400-877-6018

2020工业物联市场发展趋势分析,数据算力算法网络四大核心技术推动智能制造

时间:2020-03-02  阅读:

智能制造融合了通信、大数据、云计算、人工智能等技术,实现制造过程中的分析、推理、判断、构思和决策等智能活动。通过人与AI的合作共事,去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。数据、算力、算法和网络,是构成智能制造的四大核心技术基础。

按照中国通信院定义,智能制造的本质,是运用物联网、大数据、云计算、移动互联等新一代信息技术及智能装备对传统制造业进行深入广泛地改造提升,实现人、设备、产品和服务等制造要素和资源的相互识别、实时交互和信息集成,推动产品的智能化、装备的智能化、生产方式的智能化、管理的智能化和服务的智能化发展。

工信部的《智能制造发展规划(2016-2020年)》定义智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

与传统制造相比,智能制造在产品设计、加工、制造管理以及服务等方面均有较大革新。制造过程,各个环节几乎都广泛应用人工智能技术,系统技术可以用于工程设计,工艺过程设计,改变传统的设计方式,使产品更能贴近客户的实际需求;

加工过程,更加柔性化,智能化加工可实现在线实时监控和调整,跟踪生产过程,优化生产调度,提高制造效率,加强故障判断能力,降低制造风险;管理方面,实现智能化技术管理,扩大管理范围,优化管理方式,节省管理成本;服务方面,从仅仅服务产品本身扩展到服务整个产品生产周期过程中去,扩大管理范围,优化管理手段,增强管理效果。

图表:智能制造与传统制造异同

2020工业物联市场发展趋势分析,数据算力算法网络四大核心技术推动智能制造快速发展

资料来源:公开资料整理

图表:智能制造给企业带来的直观效应

2020工业物联市场发展趋势分析,数据算力算法网络四大核心技术推动智能制造快速发展

资料来源:公开资料整理

1、工业互联网是智能制造的关键基础设施

始于90年代末21世纪初的互联网革命在改变人类消费习性的同时,也不断渗透于实体工业中,推动新一轮产业变革。伴随2010年后云计算、物联网、大数据等信息技术与制造技术、工业知识的集成创新进入了新拐点。在信息化与工业化的发展与融合下,工业互联网概念应运而生。

2011年,通用电器公司(GE)总裁JeffreyR.Immelt首次提出工业互联网的概念。2014年3月,GE与IBM和SAP两家公司一起成立了美国工业互联网联盟(IIC)。根据GE在2012年发布的报告,工业互联网被定义为整合了工业革命和互联网革命迄今成果的新一轮创新技术革命,延续了互联网革命开放灵活的网络和统一标准及协议的特点,并与现代工业技术深度交汇融合。

图:美国工业互联网发展

2020工业物联市场发展趋势分析,数据算力算法网络四大核心技术推动智能制造快速发展

资料来源:公开资料整理

在传统制造业领域,我国相比于美德日等发达国家,智能化、自动化程度都普遍较低,在高端设备、工业软件、工业自动化等也都存在短板。企业级的互联网应用程度不高,制造业网络互联、数据与互操作存在一定困难。而在互联网领域,我国互联网尤其是消费端领域发展迅猛,应用创新层出不穷,甚至在某些领域赶超美德日。如何将工业化、信息化两化融合,实现中国制造业核心技术取得突破、互联网惠及全领域发展的愿景,工业互联网是关键。工业互联网不仅仅提供给我国一个借助互联网优势实现弯道超车的机会,也是我国制造业未来发展的必经之路。

2、我国制造业面临被动升级发展工业互联网是我国的必由之路

随着经济发展进入新拐点,我国制造业的低人力成本优势逐渐丧失。2014年,全国劳动力成本是十年前的2.7倍。优衣库、耐克、富士康等世界知名企业纷纷选择在东南亚和印度开设新厂。2014年全年,东莞倒闭了428家企业;曾经被称为制造之都的温州,也在经历制造产业空心化。

图:中国制造业所处位臵

2020工业物联市场发展趋势分析,数据算力算法网络四大核心技术推动智能制造快速发展

我国的高端制造业尚未建立,低端制造业面临向东南亚和印度等地区转移。国内制造业成本跃升,效率尚未跟上,经历成长阵痛,根据《2018年中国制造业痛点分析报告》,综合来看,超过50%以上的行业痛点分布在信息系统与大数据、智能工厂与智能制造领域,而整个制造业的痛点主要集中终端设备连接性、数据标准统一性以及数据信息安全性三个方面。中国企业核心竞争力要素分布不均衡,其中信息系统与大数据的指标评价值远低于其它要素,成为影响到企业其他各要素效能的短板。

2020工业物联市场发展趋势分析,数据算力算法网络四大核心技术推动智能制造快速发展

2020工业物联市场发展趋势分析,数据算力算法网络四大核心技术推动智能制造快速发展

3、中国工业互联网成果丰硕

近年来,工业互联网发展成果丰硕。根据工业互联网产业联盟发布的《工业互联网平台白皮书(2019)》数据显示,2018年全球工业互联网平台市场规模初步估算达到32.7亿美元,预计2023年将增长至138.2亿美元,预期年均复合增长率达33.4%。目前全国各类型工业互联网平台数量总计已有上百家,具有一定区域、行业影响力的平台数量也超过了50家。

2020工业物联市场发展趋势分析,数据算力算法网络四大核心技术推动智能制造快速发展

根据工信部信软司巡视员李颖提供的数据,目前,依托工业转型升级资金,中国在工业互联网网络、标识解析、平台、安全4个方向支持了91个工业互联网创新发展工程项目。

从网络化改造、标识解析、平台集成创新和安全集成创新四个方向遴选了72个工业互联网试点示范项目。

此外,重点工业互联网平台平均设备连接数近60万台,平均工业App数量突破1500个,并在钢铁、石化、工程机械、电子信息、轻工等领域涌现出一批新模式,有力带动了企业数字化转型升级。

中国工业互联网取得部分成果分析情况

2020工业物联市场发展趋势分析,数据算力算法网络四大核心技术推动智能制造快速发展

资料来源:公开资料整理

中国工业场景基础设施的数字化水平低,智能制造发展收到严重制。根据两化融合服务联盟的数据,截止到2019年第二季度,调查的15万家工业企业在生产设备数字化率、关键工序数控化率分别为47%和49.2%,而工业企业智能制造就绪率仅为7.6%,这其中绝大多数为规模以上企业。设备设施数字化、网络化基础薄弱,尤其反映在中小企业设备改造资金投入不足和数据采集不完整。

数字化、联网化率不足,也局限了工业软件普及率,使重点行业企业加应用计算机辅助设计(CAD)、制造执行系统(MES)、产品生命周期管理系统(PLM)等工业软件配臵率较低。2017年中国企业的94.4%的企业未能做好部署智能制造的准备,生产设备数字化率只有44.8%,而数字化设备联网率仅为39.0%。制造执行系统(MES)普及率只有18.1%,数据采集与监控系统(SCADA)只有4.7%,中国亟需大幅提升工业设备设施网络化水平,突破企业数字化发展瓶颈,大力推动以5G为支撑的工业互联网发展。