智能制造产业发展研究范文

摘要：

在第四次工业革命的驱使下，智能制造产业正在全球范围内孕育兴起，主要工业化国家发展智能制造立足本国的产业优势，并得到了一定的发展，其发展受制于各种因素的影响。本文分析了智能制造产业发展的影响因素、趋势和我国智能制造产业发展现状，试图探究我国智能制造产业发展脉络的理论依据。

关键词：

智能制造;产业发展;互联网

智能制造产业成为全球新一轮制造变革的核心内容，世界各国纷纷加快谋划和布局，积极参与全球产业再分工，智能制造产业发展的主导产业、智能协同效应等方面都出现重大变革。全球智能制造的发展趋势基本一致的，但影响因素却不尽相同、错综复杂，发展路径和发展模式也各具特色。因此，结合我国实际分析智能制造产业发展的影响因素和趋势，可以推动智能制造产业的良性发展。

一、智能制造产业发展的影响因素

(一)互联网发展影响。2015年，全球约有150亿产品连入互联网，预计到2020年将增长至300亿。新一代信息技术所产生的庞大的科技动力和新的能量促进工业朝互联网化方面发展，构建起大的互联网空间，正在和工业空间、企业和工业体系，互联网催生的智能技术对工业进行全方位的改造、提升和变革，一系列工业生产的新模式、新业态和新的价值链体系正在全方位形成，把虚拟世界和物理世界紧密融合在一起，发挥协同作用。

1．互联网改变制造业的生产组织方式。第三次工业革命使个性化定制成为可能，数字化制造、机器人、人工智能与新型材料技术的成熟和应用使企业可以跨国中间商，直接响应用户的需求，并通过可重构生产系统或柔性生产线，按照用户的个性化需求交付产品(C2M)。而且与大规模定制相比，个性化定制的成本并不显著增加、交付时间也不会显著延长，这就使具有个性化定制能力的企业获得了显著的优势，这些都需要新型的智能制造业作为支撑。

2．互联网促进新的制造业业态的形成。现在制造业和互联网双向融合的趋势越来越明显，把产业互联网、消费互联网和产业互联网的发展模式高度融合为一体，包括消费环节、产品运营、技术研发、生产流程和产业服务等全方位的融合。互联网时代的新一代智能产品不断涌现，产品制造过程也不断智能化，同时，产业边界和流程界限变得模糊。互联网融合促使工业的生态环境、业态环境也发生了深刻的变化形成工业的智能生态系统，成为一个分享经济、共享经济的时代，新的智能制造业的业态正在全方位形成。

3．互联网改变工厂形态。如果说第一代工厂是机械化、第二代工厂是升级版的机械化(电力驱动的大规模生产)、第三代工厂是自动化(IT技术)，那么第四代工厂则是由工业互联网连接而成的“信息物理系统”(CPS)，即智能化。供应商、生产者和消费者之间，原材料、生产设备、产品之间，研发设计、生产和销售之间，均被互联网连接起来，各个实体、单元、环节相互之间可以进行高效、实时的通讯。原材料能感知生产设备的需求及自身的数量，及时供货和备货;生产工厂可以及时掌握用户的需求采购原材料，根据产品销售情况调整生产进度。在计算机系统(人工智能系统)的控制下，完全无人化的智能工厂将成为可能。同时，互联网提高了制造业生产效率，产业互联网通过加快研发设计流程、优化供应链、加快加工制造速度、改善产品质量、减少库存和原材料消耗、提高产品附加价值等手段，同样能够推动生产效率的提高。

4．互联网催生新的产业。互联网技术对其他产业的影响不仅表现在流程上，而且表现在对最终产品、服务的颠覆上。一方面，互联网技术的广泛应用本身就会形成巨大的市场需求，从而产生新兴产业，譬如智能传感器产业、智能机器人产业、智能工厂解决方案提供产业、云计算、云存储产业;另一方面，互联网技术与其他产品、服务的结合也将形成新的产品和服务，随着市场需求的扩大演变为新的产业部门，譬如智能家居产业、可穿戴设备产业、大数据分析产业及系列的服务型制造产业。

