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    宁波海川机器人丨2022中国“智能制造”领域趋势

    放大字体  缩小字体 发布日期:2023-04-10 08:44:15    浏览次数:3    评论:0
    导读

    智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术,贯穿于研发、设计、生产、供应、服务等制造的各个环节,实现全面智能化的新型生产方式。智能制造是我国实现中国制造国家战略的重要方向,备受市场各方关注。智能制造市场将有哪些重要变化?趋势一、年中国智能制造软件市场规模将达到亿元,并保持每年15%的增长中国制造业




    智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术,贯穿于研发、设计、生产、供应、服务等制造的各个环节,实现全面智能化的新型生产方式。智能制造是我国实现中国制造国家战略的重要方向,备受市场各方关注。智能制造市场将有哪些重要变化?

    趋势一、年中国智能制造软件市场规模将达到亿元,并保持每年15%的增长

    中国制造业体量庞大,在数字中国的宏观环境下有强烈的智能化改造需求。随着“中国制造”战略不断落实,物联网、云计算、人工智能等新兴技术的大力推动,我国智能制造软件行业处于成长阶段,在此阶段绝大多数制造企业正从粗放管理转向精细化、高质量发展,同时智能制造领域也在迎来越来越多的利好政策

    机构数据显示,年中国智能制造软件市场规模将达到亿元,并保持每年15%左右的增长速度,年可以成长为亿体量的市场。其中生物制、集成电路等细分行业是年热门需求行业。


    趋势二、年制造企业成立数字科技子公司,对市场格局造成冲击

    智能制造软件市场格局有一个显著的特征:越来越多的非传统科技企业进军数字化,自建数字科技子公司,成为改写竞争格局的重要力量

    随着让企业离客户更近、市场响应更快、生产效率更高、资源消耗更少的数字化需求,越来越多的大型制造企业也正在酝酿自建数字科技子公司,助力集团业务更贴合发展,也联动行业上下游资源提高整体竞争力。

    趋势三、以“双碳”为契机,智能制造加速推进

    年举行的第75届联合国大会上,中国提出了“双碳”目标,力争于年前达到峰值,努力争取年前实现碳中和。作为先进生产力代表的智能制造,与“双碳”关系密切。

    未来制造企业会利用大数据、人工智能和物联网技术,在智慧园区内建设基于智能制造核心驱动的能效管理系统,对设备能耗信息、环境信息及运营信息进行统计、分析,得出与能涌消耗及能滞效率相关的决策性数据和信息,帮助管理人员了解历史和当前的能涌使用状况,及预测未来的能耗趋势,辅助管理人员做出正确的能滞改善策略,实现多能涌、多业态和多用户的综合管理。“双碳”对于厂商而言,是一个发展契机,覆盖产品、技术、营销等诸多方面。


    趋势四、年需要把目光从“企业内”转向“企业间”,抓住产业链协同市场

    新冠疫情给世界经济带来严重冲击,也引起了我国在构建产业链方面的思考。强链、补链、链长、链主、产业链升级频频被提及,产业链数字化是继部门信息化、企业信息化、企业数字化之后的下一个数字化方向。用数字技术升级产业链上下游的传统交互模式,产品上下游共同协作,构建高弹性、强协同、抗压能力强的产业链势在必行。

    研究院数据显示,头部软件及云厂商中至少30%已经意识到这种市场转变并积极做出应对。厂商需要把目光从“企业内”转向“企业间”,抓住产业链协同市场。

    趋势五、年,云边协同架构将对云架构会形成一定的替代作用

    随着物联网等技术的不断发展、数据的不断增加,基于云的物联网解决方案渐渐无法满足企业日益增长的需求,越来越多的企业开始将目光转向边缘计算,并将其作为云的延伸扩展,以加快数据分析的速度,便于企业更快更好的做出决策。

    相比其他行业,制造业的数字化转型有着“海量数据”“即时交互”和“稳定安全”的强烈需求。近几年制造业转型案例中,边缘端设备开始频繁出现。通过与人工智能、大数据、5g等技术的配合,形成更加高效与低成本的解决方案。云边协同的出现与实践,正是为了弥补传统中心化云服务的短板,可以减少延迟、提高可扩展性、增强对信息的访问量,并使业务开发变得更加敏捷。

    趋势六、年,ar&mr等人机交互技术带动用户体验升级

    如何将数字环境中的人、体验和业务结合起来,持续创造更好的用户体验成为企业管理的重点关注对象之一。ar&mr等人机交互技术大有作为,沉浸式交互方式可以给制造业用户带来全新的体验。

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    应用场景包括ar设备管理、ar培训、ar巡点检、ar远超诊断等。年,将会有更多的智能制造软件厂商尝试将ar&mr等人机交互技术应用于制造业。


    趋势七、“it+ot数据贯通、数据驱动”是数据要素在制造业落地的重要抓手

    制造业曾经的常见应用是项目管理、研发管理和协同工具等,随着数字化时代的发展,实现了软件化并产生了大量数据。数据分为两类:it数据与ot数据。

    基于物理实体的基本状态,并将两类数据融合,可以构建设施、设备和产品的完整数字孪生模型,涵盖从收到订单、制作生产、到发货物流监控全过程,实时监测,还可以在数字世界提前预测未来可能的业务变化,做出数据驱动的决策,提高智能制造敏捷性。因此,“it+ot数据贯通、数据驱动”在构建智能工厂中意义重大,是数据要素在制造业落地的重要抓手。


    趋势八、数据安全位居厂商技术关注度榜名,厂商需更加重视

    研究院数据显示,厂商技术关注度榜名是数据安全,23%的厂商表示这是他们重点关注的技术。之所以出现这一现象,因为数据是dt(数据技术)时代的基石,数据安全作为其数据治理的重要组成部分,关乎数据治理的成败。

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    无论出于业务发展的内在需要,还是《中华人民共和国数据安全法》等外部合法合规要求,如何做好数据安全治理,保障数据安全,是年制造企业和智能制造软件厂商重视的问题。


    趋势九、年专精特新企业值得所有厂商关注

    年7月,工信部《中国产业发展和产业政策报告()》提出:“大力推动中小企业向“专精特新”方向发展,即“专业化、精细化、特色化、新颖化”。这是“专精特新”次出现在我们视野中。此后,工信部又于年发布关于促进中小企业“专精特新”发展的指导意见,年提出要开展专精特新“小巨人”培育工作。直到十年后的今天,“专精特新”才真正火了起来。截止年9月,工信部已公布三批专精特新“小巨人”企业名单,共计家企业上榜。

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    会有更多具有核心技术的专精特新制造企业迎来新发展,他们是智能制造的重要新市场,值得所有厂商关注。


    趋势十、人才缺乏问题,年会更加突出

    未来,企业将不断加强智能制造水平,不断提高设备的数字化和网络化,加强数字化设计,建设智能化车间,大量应用集成技术,挖掘分析生产制造数据。越来越多的制造企业意识到智能制造是提升核心竞争力的关键,智能制造人才需求量大并且不断攀升。

    既懂it又懂制造的智能制造人才需求量增加速度高于供给的,市场处于人才缺乏专题,年这一情况会更加突出。需要、高校、厂商和企业等各方高度关注体系化的智能制造人才培养问题。





     
    (文/小编)
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