2020-2021年通向智能制造的转型之路
通向智能制造的转型之路
前言
随着物联网、5G、人工智能、云计算等技术的“核聚变”式爆发，各主要工业国围绕智能制造所制定的“再工业化”战略也甚嚣尘上。我国在2019年的政府工作报告中首次提出了“智能+”的概念，将智能制造确定为了国家经济发展新动能的重要发展方向。
本报告从智能制造崛起的背景出发，通过探讨消费互联网带动产业智能化升级这一中国特色的智能化路径，归纳总结出了“数据+算力+算法”这一实现智能制造的核心技术体系，并深入阐述了该体系赋能重构的制造业生产体系各个环节。在大量案头研究和访谈的基础上，报告通过淘工厂、恒逸石化、中信云等企业的六个案例分析，首次提出了企业实现智能制造的四条独特路径。
报告还从社会和企业发展的角度审视了智能制造的意义。就社会而言，“数据+算力+算法”引领的智能制造，带来了工具革命，也带来了决策的革命。工具革命以自动化的方式让工作效率大幅提高，决策革命则以智能化提高了决策科学性、精准化。就企业而言，只有尽早确定以价值为导向的智能化升级战略，才能在工业4.0的浪潮中立于不败之地。
目 录
一、智能制造崛起 (01)
新消费时代的来临倒逼制造业变革 (01)
智能技术群“核聚变”驱动制造业智能升级 (01)
智能制造的系统闭环 (06)
各国大力推动智能制造发展，抢占创新高地 (07)
二、智能制造重构生产体系 (09)
智能制造体系概述 (09)
需求发现：从间接到直接 (10)
研发环节：从串行到并行 (11)
采购环节：自动化、低库存化、社会化 (12)
生产环节：“车间”里的革命 (13)
营销和售后：无所不在的智能化 (14)
三、数据+算力+算法赋能制造业 (15)
长尾重构：规模化供给解决定制化需求 (15)
敏捷响应：精准捕捉用户需求，快速推出新品 (17)
智能决策：工业大脑结合行业洞见，重构人机边界 (18)
高度协同：工业互联、云中台助力大型集团构建高度协同的智能制造生态体系 (21)
四、智能制造推动新经济 (24)
智能制造对经济和社会的推动意义 (24)
智能制造的中国路径 (25)
企业如何推动智能制造转型 (26)
第一章：智能制造崛起
新消费时代的来临倒逼制造业变革
国际市场调研公司欧睿国际发布的《2019年全球十大消费趋势》中将个性和定
制总结为未来消费发展的重要关键词，而这两大趋势在中国消费市场的发展中更是
被演绎的淋漓尽致。
过去十年间，中国已经成长为了名副其实的消费型社会。一方面，城镇化进程
的加速和居民可支配收入的提高催生出我国巨大的消费市场。另一方面，消费已经
成为驱动中国经济发展的首要动能，2018年对经济增长的贡献率达到76.2%，成为
经济增长的“压舱石”。
近年来，移动互联网在全社会迅速渗透和普及，数字化技术被广泛应用于消费
产业链的各个环节，推动了新消费时代的到来。这一时代的主要特征是在数字化支
撑下的个性化升级，这一时期的特征是：以消费者为核心，以满足消费者需求为目的，通过消费者需求逆向推动商品生产和服务提供。在此背景下，消费结构、消费需求、消费渠道和消费理念都发生了深刻变化：
? 在消费结构上，升级趋势明显，侧重于发展和享受型消费，用户的个人体验
变得更为重要；
? 在消费需求上，个性化、品质化的用户需求尤为突出；
? 在消费渠道上，注重线上线下联动的经营模式；
? 在消费理念上，向绿色健康、便捷高效等方向转变。
消费的升级带来了消费的分级，催生出不同的消费阶层和群体。例如，一二线
城市消费继续看好高品质、重体验，而之前被主流平台边缘化的小城镇青年消费需
求逐渐走上舞台，所形成的长尾效应开始受到关注。
新消费时代下个性化定制的消费观已经越来越普遍，消费品产业链条中生产者
和消费者间的关系正在被重塑，对供给端的生产效率、产品质量、敏捷反应等提出
了更高的要求，制造产业的智能升级迫在眉睫。
智能技术群“核聚变”驱动制造业智能升级
过去十多年来物联网、5G、人工智能、数字孪生等科技的爆发性发展带来了算
力和算法的巨大进步，传统制造业的数字化发展又带来了海量的数据。三者的日益
融合逐渐形成了以“数据+算力+算法”为核心的智能制造技术体系。
? 数据是基础，也是智能经济的核心生产资料，在产业链各环节产生的大量数
据是驱动智能制造提高精准度的核心；
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数据（Big Data）
工业数据的收集和分析早在传统工业信息化时期就一直在进行，有大量的数据来自于研发端、生产制造过程、服务环节。而工业从数据到大数据，最大的区别是实现数据的两化融合，将工业化数据与自动化域数据的叠加。在工业互联网时代，还需要纳入更多来自产业链上下游以及跨界的数据。实现工业大数据的主要核心技术包括物联网(IoT)、MEMS 传感器和大数据技术等，其中尤以物联网和MEMS 传感器为代表：
物联网（IoT）
物联网是指通过嵌入电子传感器，执行器或其他数字设备的方式将所有物品通过网络链接起来，通过万物互联来收集和交换数据，从而实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。物联网的几大关键技术包括传感器技术、RFID 标签和嵌入式系统技术。这些技术可以实现透明化生产、数字化车间、智能化工厂，减少人工干预，提高工厂设施整体协作效率、提高产品质量一致性。
MEMS 传感器
MEMS 全称为Micro Electro Mechanical System，即微机电系统，是集微传感器、微执行器、微机械结构、微电源微能源、信号处理和控制电路、高性能电子集成器件、接口、通信等于一体的微型器件或系统，是一个独立的智能系统，可大批量生产，其系统尺寸在几毫米乃至更小，其内部结构一般在微米甚至纳米量级。
图1：以“数据+算力+算法”为核心的智能经济科技体系
? 有了海量数据，就需要强有力的算力进行处理，而以云计算、边缘计算为代表的计算技术，为高效、准确地分析大量数据提供了有力支撑；
? 但是，仅有了数据和算力依然不够，没有先进的算法也很难发挥出数据真正的价值。以人工智能、机理模型等为代表的算法技术帮助智能制造发现规律并提供智能决策支持；
? 与此同时，以5G、TSN 为代表的现代通讯网络凭借其高速度、广覆盖、低时延等特点起到了关键的连接作用。它将三大要素紧密地连接起来，让它们协同作业，发挥出巨大的价值。5G 、NB-IoT、TSN、以太?等数据IoT、MEMS传感器、机器数据，?数据技术算?算法
云计算、边缘计算、泛在计算等，核?芯片机理模型、流程模型、??智能、数字孪?等
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在市场应用方面，通信、工业和汽车是MEMS 传感器的三大主要应用场景。在智慧汽车趋势的驱动下，MEMS 传感器在汽车领域的应用增长尤为快速。由于其具有可靠性高、高精度和成本低等特点，被广泛运用于包括车辆的防抱死系统(ABS)、电子车身稳定程序(ESP)、电控悬挂(ECS)、电动手刹(EPB)、斜坡起动辅助(HAS)、胎压监控(EPMS)、引擎防抖、车辆倾角计量和车内心跳监测等方方面面。算力(Computing Power)
算力的发展主要朝着两个方向延伸：一是资源的集中化、一是资源的边缘化。前者主要是以云计算为代表的集中式计算模式，通过IT 基础设施的云化给产业界带来了深刻的变革，减少了企业投资建设、运营维护的成本。后者主要以边缘计算为代表，与物联网的发展紧密相连。物联网技术的发展催生了大量智能终端，物理位置上处于网络的边缘侧，而且种类多样。由于云计算模型不能完全满足所有应用场景，有一定的局限性，海量物联网终端设备趋于自治，若干处理任务可以就地解决，节省了大量的计算、传输、存储成本，使得计算更加高效。
云计算 （Cloud Computing）
如果说物联网是人的神经中枢，那么云计算就相当于人的大脑。云计算自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本。“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升。根据美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）的建议1，理想的“云”应该具有五个特征：按需自助服务（on-demand self-service），无处不在的网络访问（broad network access），资源共享池（resource pooling），快速而灵活（rapid elasticity）和计量付费服务（measured service）2。
