智能制造——智能工厂研究报告

一、智能工厂简介

1.1智能工厂概念

自德国政府于2013年在汉诺威工业博览会上正式公布，“工业4.0”概念就已席卷全球，并被认为是以信息物理系统（CPS）技术为核心的第四次工业革命。

而作为工业4.0的最大主题，智能工厂可谓贯穿产业升级全过程。智能工厂主要研究智能化生产系统及过程以及网络化分布生产设施的实现。

1.2智能工厂主要特征

①利用物联网技术实现设备间高效的信息互联，数字工厂向“物联工厂”升级，操作人员可实现获取生产设备、物料、成品灯相互间的动态生产数据，满足工厂24小时监测需求；

②基于庞大数据库实现数据挖掘与分析，使工厂具备自我学习能力，并在此基础上完成能源消耗的优化、生产决策的自动判断等任务；

③引入基于计算机数控机床、机器人等高度智能化的自动化生产线，满足个性化定制柔性化生产需求，有效缩短产品生产周期，并同时大幅降低产品成本；

④配套智能物流仓储系统，通过自动化立体仓库、自动输送分拣系统、智能仓储管理系统等实现仓库管理过程中各环节数据录入的实时性以及对于货物出入库管理的高效性；

⑤工厂内配备电子看板显示生产的实时动态，同时，操作人员可远程参与生产过程的修正或指挥。

1.3智能工厂基本架构

智能工厂拥有三个层次的基本架构，分别为顶层的计划层、中间层的执行层以及底层的设备控制层，大致可对应为ERP系统（企业资源计划）、MES系统（制造执行系统）以及PCS系统（过程控制系统）。

二、智能工厂内涵及建设模式

智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施，实现生产过程的智能化。智能工厂已经具有了自主能力，可采集、分析、判断、规划；通过整体可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性。系统具备了自我学习、自行维护能力。因此，智能工厂实现了人与机器的相互协调合作，其本质是人机交互。

人机料法环是对全面质量管理理论中的五个影响产品质量的主要因素的简称。人，指制造产品的人员；机，制造产品所用的设备；料，指制造产品所使用的原材料；法，指制造产品所使用的方法；环，指产品制造过程中所处的环境。而智能生产就是以智能工厂为核心，将人、机、法、料、环连接起来，多维度融合的过程。

在智能工厂的体系架构中，质量管理的五要素也相应的发生变化，因为在未来智能工厂中，人员、机器和资源能够互相通信。智能产品“知道”它们如何被制造出来的细节，也知道它们的用途。它们将主动地对制造流程，回答诸如“我什么时候被制造的”、“对我进行处理应该使用哪种参数”、“我应该被传送到何处”等问题。

企业基于CPS和工业互联网构建的智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，物理层包含工厂内不同层级的硬件设备，从最小的嵌入设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，相互间均实现互联互通。以此为基础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此基础上，形成了企业内部价值链的横向集成环境，实现数据和信息的流通和交换。

智能工厂原型图：

纵向集成和横向集成均以CPS和工业互联网为基础，产品、设备、制造单元、生产线、车间、工厂等制造系统的互联互通，及其与企业不同环节业务的集成统一，则是通过数据应用和工业云服务实现，并在决策层基于产品、服务、设备管理支撑企业最高决策。这些共同构建了一个智能工厂完整的价值网络体系，为用户提供端到端的解决方案。

由于产品制造工艺过程的明显差异，离散制造业和流程制造业在智能工厂建设的重点内容有所不同。对于离散制造业而言，产品往往由多个零部件经过一系列不连续的工序装配而成，其过程包含很多变化和不确定因素，在一定程度上增加了离散型制造生产组织的难度和配套复杂性。企业常常按照主要的工艺流程安排生产设备的位置，以使物料的传输距离最小。面向订单的离散型制造企业具有多品种、小批量的特点，其工艺路线和设备的使用较灵活，因此，离散制造型企业更加重视生产的柔性，其智能工厂建设的重点是智能制造生产线。

2.1智能工厂主要建设模式

由于各个行业生产流程不同，加上各个行业智能化情况不同，智能工厂有以下几个不同的建设模式：

第一种模式是从生产过程数字化到智能工厂。在石化、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、医药、食品等流程制造领域，企业发展智能制造的内在动力在于产品品质可控，侧重从生产数字化建设起步，基于品控需求从产品末端控制向全流程控制转变。

