智能工廠業已成為傳統制造企業轉型升級的主要突破方向"/>
發表時間:2019-02-25 15:09:16
隨著智能制造在全球范圍的快速興起,智能工廠業已成為傳統制造企業轉型升級的主要突破方向。從狹義上來看,智能工廠是移動通信網絡、數據傳感監測、信息交互集成、高級人工智能等智能制造相關技術、產品及系統在工廠層面的具體應用,以實現生產系統的智能化、網絡化、柔性化、綠色化。從廣義上來看,智能工廠是以制造為基礎,向產業鏈上下游同步延伸,涵蓋了產品全生命周期智能化實施與實現的組織載體。針對于此,琳卡智能精益咨詢統籌相關資源,根據建立的智能工廠動態監測數據庫,結合部分重點區域實地調研成果,對當前國內智能工廠發展現狀、特征及問題進行了歸納與分析,并在此基礎上對下一階段發展趨勢作出研判,提出了加快推進我國智能工廠建設的思考與建議。
一、發展現狀及特征
隨著新一輪產業變革和技術革命的快速興起,現代工業信息化發展已邁入建設智能工廠的歷史新階段。為了緊抓這一發展機遇,在國家部署實施制造強國戰略布局的背景下,企業加快推進信息技術與工業技術不斷融合,一系列新模式、新業態、新特征日益凸顯。
○制造強國已成國家戰略,兩化深度融合將以智能工廠建設為重要著力點
我國制造業已步入新常態下的攻堅階段,制造強國成為國家戰略布局。經過多年快速發展,我國已穩居世界制造業第一大國,對全球制造業的影響力不斷提升。但隨著全球經濟結構深度調整,我國制造業面臨新形勢和嚴峻挑戰。從國際來看,歐美等發達國家紛紛實施“再工業化”和“回歸制造業”的發展戰略,印度、巴西等新興技術體與我國在加工制造領域的同質化競爭力度持續加大,我國制造業面臨“前后夾擊”的雙重挑戰。從國內來看,經濟發展正處于增速換檔和結構調整陣痛的關鍵節點,制造業潛在增長率趨于下降??傮w來看,我國經濟發展已進入以中高速、優結構、多挑戰、新動力為特征的新常態階段。加快轉變經濟發展方式,推進工業轉型升級,實施制造強國戰略已勢在必行。目前,中國工程院、工信部、發改委、科技部等部門已開展制造強國戰略研究,制定我國制造強國中長期發展戰略規劃《中國制造2025》,指出借助工業技術和信息技術的結合,推動我國制造業向創新驅動、質量效益競爭優勢、綠色制造、服務型制造業轉變,令我國到2025年躋身現代工業強國之列。兩化深度融合是建設制造強國的戰略制高點,智能工廠建設是兩化深度融合的重要著力點。大力推動兩化深度融合已成為搶占未來產業競爭制高點、加快制造業強國建設的戰略選擇和必由之路。推進兩化深度融合是當今各國先進制造業發展面臨的共同課題,我國提出的兩化深度融合與德國提出的工業4.0如出一轍、異曲同工、殊途同歸,智能工廠是德國工業4.0的主要內容和載體,是推動我國兩化深度融合的重要著力點,是實現技術融合、產品融合、業務融合、產業衍生的主要載體。推進智能工廠建設,需要把握住“五化”,即產品的智能化、裝備的智能化、生產的智能化、管理的智能化和服務的智能化,同時需要組織開展裝備智能升級、工藝流程再造、基礎數據共享、遠程診斷維護等試點,逐步實現車間級、工廠級的智能化改造,探索不同行業智能工廠建設的標準和模式。
○智能工廠催生新業態新模式,為新一代信息技術產業發展開拓空間智能工廠建設過程實質上是信息網絡技術與制造技術融合,新業態、新模式不斷涌現的過程。隨著移動互聯、物聯網、云計算等信息技術創新體系的演進以及與傳統工業技術的融合創新,智能工廠將發展出全新的模式和業態。從新模式來看,在生產模式層面,智能工廠將實現由過去的“人腦分析判斷+機器生產制造”方式轉變為“機器分析判斷+機器生產制造”的方式,形成高度靈活、個性化、模塊化的生產模式;在商業模式層面,智能工廠將催生網絡眾包、異地協同設計、大規模個性化定制、遠程診斷、精準供應鏈管理等新模式。從新業態來看,信息技術的升級應用,將會發展成為工業云服務、工業大數據、工業物聯網、全生命周期管理、總集成總承包等新業態。