智能制造的發展趨勢
2019-11-28智能化轉型升級現面臨三個突出的挑戰，對今后智能化制造將產生深遠的影響。
一是智能化轉型亟需突破設備終端全面連接的瓶頸。據統計，在機械制造領域，設備的數字化率大概為47%，而這些設備的聯網率只有40%，就是說設備數字化聯網率不到20%。因此想要真正實現轉型，設備數字化聯網率是極為核心的基礎性問題。
二是企業內部業務全面集成管控水平不高，跨企業協同難度大。如果內部的管控難以一體化，即無法進行資源綜合優化配置，云平臺的作用也挖掘不出來。這不僅是技術問題，而是價值與組織職責的博弈。
三是工業技術軟件化能力不足，工業APP供給能力亟待提升。現時大約只有10%左右的企業工業軟件總體應用較好，其它的如ERP等工業軟件應用比例雖然較高，但其對企業的綜合效益并不那么明顯。更重要的是，過去的生產技術，跟現在的數據科學之間如何融合，怎么轉化為可以快速迭代、柔性共享的工業APP，還需要探索。
從發展前景、技術融合、商業模式以及生產安全等方面來看，有關專家認為我國智能制造將迎來九大發展趨勢。
（一）智能制造行業將會進一步擴大
智能制造在汽車行業、3C電子領域的應用已逐步加深，當各企業開始認識到智能制造是實現《中國制造2025》的重要方向后，數字化、網絡化、智能化能夠對企業的效率和效益持續優化，智能制造會進一步滲透到石化、紡織和包括軸承制造在內的機械等行業中。
（二）安全生產將成為重中之重
工業核心數據、關鍵技術專利、企業用戶數據等數字化資產已成為企業核心資產。當智能制造融合了機器人、人工智能眾多前沿科技后，如何有效管控人機交互時的安全性是重點工作之一。此外，在工業物聯網進入制造業后，工業物聯網遭到數據攻擊的事件可能時有發生，因此，企業的設備、產品等數據的安全性尤其重要。況且我國數據安全法規體系和監督機制尚不健全，一定程度上抑制了企業智能優化升級的步伐。
未來，提高數據全生命周期安全性，增加企業上云的意圖，將成為企業智能化升級決策的重要依據之一。
（三）利用人工智能（AI）促智能化制造
人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI），包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學、計算機視覺等等，人工智能研究的一個主要目標就是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。在定制化柔性制造、多場景生產的大力發展下，通用性技術并不能滿足生產需求。對于AI賦能傳統工業，就比較容易解決這些需求。在大數據的積累下，企業可利用AI技術實現專業場景的快速轉變，真正做到制造向智能轉型。
（四）數字孿生技術衍生低成本數字化模型
數字孿生（Digital Twin，簡稱DT）是指充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。
數字孿生技術將會作為企業數字化升級和智能工廠建設的重要選擇。企業可通過DT技術研發過程中解決生產中過程復雜、資源浪費等產生高成本的問題，以更低的成本做出數字化模型。
（五）打造精準閉環的大數據系統
近些年，工業大數據開始被企業所重視，利用大數據能夠發掘出客戶價值、客戶需求，使生產系統、商業模式、決策模式發生轉變。大數據能夠幫助企業從0做到1，然后再由1做到N，又從N做到1（個性化），要實現這樣的運行，就需要企業構建從采集、分析、轉化、反饋等環節的精準數據流閉環系統。
（六）更多互聯網企業進軍智能制造領域
互聯網企業進軍工業領域，即“互聯網+智能制造”已取得初步成效。互聯網企業具有長時間的數據積累和技術優勢，在進軍工業領域后，能夠給傳統制造業帶來更多的技術應用場景和一攬子解決方法，加速企業智能化轉型。
（七）用戶需求將引導企業轉型
工業發展過程正從“企業產品牽引用戶需求”轉變為“用戶需求引領企業生產”。智能制造將改變傳統制造從生產環節降低成本增效，進而轉向提高附加值的衍生服務，從提供智能產品到智能服務實現附加值的提升。
（八）行業級工業互聯網平臺將發揮巨大作用
通用型工業互聯網平臺由于縱深程度有限，市場供給與需求并不匹配，因而作用有限。
而行業級工業互聯網平臺在于兼具聚焦和普適雙重特性，將發揮巨大作用，有望率先探索出可行的市場化商業模式。
（九）聚焦中小企業智能制造解決方案
中小企業較之大企業，在智能化轉型中遇到的人才、技術、成本、模式方面的困難會更大，所以今后行業將更加聚集中小企業，在改革、資金、技術、人才上向其傾斜，以利提供有效的智能化轉型方案。
佰聯軸承網專注軸承行業信息化服務近20年，陪著很多優秀的軸承企業一起成長，也見證了中國的軸承生產技術由低到高的發展過程。我們將堅持本心，踏踏實實的做事，不折騰、不放棄，為中國軸承行業的良性發展盡些綿薄之力。
摘之于2019（4）《軸承工業動態》
