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2023信創獨角獸企業100強
全世界各行各業聯合起來,internet一定要實現!

2021智能制造創新50強

2021-10-22 eNet&Ciweek/朝露

2021智能制造創新TOP50
RK企業iPiF
1華為89.5989.6789.63
2中海油89.4289.5789.49
3中國航天88.6989.5489.12
4中國船舶87.5489.0788.31
5福耀玻璃87.4988.6888.09
6中國中車87.2788.3487.80
7中國商飛87.0088.0487.52
8海爾86.9787.9087.43
9中國寶武86.8087.7187.26
10浙江鼎力86.5087.4886.99
11中芯國際86.0787.3586.71
12恒立液壓85.8587.3286.58
13大疆85.3487.2686.30
14比亞迪85.3287.0686.19
15京東方84.6986.0485.37
16北汽集團84.5186.0185.26
17上海電氣84.4985.7385.11
18海康威視84.4785.3884.93
19濰柴動力84.3185.3384.82
20長飛光纖83.2685.2584.26
21中聯重科83.0684.5483.80
22徐工機械82.3184.4683.38
23國瓷材料81.7184.3883.04
24藍思科技81.3983.5982.49
25四川長虹81.1183.0782.09
26中興通訊80.6283.0181.81
27上海機電80.2482.9981.61
28吉利80.0782.7181.39
29三一集團79.9682.5481.25
30隆基綠能79.7482.4081.07
31立訊精密79.7181.9680.83
32奇瑞汽車79.3081.8580.58
33TCL79.0781.2780.17
34特變電工78.9580.6279.78
35歌爾股份78.9179.9879.45
36歐菲光78.9079.8579.38
37深天馬78.5079.8579.17
38光威復材78.4979.4778.98
39小米78.3979.3078.85
40沈陽機床78.2679.0778.67
41柳工78.2278.7978.50
42長盈精密78.0478.6978.37
43大族激光77.9778.6478.31
44埃斯頓77.6277.9277.77
45三花智控77.5877.6077.59
46艾迪精密77.4777.3177.39
47盈趣科技77.3977.2377.31
48科大智能77.3376.8677.10
49新時達77.0676.3176.68
50科沃斯76.8776.1776.52
2021.10德本咨詢/互聯網周刊/eNet研究院聯調
制造業新一輪變革已開啟 

在幾乎空無一人的車間內,龐大的機械手臂靈活有序地完成著各項指令,無人駕駛的運輸小車在特定的軌道上不慌不忙地輸送著各種生產物料......整個生產基地,從大卡車向基地運貨到成品的最終出庫,這過程中的一系列環節絕大部分都可以由機器人來完成。機器代人已成為生產制造的發展趨勢,而未來機器代人的最優級將是智能制造。 

制造業是國民經濟的主體,是一個國家綜合實力的重要體現,隨著智能化、網絡化的發展,智能制造已成為國家提升整體制造業水平、展現國際競爭力不可忽視的重要引擎,以智能制造為主體的工業領域的革新成為各國新一輪競爭的主陣地。 

早在2012年,美國就發布了《國家先進制造戰略規劃》,強調了工業互聯網建設的重要性,德國隨后在2013年提出以智能工廠、智能生產、智能物流為主題的工業4.0,2015年我國亦提出“中國制造2025”的計劃,之后又在多次會議中廣泛討論,將智能制造列為十四五規劃重點。

在智能制造之前,傳統的生產制造多采用的是流水線生產方式,集中控制、按流程生產,但缺陷是人與人、機器與機器之間通訊受限、信息交流不暢,無法保證高生產效率、高產品質量的輸出。 

而智能制造采用的是單元化制造的生產方式,信息實時反饋,工藝、研發之間呈雙向往來,更有利于按消費者需求定義產品特性。此外,自動化采購降低生產成本和生產周期,柔性化生產與營銷活動實時互動使生產有效適應市場變化,這一切如果都能落地,那制造業體系將會發生前所未有的變革,生產效率大大提高,產能極大釋放。 

成效、挑戰 

我國自2015年提出智能制造以來,就一直積極在這條路上探索。根據《2017—2018中國智能制造發展年度報告》顯示,我國已初步建成208個數字化車間和智能工廠,覆蓋10大領域和80個行業,初步建立起與國際同步的智能制造標準體系。在全球的44個燈塔工廠中有12個工廠位于中國,并且其中有7個為端到端燈塔工廠。 

