中国智能制造发展研究报告-智能工厂

中国智智能能制造发工展研厂究报告 前言 前言 智能制造是推进制造强国战略的主攻方向，加速制造企业设备、产线、车间和工厂的数字化、网络化、智能化升级，从根本上变革制造业生产方式和资源组织模式。同时，在经济下行压力、人口红利消失、消费结构升级、新冠疫情冲击等多种因素推动下，制造企业加快转型步伐，工厂正向高效化、智能化、绿色化方向跃迁升级，不断涌现出技术创新、应用领先、成效显著的智能工厂。在此背景下，全面梳理智能工厂应用场景，总结智能工厂发展路径，研判制造业高质量发展趋势，明确成效考核，对“十四五”期间高水平推进智能制造具有重要参考意义。 本报告围绕智能工厂建设趋势、场景、路径、评价和实践五个方面进行了阐述。趋势方面，围绕要素驱动、手段优化、生产变革、资源配置和可持续维度进行了分析。场景方面，梳理了智能工厂建设落地的十大场景，归纳了场景差异化应用模式。路径方面，总结了原材料、装备制造、消费品和电子信息四大行业的差异化发展路径以及特色模式。评价方面，从价值增长、运营优化和可持续发展三个维度提出了一套可量化转型价值效益的绩效指标体系。实践方面，列举了若干行业代表性领先工厂的主要转型变革和关键绩效改善。 本报告分析数据与案例均来源2021年度智能制造试点示范工厂和优秀场景，同时转型依然在持续进行，我们对转型认识也有待进一步深化，报告中存在的不足之处，欢迎大家批评指正。 01 目录 智能工厂走深向实，呈现五大趋势1 “数据驱动”：数据成为智能应用关键使能2 “虚实融合”：在数字空间中超越实际生产4 “柔性敏捷”：柔性化制造将成为主导模式5 “全局协同”：单点优化迈向全局协同变革6 02 “绿色安全”：资源效率与社会效益相统一8 智能场景梯次落地，形成多样应用11 数据与算法驱动的精准工业质检14 数字空间中高效规划和迭代工艺15 物料自动存取和管控的智能仓储16 智能机器与人员协同的敏捷作业17 全环节质量数据汇聚与精准追溯18 设备可视化运行监控与故障洞察19 自适应生产变化的产线柔性配置20 实时精准与动态响应的智能排程21 全要素透明可控的精益生产管理22 产供销一体化协同生产计划优化23 03 垂直行业模式差异，走出特色路径25 原材料28 装备制造30 消费品31 电子信息32 04 绩效指标量化效益，穿透价值迷雾35 数字投资持续增长，效益模糊36 示范工厂改善显著，照亮价值37 绩效评估显性成效，助力转型38 领先标杆关注绩效，策划举措40 05展望51 01 智能工厂走深向实，呈现五大趋势 1 (一)“数据驱动”：数据成为智能应用关键使能 传统生产要素逐步数字化，数控机床、工业机器人等广泛应用和深度互联，大量工业数据随之产生，同时研发、运营等制造业务逐渐向数字空间转移，进一步加速了工业数据的积累。加之大数据、人工智能等技术突破与融合应用，为海量工业数据挖掘分析提供了有效手段。构建“采集、建模、分析、决策”的数据优化闭环，应用“数据+模型”对物理世界进行状态描述、规律洞察和预测优化，已成为智能化实现的关键路径，在工厂各个领域展现出巨大赋能潜力。 一是数据驱动的增强研发范式。数据与研发创新全流程相结合，应用数据模型、智能算法和工业知识，建立超越传统认识边界的创新能力，推动研发 创新范式从实物试验验证，转向虚拟仿真优化，进而迈向基于数据的设计空间探 索、创新方案发现和敏捷迭代开发。如宁德时代结合材料机理、大数据分析和人工智能算法探索各种材料基因的结合点，加速电解液、正极、包覆等电池材料的开发，缩短研发周期30%，降低研发成本30%。 二是基于数据的生产过程智能优化。基于海量制造数据采集、汇聚、挖掘与分析，融合工业机理，构建具有感知分析和洞察解析复杂制造过程的数字 模型系统，通过对工艺流程、参数的闭环优化与动态调整，实现自决策和自优化 生产制造过程。