《中國制造2025》明確指明智能制造已成為我國現代先進制造業新的發展方向。全球各國都開始意識到先進技術對制造業的重要作用，德國提出的工業4.0戰略，將利用信息物理系統提升制造業水平。近幾年我國制造走向智造步伐加快，人們創業熱度不減，智能制造產業園區如雨后春筍般接連涌現，智能制造發展持續向好。

智能制造三大發展趨勢

01企業數量進入平緩增長期廣東領跑

近年來，我國智能制造前進腳步持續加快。2014-2015年中國智能制造行業新成立企業數量驟增，處上升風口時期，工業巨頭、互聯網科技等領域企業拓展業務范圍，積極轉型，進軍智能制造行業，2015年智能制造企業新增數量達到1273家之多。

2015年新增企業數量達到頂峰，2016年以后，中國智能制造新增企業數量開始降低，開始縱向拓展和深化智能制造關鍵技術和應用領域，到2018年，新增企業數量為530家。

從企業地區分布來看，中國智能制造企業在地域分布方面存在明顯差異，普遍分布在一線城市，廣東省以絕對優勢領跑市場。

自改革開放以來，廣東憑借著優越的地理位置和國家的大力扶持，經濟得以迅猛發展，并成為國內經濟發展的模范省份。在優異成績和美譽的背后，強大的制造力是廣東省的核心支撐。在推行智能制造的路上，廣東省已經小有成績。不僅匯聚了像富士康、豐田、比亞迪、華為、TCL、格力、研祥、大族激光、康佳等國內外知名制造企業，許多制造工廠更是實現了很高自動化、機械化以及智能化，生產效率和質量得到很大的提高。

02迎來融資高峰初創企業備受青睞

自2015年發布《中國制造2025》起，智能制造廣受資本市場青睞，融資數量和規模顯著增長;2016-2018年，中國智能制造發展動力強勁，迎來融資高峰。2018年，智能制造融資金額達到325.15億美元，融資數量為942起。從融資輪次來看，初創企業更受資本家青睞，中國智能制造企業多數處于早期階段(種子輪-A+輪)，占比超過50%。但獲得投資的智能制造企業融資階段已經開始逐漸向中后期聚集。

03智能制造產業園已達537個大數據類產業園最多

近年來，各地為了發展智能制造產業，在智能制造鏈條上誕生了大量的產業園區，這些園區孕育了一大批智能制造產業鏈企業，已經成為中國智能制造產業的重要承載地和孵化器。根據《世界智能制造中心發展趨勢報告(2019)》顯示，包括帶有“智能制造”名稱的所有產業園區，目前中國總共有537個，分布在全國27個省市。

從地區分布來看，中國的智能制造產業園區大部分集中在全國經濟最為發達的長三角地區、珠三角地區、中部地區、環渤海地區和西南地區五大區域。

在智能制造的產業鏈條上，云計算、大數據和人工智能技術的發展成為智能制造業發展的底層驅動力，是智能制造系統具備“數據采集、數據處理、數據分析”能力的基礎設施。近年來，大數據產業園也是數量最多的產業園類別，達到111個，占比為20.7%。

其次是綜合型園區，占比為17.9%。新材料園區為智能產業發展提供了“物質引擎”，在航空航天、新能源汽車、3D打印等領域作用重要。由于新材料應用的廣泛性，其園區占比也達到了17.1%。以工業機器人為代表的機器人產業在智能制造中發揮了關鍵作用，為了搶占一杯羹，各地紛紛建立了各自的機器人產業園，全國機器人產業園總數也達到了68家，占比為12.7%。

智能制造是中國制造業發展的前進方向，未來制造將結合人工智能、物聯網、大數據等技術，進一步改變了產品配置、生產計劃和實時決策，從而優化盈利能力。智能制造里使用更多尖端的技術，例如物聯網將工廠里所有人、產品和設備連接起來，使得人類和機器能夠協同工作，從而創建更高效、更具成本效益的業務流程。

智能制造十大關鍵技術

在智能制造的關鍵技術當中，智能產品與智能服務可以幫助企業帶來商業模式的創新;智能裝備、智能產線、智能車間到智能工廠，可以幫助企業實現生產模式的創新;智能研發、智能管理、智能物流與供應鏈則可以幫助企業實現運營模式的創新;而智能決策則可以幫助企業實現科學決策。智能制造的十項技術之間是息息相關的，制造企業應當漸進式、理性地推進這十項智能技術的應用。

01智能產品

智能產品通常包括機械、電氣和嵌入式軟件，具有記憶、感知、計算和傳輸功能。典型的智能產品包括智能手機、智能可穿戴設備、無人機、智能汽車、智能家電、智能售貨機等，包括很多智能硬件產品。智能裝備也是一種智能產品。企業應該思考如何在產品上加入智能化的單元，提升產品的附加值。

