智能制造大势所趋

1、智能制造大势所趋

1.1人口红利消失，劳动力成稀缺资源

人口红利是指因为劳动人口在总人口中的比例上升所伴随的经济成长效应，它通常发生在人口过渡时期晚期，此时因为生育率下降，使得受抚养的青幼年人口减少，劳动年龄人口比例上升。有专家指出，人口转变使得中国从20世纪60年代开始享受人口红利，而随着出生率的不断下降，中国的劳动人口数量在2012出现了第一次绝对下降，意味着人口红利趋于消失，2015年前后是中国人口红利阶段的转折点。

我国传统的劳动密集型企业严重依赖人口红利，人口红利的消失使得低成本劳动力成为稀缺资源，传统制造业正在面临人力成本日益升高的生存难题。

1.2下游需求持续复苏

信息行业是典型的上游行业，主要服务于不同行业的信息化需求，如教育、医疗、金融、政府、工业等等，上游景气度提升能有效带动信息化投入的提升，从而利好于下游行业信息化企业，过去几年，医疗IT、金融IT等领域均出现过高景气状况。相对于医疗、金融等行业，我国工业信息化水平相对较低，行业本身就有渗透率提升的需求，另一方面，近年来，在国家供给侧改革等政策的推动下，工业领域需求持续复苏，汽车、钢铁、纺织等多个细分行业业绩回升。下游工业领域的复苏将有望带动上游信息化投资。

汽车产业是推动新一轮科技革命和产业变革的重要力量，是建设制造强国的重要支撑，是国民经济的重要支柱。据中国汽车工业协会统计分析，2017年10月，汽车产销比上月小幅下降，同比略有增长。1-10月汽车行业经济运行平稳，主要经济指标呈不同程度增长，增速虽有所减缓，但总体上仍处于较快增长水平。我国汽车行业近来数月增速趋稳，可见行业内生需求依旧旺盛。

机械行业：2016年以前上市的249家企业2017年1季度收入同比增长14.6%，2季度同比增长25.7%。2017年以来行业需求保持旺盛态势，制造业盈利能力正在修复。

得益于下游需求的持续复苏，制造业信息化投入有望持续加大，相关信息化企业将随之受益。

1.3企业自身盈利追求

随着我国人力成本、上游原材料成本等的上升，企业盈利难度较过去有所增加，尤其是在制造业中这一现象更加明显。

制造业企业的制造周期时间是指从订单发放经车间周转到最后发货的总时间。制造周期时间越短，制造商库存越少，市场需求变化时报废的材料越少，调整适应变化的灵活性越大。反之制造周期时间越长，积压的多，不良及废品增多，储存费用等等都会增加，此外，制造周期越长，工厂车间可能出现的问题越多。减少制造周期时间不仅影响材料预备，还可以改善出货计划，加快产品输出，因为材料在到下一个操作之前停留的时间更短，故过程中的在制品减少。因为产品处理更少，故产品质量得可以到改善。制造周期时间是在多数电子和电器等复杂品类装配中的最大的问题，制造周期每缩短一倍，企业年利润收益预期可增长2.2倍。根据美国MESA International调查数据显示，智能制造可显著缩短制造周期时间、提升生产效率，降低成本，提高单位时间产出，从而提升企业收益。因此，出于企业自身对盈利的追求，它们亦将会加大对智能制造领域的投入。

1.4政策密集出台，中国制造2025箭在弦上

国务院2015年发布《中国制造2025》，提出通过“三步走”实现制造强国的战略目标，该行动纲领面向十个重点领域，建设五大工程，包括：制造业创新中心建设、智能制造、工业强基、绿色制造、高端装备创新。十九大报告也对发展制造业提出新的要求。

日前，按照《工业和信息化部办公厅关于开展2017年智能制造试点示范项目推荐的通知》，经过各地方工业和信息化主管部门推荐、专家评审和网上公示等半年的遴选工作，2017年智能制造试点示范项目名单已经确定。据工信部介绍，为推进智能制造产业政策落地，将加快上述项目部署，并将总结试点示范经验并在各行业进行推广，同时在此基础上尽快形成后续政策和措施，进一步推进制造业转型升级。

