基于智能制造環境下的裝備制造業產業升級研究

吳光浩

摘要：智能制造是現階段加強戰略新興產業的要求，是智能制造業發展的主要方向，發展戰略計劃都有明確規定。通過裝備設備產業發展的主要方向和信息技術與產業化的深度融合，加快裝備制造業產業升級，保證生產效率，提高技術水平與質量，降低成本，加快智能化和綠色化發展。

關鍵詞：智能制造;裝備制造業;產業升級

前言

隨著互聯網技術和數字信息技術的飛速發展，智能制造技術得以普及，經過技術積累，不斷出臺新措施，提高產業生產實力，提高產業競爭優勢。2011年，美國實施了“先進制造伙伴關系”戰略，2013年開始“印度4.0”計劃，2014年開始“High-Value Maufacturing”戰略，從2015年開始新機器人戰略，到2016年開始的數字產業計劃，智能制造浪潮開始在世界范圍內開展，我國的智能制造也開始出現。2015年我國發表了《中國制造2025》，智能制造是促進產業升級的重點，以智能制造為核心的系統正在完善，已經成為新的生產管理方式、經營模式和產業發展模式，對全球產業結構進一步加快了第四次產業革命的到來。

一、智能制造發展領域

（一）工業機器人

工業機器人是以計算機技術、制造技術、自動控制技術、傳感器、人工智能系統為一體的智能化生產系統，機身由機身裝置、控制器、伺服驅動系統和感應裝置組成，具有擬人化、自動控制和反復編程的特點。隨著人工智能技術、多功能傳感器技術及信息采集、傳輸及分析技術的快速發展和完善，工業機器人的影像處理和智能控制系統呈現出智能化、服務化的趨勢。通過物聯網、機器與設備的相互作用，人與機器可以獨立地對環境進行評價和決策，從而減少生產過程中對人的依賴。該服務需要未來機器人和網絡的合作，實現積極的線下、在線服務，標準化是為了方便工業機器人的使用，降低制造成本，調整和推廣機械產業者的各種零部件[1]。

（二）智能數控機床

智能型數控機床是高端數控機床的一種形式，結合先進的制造技術、信息技術、智能技術，具備自我學習能力，可以推測加工能力，利用履歷數據可以推測裝置部件的壽命。可以觀察大家的處置狀態，監視偏差，診斷，修改，智能評價加工零件質量的不同功能模塊實現不同的處理流程，提高處理效率和控制能力。其趨勢是智能化、多功能化、小型化。

（三）3D打印

3D打印技術基于使用粘性材料的數字模型文件，覆蓋連續的物理層，在各層添加材料，形成三維固體，因此，被稱為附加制造，是數字建模技術、機械控制技術、信息技術、材料科學和先進化學、綜合應用技術知識的結合體。今后的生物醫學和航空宇宙產品等可以抑制幽靈產品和少量產品的成本，有望在產業彈藥等領域使用，未來的三維印刷將發展成成熟的浮游生物三維印刷和高速激光內視鏡等非兼容性研究。

（四）智能傳感器

智能型傳感器是將工業控制網絡的感知參數進行數值化和整合的新傳感器，具有高性能、高可靠性、多功能性，這與微處理器系統、信息采集與診斷處理兼容，是傳感器與微處理器的集成產品。今后的智能傳感器將結合表面硅微加工三維微機械結構等更多新的工藝材料和微處理器，提高傳感器的精度和環境適應性。同時物聯網與互聯網的結合可以實現數據的實時連接、收集和傳輸，不僅可以實現產業生產，還可以實現生活服務的廣泛應用。

（五）智能物流倉儲

在工業用智能工廠4.0的框架下，智能物流倉庫位于生產線的末端，是連接工廠和客戶的核心部分，由硬件（智能物流倉庫設備）和軟件（智能物流倉庫系統）兩部分構成。其中硬件主要包括三維自動軸承、多層輪渡車、牽引起重機、自動裝載機、自動感應運輸車（AGV）等。軟件將信息及產業IoT根據實際業務要求事項、公司人力、材料管理進行調整，使整個生產有效運行。智能化物流野倉儲在人工成本和空間消費方面具有優勢，大幅提高管理效率，降低物流成本是解決問題的最終方法，無人是智能物流運輸系統的重要發展趨勢，根據系統提供的網絡指南，準確查找資產并記錄在指定位置。今后，常見軌道將被無軌搬運機器人取代。