02智能服務

基于傳感器和物聯網(IoT)，可以感知產品的狀態，從而進行預防性維修維護，及時幫助客戶更換備品備件，甚至可以通過了解產品運行的狀態，幫助客戶帶來商業機會。還可以采集產品運營的大數據，輔助企業進行市場營銷的決策。此外，企業通過開發面向客戶服務的APP，也是一種智能服務的手段，可以針對企業購買的產品提供有針對性的服務，從而鎖定用戶，開展服務營銷。

03智能裝備

制造裝備經歷了機械裝備到數控裝備，目前正在逐步發展為智能裝備。智能裝備具有檢測功能，可以實現在機檢測，從而補償加工誤差，提高加工精度，還可以對熱變形進行補償。以往一些精密裝備對環境的要求很高，現在由于有了閉環的檢測與補償，可以降低對環境的要求。

04智能產線

很多行業的企業高度依賴自動化生產線，比如鋼鐵、化工、制藥、食品飲料、煙草、芯片制造、電子組裝、汽車整車和零部件制造等，實現自動化的加工、裝配和檢測，一些機械標準件生產也應用了自動化生產線，比如軸承。但是，裝備制造企業目前還是以離散制造為主。很多企業的技術改造重點，就是建立自動化生產線、裝配線和檢測線。自動化生產線可以分為剛性自動化生產線和柔性自動化生產線，柔性自動化生產線一般建立了緩沖。為了提高生產效率，工業機器人、吊掛系統在自動化生產線上應用越來越廣泛。

05智能車間

一個車間通常有多條生產線，這些生產線要么生產相似零件或產品，要么有上下游的裝配關系。要實現車間的智能化，需要對生產狀況、設備狀態、能源消耗、生產質量、物料消耗等信息進行實時采集和分析，進行高效排產和合理排班，顯著提高設備利用率(OEE)。因此，無論什么制造行業，制造執行系統(MES)成為企業的必然選擇。

06智能工廠

一個工廠通常由多個車間組成，大型企業有多個工廠。作為智能工廠，不僅生產過程應實現自動化、透明化、可視化、精益化，同時，產品檢測、質量檢驗和分析、生產物流也應當與生產過程實現閉環集成。一個工廠的多個車間之間要實現信息共享、準時配送、協同作業。一些離散制造企業也建立了類似流程制造企業那樣的生產指揮中心，對整個工廠進行指揮和調度，及時發現和解決突發問題，這也是智能工廠的重要標志。智能工廠必須依賴無縫集成的信息系統支撐，主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系統。大型企業的智能工廠需要應用ERP系統制定多個車間的生產計劃(ProducTIonplanning)，并由MES系統根據各個車間的生產計劃進行詳細排產(producTIonscheduling)，MES排產的力度是天、小時，甚至分鐘。

07智能研發

離散制造企業在產品研發方面，已經應用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具軟件和PDM/PLM系統，但是很多企業應用這些軟件的水平并不高。企業要開發智能產品，需要機電軟多學科的協同配合;要縮短產品研發周期，需要深入應用仿真技術，建立虛擬數字化樣機，實現多學科仿真，通過仿真減少實物試驗;需要貫徹標準化、系列化、模塊化的思想，以支持大批量客戶定制或產品個性化定制;需要將仿真技術與試驗管理結合起來，以提高仿真結果的置信度。

08智能管理

制造企業核心的運營管理系統還包括人力資產管理系統(HCM)、客戶關系管理系統(CRM)、企業資產管理系統(EAM)、能源管理系統(EMS)、供應商關系管理系統(SRM)、企業門戶(EP)、業務流程管理系統(BPM)等，國內企業也把辦公自動化(OA)作為一個核心信息系統。為了統一管理企業的核心主數據，近年來主數據管理(MDM)也在大型企業開始部署應用。實現智能管理和智能決策，最重要的條件是基礎數據準確和主要信息系統無縫集成。

09智能物流與供應鏈

制造企業內部的采購、生產、銷售流程都伴隨著物料的流動，因此，越來越多的制造企業在重視生產自動化的同時，也越來越重視物流自動化，自動化立體倉庫、無人引導小車(AGV)、智能吊掛系統得到了廣泛的應用;而在制造企業和物流企業的物流中心，智能分揀系統、堆垛機器人、自動輥道系統的應用日趨普及。WMS(WarehouseManagementSystem，倉儲管理系統)和TMS(TransportManagementSystem，運輸管理系統)也受到制造企業和物流企業的普遍關注。

10智能決策企業在運營過程中，產生了大量的數據。一方面是來自各個業務部門和業務系統產生的核心業務數據，比如與合同、回款、費用、庫存、現金、產品、客戶、投資、設備、產量、交貨期等數據，這些數據一般是結構化的數據，可以進行多維度的分析和預測，這就是BI(BusinessIntelligence，業務智能)技術的范疇，也被稱為管理駕駛艙或決策支持系統。同時，企業可以應用這些數據提煉出企業的KPI，并與預設的目標進行對比，同時，對KPI進行層層分解，來對干部和員工進行考核，這就是EPM(EnterprisePerformanceManagement，企業績效管理)的范疇。從技術角度來看，內存計算是BI的重要支撐。