第二种模式是从智能制造生产单元(装备和产品)到智能工厂。在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造领域，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。

第三种模式是从个性化定制到互联工厂。在家电、服装、家居等距离用户最近的消费品制造领域，企业发展智能制造的重点在于充分满足消费者多元化需求的同时实现规模经济生产，侧重通过互联网平台开展大规模个性定制模式创新。

三、智能工厂发展重点环节

智能生产的侧重点在于将人机互动、3D打印等先进技术应用于整个工业生产过程，并对整个生产流程进行监控、数据采集，便于进行数据分析，从而形成高度灵活、个性化、网络化的产业链。

3.13D打印技术

3D打印是一项颠覆性的创新技术，被美国自然科学基金会称为20世纪最重要的制造技术创新。制造业的全流程都可以引入3D打印，起到节约成本、加快进度、减少材料浪费等效果。在设计环节，借助3D打印技术，设计师能够获得更大的自由度和创意空间，可以专注于产品形态创意和功能创新，而不必考虑形状复杂度的影响，因为3D打印几乎可以完成任何形状的物品构建。在生产环节，3D打印可以直接从数字化模型生成零部件，不需要专门的模具制作等工序，既节约了成本，又能加快产品上市。此外，传统制造工艺在铸造、抛光和组装部件的过程中通常会产生废料，而相同部件使用3D打印则可以一次性成形，基本不会产生废料。在分销环节，3D打印可能会挑战现有的物流分销网络。未来，零部件不再需要从原厂家采购和运输，而是从制造商的在线数据库中下载3D打印模型文件，然后在本地快速打印出来，由此可能导致遍布全球的零部件仓储与配送体系失去存在的意义。

3D打印经过了近40年的发展，龙头公司开始实现显著盈利，市场认可度快速上升，行业收入增长加速。根据典型的产品生命周期理论，技术产品从导入期进入成长期的过程中往往表现出加速增长的特征，判断目前3D打印产业正在进入加速成长期。

3D打印行业产业链

3D 打印已经形成了一条完整的产业链。产业链的每个环节都聚集了一批领先企业。全球范围来看，以Stratasys、3D Systems为代表的设备企业在产业链中占据了主导作用，且这些设备企业通常能够提供材料和打印服务业务，如具有较强的话语权。

2015年全球工业级/专业级3D打印设备出货量TOP5企业

3.2人机交互

未来各类交互方式都会进行深度融合，使智能设备会更加自然地与人类生物反应及处理过程同步，包括思维过程、动觉，甚至一个人的文化偏好等，这个领域充满着各种各样新奇的可能性。

人与机器的信息交换方式随着技术融合步伐的加快向更高层次迈进，新型人机交互方式被逐渐应用于生产制造领域。具体表现在智能交互设备柔性化和智能交互设备工业领域应用这两个方面。在生产过程中，智能制造系统可独立承担分析、判断、决策等任务，突出人在制造系统中的核心地位，同时在工业机器人、无轨agv等智能设备配合下，更好发挥人的潜能。机器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。本质是人机一体化。

3.3传感器

中国已经基本形成较为完整的产业链结构，在材料、器件、系统、网络等各方面水平不断完善，自主产品已达6000种，国内建立了三大传感器生产基地，分别为：安徽基地，陕西基地和黑龙江基地。政府对国内传感器产业提出了加快力度加快发展的指导方针，未来的传感器发展将向着智能化的方向改善。

3.4工业软件

智能工厂的建设离不开工业软件的广泛应用。工业软件包括基础和应用软件两大类，其中系统、中间件、嵌入式属于基础技术范围，并不与特定工业管理流程和工艺流程紧密相关，以下提到的工业软件主要指应用软件，包括运营管理类、生产管理类和研发设计类软件等。

在《中国制造2025》的大背景下，工业企业转变发展模式、加快两化融合成为大势所趋，工业软件以及信息化服务的需求仍将继续增加，中国继续保持着全球工业软件市场增长主力军的地位。

具体来看，2016年我国工业软件行业中产品研发类如CAD、CAE、CAM、CAPP等占比约为8.3%，信息管理类如ERP、CRM、HRM等，占比约为15.5%；生产控制类如MES、PCS、PLC等占比约为13.2%；其余63%均为嵌入式软件开发。