根据工信部工作部署，智能制造将是未来中长期实现制造业与互联网融合以及全面提升制造业竞争力的重要抓手。为此，工信部将联合发改委、财政部等部委在今后一阶段，陆续推出一系列的支持政策和措施；同时还将以试点示范等措施，面向重点行业的智能制造单元、智能生产线、智能车间、智能工厂建设，培育一批系统解决方案供应商，组织开展行业应用试点示范，以形成一批融合发展行业的优秀解决方案并加以推广。

2、信息化是智能制造的必经之路

2.1智能制造产业链

智能制造产业体系已逐渐成形，上游行业主要为制造行业的零部件以及感知层次的相关产品，中游行业则是主要体现为网络层的相关信息技术、管理软件和平台软件等，而下游领域主要为执行层和应用层，以工业机器人（300024）、智能机床、3D打印为产品构成的自动化生产线和智慧工厂。

2.2信息化是智能制造的必经之路

2.2.1智能制造实现路径

智能制造是基于新一代信息技术的先进制造过程、系统与模式的总称。智能制造贯穿于设计、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。智能制造的最终实现需要经历不同的发展阶段，每个发展阶段均要实现智能制造所需要的核心能力，目前主要可以分为自动化、信息化、互联化、智能化四个阶段。

首先，在智能制造的整个过程中需要将智能装备(包括但不限于机器人、数控机床、自动化集成装备、3D打印等)通过通信技术有机连接起来，实现生产过程自动化，其次，通过各类感知技术收集生产过程中的各种数据，并利用各类系统优化软件等信息化手段提供生产方案，再通过工业以太网等通信手段实现设备及数据间的互联互通，最终实现生产方案智能化。

随着新一代信息技术和制造业的深度融合，我国智能制造发展取得明显成效，以高档数控机床、工业机器人、智能仪器仪表为代表的关键技术装备取得积极进展；智能制造装备和先进工艺在重点行业不断普及，离散型行业制造装备的数字化、网络化、智能化步伐加快，流程型行业过程控制和制造执行系统全面普及，关键工艺流程数控化率大大提高；在典型行业不断探索、逐步形成了一些可复制推广的智能制造新模式，为深入推进智能制造初步奠定了一定的基础。但目前我国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、数字化并存，不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡的阶段。发展智能制造面临关键共性技术和核心装备受制于人，智能制造标准/软件/网络/信息安全基础薄弱，智能制造新模式成熟度不高，系统整体解决方案供给能力不足，缺乏国际性的行业巨头企业和跨界融合的智能制造人才等突出问题。

2.2.2信息化是智能制造的关键，工业软件是核心

制造业整体上可以分为研发设计、生产制造和营销服务三大环节，每一环节产生相应的价值。过去人们曾把制造业定义为：“通过加工把原材料转化为产品的工业”，产出物是产品，其增值主要在加工过程中得以体现，即在20世纪中早期，制造业的主要价值体现在加工制造环节，随着市场竞争加剧和产品更新换代加快，产品研发、市场营销和服务的增值作用明显提高，制造业的产出正在从单一产品转变为包含产品在内的服务和解决方案。因此，新制造业已经成为同时对物质、信息和知识进行处理的产业，制造业价值曲线已经发生了变化。

根据“微笑曲线”理论，产品生产制造中各个环节的附加值可以被描述成一个开口向上的抛物线，用来描述产品制造流程中各个环节的附加价值。“微笑曲线”其实就是“附加价值曲线”，企业可通过向“微笑曲线”的两端渗透来创造更多的价值。随着科技进步，制造业不断升级，处于价值链的的两端的研发和销后服务增值越来越大，而传统制造业作为劳动密集型的中间制造、装配环节不但技术含量低、利润空间小，而且市场竞争激烈，容易被成本更低的同行所替代，成为整个价值链条中最不赚钱的部分。中国制造业目前仍处在微笑曲线底部区间，未来如何提升在全球制造业价值链中的地位是中国制造业企业面临的首要问题。

制造业信息化将信息技术、自动化技术、现代管理技术与制造技术相结合，可以改善制造企业的经营、管理、产品开发和生产等各个环节，提高生产效率、产品质量和企业的创新能力，降低消耗，带动产品设计方法和设计工具的创新、企业管理模式的创新、制造技术的创新以及企业间协作关系的创新，从而实现产品设计制造和企业管理的信息化、生产过程控制的智能化、制造装备的数控化以及咨询服务的网络化，全面提升我国制造业的竞争力。

