03.04 智能製造——智能工廠研究報告

一、智能工廠簡介

1.1智能工廠概念

自德國政府於2013年在漢諾威工業博覽會上正式公佈，“工業4.0”概念就已席捲全球，並被認為是以信息物理系統（CPS）技術為核心的第四次工業革命。

而作為工業4.0的最大主題，智能工廠可謂貫穿產業升級全過程。智能工廠主要研究智能化生產系統及過程以及網絡化分佈生產設施的實現。

1.2智能工廠主要特徵

①利用物聯網技術實現設備間高效的信息互聯，數字工廠向“物聯工廠”升級，操作人員可實現獲取生產設備、物料、成品燈相互間的動態生產數據，滿足工廠24小時監測需求；

②基於龐大數據庫實現數據挖掘與分析，使工廠具備自我學習能力，並在此基礎上完成能源消耗的優化、生產決策的自動判斷等任務；

③引入基於計算機數控機床、機器人等高度智能化的自動化生產線，滿足個性化定製柔性化生產需求，有效縮短產品生產週期，並同時大幅降低產品成本；

④配套智能物流倉儲系統，通過自動化立體倉庫、自動輸送分揀系統、智能倉儲管理系統等實現倉庫管理過程中各環節數據錄入的實時性以及對於貨物出入庫管理的高效性；

⑤工廠內配備電子看板顯示生產的實時動態，同時，操作人員可遠程參與生產過程的修正或指揮。

1.3智能工廠基本架構

智能工廠擁有三個層次的基本架構，分別為頂層的計劃層、中間層的執行層以及底層的設備控制層，大致可對應為ERP系統（企業資源計劃）、MES系統（製造執行系統）以及PCS系統（過程控制系統）。

二、智能工廠內涵及建設模式

智能工廠是實現智能製造的重要載體，主要通過構建智能化生產系統、網絡化分佈生產設施，實現生產過程的智能化。智能工廠已經具有了自主能力，可採集、分析、判斷、規劃；通過整體可視技術進行推理預測，利用仿真及多媒體技術，將實境擴增展示設計與製造過程。系統中各組成部分可自行組成最佳系統結構，具備協調、重組及擴充特性。系統具備了自我學習、自行維護能力。因此，智能工廠實現了人與機器的相互協調合作，其本質是人機交互。

人機料法環是對全面質量管理理論中的五個影響產品質量的主要因素的簡稱。人，指製造產品的人員；機，製造產品所用的設備；料，指製造產品所使用的原材料；法，指製造產品所使用的方法；環，指產品製造過程中所處的環境。而智能生產就是以智能工廠為核心，將人、機、法、料、環連接起來，多維度融合的過程。

在智能工廠的體系架構中，質量管理的五要素也相應的發生變化，因為在未來智能工廠中，人員、機器和資源能夠互相通信。智能產品“知道”它們如何被製造出來的細節，也知道它們的用途。它們將主動地對製造流程，回答諸如“我什麼時候被製造的”、“對我進行處理應該使用哪種參數”、“我應該被傳送到何處”等問題。

企業基於CPS和工業互聯網構建的智能工廠原型，主要包括物理層、信息層、大數據層、工業雲層、決策層。其中，物理層包含工廠內不同層級的硬件設備，從最小的嵌入設備和基礎元器件開始，到感知設備、製造設備、製造單元和生產線，相互間均實現互聯互通。以此為基礎，構建了一個“可測可控、可產可管”的縱向集成環境。信息層涵蓋企業經營業務各個環節，包含研發設計、生產製造、營銷服務、物流配送等各類經營管理活動，以及由此產生的眾創、個性化定製、電子商務、可視追蹤等相關業務。在此基礎上，形成了企業內部價值鏈的橫向集成環境，實現數據和信息的流通和交換。