(二)《中国制造2025》战略影响。《中国制造2025》明确了智能制造是建设制造强国的主攻方向。要在重点产业关键领域推进智能化升级;促进研发设计模式不断创新，打破传统的封闭式研发创新模式，加快推动产业链整体科技创新能力提升;推进制造业服务化智能改造，实现工程机械的远程监控、工况分析、运维服务，工程机械联网服务的成功应用提升了工程机械工作效率，在安装、维修、培训、设计、系统集成、工程总包、软件开发等领域取得较快发展，通过加强大数据和物联网技术应用，不断提升服务能力和效率。推进智慧车间和工厂的建设运营，打造线上企业资源充分共享、制造能力高度智能、产业链环节紧密协同的云端制服务体系。推进《中国制造2025》与德国工业4．0合作试验区建设，重点发展智能制造、高端装备、工业互联网、智能服务等产业。

(三)装备智能化与智能互联的影响。工业4．0引领智能制造产业作为第四代工业革命的范式，其主要特征包括高度柔性制造环境下的大规模定制，以及工业流程的自我配置、优化与诊断。在大数据支持下，智能服务提供商也能够越来越准确地预测用户的需求，智能服务根据不同客户的特定需求提供特定服务。智能空间为互联网嵌入式物品、设备等提供互联的智能环境，依赖于底层高性能技术基础设施，智能产品被嵌入至技术基础设施层，形成网络化物理平台。而软件平台成为异质性物理系统和服务的整合层，服务平台作为业务集成层，营造数字生态系统。

二、智能制造产业研究演进

(一)国外研究演进。从20世纪90年代开始，美国国家科学基金就着重资助有关智能制造的相关研究，包括制造过程中的智能决策、智能协作求解、智能并行设计、智能物流传输等。2011年，奥巴马宣布实施《先进制造联盟计划》。日本于1990年首先提出为期10年的智能制造系统国际合作计划。欧盟于2010年启动了第七框架计划的制造云项目。2010年，德国推行《高技术战略2020计划》部级战略，旨在奠定“工业4．0”的关键工业技术，领先于国际地位。

(二)研究的焦点。主要是讨论智能制造的概念、内涵、模式、发展路径及影响因素等方面。由于制造技术、信息技术、网络技术等不断发展，关于智能制造的概念和内涵，也处在不断变化、充实和完善之中。杨叔子和丁洪从智能制造的研究背景和发展现状出发，指出智能制造研究领域主要包括智能制造技术(IMT)与智能制造系统(IMS)，同时强调了智能制造从属于21世纪先进制造范畴，双I是其重要特征。朱剑英从科学、技术和产业三者关系的角度对智能制造进行了研究，并指出在实现智能制造时要重视中小企业和传统产业的数字化智能化，另外相比于机器设备的智能化而言企业管理的智能化更为重要。熊有伦从产业交叉融合的角度对智能制造进行了阐述，指出智能制造是工业化和信息化深度融合的产物，并概括了智能制造的范围的各类智能产品。虽然学界对智能制造理解的侧重点不同，但总体上可概括为两个层面，一是制造设备、产品的智能化，二是制造过程、管理的智能化。前者关注制造对象，后者关注制造主体，后者的研究正受到越来越多学者的重视。针对智能制造的模式、发展路径以及影响因素，国内学者大都是在借鉴国外先进经验的基础上展开相应研究。例如，张爽生以全球信息化为背景，分析了企业生产制造所面临的新问题，提出需借鉴发达国家经验，对中国企业生产模式进行改造。易开刚和孙漪主要从要素环境、制度环境、产业环境等方面，探讨了民营制造企业智能化转型影响因素，并针对民营企业“低端锁定”问题，提出了相应突变路径。智能制造与产业的关系，主要研究智能制造与制造业转型升级的相互关系，以定性为主。丁纯和李君扬从德国“工业4．0”的动因、内容、前景等方面入手，介绍了德国制造业智能化的特点和发展趋势，并给出了中国应对全球制造业变革的对策建议。杜晓君和张序晶研究了国外发达国家制造业升级路径，总结了国外经验对中国制造业转型升级的启示和借鉴意义。陈雪琴针对高端制造向发达国家回流，低端制造向东南亚等国转移这一新形势，指出中国制造业亟需从要素驱动转型升级为效率驱动、创新驱动，并强调需积极开展智能制造试点示范，提升制造业的智能化，推动产业升级。以上结果说明，智能制造已成为发达国家产业转型升级的重点发展领域，中国也必须给予足够的重视，积极开展相关研究和实践。智能制造与企业关系，主要探讨智能制造环境下的企业集成、企业智能化升级、企业管理智能化、企业运营绩效等问题。例如，等人在分析制造业发展趋势和企业面临问题的基础上，提出了智能制造环境下企业集成的总体目标和原则，以及企业集成的信息模型和实现技术。易开刚和孙漪等论证了智能制造可有效打破民营企业“低端锁定”路径依赖，并从外部政策支持及企业内部变革两方面，提出了民营企业实施智能制造策略的路径。蔡为民以轮胎制造企业为例，研究了智能制造与企业运营绩效的关系，并从生产效率、节能减排、服务质量等方面进行了统计，分析表明智能制造可助力制造企业提质增效。智能制造其它方面的研究，该部分主要探讨了智能制造与管理创新、企业社会责任等其他方面的话题，研究内容较宽泛。例如，陈佳贵以国外管理学百年发展历程为背景，研究了中国管理学创新发展问题，并在文章中指出“大数据、智能制造、移动互联网为代表的新技术正在激发企业组织结构、制造模式等一系列管理范式的变革”。云制造是近年来由李伯虎院士等借用云计算的思想，提出的一种基于知识、面向服务的网络化智能制造新模式。更进一步，姚锡凡等在云制造、制造物联、企业2．0等基础上，提出了智慧制造，并探讨了从云制造到智慧制造的实现路径。

