一、智能制造：传统制造业的新方向

在当今激烈的市场竞争环境下，传统制造业面临着诸多挑战。智能制造作为传统制造业的新方向，具有至关重要的意义。一方面，消费者需求日益个性化和多样化，传统的大规模生产方式难以满足市场需求。据统计，目前消费者对于个性化产品的需求正以每年约 20% 的速度增长。智能制造通过大数据分析和机器学习等技术，能够实时捕捉和分析消费者的需求，实现快速、灵活、个性化的生产，从而提升消费者的满意度和忠诚度。

另一方面，市场竞争日益激烈，企业需要不断提高生产效率和降低成本，才能在竞争中立足。智能制造通过引入先进的自动化设备和智能化技术，可以大大提高生产效率，减少人力投入，同时保证产品的质量和精度。例如，某智能制造企业在生产过程中，采用自动化生产线和智能化管理系统，生产效率提高了 30%，人力成本降低了 20%。

此外，智能制造对于环境保护也具有重要意义。传统制造业能源消耗大，排放多，对环境造成了严重的破坏。而智能制造通过优化生产过程，减少能源消耗，降低废弃物排放，可以实现绿色生产，有助于保护环境，实现可持续发展。

综上所述，智能制造作为传统制造业的新方向，能够有效应对市场竞争、满足消费者需求，同时实现环境保护和可持续发展，是传统制造业转型升级的必然选择。

二、智能制造的发展现状

（一）国内外智能制造发展态势

在政策支持方面，美国、德国、日本、韩国等世界主要工业大国纷纷实施 “再工业化” 战略，以智能制造为主要抓手，力图抢占全球制造业新一轮竞争制高点。例如，美国政府大力推动以发展智能制造为重点的 “制造业回流” 战略，重视创新在其中的引领作用；德国在 2013 年正式推出德国工业 4.0 战略，以信息物理系统为中心，促进高端制造等战略性新兴产业的发展；日本政府针对先进制造部门采用资金推动战略，鼓励技术创新和进步；韩国在 2014 年提出 “制造业革新 3.0 战略”，意图实现国家产业的转型升级。

企业投入方面，全球对工业机器人的需求明显加快。2023 年，全球工业机器人安装量增加至 59.3 万台，涨幅达 7% 左右，销售额达到 210 亿美元。数控机床作为典型的机电一体化产品，需求也在不断扩大，2023 年全球数控机床市场规模达到 1590 亿美元。

技术研发和应用推广上，我国也在积极推进智能制造。全国人大代表钟铮提出关于加大智能制造支持力度，加快形成新质生产力的建议，加快推动 “智能制造专项” 立项实施，加快智能制造应用普及，加快形成我国自己的智能制造标准和评价体系。2023 年，我国智能制造行业产值规模达 3.2 万亿元，全球智能制造产值规模在 18247 亿美元左右。

（二）河北制造业现状及转型探索

河北作为制造业大省，传统制造业面临着转型升级的压力。目前，河北制造业在智能化、绿色化、服务化方面积极探索转型实践。

在智能化方面，我省以深化新一代信息技术与制造业融合为主线，制造业 “智改数转网联” 取得显著成效。实施工业互联网创新发展、数字化转型 “扶优培强”，加快传统产业数字化、网络化、智能化转型。例如，河钢数字基于工业物联网平台的重点行业生产设备智能运维系统项目入选 2023 年国家产业基础再造和制造业高质量发展专项项目计划；我省 9 个项目入选国家 2023 年新一代信息技术与制造业融合发展示范，数量居全国第四位。

在绿色化方面，河北制造业积极践行绿色发展理念。以岭药业被评选为首批*绿色工厂，建设覆盖整个厂区的雨水回收和中水回收系统，中药渣经发酵处理产生沼气等资源，实现了环保、节能、减排、节水。

在服务化方面，实施县域特色产业集群 “领跑者” 培育行动，建立 “领跑者” 企业与集群中小企业精准配套供需机制，举办资本市场赋能产业集群百县行活动，实施特色产业集群 “共享智造” 行动，强化产业集群梯度培育。

三、智能制造的关键技术应用

（一）智能机床在制造业中的应用

智能机床作为最新一代加工设备，具有诸多优势，为智能制造注入了强劲的生产力。其优越的减振性能，可最大程度抑制机床加工轴在加速和减速过程中产生的振动，严重影响加工精度和表面粗糙度等参数的问题得以有效解决。采用热补偿技术，在加工过程中产生大量热量使工件和刀具受温升而变形的情况能够得到精确补偿。智能防撞功能更是在人工误操作时，可提前检测内部干涉和撞击的可能性，并于撞击前立即停机，保护设备和工件免于碰撞。

