智能制造是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統，在制造過程中能進行智能活動，將制造自動化的概念擴展到柔性化、智能化和高度集成化。下面是小編整理的一些關于智能制造行業的文章，希望對你有所幫助。
中國智能制造產業鏈深度分析!(深度好文)
2017年5月17日國務院召開常務會議，指出下一步深入實施《中國制造2025》，把發展智能制造作為主攻方向。
擴大試點示范城市(群)覆蓋面，選擇20至30個基礎條件好、示范帶動作用強的城市(群)，繼續開展“中國制造2025”試點示范創建工作，以試點示范推進《中國制造2025》深入實施。
面對國際產業競爭形勢、國內經濟轉型的改革需求，我們認為下一階段最重要的風口在“智能制造”。2017年智能制造試點正在申報中，值得市場關注。
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下一階段最重要的風口在“智能制造”
落子智能制造， 緊跟全球發展競爭形勢。前三次工業革命都有明顯的標志，如蒸汽、電力、可編程計算機，第四次工業革命已經到來，以互聯網產業化、工業智能化、工業一體化為代表，各個國家都嘗試定義。
美、德先后于2012年2月、2013年4月推出工業4.0、工業互聯網等先進制造業戰略計劃，其實質即是智能制造。我國為了適應全球經濟發展新形勢，也適時提出了中國制造2025、互聯網+等一系列戰略計劃，因為智能制造可能成為我國在此次技術創新競爭中實現彎道超車的契機。
第四次工業革命帶來的智能制造對我國影響巨大，一是7000-8000萬產業就業人群;二是大量制造業產品出口;三是涉及我國軍事安防，以上均需要未來的互聯網和工業融合的智能制造來實現。如果錯失緊跟這一輪工業革命的步伐，對整個國家的發展有較大的影響。
互聯網進入工業化第二階段，未來十年發展方向具有確定性。互聯網來到中國，首先進入的是第三產業，迎來“消費互聯網”的黃金15年，其間產生了阿里巴巴等重量級企業。現在工業4.0到來，實際上即宣布互聯網開始進入工業，這是互聯網產業化的第二個時期。
2013年全球的第四次工業革命迎來戰略升級，目前中國有450萬制造業企業，這些企業在未來10年或20年，至少有20%的企業要轉型成自動化、智能化生產，一個數以十萬億計的市場正在緩緩展開。
供給側改革初現成果，制造業升級正當時。自2016年中央經濟工作會議明確提出深化供給側結構性改革以來，推進“三去一降一補”任務已有實質性進展，產能過剩、庫存過大、杠桿偏高、成本高企、短板約束等重大結構性失衡問題均有所破,解，為經濟轉型升級掃清障礙、蓄積動能。
中國經濟注入新動力無外乎兩種途徑：一是將經濟增長由投資導向型逐漸轉向消費導向型，目前“消費互聯網”已有所發力;二是提升制造業的水平，讓制造業重新成為驅動中國經濟的核心力量。
過去制造業由于加工貿易和中低端商品加工并不要求技術和創新，中國制造業水平并未隨經濟總量一同攀升，同時導致大量高附加值產品依賴進口，由于無法輸出高附加值產品，我國高端制造業中只有少數領域有企業能夠在世界立足。
當下時點，傳統資源型工業領域進行供給側改革已初現成果，此后的經濟動能培養將逐步提上重要日程，2017年5月17日國務院召開常務會議，指出下一步深入實施《中國制造2025》，把發展智能制造作為主攻方向。
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產業鏈及細分行業重點梳理
智能制造體系是基于新一代信息技術，貫穿設計、生產、管理、服務等制造活動各個環節，是先進制造過程、系統與模式的總稱。
其中智能制造過程是指通過自動化裝備及通信技術實現生產自動化，并能夠通過各類數據采集技術，以及應用通信互聯手段，將數據連接至智能控制系統，并將數據應用于企業統一管理控制平臺，從而提供最優化的生產方案、協同制造和設計、個性化定制，最終實現智能化生產。
智能制造發展需經歷自動化、信息化、互聯化、智能化四個階段。智能制造發展需經歷不同的階段，每一階段都對應著智能制造體系中某一核心環節的不斷成熟，分為四個階段。