如宝武鄂城钢铁，基于“数据+机理”构建转炉工艺过程模型，破解转炉炼钢过程“黑箱”，动态优化和实时控制氧枪、副枪及加料等操作参数，炼制效率提升23%，炼制能耗降低15%。 三是基于数据的精准管控与智能决策。通过对工厂中人、机、料、法、环等全要素的深度互联与动态感知，打通生产过程的数据流，通过数据自动流动 化解复杂制造系统管控的不确定性，实现精准感知、动态配置和智能决策的生产 运营管理。如潍柴动力构建智能管理与决策分析平台，汇聚生产数据，基于大数据分析结合人工智能算法，开展动态资源调度、设备预测维护、能耗智能优化等数据应用，生产效率提升30%，生产成本降低15%。 四是数据加速模式业态创新与价值链重构。通过数字技术连接各类终端、产品、设备等，基于数据分析开展远程运维、分时租赁、产融结合等新 服务与新业态，进而推动价值链高价值环节的产生或转移以及价值网络的全面重 构。如帕菲特机械构建售后增值服务运维平台，基于产品数据分析开展租赁、运输、金融等增值服务，服务效益提升30%；山河智能装备基于数据实时监控装备状态，探索工程机械融资租赁服务，2022年4月通过融资租赁方式推动工程机械出口RCEP成员国，首期合同资金1000万元。 (二)“虚实融合”：在数字空间中超越实际生产 随着数字传感、物联网、云计算、系统建模、信息融合、虚拟现实等技术推广应用，实现了物理系统和数字空间的全面互联与深度协同，以及在此过程中的智能分析与决策优化。使得工业领域能够在数字空间中对现实生产过程进行高精度刻画和实时映射，以数字比特代替物理原子更高效和近乎零成本的开展验证分析和预测优化，进而以获得的较优结果或决策来控制和驱动现实生产过程。数字孪生是在数字空间中对物理世界的等价映射，能够以实时性、高保真性、高集成性地在虚拟空间模拟物理实体的状态，已成为在工业领域虚实融合实现的关键纽带。 一是基于数字孪生样机的仿真分析与优化。通过建立集成多学科、多物理量、多尺度的，可复现物理样机的设计状态，且可实现实时仿真的虚拟样 机，在数字空间中完成设计方案的仿真分析，功能、性能测试验证，多学科设计 优化以及可制造性分析等，加速设计迭代。如莱克电气应用结构、电子、电磁等CAD（计算机辅助设计）工具，基于设计资源库，构建电机产品多学科虚拟样机，并开展机械、电磁、热等多学科联合仿真分析与优化，产品研制周期缩短55%。 二是基于生产数字孪生的制造过程监控与优化。依托装备、产线、车间、工厂等不同层级的工厂数字孪生模型，通过生产数据采集和分析，在数字 空间中实时映射真实生产制造过程，进而实现仿真分析、虚拟调试、可视监控、 资源调度、过程优化以及诊断预测等。如一汽红旗采用三维可视化和资产建模技术，实时接入车间生产数据和业务系统数据，建立了整车制造工厂数字孪生模型，从全局/产线/细节等不同角度实时洞察生产状态，对故障/异常状况进行实时识别、精准定位和追踪还原分析，生产异常处理效率提升30%，工厂产能提升5%。 三是基于产品运行数字孪生的智能运维与运行优化。在产品机械、电子、气液压等多领域的系统性、全面性和真实性描述的基础上，通过采集产品 运行与工况数据，构建能够实时映射物理产品运行状态，以及功能、性能衰减分 析的运行数字孪生模型，从而对产品状态监控、效能分析、寿命预测、故障诊断等提供分析决策支持。如陕鼓动力依托设备智能运维工业互联网平台，通过装备数据采集、识别和分析，结合工业机理，构建透平装备运维数字孪生模型，实现产品健康评估、故障诊断和预测性维护，维护效率提高20%以上，维修生产成本降低8%以上。 (三)“柔性敏捷”：柔性化制造将成为主导模式 目前，消费方式正逐步由标准化、单调统一向定制化、个性差异转变。如服装行业积极落地多种成衣的在线定制，家具行业大力推广全屋家居的客户定制，汽车行业加速探索乘用车用户直连制造，钢铁行业小批量订单需求增长等。传统大规模量产的生产模式已无法在可控成本范围内满足个性化需求的敏捷响应和快速交付。工厂亟需通过构建柔性化生产能力，以大批量规模化生产的低成本，实现多品种、变批量和短交期的个性化订单的生产和交付。