智能制造是由物聯網系統(tǒng)支撐的智能產品、智能生產和智能服務。它已經成為全球價值鏈重構和國際分工格局調整背景下各國的重要選擇。一些國家紛紛加大制造業(yè)回流力度，提升制造業(yè)在國民經濟中的戰(zhàn)略地位。亞洲作為制造業(yè)重要區(qū)域也在積極部署自動化、智能化。隨著人工智能的飛速發(fā)展，智能化已經成為產業(yè)發(fā)展的重要方向。核心觀點智能制造發(fā)展取得了明顯成效，進入高速成長期。

來源：智慧工廠

中國智能制造進入成長期，主要體現在三方面：

首先，中國工業(yè)企業(yè)數字化能力素質提升，為未來制造系統(tǒng)的分析預測和自適應奠定基礎。

第二、財務效益方面，智能制造對企業(yè)的利潤貢獻率明顯提升。

第三、典型應用方面，中國已成為工業(yè)機器人第一消費大國，需求增長強勁。

中國工業(yè)企業(yè)智能制造五大部署重點

，依次為：數字化工廠（63%）、設備及用戶價值深挖（62%）、工業(yè)物聯網（48%）、重構商業(yè)模式（36%）以及人工智能（21%）。（見圖1）

圖1：受訪企業(yè)智能制造部署重點領域

數字化工廠是首要任務。

智能制造是以制造環(huán)節(jié)的智能化為核心，以端到端數據流為基礎，以數字作為核心驅動力，因此數字化工廠被企業(yè)列為智能制造部署的首要任務。目前企業(yè)數字化工廠部署以打通生產到執(zhí)行的數據流為主要任務， 而產品數據流和供應鏈數據流提升空間大。

設備和用戶價值深度挖掘。

制造型企業(yè)面臨愈發(fā)激烈的市場競爭和日益透明的產品定價，不得不尋找新的價值來源。德勤智能制造調研結果顯示，設備和用戶價值深度挖掘是企業(yè)智能制造部署第二重點領域。62%的受訪企業(yè)正積極部署設備和用戶價值深度挖掘，其中41%的企業(yè)側重設備價值挖掘，21%的企業(yè)側重用戶價值挖掘。

中國制造企業(yè)云部署積極性不高。

53%的受訪制造企業(yè)尚未部署工業(yè)云，47%的企業(yè)正在進行工業(yè)云部署，其中27%的企業(yè)部署私有云，14%部署公有云，6%部署混合云。（見圖2）

圖2：受訪生產型企業(yè)工業(yè)云部署

重構未來商業(yè)模式。智能制造不僅能夠幫助制造型企業(yè)實現降本增效，也賦予企業(yè)重新思考價值定位和重構商業(yè)模式的契機。德勤調研結果顯示，30%的受訪企業(yè)未來商業(yè)模式以平臺為核心，26%的企業(yè)走規(guī)?；ㄖ颇Ｊ?，24%以“產品+服務”為核心向解決方案商轉型，12%以知識產權為核心。（見圖3）

圖3：受訪企業(yè)未來商業(yè)模式定位

人工智能對制造業(yè)的影響主要來自兩方面：

一是在制造和管理流程中運用人工智能提高質量和效率；二是對現有產品與服務的徹底顛覆。

德勤智能制造調研發(fā)現，51%的受訪企業(yè)在制造和管理流程中運用人工智能，46%的受訪企業(yè)在產品和服務領域已經或計劃部署人工智能。

三大任務，跨越能力鴻溝。

重構商業(yè)模式是一項復雜艱巨的任務，商業(yè)模式優(yōu)化、創(chuàng)新管理以及云部署為企業(yè)能力建設三大關鍵任務。

一、突破與成長

數字化能力素質提升

制造型企業(yè)數字化能力素質顯著提升，大部分企業(yè)正致力于數據縱向集成。

圖4：受訪企業(yè)所處階段

（基于企業(yè)自我評估）

智能制造利潤貢獻顯著提升

智能制造利潤貢獻率明顯提升，利潤來源包括生產過程中效率的提升和產品服務價值的提升。

圖5：智能制造產品和

服務利潤貢獻率顯著提升

應用市場潛力

中國已連續(xù)六年為工業(yè)機器人第一消費大國，它的獨特優(yōu)勢：

首先當前人工智能熱潮背后的機器學習技術極其依賴，是數據量，

第二，中國制造業(yè)企業(yè)硬件設備和廠房相對歐美企業(yè)普遍較新，比較容易實現設備連接和廠房改造。

圖6：全球主要市場工業(yè)機器人銷量

二、智能制造部署重點

中國企業(yè)智能制造五大部署重點，依次為：數字化工廠(63%)、設備及用戶價值深挖(62%)、工業(yè)物聯網(48%)、重構商業(yè)模式(36%)、人工智能(21%)。