智能机床对制造业的推动作用不可小觑。搭载智能数控系统，在获取加工对象以后，自动选择最优加速度、转角、平滑度、加工路线等参数进行加工，同时对整个加工过程进行自身监测，并实时分析周围环境因素自动补偿，以保证产品精度。智能机床的出现，为未来装备制造业实现全盘生产自动化创造了条件。通过自动抑制振动、减少热变形、防止干涉、自动调节润滑油量、减少噪音等，可提高机床的加工精度、效率。对于进一步发展集成制造系统来说，单个机床自动化水平提高后，可以大大减少人在管理机床方面的工作量。

（二）智能机器人在制造业中的应用

智能机器人集仿生技术、传感技术、控制理论、信号处理等技术于一身，已在河北省的机械、汽车、化工等领域广泛应用。在长城汽车焊接生产线，采用智能机械手完成点焊、涂胶、搬运等一系列工序。智能机器人根据各节点的工作环境和任务，获取主动感知，执行任务规划，自适应调整生产进度。

智能机器人在提高生产效率方面作用显著。首先，工业机器人具备高度自动化的特点，能够按照预设的程序和指令，自动完成各种生产任务，这种自动化生产方式不仅提高了生产效率，还降低了人为因素对产品质量的影响。其次，工业机器人具有高精度和高稳定性的特点，能够确保生产过程中的精确度和一致性，提高产品质量。例如，在汽车制造厂中，机器人可以自动化焊接、组装和喷漆等工序，能够 24 小时不间断工作，减少因人工疲劳导致的生产效率下降。再者，智能机器人可以替代部分人工岗位，完成一些繁重、危险和单调的工作，这不仅可以降低企业的劳动力成本，还可以提高员工的工作环境和工作质量。同时，工业机器人具有自诊断和自维护功能，能够在出现异常情况时及时报警并进行维护，降低故障率。

四、智能制造实施的关键要素

（一）数据采集与处理

在智能制造中，数据采集与处理至关重要。数据采集是智能制造的基础，通过传感器、设备接口采集以及人工录入等方法，收集生产过程中的大量数据，如温度、压力、速度、设备运行状态、生产进度和产品质量等信息。例如在阀门制造工厂中，安装在生产线上的传感器可以实时监测阀门的尺寸、密封性和表面质量，确保产品符合严格的质量标准。同时，设备的运行数据可以帮助工程师及时发现潜在的故障隐患，提前进行维护和保养，避免生产中断。

数据处理包括数据清洗、数据分析和数据可视化等步骤。数据清洗去除异常值、填补缺失值、纠正错误数据，确保数据的准确性和可靠性。数据分析运用统计分析、机器学习、数据挖掘等技术，提取有价值的信息和知识，如分析生产过程中的关键因素、预测设备故障、优化生产流程等。数据可视化将分析结果以直观、易懂的形式展示出来，帮助决策者快速了解生产状况和问题。

然而，数据采集与处理也面临一些挑战。一方面，要确保数据安全与隐私保护，企业需要采取加密技术、访问控制、数据备份等安全措施，同时遵守相关法律法规，保护用户隐私权益。另一方面，要解决数据集成与共享的问题，由于智能制造涉及多个系统和设备，数据往往分散在不同的数据源中，需要建立统一的数据标准和接口规范，以及有效的数据管理机制。此外，还需提升数据分析能力，企业可以通过培训和引进人才、与高校和科研机构合作等方式，提升自身的数据分析能力，选择适合企业需求的数据分析软件和平台，提高数据分析的效率和准确性。

（二）工业互联网平台

工业互联网平台在智能制造中发挥着重要作用。它能够提供数据分析服务，通过收集和整合来自不同设备和系统的数据，进行深入分析，为企业提供决策支持。例如，通过对生产过程数据的分析，企业可以优化生产流程，提高生产效率和产品质量。同时，工业互联网平台促进企业数字化转型，为企业提供一站式的数字化解决方案，包括设备连接、数据管理、应用开发等。

工业互联网平台还可以实现产业链的协同创新。通过平台，企业可以与上下游企业进行信息共享和业务协同，提高整个产业链的效率和竞争力。例如，在汽车制造行业，工业互联网平台可以连接汽车制造商、零部件供应商和经销商，实现生产计划、库存管理和销售预测的协同优化。

此外，工业互联网平台为中小企业提供了发展机遇。中小企业可以通过接入工业互联网平台，获得先进的技术和服务，降低数字化转型的成本和风险，提升自身的竞争力。例如，一些工业互联网平台为中小企业提供云制造服务，让中小企业可以共享高端制造设备和技术资源，实现低成本、高效率的生产。

（三）人工智能技术的应用

在智能制造中，人工智能技术的应用涵盖智能决策、感知、控制和优化等方面。智能决策方面，人工智能可以通过对大量数据的分析和学习，为企业提供决策支持。例如，在生产排程中，人工智能可以根据订单需求、设备状态、原材料供应等因素，自动生成最优的生产计划。