智能工廠的建設過程中創新極為活躍,為新一代信息技術產業發掘出新的增長點。移動互聯、物聯網、云計算、大數據等新一代信息技術在智能工廠的集成應用,帶來產業鏈協同創新,催生和孕育出新業態和新模式,促進新一代信息技術的應用范圍從消費者領域滲透到產品的研發設計、生產制造、過程管理等各個環節。伴隨智能工廠建設逐漸向多行業延伸,新一代信息技術產業的發展空間在不斷拓展。同時,智能工廠的建設是一個動態的、發展的過程,隨著信息技術不斷升級到新的階段,智能工廠將衍生疊加出新活動新環節,新的工業發展模式和業態將不斷出現。就目前來看,大規模個性化定制、網絡眾包、工業大數據、工業物聯網、全生命周期管理、總集成總承包等都催生出了新的增長點。
○多個離散制造行業布局智能工廠建設,初步顯現
產業鏈示范效應信息網絡技術應用從流程行業向離散行業延伸,離散制造企業開始積極布局智能工廠建設。以鋼鐵、石化為代表的流程制造行業較早運用信息技術進行產業改造,自動化、數字化程度較高,為物聯網、移動互聯、云計算等信息網絡技術在流程行業的融合應用奠定了良好的基礎。相比之下,離散制造行業具有生產過程復雜、產品種類繁多、工藝路線和設備使用靈活、車間形態多樣等特點,離散制造企業底層自動化、數字化的基礎較為薄弱,應用信息網絡技術進行智能工廠建設的難度也相對較大。目前,信息網絡技術應用已經從流程行業延伸到離散行業,汽車、電子、工程機械、航空航天等部分大型離散制造企業積極進行探索,將信息網絡技術引入研發設計、生產制造、過程管理等環節,不斷提升產品、裝備、生產、管理和服務的智能化水平。智能工廠促進企業問信息共享和業務協同,龍頭離散制造企業智能工廠建設的產業鏈示范效應初步顯現。智能工廠通過價值鏈以及信息網絡,進行信息資源整合,能夠實現產業鏈上各企業間的研發、設計、生產制造、供應鏈管理、服務等方面的無縫合作和綜合集成,為龍頭企業建設智能工廠發揮產業鏈示范帶動效應提供了基礎。目前,工程機械行業部分龍頭企業已經建立以自身為核心、上下游企業間"鏈合"創新的研發體系,實現研發設計環節的協同創新,提升了行業整體研發設計水平;汽車行業部分龍頭企業實行模塊化設計和生產,推動相關零部件供應商加大資金投入和研發力度,有效降低產業鏈總成本的同時,實現零部件企業的同步開發、集成制造、系統供貨等。
○企業間加快資本并購和戰咯合作,積極搶占智能工廠全生命周期解決方案的戰略先機
企業通過資本并購實現產業鏈延伸,不斷完善智能工廠相關產品鏈和技術布局。智能工廠建設是國內企業在當前和未來較長一段時期需要面對和規劃的共同主題,意味著智能工廠相關設備、產品及系統具有廣闊的市場空間,一批企業已開始提前布局,通過資本并購來實現相關產業鏈的延伸。企業間通過戰略合作加強各自優勢發揮,實現以產品為核心的價值鏈協同。
為了搶占智能工廠發展的巨大的市場空間,企業問就各自優勢領域積極開展戰略合作,瞄準智能工廠建設的全生命周期產品及解決方案。
二、值得關注的幾點問題
近來年,在兩化融合相關政策的指導和推動下,我國工業實力持續提升,國內智能工廠建設穩步推進,加快了我國工業化和現代化進程。但不可否認,目前我國智能工廠建設還存在諸多值得關注的問題,主要表現在以下方面:
○行業對智能工廠認知程度不同,建設水平分化差距較大
智能工廠屬于舶來詞,在國外發達國家有比較豐富的實踐基礎和經驗,但就我國而言,目前存在各個行業對智能工廠建設的認知程度不同,建設水平參差不齊的問題。關于智能工廠的認知主要有以下幾個方面:一是智能工廠建設是采用三維數字化設計和仿真技術,實現產品研發設計的效率和質量;二是智能工廠建設是采用工業機器人、高端數控機床、PLC等智能制造設備,提高制造裝備的自動化和智能化水平;三是智能工廠建設是把傳感器、處理器、通信模塊融入產品中,實現產品的可追溯、可識別、可定位;四是智能工廠建設是構建基于互聯網的C2B模式,實現產品個性化自主設計,滿足消費者個性化定制需求等等。這些對智能工廠的認知主要集中在產品、裝備、生產、管理、服務等某個方面以及研發設計、生產制造、售后服務等某個環節的智能化改造,全面性和系統性較為不足。而基于對智能工廠的不同認知,行業之間建設水平分化差距較大。
