新時代背景下機械智能制造現狀與發展探討

陳丹湖

摘要：智能制造是科學家及技術人員將信息化與機械制造結合為有機整體，順應時代發展形勢與需求的人工智能產物，可以顯著降低人工成本，提升機械制造質量與效率。文章以新時代背景下我國機械智能制造現狀出發，結合自身對機械智能制造的思考與實踐探究機械智能制造創新發展的路徑。

Abstract： Intelligent manufacturing is an artificial intelligence product that scientists and technicians combine information and machinery manufacturing as an organic whole and conform to the development situation and demand of The Times. It can significantly reduce labor costs and improve the quality and efficiency of machinery manufacturing. Based on the current situation of mechanical intelligent manufacturing in China under the background of the new era， this paper explores the path of innovation and development of mechanical intelligent manufacturing based on its own thinking and practice of mechanical intelligent manufacturing.

關鍵詞：新時代;機械;智能制造;現狀;發展

Key words： new era;machinery;intelligent manufacturing;the status quo;the development of

中圖分類號：TH122? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-957X（2021）12-0170-02

0? 引言

繼德國《工業戰略4.0》后，我國推出《中國生產戰略2025》，正式拉開了智能制造時代的序幕。機械智能制造由兩個方面構成，其一為知識，此為機械智能制造的重要基礎，其二為智能，即識別、分析與解決問題的能力，兩者有機結合，在機械制造相關領域內能夠代替人腦進行簡單的思考、決策與分析，繼而實現人機一體化。當前智能制造已經成為新工業革命的象征，并在很大程度上決定著機械制造行業的發展方向。新時代背景下，我國機械智能制造獲得了長足的發展，但由于我國智能制造起步較晚，尚未形成完善的機械智能制造技術體系，加之從事智能制造行業的人才較為匱乏，導致我國機械智能制造面臨著諸多現實困境。下文將通過梳理相關文獻總結我國機械智能制造發展現狀，并從技術創新與政策支持兩個層面闡釋新時代背景下我國機械智能制造的發展趨勢。

1? 新時代背景下機械智能制造現狀

自我國社會步入智能制造以來，國家加大了對機械智能制造的政策及資金投入，智能機器、智能集成控制系統、智能終端產品的研發成果如百花齊放，大部分機械制造企業也逐步實現生產的半自動化及自動化。機械智能制造已經涉及3C電子、新能源、醫藥制藥、智能物流及倉儲、食品機械化等各個領域。

2021年1月21日，工信部網站發布《智能制造發展指數報告（2020）》（以下簡稱為《報告》），報告顯示，截至2020年12月，全國12000余家企業通過“智能制造評估評價公共服務平臺”（以下簡稱為平臺）開展智能制造能力成熟度評估。該平臺實行《智能制造能力成熟度模型》及《智能制造能力成熟度評估方法》兩項國家標準，對企業人員、技術、資源及制造進行全面評估，具有針對性、精準性的優勢[3]。《報告》總結我國智能制造發展現狀，具體如下：

其一，智能制造能力水平明顯提升。報告顯示，2019年在平臺上進行自診斷的企業中，有85%企業智能制造成熟度為一級及以下;12%企業智能制造成熟度為二級;2%企業智能制造成熟度為三級;1%企業智能制造成熟度為四級及以上。2020年，在平臺上進行自診斷的企業中，有75%企業智能制造成熟度為一級及以下;14%企業智能制造成熟度為二級;6%企業智能制造成熟度為三級;5%企業智能制造成熟度為四級及以上。處于成熟度二級的企業應用自動化及信息化技術對核心設備及生產流程進行再造，實現了單一生產流程信息的共享;處于成熟度三級的企業對裝備、系統進行網絡化集成，實現了跨業務數據的共享;處于四級及以上成熟度的企業能夠對生產要素，包括人員、物料、設備等數據價值進行深入挖掘，構建模型與知識庫，并基于模型及數據分析結果對核心業務進行優化，初步形成了新型機械制造模式與商業模式。相對于2019年，我國智能制造成熟度為二級、三級、四級及以上的企業數量規模都有不同程度的增加，表明我國機械智能制造水平明顯提升。

其二，重點龍頭企業發揮示范引領效應。12000余家在平臺上進行智能制造成熟度自診斷的企業內，有370家企業獲得了國家重點支持，2019年，370家企業平均得分為2.81分，2020年此類企業平均得分為3.05分，相比于2019年提升了0.24分。370家企業內，或為工信部批準的智能制造試點企業，或為獲得新模式項目的企業，其在機械制造人員、技術、資源等方面獲得了強有力的支撐，有望成為智能制造行業龍頭企業。不僅如此，370家企業在相關行業內大量移植、分享智能制造的成功經驗，未來不僅會繼續保持領先優勢，向成熟度等級更高發展，而且會服務與區域經濟的均衡發展，可促進智能制造技術資源的均衡配置。

其三，中小企業聚焦生產制造模式轉型。機械智能制造領域重點龍頭企業布局追求大而全，業務涉及范圍廣泛，并且在新能源領域進行積極拓展。中小企業則集中精力在細分市場深耕細作。《報告》顯示，參與自診斷的企業內有87.92%的企業為中小型企業，其以裝備的自動化改造、生產流程的優化為兩大著力點，專注于專業化生產、服務以及協作配套，但當前中小型企業在產品質量與生產效率方面還有很大的提升空間。

