去年10月，我國(guó)發(fā)布了《智能制造能力成熟度模型》和《智能制造能力成熟度評(píng)估方法》兩項(xiàng)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，開展企業(yè)自評(píng)估工作。近期，中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院根據(jù)《智能制造能力成熟度模型》的宣貫、實(shí)施和企業(yè)自評(píng)估情況，形成并發(fā)布了《智能制造發(fā)展指數(shù)報(bào)告（2020）》。

　　制造業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

　　1.智能制造能力水平明顯提升

　　截至2020年12月，全國(guó)12000多家企業(yè)通過平臺(tái)開展智能制造能力成熟度自診斷，江蘇、浙江、山東、寧夏回族自治區(qū)、四川、湖南、陜西等工業(yè)和信息化主管部門高度重視，有效推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用。通過對(duì)自診斷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以反映現(xiàn)階段我國(guó)智能制造的發(fā)展現(xiàn)狀。

　　全國(guó)智能制造能力成熟度自診斷企業(yè)分布

　　全國(guó)智能制造能力成熟度自診斷企業(yè)Top5地區(qū)

　　整體來看，2020年全國(guó)制造業(yè)智能制造能力成熟度較2019年有所提升。75%的企業(yè)開始部署智能制造，14%的企業(yè)屬于成熟二級(jí)邁向數(shù)字化，6%的企業(yè)處于成熟三級(jí)階段網(wǎng)絡(luò)化特征明顯，5%的企業(yè)處于成熟四級(jí)階段標(biāo)桿示范效應(yīng)明顯。

　　2.不同行業(yè)智能制造發(fā)展水平不均衡

　　離散型制造業(yè)的成熟度水平略高于流程型制造業(yè)。汽車、電器等排頭兵行業(yè)在智能制造方面進(jìn)行了大量探索和實(shí)踐，帶動(dòng)了行業(yè)的整體水平提升。

　　流程型制造業(yè)在流程化管理、自動(dòng)化改造方面具備良好的基礎(chǔ)和優(yōu)勢(shì)，但在智能化提升的過程中仍需加快推進(jìn)，特別是新一代信息技術(shù)在工藝優(yōu)化、系統(tǒng)集成、服務(wù)等環(huán)節(jié)的應(yīng)用。

　　離散型和流程型智能制造能力成熟度等級(jí)分布對(duì)比圖

　　行業(yè)等級(jí)分布情況

　　3.重點(diǎn)龍頭企業(yè)發(fā)揮示范引領(lǐng)效應(yīng)

　　參與自診斷的企業(yè)中，有370家是2015—2018年來獲批工信部智能制造試點(diǎn)示范或新模式項(xiàng)目的企業(yè)。這些企業(yè)中，平均得分達(dá)到3.05分，相比2019年提高0.24分，獲得重點(diǎn)支持的企業(yè)在人員、資源、技術(shù)等方面均具備了智能制造能力提升的保障基礎(chǔ)，仍是創(chuàng)新智能制造技術(shù)與模式的主力軍，未來將繼續(xù)保持領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，逐步向高成熟度等級(jí)發(fā)展，有望成為標(biāo)桿企業(yè)，并在相關(guān)行業(yè)大規(guī)模移植、推廣成功經(jīng)驗(yàn)和模式。

　　獲得重點(diǎn)支持的企業(yè)智能制造能力成熟度水平提升情況

　　4.中小企業(yè)聚焦生產(chǎn)制造模式轉(zhuǎn)型

　　參與自診斷的中小企業(yè)占比達(dá)87.92%，通過統(tǒng)計(jì)分析顯示，中小企業(yè)以生產(chǎn)制造過程的能力提升為優(yōu)先發(fā)力點(diǎn)，主要聚焦生產(chǎn)制造模式轉(zhuǎn)型與裝備自動(dòng)化改造。中小企業(yè)更專注于細(xì)分市場(chǎng)，專業(yè)化生產(chǎn)、服務(wù)和協(xié)作配套能力是企業(yè)發(fā)展的核心，聚焦產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率的穩(wěn)步提升仍是我國(guó)中小企業(yè)提高核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要突破點(diǎn)。