分別為自動化(淘汰、改造低自動化水平的設備，制造高自動化水平的智能裝備)、信息化(產品、服務由物理到信息網絡，智能化元件參與提高產品信息處理能力)、互聯化(建設工廠物聯網、服務網、數據網、工廠間互聯網，裝備實現集成)、智能化(通過傳感器和機器視覺等技術實現智能監控、決策)。
我國目前仍處于“工業2.0”(電氣化)的后期階段,“工業3.0”(信息化)還待普及，“工業4.0”正在嘗試盡可能做一些示范，制造的自動化和信息化正在逐步布局。
自動化生產線集成
國內系統集成商正在崛起。系統集成方案解決商處于相對于智能設備的下游應用端，為終端客戶提供應用解決方案，負責工業機器人軟件系統開發和集成。目前我國系統集成商多是從國外購買機器人整機，根據不同行業或客戶的需求，制定符合生產需求的解決方案。
業務形式主要以大型項目(關鍵設備生產線的集成，如機器人工作島)和工廠的產線技術改造為載體，對現有設備進行升級和聯網，提供工業控制、傳動、通訊、生產與管理信息等方面的系統設計、系統成套、設備集成及EPC工程等服務。
在系統集成應用領域，外資系統集成商包括ABB、柯瑪、KUKA等，國內領先的系統集成商包括新松機器人、大連奧托、成焊寶瑪、曉奧享榮等。
應用市場主要集中于汽車工業，市場規模已超百億。目前國內智能制造系統集成領域，大部分集中于汽車工業，2016年國內機器人下游應用領域中，占比最大的是汽車制造(48%)，其次是3C制造(24%)。
根據中汽協數據，2015年汽車整車、零部件制造業固定資產投資額分別為2724.16 億、8685.49億，若按整車及零部件行業機器人占固定資產投資額比值分別為1%、0.2%來估計機器人本體市場規模，并在此基礎上估計系統集成市場規模，則2016年系統集成市場空間就已達134-178億。
中投顧問產業研究中心預測顯示，至2020年系統集成規模有望接近830億，2016-2020年期間復合增速可達20%。
其他應用領域不斷擴圍。隨著國內自主品牌整車企業的崛起，近年來國內系統集成企業份額開始不斷提升，機器人產品認可度的不斷提高，系統集成應用領域也擴展至一般工業;
根據中國機器人產業聯盟的數據，2016年上半年國產工業機器人應用行業進一步拓寬至農副食品加工業，酒、飲料和精制茶制造業，醫藥制造業，餐飲業等，較2014年增加6個行業中類、21個行業小類;
其中金屬制造業行業和以家用電器制造、電子元器件、計算機和外部設備制造等為代表的電器機械和器材制造行業，在國產工業機器人銷售總量中的占比最高，分別占31%和23%，汽車以外其它領域的系統集成正在迅速增加。
自動化裝備
?工業機器人
工業機器人銷量得到快速提升。由于人工成本的增加和產業轉型升級的需求，我國的工業機器人自2010年始，表現了大幅增長，此后銷量增速保持在20%-50%的較高水平。
根據IFR初步統計數據，2016年我國工業機器人銷量已高達9萬臺，較2015年增長31.28%，顯著高于全球工業機器人14%的銷量增速，其中中國工業機器人銷量占全球銷量比重以達31%，我國工業機器人的需求有了顯著增長，成為全球的重要市場。
目前工業機械人需求仍高度依賴進口，每年的進口量往往高于當年銷量，但2015年數據已顯示進口量4.67萬臺低于當年銷量的6.85萬臺，可見我國自主生產的工業機器人也逐步得到市場的認可。
我國工業機器人密度仍偏低。從工業機器人的普及使用情況看，截止2015年我國每萬人擁有工業機器人的數量已升至49臺，雖然仍顯著低于全球每萬人69臺，但較2011年我國每萬人10臺已有顯著提升，目前水平已接近2010年時全球的每萬人50臺。
2013年工信部曾下發《關于推進工業機器人產業發展的指導意見》，提出到2020年機器人密度達到100。由此預計，截止2020年，我國工業機器人有50萬臺的需求空間，按照年均10萬臺及均價10萬/臺來估算，在不考慮出口的情況下，國內工業機器人本體的市場空間未來5年每年保守估計均有100億。
行業發展主要受制于重要核心零部件 、工控系統依賴于進口。工業機器人的核心零部件主要包括減速器、伺服系統、控制系統三部分，對應著執行系統、驅動系統、控制系統，多軸工業機器人的成本中分別占比分別為36%、24%、12%。
