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12 2018
by 市场部
智能制造是我国制造业创新发展的主要抓手、主攻方向。当前，工业互联网、大数据以及人工智能实现群体突破和融合应用，以新一代人工智能技术为特征的信息化开创了制造业数字化、网络化、智能化制造的新阶段。
得益于互联网、大数据、云计算等领域的飞速进步，近年来，人工智能在制造业领域的效率和精准性不断提升，在生活和工作中的应用也越来越广泛。回顾智能制造的发展历程，我们一起展望2019年中国智能制造发展要点。
1、安全生产将成为重中之重
智能制造是指互联网、大数据、人工智能等与制造型企业深度融合，也是数字经济的新动能和智能制造的支柱。制造型企业数字化转型带来全新的网络威胁和安全需求，驱动我们需要从技术思想、方法论到产业思维进行演进，推动我们重新审视现有的安全防护模式，传统边界防护的被动安全理念显然已经无法胜任数字化转型，我们需要革新安全理念、技术和模式，实现从事后补救到安全前置，从局部分割到全面防护，从被动安全到主动安全的转变，构筑主动、智能、全面的安全防护体系，为数字化转型提供有力的安全保障。
2、智能制造行业将会近一步扩大
智能制造在汽车行业、3C电子领域的应用已经逐步加深，当各企业开始认识到智能制造是实现中国制造2025的重要方向后，数字化、网络化、智能化能够对企业的产值和效率持续优化，智能制造会进一步渗透石化、纺织等行业。
3、通用性技术或将成为AI＋的突破口
在定制化柔性制造、多场景生产的大力发展下，通用性技术并不能满足生产需求。对于AI赋能传统工业，就能够容易解决这些需求。在大数据的积累下，企业能够利用AI实现专业场景的快速转变，真正做到制造向“智”造转型。
4、数字双胞胎技术或将崛起
随着传感器技术、IOT技术的不断发展，人们希望数字虚拟空间中的虚拟物体能够和物理空间中的真实物体相互联通，互通数据，慢慢就形成了“数字双胞胎”的概念。也就是说，DT是现实世界中一个物体属性和状态的最新真实的镜像，包括它的位置、形状、状态、动作等信息。
作为产线用户和产线生产商，可以很直观的查看当前产线的运行状态，以便及时作出生产安排和维修动作。同时将生产状态、性能监测、维修计划、能源消耗、控制数据等传送给产线用户，方便的进行生产计划及管理、优化工艺流程。
同时，数字双胞胎模型还可以用于对物理设备的监控、诊断和预测，基于DT监控数据构建机器设备的状态诊断模型、性能衰退模型等，优化设备维护作业，提高生产过程中的有效性。
5、打造精准大数据闭环
近些年，工业大数据开始被企业所重视，利用大数据能够挖掘那些隐藏在背后的客户价值，帮助企业完成时限客户需求、生产系统、商业模式、决策模式的转变。大数据能够帮助企业从0做到1，然后再从1做到N，从N做到1（个性化）。要实现这样的模式，就需要企业构建从构建从采集、分析、转化、反馈等环节的精准数据流闭环。
6、更多互联网企业进军智能制造
近段时间，互联网企业正在尝试进军智能制造，阿里云与西门子合作，宣布正式进军工业物联网，同时百度智慧工厂以及京东智慧供应链等都在打造自己的智能制造产业。互联网企业具有长时间的数据积累和技术优势，在进军工业领域后，能够给传统制造企业带来更多的技术应用场景，加速企业智能制造的转型。
7、用户需求将引导企业转型
工业发展进程正在从企业产品牵引用户需求转变为用户需求引领企业生产，智能制造将会改变传统制造从生产环节降低成本增效，进而转向提供高附加值的衍生服务，从提供智能产品到智能服务实现附加值提升。
8、行业级工业互联网平台将率先探索出市场化商业模式
通用性行业平台由于纵深程度有限，市场供给与需求并不匹配，使得企业上云意愿不强，尚未探索出成熟的市场化模式。行业级工业互联网平台由于兼具聚焦和普适双重特性，面对智能制造各行业不同需求，有望率先探索出可行的市场化商业模式。
9、聚焦智能制造解决方案等细分行业
由于国内智能制造起步较晚，对于人才的挖掘和培养以及资金压力是企业所面临的最大问题，如果从几个发展方向上切入智能制造，或许只有大企业才能负担起。如果中小企业从智能制造系统等细分领域深入研究将有望成为独角兽。
10、超高附加值制造领域将成为增材制造在工业领域的最优切入点
增材制造技术应用在桌面级应用以及简单的工艺大规模的场景不具备成本优势，而作为发动机、风电叶片、潜艇螺旋桨等为代表的超高附加值、超大型定制化单品制造领域可能会在2019年给增材制造在工业领域带来机会。