随着国家两化深度融合水平的进一步提高，中国制造业信息化迎来一个崭新的发展阶段。ERP、MES、DNC、MDC、PDM、Tracker等先进信息化管理系统已经在制造企业得到广泛应用，如通过供应链管理(SCM)使得供应商可以参与产品的制造和运输，通过客户关系管理(CRM)和产品生命周期管理(PLM)使得客户能够参与所买的产品设计和制造过程，并可能使企业为客户解决产品使用、维护和废弃处理的各种问题，通过企业资源计划(ERP)和制造执行系统(MES)准确反映生产过程的物料供应情况、工作进度和产品质量，通过连续的信息流，加强企业内部各部门之间的协作。上述各类信息化管理系统正在不断加快制造企业实现转型升级。

实现制造业信息化是提升中国制造业全球竞争力的关键，其中上述如MES、CAM、ERP等工业软件是制造业信息化的核心。工业软件是指在工业领域里应用的软件，包括系统、应用、中间件、嵌入式等，通常工业软件被划分为编程语言、系统软件、应用软件和介于这两者之间的中间件。其中系统软件为计算机使用提供最基本的功能，但是并不针对某一特定应用领域，而应用软件则根据用户和所服务的领域提供不同的功能。

工业软件一般按照应用分为研发设计类、生产调度和过程控制类、业务管理类三大领域，具有分析、计划、配置、分工等功能，能够从机器、车间、工厂层面提升企业生产效率、促进资源配置优化、提升生产线协同水平，对工业化与信息化融合、数字世界与物理世界融合有举足轻重的作用。

a、研发设计类——以产品生命周期管理(PLM)为例：

PLM软件可以让企业高效且经济地管理一个产品的生命周期，从产品构思、设计与制造，一直到服务和退市处理。计算机辅助设计(CAD)、计算机辅助制造(CAM)、产品数据管理(PDM)和制造过程通过PLM无缝地集成在一起。PLM与SCM、ERP分别从不同维度出发，PLM从时间的维度看世界，并且偏重于产品设计层面，与MES层相互连接，是数字化工厂的需求源头。

PLM产品构成包括三类：(1)CAx类产品，包括集中于创建3D几何图形、产品设计和产品数据形成的CAD软件，计算机辅助系统进行场景建模，数值分析的CAE软件，利用计算机进行生产设备管理控制和操作的过程模拟软件CAM。(2)cPDM产品，这类软件是协同产品定义管理软件，在产品全生命周期体系下，存储和检索产品和产品数据；(3)数字化制造车间，主要用于计划和模拟整个制造过程。

b、生产调度和过程控制类——以制造执行系统(MES)为例：

MES(manufacturing execution system，制造执行系统)是1990年美国先进制造研究协会旨在加强MRP计划的执行功能提出的概念，AMR对MES的概念表述如下：“MES是在公司的整个资源按其经营目标进行管理时，为公司提供实现执行目标的执行手段，通过实时数据库连接基本信息系统的理论数据和工厂的实际数据，并提供业务计划系统与制造控制系统之间的通信功能。”

MES可以概括为一个宗旨―制造怎样执行，两个核心数据库―实时数据库、关系数据库，两个通信接口―与控制层接口和与业务计划层接口，四个重点功能―生产管理、工艺管理、过程管理和质量管理。MES是从工单、生产、设备管理、保养、质量管制到出入库、进出货等整合的系统，可以实现对设备层直接进行管控，是一个制造形态工厂的核心。

c、业务管理类——以企业资源计划系统(ERP)为例：

ERP—Enterprise Resource Planning企业资源计划系统，是指建立在信息技术基础上，以系统化的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。ERP系统集中信息技术与先进的管理思想于一身，成为现代企业的运行模式，反映时代对企业合理调配资源，最大化地创造社会财富的要求，成为企业在信息时代生存、发展的基石。

3、工业软件市场空间广阔，国外企业仍占主导地位

3.1中美工业软件市场规模差距仍较大

2016年，全球工业软件市场规模达到3531亿美元，同比2015年增长5.4%，发展中国家和经济体对工业软件的需求成为全球工业软件市场发展的亮点。2016年，中国工业软件市场在宏观经济与产业转型的双重影响下，继续处于平台调整期。2016年中国工业软件市场规模达到1247.30亿元，同比增长15.5%，增速仍领先于全球工业软件市场，约为全球市场规模的十九分之一；与此同时我国工业生产总值占全球比重却超过20%，可见我国工业软件发展空间广阔。