其中減速器成本占比較最大且對精度要求高，而全球減速器行業集中度較高，目前基本被日本的納博特斯克(Nabtesco)和哈默納科(Harmonic Drive)所壟斷，全球市場份額超75%;控制器方面，復雜高端工業機器人的控制器對進口依賴較高，中低端機器人的控制器國內基本能夠實現自給;而伺服電機的技術門檻相對較低，與國際差距相對較小，目前國內部分企業已能實現自給，如埃斯頓、新時達的部分機器人已開始使用自行研制的控制器和伺服系統，但高端市場仍被日本、歐美名企占據，占據近80%的市場份額。
?數控機床
目前我國數控機床已有較高產量水平。數控機床是一種裝有程序控制系統的自動化機床，該控制系統能夠處理具有控制編碼或其他符號指令規定的程序，通過信息載體輸入到數控裝置，經運算處理由數控裝置發出控制信號，控制機床動作，從而自動進行零件加工。
數控機床主要用于金屬切削和金屬成形，從結構上來看，2015年1-10月年中國數控金屬切削機床、數控金屬成形機床(數控鍛壓設備)產量分別為19.7萬臺、2.0萬臺，同比下降7.1%、4.6%，但仍保持較高產量水平。
根據中國產業信息網預測，預計我國2017年數控金屬切削機床、數控金屬成形機床(數控鍛壓設備)產量將分別達到25.3萬臺、2.76萬臺，未來五年(2017-2021)年均復合增長率約分別為3.47%、6.33%。
高端數控仍處于起步階段。我國目前處于數控機床的智能化技術起步階段，現階段大部分的數控機床還不具備智能化功能，自主生產的數控機床主要以中低端產品為主，高端數控機床(數控系統)主要依靠進口，2016年我國數控機床進口額約26億美元。
國內機床行業市場集中度并不高，主要的市場參與者包括沈陽、大連、濟南、秦川等機床廠，進口數控機床主要來自西門子、發那科、三菱等外企;數控系統方面，國產數控系統廠家主要為華中數控、廣州數控、大連光洋、沈陽高精和航天數控等。
目前這5家數控企業均對數控系統軟硬件平臺等一批高端數控系統關鍵技術有所突破，高端數控機床被列入“中國制造2025”目標，到2020年，國內市場占有率超過70% 。
目前該行業的示范效用已取得了一定成果， 由云南CY集團承擔的工信部《高檔數控車床制造數字化車間的研制與示范應用》于2016年8月通過驗收，該項目的關鍵設備數控化率100%。
工業信息化
工業信息化以工業軟件為主，工業軟件是指在工業領域進行設計、生產、管理等環節應用的軟件，可以被劃分為系統軟件、應用軟件和中間件(介于這兩者之間)，其中系統軟件為計算機使用提供最基本的功能，并不針對某一特定應用領域;
應用軟件則能夠根據用戶需求提供針對性功能，在智能制造流程中，工業軟件主要負責從事生產控制、運營管理、研發設計等方面進行優化、仿真、呈現、決策等職能。
全球各類工業軟件發展呈較大差異。由于制造企業的不同發展階段，對工業軟件的功能和技術需求也會出現差異，從而導致每一類工業軟件在產業發展中呈現較大差異。
根據Gartner統計，2011年以來，全球工業軟件市場規模每年保持約6%的速度增長。其中研發設計類軟件的重要性有所提升，制造企業在產品生命周期各階段對仿真軟件的應用增多，CAE軟件在制造業各領域的應用日益廣泛，保持8%左右的增速;
傳統管理軟件穩步增長，管理軟件市場進入成熟期，規模保持平穩上升，增速有所放緩;ERP等相對成熟的市場加快轉向按需付費的軟件服務模式，在一定程度上影響了行業收入的增長速度。近年來，生產管理類軟件市場空間進一步打開，MES軟件成為智能工廠多個環節數據交換的核心。
截止2015年全球MES軟件的規模達到78億美元，維持17%左右的高增長率。客戶管理和供應鏈管理軟件的高速增長也反映出制造企業順應“網絡化協同制造”的要求，更加重視與消費者和產業鏈的信息交流。
目前產業格局仍是歐美企業主導。從產業格局看，目前全球工業軟件產業主要由歐美企業主導，呈“兩極多強”態勢，SAP、Siemens在多個領域均嶄露頭角，而IBM、達索系統和http://Salesforce.com在各自專業領域形成了一定優勢。
其中ERP軟件產業格局相對穩定，SAP和Oracle兩家企業占據主導，屬于一線ERP軟件，Infro、Sage、Microsoft隸屬二線;在CRM領域中，Salesforce 占據全球CRM市場第一位，且發展迅速，其成功來自基于SaaS的云服務模式;
CAD產業的主導者是Autodesk和達索系統，且隨著仿真、設計技術與先進技術的結合，逐漸出現新的參與者;MES軟件具有較強的行業應用特性，與特定的行業關系緊密，需要大量行業領域知識的積累，因此形成不同MES廠家占據不同行業的局面。
