把握智能制造发展的趋势与重点

作者：郧彦辉

智能制造是先进制造技术和新一代信息技术的深度融合，代表着我国制造业高质量发展的主要方向。习近平总书记指出：“要以智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级，推动制造业产业模式和企业形态根本性转变，以‘鼎新’带动‘革故’，以增量带动存量，促进我国产业迈向全球价值链中高端。”

智能制造发展的新趋势

经过多年培育，我国智能制造已经取得长足进展。总体上看，我国智能制造发展从初期的理念普及、试点示范阶段进入试点示范引领、供需两端发力、多方协同推进的新阶段，通过深入推进数字化转型行动、大力实施智能制造工程、开展工业互联网创新发展行动，制造业重点领域的智能化水平不断提升，当前规模以上工业企业关键工序数控化率和数字化研发设计工具普及率分别达到55.7%、75.1%。智能制造成为推动我国制造业高质量发展的强劲动力。

当前，随着人工智能、数字孪生等新一代信息技术的发展，我国智能制造发展呈现出以下三个新趋势。

智能制造的人本化。人本智能制造是智能制造发展的新理念，智能制造的发展开始重点考虑社会的制约因素，智能制造系统设计正在纳入人的因素，人的利益和需求日益成为生产过程的核心。譬如，人机合作设计和人机协作装备的推出，使人从许多机械化生产中解脱出来，人与机器可以发挥各自优势，协作完成各项工作，推动产业模式的变革。

智能制造的多领域集成发展。在早期，智能制造主要侧重于物理系统的感知与集成，随后开始与信息系统进行深度融合，近年来则进一步与社会系统进行融合。在多领域集成发展的过程中，智能制造通过不断融入更多的制造资源、信息资源和社会资源，催生出预测制造、主动制造等数据驱动的制造新模式，使制造模式从单一化走向多元化，制造系统从数字化走向智能化。

企业组织形态发生较大改变。随着智能制造技术的日趋复杂，传统产业链的模式正在被打破，终端客户倾向于选择完整的解决方案。相应地，制造企业的生产组织和管理方式也正在发生重大变革，以客户为中心和数据驱动更为普遍，企业组织架构正在向扁平化、平台化方向转变。

智能制造发展存在的突出问题

我国制造业正在积极适应智能制造发展的新趋势，并且在一些关键领域和技术上抢占了优势地位。但同时也存在着一些突出的问题。

制造业企业智能化水平“参差不齐”，使智能制造的人本化推进缓慢。近年来，我国积极开展智能制造应用试点工作，推进示范项目、推广典型经验。截至2021年底，我国工业互联网的应用已经覆盖45个国民经济大类，工业APP数量突破60万个，建成了700多个数字化车间、智能工厂，培育较大型的工业互联网平台超过150家，连接工业设备超过7800万台（套）。但企业智能化转型尤其是实现人机协同是一项系统工程，当前我国许多企业仍处于工业2.0、工业3.0阶段，对生产设备、业务流程等进行全面更新或者改造升级，对工人进行新技能培训，需要大量的资源投入，但资金等要素短缺严重限制了企业的人本化改造。

智能制造的一些基础性技术存在短板，使多领域集约发展的根基不牢。目前，我国已经掌握了长期制约产业发展的部分智能制造技术，包括机器人技术、感知技术、复杂制造系统、智能信息处理技术等。以智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的智能制造装备产业体系初步形成。但智能制造的共性技术、关键技术仍存在短板。比如，我国工业软件实力较弱，工业仿真设计软件基本被国外垄断，高档数控机床、智能传感器等对进口的依赖程度较大，很大一部分新材料处于实验室研究阶段无法开展应用转化，等等。