受訪企業(yè)所關注的相關技術包括工業(yè)軟件、傳感器技術、通信技術、人工智能、物聯網、大數據分析等。

圖7：受訪企業(yè)智能制造部署重點領域

圖8：受訪企業(yè)所關注的技術

a.數字化工廠

數字化工廠被企業(yè)列為智能制造部署的首要任務。打通數據流主要包括三類數據的連通，即生產流程數據、產品數據以及供應鏈數據。

圖9：生產數據流主要類型

b.設備和用戶價值深度挖掘

調研結果顯示，設備和用戶價值深度挖掘是企業(yè)智能制造部署第二重點領域。62%的受訪企業(yè)正積極部署設備和用戶價值深度挖掘，其中41%的企業(yè)側重設備價值挖掘，21%的企業(yè)側重用戶價值挖掘。

c.工業(yè)物聯網

智能制造要求制造系統(tǒng)具備感知、分析、決策和執(zhí)行的能力，而這些能力的核心均涉及物聯網相關技術，如面向感知的物聯技術（傳感器、RFID、芯片）、面向分析的工業(yè)大數據分析和面向決策及服務的應用平臺。

結果顯示，目前中國制造企業(yè)物聯網應用以感知為重點，分析和服務交融將是未來物聯網建設重點。

圖10：受訪企業(yè)典型物聯網

相關技術應用情況

未來企業(yè)很大部分增值將來自跨企業(yè)活動，從長遠看，公有云、混合云是大趨勢，因為只有這樣才能實現數據交換和資源共享。私有云雖然安全，但很可能被孤立在新的商業(yè)模式和新的生態(tài)圈之外。

物聯網在智能制造領域的應用場景主要分為三類：設備與資產管理、產品洞察和服務創(chuàng)新。

d.重構未來商業(yè)模式

智能制造不僅能夠幫助制造型企業(yè)實現降本增效，也賦予企業(yè)重新思考價值定位和重構商業(yè)模式的契機。同時，新進入者也在不斷挑戰(zhàn)傳統(tǒng)市場參與者的地位，眾多技術型企業(yè)加入戰(zhàn)場推動工業(yè)企業(yè)探索商業(yè)模式上的創(chuàng)新。

企業(yè)對未來商業(yè)模式的規(guī)劃大致呈四類：30%的受訪企業(yè)未來商業(yè)模式將以平臺為核心，26%的企業(yè)走規(guī)?；ㄖ颇Ｊ剑?4%以“產品+服務”為核心向解決方案商轉型，12%知識產權為核心。

圖11：受訪企業(yè)未來商業(yè)模式定位

e.人工智能

人工智能對制造業(yè)的影響主要來自兩方面：

一是在制造和管理流程中運用人工智能提高產品質量和生產效率；

二是對現有產品與服務的徹底顛覆。

圖12：受訪企業(yè)人工智能應用

及部署情況（整體）

圖13：受訪企業(yè)尚未部署

人工智能的主要原因

人工智能正迅速滲透到各行各業(yè)。汽車及汽車零部件制造、高端裝備制造、電子及電器三個行業(yè)在制造流程中采用機器人的比例果伴。汽車及零部件制造行業(yè)使用機器人的企業(yè)比例達到80%，預示未來工業(yè)機器人的市場增量將主要來自非汽車行業(yè)。在產品和服務領域已經或部署人工智能的行業(yè)分布比較均勻，高端裝備制造和制藥比例較高，但其他行業(yè)如新材料、汽車及零部件、航空航天、電子及電器也正在或計劃部署人工智能。

圖14：受訪企業(yè)人工智能應

用及部署情況（按行業(yè)）

行業(yè)對人工智能的理解已隨著算法、技術和應用的發(fā)展，越來越加深。對于企業(yè)而言，應跳出人工智能僅是“機器換人”的既定思維，在精益制造、產品質量、用戶體驗等多方面進行部署。

圖15：人工智能行業(yè)應用場景