智能制造系统集成发展现状及趋势
一、产业定义与范畴
智能制造系统集成指以自动化、网络化为基础，以数字化为手段，以智能制造为目标，借助新一代信息通信技术，通过工业软件、生产和业务管理系统、智能技术和装备的集成，帮助企业实现纵向集成、横向集成的各类智能化解决方案的总称。其中纵向集成是指在智能工厂内部，把现场层、控制层、车间管理层有机整合在一起，同时确保这些信息能够传输到生产资源计划（ERP）；横向集成是指将各种不同制造阶段的智能系统集成在一起，既包括一个公司内部的材料、能源和信息的配置，也包括不同公司之间的价值网络的配置。
二、产业政策分析
（一）产业环境
1、多个系统集成商分联盟成立推动地区及细分行业专精发展
智能制造系统解决方案供应商联盟北京分盟、东莞分盟、河南分盟、建材行业分盟、电力装备分盟、船舶行业分盟、纺织行业分盟的成立预示着各细分行业对于智能制造系统集成发展的高度重视。北京、上海、广州作为全国智能制造系统集成商高度集聚的三个城市，依旧是发展的先行者，北京分盟的成立将有效聚拢相关企业资源，实现企业间高效合作。而以电力装备、船舶和纺织等行业为引领，专业细分行业智能制造系统集成的发展将成为主流趋势，以核心制造工艺软件固化为关键点，将加速传统制造行业智能化改造升级的进程。
2、2018年投资环境整体遇冷行业发展仍有较大资金压力
2018年整体投资环境较为严峻，投资热点仍主要集中在人工智能、智能硬件等热门领域，对于装备制造业投资热度依旧不高，而由于智能制造系统集成领域成熟的市场运营模式仍有待摸索，个别企业在模式探索中遇到了较大困难，导致投资环境不甚理想。而面对上游设备供应商出货需求以及下游终端客户押款等双向压力，智能制造系统集成商资金垫付压力加大，亟需专项产业基金、政企合作拉动改造需求等方式来推动行业发展。
3、智能制造技术标准体系完善将极大助推系统集成发展
智能制造系统集成涉及生产全生命周期各个环节的硬件、软件及相关系统，协同难度大、复杂程度高，尤其是软硬件之间的连接，涉及不同品牌的产品差异以及不同端口的各类协议，亟需在国家、行业层面推出标准化体系。目前，我国智能制造标准体系建设指南已经发布了2018版，而长三角地区智能制造协同发展也在积极编制标准体系及评价互认机制，这些举措将推动我国智能制造系统集成产业加速发展。
（二）政策分析
1、党的十九大报告持续鼓励先进制造业融合发展
党的十九大报告强调，“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。”为了深入贯彻落实党的十九大精神，国务院于2017年11月27日发布了《深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，明确指出我国“总体发展水平及现实基础仍然不高，关键平台综合能力不强，标准体系不完善，企业数字化网络化水平有待提升”，产业链集成整合能力的提升将是未来智能制造系统集成商突破的主要方向，即积极突破关键软硬件产品及联动，加强整体解决方案提供能力。
2、工业互联网发展行动计划鼓励培育智能制造系统集成新模式新业态
为加快推进工业互联网创新发展，加强对有关工作的统筹规划和政策协调，国家制造强国建设领导小组决定下设工业互联网专项工作组。2018年5月工业互联网专项工作组第一次会议审议通过了《工业互联网发展行动计划（2018-2020年）》，提出通过跨工厂内外工业互联网的建设，联动智能工厂建设及系统集成解决方案，形成智能化生产、网络化协同、个性化定制和服务化延伸等应用模式，力争到2020年前，形成一批面向中小企业的典型应用，打造一批优秀系统集成商和应用服务商。行动计划的推出将进一步加速工业领域软硬件协同发展，推动数字孪生等新兴数字技术在传统工厂改造和智能工厂建设中的应用。
3、国家智能制造标准体系建设指南进一步规范行业标准
为加快推进智能制造综合标准化工作，加强顶层设计，构建智能制造综合标准体系，发挥智能制造标准的规范和引领作用，工业和信息化部、国家标准化管理委员会组织开展了智能制造综合标准化体系建设研究工作，并印发了《国家智能制造标准体系建设指南（2018年版）》。文件针对基础共性标准、关键技术标准和行业应用标准三大方面进行了标准制（修）订，提出到2018年，累计制修订150项以上智能制造标准，基本覆盖基础共性标准和关键技术标准。到2019年，累计制修订300项以上智能制造标准，全面覆盖基础共性标准和关键技术标准，逐步建立起较为完善的智能制造标准体系。建设智能制造标准试验验证平台，提升公共服务能力，提高标准应用水平和国际化水平。指南的颁布将持续支撑我国智能制造的良性发展，并推进我国智能制造标准与国际标准互认，助力我国智能制造国家和行业标准上升为国际标准。。
