未来智能制造的发展方向和前景 有色金属行业智能制造标准体系建设

• 黄江 2023年3月29日 来源：新浪 1144 74
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随着人工智能、大数据等数字技术不断拓展，近年来各地都涌现出一批智能工厂、无人车间，智能制造场景越来越多。工业和信息化部的数据显示，目前，我国已建成2100多个高水平的数字化车间和智能工厂，其中有209个是示范标杆工厂。

随着全球自动化和人工智能等技术的发展,全球企业纷纷加大力度布局自动化和智能制造领域。近期，一些为高端装备生产线提供智能化工厂改造的高新技术企业订单火热，增幅明显。

未来智能制造的发展方向和前景

我国是世界第一制造大国。制造业的持续健康发展，顺利转型升级，对中国经济的未来至关重要。党的二十大报告提出，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展，指明了制造业高质量发展的前进方向。

制造业是我国经济稳定发展的“压舱石”和“推进器”，其中智能制造正日益成为未来制造业发展的一个重要趋势。近年来，我国智能制造应用规模和发展水平大幅跃升，制造业智能化发展的成效明显，有力支撑了工业经济的高质量发展。

智能设备的运用不仅仅在船舶制造上，在风电设备、海上钻井平台、核电以及重型工业和机械化设备制造方面，自动化智能化设备运用已经不是新鲜事。上海某智能机器人制造企业生产制造负责人朱少平说：“还有矿山机械这种锅炉压力容器管道都有的。我们服务的企业都是一些高端制造企业，随着他们每年的订单量增长，我们的订单量也在增长，我们现在每年的增长量达到35%以上。”

随着人工智能、大数据等数字技术不断拓展，近年来各地都涌现出一批智能工厂、无人车间，智能制造场景越来越多。工业和信息化部的数据显示，目前，我国已建成2100多个高水平的数字化车间和智能工厂，其中有209个是示范标杆工厂。在广东中山某厨卫电器公司，全部生产线都变成了数字化生产车间。公司总经理助理孙星说，已经深刻感受到数字化、智能化带来的好处。“因为现在市场逐步升级换代，促进企业升级硬件和软件的配套，升级后大概提升了百分之十几到二十左右的效率。”

有色金属行业智能制造标准体系建设

3月28日消息，日前，工业和信息化部办公厅印发《有色金属行业智能制造标准体系建设指南(2023版)》。其中提出目标是，到2025年，基本形成有色金属行业智能制造标准体系，累计研制40项以上有色金属行业智能制造领域标准，基本覆盖智能工厂全部细分领域，实现智能装备、数字化平台等关键技术标准在行业示范应用，满足有色金属企业数字化生产、数据交互和智能化建设的基本需求，促进有色金属行业数字化转型和智能化升级。

3月25日，由中共太原市委、太原市人民政府、中国工信出版传媒集团联合主办，工业互联网平台创新合作中心、太原市工业和信息化局等共同承办的2023全国工业互联网平台赋能深度行暨太原工业互联网发展大会在并召开。

大会以“加速工业互联 壮大数字经济”为主题，围绕工业互联网赋能产业数字化转型、工业互联网生态构建等内容展开深入研讨。

工业互联网的本质和核心是通过工业互联网平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接融合起来，帮助制造业拉长产业链，形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，从而提高效率，推动制造业数字化转型和融通发展。随着我国智能制造持续深入推进，相信未来工业互联网将在制造业中发挥更大的作用，有力支撑制造强国、网络强国、数字中国建设。

根据中研普华研究院《2023-2028年智能制造行业市场深度分析及发展策略研究报告》显示：

智能制造是工业4.0的重要组成部分，它与工业自动化、机器学习等技术密切相关。随着工业互联网的普及和物联网技术的成熟，智能制造将会呈现出更加广阔的发展前景。未来的智能制造将具备更高的智能化水平，更加高效、安全、可靠和灵活的生产方式，更加优质的产品和服务，这将会对经济和社会带来巨大的影响。

智能化改造给企业带来了实实在在的效益，背后是国家出台的一系列促进装备数字化发展政策措施的支撑，以及5G、工业互联网等规模化部署和应用。工信部数据显示， 2022年，我国软件业收入超过了10万亿元，工业互联网全面融入了45个国民经济大类，具有影响力的工业互联网平台达到了240个。

智能制造技术的现状

智能制造技术主要包括工业自动化、机器学习、物联网、云计算、大数据等方面。下面我将就这些方面的技术现状做出详细的分析和讨论。

1.工业自动化技术

工业自动化技术是指利用计算机、传感器、执行器等设备，对生产过程进行自动化控制和管理的技术手段。随着计算机和通讯技术的飞速发展，工业自动化技术已经历了从传统的PLC控制到现代的智能化控制的转变。现代的智能化控制系统不仅可以实现自动化控制，还可以实现实时数据采集和处理、生产计划管理、质量监控等功能。同时，智能化控制系统还可以与其他信息系统集成，形成完整的数字化生产体系。

2.机器学习技术

机器学习技术是指利用计算机算法和数学模型对数据进行分析和处理，从而让机器具备学习和智能化的能力。机器学习技术在智能制造领域中具有广泛的应用，可以实现生产过程的智能化控制、预测性维护、缺陷检测和质量监控等功能。机器学习技术还可以帮助企业实现自动化决策和优化，提高生产效率和降低成本。

3.物联网技术

物联网技术是指将各种物理设备和传感器通过互联网连接起来，实现设备之间的数据交换和共享的技术手段。物联网技术在智能制造领域中具有重要的作用，可以实现设备的远程监控和维护、实时数据采集和处理、生产计划管理等功能。通过物联网技术，企业可以实现数字化、网络化和智能化的生产过程。

4.云计算技术

云计算技术是指将各种计算资源通过互联网连接起来，实现资源的共享和利用的技术手段。云计算技术在智能制造领域中具有重要的作用，可以实现大规模数据存储和处理、实时计算和决策等功能。通过云计算技术，企业可以实现数据的共享和协同，加速产品研发和创新。

5.大数据技术

大数据技术是指利用计算机算法和数学模型对海量数据进行分析和处理，从而获得有价值的信息和知识的技术手段。大数据技术在智能制造领域中具有广泛的应用，可以实现生产过程的监控和优化、产品质量的提升、客户需求的预测和满足等功能。通过大数据技术，企业可以实现智能化决策和优化，提高竞争力和市场占有率。

《2023-2028年智能制造行业市场深度分析及发展策略研究报告》由中研普华研究院撰写，本报告对该行业的供需状况、发展现状、行业发展变化等进行了分析，重点分析了行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力，以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了行业的整体发展动态，对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。

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