自2011年以来，全球工业软件市场规模以每年6%左右的速度增长。工业软件构成中主要以业务管理为类主，占比超过50%，生产调度及过程控制类和研发设计类各占约25%。

3.2工业软件领域国外企业仍占据主导地位

中国工业信息化的起步晚于欧美等发达国家和地区，在工业软件发展初期，国内工业软件提供商在产品技术、软件稳定性等方面落后于国际厂商成熟产品，因此技术复杂的高端领域几乎被国际厂商垄断。

研发设计类：

研发设计类软件主要包括计算机辅助设计(CAD：Computer Aided Design)、计算机辅助工程(CAE：Computer Aided Engineering)、计算机辅助工艺过程设计(CAPP：Computer Aided Process Planning)、计算机辅助制造(CAM：Computer Aided Manufacturing)、产品全生命周期管理(PLM：Product Lifecycle Management)等，市场中外资企业占据着主导地位。

CAD类软件Autodesk凭借核心技术执牛耳，国内企业大多以跟随为主；PLM类软件国内企业无论影响力还是是成熟度与龙头上皆尚有一定差距；EAD类软件也存在外资企业垄断的现象。

运营管理类：

运营管理类软件包括企业资源计划(ERP：Enterprise Resource Planning)、供应链管理(SCM：Supply Chain Management)、客户关系管理(CRM：Customer Relationship Management)、电子商务等。传统运营管理类软件市场中，包括FM、ERP、SCM、CRM等通用管理软件领域中外企业竞争激烈，市场格局逐渐固化。主流企业开始转移战略中心，如SAP与Oracle等外商结合自身储存业务优势发展云服务，SaaS业务已实现快速增长。

生产控制类：

生产调度和过程控制类主要包括制造执行系统(MES：Manufacturing Execution System)、高级计划排产系统(APS：Advanced Planning and Scheduling System)等。部分生产控制类软件企业前身是大型流程型工业企业的信息化部门，初时带有一定的行业特色，而后随着企业发展演化至多元化，跨界发展成为趋势。细分行业来看，电力、能源等行业仍由外商占领头地位。

随着工业软件市场的发展，国内企业在加强技术研发，并积极开拓中小企业市场，在工业软件市场也逐渐占据一席之地。

4 美德等发达国家纷纷开展智能制造计划

4.1 美国：先进制造业国家战略计划和美国制造业创新网络计划

国际金融危机后，欧美等发达国家重新认识到发展实体经济特别是制造业的重要性,纷纷提出“再工业化”战略，以抢占世界经济和科技发展的制高点。

得益于技术积累和顶尖制造业汇集，美国联邦政府推出了一系列制造业振兴计划，依托新一代信息技术、新材料、新能源等创新技术，加快发展技术密集型先进制造业以重塑美国制造业的全球竞争优势。众所周知美国是国际互联网大国，美国亦基于其强大的互联网技术以及在消费产业的广泛应用经验，将大数据采集、分析、反馈以及智能化生活的全套数字化运用引入工业领域。

2012年，美国发布了《先进制造业国家战略计划》。该战略计划从投资、劳动力和创新等方面提出了五大目标：

(1)增加先进制造业技术投资，特别是中小企业的投资，促进它们更有效地利用联邦政府的力量和设施，包括联邦政府部门的早期采购促进计划。

(2)大量培养先进制造业增长所需的技术工人，让培训和教育系统针对先进制造业对技术人才的需求做出快速有效的反应。

(3)创造和支持国家和区域的政府和私营企业，建立政府—企业—专业机构的伙伴关系，加速投资和开发先进制造业。

(4)通过跨机构的组合视角来优化联邦在先进制造业技术的投资并做出相应调整。

(5)增加美国公共部门和私有部门在先进制造业的总体研发投资。

作为先进制造业的重要组成部分，以先进传感器、工业机器人、先进制造测试设备等为代表的智能制造，得到了美国政府、企业各个层面的高度重视，创新机制得以不断完善，相关技术产业展现出良好发展势头。

2013年，美国发布了《美国制造业创新网络》(NNMI)。创新网络计划的目标是通过投资10亿美元组建美国制造业创新网络，从而推动高校、企业和政府部门形成合力，通过缩小科研与商业之间的差距，打造一批具有先进制造能力的创新集群；促进新技术、生产工艺、产品和教育项目的开发，推动美国先进制造业的复兴；为美国创造更多的就业机会，从而提振美国经济。