國內企業市占比偏低，水平與領先企業有較大差距。在國內市場方面，國產軟件企業在研發設計、業務管理和生產調度、過程控制三類軟件中均有一定市場份額，但在某些細分領域仍與國外領先軟件企業差距較大，屬于行業末端跟隨者的角色。
中商產業研究院：《2020年中國智能制造行業投資前景研究報告》發布
智能制造是指基于大數據、物聯網等新一代信息技術與制造技術的集成，能夠自主動態地適應制造環境變化，實現產品從設計制造到回收再利用全生命周期的高效化、優質化、綠色化、網絡化、個性化的制造系統或者模式。智能制造是搶占未來經濟和科技發展制高點的戰略選擇，更是傳統制造業企業轉型升級的必由之路。
目前，智能制造產業是我國制造業發展的重要領域之一。隨著制造業智能化的升級改造，我國智能制造產業呈現較快的增長。2017年，中國智能制造產業產值規模近15000億元，預計2020年產值規模將超27000億元，產業前景十分廣闊。
為了更好地了解我國智能制造產業的發展，中商產業研究院特推出《2020年中國智能制造行業投資前景研究報告》。《報告》從智能制造產業相關概述、智能制造產業發展環境、全球智能制造產業現狀、中國智能制造產業現狀、智能制造產業主要企業和智能制造產業發展存在問題及前景分析六大方面剖析了我國智能制造產業。
以下是報告詳情：
PART1：智能制造產業相關概述
智能制造(IntelligentManufacturing，IM)在中國的概念可以參考工業和信息化部公布的“2015年智能制造試點示范專項行動”中的描述——智能制造定義為基于新一代信息技術，貫穿設計、生產、管理、服務等制造活動各個環節，具有信息深度自感知、智慧優化自決策、精準控制自執行等功能的先進制造過程、系統與模式的總稱。
國際上，智能制造通常是指一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統，其技術包括自動化、信息化、互聯網和智能化四個層次。智能制造產業鏈涵蓋感知層、網絡層、執行層和應用層，涵蓋智能裝備(機器人、數控機床、服務機器人、其他自動化裝備)，工業互聯網(機器視覺、傳感器、RFID、工業以太網)、工業軟件(ERP/MES/DCS等)、3D打印以及將上述環節有機結合的自動化系統集成及生產線集成等。
PART2：智能制造產業發展環境
智能制造作為制造業發展的重要方向，是我國培育經濟增長新動能、建設制造強國的重要依托。近年來，智能制造行業利好政策頻出，國家不斷出臺法律法規和政策支持制造行業健康、良性發展。
PART3：全球智能制造產業現狀
近年來，發達國家技術工人短缺，新興國家勞動力成本上漲，同時制造業又出現了制造地點分散、生產方式變更、制造技術日益復雜化等變革。為應對新的社會課題，美國、德國、英國、日本等世界發達國家紛紛實施了以重振制造業為核心的“再工業化”戰略，頒布了一系列以“智能制造”為主題的國家戰略。
PART4：中國智能制造產業現狀
智能制造產業市場潛力大，各地爭相搶占智能制造高地。目前，我國智能制造形成了4大聚集區：環渤海地區、長三角地區、珠三角地區、中西部地區。4大智能制造聚集區各具特色。
PART5：智能制造行業主要企業分析
科大智能是全國領先的工業智能化解決方案供應商之一，專注于工業機器人、服務機器人、電力和新能源領域的產品研發及應用。致力于為各領域客戶提供便捷的產品和服務。
在智能制造領域，主要業務及產品包括移載、輸送、裝配、智能焊裝、智能生產物流及倉儲自動化系統。在現有業務穩步發展的同時，公司著力發展工業生產和電商領域的智能物流系統，并全面布局人工智能、工業大數據、服務機器人技術研發和產業化推廣。
PART6：智能制造產業發展存在問題及前景分析
目前，智能制造在汽車行業、3C電子領域的應用已經逐步加深，當各企業開始認識到智能制造是實現中國制造2025的重要方向后，數字化、網絡化、智能化能夠對企業的產值和效率持續優化，智能制造會進一步滲透石化、紡織、機械等行業，未來其產業規模將進一步加速擴大。
國內外智能制造現狀分析
我國以往關于智能制造的研究大多是基于國外經驗和一般性總結研究。