可以看出,我國在智能制造領域已取得了不小的成效,而且因為新冠疫情的影響,許多傳統制造業的競爭優勢開始消失,生產中斷、供應鏈斷裂、復工復產使智能制造的發展變得更加緊迫,加上國家層面的推動,智能制造未來發展前景廣闊。 

但從具體推進來說,盡管我國對智能制造的意識不算太晚,但在上世紀50年代,國外的一些高端制造業就已經將計算機引進了制造工廠,而我國早期對高精尖技術研發沒有太多重視,所以在全面開展智能制造的過程中,工業軟件、數控機床等核心技術一直為國外所壟斷,成為我國亟待攻克的難題。

而從中觀層面來看,大部分企業在發展建設過程中都遭遇了各種各樣的瓶頸:

有的企業誤將智能制造建設等同于技術和硬件投資,投入大量財力部署了自動化生產線,卻因前期沒有充分的考慮帶來了更多的問題,使生產反而更加單一;

有的企業借助信息技術實現了數字化,但單純的數據看板對使用者的專業化要求較高,盡管數據看板可呈現出生產過程中的諸多問題,但必須有專業的工程師實時在場,才可以發現問題,給出解決方案。

抓住智能系統這一核心關鍵

“基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合,貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節,具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。”根據工信部、財政部在《智能制造發展規劃(2016-2020年)》中給出的定義,自主或自動是智能制造的關鍵,而這一條件的滿足,是基于數據采集、工程建模、機器學習和智能系統架構的開發,由智能軟件產出生產過程的最優參數組合,轉而交給基礎自動化執行。

因此,機器代人只是智能制造的一部分,前文所描繪的自動化生產線盡管比早期的生產制造前進了一大步,但離真正的智能制造還差一大截;數字化盡管離智能制造更進一步,但依舊沒有抓住其核心關鍵。事實上,拋去工業軟件、數字制造技術不談,智能制造真正的核心在于智能系統。

要真正實現智能制造,需要對工程問題和工程參數進行建模,然后利用采集到的高質量數據進行機器學習,將模型與機械設備和生產現狀進行深度綁定,基于此開發出智能系統,進而才能生產出靈活可變的、最優化的生產參數,最后交給基礎自動化執行。否則光是機器代人或需要工程師等人力輔助,還不能算是真正的智能化。

所以從總體的實際情況來看,我國企業絕大多數離真正的智能化還相差甚遠,使用簡單的信息化軟件、收集數據、搭建自動化流水線僅僅只能算入門,在工程建模、機器學習和智能系統架構開發等核心領域上無法實現突破,就不能實現真正的智能制造。

未來的機遇

不過,盡管在建設過程當中面臨諸多挑戰,但當前國內外環境處于不斷的變化中,我國智能制造依然有不少的發展機遇。

當前,大數據、人工智能、物聯網等新一代信息技術正在與制造業深入融合,不斷改變著制造業的生產方式、組織方式和發展模式,譬如人工智能技術在深度學習方面幫助提升工業智能化程度,實現基于歷史數據的智能化功能。5G、大數據等我國在全球已處于第一梯隊的技術將在未來釋放更大的能量,為我國的智能化建設發揮更大助力。

此外,我國具有全球最完整、規模最大的工業體系,有著發展高端制造業的豐厚土壤。目前我國已擁有41個工業大類、207個工業中類、666個工業小類,形成了獨立完整的現代工業體系,隨著核心技術的加速推進,我國將有望進入智能制造的前列名單。

隨著企業數字化、智能化意識被喚醒,我國產業互聯網發展全面提速,我們將有可能看到在自動化、無人化的生產車間,數據和系統將生產流程和工藝全面優化,從設備到整個工廠,數據將實現各環節的協同互聯,且不光只在生產環節,從產品研發到采購、產銷,整個供應鏈將形成大規模的網絡協同,整個行業的效率發生質的改變。

結語

盡管在這一領域,我國還處在初級階段,但也可以看到眾多企業已積極投入,大勢所趨,未來的前景相信是光明的。

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