三、产业链全景图
智能制造系统集成主要按照生产特点分为离散型制造和流程型制造两大类。
图1智能制造系统集产业链全景图
数据来源：赛迪顾问
智能制造系统集成按照业务类型分类主要分为整体解决方案和局部解决方案，其中整体解决方案的代表成果主要体现为智能工厂及数字化车间，而局部解决方案主要是整体解决方案的细致拆分，又根据工业领域两大制造类型，即流程型制造和离散型制造分为两大类。根据生产流程，智能制造系统集成主要分为五大环节，包括研发环节数字化、制造环节数字化、物流环节智能化、企业管理信息化和工业互联服务，由于流程型制造和离散型制造的特点不同，两者的主要差异体现在研发环节数字化、制造环节数字化和企业管理信息化三大领域。
四、市场规模
中国智能制造系统集成市场受益于国家大力推动智能制造和工业互联网发展、智能制造系统解决方案供应商联盟加速细分行业渗透、制造业核心工艺技术加速突破等利好，在2018年整体规模持续保持较高增速，预计2018年整体规模将达到1548亿元，到2020年将突破2300亿元，并将有效带动我国制造业整体水平发展，加速向新一代智能制造转型升级的步伐。
图22016-2021年中国智能制造系统集成市场规模及预测
数据来源：赛迪顾问
随着我国传统制造业改造升级需求的进一步扩大，在生产制造环节中最具代表性的柔性装备系统和加工环节数字化仍将是大中型企业进行局部改造，尤其是提高制造工艺及产品合格率方面的首选，而智能输送系统和智能仓储系统作为通用性环节，其改造需求将保持一个比较稳定的水平。
图32016-2021年中国智能制造系统集成市场结构及预测
数据来源：赛迪顾问
五、趋势研判
1、智能制造系统集成引领设备供应商及软件集成商融合发展新方向，有望成为智能制造龙头企业发展核心模式。
2、京津冀、长三角及珠三角地区依旧是智能制造系统集成发展领先区域，其中尤以京津冀地区企业集中程度最高。
3、局部解决方案仍旧是市场主流，但是国内企业需要积极向整体解决方案领域发力，力争突破国际龙头企业在该领域的行业垄断地位。
4、边缘智能技术加速应用将打破传统设备集中式软件集成发展思路，使边缘端设备成为集成新端口。
什么是智能制造如何实现智能制造
什么是智能制造？如何实现智能制造？时间：2022-10-09来源：小亿浏览数：534次
智能制造是国际公认的实现工业体系转型升级的新一代工业技术。智能制造并不等于自动化生产，无人工厂、无人物流、无人仓储等也并不能代表智能制造。要讲清智能制造是什么，我们本文就先从智能制造的概念说起，再到智能制造的目标和主题，最后详解如何实现智能制造。01、什么是智能制造？
1989年Kusiak首次明确提出了“智能制造系统”一词，并将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统和机器人控制来对制造技工们的技能和专家知识进行建模，以使智能机器可自主地进行小批量生产”。此时智能制造的概念主要是从技术方面阐述的，强调它是由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统。
但在到了21世纪我国的制造强国战略研究报告中，认为智能制造是制造技术与数字技术、智能技术及新一代信息技术的融合。它是面向产品全生命周期的具有信息感知、优化决策、执行控制功能的制造系统，旨在高效、优质、柔性、清洁、安全、敏捷地制造产品和服务用户。智能制造的内容包括:制造装备的智能化、设计过程的智能化、加工工艺的优化、管理的信息化和服务的敏捷化远程化等。
到了现在，我们对工业4.0时代的智能制造内涵有了进一步的认知，即：智能制造是先进制造技术与新一代信息技术、新一代人工智能等新技术深度融合形成的新型生产方式和制造技术。
它以产品全生命周期价值链的数字化、网络化和智能化集成为核心，以企业内部纵向管控集成和企业外部网络化协同集成为支撑，以物理生产系统及其对应的各层级数字孪生映射融合为基础，建立起具有动态感知、实时分析、自主决策和精准执行功能的智能工厂进行赛博物理融合的智能生产，实现高效、优质、低耗、绿色、安全的制造和服务。02、发展智能制造的总体目标
众所周知，工业4.0是正在发生中的新工业革命，面临着一系列的变化和挑战。“智能化”是未来制造技术发展的必然趋势，智能制造是其核心。在工业4.0时代，智能制造的总体目标可以归结为如下五个方面：