其四，不同行業智能制造發展水平不均衡。雖然我國機械智能制造發展喜人，但也存在一定的不足，具體表現為發展水平不均衡。《報告》顯示，汽車制造業、電氣機械和器材制造業、醫藥制造業、化學原料和化學制品制造業、專業設備制造業、有色金屬冶煉和壓延加工業、非金屬礦物制品業、造紙和紙制品業為智能制造前十行業。進一步分析發現，汽車制造業、電子設備制造業、電氣機械和器材制造業等行業智能制造成熟度為一級及一級以下的企業占比在全國平均水平之下，而智能制造成熟度為二級、三級的企業占比高于全國水平，此類行業在智能制造能力水平上具有明顯的優勢，體現出我國當前機械智能制造技術、資源、人員集中在此類行業領域中，其他領域發展略顯不足，例如我國高端芯片生產技術發展落后于西方國家，電子制造技術發展遇到瓶頸。機械智能制造在高端產業中具有重要的位置，機械制造是產業發展的基礎，而智能制造是機械智能制造數字化發展的根本，也是現代經濟發展的根本。在未來幾年，我們應大力培育一批具有設計研發、核心制造能力的成套整機制造、系統集成和零部件制造骨干企業，支持智能裝備制造骨干企業向工程設計、設備監控診斷、遠程運行維護、人才培訓等服務領域拓展。目前我國電子設備制造行業存在一些問題，主要為以下幾點：機械智能設備產能過剩，供需錯配、有效需求不足，處于產業鏈低端，內生發展動力不足，缺少關鍵核心技術，缺少“工匠精神”，物流配送問題，電子智能制造恒業經營管理信息化及智能化問題。針對機械智能制造行業問題，可以從以下幾方面進行提升：提高電子設備質量、效率、動力，以消費者需求為主導，歸回商業本質，產品創新，系統變革，重構供應鏈，推進經營模式轉型，加快技術創新驅動電子設備智能制造數字化轉型。

綜合來看，當前我國機械智能制造發展由最初的理念普及、道路探索及初步嘗試，現已轉變為機械智能制造技術的廣泛應用與普及推廣，在龍頭企業的示范引領下，機械智能制造供給與需求兩端銜接，機械智能制造成功經驗及技術成果得到移植與分享，雖然存在發展不均衡的不足，但總體上呈現良好態勢。

2? 新時代背景下機械智能制造的發展趨勢

2020年12月25日，中國機械工業聯合會智能制造分會一屆三次理事會會議召開，陳家良副秘書長指出機械智能制造下一步將朝向跨區域、跨行業合作，人工智能、大數據、工業軟件與智能制造深度結合趨勢發展[1]。

2.1 夯實數字化及網絡化基礎

機械設備的數字化及網絡化不僅是實現智能制造的先決條件，而且是適應信息時代發展形勢的必由之路。《報告》顯示，參與自診斷的企業中有50%的企業已經實現設備的數字化;23%的企業能夠借助物聯網、互聯網等技術及傳感器等設備實現機械制造數據的實時采集;僅有14%的企業開始探索設備的預防性維護保養，表明我國機械智能制造中機械設備數字化與網絡化水平仍有待提升。

2.2 大力推進數字化設計

數字化設計是機械智能制造中關鍵性技術之一，當前我國48%的制造企業已經開始采用計算機輔助設計技術，但仍有52%的企業沿用傳統的二維設計技術，導致我國機械制造設計技術能力較為薄弱。適用于機械智能制造的數字化技術包括三維模型設計、PDM/CAPP、數字化建模仿真等。為進一步提升機械智能制造設計的科學性，還需要構建典型組件與設計知識庫，實現設計的參數化、模塊化及模型化，繼而保證機械智能制造能夠適應技術的更新迭代速度、及時相應市場的不確定需求變化。

2.3 著力建設智能化車間

當前我國機械制造智能化車間建設初步實現了作業指導、加工程序等指令的遠程下達，能夠對各道生產工序、各類生產要素信息、設備運行參數等的自動化采集，但在車間的系統化、流程化、集約化管理上還略顯不足，因此還需要進一步開發相應的機械智能制造管理系統，根據生產計劃及作業工單對生產流程進行自動化排序，提升生產數據的可視化與可控化程度[2]。

2.4 研發在線質量監測技術

質量是機械智能制造的核心目標，在實際的加工生產過程中，在線質量監測能夠及時發現產品質量問題，對相關生產工序進行優化。但當前我國機械智能制造中在線質量監測技術存在一定的不足，具體表現為傳感器的選擇、設計及最優定位，數據冗余導致的信息混亂，及傳感器實效引起的監測不全面;過程模型中參數具有不可知性、信息模糊性;加工生產過程過快，系統在處理多級信息時響應速度、信息處理能力等無法適應快節奏的生產。因此，還需要進一步研發高效、便捷的在線質量監測技術，以此全面提升機械智能制造質量。

3? 結束語

機械智能制造是機械制造行業未來發展的必由之路，《智能制造發展指數報告（2020）》從人員、資源、技術及制造四個層面對當前我國機械智能制造發展狀況進行了梳理，中國機械工業聯合會智能制造分會一屆三次理事會會議對我國機械智能制造未來發展指明了方向，各機械制造相關企業需要以問題為驅動，聚焦補短板、保質量、提效力，僅僅圍繞“十四五”期間信息技術與制造業縱深融合的發展戰略，持續推進機械智能制造的轉型升級，繼而為我國機械智能制造能力與水平的提升蓄勢賦能。

參考文獻：

[1]孟英楠.智能機械制造中的信息自動化應用[J].集成電路應用，2021，38（03）：110-111.

[2]謝志勇，朱娟芬.新時代背景下機械智能制造現狀與發展分析[J].內燃機與配件，2021（01）：178-179.

[3]中國機械工業聯合會智能制造分會一屆三次理事會會議線上召開[J].儀器儀表標準化與計量，2021（01）：14.