制造业发展现状

 

　　1.智能制造能力水平明显提升

 

　　截至2020年12月，全国12000多家企业通过平台开展智能制造能力成熟度自诊断，江苏、浙江、山东、宁夏回族自治区、四川、湖南、陕西等工业和信息化主管部门高度重视，有效推动标准应用。通过对自诊断数据进行分析，以反映现阶段我国智能制造的发展现状。

 

　　整体来看，2020年全国制造业智能制造能力成熟度较2019年有所提升。75%的企业开始部署智能制造，14%的企业属于成熟二级迈向数字化，6%的企业处于成熟三级阶段网络化特征明显，5%的企业处于成熟四级阶段标杆示范效应明显。

 

　　2.不同行业智能制造发展水平不均衡

 

　　离散型制造业的成熟度水平略高于流程型制造业。汽车、电器等排头兵行业在智能制造方面进行了大量探索和实践，带动了行业的整体水平提升。

 

　　流程型制造业在流程化管理、自动化改造方面具备良好的基础和优势，但在智能化提升的过程中仍需加快推进，特别是新一代信息技术在工艺优化、系统集成、服务等环节的应用。

 

　　行业等级分布情况

 

　　3.重点龙头企业发挥示范引领效应

 

　　参与自诊断的企业中，有370家是2015—2018年来获批工信部智能制造试点示范或新模式项目的企业。这些企业中，平均得分达到3.05分，相比2019年提高0.24分，获得重点支持的企业在人员、资源、技术等方面均具备了智能制造能力提升的保障基础，仍是创新智能制造技术与模式的主力军，未来将继续保持领先优势，逐步向高成熟度等级发展，有望成为标杆企业，并在相关行业大规模移植、推广成功经验和模式。

 

　　4.中小企业聚焦生产制造模式转型

 

　　参与自诊断的中小企业占比达87.92%，通过统计分析显示，中小企业以生产制造过程的能力提升为优先发力点，主要聚焦生产制造模式转型与装备自动化改造。中小企业更专注于细分市场，专业化生产、服务和协作配套能力是企业发展的核心，聚焦产品质量和生产效率的稳步提升仍是我国中小企业提高核心竞争力的重要突破点。

 

　　制造业发展趋势

 

　　1.聚焦智能制造远景目标擘画发展蓝图

 

　　制造企业已深刻意识到智能制造是提升核心竞争力的关键，并逐步将智能制造细化到企业的战略举措中。

 

　　2.提升设备数字化和网络化能力，夯实智能制造基础

 

　　设备的数字化和网络化是智能制造的基础，根据平台结果分析，截至目前企业设备的数字化水平已有明显改进，设备数字化率达到50%，完成设备联网和设备运行数据采集的达到23%，实现设备远程监控的达到24%，开始探索设备预测性维护的达到14%。

 

　　3.扎实推进数字化设计，快速应对需求变化

 

　　数字化设计是实现智能制造的关键基础技术，是制造业提升智能制造能力水平的关键方面，目前已从传统二维设计，转变为基于知识库的参数化/模块化、模型化设计。

 

　　4.着力推进生产过程智能化，建设智能化车间

 

　　根据平台结果分析， 40%的车间可实现作业指导、加工程序、工艺参数等工艺文件的远程下达，36%的车间部分实现了生产的人、机、料、法、环、测数据采集，12%的车间实现了生产计划和作业工单的自动排程，23%的车间实现了生产信息的可视化与数据统计，29%的车间实现了设备的信息化管理。

 

　　5.关注在线质量管控，提升产品品质可靠性

 

　　质量控制的能力与水平成为衡量企业智能制造能力水平的重要指标和关键要素。通过实现工序状态的在线检测，借助于数理统计方法的过程控制系统， 把产品的质量控制从“事后检验”演变为“事前控制”，做到预防为主，防检结合，可达到全面质量管理的目的。

 

　　6.加强集成技术深度应用，消除信息孤岛

 

　　集成技术的应用及效果是企业迈进成熟度三级的关键核心，促进企业实现各业务、信息等的互联与互操作，最终达到信息流、数据流无缝传递的状态。

 

　　7.提升数据分析利用率，基于模型驱动精准决策和业务优化

 

　　随着新一代信息技术的在制造业的深度应用，生产制造过程数据倍增，系统地挖掘分析生产制造数据，将数据转化为知识、知识转化为决策，基于数据驱动的制造是实现智能化的必要前提。

 

　　8.加快智能制造人才培养，支撑产业持续发展

 

　　未来智能制造人才培养要聚焦专业化、体系化，服务企业内部智能化过程改进工作。