1 P.Mell, T.Grance,The NIST definition of cloud computing(draft), NIST Spec.Publ.800(2011)7.
2 NIST 对于云计算计量付费服务的定义为：云系统利用计量功能（通常是通过付费使用的业务模式）来自动调控和优化资源利用，根据不同的服务类型按照合适的度量指标进行计量（如，存储、处理、带宽和活跃用户账户）。监控、控制和报告资源使用情况，提升服务提供者和服务消费者的透明度。
图
2：制造系统的复杂性驱动技术架构的迁移
云计算的部署模型分为四种 ，分别是公共云，私有云，社区云和混合云 ，并以三种服务模型呈现，即“软件即服务（SAAS）”，“平台即服务(PAAS)”和“基础设施即服务(IAAS)”。过去几十年来，制造系统的复杂性呈几何倍数增长，传统的IT 平台解决方案已经无法满足该系统所需要的信息响应能力，制造业的技术架构向云架构的解决方案迁移是发展的必然。
边缘计算(Edge Computing)
2018年发布的《边缘计算与云计算协同白皮书》将边缘计算定义为“在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求。它可以作为链接物理和数字世界的桥梁，赋能智能资产、智能网关、智能系统和智能服务。” 3
边缘计算的构成包括两大部分：一是资源的边缘化，具体包括计算、存储、缓存、带宽、服务等资源的边缘化分布，把原本集中式的资源纵深延展，靠近需求侧，提供高可靠、高效率、低时延的用户体验；二是资源的全局化，即边缘作为一个资源池，而不是中心提供所有的资源，边缘计算融合集中式的计算模型（例如：云计算、超算），通过中心和边缘之间的协同，达到优势互补、协调统一的目的。
因此，边缘计算与云计算之间不是替代关系，而是互补协同关系。两者需要通过紧密协同才能更好的满足各种需求场景的匹配，从而放大边缘计算和云计算的应用价值。
算法 (Algorithm)
算法是一个有限长度的具体计算步骤，以清晰定义指令来使输入资料经过连续的计算过程后产生一个输出结果。算法在智能制造的各个环节都有着广泛的应用，是制造业实现智能化升级的精髓所在。例如在智能制造中机器视觉主要解决需要人眼进行工件的定位、测量、监测等重复性劳动。其作用原理是利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。算法是人工智能和数字孪生这两项智能制造主要技术的核心。
人工智能 （Artificial Intelligence）
人工智能技术问世已经有60多年，近年来在移动互联网、大数据、超级计算和脑科学等新理论新技术的驱动下迎来了新一轮发展热潮。新一代人工智能的核心是机器学习，就是用大量的数据来对机器进行“训练”，通过各种算法让机器从数据中学习如何寻找规律并完成任务。目前在全球制造业产业链的各个环节几乎都可以找到人工智能技术的应用。例如在制造业最核心的生产制造环节，人工智能技术被
3 《边缘计算与云计算协同白皮书（2018年）》，边缘计算产业联盟（ECC）与工业互联网产业联盟（AII）
联合发布，2018年11月。
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运用于机器视觉检测系统，可以逐一检测生产线上的产品，从视觉上判别产品材质
的各类缺陷，从而快速侦测出不合格品并指导生产线进行分拣，在降低人工成本的
同时提升出厂产品的合格率。在供应链环节，机器学习模型可以整合不同路线货运
定价的历史数据，又将天气、交通以及社会经济挑战等实时参数加入其中，为每一
次货运交易估算出公平的交易价格，在确保运输任务规划合理的前提下实现了企业
利润的最大化。人工智能技术对生产制造领域的赋能离不开产业专家的行业洞见，
只有将两者进行战略性的结合才能加深人工智能对产业链的各个环节的渗透，从而
提高行业生产效率和产品的质量。
数字孪生 （Digital Twin）
数字孪生是指以数字化方式拷贝一个物理对象，模拟对象在现实环境中的行为，对产品、制造过程乃至整个工厂进行虚拟仿真，从而提高制造企业产品研发、制造
的生产效率。与传统的产品设计不同，数字孪生技术在虚拟的三维空间里打造产品，可以轻松地修改部件和产品的每一处尺寸和装配关系，使得产品几何结构的验证工作、装配可行性的验证工作、流程的可实行性大为简化，可以大幅度减少迭代过程
中的物理样机的制造次数、时间和成本。据Gartner预测4，到2021年，全球50％
的大型工业企业将使用数字孪生技术，效率提高达10％。尤其是制造业和工程行业
的公司，如果想要在竞争中保持领先地位，就需要考虑将实施数字孪生技术纳入公
司的智能发展战略中。
通信技术的网络集成
智能制造中海量传感器和人工智能平台的信息交互，和人机界面的高效交互，
对通信网络有多样化的需求以及极为苛刻的性能要求，并且需要引入高可靠的无线
通信技术。以5G为代表的新一代通信技术是连接数据、算力和算法的桥梁，也是
发动智能制造引擎的“钥匙”。
5G
灵活、可移动、低时延和高可靠的通信是实现智能制造的最基本要求，而新一
代信息通讯5G技术的迅猛发展正好切合了这一需求。与4G 相比，5G技术覆盖下
的无线网络具有极低时延、可靠性高且海量连接等特点，峰值速率提高了30 倍，
用户平均体验数据率提高了10 倍，频谱效率提高3 倍，能支持500 公里时速的高铁，接口延时减少了90%。5 5G技术所定义的三大场景6包括增强移动宽带（eMBB），
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海量机器类通信（mMTC）和超可靠时延（URLLC）, 可以将分布广泛、零散的人、设备和机器全部连接起来，构建统一的互联网络，并广泛地运用到例如机器人同步和工业传感器等智能制造中的核心场景和技术中。以机器人同步为例，只有5G才能提供足够的带宽和超高的可靠性，将智能装配流程中所使用的协作机器人、AR 智能眼镜和辅助系统相连接，使安装在上面的传感器在工作人员接近或准备停止机器人时、减慢机器人时及时发出警报，防止其对工作人员造成安全威胁 7。
但是，5G技术尚未全面成熟，其在智能制造领域的应用目前仅停留在规划和构想阶段，大规模落地仍需时日。
3：通信技术发展历程
图
智能制造的系统闭环
由核心技术集群使能的“数据+算法+算力”模式使得制造领域中的数字世界、物理世界以及人三者间产生了融合，其中数字世界是指工业软件和管理软件、工业设计、互联网和移动互联网等；物理世界是指能源、工作环境、工厂以及机器设备、原料与产品等。
在传统制造业中，人类直接面对物理世界。现代数字科技的发展形成了数字世界，形成了与人类和物理世界互相对应的第三极。在这个新的系统中，不仅是人和物理世界互动，数字世界也同时和人以及物理世界相互影响、相互作用。