分区域来看，华北、华东是工业软件应用最多的区域，合计占到全国一半左右，具体到省市来看，北京、上海、广东、江苏是工业软件实力雄厚的区域，约占中国工业软件市场规模的一半以上。

广泛应用MES（制造执行系统）、APS（先进生产排程）、PLM(产品生命周期管理) 、ERP(企业资源计划)、质量管理等工业软件，实现生产现场的可视化和透明化。在新建工厂时，可以通过数字化工厂仿真软件，进行设备和产线布局、工厂物流、人机工程等仿真，确保工厂结构合理。在推进数字化转型的过程中，必须确保工厂的数据安全和设备和自动化系统安全。在通过专业检测设备检出次品时，不仅要能够自动与合格品分流，而且能够通过SPC（统计过程控制）等软件，分析出现质量问题的原因。

3.5云制造

云制造即制造企业将先进的信息技术、制造技术以及新兴物联网技术等交叉融合，工厂产能、工艺等数据都集中于云平台，制造商可在云端进行大数据分析与客户关系管理，发挥企业最佳效能。

我们国内，可以看到有航天科工集团开发的面向航天复杂产品的集团企业云制造服务平台，接入了集团下属各院所和基地拥有丰富的制造资源和能力；中车集团面向轨道交通装备的集团企业云制造服务平台，打通了轨道车辆、工程机械、机电设备、电子设备及相关部件等产品的研发、设计、制造、修理和服务等业务；面向中小企业的云制造平台，也陆续出现在了装备制造、箱包鞋帽等行业领域。

云制造为制造业信息化提供了一种崭新的理念与模式，云制造作为一种初生的概念，其未来具有巨大的发展空间。但云制造的未来发展仍面临着众多关键技术的挑战，除了对于云计算、物联网、语义Web、高性能计算、嵌入式系统等技术的综合集成，基于知识的制造资源云端化、制造云管理引擎、云制造应用协同、云制造可视化与用户界面等技术均是未来需要攻克的重要技术。

四、行业现状及发展趋势

4.1智能工厂行业需求强烈

由于人工工资快速上升、发生故障将导致全线停产、产品更新换代导致的货期骤短、工人情绪化、重复性工作、怠工等因素的影响下，在3C电子制造等领域，近几年自动化和信息化实现了最快速的增长，反映出智慧工厂在制造业的强烈需求。随着需求逐步释放，智慧工厂的未来前景将更加明朗。

此外，个性化定制需求刺激传统工厂升级为智慧工厂。互联网改变了需求一刀切的局面，人与人，人与厂商，可以低成本的实现连接，从而让每个人的个性需求被放大，人们越来越喜欢个性化的东西。但是个性化的东西需求量没有那么大，这就需要工业企业能够实现小批量的快速生产。传统工厂的生产线转换效率和计划协调能力将毫无疑问无法支撑大规模的定制化，而智慧工厂可从需求搜集和产能调度两个角度满足个性化需求。

政策的大力支持也令智慧工厂前景更广阔，未来国家和地方将出台更多的支持政策，推动产业快速进步，具体将从软件、硬件两个方向切入。软件方面，将从产品研发类、生产管理类、生产控制类、协同集成类和嵌入式类五个软件方向加强工程技术、生产制造和供应链这三个维度的数字化。

硬件方面，瞄准智能制造主攻方向，推动两化深度融合发展;实施智能制造工程，支持高档数控机床与工业机器人、增材制造、智能传感与控制、智能检测与装配、智能物流与仓储五大关键装备创新应用;深化“互联网+”制造业创新发展，指导编制互联网与制造业融合发展路线图等。

4.2.1产业升级需求

智能制造装备产业主要包括智能测控仪器仪表、数控机床、工业机器人、自动化成套生产线等。根据《智能制造装备产业“十二五”发展规划》，2010年我国部分智能制造装备产业销售收入逾3000亿元，至2015年产业收入突破1万亿元，至2020年实现销售收入3万亿元。