感知方面，人工智能技术可以通过传感器和图像识别等技术，实现对生产环境和设备状态的实时感知。例如，在智能工厂中，通过安装摄像头和传感器，可以实时监测生产线上的设备运行状态和产品质量，及时发现问题并进行处理。

控制方面，人工智能可以实现对生产过程的智能控制。例如，在工业机器人的控制中，人工智能可以根据生产任务和环境变化，自动调整机器人的动作和路径，提高生产效率和质量。

优化方面，人工智能可以通过对生产过程的优化，提高生产效率和产品质量。例如，在能源管理中，人工智能可以根据设备运行状态和生产需求，自动调整能源供应，实现能源的高效利用。

（四）信息安全与保障

在智能制造中，信息安全至关重要。随着智能制造的发展，企业的生产设备、管理系统和产品越来越智能化和网络化，这也带来了更多的信息安全风险。例如，黑客可以通过网络攻击企业的生产设备，导致生产中断或产品质量下降；企业的敏感信息如生产工艺、客户数据等也可能被泄露，给企业带来巨大的损失。

为了保障信息安全，企业需要采取一系列措施。首先，加强网络安全防护，建立健全的网络安全防护体系，包括防火墙、入侵检测系统、安全监控系统等，及时发现和阻止网络攻击。其次，进行数据加密保护，对重要数据进行加密存储和传输，确保数据在传输和存储过程中不被窃取或篡改。再者，定期进行安全审计，建立定期的安全审计机制，对系统进行安全漏洞扫描和评估，及时发现和修复安全隐患。同时，加强员工安全意识培训，提高员工对网络安全的重视程度和应对能力。

此外，企业还需要遵守相关的信息安全法规和标准，如《网络安全法》、ISO 27001 等，建立完善的信息安全管理体系。在供应链协同中，企业也需要加强信息安全保障，建立严格的供应商准入标准，在采购合同中明确信息安全相关条款，定期对供应商的信息安全状况进行监控和评估。

五、智能制造实践案例分析

（一）国内外典型企业案例

德国西门子：

西门子在智能制造领域有着深厚的积累和领先的技术。在产品设计阶段，有不同的工业软件工具，能实现产品的数字化设计、验证和仿真，在软件环境中就可进行力学、电磁感应、温度等方面实验，提早预知产品设计缺陷，加快设计反复和速度。在虚拟生产阶段，产线的设计和仿真也在软件环境中建立数字化双胞胎，预先知道产能规划、瓶颈及与人互动情况。西门子还在工业自动化方面处于业界领先地位，通过全集成自动化实现高效、安全的生产，并建立了纵深防御的信息安全体系。其位于德国安贝格的电子工厂，生产合格率高达 99.9988%，整个生产过程中，机器和计算机自行处理 75% 的工作量，其余由工人完成。每天上千台扫描仪将从单件产品上采集约 5000 万条生产过程数据，通过软件定义所有生产过程和指令，实现细致入微地观察每一件产品的生命周期。

美国通用电气：

美国通用电气公司的 “智能制造技术” 项目通过整合各类制造数据和信息，实现制造过程的实时监控和优化调度。对制造过程中的各种数据进行实时监控，掌握生产现场实际情况，包括设备状态、原材料消耗、产品质量等信息，及时发现问题并调整。通过对制造数据和信息的整合，实现制造过程的优化调度，提高生产效率。该项目还有助于提高产品质量，通过实时监控和分析生产过程中的数据，发现潜在质量问题并改进。同时，降低生产成本，合理安排生产资源，避免浪费，改进低效环节。通用电气医疗的 “高端 CT 探测器智能柔性制造项目” 荣膺 “年度十大典型案例”，充分运用工业互联网和数字化技术，融合先进管理理论和技术，打造了高柔性、高质量、高智能的高端 CT 探测器制造体系，实现了探测器核心部件整个生产环节各工序质量及整体质量的大幅提升，有效保障了探测器生产全供应链的质量管理与稳定交付。

中国海尔：

海尔已累计拥有 9 座 “灯塔工厂” 和 1 座 “可持续灯塔工厂”，是全球拥有灯塔工厂数量最多的中国企业。海尔胶州空调互联工厂以 “In China for Global” 的世界工厂创新模式，成功入选第 12 批灯塔工厂。采用大数据、高级算法和生成式人工智能等技术，优化了整个价值链，将设计周期缩短了 49%，订单交付时间缩短了 19%，海外市场故障率降低了 28%。海尔青岛洗衣机互联工厂应用了 5.5G 高频定位、数字孪生等先进技术，打造了智能化生产线，提高制造效率，检测线上只需 2 个人，智慧检测的效率提高了 30%，外观检测效率提高了 56%，且实现了零漏检。从大规模制造向大规模定制转型，形成了以订单为导向的生产体系，产品不入库率达到了 85%。