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来自物理世界的模型、知识通过代码、软件等被数字化，成为数字世界的基础。同时，来自人的信息、决策等（如在网络上浏览的信息、购物历史、偏好等等）也
被转化为数据，丰富了数字世界的内涵。在此基础上，数字世界通过算法、算力的
支持，反作用到人和物理世界：为人提供更智能的决策支持，使人的生活更加方便、更加高效，同时数字世界甚至将直接作用于物理世界，极大地改变现有的生产、生
活模式，例如无人驾驶就将是这一趋势的生动代表。
图4： 人、物理世界、数字世界构成了智能经济的闭环
各国大力推动智能制造发展，抢占创新高地
智能制造的概念脱胎于德国提出的“工业4.0”战略。“工业4.0”一词首次出现于2012年3月发布的《德国2020高技术战略》行动计划，并于2013年在汉诺威工业
博览会上提出了“ 工业4.0 ”战略。之所以被称为工业4.0，主要相对于前三次工业革
命而言：工业1.0指的是18世纪开始的第一次工业革命，实现了由蒸汽动力驱动的
机械生产代替手工劳动; 第二次工业革命始于20世纪初，依靠由电赋能的生产线实
现批量生产; 工业3.0指的是20世纪70年代后，依靠电子系统和信息技术实现生
产自动化。与工业3.0相比，“工业4.0”的主要特征是大规模定制。由于产品的大批
量生产已经不能满足客户个性化定制的需求，要想使单件小批量生产能够达到大批
量生产同样的效率和成本，需要构建可以生产高精密、高质量、个性化智能产品的
智能工厂。在这一全新的模式中，行业的界限将被打破，产业链的分工将被重组。
德国工业4.0概念中智能制造核心内容可以总结为：建设一个网络（信息物理
系统），研究两大主题（智能工厂、智能生产），实现三大集成（纵向集成、横向
集成、端到端集成），推进三大转变（生产由集中向分散转变、产品由趋同向个性
转变、用户由部分参与向全程参与转变）。
与德国“工业4.0”侧重工业制造不同，美国提出的“工业互联网”将重点放在了工
业服务上。工业互联网的主要含义是将现实世界中的机器、设备和网络在更深层
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中国制造业转型升级战略与路径
中国制造业转型升级战略与路径 中国制造的转型升级战略，尽管有多种路径和方式，但总体而言，就是要从传统上高度依赖低成本劳动力、依赖大量资源能源消耗、依赖国际市场、产出大批量低附加值制成品的制造模式，转为以知识创造和技术创新为驱动，结合服务与商务模式创新，面向国内国外市场、产出高附加值、高技术含量和高质量产品的制造模式演进。 从当前已经提出的制造业转型升级战略与模式并结合未来的世界制造趋势而言，中国制造的升级路径，就是沿着从传统制造模式向服务型制造、共享经济、工业互联网最终到物联网的模式演化路径。 服务型制造 服务型制造，简而言之，就是基于制造的服务和面向服务的制造，是一种制造与服务互相融合促进的制造模式，具有资源整合、促进创新与价值增值的特点。国内学术界研究制造与服务的融合并提出服务型制造已经有近十年的时间，最终在国内取得共识并上升为国家制造战略的主要方向。《中国制造2025》明确指出要将服务型制造作为中国制造转型升级的主要路径之一。2016年8月，工信部、国家发改委、中国工程院联合印发《发展服务型制造专项行动指南》，为整个中国制造业发展服务型制造进行了具体规划和指导。 从服务型制造的发展而言，服务型制造的产生离不开世界制造业的发展趋势转变，进入上世纪九十年代以后，世界经济与制造业产生了三个深刻的变革：一是整个世界经济逐渐向服务经济演变，进入到服务时代，发达国家服务经济在整个经济中的比重普遍占到70％以上；二是制造业本身的充分服务化，世界制造五百强企业中服务环节所产生的收入占到了整体收入的大部分；三是消费领域的变化，顾客不再满足于大批量生产的一致性产品，而是越来越追求个性化、差异性的产品，同时希望获得更好的服务体验。因此，在这种趋势下，原有工业时代典型的大批量同质规模化生产的模式，被重新组织、高度柔性化从而提供个性化差异产品＋全生命周期服务的新的产业模式所替代，这就是服务型制造模式。 中国制造业发展服务型制造模式，将具有三个明显的特点：一是通过企业之间增强服务而带来的相互耦合关系，重新组织全产业链的设计、研发、生产、配送等资源，从而更有效提升企业自身的核心竞争力；二是通过服务与制造的结合，充分鼓励生产端与消费端的融合促进，从而激发更好的满足消费者需求的技术创新；三是通过不断加强服务环节，不断提高产品的附加值和制造业的整体盈利能力。 共享制造 服务型制造的提出和其思路，主要是在互联网时代的前期，更多通过对现实
《精益智能制造》导读
【阅读导引】中国制造业降本增效升级转型路径-《精益智能制造》推荐阅读作者简介：欧阳生，《精益智能制造》原著作者，精益智能制造理论创始人、领革智能CEO 中国智能制造三个阶段和三大误区 自从2013年德国宣布工业4.0战略以来，中国社会各界都在探讨制造业升级转型的话题，过去几年大概可以分成这样三个阶段: 第一阶段：2013-2015年概念植入阶段。社会各界都在学习美国工业互联网和德国工业4.0，学者专家们将国外经验和国内同行及企业家们分享。 第二阶段：2015-2017年上半年摸索试点阶段。在掌握了相关的知识和信息后，一些试点企业开始实践智能制造（下文中将工业4.0，工业互联网统称为智能制造），这个阶段是政府主导为主，另外也有部分企业自己实践并取得了不错的成果。 第三阶段：2017年下半年开始进入全面爆发阶段。在政府的支持下，各行各业都开始实施智能制造。不过不同的企业做法不完全一样，有的直接新建智能工厂，有的进行现有工厂智能化改造，有的进行智能化生产线改造，还有的进行数字化车间建设……。
