智能制造系统的未来发展应用趋势

智能制造系统是以智能技术为代表的技术为指导，包括以智能化、网络化、数字化和自动化为特征的数字化智能工厂的先进制造技术的应用。

智能制造系统涉及制造过程中的设计、工艺、装备（结构设计和优化、控制、软件、集成）和管理。与此前历次工业革命相比，制造的核心地位仍未改变，但智能化成为制造的新特征与内涵。

智能制造最终要具备状态感知、实时分析、自主决策、精准执行的特征，使得企业更柔性、更智能、更集成化，并且实现了大部分或者全部的智能化技术应用，目标是实现知识的获取、规模化利用与传承。目前我国处于转型的最重要时期，还没有完全到达第三个阶段。

我国发展智能制造的优势十分明显。作为全球人口最多、制造业规模最大、移动通信用户最多的国家，我国必然是全球最大的智能制造应用市场。我国制造业走过机械化、自动化、数字化等发展阶段，目前正步入人工智能时代。

同时，我国制造业的人力成本上涨较快，受外部经济形势和国内经济下行压力影响，企业经营压力增大。可以说，智能制造在我国既有现实条件，也有紧迫需求。不过，我国的智能制造还面临一定的挑战。强大的智能制造是先进制造水平和智能化技术应用结合的产物，目前在这两方面我们都与发达国家有一定差距。

随着工业机器人产业和数控机床行业告别高增长阶段，智能制造进入高速发展阶段。尽管2020年受疫情影响产业增速有所回落，但在国家政策的支持下，智能制造领域的发展前景依然被业界看好。

1.需求导向、痛点聚焦将指引工业人工智能从理想走入现实

一方面，人工智能技术在制造业的应用重点在于工业智能产品或具体工业痛点的解决方案。另一方面，相较于“锦上添花”的工业智能产品，“雪中送炭”的技术更容易被制造业企业接受。比如，基于机器视觉的表面质量检测技术帮助提升产品质量；或用基于知识图谱的智能CAD来提高生产效率；又或者用基于人工智能的能源分配来降低生产成本。

2.工业大数据将成为智能制造和工业互联网发展的核心

在工业大数据发展过程中，安全性将成为企业智能化升级决策的重要依据。例如，工业核心数据、关键技术专利等数字化资产对企业的价值正在加速提升；降低数据安全隐患、提升系统安全和数据安全成为企业数字化改造升级中愈加重要的参考指标；增加厂区生产安全、过程安全迫在眉睫。

3.基于大数据的工业智能将带来更多服务型应用场景

如正在快速形成的基于工业数据的故障诊断及预测性维护就是典型的服务型应用场景。这种服务场景通过对生产线的监测和历史数据进行处理并存储后，进行基于人工智能的预测性分析，对企业给出维护建议并对生产进行实时预警。

4.设备状态智能管理系统将成为远程运维的新模式

设备状态智能管理系统将成为远程运维的新模式，将形成以数据为核心，从智能采集、智能分析、智能诊断、智能排产、自动委托、推送方案、远程支持到智能检验，再进入新一轮智能采集的闭环运行模式。

5.工业区块链将服务于数据安全及分布式智能生产网络

一方面，工业区块链技术可以为工厂提供不同安全等级的区块链加密服务，对工厂间的重要数据进行无中介传递，保障各重要生产数据的加密安全；另一方面，随着工业区块链技术应用，将形成分布式智能生产网络，以终端客户需求为主导，促进工业的服务化转型。通过集成化与智能化生产，提高企业效率。通过标准化与网络化生产，降低企业生产成本。

6.基于算法的工业智能平台将成为应用场景的重要基石

不同工业行业有各自独特的行业门槛，每个工业场景在不同行业、不同企业中的需求差异较大。人工智能与制造业深度融合的路径就是将信息技术与工业场景应用端结合。将核心工艺模型化、算法化、代码化的工业智能算法平台面向工业场景，可以为底层应用提供便捷的开发服务。

7.云边协同将成为工业智能应用产品重要技术路线

一方面，未来将丰富的云端业务能力延伸到边缘节点，实现传感器、设备、应用集成、图像处理的协同；另一方面，行业将在云端与边缘共同发力，云边结合打造行业的工业大脑。算法升级将由云端完成。

8.工艺装备的智能化将成为制造业转型发展的突破口

未来核心工艺装备与人工智能融合，实现工艺装备的智能化，将成为制造业转型发展的突破口。

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