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1、中国智能制造行业发展回顾、智能制造行业投资融资情况及智能制造行业发展应用趋势分析图 一、概况 我国出台了一系列旨在促进高端装备、智能制造发展的政策，为智能制造行业创造了良好的政策环境，推动行业高质量发展。据城市分析院统计数据显示，2018年，我国智能制造装备市场规模超17000亿元。数据来源：公开资料整理 2015年新增企业数量达到顶峰，2016年以后，中国智能制造新增企业数量开始降低，开始纵向拓展和深化智能制造关键技术和应用领域，到2018年，新增企业数量为530家。数据来源：公开资料整理 自改革开放以来，广东凭借着优越的地理位置和国家的大力扶持，经济得以迅猛发展，并成为国内经济发展的模范省
2、份。在优异成绩和美誉的背后，强大的制造力是广东省的核心支撑。在推行智能制造的路上，广东省已经小有成绩。不仅汇聚了像富士康、丰田、比亚迪、华为、TCL、格力、研祥、大族激光、康佳等国内外知名制造企业，许多制造工厂更是实现了很高自动化、机械化以及智能化，生产效率和质量得到很大的提高。数据来源：公开资料整理 二、现状 目前，我国已具备了发展智能制造业的产业基础，同时国家也出台了多部政策鼓励我国智能制造行业的发展，我国智能制造行业具备一定的发展优势，存在着发展的机遇。但同时，我国智能制造行业也同样面临着挑战，我国智能制造行业自主研发能力仍有提升空间，在信息安全防护方面的手段也相对单一。 从我国智能制造
3、行业的投资情况来看，2018年，我国智能制造行业共发生218起投资事件，投资额达489.65亿元。2019年1-11月，我国智能制造行业共发生126起，行业投资火热。数据来源：公开资料整理 从投资领域来看，据调查数据显示，2018年，我国硬件领域投资事件占比超40%，企业服务投资事件占比约为32%。数据来源：公开资料整理 我国智能制造行业投资事件主要集中在北京地区。2018年，我国北京地区共发生84起智能制造投资事件，占我国智能制造行业投资事件发生总数的39%。数据来源：公开资料整理 分轮次来看，我国行业投资主要集中在前期。2018年，我国智能制造行业Pre-A/A/A+轮共发生102起投资事
4、件，天使轮共发生47起。数据来源：公开资料整理 三、发展趋势 智能制造是中国制造业发展的前进方向，未来制造将结合人工智能、物联网、大数据等技术，进一步改变了产品配置、生产计划和实时决策，从而优化盈利能力。智能制造里使用更多尖端的技术，例如物联网将工厂里所有人、产品和设备连接起来，使得人类和机器能够协同工作，从而创建更高效、更具成本效益的业务流程。 在智能制造的关键技术当中，智能产品与智能服务可以帮助企业带来商业模式的创新；智能装备、智能产线、智能车间到智能工厂，可以帮助企业实现生产模式的创新；智能研发、智能管理、智能物流与供应链则可以帮助企业实现运营模式的创新；而智能决策则可以帮助企业实现科学
5、决策。智能制造的十项技术之间是息息相关的，制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。 1、智能产品 智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件，具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等，包括很多智能硬件产品。智能装备也是一种智能产品。企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元，提升产品的附加值。 2、智能服务 基于传感器和物联网（IoT），可以感知产品的状态，从而进行预防性维修维护，及时帮助客户更换备品备件，甚至可以通过了解产品运行的状态，帮助客户带来商业机会。还可以采集产品运营的大数据，辅助企业进行市场营销的决策
6、。此外，企业通过开发面向客户服务的APP，也是一种智能服务的手段，可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务，从而锁定用户，开展服务营销。 3、智能装备 制造装备经历了机械装备到数控装备，目前正在逐步发展为智能装备。智能装备具有检测功能，可以实现在机检测，从而补偿加工误差，提高加工精度，还可以对热变形进行补偿。以往一些精密装备对环境的要求很高，现在由于有了闭环的检测与补偿，可以降低对环境的要求。 4、智能产线 很多行业的企业高度依赖自动化生产线，比如钢铁、化工、制药、食品饮料、烟草、芯片制造、电子组装、汽车整车和零部件制造等，实现自动化的加工、装配和检测，一些机械标准件生产也应用了自动化生产线，