当前中国智能制造处于第三阶段，呈现出一副热火朝天的景象，但是在这个过程中也有三大误区值得关注： 误区一：为了赚吆喝上智能制造项目。企业在还不了解智能制造是什么，也没有仔细评估该如何去进行智能化升级转型的情况下，就开始向政府申报智能制造项目，结果等政府专项支持资金拨下来了，被迫匆匆忙忙上项目。例如国内某寝具企业，现状是工业1.0和工业2.0的水平，投资20亿元新建了一个产业园，向政府申报了智能工厂项目，政府很快批准了该项目并给予专项资金支持。然后该企业匆忙找了德国一家知名公司来帮忙进行智能工厂规划，结果花了近亿元服务费用，除了一堆文件外，什么结果也没有，该寝具公司非常不满意暂停了合同。于是该公司又去找西门子，ABB等公司帮忙，结果这些公司评估后认为目前该公司并不适合做智能工厂，导致这家公司的智能工厂项目陷于了进退两难的境地。 误区二：将自动化或者信息化建设等同于智能制造。由于中国企业现状普遍是工业2.0水平，部分企业还处于工业1.0阶段，少数企业达到了工业3.0，自动化和信息化的普及率还非常低。因此在智能制造升级转型的过程中，部分企业认为进行了自动化升级改造或者工厂信息化建设就是智能制造。例如无锡一家涡轮增压企业，声称在做智能制造，但是当笔者走进工厂时发现，它们只是在几年前上了一套简单的MES报工系统，现在基本上已经停用了。自动化和信息化是智能制造必不可少的两个环节，但是不能够以偏概全，否则将失去发展的机会。 误区三：基础不好直接实战智能制造。这个是企业实战智能制造最常犯的错误，实施智能制造需要具备两个方面的基础条件：一个是硬条件，另一个是软条件。 硬条件是指公司的设备需要具备信息化联网条件，而且要稳定。纵观国内很多制造企业设备水平，这一点恐怕就要注定走不了智能制造之路。但是随着智能传感器、控制器、仪表仪器的发展和成本下降，设备的硬性制约会越来越小。即使现有设备不具备信息化联网条件，通过简单的改造，加装一些小的智能硬件，也可以解决设备信息化联网的硬性制约问题。设备不光要具备信息化联网的条件，而且还需要稳定，这是更高的要求标准。另外，设备稳定也是智能制造黑灯工厂的前提条件之一。 软条件是指公司需要有好的管理基础。“不能在管理不好的基础上实施信息化，不能在落后的产品上搞智能化”这是笔者辅导的国内某智能制造示范企业的实战经验总结。好的
中国制造业转型之路
中国制造业的转型之路 常鑫鑫（武汉） 一 制造业是国家经济发展和国际竞争力提高所依赖的重要产业。改革开放以来，我国制造业得到了迅猛的发展，特别是工业品的出口不断上升。1980年我国工业制成品的出口额仅为90亿美元，1994年突破一千亿美元，2007年突破一万亿美元，2009年达到1.14万亿美元，质优价廉的“中国制造”商品走向全球各个角落。目前，我国有7个大类的制造商品产量世界排名第一，有15个大类名列前三。制造业的发展为提高我国人民生活水平以及提升我国综合国力起到了不可替代的作用。 然而，进入21世纪以后，制造业发展中出现了许多问题。以服装、机电、家电、化工、船舶、集装箱等为主，主要途径是为代理品牌加工，附加价值低，特点为劳动密集、生产简单、管理简单，但能源消耗大、污染较为严重。这些代加工生产很少涉及到价值链高端，无法形成企业自己的核心竞争力，导致利润低下。在经过一系列的制造业改革之后，中国制造业的困境仍没有改变。中国企业联合会最新公布的2010中国制造业企业500强分析报告显示，目前我国制造业存在五个方面的“软肋”：劳动生产率低，中国目前制造业劳动生产率约为美国的4.38%、日本的4.37%和德国的5.56%；研发投入不足，国际上大公司的研发费用投入一般占销售收入比重在5%左右，甚至达到10%-15%，而我国企业中除了华为等“凤毛麟角”的企业外，绝大多数企业都达不到5%的水准；耗能太高，单位GDP能耗居高不下；工资成本不断上升，一项美国咨询公司的研究报告显示，中国的劳动力成本已经高于亚洲其它七个国家；管理水平较低，特别是国有制造企业，产权不明，政企不分的现象仍然较为严重。这些问题制约着我国制造业的转型。 二 为什么在改革开放初期，制造业的发展一帆风顺，而进入21世纪后，制造业的发展问题众多，整个产业被迫转型？ 1993年前供给决定需求的时代。“萨依定律”告诉我们生产自动创造需求，虽然这一观点在当今受到广泛的质疑，但是在物质匮乏的特定时期该定律具有很强的合理性。新中国成立后，生产和生活物资都较为匮乏，国家不得不实行配给制，粮票是这一时代的标志。从
盐都区工业企业智能制造三年行动计划
盐都区工业企业智能制造三年行动计划 智能制造是工业转型升级的重要方向，是信息化与工业化深度融合的重要载体。为深入贯彻“中国制造2025”和江苏行动纲要战略部署，认真落实市、区政府有关文件精神，主动顺应“互联网+”发展趋势，加快我区智能制造和工业转型升级步伐，现制订全区工业企业智能制造三年行动计划，实施期为2016-2018年。 一、总体思路 把发展智能制造作为全区稳增长、调结构、促转型的主攻方向和主要抓手，坚持以市场为主导，以企业为主体，以创新为核心，以政策为引导，以信息化与工业化深度融合为路径，重点围绕智能装备、智能生产、智能服务等领域，培育骨干企业，实施重点项目，开展试点示范，提升创新能力，全面提升全区工业智能化水平，带动引领全区产业转型升级。 二、工作目标 ——全区智能装备产业年均增长20%以上，到2018年销售突破50亿元。高档数控专用机床跻入国内第一梯队。节能环保成套装备迈入国内领先技术方阵。工业机器人在国内涂装上下料等应用市场占有一定份额。电子行业3D打印设备占据国内领先位置。 ——重点面向汽车及零部件、机械、电子、纺织等行业，建设30个具有行业示范效应和推广价值的智能车间，其中2016 — 1 —
年启动18个智能车间建设。 ——建设一批示范性远程服务中心和平台，率先在风电装备、节能环保等行业取得突破并带动其他行业服务中心和平台建设，培育12个智能服务示范企业，培育5个具有解决方案提供能力的总集成、总承包企业。 三、重点领域 （一）智能装备 智能装备是具有感知、分析、推理、决策、执行等多种智能的现代制造装备，是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合，是发展智能制造的基础和前提。现阶段我区智能装备发展的重点方向，主要包括高档数控专用机床、节能环保成套装备、工业机器人、3D打印装备和其他智能装备等。 1．高档数控专用机床。引进消化吸收再创新国内外数控机床整机技术，重点突破转台、刀库、导轨等核心模块的研制生产，积极发展整机动态设计、先进制造工艺、功能复合、可靠性设计等关键技术的研发，大力发展汽车零部件卧式加工中心、通讯器材加工高速钻攻加工中心、双面卧式柔性加工中心、三坐标精密柔性加工单元等。 2．节能环保成套装备。重点研制在线监控工业烟气防治设备、固体废弃物智能化分选装备，除尘设备、污水泥处理装备自动化调节系统，余热回收系统等各类再生原料的高效智能化分选设备，加快打造智能节能环保装备产业链。 — 2 —
03 探索半导体行业智能制造之路
2018 Greater China Siemens PLM Connection Welcome Restricted ? Siemens AG 2018 Realize innovation.
Exploring the way to smart manufacturing in Semiconductor industry 半导体智能制造探索之路James Lu Restricted ? Siemens AG 2018 Realize innovation.