2010-2020年我国智能装备制造产业市场规模（亿元）

                                                数据来源：产业信息网

4.2.2劳动力成本优势消退

自2008年以来，我国劳动力成本的增速明显快于工业生产效率增速。据权威机构的测算数据显示，我国的制造业劳动成本在2019年将为越南的177%、印度的218%。

东南亚国家制造业劳动力成本对比（美元/小时）

4.2.3我国智能制造示范项目不断加速

在全球制造业加速向数字化、网络化和智能化方向发展的背景下，我国于2015年正式颁布《中国制造2025》，其中明确提出将智能制造工程作为政府引导的五个工程之一。

如果说2015年为我国实施“智能制造试点示范专项行动”元年，2017年项目实施正加速落地。另外，国家对于智能制造装备行业的补贴额增速也在加快。

2015-2017年我国智能制造试点示范专项行动数量变化

2011-2016年我国智能制造专项政府补助金额（亿元）

4.2.4工业软件市场逢勃发展

智能化是智慧工厂的最后步骤，在走向智能化之前需先实现执行层自动化、管理层信息化。自动化方面，随着自动化解决方案提供商技术和服务的进步，以及下游客户竞争效应的扩大，智慧工厂的价值空间将不断增加;信息化方面，国产工业软件在近几年借助有利的政策以及日益扩大的国内需求，在发展趋势上后劲十足，2018年中国工业软件市场规模预计在1622.8亿元，为智慧工厂建设提供了充足助力。

2013-2018年中国工业软件行业市场规模及增长（单位：亿元，%）

注：工业软件主要包括嵌入式及基础性软件

                                              数据来源：前瞻产业研究院

4.2.5政府层面高度重视，政策频出

具体来看，智慧工厂能够对全厂资源能源消耗进行监测，采用自动化软件工具对系统能效进行优化，提高能源资源利用效率;设备和生产线安全得到充分保障，采用预测性维护技术大幅度减少停机维护时间，缩短交货周期;采用数字化网络化装备，实现现场级和车间级自动化系统的横向集成，满足一定程度的柔性化生产需求;由于计算调度排程优于人工排程，所需劳动力大幅减少，降低劳动力短缺带来的负面影响。

计算调度排程较人工排程的优势

《中国制造2025》便明确指出，到2020年，制造业重点领域智能化水平显著提升，试点示范项目运营成本降低30%、产品生产周期缩短30%、不良品率降低30%。到2025年，制造业重点领域全面实现智能化，试点示范项目运营成本降低50%、产品生命周期缩短50%、不良品率降低50%。

2020-2025年中国智能制造试点示范项目目标（单位：%）

4.3全球智慧工厂发展情况

在主要国家大力推动下，全球智慧工厂行业市场规模稳步扩张。2017年，全球智慧工厂市场规模达到了2262亿美元，同比增长了9.9%；其中，工业机器人与自动化制程设备等行业所占市场份额大，市场规模占比约在九成左右。预计到2018年，全球智慧工厂市场规模将逼近2500亿美元。

2011-2018年全球智慧工厂市场规模（单位：亿美元，%）

                                                数据来源：产业信息网

2017年，全球平均有43%的制造商已有智慧工厂，并处于运营状态；同时有33%的制造商在建智慧工厂，但未开始运营；8%的制造商已制定智慧工厂建设计划，并在3-5年内实施；只有16%的制造商未来没有任何智慧工厂建设计划。

在主要国家中，美国54%的制造商已经建成了智慧工厂，位居世界首位；德国、法国、英国也有40%以上的制造商已拥有了智慧工厂；我国仅有25%的制造商建成智慧工厂，但有53%的制造商已经在建设智慧工厂，未来将释放出巨大潜力，成为智慧工厂行业具竞争力的国家之一。

2017年全球主要国家智慧工厂建设状态对比（单位：%）

4.4我国智慧工厂市场空间

自动化生产线通过工件传送系统与控制系统将生产设备相互联结，从而实现全部或部分生产过程的无人化。如果将智慧工厂简单以自动化生产线市场为代表，博思数据的统计显示，2014年我国自动化生产线产量为8780条，同比增长19.29%；需求量为21100条，同比增长10.47%。

从需求分布看，主要来自汽车、工程机械、物流仓储、家电电子行业，占比分别为42.4%、29.8%、9.5%、6.2%。

2016年，我国自动化市场规模达1403亿元，其包括产品市场与服务市场。在应用市场方面，罗兰贝格的调查认为，中国2016年的自动化应用市场规模可达3876亿元，同比增长16.43%。

2004-2017年我国自动化市场规模（产品+服务）

2012-2016年我国自动化应用市场规模及增速

4.4.1计划层与执行层

工业软件指应用于工业领域的软件，按应用分类可将工业软件划分为运营管理类、研发设计类与生产调度与过程控制类。其中，运营管理类软件主要包括ERP、SCM、CRM等，研发类指CAD、PLM等，调度与控制类的主要代表包括MES、SCADA等。

