智能制造系統的未來發展應用趨勢

智能制造系統是以智能技術為代表的技術為指導，包括以智能化、網絡化、數字化和自動化為特征的數字化智能工廠的先進制造技術的應用。

智能制造系統涉及制造過程中的設計、工藝、裝備（結構設計和優化、控制、軟件、集成）和管理。與此前歷次工業革命相比，制造的核心地位仍未改變，但智能化成為制造的新特征與內涵。

智能制造最終要具備狀態感知、實時分析、自主決策、精準執行的特征，使得企業更柔性、更智能、更集成化，并且實現了大部分或者全部的智能化技術應用，目標是實現知識的獲取、規模化利用與傳承。目前我國處于轉型的最重要時期，還沒有完全到達第三個階段。

我國發展智能制造的優勢十分明顯。作為全球人口最多、制造業規模最大、移動通信用戶最多的國家，我國必然是全球最大的智能制造應用市場。我國制造業走過機械化、自動化、數字化等發展階段，目前正步入人工智能時代。

同時，我國制造業的人力成本上漲較快，受外部經濟形勢和國內經濟下行壓力影響，企業經營壓力增大。可以說，智能制造在我國既有現實條件，也有緊迫需求。不過，我國的智能制造還面臨一定的挑戰。強大的智能制造是先進制造水平和智能化技術應用結合的產物，目前在這兩方面我們都與發達國家有一定差距。

隨著工業機器人產業和數控機床行業告別高增長階段，智能制造進入高速發展階段。盡管2020年受疫情影響產業增速有所回落，但在國家政策的支持下，智能制造領域的發展前景依然被業界看好。

1.需求導向、痛點聚焦將指引工業人工智能從理想走入現實

一方面，人工智能技術在制造業的應用重點在于工業智能產品或具體工業痛點的解決方案。另一方面，相較于“錦上添花”的工業智能產品，“雪中送炭”的技術更容易被制造業企業接受。比如，基于機器視覺的表面質量檢測技術幫助提升產品質量；或用基于知識圖譜的智能CAD來提高生產效率；又或者用基于人工智能的能源分配來降低生產成本。

2.工業大數據將成為智能制造和工業互聯網發展的核心

在工業大數據發展過程中，安全性將成為企業智能化升級決策的重要依據。例如，工業核心數據、關鍵技術專利等數字化資產對企業的價值正在加速提升；降低數據安全隱患、提升系統安全和數據安全成為企業數字化改造升級中愈加重要的參考指標；增加廠區生產安全、過程安全迫在眉睫。

3.基于大數據的工業智能將帶來更多服務型應用場景

如正在快速形成的基于工業數據的故障診斷及預測性維護就是典型的服務型應用場景。這種服務場景通過對生產線的監測和歷史數據進行處理并存儲后，進行基于人工智能的預測性分析，對企業給出維護建議并對生產進行實時預警。

4.設備狀態智能管理系統將成為遠程運維的新模式

設備狀態智能管理系統將成為遠程運維的新模式，將形成以數據為核心，從智能采集、智能分析、智能診斷、智能排產、自動委托、推送方案、遠程支持到智能檢驗，再進入新一輪智能采集的閉環運行模式。

5.工業區塊鏈將服務于數據安全及分布式智能生產網絡

一方面，工業區塊鏈技術可以為工廠提供不同安全等級的區塊鏈加密服務，對工廠間的重要數據進行無中介傳遞，保障各重要生產數據的加密安全；另一方面，隨著工業區塊鏈技術應用，將形成分布式智能生產網絡，以終端客戶需求為主導，促進工業的服務化轉型。通過集成化與智能化生產，提高企業效率。通過標準化與網絡化生產，降低企業生產成本。

6.基于算法的工業智能平臺將成為應用場景的重要基石

不同工業行業有各自獨特的行業門檻，每個工業場景在不同行業、不同企業中的需求差異較大。人工智能與制造業深度融合的路徑就是將信息技術與工業場景應用端結合。將核心工藝模型化、算法化、代碼化的工業智能算法平臺面向工業場景，可以為底層應用提供便捷的開發服務。

7.云邊協同將成為工業智能應用產品重要技術路線

一方面，未來將豐富的云端業務能力延伸到邊緣節點，實現傳感器、設備、應用集成、圖像處理的協同；另一方面，行業將在云端與邊緣共同發力，云邊結合打造行業的工業大腦。算法升級將由云端完成。

8.工藝裝備的智能化將成為制造業轉型發展的突破口

未來核心工藝裝備與人工智能融合，實現工藝裝備的智能化，將成為制造業轉型發展的突破口。

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