智能工廠原型圖：

縱向集成和橫向集成均以CPS和工業互聯網為基礎，產品、設備、製造單元、生產線、車間、工廠等製造系統的互聯互通，及其與企業不同環節業務的集成統一，則是通過數據應用和工業雲服務實現，並在決策層基於產品、服務、設備管理支撐企業最高決策。這些共同構建了一個智能工廠完整的價值網絡體系，為用戶提供端到端的解決方案。

由於產品製造工藝過程的明顯差異，離散製造業和流程製造業在智能工廠建設的重點內容有所不同。對於離散製造業而言，產品往往由多個零部件經過一系列不連續的工序裝配而成，其過程包含很多變化和不確定因素，在一定程度上增加了離散型製造生產組織的難度和配套複雜性。企業常常按照主要的工藝流程安排生產設備的位置，以使物料的傳輸距離最小。面向訂單的離散型製造企業具有多品種、小批量的特點，其工藝路線和設備的使用較靈活，因此，離散製造型企業更加重視生產的柔性，其智能工廠建設的重點是智能製造生產線。

2.1智能工廠主要建設模式

由於各個行業生產流程不同，加上各個行業智能化情況不同，智能工廠有以下幾個不同的建設模式：

第一種模式是從生產過程數字化到智能工廠。在石化、鋼鐵、冶金、建材、紡織、造紙、醫藥、食品等流程製造領域，企業發展智能製造的內在動力在於產品品質可控，側重從生產數字化建設起步，基於品控需求從產品末端控制向全流程控制轉變。

第二種模式是從智能製造生產單元(裝備和產品)到智能工廠。在機械、汽車、航空、船舶、輕工、家用電器和電子信息等離散製造領域，企業發展智能製造的核心目的是拓展產品價值空間，側重從單臺設備自動化和產品智能化入手，基於生產效率和產品效能的提升實現價值增長。

第三種模式是從個性化定製到互聯工廠。在家電、服裝、家居等距離用戶最近的消費品製造領域，企業發展智能製造的重點在於充分滿足消費者多元化需求的同時實現規模經濟生產，側重通過互聯網平臺開展大規模個性定製模式創新。

三、智能工廠發展重點環節

智能生產的側重點在於將人機互動、3D打印等先進技術應用於整個工業生產過程，並對整個生產流程進行監控、數據採集，便於進行數據分析，從而形成高度靈活、個性化、網絡化的產業鏈。

3.13D打印技術

3D打印是一項顛覆性的創新技術，被美國自然科學基金會稱為20世紀最重要的製造技術創新。製造業的全流程都可以引入3D打印，起到節約成本、加快進度、減少材料浪費等效果。在設計環節，藉助3D打印技術，設計師能夠獲得更大的自由度和創意空間，可以專注於產品形態創意和功能創新，而不必考慮形狀複雜度的影響，因為3D打印幾乎可以完成任何形狀的物品構建。在生產環節，3D打印可以直接從數字化模型生成零部件，不需要專門的模具製作等工序，既節約了成本，又能加快產品上市。此外，傳統制造工藝在鑄造、拋光和組裝部件的過程中通常會產生廢料，而相同部件使用3D打印則可以一次性成形，基本不會產生廢料。在分銷環節，3D打印可能會挑戰現有的物流分銷網絡。未來，零部件不再需要從原廠家採購和運輸，而是從製造商的在線數據庫中下載3D打印模型文件，然後在本地快速打印出來，由此可能導致遍佈全球的零部件倉儲與配送體系失去存在的意義。

3D打印經過了近40年的發展，龍頭公司開始實現顯著盈利，市場認可度快速上升，行業收入增長加速。根據典型的產品生命週期理論，技術產品從導入期進入成長期的過程中往往表現出加速增長的特徵，判斷目前3D打印產業正在進入加速成長期。

3D打印行業產業鏈

3D 打印已經形成了一條完整的產業鏈。產業鏈的每個環節都聚集了一批領先企業。全球範圍來看，以Stratasys、3D Systems為代表的設備企業在產業鏈中佔據了主導作用，且這些設備企業通常能夠提供材料和打印服務業務，如具有較強的話語權。