主要通过四个方面的协同来实现“柔性”。 一是产品模块化快速开发。基于数字化建模工具和数据管控平台，依托产品模块库、设计知识库和配置规则库等，根据设计需求，选择、配置和组合 产品模块，并通过参数化设计快速修改模块设计，进而产生定制化产品的设计方 案、工艺方案等。如曲美家居应用三维家居设计工具，依托“一千余个设计案例库和五万余套设计样本库”，通过设计配置规则和参数化设计，快速根据客户选配生成定制产品设计模型和工艺流程，店面定制家居设计效率提高400%。 二是柔性资源配置与动态调度。泛在连接各类生产资源，实时感知生产要素状态，面向小批量定制工单，精确制定主生产计划、物料需求计划、车间 任务排产，柔性配置和组织生产资源，并实时根据订单状态和异常扰动，动态调 整计划排程，调度生产资源。如老板电器通过生产要素的全面互联感知，构建工业指挥大脑，以小批量定制工单驱动，基于数据模型和智能算法优化生产资源配置，实时进行调度，设备综合效率提升23%，生产效率提升45%。 三是柔性与自适应加工。依托柔性可重构产线、柔性工装夹具和柔性线上物流搬运系统，基于数据对单件或小批量产品进行精准识别、资源匹配和生产全过程的 精确控制，进而实现工艺流程不同，作业内容差异的多品种变批量定制产品的柔性生产。 如TCL构建基于5G的可重构柔性液晶生产线，结合5G边缘计算，实现按订单快速调整产线布局，自动更新设备参数等，转产时间缩短93%，产能提升10%。 四是柔性供应链系统。打通产业链供应链，建立面向研发、生产、运营等业务的供应链协同机制，基于跨企业的数据共享和实时反馈增强供应链资源柔性配置、 业务动态协同和变化快速适应能力，进而实现供应链对定制需求的敏捷响应和快速交 付。如广汽埃安构建供应商协同平台，打通多级供应商数据渠道，推动“客户、生产、供应、物流”各个环节紧密协同,建立定制订单联动的柔性供应链体系，能够准确传递定制订单的供货需求，快速组织生产和交付采购订单，定制化能力提升35％。 (四)“全局协同”：单点优化迈向全局协同变革 随着5G、物联网等网络技术的全面应用，泛在互联，万物互联已成为数字时代的典型特征。网络使得制造系统可以不断超越时空的限制进行更广泛地连接，将人、设备、系统和产品等要素连接起来，打通全要素、全价值链和全产业链的“信息孤岛”，使数据能够在不同系统、不同业务和不同企业之间高效流动。进而基于数据协同，通过网络化方式进行资源要素的共享、调度，企业内外业务的集成打通，推动从数字化设计、智能化生产等局部业务优化，向网络化协同、共享制造等全局资源协同优化迈进。 一是生产全流程集成控制与协同优化。基于设备、控制、管控和运营多层次制造系统和信息系统集成，通过数据协同开展计划排程、资源调度、生 产作业和运营管控的集成联动，进而实现全生产流程各环节的统筹调度、资源组 织、集中控制、高效衔接和动态优化。如宝武武汉钢铁依托工业互联网平台打通炼钢、连铸和轧钢三大工艺流程，整合传统分布式操作室，构建集控中心，实现炼钢、连铸、轧钢全流程一体化排程、调度、控制、监视和运维，生产效率提升12%，人员比例优化30%。 二是全供应链一体化集成与协同。依托跨企业信息系统集成或构建供应链协同平台，打造供应链协作入口，连接采购、库存、物流、销售等前后端 的供应链环节，实现数据联动的供应链集成优化，提升内外部整体协作效能。如 蓝思科技构建供应商管理协同平台，向上游供应商提供云协作门户，集成供应商的生产、仓储、运输管理等系统，实时传递订单、计划等信息，同时采集供应商生产、物流信息，实现可视化管控与资源调度，采购成本降低8%。 三是生产端与消费端打通与协同优化。打通生产系统和消费互联网，以消费者精准洞察、需求敏捷响应和全生命周期体验交付为核心，重构生产模式、 运营方式和商业模式，优化全链条资源配置与协作效率，进而快速创新产品服务 来满足个性化需求，挖掘长尾市场，推动规模经济向范围