Agenda: Introduction Challenges we were/are facing Roadmap to smart manufacturing What we are now Next Journey Q&A
Introduction A Storage Solutions Leader ?In a strong strategic position to lead global evolution of broad-based and changing storage industry ?Broad storage portfolio, including HDDs, SSDs, embedded and removable flash memory, and storage-related systems ?17,000+ active patents worldwide ?Vertically integrated business model to maximize operational efficiency ?Consistent profitable performance, strong free cash flow
“中国制造2025”视域下传统制造业智能化转型
“中国制造2025”视域下传统制造业智能化转型 2015年对于中国制造企业而言，注定无法平静。在社会各界的高度聚焦下，国家对于中国制造业的关注与扶持也达到了一个前所未有的高度。2015年3月25日，国务院总理李克强主持召开国务院常务会议，强调要部署加快推进实施“中国制造2025”，实现制造业升级。此举意味着“中国制造2025”将正式步入实施阶段,因此如何实现传统制造业向智能制造的转型升级就成为制造企业必须考虑的问题。 一、“中国制造2025”将成为传统制造企业打造智能制造的战略蓝图2015年，“中国制造2025”已成为中国制造企业最为关注的焦点。“中国制造2025”由百余名院士专家着手制定，为中国制造业未来10年设计顶层规划和路线图，通过努力实现中国制造向中国创造、中国速度向中国质量、中国产品向中国品牌三大转变，推动中国到2025年基本实现工业化，迈入制造强国行列。2015年，“中国制造2025”概念将从领导企业向中小企业以及从高端制造业向传统制造业迅速传播。中国制造企业将以“中国制造2025”作为战略蓝图，打造符合行业特点和企业自身特点的智能制造。当前，全球正在兴起新一轮工业革命：生产方式上，制造呈现出数字化、网络化、智能化等特征；分工方式上，呈现出制造业服务化、专业化、一体化等特征；产业组织方式上，
将出现网络化、平台化、扁平化等特点；商业模式上，将从以厂商为中心转向以消费者为中心，体验和个性成为制造业竞争力的重要体现和利润的重要来源。此时，“中国制造2025”规划纲要的提出，有利于指导中国传统制造业智能化转型。二、生产模式的变革是传统制造业走向智能制造的发展基础随着市场需求的变化和制造业回流发达国家趋 势的显现，我国制造业粗放式发展带来的产业竞争力后劲不足的弊端日益明显。传统制造业走向智能制造将推动生产制造模式变革，智能制造成为新型生产方式, 企业需通过智能制造积极面对市场挑战。例如海尔在佛山工厂构建了以用户为中心的大规模个性化定制模式，最终促成首批50万个用户参与定制的洗衣机正式下线。海尔的生产制造模式的变革并不是为了迎合制造业的大趋势，而是内在驱动力使然，为了提升竞争实力，海尔需要用更低的成本、更短的时间满足日益个性化的市场需求。消费需求的个性化要求传统制造业突破现有的生产模式，根据消费需求海量数据与信息，进行大数据处理与传递；而在进行这些非标准化产品生产过程中产生的生产信息与数据也是大量的，需要及时收集、处理和传递。这两方面大数据信息流最终通过互联网在智能制造设备交汇，由智能制造设备进行分析、判断、决策、调整、控制开展智能制造过程，确保生产出高品质个性化产品。这就决定了互联网、信息技术与制造母机融合后，最终形成新
中国制造业的升级之路
探索中国制造业的升级之路之一：为什么要探索制造业的升级之路 在中国制造业繁盛的背后也暗藏着危机，如何才能摆脱中国制造业面临的困境 GIO的一个重要的原则就是旨在发现跨行业或涉及多种利益的规律或模式，简言之，GIO 探讨的是对所有人都有重要意义的创新。GIO落到中国层面上，我们将中国最为突出的制造业问题作为了首场沙龙讨论的话题。 第一部分：为什么要探索制造业的升级之路 中国制造正在遭遇硬币两面的困境，一面是产出增长速度156％的辉煌，一面是销售利润率仅为4.26%的窘迫 根据总部设在维也纳的联合国工业发展组织（UNIDO）的调查报告，在过去十年间，中国是世界上制造业最大的赢家。 从1995年到2005年这十年间，全球的制造业产出提高了34％，由57720亿美元增加到77470亿美元，而中国的发展速度是接近全球平均速度的5倍，达到了156％，制造业产出从2424亿美元增长到了6197亿美元，在全球制造业产出中占有的份额从4.2％上升到8％。相应地，其制造业产出在全球的排名从第五位上升到第三位。 从一系列数字显示来看，中国制造业无疑在过去十年中取得了辉煌的成就，为中国的GDP增长贡献了3700多亿美元，成为拉动中国经济增长最主要的支柱产业。 不过在赞扬了中国制造业取得的成就之后，联合国工业发展组织总干事卡洛斯·马加里尼奥斯(CarlosMagarinos)却对中国制造业的未来提出了担心，他认为中国已经日渐成为世界重要的工业品生产和供应基地，但中国只是一个“制造大国”，还不能说是一个“制造强国”，从中国各地各行业的工业布局和定位，包括高科技与制造业之间的关系、制造业的品牌和附加值等等看，中国的制造业还处在一个加工和低附加值阶段。 来自IBM中国公司的毕艾伦公布的2006年IBM全球CEO调查同样证实了卡洛斯·马加里尼奥斯的观点，根据这个调查表明，目前中国企业仍然在低成本、低价格的层面竞争，缺乏创新技术和自主品牌，未能涉及高利润的服务领域。
信息化改造之路
智能制造，助力企业转型 -深圳国显科技有限公司 “中国制造2025”的主攻方向是智能制造，要推进信息化与工业化深度整合，促进工业互联网、大数据、云计算在企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链的综合集成应用，加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，推进生产全过程智能化、培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。 深圳国显科技有限公司（简称“深圳国显”）为响应国家关于“中国制造2025”战略的号召，在中建材凯盛集团相关领导的支持下，于2016年年初全面展开信息化的建设工作，并与凯盛朗坤组建智能制造联盟推进团队，利用凯盛朗坤的研发资源和创新能力，协助深圳国显不断提升自动化、信息化、智能化水平，最终使企业从劳动密集型转型为技术密集型。深圳国显智能制造的建设目标是基于智能制造标准体系，采用顶层设计思路，结合行业智能工厂示范和最佳实践，按照统一规划、分步实施原则构建深圳国显智能工厂平台，实现从产品研发、市场营销，生产调度排产、生产过程管控、仓储物料管控到发运的生产运营全过程一体化管理，建设成数字化、集成化、模型化、可视化、自动化的智能工厂，实现设计制造一体化、产供销存一体化管理、产业链协同一体化，实现全厂全面感知、优化协同、预测预警、科学决策，实现工厂的卓越运营，达到劳动力生产率高、生产成本低、产品质量高、经济效益好的目标。 深圳国显智能工厂建设要求基于智能工厂、智能生产建设的要素和技术，从智能研发、智能生产、智能物流、智能仓储、智能服务等方面规划和建设，分阶段完成深圳国显智能工厂项目的研发、实施，实现生产排产调度智能化、生产过程智能化、质量管理智能化、能耗管理智能化、资源管理智能化、决策分析智能化，并提供相应的技术支持和咨询服务。 1）智能生产（MES2016.08~2017.08） 实现销售订单到面向产品批次投产计划管理、车间生产管控，客户可实时看到订单的进度和追溯订单生产过程。实现工单计划排产、物料拉动式配送、生产车间按批次生产、各工序环节管理和信息的实时采集、产品品质管控和分析，管理者可以透过MES汇总的生产数据看板或移动终端及时发现并处理生产中存在的问题。最终实现订单全过程跟踪，生产进度全程跟踪，产品质量可追溯，生产管理精细化和资源配置最优化，使得生产作业过程透明化、可控化。
