隨著以人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈為代表的新一代信息技術(shù)加速與制造業(yè)融合，制造業(yè)生產(chǎn)方式與企業(yè)形態(tài)正在發(fā)生根本性變革?！笆奈濉逼陂g，我國智能制造將從制造工藝、硬件設(shè)備、軟件架構(gòu)、系統(tǒng)集成、供應(yīng)鏈體系等多個維度持續(xù)推進(jìn)，夯實工業(yè)基礎(chǔ)，保持我國制造業(yè)朝著數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化方向不變，加快制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)程。
特征01 系統(tǒng)集成將成為支撐我國智能制造快速發(fā)展的重要支點。
當(dāng)前，企業(yè)智能化改造的方式正從單一的設(shè)備升級、軟件應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)鋪設(shè)轉(zhuǎn)變?yōu)閷嵤┱€、整廠的系統(tǒng)集成解決方案，搭建行業(yè)級平臺。隨著企業(yè)對智能制造發(fā)展的需求不斷細(xì)化下沉，一方面，智能制造系統(tǒng)集成商將加速推進(jìn)服務(wù)產(chǎn)品化，將企業(yè)智能化改造的定制化需求分解為模塊化的標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)，在提高集成商服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化水平、保證服務(wù)質(zhì)量并降低服務(wù)成本的同時，通過改造效益量化的方式增強企業(yè)改造意愿;另一方面，具備通用工藝核心技術(shù)的集成商，將有望以技術(shù)應(yīng)用場景為出發(fā)點進(jìn)行跨行業(yè)橫向延展，向多行業(yè)制造企業(yè)提供系統(tǒng)集成服務(wù)，拉動傳統(tǒng)制造業(yè)智能化改造進(jìn)程。預(yù)計到“十四五”末，我國智能制造系統(tǒng)集成產(chǎn)業(yè)規(guī)模將突破5500億元大關(guān)。
特征02 融合的下一代工業(yè)網(wǎng)絡(luò)有望領(lǐng)銜智能工廠的未來。
5G+TSN+OPC UA融合的網(wǎng)絡(luò)，更能滿足工業(yè)領(lǐng)域智能制造的需求。隨著企業(yè)對柔性生產(chǎn)要求的提高，以及跨平臺、跨行業(yè)的應(yīng)用需求增多，急需構(gòu)建實時的大型工業(yè)通信網(wǎng)絡(luò)。利用5G超低時延與可靠性、大帶寬、大規(guī)模連接等特性，TSN安全、可靠、穩(wěn)定的實時連接特性，以及OPC UA運行與平臺無關(guān)、可在任何操作系統(tǒng)上運行的特性，5G+TSN+OPC UA的結(jié)合，可將IT與OT無縫融合到工業(yè)通信項目中，達(dá)到更加可靠、智能且可以遠(yuǎn)程、安全地訪問智能邊緣設(shè)備的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)要求。
5G+TSN+OPC UA三者的結(jié)合，將傳感器、執(zhí)行器等工業(yè)設(shè)備以無線的方式連接，實現(xiàn)不受線纜限制的網(wǎng)絡(luò)，更好地為工業(yè)網(wǎng)絡(luò)提供更加完整的解決方案，在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展未來可期。
特征03 制造工藝智能化是制造業(yè)整體智能化提升的關(guān)鍵。
在向智能化轉(zhuǎn)型升級過程中，企業(yè)逐步認(rèn)識到，工藝創(chuàng)新是制造業(yè)企業(yè)發(fā)展的看家本領(lǐng)與核心技術(shù)。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)將從參數(shù)優(yōu)化、反饋補償、智能迭代、工藝仿真、數(shù)值模型、方案比較、復(fù)合工藝、工藝裝備等八個方面賦能工藝裝備的智能化，開拓制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級的新方向。
特征04 人工智能技術(shù)將從邊緣側(cè)提升工業(yè)智能化程度。
人工智能技術(shù)對工業(yè)智能化程度的提升主要體現(xiàn)在使用深度學(xué)習(xí)等人工智能算法對工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，實現(xiàn)基于歷史數(shù)據(jù)的智能化功能。一般而言，使用人工智能算法對數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)可通過上傳至云端，或部署在邊緣側(cè)(終端設(shè)備或接近設(shè)備的網(wǎng)關(guān)等)兩種方式實現(xiàn)。其中，將數(shù)據(jù)上傳至云端是符合信息技術(shù)(IT)架構(gòu)較為直接的解決方案。相比較將工業(yè)數(shù)據(jù)上云，邊緣側(cè)的部署方案更加貼近工業(yè)自動化實際需求。隨著工業(yè)數(shù)據(jù)的指數(shù)級增長，在工業(yè)設(shè)備或網(wǎng)管中增加邊緣計算模塊并植入相關(guān)算法軟件成為邊緣智能賦能工業(yè)的一種特色解決方案。