目前，我國對智能制造的研究大多是參考性研究和對國外經驗的一般性歸納和總結性研究，大多側重于理論探討，缺乏實證數據的支持。此外，對相關現象的分析基本上仍停留在問題描述和對策層面，但由于缺乏實證數據實踐經驗的支持，使得所提的對策建議較為宏觀，現實針對性不強。
一、高校是智能制造研究論文主力軍
數量分布
與國外相比，國內智能制造研究起步較晚，最早開始于1992年。近年來，在“中國制造”轉型升級背景下，智能制造受到社會各界越來越多的重視，并成為當前制造領域的熱點課題，該領域的文獻數量進入迅猛增長階段，但總量依然偏少。2014年也還不到30篇。
研究機構
176篇文獻共來自40家研究機構，其中發文數量大于5篇的有15家(如華中科技大學、浙江大學、西安交通大學、清華大學、南京航空航天大學等)，共發表文獻96篇，占總文獻量的54.5%。由此可見，這些研究機構可看作智能制造研究的核心單位。
二、美英德是論文數量產出大國
國家和地區分布
在智能制造研究領域發文量居首位的國家是美國，發表論文412篇，占文獻總量的26.3%，具有非常明顯的學術優勢。其次是英國、德國等歐洲地區，共發表論文346篇，占比為22.1%;再次是亞洲地區以日、韓為代表，在該領域的研究水平也較高，占比為17%。
數量分布
Web of Science核心合集數據庫中檢索到的智能制造各年份文獻數量。總體上看，國外該研究領域論文年發表數量保持著穩定增長的趨勢，特別是2008年金融危機后論文數量更是明顯增長，這說明智能制造研究領域具有很大的活力，并且隨著全球制造業的轉型與發展，研究隊伍也在不斷壯大。
三、國內智能制造研究熱點析分
概括出中國智能制造研究熱點如下。
1、智能制造理論研究
該部分的研究熱點，主要是討論智能制造的概念、內涵、模式、發展路徑及影響因素等方面。由于制造技術、信息技術、網絡技術等不斷發展，關于智能制造的概念和內涵，也處在不斷變化、充實和完善之中。
楊叔子和丁洪從智能制造的研究背景和發展現狀出發，指出智能制造研究領域主要包括智能制造技術(IMT)與智能制造系統(IMS)，同時強調了智能制造從屬于21世紀先進制造范疇，雙I( Integration & Intelligence) 是其重要特征。雖然學界對智能制造理解的側重點不同，但總體上可概括為兩個層面，一是制造設備、產品的智能化，二是制造過程、管理的智能化。前者關注制造對象，后者關注制造主體，后者的研究正受到越來越多學者的重視。
四、國外智能制造研究熱點分析
對國外節點文獻做一步分析，概括出國外智能制造研究熱點如下：
1、智能設計方面
Gillenwater等主要從信息科學的視角，研究了將計算機輔助制造/設計(CAM/CAD)、網絡化協同設計、模型知識庫等各種智能化的設計手段和方法，應用到企業的產品研發設計中，以支持設計過程的智能化提升和優化運行。
2、智能生產方面
Prickett等主要從制造科學的視角，研究了將分布式數控系統、柔性制造系統、無線傳感器網絡等智能裝備、智能技術應用到生產過程中，支持企業生產過程的智能化。Ruiz等將多主體系統(Multi-agent Systems)引入到生產過程的仿真模擬中，以適應智能制造生產環境的新要求，最后通過實例驗證了該仿真方法的優勢。
3、智能制造服務方面
Tso和Hu從服務科學的視角，研究了智能制造服務。主要包括產品服務和生產性服務，其中產品服務主要針對產品的銷售以及售后的安裝、維護、回收、客戶關系的服務，生產性服務主要包含與生產相關的技術服務、信息服務、金融保險服務及物流服務等。
4、智能管理方面
Choy和Su從管理科學的視角，研究了智能供應鏈管理、外部環境的智能感知、生產設備的性能預測及智能維護、智能企業管理(人力資源、財務、采購及知識管理等)，最終目的是達到企業管理的全方位智能化。
目前國外智能制造研究已經較為成熟。研究內容上涵蓋了智能制造研究領域的各方面，呈現出多視角、動態化的趨勢，多學科交叉融合;研究方法上已從早期的概念闡述、理論論述等定性研究方法，逐步轉向計算仿真、數據調查、案例研究等實驗方法和定量分析方法;研究背景上已開始注重不同人文社會環境對智能制造的影響，順應了智能制造跨學科、跨文化的發展趨勢，增強了研究的現實針對性。
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