（1）优质制造的产品具有符合设计要求的优良质量，或提供优良的制造服务，或使制造产品和制造服务的质量优化。
（2）高效在保证质量的前提下，在尽可能短的时间内以高效的工作节拍完成生产，从而制造出产品和提供制造服务，快速响应市场需求。
（3）低耗以最低的经济成本和资源消耗制造产品或提供制造服务。其目标是综合制造成本最低，或制造能效比最优。
（4）绿色在制造活动中综合考虑环境影响和资源效益，其目标是使整个产品全生命周期中对环境的影响最小、资源利用率最高，并使企业经济效益和社会效益协调优化。
（5）安全考虑制造系统和制造过程中涉及的网络安全和信息安全问题，即通过综合性的安全防护措施和技术，保障设备、网络、控制、数据和应用的安全。
03、智能制造核心主题
1.智能工厂
智能工厂重点研究智能化生产系统和过程，以及网络化分布式生产设施的实现。智能工厂是智能制造中的一个关键主题，其主要内容可从多个角度来描述。
首先数字工厂是工业化与信息化融合的应用体现。它借助于信息化和数字化技术，通过集成、仿真、分析、控制等手段为制造工厂的生产全过程提供全面管控的整体解决方案。它不限于虚拟工厂，更重要的是实际工厂的集成，包括产品工程、工厂设计与优化、车间装备建设及生产运作控制等。
其次数字互联工厂是指将物联网技术全面应用于工厂运作的各个环节，实现工厂内部人、机、料、法、环、测的泛在感知和万物互联，互联的范围甚至可以延伸到供应链和客户环节。
而智能工厂从范式维度看，智能工厂是制造工厂层面的信息化与工业化的深度融合，是数字化工厂、网络化互联工厂和自动化工厂的延伸和发展。它通过将人工智能技术应用于产品设计、工艺、生产等过程，使得制造工厂在其关键环节或过程中能够体现出一定的智能化特征，即自主性的感知、学习、分析、预测、决策、通信与协调控制能力，能动态地适应制造环境的变化，从而实现提质增效、节能降本的目标。2.智能生产
智能生产是智能制造中的另一个关键主题。在未来的智能生产中，生产资源(生产设备、机器人、传送装置、仓储系统和生产设施等)将通过集成形成一个闭环网络，具有自主、自适应、自重构等特性，从而可以快速响应、动态调整和配置制造资源网络和生产步骤。智能生产的研究内容主要包括:
（1）MOM生产网络基于制造运营管理系统的生产网络，生产价值链中的供应商通过生产网络可以获得和交换生产信息，供应商提供的全部零部件可以通过智能物流系统，在正确的时间以正确的顺序到达生产线。
（2）基于数字孪生的生产过程设计、仿真和优化通过数字孪生将虚拟空间中的生产建模仿真与现实世界的实际生产过程完美融合，从而为真实世界里的物件(包括物料、产品、设备、生产过程、工厂等)建立一个高度真实仿真的“数字孪生”，生产过程的每一个步骤都将可在虚拟环境(即赛博系统)中进行设计、仿真和优化。
(３)基于现场动态数据的决策与执行利用数字孪生模型，为真实的物理世界中物料、产品、工厂等建立一个高度真实仿真的“孪生体”，以现场动态数据驱动，在虚拟空间里对定制信息、生产过程或生产流程进行仿真优化，给实际生产系统和设备发出优化的生产工序指令，指挥和控制设备、生产线或生产流程进行自主式自组织的生产执行，满足用户的个性化定制需求。3.智能物流和智能服务
智能物流和智能服务也分别是智能制造的主题之一。在一些场合下这两者也常被认为是构成智能工厂和进行智能生产的重要内容。
智能物流主要通过互联网、物联网和物流网等，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，使需求方能够快速获得服务匹配和物流支持。智能服务是指能够自动辨识用户的显性和隐性需求，并且主动、高效、安全、绿色地满足其需求的服务。
在智能制造中，智能服务需要在集成现有多方面的信息技术及其应用的基础上，以用户需求为中心，进行服务模式和商业模式的创新。因此u，智能服务的实现需要涉及跨平台、多元化的技术支撑。在智能工厂中基于CPS平台通过物联网(物品的互联网)和务联网(服务的互联网)，将智能电网、智能移动、智能物流、智能建筑、智能产品等与智能工厂(智能车间和智能制造过程等)互相连接和集成，实现对供应链、制造资源、生产设施、生产系统及过程、营销及售后等的管控。
04、如何实现智能制造？
对于不同的行业、不同的领域、或是不同的企业，具体实施智能制造会有各自不同的技术路线和解决方案。所以我们今天所探讨的如何实现智能制造也只是一个基本的逻辑和路线，不同的行业仍要根据实际情况改变。