2015年全球工業級/專業級3D打印設備出貨量TOP5企業

3.2人機交互

未來各類交互方式都會進行深度融合，使智能設備會更加自然地與人類生物反應及處理過程同步，包括思維過程、動覺，甚至一個人的文化偏好等，這個領域充滿著各種各樣新奇的可能性。

人與機器的信息交換方式隨著技術融合步伐的加快向更高層次邁進，新型人機交互方式被逐漸應用於生產製造領域。具體表現在智能交互設備柔性化和智能交互設備工業領域應用這兩個方面。在生產過程中，智能製造系統可獨立承擔分析、判斷、決策等任務，突出人在製造系統中的核心地位，同時在工業機器人、無軌agv等智能設備配合下，更好發揮人的潛能。機器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。本質是人機一體化。

3.3傳感器

中國已經基本形成較為完整的產業鏈結構，在材料、器件、系統、網絡等各方面水平不斷完善，自主產品已達6000種，國內建立了三大傳感器生產基地，分別為：安徽基地，陝西基地和黑龍江基地。政府對國內傳感器產業提出了加快力度加快發展的指導方針，未來的傳感器發展將向著智能化的方向改善。

3.4工業軟件

智能工廠的建設離不開工業軟件的廣泛應用。工業軟件包括基礎和應用軟件兩大類，其中系統、中間件、嵌入式屬於基礎技術範圍，並不與特定工業管理流程和工藝流程緊密相關，以下提到的工業軟件主要指應用軟件，包括運營管理類、生產管理類和研發設計類軟件等。

在《中國製造2025》的大背景下，工業企業轉變發展模式、加快兩化融合成為大勢所趨，工業軟件以及信息化服務的需求仍將繼續增加，中國繼續保持著全球工業軟件市場增長主力軍的地位。

具體來看，2016年我國工業軟件行業中產品研發類如CAD、CAE、CAM、CAPP等佔比約為8.3%，信息管理類如ERP、CRM、HRM等，佔比約為15.5%；生產控制類如MES、PCS、PLC等佔比約為13.2%；其餘63%均為嵌入式軟件開發。

分區域來看，華北、華東是工業軟件應用最多的區域，合計佔到全國一半左右，具體到省市來看，北京、上海、廣東、江蘇是工業軟件實力雄厚的區域，約佔中國工業軟件市場規模的一半以上。

廣泛應用MES（製造執行系統）、APS（先進生產排程）、PLM(產品生命週期管理) 、ERP(企業資源計劃)、質量管理等工業軟件，實現生產現場的可視化和透明化。在新建工廠時，可以通過數字化工廠仿真軟件，進行設備和產線佈局、工廠物流、人機工程等仿真，確保工廠結構合理。在推進數字化轉型的過程中，必須確保工廠的數據安全和設備和自動化系統安全。在通過專業檢測設備檢出次品時，不僅要能夠自動與合格品分流，而且能夠通過SPC（統計過程控制）等軟件，分析出現質量問題的原因。

3.5雲製造

雲製造即製造企業將先進的信息技術、製造技術以及新興物聯網技術等交叉融合，工廠產能、工藝等數據都集中於雲平臺，製造商可在雲端進行大數據分析與客戶關係管理，發揮企業最佳效能。

我們國內，可以看到有航天科工集團開發的面向航天覆雜產品的集團企業雲製造服務平臺，接入了集團下屬各院所和基地擁有豐富的製造資源和能力；中車集團面向軌道交通裝備的集團企業雲製造服務平臺，打通了軌道車輛、工程機械、機電設備、電子設備及相關部件等產品的研發、設計、製造、修理和服務等業務；面向中小企業的雲製造平臺，也陸續出現在了裝備製造、箱包鞋帽等行業領域。

雲製造為製造業信息化提供了一種嶄新的理念與模式，雲製造作為一種初生的概念，其未來具有巨大的發展空間。但云製造的未來發展仍面臨著眾多關鍵技術的挑戰，除了對於雲計算、物聯網、語義Web、高性能計算、嵌入式系統等技術的綜合集成，基於知識的製造資源雲端化、製造雲管理引擎、雲製造應用協同、雲製造可視化與用戶界面等技術均是未來需要攻克的重要技術。

