智能制造发展的四个重点领域

导读：

智能制造是制造强国建设主攻方向，也是制造企业提升核心竞争力的主要路径，其发展水平直接关乎我国制造业高 质量发展水平。

1.装备制造领域

装备制造领域具有研发技术壁垒高、客户定制化需求多、售后运维成本高、上下游产业关联度高以及应用领域广泛等特点。根据平台数据分析结果显示，装备制造业65%的企业开展了基于三维模型的数字化设计，13%的企业提供了产品的远程运维服务，10%的企业建立了产品的个性化定制平台。

提高装备制造业智能制造能力成熟度水平的实施路径：

使用MBD技术实现装备的参数化、模块化设计，推进装备的数字孪生建设与应用，持续提高产品全生命周期运行效率。鼓励企业建成产品远程运维平台，提升产品远程诊断、故障预警和预测性维护等服务能力。提高产品直通率，有效缩短产品研发周期、客户交期达成率，降低单台制造运营成本。

2.电子信息领域

电子信息领域对装备自动化程度要求偏高，对质量过程管控严格，具有信息系统覆盖广泛、生产运营管理高效等特点。根据平台数据分析结果显示，电子信息产业中18%的企业搭建了专用网络环境，42%的企业实现工业信息安全防护，35%的企业在质量检测环节应用了在线检测平台，37%的企业应用了自动化物流设备，7%的企业实现了生产智能运营决策。

提高电子信息制造领域智能制造能力成熟度水平的实施路径：

电子信息制造业应以提高生产效率和产品良率、缩短研制周期为目标，建立复杂电磁环境下的企业通信网络和主动安全防护系统，实现企业内数据可靠传输；推进电子产品专用智能制造装备与自动化装配线的集成应用；开发智能检测设备与产品一体化测试平台；建设智能物流配送系统，优化生产经营决策系统。

3. 原材料领域 

原材料领域具有大型制造装备密集、能源消耗总量大、碳排放与污染物排放强度高、作业安全要求严格等特点。根据平台数据分析结果显示，原材料领域中企业能源管理平台应用率达25%，碳排放统计率达21%，11%的企业针对大型制造设备进行预测性维护，11%的企业实现供应链协同。

提高原材料领域智能制造能力成熟度水平的实施路径：

基于数字化模型实现制造工艺关键环节的仿真分析及迭代优化，建成全流程一体化管控平台开展工艺流程和参数的动态优化调整，实现工艺与制造全面协同。改善工艺和配方优化效率，提升生产效率，提高能源综合利用效率，降低设备运维成本、安全事故发生风险。

4.消费品领域

消费品工业对质量控制要求严格、对供应链稳定需求迫切，具备丰富的市场营销渠道。根据平台数据分析结果显示，消费品工业中电子商务平台应用率为11%，全流程质量追溯实现率达14%，12%的企业实现供应链协同。

提高消费品领域智能制造能力成熟度水平的实施路径：

建成产品设计云平台，提供满足个性化需求的产品定制设计，广泛开展大规模个性化定制模式。通过对消费品生产过程数据的实时监控，基于质量模型预测生产过程异常，实现消费品精细化质量管控，全面提升质量的可追溯性、提高产品一次性合格率。应用大数据、深度学习等技术进行销售预测，提高市场预测的精准性及客户满意度，降低营销成本。

互联互通社区

互联互通社区-IT智库，是互联互通社区IT架构、前沿技术平台。包含科技趋势、总体架构、产业架构、技术架构、系统架构、业务架构等内容，内容简练，皆属干货，合作请+微信：hulianhutongshequ.