特征 |
具体情况 |
设备互联 |
持续推动传统数据集与基于传感器和位置的新型数据集联通；与供应商和客户进行实时数据启用协作跨部门协作,如从生产到产品开发进行反馈 |
软件应用 |
广泛应用制造执行系统、先进生产排程、能源管理、质量管理等工业软件；实现生产现场的可视化和透明化；通过统计过程控制等软件,分析质量问题原因 |
精益生产 |
实现按订单驱动,拉动式生产尽量减少在制品库存,消除浪费；在研发阶段全力推进标准化、模块化和系列化充分融合自动化技术和人工智能技术 |
柔性自动化 |
灵活及适应能力强的排产与切换进行产品改造,实时观测影响；可动态配置的工厂布局和设备避免由于关键设备故障而停线 |
环境友好 |
可及时采集设备和产线的能源消耗,实现能源高效利用，实现绿色制造；优先用机器人替代人工,可实现废料的回收和再利用 |
实时洞察 |
实现从生产排产指令的下达到完工信息的反馈闭环；建立工厂的数字孪生,洞察生产现场的状态，辅助各级管理人员做出正确决策 |
解析预测 |
预测性异常识别和解析；自动化库存进货及补充；及早发现供应商质量问题；实时安全监控 |
数据透明 |
实时指标及工具,助力工厂进行快速一致的决策；实时连接客户需求并做出预测客户订单跟踪透明化 |
智能工厂内部流程包括生产运营、仓储运营、库存跟踪、质量、维护以及环境、健康与安全环节,内部流程应用可有效减少维护费用，提升生产线产能。
内部流程 |
应用情况 |
生产运营 |
增材制造可快速生产产品原型或小批量零配件；基于实时生产和库存数据的先进计划和排产,尽可能减少浪费,缩短周期；认知机器人和自主机器人可有效开展常规工作,节省成本，提升精确性；数字孪生可实现运营数字化,并超越自动化和集成,开展预测性分析 |
仓储运营 |
增强现实可协助工作人员挑选和安置任务；自主机器人可开展仓库管理工作 |
库存跟踪 |
传感器可追踪原材料、板成本、成品以及高价值模具的实时动向和位置；分析优化现有库存,并自动提醒车间补充库存 |
质量 |
采用光学分析方法开展中期质量检测；实施设备监控,预测潜在质量问题 |
维护 |
增强现实可协助维修人员开展设备维修工作；设备上的传感器有助于预测性和认知性维护分析 |
环境、健康与安全环节 |
传感器可在危险设备靠近工作人员时发出警告；工作人员身上的传感器可检测环境状况,确认是否正常运作或是否存在其他潜在威胁 |
从行业产业链发展情况来看，智能工厂上游行业分布较广泛，其中传感器、自动化设备等硬件供应商国产化率极低,公有云、工业互联网等软件供应商国产化率高。
上游分类 |
相关应用简介 |
国产化率 |
CR5 |
传感器 |
将被识别目标转换为图像信号，根据像素分布和亮度、衍射等信息，转换成数字化信号,通过对信号进行运算来控制现场的设备动作 |
25% |
60% |
自动化装备 |
自动化装备通过众多的功能模块、完善的嵌入式解决方案可最大程度地满足智能工厂的个性化需求 |
12% |
72% |
工业机器人 |
面向智能工厂的多关节机械手或多自由度的机器装置，可自动执行工作，也可靠自身动力和控制能力实现各种功能 |
11% |
865 |
自动化产线 |
全部工序都能自动控制、自动测量和自动连续,产品设计具有较高稳定性对实时性、安全性和以太网全覆盖面积要求较高 |
12% |
75% |
工业软件 |
提升企业产品设计与研发工作的能力和效率，改善生产设备的效率和利用率通过大数据云存储,用于企业生产流程决策 |
55% |
55% |
智能机床 |
组成主要包括传感器、伺服系统、液压气压等基础部件，线圈、万能铣头等功能部件,继电器、接线端子、电路板等电器元件 |
51% |
60% |
大数据 |
组成主要包括传感器、伺服系统、液压气压等基础部件，线圈、万能铣头等功能部件,继电器、接线端子、电路板等电器元件 |
25% |
20% |
公有云 |
利用可配置的计算资源共享池，如网络、服务器、存储、应用软件、服务等，完成智能工厂计算需求 |
72% |
65% |
工业互联网 |
利用信息传感设备，将生产设备和产品通过互联网连接，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理 |
70% |
39% |
智能工厂产业链中游头部集成商包括西门子、罗克韦尔、ABB、和利时、IBM、中国石化等企业，解决方案涵盖离散、流程及混合制造业。
智能工厂集成商 |
主要覆盖场景 |
解决方案特征 |
效率提成 |
西门子 |
离散制造业、流程制造业、混合制造业 |
企业在自动化系统和行业软件方面居于行业领先地位 |
维修与护理成本降低：30%；数字孪生助力制造企业缩短产品上市周期：50% |
罗克韦尔 |
离散制造业、流程制造业、混合制造业 |
企业为工厂提供全面的智能化转型解决方案,实现可扩展的生产管理最大限度提高资产性能 |
预测性维护提升设备使用寿命:15%；分布式流程控制提升产线效率:25% |
ABB |
离散制造业、流程制造业、混合制造业 |
保证合规性和数据完整性,降低产品研发设计周期；提升智能工厂制造针对性 |
自动化方式处理数据,人工成本降低:10%-15%；缩短批量产品审核周期及管理审核周期:45%-75% |
和利时 |
流程制造业、混合制造业 |
与工业云平台连接,形成横向和纵向的智能工厂一体化解决方案 |
传输速率提升,制造系统响应时间降低:30%；制造环节有效信息提取准确度:>99% |
IBM |
流程制造业、混合制造业 |
优化智能工厂供应链；提升智能工厂运营质量；改善智能工厂资产维护 |
捕获和分析设备数据时意外宕机时间减少:15%；研发设计周期缩短，人力成本降低超:50% |
中国石化 |
流程制造业、石油化工 |
推进互联网、大数据、人工智能和石化产业深度融合；加快石化工厂智能化转型发展 |
对设备故障进行提前干预，维修成本下降:20%；提高安全生产水平,故障停机率平均下降:50% |
智能工厂产业链下游主要应用领域包括机械制造、航空航天、汽车制造、电子器件、消费品、能源加工、塑料制造、金属加工、医药制造、食品制造等。
现阶段，我国智能工厂产业链已经较为成熟，产业链上中下游协同合作，促进行业向好发展。根据数据显示，2019年，我国智能工厂行业市场规模达7684亿元。
欲了解更多内容，请参阅我们的行业分析报告：
《2021年中国智能工厂市场分析报告-行业竞争格局与未来趋势研究》
《2020年中国智能工厂市场前景研究报告-行业现状调查与未来动向研究》
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