(三)国内研究进展。综上，国内智能制造理论研究主要是对制造业智能化现象的笼统描述、转型路径的浅层分析和发展模式的简单总结，未见理论上的深层次探讨，研究深度尚显不足。主要表现为:对智能制造内涵和外延的界定比较模糊、不够清晰;对制造业智能化转型升级的影响因素没有完整的分析;对智能制造发展路径和模式的探讨更多集中在现象描述层面，缺乏微观机制和内部动力等视角的深入分析;对智能化转型中企业的组织架构、管理方式变革等方面只有少部分论述，未见系统的探讨。因此，在今后的工作中，不仅需要对智能制造的内涵、外延等进行详细阐述和研究，还要注意结合创新理论、运营管理理论、组织理论等对智能制造发展的路径、模式、规律等进行深入、系统的研究，为后续工作奠定扎实的理论基础。

三、智能制造产业发展现状和趋势

(一)国内智能制造产业发展现状。当前，我国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、信息化并存发展阶段，对多数企业处在由工业2．0向工业3．0过渡阶段。我国工业基础落后，高端传感器、重要操作系统和数字化基础的智能化水平还有待提高，互联网与工业的融合发展还有很大空间;制造业自动化水平存在区域、行业间、行业内部的多层次不均衡，在自动化及智能化装备和生产线、生产加工的数字控制、企业信息管理方面基础较为薄弱。《2016～2020年中国智能制造行业深度调研及投资前景预测报告》中指出，我国智能制造处于初级发展阶段，同样也是大部分处于研发阶段，仅16%的企业进入智能制造应用阶段;从智能制造的经济效益来看，52%的企业其智能制造收入贡献率低于10%，60%的企业其智能制造利润贡献低于10%。

(二)智能制造产业发展趋势。

1．智能制造产业将与以互联网为代表的新一代信息技术产生深度融合。新一代互联网技术向生产和消费领域全面渗透，在物联网、云计算、大数据等新一代互联网基础设施的支持下，制造业产品、生产流程管理、研发设计、企业管理乃至用户关系将出现智能化趋势，互联网重构了产业生态链及价值链，生产组织方式、要素配置方式、产品形态和商业服务模式都发生变革，已成为撬动智能制造的重要力量，将推动“中国制造”向“中国智造”转型。

2．大数据驱动下，智能制造产业将出现按需定制的制造模式变革。智能制造产业开始走向个性化定制的一个新时代，进行网络化和智能化的柔性和协同生产，将出现网按需定制的制造模式变革。生产制造系统将具备高度柔性化、个性化以及快速响应市场等特性。将出现消费需求智能感知的制造模式变革，对制造业的生态和业态产生深刻的影响，从而重构智能制造产业生态圈，推动智能制造产业集群在线上实现转型升级。

四、结语

通过上述分析，智能制造业的发展离不开对发展趋势的把握，要利用好有利因素，克服不利因素;借鉴美国GSP智能协同系统，德国工业4．0的智能制造业的发展模式，充分发挥互联网对智能制造升级的引领、融合、创新驱动作用，有针对性地选择智能制造的创新路径和重点突破口，实现智能制造的创新发展。

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作者:唐德淼 单位:无锡环境科学与工程研究中心