中国制造业的未来发展趋势
上海海事大学先进制造技术导论课程论文 学院：海洋科学与工程学院 专业：材料科学与工程
班级：材料132 姓名： 论文题目：中国制造业的未来发展趋势 指导老师： 二〇一六年五月 中国制造业的未来发展趋势 上海海事大学海洋科学与工程学院 摘要:本文从制造业在国民经济中占有重要地位的角度展开问题讨论，从中国制造业发展的现状分析、所遇到的瓶颈、未来发展趋势以及中国制造业在外部环境下发展的误区警示四个点进行主题的分析。特别提到了当今制造业提改革却过于概念化的问题，即中国制造业发展的误区警示。 关键词: 中国制造业发展趋势警示
The Development Trend of Chinese Manufacturing I n d u s t r y College of Ocean Science and Engineering, Shanghai Maritime University XXXXXXXXX Abstract: The discussion was expanded from the basic view that manufacturing industry plays an essential role in the national economy. The subject was analyzed under the four subtitles, the current situation, the encountering bottlenecks, the development trends of Chinese manufacturing industry and the warnings of its evolution. Especially, the issue of conceptualizing reform in the Chinese manufacturing industry was mentioned. Keywords: Chinese manufacturing industry the development trend warning 引言 制造业是一国启动工业化、融入全球化、实现经济高速增长的主要产业。在工业化后期，制造业结构升级、制造业与生产性服务业融合发展是实现经济转型的重要方向。制造业是国民经济的物资基础和产业主体，是富民强国之本。制造业是发挥后发优势实现跨越式发展战略的中坚力量。制造业是科学技术的载体和实现创新的舞台。没有制造业，所谓科学技术的创新就无处体现。国民经济中制造业占着举足轻重的作用，机械制造业已拥有三百多年的悠久发展历史，是我国
中国制造业的服务转型之道
中国制造业的服务转型之道 面对产品同质化、利润率不断下降以及消费者需求日益严苛等难题，中国制造企业重生产轻服务的模式将难以维持，向服务业务模式转型将是中国制造企业通向差异化和可持续发展的新路。 中国制造企业正不断遭遇着产品同质化、利润率不断下降以及消费者需求日益严苛的挑战。2008年来，国际原材料价格的飞涨，以及人民币升值所带来的出口量锐减，对薄利的中国制造业来说无异于雪上加霜。 早在上个世纪90年代，面对日益严峻的行业竞争，跨国企业已纷纷开始了从以产品为中心到以服务为中心的转型。例如，GE公司通过转型，业绩达到了标准普尔平均业绩的近两倍，服务业务对总利润的贡献已从转型前的50%增长到了70%。如今，在一些欧美主要发达国家制造业中，服务比重已达20%以上，美国制造业中服务比重高达58%，而97.8%的中国制造型企业仍停留在纯产品生产加工阶段，没有任何的增值服务。 中国企业的可持续发展之路 对于制造企业来说，向服务转型意味着一次“灵魂深处的革命”。这将是一场从“卖产品”到“卖服务”，赢利模式从“短线”到“长线”，顾客关系从“片面了解”到“全面了解”、从“有限互动”到“充分沟通”的革命。据不完全估算，对于生命周期较长（5～10年）的产品而言，这种赢利模式可带来的收益将是产品价格的10倍。因此，新的以服务为中心的企业将能更好地体现差异化竞争，创造利润，锁定顾客。 为帮助中国制造型企业更好地理解服务转型中“服务”的内涵，我们创造出了5C模型来诠释“服务”的概念，5C包括： Creativity（服务创新）：服务内容方面，不再是传统意义上的人有我有的服务（比如送货，维修等），而是不断研究消费者需求，来创造出新的人无我有的创新服务。 Customer experience（客户体验）：服务核心方面，始终以提升客户在整个产品生命周期的体验为核心，始终以更好地满足客户需求为核心。 Customer interaction（客户互动）：服务的实现形式方面，提供形象化的
中国制造业产业升级的现状及前景
中国制造业产业升级的现状及前景 姓名：××学号：××××× 摘要：改革开放以来，中国的经济得到了突飞猛进的增长，在经济高速增长、经济总量不断增大、经济实力不断增强的同时，各产业也在不断成长，产业结构不断完善。而制造业是一国启动工业化、融入全球化、实现经济高速增长的主要产业。在工业化后期，制造业结构升级、制造业与生产性服务业融合发展是实现经济转型的重要方向。 关键词：制造业产业结构升级中国制造区域差距 一、影响中国制造业产业结构升级的因素 1.从资本存量结构来看，外资企业的主要产业流向是工业中的制造业，并且这一投资程度在未来一段时期有上升的趋势。从第二产业内部而言，外资主要促进了劳动密集型行业的技术进步，这两方面的变化均会导致资本密集型的产值相对上升，并导致劳动收入份额下降。我国制造业中外商直接投资具有明显的行业倾向性从外商直接投资在我国制造业的发展历程来看, 外商直接投资选择进入我国制造业的行业结构在不断的优化, 逐步由劳动密集型行业向资本、技术密集型行业转移。 2.中国产业处在全球产条的低端，即“计、制造、销售、服务”中的制造环节。中国产业升级停滞不前的症结，就在于中国产业长期处于全球价值链的最低端，这也揭示出残酷的现实：所谓“中国制造”其是“中国组装”，在全球价值链中，产品的附加值来自产品在中国组装前的许多国家，而中国的贡献仅仅只占其中很小一部分。由此来看，中国的产业升级尤其是制造业的产业升级已迫在眉睫。中国的产业升级, 要在战略层面上充分重视从被“俘获”与“压榨”的全球价值链中突围的问题, 加快构建以本土市场需求为基础的国家价值链的网络体系和治理结构。 二、中国制造业产业升级的现状 中国的制造业升级在近二十年来取得了一定的进步，中国的工业化进程正在从工业化中前期阶段向工业化中后期阶段不断迈进。此外中国的工业化率也高于典型工业化国家在类似发展阶段的平均水平，制造业结构演变趋势与典型工业化国家吻合度较高。当然在这个快速发展的过程中也不可避免的伴随着一系列的问题，这集中体现在制造业产出的人均水平远远落后于发达国家、制造业技术开发水平相对落后、制造业企业组织结构和产业集中度低的矛盾十分突出、管理水平仍有较大差距等方面。中国的制造业的创新能力不足、技术开发水平落后。中国的制造业的发展存在着较大的区域差距，东中西部制造业发展严重不均衡。东南沿海地区劳动密集型制造业集聚更为明显，而资源依赖型制造业更多分布在北部和中西部地区。 三、中国制造业产业结构升级的前景分析 纺织缝纫皮革工业、造纸及文教用品工业、食品工业、森林工业等劳动密集型产业延续了回落态势；；金属制品工业、机械制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、电子及通信设备制造业等资本和技术密集型行业所占比重继续上升。随着国际分工的深化，协同创新成为普遍的创新模式，企业需要通过网络化的协调实现企业的创新，提高产品的质量，从而走在国际分工的上游。虽然实现创新过程的合作创新是实现产业升级非常重要的手段，但是在分工如此细化的条件下，制造业的创新不可能在一个企业内部完成，而是需要依托企业的社会网络来实现。这也就提出了制造业在未来协同创新的网络化的目标。此外，中国在制造业升级中也要着重于利用东、中、西部的地理要素禀赋，对于东部地区，面对目前要素成本上升和外需疲软的现实，更要注重提升自身的要素禀赋优势，即需要加大人力资本储备，提高当地的科学技术水平，积极进行产业结构升级，大力发展高附加值的技术密集型工业行业和现代服务业。对于中西部地区，尽管地区廉价的生产要素为其吸引产业
