政府的支持力度没有发挥出应有的杠杆作用。资金规模与实力是智能制造行业的重要壁垒之一。以智能制造装备为例,智能制造成套设备涵盖研发、设计、生产、安装、调试以及客户验收等多个阶段,项目实施周期一般较长,一般产品生产周期短则几个月,长则超过一年,而新开发产品的周期更长。在业务结算方面、智能制造装备企业标准零部件采购中,主要采取货到全额现款结清方式,而销售客户一般采取分期付款的方式,包括预付款、发货款、验收款、质保金等,货款回收周期较长。因此该行业企业一般均面临较大的资金压力,而且越是在业务快速发展阶段,企业面临的资金压力越大。而根据德勤研究给出的数据,截止2013年,政府给予的企业智能化升级转型补贴占比已经达到了25%。在“互联网+”与“中国制造2025”等相关政策推行以后,各地政府给予企业智能化升级改造的支持力度都在增大。但政府的财政支持并不能只局限于支持与补助,而更应该发挥政府财政资金的杠杆作用,帮助企业拓宽融资的渠道,形成多样化的融资产品,如融资租赁、融资担保以及设立产业引导基金等。

  针对智能制造的几大解决方案

  1,用户需求多样化,供应商团战打造生态圈才是王道

  随着智能制造的推进逐渐深入,用户企业之间的差异性愈发明显,部分领先企业已经开始探索从3.0迈向4.0的道路,而还有大量企业还在装备数字化和自动化层面起伏;有些企业不惜重金打造示范,更多企业对成本十分敏感,希望花最少的钱达到最好的效果;有企业主雄心勃勃愿意尝试新技术,也有企业谨小慎微,只愿意小步快走。同时,随着应用行业领域的铺开,更多行业选择也对装备或解决方案供应商提出了更高的要求,只有在本领域拥有更专精的细分专业知识和更灵活的应对需求能力才可能获得订单,赢得市场。

  为此,越来越多的供应商们意识到单打独斗的时代已经过去,团队作战才是未来抢滩制胜的法宝。打造生态圈,将逐渐成为智能制造领域最热门的词汇之一。

  2,系统集成商“心有余而力不足”,金融、保险或将跨界成为突破口

  据不完全统计,中国超级一线城市上海智能制造系统集成商大部分固定资产规模在1亿以下,极少数体量较大的也不超过10亿。作为智能制造产业发展的关键角色,系统集成商的“轻资产”属性十分明显。这个特点同时也会带来贷款难的副作用。与此同时,系统集成商常见的人员短缺、现金流不稳、工期难确定等问题也仍然普遍存在,大大影响了系统集成商承接订单的数量和规模,制约了产业的快速发展。

  为规避和对冲潜在风险,部分企业已经开始自主探索利用金融、保险工具与用户共担升级转化风险、共享升级转化成果的新项目推进模式。

  3,新技术和制造业相互开放,才能共同进步

  虽然说工业通常只对成熟技术感兴趣,但是智能制造的智能两个字让广大科研人员产生了无限的联想。

  除人工智能外,像是全球最热门的CPS、窄带互联网、大数据、虚拟现实/增强现实、OPC UA+TSN、机器视觉等前沿技术都将智能制造看作为一个进入工业应用的敲门砖和试金石。与此同时,智能制造的众多需求,如数字双胞胎、信息贯通、柔性制造等也确实需要大量新技术成果的支持。可以想见,新技术是否能有效对接和落地同样是未来几年内智能制造发展可能的瓶颈之一,这也同样是上海打造全球影响力科创中心的最大挑战。

  4,智能制造的专业教育培训,或许是解决未来发展瓶颈问题的关键

  成熟市场的培育和高端人才的培养是上海现阶段智能制造发展的两个最大瓶颈。一个成熟的市场,往往有供需双方都理解一致的产品标准、商业模式和道德准则,以及明确的项目执行流程。智能制造的市场距此显然还有很长一段距离要走。

  由于制造企业发展状况不平衡,以及对智能制造的理解不同,系统集成商与新客户的前期沟通交流成本极高;经过数月的培训式沟通,用户最终跳过集成商自行搭建系统的案例也并不罕见。智能制造系统集成对既懂信息化、自动化又懂工艺流程的复合型人才的需求很高,但是此类人才可遇不可求,能满足其中两者已属难得,而自主培育周期往往又很长。

  怎样看待智能制造的未来发展

  第一,智能制造相关政策设计与体制机制改革将会进一步加快推进并落地实施。2018年4月11日,发改委联合科技部、工信部等八部门出台了《关于促进首台(套)重大技术装备示范应用的意见》(发改产业〔2018〕558号),以加强对我国装备制造业创新发展的支持力度。可以预计,中兴事件后,我国政府将产生更强的改革紧迫感、凝聚起更大的改革力量,将会进一步加快推进智能制造相关产业政策的完善和科技体制改革,形成更加有利于创新驱动发展的制度环境,以解决我国高新技术产业发展中存在的体制机制性问题。如国家近十几年来,一直通过863/973/核高基等国家级科研计划对关键器件进行支持,投入巨大,但真正能够转化为实际产品并量产的成果很少,其中关键一点就是科研界与产业界的脱节。实验室测试通过并不意味着能够量产,如何保证量产是需要从设计一开始就考虑的。但科研项目评审只要能够提供几颗样片,演示出所需性能即可拿到尾款,这就决定了很多科研单位选择的架构本身就决定了成果只能交差,而不能量产。

  第二,智能制造关键技术领域的国产化替代成为未来发展大势。从长期来看,此次事件将促使中国加快智能制造前沿技术研发和薄弱环节的突破,以产生一批颠覆性的技术成果,包括在通信行业中5G技术和高速光电芯片、通讯芯片以及由此而延伸的新材料、关键元器件、应用系统等领域,以加速占领技术高地和实现国产化替代。同时,在政策上也会加速支持和鼓励自主研发商品在市场上的应用。比如在芯片领域,国产芯片发展不起来的一个关键制约是没有机会投入到市场中实用,从而进行优化迭代。因为芯片(尤其是通用芯片)是一个复杂的系统,并不是说投入多少钱或者掌握了某项技术就能够实现弯道超车,而是需要长期积累和持续迭代。

  第三,构建市场化的生态体系将成为我国抢占智能制造发展制高点的关键举措。在局部竞争优势不强的情况下,系统化的优势将凸显出来,如苹果的CPU性能不如英特尔,但它在技术链上的优势却能够让它霸占手机市场。可以预期,未来我国将围绕技术、产品化、人才、资金等关键短板要素,以市场机制为基础,全面布局有利于智能制造产业发展的生态体系。而这其中最关键的就是市场化机制,因为无论是技术突破,还是人才培育、资金投入,最终是为了出科技成果与产品化,而如果科技成果交易不了、产品化不了,所有的投入都是无效的。而时至今日,我国实际上依然未能真正形成高新技术产业发展所需关键要素的市场化配置机制,诸如科技成果、科技成果转化、财税体制、资金投入等。在我国《智能制造发展规划(2016-2020)》中,明确把“培育智能制造生态体系”作为未来发展的重要任务之一,提出“不同领域企业紧密合作、协同创新,产业链各环节企业分工协作、共同发展”的智能制造发展生态体系,这实际上就是要充分发挥市场在配置资源中的决定性作用,强化企业市场主体地位,激发企业推进智能制造的内生动力。由此也可以预期,以市场资源配置为核心的智能制造产业创新服务型的平台类企业将会迎来有利发展时机。

  智能制造的发展需要需要政府,企业的共同努力,协调好科技发展和企业进步的关系也是智能制造的关键点。


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