近日，北京信息产业协会发布2023-2024年度《中国智能制造产业发展报告》，报告由中国高科技产业化研究会指导，多组织部门联合编写。报告对全球智能制造发展趋势、智能制造系统、AI+智能制造、中国智能制造政策、中国智能制造产业、中国智能制造优秀案例等内容进行了深入的研究。

智能制造提升竞争力

智能制造已成为公认的提升制造业整体竞争力的国家战略。以德国工业4.0为代表的智能制造集中于离散装备制造业，过程工业智能制造的模式为智能优化制造，生产过程智能化是智能优化制造的关键。

中国工程院制造强国战略研究（三期）的“新一代人工智能引领下的智能制造研究报告”认为，新一代智能制造是我国智能制造的第二阶段(2025-2035)的战略目标，意在使我国智能制造技术和应用水平领先于世界。

AI赋能制造业产销转型升级

“人工智能+制造业”不同于自动化或“互联网+制造”，自动化强调的是企业通过应用工业软件,实现离线环境下的自动生产，“互联网+”则是利用互联网工具对接供需关系。而人工智能与制造业融合需要在数字化及网络化的基础上，由机器基于生产数据及供需环境的实时反馈，实现自主调整，完全智能。一般来说，人工智能将为制造业带来以下升级方向：

1）提升生产效率。智能装备可以实现统一平台、统一指挥，通过自主优化减少停机时间，并随着数据积累，还可以自我学习辅助生产管理，从多个层面促进企业效率的提升。

2）降低人力成本。人工智能作为新兴的投入要素，既可以在很多领域替代传统劳动力，还能在高精度条件下维持动作一致性，避免产品质量受工人情绪和精力影响。

3）高效质量控制。将人工智能与物联网等技术相结合，可以实现制造业生产线全面、实时监控，不仅提高质检效率，还能通过智能学习改善工艺流程。

4）优化供需管理。人工智能通过实时跟踪海量数据，并进行自我学习，从纷杂多变的市场信息中挖掘有价值的内容，建立精准匹配的供需关系，并给出最优建议，通过工业物联网将指令发送到价值链各个环节，尤其适合快速消费品、零配件等市场需求波动大、供应链复杂的行业。

九大智能制造系统赋能

智能制造系统是一个覆盖设计、物流、仓储、生产、检测等生产全过程的极其复杂的巨系统。

智能制造系统=自动化设备+智能“神经系统”。我们可以把智能制造理解为企业在引入数控机床、机器人等生产设备并实现生产自动化的基础上，再搭建一套精密的“神经系统”。

(一) 数字设计

数字化设计借助计算机辅助设计软件（CAX）、三维设计与建模工具等技术能够赋予企业将研发过程全面数字化、模型化，实现研发设计流程的高度集成、协同与融合。

(二) 智能制造单元

智能制造单元是针对离散加工现场，将一组能力相近的加工设备和辅助设备进行模块化、集成化、一体化的聚合，使其具备多品种少批量产品的生产输出能力。

(三) 生产全过程数字化

打通数据→整合优化→互联互通→降本增效。生产全过程数字化是将“人、机、料、法、环”五个层面的数据连接、融合并形成一个完整的闭环系统，通过对生产全过程数据的采集、传输、分析、决策，优化资源动态配置，提升产品质量管控。

(四) 智能物流仓储系统

智能物流仓储系统的应用能够使原材料、辅助物料、在制品、制成品等物理对象在各个生产工序间顺畅流转，并通过提升仓库货位利用效率、提高仓储作业的灵活性与准确性等方式大幅压缩物流仓储成本。

(五) 大规模定制平台

在当前个性化需求日益旺盛的环境下，企业通过建立定制平台，能够将用户提前引入到产品的设计、生产过程中，通过差异化的定制参数、柔性化的生产，使个性化需求得到快速实现，以此提升品牌价值，增加用户粘性。

(六) 产品远程运维服务

利用物联网、云计算、大数据等技术对生产并已投入使用的智能产品的设备状态、作业操作、环境情况等维度的数据进行采集、筛选、分析、储存和管理，为用户提供产品的日常运行维护、预测性维护、故障预警、诊断与修复、运行优化、远程升级等服务。

(七) 数字孪生与智能制造的结合

工业设备数字孪生系统是以具体应用需求为目标，基于实体数字建模、物联网、大数据、人工智能等多融合技术，通过构建物理空间与数字空间之间的闭环数据交换通道，实现数字空间和工业设备的虚实客观映射。

(八) 工业互联网赋能智能制造

将物联网、大数据、人工智能等技术与传统制造业深度融合，赋能制造业实现生产过程的智能化、网络化、数字化和高度柔性化

(九) AI大模型引领智能制造

大模型可以通过学习和分析大量数据，提高生产效率、优化生产流程，并且在预测性维护、质量控制等方面发挥重要作用。

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