企业生产管理模式智能化转型存在明显的弱项。以客户为中心和数据驱动的企业生产和管理模式需要以新型管理技术人才队伍和全新的行业标准为支撑。从人才队伍来看，我国智能制造人才存在结构式缺口。据人力资源和社会保障部统计，2020年我国智能制造领域的人才需求为750万人，而缺口为300万人；到2025年，人才缺口预计达到450万人。从标准体系来看，我国正在逐步构建智能制造标准体系，已经发布国家标准285项，牵头制定国际标准28项，石化、建材、纺织等14个细分行业构建了智能制造标准体系，但大多行业领域智能制造标准体系仍不健全。长期以来，我国处于全球产业价值链的低端位置，在国际制造标准领域中的话语权和影响力较弱，在国内智能制造标准与国外标准体系对接与互认方面仍然有待加强。

智能制造发展的突破重点

未来一段时期是我国智能制造发展的关键时期。习近平总书记强调：“我们要顺应第四次工业革命发展趋势，共同把握数字化、网络化、智能化发展机遇。”应抢抓这一历史性契机，通过一系列政策创新积极引领我国智能制造进行战略性的重点突破，实现我国制造业的“换道超车”、跨越发展。

筑牢技术底基，夯实智能制造发展核心动力。强化人工智能、认知科学、仿生制造等基础研究，推动制造技术、信息技术在智能制造中深度融合发展。聚焦制造业企业生产全过程，以“揭榜挂帅”方式集中资源，攻克一批共性和关键技术，突破精密加工等先进工艺技术。围绕工业母机、智能传感等关键领域，整合资源力量建设智能制造领域制造业创新中心、技术创新中心、工程研究中心等创新载体。

深化推广人本化的应用，拓展需求侧拉动作用。智能制造技术重在应用，因此，应根据人的特性和需求，打造出可供选择的多元化应用场景，培育推广智能化设计、网络协同制造、大规模个性化定制等新模式新业态。聚焦企业、行业等转型升级需求，打造典型应用场景，推动企业各环节智能化改造，探索有效推广路径，实现智能制造从点到线到面的系统发展。

加快中小企业智能化转型，实现大中小企业融合发展。中小企业是智能制造升级的最大短板，也是最大潜力所在。要完善“政府—平台企业—行业龙头企业—服务机构—中小微企业”多级联动的推进机制，搭建融合发展生态。通过推进“虚拟”产业园和产业集群建设，以信息流推动供应链、产业链上下游企业间的数据贯通、资源共享和业务协同，提升产业链资源优化配置和动态协调水平，带动中小企业智能化升级。

强化支撑体系建设，为智能制造发展提供重要保障。加强标准体系建设，包括加强基础共性、关键技术和行业应用标准制修订和试验验证，积极推广标准的实施和标准应用试点示范。积极参与国际标准合作，参与国际标准的制定。加强数字化人才培养，深化产学研协同发展机制，构建体系化的培养方案，依据行业应用需求，提升教学内容与行业应用契合度，培养出一支规模庞大的智能制造人才队伍。

来源： 学习时报

智能制造和制造的智能化有什么区别？

智能制造是制造业正迎来的一次历史性变革，将重塑全球产业竞争格局，世界主要国家和地区纷纷加紧布局、加快发展智能制造。

智能制造是我们最终达到的目标，制造智能化是一个过程 ，这是我们要认识到的第一个本质区别。

其次智能制造最重要、最根本的就是要解决生产效率的问题 ，包括：资源消耗、产品品质，环境影响，降低成本等等一系列的问题，落脚到企业搞智能制造的最终追求是什么？ 那就是要追求降成本，降生产周期，降不良频率，快速响应市场。这个追求过程就要求企业实现制造的智能化。

先进制造并不等同于智能制造

各种不同的用于描述目前技术变革的术语造成了相当大的混乱。“先进制造”这个表述经常被用来代替“智能制造”。例如，经济合作与发展组织（OECD）对先进制造的官方定义——“先进制造技术被定义为在设计、制造或操作产品过程中使用了计算机控制或微电子设备”——在一定程度上等同于智能制造。还有人使用这一概念来形容生产高技术产品的制造行业。