制造业创新网络计划提供了一个制造业科研基础设施体系，其中美国的工业界和学术界合作，以解决行业相关的问题。作为可持续制造创新中心，其目标是开发能够提升所有企业的先进制造技术，创建、展示和部署新功能，用以提高制造业生产力。

据美国智库威尔逊中心发布的《全球先进制造业趋势报告》，美国研发投资量位于世界首位，其中四分之三投向制造业，在合成生物、先进材料和快速成型制造等先进制造业领域优势明显。分析人士认为，在政府和私营部门的大力推动下，美国很有可能出现以无线网络技术全覆盖、云计算大量运用和智能制造大规模发展为标志的新一轮技术创新浪潮。

4.2德国工业4.0计划

工业4.0(英语：Industry 4.0、德语：Industrie 4.0)，是一个德国政府提出的高科技计划。制造业的发展是德国工业经济增长的不可或缺因素。德国2010年公布的《高科技战略2020》中，提出了一系列促进制造业发展的创新政策。为使该战略得到具体落实，2012年德国政府公布题为《十大未来项目》的跨政府部门的联合行动计划，并决定在2012～2015年间向十大项目资助84亿欧元。被称为“工业4.0”的未来项目，与能源供给结构改革、可持续发展等项目同步公布。“工业4.0”未来项目，主要是通过深度应用ICT(信息通信技术)，总体掌控从消费需求到生产制造的所有过程，由此实现高效生产管理。德国机械及制造商协会(VDMA)等设立了“工业4.0平台”；德国电气电子及信息技术协会发布了德国首个工业4.0标准化路线图。

德国“工业4.0”项目主要分为三大主题：一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。三是“智能物流”，主要通过互联网、物联网、物流网，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，而需求方则能够快速获得服务匹配，得到物流支持。

通过通信网络，将工厂内所有设备互联的“智能工厂”就是其中最好的一个体现。德国制造业中的所有行业正在实施该项目有关的研究，并计划为此投入2亿欧元。智能工厂或者“工业4.0”，是从嵌入式系统向信息物理融合系统(CPS)发展的技术进化。作为未来第四次工业革命的代表，工业4.0不断向实现物体、数据以及服务等无缝连接的互联网(物联网、数据网和服务互联网)的方向发展。

作为世界最大的工业技术公司和世界领先的自动化、工业软件提供商，西门子已经为德国“工业4.0”的全面实现打下了坚实基础。工业软件创新将在“工业4.0”实施中起到决定性作用，尤其在实施产品生命周期和生产生命周期的整合、实现研发与生产的全面优化等方面。西门子工业软件公司拥有世界最齐全、应用最为广泛的“数字化企业软件套件”，涵盖数字化设计、仿真、试验、制造和执行软件，在全球拥有700多万用户。同时，西门子自身是一个制造业公司，拥有约300家工厂，涉及中国、德国乃至全球范围，在产品/工厂全生命周期方面更是精益求精，其中西门子工业自动化产品——德国安贝格+中国成都数字化工厂堪称全球样板。

德国推行工业4.0，将从以下四个方面受益：

(1)生产率。在未来5-10年，越来越多的公司将采用工业4.0技术。德国制造业产值将提升900亿至1,500亿欧元，按除原料成本以外的加工成本计算，生产率将提升15%-25%。即使加上原料成本，整体生产率也将提升5到8个百分点。各个行业的生产率提升水平略有不同。工业部件制造型企业的生产率提升幅度最大，为20%-30%；而汽车制造企业生产率则将提高10%-20%。(2)收入增长。工业4.0将推动企业的收入增长。制造商对新型设备和数据应用需求将大大增加，同时消费者对定制产品的需求也将增多。这将带来每年300亿欧元的新增收入，大致相当于德国GDP的1%。(3)就业。未来十年工业4.0带来的增长将带动就业人数提高6%。而在机械工程领域，雇佣需求提升的幅度更大，达到10%左右。然而，企业需要的技能也将发生改变。短期内，机器自动化技术的渗透将替代一些技术含量低、重复性高的人工劳作。与此同时，软件、互联网和数据分析方面的人才需求将越来越大，例如具备软件技能的机电专家。这种能力的转换将是未来工人就业面临的主要挑战。(4)投资。德国大规模采用工业4.0将在未来10年带动2500亿欧元的投资。

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