○智能工廠建設的系統性規劃不足,全生命周期價值創造力有待增強
智能工廠建設是一項復雜的系統性工程,涉及研發設計、生產制造、倉儲物流、市場營銷、售后服務、信息咨詢等各個環節,需要企業立足于圍繞產品的全生命周期價值鏈,實現制造技術和信息技術在各個環節的融合發展。限于資金投入不足、智能生產設備和技術缺乏以及認知不夠深入等因素,我國企業智能工廠建設整體來看缺乏系統性規劃,覆蓋的環節還有待完善。雖然大型龍頭企業有相對長遠的規劃布局,但從總體上來看,我國企業建設智能工廠的全生命周期特征仍不明顯。一是企業缺乏統籌規劃,各部門、各業務板塊之間資源整合力度還有待提高,特別是企業內部門間的橫向數據對接、信息共享和業務協同。二是企業普遍缺乏從產品研發、設計、生產、物流到服務的全信息流管理,難以實現全部環節的無縫銜接和信息集成。
○對外技術依存度仍然較高,安全可控能力有待進一步提升
一是從智能裝備領域來看,國內智能裝備市場國產化率仍較低。目前,國外品牌占據國內工業機器人市場的主導地位,國內工業機器人受制于基礎工業的差距,在關鍵零部件伺服電機、減速器、控制器等方面自主研發生產能力較弱,與國外品牌相比,在精密度、可靠性和穩定性方面還有較大差距。我國數控機床產業大而不強,國內生產高效汽車引擎、飛機發動機渦輪盤、飛機機身、高速列車頭等的高端數控機床仍不同水平地依賴國外品牌。二是從工業控制領域來看,國內信息安全的形勢較為嚴峻。國外相關建設與研究起步較早,已有較成熟的標準、產品、服務體系,同時檢測認證、安全防護產品等核心技術及工具也較為成熟。國內缺乏自主可控的檢測認證技術與工具,相關標準、安全咨詢評估等方面仍處于探索建設階段。目前,國內工業控制系統尚以國外產品為主,運維服務還主要依賴于國外供應商,可以說國內大多數工業控制系統仍基本處于不設防狀態。
三、下一階段趨勢預測
隨著信息技術與工業技術的不斷深入融合,我國智能工廠建設實踐將逐漸推進,下一階段智能裝備、物聯網、3D打印等相關領域將得到蓬勃發展,呈現出以下發展趨勢:
○在技術、市場及政策的驅動下,本土機器人企業有望在競爭中脫穎而出
技術進步及市場需求為本土機器人企業的脫穎而出提供了基礎和空間。從技術進步方面來看,我國機器人行業起步較晚,還處于發展初期,本土企業不斷推進技術進步,有望在未來幾年內發展壯大成有國際競爭力的企業。從關鍵零部件來看,在控制器上,國內的企業已推出相對成熟的產品,雖然在扭轉剛度、傳動精度等方面與國外產品還有較大差距,但已經在額定扭轉和傳動效率等方面實現突破。
從市場需求方面來看,在產業轉型升級、人力成本上升等因素的推動下,我國工業機器人的市場需求將爆發式增長,為本土機器人企業發展壯大提供廣闊空間。國家和地方政府為本土機器人企業的發展壯大提供良好的政策環境。國家出臺了一系列支持機器人產業發展的政策,如在《“十二五”國際戰略新興產業發展規劃》、《高端裝備制造業“十二五”發展規劃》、《智能制造科技發展“十二五”專項規劃》中指出,要大力推進工業機器人及關鍵基礎零部件的技術突破和產業化;由機械工業聯合會牽頭成立“中國機器人產業聯盟氣以推動我國機器人的產、學、研、用,加速機器人技術與產品在各行業中的普及應用;《關于推動工業機器人產業發展的指導意見》指出,到2020年,形成較為完善的工業機器人產業體系,培育3-5家具有國際競爭力的龍頭企業和8-10個配套產業集群;工業機器人行業和企業的技術創新能力和國際競爭能力明顯增強,高端產品市場占有率提高到45%以上,機器人密度達到100以上。這些政策主要集中在工業機器人的研發布局、核心零部件突破、應用引導等方面,注重產業本土化和全產業鏈布局,為本土機器人企業的脫穎而出提供了良好的環境。同時,各地政府紛紛開展機器人產業園規劃和建設,目前,分布在國家高新區的機器人產業園已超過30家。機器人產業園的建立,有利于發揮產業集群效應,發揮技術積累優勢,分攤產業鏈協作研發成本,也有利于產業上下游與應用市場的對接,為本土機器人企業的發展壯大提供了肥沃的土壤。