智能制造与工业大数据研究团队
智能制造与工业大数据研究团队 团队负责人孔宪光 团队成员 团队简介 该团队现有教师25人，顾问8人，博士研究生11人，硕士研究生70余人，形成了一支机械、数学、计算机、管理等学科交叉融合，数字化、可靠性、健康管理、仿真、统计分析、大数据、人工智能等技术交叉融合团队。承担了国家科技重大高端装备专项、国家发改委大数据专项、国家工业互联网平台专项、工信部智能制造项目、教育部、国防科工局、军委装备发展部、国家自然基金、省科技统筹创新及国际合作交流专项、省教改项目等，获得了省科技进步奖、省教学成果奖等，授权受理专利40多项，软件著作权近20项。 建立了陕西省电子装备虚拟仿真实验教学中心，陕西省研究生联合培养示范工作站（西电-上海航天精密机械研究所可靠性与虚拟仿真人才培养示范工作站），西电-800可靠性试验与仿真联合实验室，西电-美国堪萨斯州立大学质量大数据联合技术研究中心，西电-紫光
云引擎工业互联网与工业大数据联合研发中心，西电-顶逸轨道交通及工业大数据联合实验室，西电-中铁盾构工业大数据联合技研究中心，并与国际知名的工业大数据机构IMS紧密合作。中心积极开展产学研合作，与航天800所、空军装备研究院、中铁一局、西电集团、中兴通讯、航天15所、中电29所、中电27所、中电深科技、航空430厂、西门子、陕鼓、清华紫光、网易、新华三等公司在内的10余家单位建立了密切合作关系。参加中国信息通信研究院主办的首届工业大数据创新竞赛，阿里云-天池工业大数据竞赛，取得了不错的比赛成绩。 围绕国家智能制造与中国制造2025的军民重大需求，中心正逐步将智能制造成果拓展应用于航空航天、电子电器、高端装备智能制造、城市地下空间工程智慧建造等领域，推动中国工业转型升级，培养新工科跨学科人才，致力于产学研成果转化并成为国内有影响力的智能制造与工业大数据研究中心！ 人才、重要成果及奖项 1.国务院政府特殊津贴专家、陕西省有突出贡献专家：仇原鹰 2.华山学者讲座教授、美国辛辛那提大学杰出教授：李杰 3.兼职教授、上海航天800所副所长：李中权 4.兼职教授、西电研究院总经理：康鹏举 5.兼职教授、西安交通大学教授、博导：王军平 6.陕西省智能制造专家委员会委员，陕西省大数据与云计算创新联盟理事，陕西省信息技术标准化技术委员会委员，陕西省军民融合专家
工作心得：中国制造业转型升级战略的四种途径
工作心得：中国制造业转型升级战略的四种途径 当前，一个基本的共识是中国制造业的转型升级已经成为中国经济整体转型升级的关键。2015年5月，国务院出台了《中国制造2025》战略，同年10月党的十八届五中全会又决定实施制造强国战略。这都体现了制造业的转型升级成为当前经济转型升级的重中之重和关键领域。 中国制造的转型升级战略，尽管有多种路径和方式，但总体而言，就是要从传统上高度依赖低成本劳动力、依赖大量资源能源消耗、依赖国际市场、产出大批量低附加值制成品的制造模式，转为以知识创造和技术创新为驱动，结合服务与商务模式创新，面向国内国外市场、产出高附加值、高技术含量和高质量产品的制造模式演进。而从当前已经提出的制造业转型升级战略与模式并结合未来的世界制造趋势而言，中国制造的升级路径，就是沿着从传统制造模式向服务型制造、共享经济、工业互联网最终到物联网模式的演化路径。 服务型制造 服务型制造，简而言之，就是基于制造的服务和面向服务的制造，是一种制造与服务互相融合促进的制造模式，具有资源整合、促进创新与价值增值的特点。国内学术界研究制造与服务的融合并提出服务型制造已经有近十年的时间，最终在国内取得共识并上升为国家制造战略的主要方向。《中国制造2025》明确指出，要将服务型制造作为中国制造转型升级的主要路径之一。2016年8月，工信部、国家发改委、中国工程院联合印发《发展服务型制造专项行动指南》，为中国制造业发展服务型制
造进行了具体规划和指导。 从服务型制造的发展而言，服务型制造的产生离不开世界制造业的发展趋势转变。进入20世纪90年代以后，世界经济与制造业产生了三个深刻的变革：一是世界经济逐渐向服务经济演变，进入服务时代，发达国家服务经济在整个经济中的比重普遍占到70%以上；二是制造业本身的充分服务化，世界制造500强企业中服务环节所产生的收入占整体收入的大部分；三是消费领域的变化，顾客不再满足于大批量生产的一致性产品，而是越来越追求个性化、差异性的产品，同时希望获得更好的服务体验。因此，在这种趋势下，原有工业时代典型的大批量同质规模化生产的模式，被重新组织、高度柔性化从而提供“个性化差异产品+全生命周期服务”的新的产业模式所替代，这就是服务型制造模式。 中国制造业发展服务型制造模式，将具有三个明显的特点：一是通过企业之间增强服务而带来的相互耦合关系，重新组织全产业链的设计、研发、生产、配送等资源，从而更有效地提升企业自身的核心竞争力；二是通过服务与制造的结合，充分鼓励生产端与消费端的融合促进，从而激发更好地对消费者满足的技术创新；三是通过不断加强服务环节，不断提高产品的附加值和制造业的整体盈利能力。 共享制造（弘利遴选） 服务型制造的提出和思路，主要是在互联网时代前期，更多通过对现实产业链关系的重组和服务增强来实现整体制造业的提升。而进入网络时代，互联网所具有的跨时空、低交易成本和大规模的资源调度能力，为更新的制造业模式打下了基础。共享经济所衍生出的共享制造，就是网络经济所展现出来的一种新型制造模式。 2015年10月，党的十八届五中全会决定要发展“分享经济”，所谓分享经济
未来5年中国智能制造产业发展的预测分析
未来5年中国智能制造产业发展的预测分析 2018-2022年中国智能制造产业影响因素分析 一、有利因素 （一）政策支持 2016年8月，质检总局、国家标准委、工业和信息化部会同有关部门共同编制了《装备制造业标准化和质量提升规划》。《规划》中明确指出：到2020年，工业基础、智能制造、绿色制造等标准体系基本完善，质量安全标准与国际标准加快接轨，重点领域国际标准转化率力争达到90%以上；到2025年，系统配套、服务产业跨界融合的装备制造业标准体系基本健全，装备制造业标准和质量的国际影响力大幅提升。特别强调的是：该规划围绕新一代信息技术、高档数控机床和机器人、航空航天装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、电力装备、农业装备、新材料、高性能医疗器械10大重点领域，提出标准化和质量提升要求。 2016年12月，工业和信息化部、财政部联合发布了《智能制造发展规划（2016-2020年）》。《规划》提出：2025年前，推进智能制造实施“两步走”战略：第一步：到2020年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。同时，《规划》提出了十个重点任务：一是加快智能制造装备发展，二是加强关键共性技术创新，三是建设智能制造标准体系，四是构筑工业互联网基础，五是加大智能制造试点示范推广力度，六是推动重点领域智能转型，七是促进中小企业智能化改造，八是培育智能制造生态体系，九是推进区域智能制造协同发展，十是打造智能制造人才队伍。 （二）“AI＋” 人工智能与制造业相结合，正从两个方面深刻改变着未来的生活：一方面，直接改变了面向消费者的产品性能，且多为3C产品（指计算机、通信和消费类电子产品），比如手机、玩具、机器人、智能家居、智能家电等；另外一方面，在很多行业当中，人工智能可以改变“专家系统”，比如教育、医疗、公检法以及智慧城市等。 （三）智能制造释放中国制造全球红利 在2018世界制造业大会上，一批前沿技术和创新成果集中“亮相”，向世界展示了中国制造的魅力。 显然，在人工智能、大数据、物联网等新兴技术的推动下，智能制造已然成为中国制造业转型升级的“新动能”，它让传统制造业脱胎换骨的同时，也以前所未有的速度和方式改变着中国。 随着中国制造业供给侧改革的深入，越来越多的外国企业也瞄准了这一红利，竞相调整全球布局，顺应中国制造从“低成本、低技术含量”转向“高科技、高质量”的转型过程。中国制造业在转型升级中不断扩大对外开放，给外资企业创造了大量的投资和市场机会。 数据显示，2017年，在中国设立的外商投资制造业企业达4986家，同比增长24.3%，制造业吸引外商直接投资总额达335亿美元，外商投资的重点也从加工制造业，逐步拓展到计算机、集成电路、智能制造等高新技术领域，在中国设立区域总部、研发中心的跨国公司近2000家。 二、不利因素