美国总统科技顾问委员会（PCAST）将先进制造定义为“基于信息协同、自动化、计算、软件、传感、网络，和/或使用尖端先进材料和物理及生物领域科技的新原理的一系列活动。这既包括现有产品的新制造方法，也包括了新的先进技术发展出的新产品的制造”。在本质上，先进制造包括两方面的概念 ：先进产品的制造，以及先进的、基于信息通信技术的生产过程。而智能制造则主要指的是后者。

智能制造是指信息技术在现代制造生产过程的各个方面的应用

事实上，智能制造具体指的是现代生产制造过程的各个环节中信息技术的应用过程 ——从产品的设计、生产和应用的方式，到具体生产相关的机器设备的连接和驱动方式，以及中间产品如何经过整个供应链装配到最终产品上。智能制造将信息技术应用在整个制造过程， 以达到提高生产效率、节省成本、降低能耗，以及向购买者提供创新和定制化产品的目标。

为了明确定义，美国第114届国会上有议案提出了可行的、正式的智能制造定义，并将其作为《2016年北美能源安全和基础设施法案》（S.2012）的一部分。法案中定义智能制造如下：

在信息、自动化、监测、计算、传感、建模和网络方面的先进技术：

1、数字模拟制造生产线、计算机操控的制造设备、生产线状态的监控和交互、全生产过程中能源消耗和效率的管理及优化。

2、厂房能源效率的建模、模拟和优化。

3、监测和优化建筑的节能性能。

4、产品能源效率及可持续化性能的建模、模拟和优化，包括使用数字模型和增材制造加强产品的设计。

5、将制造产品连入网络以监控和优化网络性能，包括自动化网络操作。

6、供应链网络的数字化连接。

制造业一直面对着物质和信息两方面的挑战

然而，很多人认为制造只涉及到“原子”——也就是操纵物理材料生产实物产品。但制造还涉及到了“比特”——零件在哪里、机器运行的效率怎么样、如何来控制机器以及如何预见产品的外观和功能。换句话说，制造业一直面对的是物质和信息两方面的挑战（事实上，制造商应当尽量争取用信息方面的改进来替代物质方面的改进，并且尽可能地接近最终客户）。

直到这一批信息和通信技术（软件、数据分析、无处不在的无线信息传输、传感等）的突破，制造业才开始有能力充分解决信息方面的挑战。从这个意义上来讲，正如一些纯信息活动（如旅游代理商、财务、会计等）被信息和通信技术改变一样，制造业也开始迎来转变。

从本质上讲，智能制造就是将制造-生产-使用 的各个环节的信息同制造相结合。正如Autodesk公司的资深设计、制造行业战略专家Diego Tamburini所说：完全无法想象一个设计水平低下、高油耗、不环保的车辆本身是通过最高效的制造流程生产出来的。然而智能制造并不是单一技术和因素组成的：智能制造必须包括产品从设计（包括能量利用以及操作方面的构思）到产品系统运行效率，再到产品应用的智能程度和可持续性等整个产品生命周期中的连续过程的优化。

政策制定者应当了解智能制造的四个层级

美国制造技术协会 (AMT) 的技术副主席Tim Shinbara表示，政策制定者应当了解智能制造的四个层级。

第一层级，是智能机器本身，通过加装传感器的方式使用于成型、剪切、锻造、冲压的各种特定机器形成信息流并融入工业互联网。

第二层级，是数字线程通过工艺链的联接，将分散于独立机器之间的信息实现跨车间的信息流整合（创建出覆盖整个企业范围的制造系统）。这表示原本彼此独立的工艺链通过信息和通信技术的整合构成企业整体的制造生产体系。

第三层级，要在这个庞大的“制造信息”体系中通过数据分析来优化制程，并通过迭代的方式设计智能化产品。

第四层级，则是智能化的CEO或者高管，在建立了企业信息系统和部门的基础上被授权对生产水平、生产地点、生产设置等实施优化和实时决策。

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