○提前布局優勢明顯,工業物聯網有望成為國內智能工廠趕超發展的關鍵抓手
我國物聯網領域在技術、標準、基礎設施等方面優勢明顯,為工業物聯網的發展提供堅實基礎。經過幾年的發展,我國物聯網發展的政策環境日趨完善,在技術研發、標準制定、基礎設施等方面已具備一定優勢,同時,積極布局物聯網通用架構、數據與語義、標識和安全等基礎技術研發,加快了物聯網理念和相關產品及技術向生產制造領域的滲透和應用。
在RFID技術方面,我國中高頻RFID技術接近國際先進水平,超高頻(800/900MHz)和微波(2.45GHz)RFID空中接口物理層和MAC層已具有明顯的優勢。
在標識方面,我國物聯網標識編碼以自主設計并能夠兼容多種編碼方案為主,標識解析體系則基于國際主流標準進行擴展。我國在物聯網國際標準化領域中的影響力不斷提升,開始積極參與國際標準的制定工作,并牽頭制定了首個國際物聯網總體標準《物聯網概覽》。我國無線通信網絡和寬帶覆蓋率較高,為物聯網發展提供基礎設施支持。
工業物聯網已進入實質性應用推進階段,積極推動智能工廠實現趕超發展。目前,我國工業物聯網在汽車、鋼鐵冶金、石油化工、工程機械、橡膠輪胎等行業應用較為突出,主要集中在智能工廠領域的生產過程工藝優化、產品設備監控、供應鏈管理、工業安全生產管理等環節。如部分汽車企業通過運用工廠物聯系統管理車間,將車間中的機器、人員、物料、工藝、圖紙、刀具等生產要素進行無線聯網,實時采集車間中任何需要監控、連接、互動的物體或過程,建立實時的生產管理信息上傳下達系統。部分橡膠輪胎企業通過傳感器、RFID技術、工業以大網和現場總線技術的應用,實現生產過程數據的實時采集,生產設備的遠程監控和預警顯示,促進企業生產向"精益生產"以及"敏捷制造"的柔性化生產模式轉變。
○增材制造概念已得到普及,3D打印領域或有較大進步
國內較早開展增材制造相關研究和應用工作,在概念層面已基本實現普及。增材制造誕生于20世紀80年代后期,是采用材料逐漸累加的方法制造實體零件的技術,是傳統減材制造方式的重要補充,具有綠色環保、制造成本低、生產周期短等明顯優勢,已成為第三次工業革命的標志性生產技術之一。我國自20世紀90年代初,在國家科技部等多部門持續支持下,較早進行典型成形設備、軟件、材料等方面的研究和產業化工作,并獲得了重大進展。隨后,西北工業大學、北京航空航天大學、華南理工大學、南京航空航宋大學、上海交通大學、大連理工大學、中北大學、中國工程物理研究院等單位開展了探索性的研究和應用工作。
在技術、材料、應用服務等方面已具備一定基礎,我國3D打印領域有望獲得較大發展。從技術方面來看,我國增材制造技術的自主創新能力處于世界領先地位,在利用選擇性激光燒結(SLS)技術制造大型零部件領域,我國走在3D打印技術發展最為成熟的美國之前。從材料方面來看,國內有些金屬材料(鋁、鐵等)與國外的差距相對較小,最有希望實現進口替代。
在設備方面,隨著國外3D打印設備專利的到期以及實際工業應用需求的存在,我國3D打印設備或有較大發展。從應用服務方面來看,在全球范圍內,3D打印應用服務產值比設備與材料產值合計略高,我國不斷探索和創新應用服務模式以實現率先突破。
未來3D打印將以數字化,網絡化為基礎,實現直接制造、桌邊制造和批量定制等新的制造方式,并將在智能工廠領域得到廣泛應用。
四、思考與建議
○做好頂層設計,有序開展應用示范試點
一是研究制定國內智能工廠發展戰略及規劃。圍繞全球前沿發展趨勢,結合重點行業具體建設情況,明確國內智能工廠建設的核心思路、階段目標、主攻方向、發展路徑和保障措施。