7、比如轴承。但是，装备制造企业目前还是以离散制造为主。很多企业的技术改造重点，就是建立自动化生产线、装配线和检测线。自动化生产线可以分为刚性自动化生产线和柔性自动化生产线，柔性自动化生产线一般建立了缓冲。为了提高生产效率，工业机器人、吊挂系统在自动化生产线上应用越来越广泛。 5、智能车间 一个车间通常有多条生产线，这些生产线要么生产相似零件或产品，要么有上下游的装配关系。要实现车间的智能化，需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析，进行高效排产和合理排班，显着提高设备利用率（OEE）。因此，无论什么制造行业，制造执行系统（MES）成为企业的必然选择。 6、智
8、能工厂 一个工厂通常由多个车间组成，大型企业有多个工厂。作为智能工厂，不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，同时，产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。一个工厂的多个车间之间要实现信息共享、准时配送、协同作业。一些离散制造企业也建立了类似流程制造企业那样的生产指挥中心，对整个工厂进行指挥和调度，及时发现和解决突发问题，这也是智能工厂的重要标志。智能工厂必须依赖无缝集成的信息系统支撑，主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系统。大型企业的智能工厂需要应用ERP系统制定多个车间的生产计划（ProducTIonplanning），并由MES系统根
9、据各个车间的生产计划进行详细排产（producTIonscheduling），MES排产的力度是天、小时，甚至分钟。 7、智能研发 离散制造企业在产品研发方面，已经应用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具软件和PDM/PLM系统，但是很多企业应用这些软件的水平并不高。企业要开发智能产品，需要机电软多学科的协同配合；要缩短产品研发周期，需要深入应用仿真技术，建立虚拟数字化样机，实现多学科仿真，通过仿真减少实物试验；需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想，以支持大批量客户定制或产品个性化定制；需要将仿真技术与试验管理结合起来，以提高仿真结果的置信度。 8、智能管理 制造企业核心的运营管理
10、系统还包括人力资产管理系统（HCM）、客户关系管理系统（CRM）、企业资产管理系统（EAM）、能源管理系统（EMS）、供应商关系管理系统（SRM）、企业门户（EP）、业务流程管理系统（BPM）等，国内企业也把办公自动化（OA）作为一个核心信息系统。为了统一管理企业的核心主数据，近年来主数据管理（MDM）也在大型企业开始部署应用。实现智能管理和智能决策，最重要的条件是基础数据准确和主要信息系统无缝集成。 9、智能物流与供应链 制造企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动，因此，越来越多的制造企业在重视生产自动化的同时，也越来越重视物流自动化，自动化立体仓库、无人引导小车（AGV）、智能吊
11、挂系统得到了广泛的应用；而在制造企业和物流企业的物流中心，智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统的应用日趋普及。WMS（WarehouseManagementSystem，仓储管理系统）和TMS（TransportManagementSystem，运输管理系统）也受到制造企业和物流企业的普遍关注。 10、智能决策 企业在运营过程中，产生了大量的数据。一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据，比如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、设备、产量、交货期等数据，这些数据一般是结构化的数据，可以进行多维度的分析和预测，这就是BI（BusinessIntelligence，业务智能）技术的范畴，也被称为管理驾驶舱或决策支持系统。同时，企业可以应用这些数据提炼出企业的KPI，并与预设的目标进行对比，同时，对KPI进行层层分解，来对干部和员工进行考核，这就是EPM（EnterprisePerformanceManagement，企业绩效管理）的范畴。从技术角度来看，内存计算是BI的重要支撑。 5G时代的到来,将推动科技的发展,让智能制造更上一个台阶。预计到2024年，我国智能制造行业市场规模将超过50000亿元。我国智能制造市场发展空间较大，投资前景较好。数据来源：公开资料整理 相关报告：智研咨询发布的2020-2026年中国智能制造行业市场运营状况及发展规模预测报告