（六）智能監測與裝配裝備

隨著智能型傳感器的不斷發展和各種算法的優化，智能型測量和組裝技術廣泛應用于航空宇宙、汽車零部件、半導體電子、醫學等領域。基于多功能的機械視覺自動檢測裝置，準確分析目標物的各種缺陷和缺陷，確定目標物的大小和正確位置，自動檢測和組裝，實現產品質量的高效穩定管理，提高產品生產效率的靈活性和可靠性。數字智能組裝系統可以根據產品及流程的結構性和交貨期，制定出最大限度地利用組裝裝置的綜合計劃。除了航空宇宙和汽車應用外，智能檢查、組裝裝置對農產品檢查和環境保護也有很大的可能性。

二、智能制造環境下的裝備制造業存在的問題

（一）自主創新能力不強

目前，我國制造業整體創新能力不強，設備工業產品和核技術在國際上缺乏競爭力。在智能化過程中，海外尖端制造設備、重要零部件和重要材料必須強烈依賴于這些。另外，智能型控制器技術、在線分析技術、高速精密軸承等尖端技術自給率低，對外依存度高。另外，中國國內智能設備的性能和穩定性不能滿足裝備行業智能化發展的要求，工業機器人約90%，汽車生產核心設備的70%，大型石油化學工廠、原子能發電等主要項目的自動化配套控制系統，高性能的轉換技術的40%依賴進口，這些核技術和設備的不足增加了建設成本，增加了我國智能型設備生產的難度。

（二）智能裝備制造標準普及不夠

各種信息集成軟件、重要設備組件的接口、信息網絡的端口等都是生成調試的智能化過程中必不可少的，為了實現網絡之間的順暢信息對接，需要統一的連接參考。另一方面，許多中國企業非常重視技術開發，輕視設備和技術管理的標準化。由于制造企業的差異，中國制造業傳統自動化系統的技術參數缺乏統一的標準，網絡與設備之間存在著模式不同的嚴重問題。智能制造的發展帶來了新的生產模式，但企業對智能制造的生產組織和業務運營沒有統一的管理標準。2015年工業信息化部和國家標準化管理委員會發布了《智能制造相關標準設計指南》，但中國制造業發展不平衡，標準化普及度不高，仍存在標準不足、滯后、重復等問題。

（三）工業大數據應用價值未充分挖掘

裝備生產智能化的過程需要大量數據，通過數據分析，企業挖掘有價值的數據，完善企業服務，改變企業以往的模式是企業智能化發展的動力。政府為了改善產業信息中的產業大數據應用，設立了數字創新中心，投入了很多資金，但是這些數據由傳感器、物聯網設備、生產運營數據及外部網絡數據組成，由于龐大的量和分散的源文件、多種形式，很難有效地利用。另一方面，中國工業大數據應用剛剛起步，核技術體系不完善，數據集成統一標準不足，專業數據服務不足等問題[2]。

（四）智能裝備制造相關的現代服務業發展滯后

良好的現代服務是推動制造業發展的重要動力，完善的系統在制造業智能化中發展有著重要作用。智能監控技術以及智能信息集成管理需要現代技術的支持，以實現智能型設備的制造。另一方面，與發達國家相比，中國先進生產性服務業的附加價值和技術水平還有一定的差距。第一，智能制造服務業尚未完全開放，相關政治制度不完善，市場化水平較低。第二，與制造業相比，傳統服務業的比重太大，供給超過需求，先進生產性服務業比重小，供過于求問題嚴重。第三，智能制造專業教育服務體系發展滯后，附帶的先進制造服務公司無法滿足智能制造技術模式的需求。

三、智能制造環境下的裝備制造業產業升級措施

（一）深入產教研結合

作為一個大規模系統，智能制造貫穿產品設計、制造和服務全壽命周期的各個階段，支持相關制造系統的優化和集成，實現制造業數字化網絡智能化。數字網絡中先進的制造技術和智能技術的深度整合和技術轉移，促進了制造企業在產品創新、生產創新、模式創新和整合創新方面的全面進步。為了實現中國制造企業的智能化轉型和升級，必須從創新計劃、制度規劃、可持續發展等方面考慮。另一方面，積累傳統制造技術的創新，對所屬企業具有根本意義和堅實的基礎，利用技術創新社區提供的技術創新網絡的智能技術，改善制造技術和綜合創新能力。創新包裝適用于所有行業，面對當前科技革命和產業革命的挑戰和機遇，制造業的現代化發展必須打好基礎，堅持創新發展的理念。同時要積極適應和改革相關教育和科研體系，適應智能制造發展的大趨勢。該公司擁有金融實踐、人才培養和技術研究的平臺。雙方要利用各自的優勢進行合作，學校根據工業發展的要求，設置科學的課程和實踐，以實用化為方向，致力于培養創新人才。之后，將技術和人才引進企業進行實際應用研究，繼續發揮人才和技術的作用，逐步建立堅實的創新研究基礎，重點發展自主創新技術，進一步推進科技創新和產業升級。大學要有效地發揮領導和牽引作用，必須根據經濟社會發展的需要，推動產學研結合智能制造的發展，切實推進智能設備制造所需要的高水平復合應用模式的研究，提高產品和技術的核心競爭力。