　　中小企業(yè)智能制造發(fā)展情況

　　制造業(yè)發(fā)展趨勢(shì)

　　1.聚焦智能制造遠(yuǎn)景目標(biāo)擘畫發(fā)展藍(lán)圖

　　制造企業(yè)已深刻意識(shí)到智能制造是提升核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵，并逐步將智能制造細(xì)化到企業(yè)的戰(zhàn)略舉措中。

　　2.提升設(shè)備數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化能力，夯實(shí)智能制造基礎(chǔ)

　　設(shè)備的數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化是智能制造的基礎(chǔ)，根據(jù)平臺(tái)結(jié)果分析，截至目前企業(yè)設(shè)備的數(shù)字化水平已有明顯改進(jìn)，設(shè)備數(shù)字化率達(dá)到50%，完成設(shè)備聯(lián)網(wǎng)和設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)采集的達(dá)到23%，實(shí)現(xiàn)設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控的達(dá)到24%，開始探索設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)的達(dá)到14%。

　　3.扎實(shí)推進(jìn)數(shù)字化設(shè)計(jì)，快速應(yīng)對(duì)需求變化

　　數(shù)字化設(shè)計(jì)是實(shí)現(xiàn)智能制造的關(guān)鍵基礎(chǔ)技術(shù)，是制造業(yè)提升智能制造能力水平的關(guān)鍵方面，目前已從傳統(tǒng)二維設(shè)計(jì)，轉(zhuǎn)變?yōu)榛谥R(shí)庫的參數(shù)化/模塊化、模型化設(shè)計(jì)。

　　4.著力推進(jìn)生產(chǎn)過程智能化，建設(shè)智能化車間

　　根據(jù)平臺(tái)結(jié)果分析， 40%的車間可實(shí)現(xiàn)作業(yè)指導(dǎo)、加工程序、工藝參數(shù)等工藝文件的遠(yuǎn)程下達(dá)，36%的車間部分實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)的人、機(jī)、料、法、環(huán)、測(cè)數(shù)據(jù)采集，12%的車間實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)計(jì)劃和作業(yè)工單的自動(dòng)排程，23%的車間實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)信息的可視化與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，29%的車間實(shí)現(xiàn)了設(shè)備的信息化管理。

　　5.關(guān)注在線質(zhì)量管控，提升產(chǎn)品品質(zhì)可靠性

　　質(zhì)量控制的能力與水平成為衡量企業(yè)智能制造能力水平的重要指標(biāo)和關(guān)鍵要素。通過實(shí)現(xiàn)工序狀態(tài)的在線檢測(cè)，借助于數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的過程控制系統(tǒng)， 把產(chǎn)品的質(zhì)量控制從“事后檢驗(yàn)”演變?yōu)椤笆虑翱刂啤?，做到預(yù)防為主，防檢結(jié)合，可達(dá)到全面質(zhì)量管理的目的。

　　6.加強(qiáng)集成技術(shù)深度應(yīng)用，消除信息孤島

　　集成技術(shù)的應(yīng)用及效果是企業(yè)邁進(jìn)成熟度三級(jí)的關(guān)鍵核心，促進(jìn)企業(yè)實(shí)現(xiàn)各業(yè)務(wù)、信息等的互聯(lián)與互操作，最終達(dá)到信息流、數(shù)據(jù)流無縫傳遞的狀態(tài)。

　　7.提升數(shù)據(jù)分析利用率，基于模型驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)決策和業(yè)務(wù)優(yōu)化

　　隨著新一代信息技術(shù)的在制造業(yè)的深度應(yīng)用，生產(chǎn)制造過程數(shù)據(jù)倍增，系統(tǒng)地挖掘分析生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)、知識(shí)轉(zhuǎn)化為決策，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的制造是實(shí)現(xiàn)智能化的必要前提。

　　8.加快智能制造人才培養(yǎng)，支撐產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展

　　未來智能制造人才培養(yǎng)要聚焦專業(yè)化、體系化，服務(wù)企業(yè)內(nèi)部智能化過程改進(jìn)工作。