二是研究提出國內智能工廠建設的共性模型。立足產品全生命周期,圍繞智能工廠的主要環節和重點領域,根據不同行業的具體特性,以企業為主體提出適用于產用雙方的建設模型,并根據技術和市場的變革情況持續更新完善。
三是開展重點行業智能工廠應用示范依托戰略、規劃及模型,選擇鋼鐵、石化、機械、紡織、電子等行業,圍繞推廣普及智能制造單元智能車間一智能工廠,組織開展三維仿真設計、裝備智能升級、生產流程再造、供應鏈協同管理、遠程診斷維護等試點,培育一批行業智能工廠應用典型,探索智能工廠模式推廣普及新機制,逐步實現行業層面的車間級、工廠級的智能化改造。
○創新管理手段,切實增強安全可控能力
一是著力構建智能工廠發展相關的軟硬件支撐體系。繼續組織實施智能制造發展專項、高檔數控機床與基礎制造裝備科技重大專項,以及"數控一代"裝備創新工程行動計劃,研究增設面向2030的智能制造科技重大專項,推進智能工廠關鍵軟硬件產品產用聯合攻關工程,制訂核心軟件、硬件、系統、裝備的替代路線圖,突破核心電子器件、高端芯片、關鍵材料核心技術和產業化瓶頸,全面提升面向智能工廠的設計工具、制造執行系統、產品全生命周期管理、工控系統及整體解決方案的自主提供能力。
二是支持企業圍繞智能工廠開展組織形態與商業模式創新。以互聯網產業創新發展為引領,以工業物聯網為支撐,以激發傳統企業互聯網轉型內生動力為著力點,鼓勵制造企業發展基于互聯網的個性化定制、020、網絡眾包、云制造等新型制造模式,鼓勵IT企業發展支撐工業轉型發展的傳感器網絡、工控網絡、無線寬帶、工業云、工業大數據、工業APP等新的解決方案和應用體系。
○依托行業聯盟,逐步完善創新服務體系
一是成立國家層面的智能工廠創新服務體系工作組。由行業主管部門牽頭,以相關行業聯盟為主要載體,成立智能工廠創新服務體系工作組,由主管部門分管領導擔任工作組長,由聯盟負責人擔任執行組長,聘請院士級專家為工作組顧問,以參與智能工廠建設的產用雙方企業為主體成員,構建聯席會議機制,定期溝通解決實際問題,共同推進體系建設工作。
二是開展針對智能工廠建設與創新需求的全面服務。圍繞智能工廠建設模式在重點行業的推廣應用,指導地方政府、行業協會、中介組織創新組織方式,建立和完善網絡化、專業化、社會化的智能工廠創新服務體系,開展成果轉化、檢驗檢測、人才培訓、標準推廣、方案咨詢等服務,打造實體業務與網絡平臺的融合運行機制,探索以企業為主體的市場化運作模式。
三是研究建立智能工廠創新服務體系發展基金。發揮政府資金的杠桿和乘數效應,引導整合社會資金,探索建立智能工廠創新服務體系發展基金。該基金將在運作模式上采取政府引導、市場運作的模式,尊重市場規律,借鑒國際國內成功的產業發展基金管理運作經驗,緊密結合國家重大戰略決策,著力于市場化運行智能工廠創新服務體系各項功能。一方面與地方相關園區基地緊密合作,參股區域性投資基金,逐步形成智能工廠創新服務體系的全國布局;另一方面參股社會資本,引導其科學合理有序地開展智能工廠創新服務相關業務。
○深化部省合作,聯合打造協同發展平臺
一是部省共建一批智能工廠發展創新基地。圍繞智能工廠的研發設計、生產制造、過程管理等環節,立足產品、設備、管理、服務、生產五個維度,加強區域信息技術產品及服務提供商與工業企業的合作對接,以模式探索和前沿突破為導向,部省共建一批特色鮮明、創新活躍、成效顯著的智能工廠發展創新基地,實現產業鏈重點環節智能工廠建設對上下游的帶動作用,構建區域內的智能工廠創新生態體系。
二是引導智能工廠跨區域資源整合和信息共享。在國家和地方行業主管部門的聯合引導下,以京津冀一體化等戰略方針為契機,以產用雙方的區域代表性企業為主體,以專題調研、現場診斷、項目申報、平臺建設為主要方式,組織開展跨區域的產用交流與溝通,實現互利共贏的產用合作,并逐步落實完善為常設機制,促成實際項目落地,擴大示范效應,提升國內智能工廠整體建設水平。