四、行業現狀及發展趨勢

4.1智能工廠行業需求強烈

由於人工工資快速上升、發生故障將導致全線停產、產品更新換代導致的貨期驟短、工人情緒化、重複性工作、怠工等因素的影響下，在3C電子製造等領域，近幾年自動化和信息化實現了最快速的增長，反映出智慧工廠在製造業的強烈需求。隨著需求逐步釋放，智慧工廠的未來前景將更加明朗。

此外，個性化定製需求刺激傳統工廠升級為智慧工廠。互聯網改變了需求一刀切的局面，人與人，人與廠商，可以低成本的實現連接，從而讓每個人的個性需求被放大，人們越來越喜歡個性化的東西。但是個性化的東西需求量沒有那麼大，這就需要工業企業能夠實現小批量的快速生產。傳統工廠的生產線轉換效率和計劃協調能力將毫無疑問無法支撐大規模的定製化，而智慧工廠可從需求蒐集和產能調度兩個角度滿足個性化需求。

政策的大力支持也令智慧工廠前景更廣闊，未來國家和地方將出臺更多的支持政策，推動產業快速進步，具體將從軟件、硬件兩個方向切入。軟件方面，將從產品研發類、生產管理類、生產控制類、協同集成類和嵌入式類五個軟件方向加強工程技術、生產製造和供應鏈這三個維度的數字化。

硬件方面，瞄準智能製造主攻方向，推動兩化深度融合發展;實施智能製造工程，支持高檔數控機床與工業機器人、增材製造、智能傳感與控制、智能檢測與裝配、智能物流與倉儲五大關鍵裝備創新應用;深化“互聯網+”製造業創新發展，指導編制互聯網與製造業融合發展路線圖等。

4.2.1產業升級需求

智能製造裝備產業主要包括智能測控儀器儀表、數控機床、工業機器人、自動化成套生產線等。根據《智能製造裝備產業“十二五”發展規劃》，2010年我國部分智能製造裝備產業銷售收入逾3000億元，至2015年產業收入突破1萬億元，至2020年實現銷售收入3萬億元。

2010-2020年我國智能裝備製造產業市場規模（億元）

4.2.2勞動力成本優勢消退

自2008年以來，我國勞動力成本的增速明顯快於工業生產效率增速。據權威機構的測算數據顯示，我國的製造業勞動成本在2019年將為越南的177%、印度的218%。

4.2.3我國智能製造示範項目不斷加速

在全球製造業加速向數字化、網絡化和智能化方向發展的背景下，我國於2015年正式頒佈《中國製造2025》，其中明確提出將智能製造工程作為政府引導的五個工程之一。

如果說2015年為我國實施“智能製造試點示範專項行動”元年，2017年項目實施正加速落地。另外，國家對於智能製造裝備行業的補貼額增速也在加快。

2015-2017年我國智能製造試點示範專項行動數量變化

2011-2016年我國智能製造專項政府補助金額（億元）

4.2.4工業軟件市場蓬勃發展

智能化是智慧工廠的最後步驟，在走向智能化之前需先實現執行層自動化、管理層信息化。自動化方面，隨著自動化解決方案提供商技術和服務的進步，以及下游客戶競爭效應的擴大，智慧工廠的價值空間將不斷增加;信息化方面，國產工業軟件在近幾年藉助有利的政策以及日益擴大的國內需求，在發展趨勢上後勁十足，2018年中國工業軟件市場規模預計在1622.8億元，為智慧工廠建設提供了充足助力。