智能制造之路读后感
智能制造之路——数字化工厂 ——读后感 全面实现数字化是通向智能制造的必由之路。本书中主要阐述了智能制造的国内外发展与应用状况、智能制造的内涵与特征；描绘了智能制造参考模型、智能工厂体系架构以及智能工厂解决方案要素；分享了数字化工厂三个不同维度的数字化蓝图和实施路线图，通过三大集成篇与案例分析篇，结合“西门子数字化企业软件套件”，帮助我们更好地理解智能制造相关理念，促进企业打造新一代智能创新平台，从而在设计研发、工艺开发、生产制造、售后维护等产品全生命周期实行全面数字化与智能管理，促进企业实现工业物联网与应用服务联网的深度融合，更好地满足客户持续多变的个性化需求。 21世纪以来，全球正出现以物联网、云计算、大数据、移动互联网等为代表的新一轮技术创新浪潮。当前，新兴经济体快速崛起，全球市场经济交流合作规模空前，多样化、个性化需求快速发展，用户体验成为市场竞争力的关键要素。在此背景下，各国将智能制造视为振兴实体经济和新兴产业的支柱和核心、提升竞争力和可持续发展能力的基础和关键。智能制造的基本属性有三个：对信息流和物流的自动感知和分析，对制造过程信息流和物流的自主控制，对制造过程的自主优化运行。智能制造具备以智能工厂为载体、以关键制造环节智能化为核心、以端到端数据流为基础、以网通互联为支撑的四大特征。 工业 4.0，重点是实现产品生命周期和价值链整个过程中人，物，机器之间的连接，同时实现他们之间信息的及时共享和协同，以提供一个实时，自动化，智能，可视，柔性的动态自组织架构。工业4.0的核心和关键是建立一个人，机器，资源互联互通的网络化社会。通过人，物和系统的连接，实现企业价值网络的动态建立，实时优化和自组织。 在智能制造阶段，由原来以财务为核心的ERP，会转变为以产品生命周期和生产为核心的PLM+MES，实现三者之间的协同成为构建智能制造IT集成架构和协同架构的关键。PLM解决产品研发，设计，将产品转变为可生产的BOM和工艺路线。ERP解决根据市场需求或预测进行生产计划安排。MES根据ERP提供的生产计划详细安排生产执行过程，并对全过程执行状态实时跟踪。 生产是工厂所有活动的核心，而MES系统正好是智能工厂中生产制造，供应
2016年中国智能制造行业发展现状及特点
2016年中国智能制造行业发展现状及特点 一、智能制造行业发展阶段 中国智能制造处于初级发展阶段，同样也是大部分处于研发阶段，仅16%的企业进入智能制造应用阶段；从智能制造的经济效益来看，52%的企业其智能制造收入贡献率低于10%，60%的企业其智能制造利润贡献低于10%。而90%的中小企业智能制造实现程度较低的原因在于，智能化升级成本抑制了企业需求，其中缺乏融资渠道影响最大。年收入小于5亿元人民币的企业中，50%的企业在智能化升级过程中采用自有资金，25%为政府补贴，银行贷款和资本市场融资各占11%。而企业收入规模大于50亿元人民币的企业，其智能化升级资金来源中自有资金占67%，银行贷款占比25%。整体而言，中小微型企业的银行贷款比例低于大中型企业，占企业数量绝大多数的中小企业只能依靠自有资金进行智能化改造。 不过，智能制造水平较低，意味着夯实发展基础的必要性，同样也意味着后续发展潜力的巨大。近年来，全国多个地方都在谋划智能制造发展，包括上海、浙江、江苏、天津、安徽、重庆、河南、辽宁、四川、青岛、北京、广东、黑龙江等省市都在摩拳擦掌，或成立机器人、工业4.0或工业互联网等与智能制造相关的联盟，或出台具体产业规划。 二、智能制造行业运行特征 （一）制造强国战略出台并实施，各级地方政府积极推进地区规划政策落实 我国制造业步入新常态下的攻坚阶段，制造强国战略开始推进实施。经过多年迅猛发展，我国已稳居世界制造业第一大国，对全球制造业的影响力不断提升。但随着全球经济结构深度调整，我国制造业面临“前后夹击”的双重挑战。从国内来看，经济发展正处于增速换档和结构调整阵痛的关键节点，制造业潜在增长率趋于下降。总体来看，我国经济发展已进入以中高速、优结构、多挑战、新动力为特征的新常态阶段。2015年5月8日，国务院出台制造强国中长期发展战略规划《中国制造2025》，全面部署推进制造强国战略实施，坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展，加快从制造大国转向制造强国。 以《中国制造2025》为总纲，各地方陆续出台智能制造领域的扶持政策。在《中国制造2025》这一国家战略的指导下，各级地方政府因地制宜，陆续出台相关行动计划，全面对接《中国制造2025》。江苏、广东、福建、四川、安徽等省份借助《中国制造2025》战略支点，分别出台了《江苏行动纲要》、《广东省智能制造发展规划（2015-2025）》、《福建省实施行动计划》、《四川行动计划》、《中国制造2025安徽篇》等政策，以抢占未来产业竞争制高点，加快制造强省的建设步伐。佛山、南京等在国家制造强国战略以及省级行动计划的指导下，进一步分析产业特色，陆续制定与《中国制造2025》相衔接的制造业发展计划，找准转型升级基础，引领制造业向中高端迈进。 （二）随着互联网技术及理念加快渗透，制造企业着手推动商业模式、组织方式等多方
中国的制造业如何转型
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/0e1436982.html, 中国的制造业如何转型 作者： 来源：《中国经济信息》2018年第20期 【高质量、合理价格的个性化产品是消费大趋势。我们需努力利用技术进步的潮流变革自身的业务模式，避免在不知不觉中被其他国家的先进制造模式夺走了优势。】 从2001年到2008年，中国企业通过引入海外科技，兼容并蓄加强自主研发，尤其是中国IT产业，原本在整个制造业中的综合关联度是个吊车尾，但几年下来，竟一跃升至第1位，成为支撑工业和国民经济整体持续保持高速增长的核心力量。 对西方而言，原来是想让中国作为一个产业转移的好去处，没想到，反而成就了中国经济和技术的腾飞。 那么在贸易战+技术迫切需要升级的环境下，中国企业又该如何提升创新能力，同时实现数字化转型？ 要把握技术革命的窗口 机械工业信息研究院智能制造发展研究所副所长陈琛 由于中兴事件，人们现在感受中美之间的技术差距，大多都会落脚在芯片上，但在调研 了中国制造业各个行业和各家工厂，尤其是从事装备制造的一些工厂后，我们发现，中国与美国、德国和日本的差距比想象中的要大得多。 从规模、结构、质量、可持续性四个维度的指标体系进行比较后可以发现，中国制造业目前在规模方面有着无可比拟的优势，但其他三项均落后于美日德三个国家，有些领域甚至还需要向韩国学习。 具体落实到产品，大到航空发动机、高端精密机器人、高端数控机床以及它们的系统，小到基础材料和基础元器件、基础零部件等等，我们依旧十分落后。 鉴于此，首先在定位方面，要认识到中国同印度、法国、巴西、韩国等国一样，仍处于全球制造业的第三阵营，而美国当之无愧隶属于第一阵营，第二阵营则是日本和德国。 接下来，我们国家决心要花费数十年的时间，动员全社会的力量，在制造业规模领先的基础上，进一步提升技术水平，进而成为世界上最具竞争力的制造业强国之一。 因此，这两年，无论是从国家层面、地方政府层面还是企业层面，无论是主推智能制造还是企业数字化转型，都在围绕这个目标努力奋斗。