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智能制造业九大未来发展趋势

一、设备数字化率稳步上升

设备的自动化和数字化是企业实现制造智能化的基础。平台数据的结果

显示,设备的数字化率为57.98%，24.04%的企业拥有自动化物流设备，22.06%

的企业实现关键工序在线质检。设备数字化率的提高，有助于企业提高生产

制造效率。

二、设备互联互通能力不断加强

是车间生产制造信息的重要载体，包括设备、工艺、质量、运营等相关

基础资源。只有通过设备、质量、生产等环节的信息收集和追溯，才能真正

实现车间各个环节的/kloc。根据平台数据的分析结果，28.78%的企业实现

了设备联网和设备数据采集，40.18%的企业实现了生产数据自动采集，只

有16.97%的企业实现了全流程质量追溯。

三、生产工作可视化程度有待进一步提高

生产流程的标准化、可视化和智能化是企业智能化改造和智能车间建设

的重要目标，也是制约智能车间投资效果的关键内容。根据platform数据

分析结果，28.43%的企业实现了生产流程可视化，30%的企业实现了标准化

作业单据的自动签发，10.42%的企业应用了先进的生产调度系统。

四、智能仓储应用场景正在普及

面向原材料、半成品、成品的仓储控制环节，依托仓储物流管理系统或

平台等解决方案，借助条形码、二维码、射频等标识技术，实现自动化仓储、

自动化运输和配送过程监控，可有效提高配送效率，降低库存。

根据平台数据的分析结果，28.43%的企业应用了基于logo技术的物料

管理方法，仓储管理系统应用率达到30%，10.42%的企业实现了基于生产

需求的精准配送。

五、数字化研发设计能力稳步提高

面向产品研发设计环节，依托计算机辅助设计、实验仿真系统、

collaboration研发系统或平台，应用基于模型的定义、知识工程等。技术，

可以实现产品快速设计，缩短研发周期，降低研发成本，提高/kloc-。

目前，digital研发工具已经在企业中广泛使用，从2020年的73%增长

到89%。30%的企业应用了数字化设计建模仿真技术，55%的企业实现了基

于三维模型的设计，32%的企业建立了典型零部件和设计知识库并有效应用。

六、系统集成和数据互联仍然是高成熟度推进的重点

系统集成和数据互联是企业走向第三个成熟度级别的关键特征。根据平

台数据的分析结果，20.77%的企业制定了完整的系统集成架构和规范，只有

12.77%的企业能够实现设计、生产、物流、销售、服务的集成。企业存在很

多问题，集成需求强烈，低技术水平，人员能力弱，资金投入大，难以实现

互联互通或制约企业走向高成熟度阶段。

目前，75%的企业已经实现了数据在部门内部的共享，但数据分析的利

用率仍处于初级阶段，14%的企业采用了数据的平台，12%的企业基于模型

开展了数据的分析应用，带动了生产link的业务优化。目前制造industry

在实现基于数据drive的精确决策方面还面临着很大的挑战。

七、企业逐渐注重行业知识的积累和沉淀

企业知识库的构建是一个经验提取的过程，是有效管理和合理利用知识

的重要手段。通过知识的积累和增值，企业可以在企业管理、产品研发、市

场拓展、客户服务等方面不断创新，不断提高核心竞争力。

根据platform数据分析结果，31%的企业关注智能制造域技术创新和

管理创新，14%的企业建立了企业知识库和知识管理平台，对知识进行系统

化管理。11%的企业开始积累专家知识和经验，将其数字化和软件化，并应

用到业务活动中，以减少经验的流失和重复性工作，帮助企业解决管理中的

复杂问题。

八、一些企业开始逐步实现绿色低碳制造

我国制造企业在发展初期追求快速扩张生产规模，管理模式粗放，导致

碳排放失控。

一方面，企业生产环境复杂，能源消耗设备分散，无法实时监测设备的

过载和空载情况，对设备管理不到位导致能源损失巨大。

另一方面，不合理的工艺工艺会导致工艺过程中的高能耗，造成不必要

的碳排放。

根据platform数据的分析结果，26%的企业应用了能源管理平台，23%

的企业实现了碳排放统计，10%的企业实现了碳资产闭环管理。

下一步，企业将综合利用能效数据，优化设备运行参数，开展技术改造

和优化生产管理流程，