工业软件应用分类及主要供应商

工业软件的市场规模方面，全球企业级软件市场在2016年规模为3260亿美元，同比增长3.84%。国内市场在2011年的总体规模约为616.34亿元，至2016年上升至1247.3亿元，其中2016年同比增长15.5%。据推算，预计至2018年，国内工业软件的市场规模将超过1600亿元，平均增速保持在两位数水平。

2012-2016年全球企业级软件市场规模

                                              数据来源：产业信息网

4.4.2控制层

工业通讯方面

工业通讯包括现场总线、工业以太网以及无线网络。目前，我国现场总线存量市场占总市场逾95%，但从发展趋势看，工业以太网代表未来方向，2014年，工业以太网新增节点占总新增市场的份额仅为5%左右，预计今后将逐步扩大。

在我国装备制造业向高端化转型的过程中，工业通讯市场成长迅速，根据中国工控网的统计，2014年国内已安装市场规模2891万节点，同比增长10.7%，新增市场规模279万节点，同比增长3.1%，其中，工业以太网占比整体稳步上升。

中国工业通讯行业新增市场份额占比

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                                                 数据来源：产业信息网

2009-2019年我国PLC市场规模

工业自动控制系统装置：DCS

分布式控制系统（DCS）由过程控制级和过程监控级组成的以通信网络为纽带的多级计算机系统。相较于更偏重局部逻辑控制的PLC，DCS主要用于模拟量系统的整体控制。

2012年中国DCS市场规模约在12亿美元，较上一年同期微增2%。2016年以来，国内市场继续下滑，我国当年DCS市场规模下降至60.52亿元，同比下降14.37%，预计2017年增速将由负转正。

2013-2020年我国DCS市场规模及预测

数据来源：产业信息网

2016年国内DCS产品下游应用领域占比

4.4.3设备层

数控机床受益消费电子行业：2016年，我国机床行业产出总额为229亿美元，同比增长3.6%。具体来看，金属成形机床产出值107亿美元，同比增长8.1%；金属切削机床产出值122亿美元，同比增长8.1%，占比46.72%。

数控化率情况方面，以切削机床为例，2016年我国金属切削机床总产量约为78.32万台，其中数控金属切削机床占总产量比例超过30%。

1990-2016年我国金属切削机床产量

数据来源：产业信息网

1990-2016年我国金属切削机床数控化率

作为金属切削数控机床的重要构成，高速钻攻中心由传统立式加工中心演变而来，主要应用于消费电子行业小型金属精密结构件的CNC加工，具备高速、高精、高效等优势。

据测算，在不考虑苹果手机产业链对于CNC加工中心需求的假设下，至2020年，全球CNC理论存量需求将达到23.57万台。在不考虑更新替换需求的假设下，2017-2020年全球年均新增CNC需求约4.25万台，按一台设备20万元计算，年均增量市场空间约85亿元。

2015-2020年全球手机金属精密结构件CNC设备需求测算

4.5我国智慧工厂发展趋势

市场趋势来看，智慧工厂是现代工业、制造业的大势所趋，是实现企业转型升级的一条优化路径。根据当前各行业建设智慧工厂的热情及扩张速度，预计未来几年中国智慧工厂行业仍将保持10%以上的年均增速，到2022年，中国智慧工厂行业市场规模有望突破1万亿元。

2019-2024年中国智慧工厂行业市场规模统计情况及预测

产品趋势来看，智慧工厂将大量应用机器人。在智慧工厂中，机器人带来的自动化与智能化又不仅仅是纯粹的自动化和智能化，而是转换成更为智慧化的人机协同，人不再提供单纯劳力，而是做为决策及管理者;机器设备则拥有快速应变及多方沟通能力。除机器人的大量应用之外，智慧工厂的建构中还有自动化检测、数据采集等智能制造设备，设备与设备之间能够实现智慧化互通。

技术趋势方面，得益于新技术的采用，智慧工厂可以建立与导入云端，并进行云端运算与大数据分析。比如CPS技术可进行编程、记忆与储存能力，并可结合感测器和通讯技术，嵌入CPS的实体设备可连结到网路，可让实体设备同时具有通讯、精准控制、远程协同与自主反应运作。