2013-2018年中國工業軟件行業市場規模及增長（單位：億元，%）

注：工業軟件主要包括嵌入式及基礎性軟件

4.2.5政府層面高度重視，政策頻出

具體來看，智慧工廠能夠對全廠資源能源消耗進行監測，採用自動化軟件工具對系統能效進行優化，提高能源資源利用效率;設備和生產線安全得到充分保障，採用預測性維護技術大幅度減少停機維護時間，縮短交貨週期;採用數字化網絡化裝備，實現現場級和車間級自動化系統的橫向集成，滿足一定程度的柔性化生產需求;由於計算調度排程優於人工排程，所需勞動力大幅減少，降低勞動力短缺帶來的負面影響。

計算調度排程較人工排程的優勢

序號

項目

計算排程相對人工排程

1

需求完成率

提高20%

2

客戶滿意

提高

3

整個車間半成品庫存

減少30%

4

勞動力成本

減少10%

5

平均生產週期

減少30%

6

機器利用率

增加20%

《中國製造2025》便明確指出，到2020年，製造業重點領域智能化水平顯著提升，試點示範項目運營成本降低30%、產品生產週期縮短30%、不良品率降低30%。到2025年，製造業重點領域全面實現智能化，試點示範項目運營成本降低50%、產品生命週期縮短50%、不良品率降低50%。

2020-2025年中國智能製造試點示範項目目標（單位：%）

指標

2020年

2025年

運營成本

降低30%

降低50%

產品生產週期

縮短30%

縮短50%

不良品率

降低30%

降低50%

4.3全球智慧工廠發展情況

在主要國家大力推動下，全球智慧工廠行業市場規模穩步擴張。2017年，全球智慧工廠市場規模達到了2262億美元，同比增長了9.9%；其中，工業機器人與自動化製程設備等行業所佔市場份額大，市場規模佔比約在九成左右。預計到2018年，全球智慧工廠市場規模將逼近2500億美元。

2011-2018年全球智慧工廠市場規模（單位：億美元，%）

2017年，全球平均有43%的製造商已有智慧工廠，並處於運營狀態；同時有33%的製造商在建智慧工廠，但未開始運營；8%的製造商已制定智慧工廠建設計劃，並在3-5年內實施；只有16%的製造商未來沒有任何智慧工廠建設計劃。

在主要國家中，美國54%的製造商已經建成了智慧工廠，位居世界首位；德國、法國、英國也有40%以上的製造商已擁有了智慧工廠；我國僅有25%的製造商建成智慧工廠，但有53%的製造商已經在建設智慧工廠，未來將釋放出巨大潛力，成為智慧工廠行業具競爭力的國家之一。

2017年全球主要國家智慧工廠建設狀態對比（單位：%）

4.4我國智慧工廠市場空間

自動化生產線通過工件傳送系統與控制系統將生產設備相互聯結，從而實現全部或部分生產過程的無人化。如果將智慧工廠簡單以自動化生產線市場為代表，博思數據的統計顯示，2014年我國自動化生產線產量為8780條，同比增長19.29%；需求量為21100條，同比增長10.47%。

從需求分佈看，主要來自汽車、工程機械、物流倉儲、家電電子行業，佔比分別為42.4%、29.8%、9.5%、6.2%。

2016年，我國自動化市場規模達1403億元，其包括產品市場與服務市場。在應用市場方面，羅蘭貝格的調查認為，中國2016年的自動化應用市場規模可達3876億元，同比增長16.43%。

2004-2017年我國自動化市場規模（產品+服務）

2012-2016年我國自動化應用市場規模及增速

4.4.1計劃層與執行層

工業軟件指應用於工業領域的軟件，按應用分類可將工業軟件劃分為運營管理類、研發設計類與生產調度與過程控制類。其中，運營管理類軟件主要包括ERP、SCM、CRM等，研發類指CAD、PLM等，調度與控制類的主要代表包括MES、SCADA等。

工業軟件應用分類及主要供應商

工業軟件的市場規模方面，全球企業級軟件市場在2016年規模為3260億美元，同比增長3.84%。國內市場在2011年的總體規模約為616.34億元，至2016年上升至1247.3億元，其中2016年同比增長15.5%。據推算，預計至2018年，國內工業軟件的市場規模將超過1600億元，平均增速保持在兩位數水平。