特征05 以工業(yè)機理為基礎(chǔ)“自下而上”生長的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺將占據(jù)主流。
目前，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)中，“自上而下”模式(先搭建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，再尋找合適的產(chǎn)業(yè)嵌入平臺)占多數(shù)。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)模式逐漸成熟，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)將經(jīng)歷“洗牌期”，預(yù)計“十四五”末，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)數(shù)量將減少一半以上。以制造業(yè)企業(yè)需求為導(dǎo)向的“自下而上”工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)，具備較長時間制造業(yè)領(lǐng)域深耕，對工業(yè)機理和制造設(shè)備具有足夠深入的認(rèn)知，這種以工業(yè)機理為基礎(chǔ)“自下而上”生長出來的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺將成為主流。
特征06 機理模型和人工智能將驅(qū)動我國工業(yè)軟件快速成長。
我國國產(chǎn)工業(yè)軟件由于起步晚、產(chǎn)品化進(jìn)程緩慢，在“十三五”期間仍難以擺脫“底子薄、應(yīng)用難、創(chuàng)新少”等發(fā)展困境。以工業(yè)機理模型為基礎(chǔ)，輔以人工智能技術(shù)的加速賦能，我國工業(yè)軟件發(fā)展有望在“十四五”期間實現(xiàn)換道超車。
從其細(xì)分領(lǐng)域來看，研發(fā)設(shè)計軟件將以計算機輔助制造(CAM)為重點突破口，在柔性化生產(chǎn)、定制化生產(chǎn)的需求帶動下逐漸找到成長壯大的道路;生產(chǎn)控制軟件將以生產(chǎn)制造系統(tǒng)(MES)、集散控制系統(tǒng)(DCS)和數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)(SCADA)等為重點，借助智能制造發(fā)展的東風(fēng)順勢擴大在國內(nèi)市場的占有率;信息管理軟件將以傳統(tǒng)市場格局為基礎(chǔ)，以“云化”及“服務(wù)化”等新模式逐漸增加用戶黏性，在個別垂直行業(yè)實現(xiàn)快速發(fā)展。
特征07 聚合工業(yè)服務(wù)的工業(yè)電商3.0形成全產(chǎn)業(yè)鏈閉環(huán)，價值鏈高端化逐漸顯現(xiàn)。
工業(yè)電商平臺作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺衍生的新業(yè)態(tài)，能夠完善工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺功能，以供應(yīng)鏈協(xié)同為核心，輔以信息資訊、倉儲物流、供應(yīng)鏈金融等工業(yè)服務(wù)，實現(xiàn)供應(yīng)商、制造商、經(jīng)銷商、用戶等產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)主體之間數(shù)據(jù)連通。2019年，我國工業(yè)電商平臺交易額已達(dá)9.9萬億元，預(yù)計到“十四五”末，我國工業(yè)電商平臺交易額將翻一番，達(dá)到20.1萬億元，年均增長率12%以上。
隨著新一代信息技術(shù)的突破和應(yīng)用，工業(yè)電商已從以信息對接和即時交易為核心的工業(yè)電商1.0，逐漸與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺融合融通發(fā)展，進(jìn)入以供應(yīng)鏈協(xié)同為著力點、打通生產(chǎn)過程與在線交易數(shù)據(jù)的工業(yè)電商2.0，正開啟聚合服務(wù)、驅(qū)動全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)閉環(huán)的工業(yè)電商3.0。工業(yè)電商3.0利用平臺上常年積累的交易數(shù)據(jù)，分析出相對準(zhǔn)確的用戶需求，驅(qū)動以用戶需求為中心的生產(chǎn)制造(C2M)。加之越來越多的工業(yè)電商企業(yè)為了提升交易品附加值，將在線交易與倉儲物流、金融、質(zhì)量認(rèn)證等工業(yè)服務(wù)環(huán)節(jié)深度綁定，實現(xiàn)研發(fā)—設(shè)計—采購—生產(chǎn)—銷售—服務(wù)—研發(fā)的交易品全生命周期數(shù)據(jù)閉環(huán)，邁向價值鏈高端。
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