1.需求分析需求分析是指在系统设计前和设计开发过程中对用户实际需求所作的调查与分析，是系统设计、系统完善和系统维护的依据。需求分析主要涉及如下内容:发展趋势、已有基础、问题与差距、目标定位等。
2.网络基础设施建设网络互联是网络化的基础，主要实现企业各种设备和系统之间的互联互通，包括工厂内网络、工厂外网络、工业设备和产品联网、网络设备、网络资源管理等涉及现场级、车间级、企业级设备和系统之间的互联，即企业内部纵向集成的网络化制造；还涉及企业信息系统、产品、用户与云平台之间的不同互联场景，即企业外部(不同企业间)的横向集成。
因此网络互联为实现企业内部纵向集成和企业外部横向集成提供网络互联基础设施实现和技术保障。在网络互联基础建设中还必须考虑网络安全和信息安全问题，即要通过综合性的安全防护措施和技术，保障设备、网络、控制、数据和应用的安全。
3.数据互联可视的数字化以产品全生命周期数字化管理(PLM)为基础，把产品全价值链的数字化、制造过程数据获取、产品及生产过程数据可视化作为智能化第一步，实现对数字化和数据可视化呈现。主要内容包括：产品全生命周期价值链的数字化、数据的互联共享、数据可视化及展示。
亿信华辰自主研发的一站式数据分析平台亿信ABI能帮助制造企业在展示项目、科研投入比例、产品监控、人员构成等方面进行全面分析与展示，时刻掌控企业经营状况以及各项目花费情况，全方位监管各项目跟进情况；另外，对各条生产线的磨损率进行精准监控，及时排除故障隐患。为制造企业的运维管理提供了数据基础，辅助领导高效决策。4.现场数据驱动的动态优化现场数据驱动的动态优化本质上就是以工厂内部“物理层设备—车间制造执行系统—企业资源管理信息系统”纵向集成为基础，通过对物理设备、控制器、传感器的现场数据采集，获得对生产过程、生产环境的状态感知，进行数据建模分析和仿真对生产运行过程进行动态优化，作出最佳决策，并通过相应的工业软件和控制系统精准执行，完成对生产过程的闭环控制。
亿信华辰的智慧工厂解决方案，借助5G网络、智能机器人、视频比对技术，能帮助制造企业打造智慧化工厂生产线。在零配件配送、库存管理、生产组装、信息上报等关键环节利用可视化技术，能有效调节生产进度，合理调配资源、监控生产质量、及时上报数据反馈结果。另外，方案内容涵盖对生产车间轮胎检测环节、T-BOX数据上传环节，实时库存提供实时监控，并对云打印设备、AGV智能机器人进行工作状态、设备状态的可视化监控。5.虚实融合的智能生产虚实融合的智能生产是智能制造的高级阶段。这一阶段将在实现产品全生命周期价值链端到端数字化集成、企业内部纵向管控集成和网络化制造、企业外部网络化协同这三大集成的基础上，进一步建立与产品、制造装备及工艺过程、生产线、车间、工厂和企业等不同层级的物理对象映射融合的数字孪生，并构建以CPS为核心的智能工厂，全面实现动态感知、实时分析、自主决策和精准执行等功能，进行赛博物理融合的智能生产，实现高效、优质、低耗、绿色的制造和服务。
亿信华辰智能车间解决方案使用三维模拟真实产生环境对厂区监控、安全生产、运输车辆等区域进行全面监控，能帮助制造企业时刻掌控企业生产、运输状况，全方位监管各生产车间运行情况，将一切风险扼杀在摇篮之中，为打造高品质的车间生产提供千里眼和顺风耳。05、小结
为适应制造技术发展变迁与制造业新挑战的需求，智能制造是制造业发展的必由之路。智能制造是多方面、多层级、多效应的一套组合拳，需要软件、硬件、人才、管理等多方面的转型升级，需要制造企业从“头脑”武装到“四肢”，才能在工业4.0的下半场取得先机。
（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）立即免费申请产品试用申请试用快乐分享上一篇：企业大数据平台数据仓库架构建设思路...
下一篇：什么是数据血缘，如何做好数据血缘分析...
相关主题相关大数据问答相关大数据知识智能决策支持平台大数据平台的数据治理服务咨询SQL数据分析大数据采集软件大数据分析的方法数据大屏作用指标管理平台功能中文版数据分析软件数据清洗选择题大数据展示HTML模板数据清洗实施方案产品设计数字化乡村大数据平台智能校园管理平台如何处理大数据12022数据治理领域十大关键词！
2数字化转型与企业应用上云的关系？
3数字化转型的核心三个“转变”是什么？
4商业智能分析
5商业智能技术解决方案
1为什么要做数据治理？
2数据安全分类分级方法
3元数据在数据治理过程中要解决什么样的问题？
4数据治理平台实现数据治理的标准化、流程化
5国内排名靠前的数据BI看板系统