2012-2016年全球企業級軟件市場規模

4.4.2控制層

工業通訊方面

工業通訊包括現場總線、工業以太網以及無線網絡。目前，我國現場總線存量市場佔總市場逾95%，但從發展趨勢看，工業以太網代表未來方向，2014年，工業以太網新增節點佔總新增市場的份額僅為5%左右，預計今後將逐步擴大。

在我國裝備製造業向高端化轉型的過程中，工業通訊市場成長迅速，根據中國工控網的統計，2014年國內已安裝市場規模2891萬節點，同比增長10.7%，新增市場規模279萬節點，同比增長3.1%，其中，工業以太網佔比整體穩步上升。

中國工業通訊行業新增市場份額佔比

2009-2019年我國PLC市場規模

工業自動控制系統裝置：DCS

分佈式控制系統（DCS）由過程控制級和過程監控級組成的以通信網絡為紐帶的多級計算機系統。相較於更偏重局部邏輯控制的PLC，DCS主要用於模擬量系統的整體控制。

2012年中國DCS市場規模約在12億美元，較上一年同期微增2%。2016年以來，國內市場繼續下滑，我國當年DCS市場規模下降至60.52億元，同比下降14.37%，預計2017年增速將由負轉正。

2013-2020年我國DCS市場規模及預測

2016年國內DCS產品下游應用領域佔比

4.4.3設備層

數控機床受益消費電子行業：2016年，我國機床行業產出總額為229億美元，同比增長3.6%。具體來看，金屬成形機床產出值107億美元，同比增長8.1%；金屬切削機床產出值122億美元，同比增長8.1%，佔比46.72%。

數控化率情況方面，以切削機床為例，2016年我國金屬切削機床總產量約為78.32萬臺，其中數控金屬切削機床佔總產量比例超過30%。

1990-2016年我國金屬切削機床產量

1990-2016年我國金屬切削機床數控化率

作為金屬切削數控機床的重要構成，高速鑽攻中心由傳統立式加工中心演變而來，主要應用於消費電子行業小型金屬精密結構件的CNC加工，具備高速、高精、高效等優勢。

據測算，在不考慮蘋果手機產業鏈對於CNC加工中心需求的假設下，至2020年，全球CNC理論存量需求將達到23.57萬臺。在不考慮更新替換需求的假設下，2017-2020年全球年均新增CNC需求約4.25萬臺，按一臺設備20萬元計算，年均增量市場空間約85億元。

2015-2020年全球手機金屬精密結構件CNC設備需求測算

4.5我國智慧工廠發展趨勢

市場趨勢來看，智慧工廠是現代工業、製造業的大勢所趨，是實現企業轉型升級的一條優化路徑。根據當前各行業建設智慧工廠的熱情及擴張速度，預計未來幾年中國智慧工廠行業仍將保持10%以上的年均增速，到2022年，中國智慧工廠行業市場規模有望突破1萬億元。

2019-2024年中國智慧工廠行業市場規模統計情況及預測

產品趨勢來看，智慧工廠將大量應用機器人。在智慧工廠中，機器人帶來的自動化與智能化又不僅僅是純粹的自動化和智能化，而是轉換成更為智慧化的人機協同，人不再提供單純勞力，而是做為決策及管理者;機器設備則擁有快速應變及多方溝通能力。除機器人的大量應用之外，智慧工廠的建構中還有自動化檢測、數據採集等智能製造設備，設備與設備之間能夠實現智慧化互通。

技術趨勢方面，得益於新技術的採用，智慧工廠可以建立與導入雲端，並進行雲端運算與大數據分析。比如CPS技術可進行編程、記憶與儲存能力，並可結合感測器和通訊技術，嵌入CPS的實體設備可連結到網路，可讓實體設備同時具有通訊、精準控制、遠程協同與自主反應運作。

閱讀更多 VANEQI工業互聯網平臺 的文章

關鍵字: 美好，一直在身邊 雲計算 原汁原味的德系SUV