（二）大力推行智能裝備制造相關技術與管理的標準化

在設備制造業中，智能化和尖端標準的普及高度生產的智能設備，結合尖端信息技術和制造技術，比較完善新的生產組織，新的事業模式，開發智能化標準化生產設備，推進標準體系的完善，完善包裝，引領產業生態化。在實施行業標準時，政府要根據實際發展，把握建設的整體要求、設計理念、設計內容和組織實施。另外，為了設計智能功能和系統水平，還準備了生活周期和多階段系統框架等參考模型。從生產、研究和研究的角度，共同開發產業發展所需的重要組成部分、系統軟件端口等重要技術標準。政府逐步引導和實施產業生態鏈各方面，建立一系列完善、智能、規范的技術體系，發揮標準化的基礎和先導作用，引領當前和未來智能設備的標準化生產。

（三）建設數字服務中心，加強工業大數據應用

要加強工業大數據的應用，可以從兩個方面著手：一是提高工業大數據的基本計算性能，第二是集成數據庫，數字數據庫的多種產業數據應用軟件和詳細的評價數據集成平臺。另外，標準全生命周期計劃將產品設計、制造、物流、流通、售后服務等大數據應用于產業生產。大數據應用標準由技術、安全、管理等各方面組織，根據標準體系和行業規模持續改善。二是將實際應用與推廣結合，標準化完成后，結合云計算、物聯網、移動互聯網技術，以國家主導建設產業大數據共享平臺引導企業大數據應用，促進重點領域大數據標準檢測、示范企業培育、多重經營、大數據產業與傳統產業協調發展[3]。

（四）發展現代智能裝備制造服務業

隨著智能制造技術的進步和普及，對裝備制造服務的需求越來越大，對智能制造和制造設備的世代交替的要求也越來越高。在現代服務業中，生產智能設備的服務業所占的比例正在上升到發達國家的70%，我國還應重視相關高級服務業的發展，加強對智能制造服務業的支持。為解決我國智能設備制造服務業發展滯后問題，建立智能設備制造網絡平臺，促進企業間信息資源共享和生產優化配置。為保障智能設備生產服務業的發展，提供適當的政策獎勵，獲得更多企業的加入，擴大現代服務業相關市場的先進施工設備和良好的生產服務開發區。其次，建設先進的制造服務生態園區，全面推進和管理人本投資，發展智能化制造服務管理企業，為產業設備和系統研發提供全方位的智能化技術支持體系，將生態園區科技成果轉化為尖端生產服務提供足夠的服務。再者，發展高水平創新型人才培養，建立培訓服務體系，制定促進相關人才培養的戰略，適當輸送制造業的先進專業人才。智能數字網絡技術的廣泛應用為企業產業鏈的各個階段提供了全面的增值和增值機會，加速了高附加值產業鏈的上下延伸，快速推進企業從“產品中心”向“以用戶為中心”的轉變。建設操作設備遠程監控系統，為客戶提供個性化、系統化的能量轉換解決方案，智能型運行維護服務系統，為客戶提供智能型風力發電監控和智能型運行維護單元故障的智能診斷和預警服務，企業通過數字網絡信息和傳統業務的結合，從產品制造商迅速轉向系統解決方案提供商和服務提供商。

結語

進入“十三五”后，我國以智能制造為主導，推動制造業的創新、轉型、升級和發展，取得了良好的成績。在新形勢下，我國智能制造業的發展需要長期的努力和不斷的進步，以數字化、網絡化、智能化的高度化為方向，在不同行業、不同地區進行差別化，加速智能制造在中國的應用和普及，加速智能制造的發展。結合行業特點，重視研發、生產、運行、維護等重要環節，實現智能制造，加快第五代移動通信、大數據、人工智能等新一代信息技術和制造業的高度化，重視產品創新、生產創新、模式創新、制造系統集成創新，提高智能制造的整體水平，提高質量和效率，發展裝備制造產業鏈。

參考文獻

[1]許清海.基于智能制造環境下的裝備制造業產業升級研究[J].內燃機與配件，2021（02）：158-160.

[2]萬志遠，張曉林，殷國富. 智能制造背景下裝備制造業產業升級研究[N]. 中國建材報，2018-05-22（003）.

[3]萬志遠，戈鵬，張曉林，殷國富.智能制造背景下裝備制造業產業升級研究[J].世界科技研究與發展，2018，40（03）：316-327.