富士康：

富士康在郑州的 D06 “灯塔” 工厂车间科技感十足，节能高效，工业机器人和自动化设备高效运作，让学生们感受到了智能制造的魅力。在贵州，富士康实践智能制造与大数据的结合，建设 “关灯工厂”，把工人从单调的流水线上解放出来，由机器人处理。富士康在数字化转型方面进行大量投入，引入先进的自动化生产线、人工智能技术、大数据分析等，提高生产效率、降低成本并改善质量。通过构建工业物联网平台，实现设备互联互通和实时数据采集、远程监控。在人工智能和机器学习领域广泛应用，优化生产线调度、预测设备维护需求等。积极布局 5G 和云计算领域，支持更高效的生产和更快速的产品上市。

（二）案例成功因素与启示

持续改进：这些企业都在不断进行技术创新和管理优化，持续改进生产流程和产品质量。例如西门子不断打造面向智能制造的产品链，海尔不断迭代升级工厂技术，通用电气持续优化智能制造项目，富士康也在不断投入进行数字化转型。

政策支持：各国政府纷纷出台政策支持智能制造发展，为企业提供了良好的发展环境。德国推出工业 4.0 战略，美国推动 “制造业回流” 战略，中国也在积极推进智能制造，出台了一系列政策支持企业转型升级。

市场导向：这些企业都以市场需求为导向，不断满足消费者个性化、多样化的需求。海尔通过大规模定制满足用户对智慧家庭个性化定制需求，富士康通过智能制造实现快速、灵活、个性化的生产，通用电气医疗的智能柔性制造项目也是为了满足快速增长的市场需求。

合作共赢：企业之间、企业与高校和科研机构之间的合作也是成功的重要因素。西门子与九牧共同开拓厨卫行业智能制造转型，通用电气医疗与先进管理理论和技术融合，海尔旗下的卡奥斯 COSMOPlat 工业互联网平台为中国制造企业赋能。这些合作实现了资源共享、优势互补，共同推动了智能制造的发展。

六、智能制造的挑战与对策

（一）面临的挑战

1. 人才挑战：智能制造需要大量具备跨学科知识和技能的人才，如既懂机械制造又懂计算机、人工智能、运营管理、自动化、通讯等多学科知识的专业人才。目前市场上符合要求的智能制造人才相对短缺，复合型人才缺口较大。据统计，到 2025 年智能制造需要 380 万人，届时缺口大约 100 万人。此外，职业教育在培养智能制造人才方面还存在一些问题，如学校教育大多只是开设了相关的专业基础课程，严重缺乏系统的、与专业教学实际生产相匹配的教学实验平台，导致人才培养系统性差。
2. 技术挑战：现阶段 “人工智能 + 制造” 面临诸多技术挑战。一是人工智能的价值难以被准确衡量，部分细分行业人工智能应用路径尚不明晰，应用风险、收益和成本难以准确核算。二是部分领域数据资产管理能力有待提升，制造业各场景数据量巨大，各设备数据协议标准尚未统一，数据互联互通存在困难。三是工业深水区的解决方案仍待探索，目前人工智能应用多集中在质量检测等少数热门场景，更多应用场景还有待挖掘。四是智能制造关键核心基础技术仍然薄弱，与西方发达国家相比，我国在核心技术、关键设备和关键元器件方面差距较大，如高端数控机床 80% 依赖国外，现在依赖性更强了，有数据显示已经到了 90%。
3. 成本挑战：智能制造转型需要大量的资金投入，包括设备购置、技术研发、人才培养等方面。对于中小企业而言，资金短缺是制约其智能制造转型的重要因素。目前绝大多数制造企业利润率很低，缺乏自主资金投入智能制造。在 “专项”、“示范” 以及 “机器换人” 等政策刺激下，一些国有企业和大型民营企业争取到各级政府给予的资金扶持，而中小企业只能 “隔岸观火”，自力更生，有的连机器换人也十分困难。
4. 政策挑战：虽然各国政府纷纷出台政策支持智能制造发展，但政策的落地实施还存在一些问题。例如，企业对智能制造的总体认识不足，对于各种概念如何理解、如何应用相关的技术、如何取得实效等问题一知半解。企业内部缺少智能制造方面的人才，懂生产自动化的不懂信息化，搞信息化的不懂自动化，缺乏统一的部门来系统规划和推进智能制造。在推进智能制造过程中，企业也仍然是头痛医头，缺乏章法。分不清自动化和智能化的区别，认为机器换人、自动化生产线、无人工厂、黑灯工厂就是智能制造，而实际上，高度自动化是工业 3.0 的理念，真正的智能制造应该是精益、柔性、绿色、节能和数据驱动，能够适应多品种小批量生产模式。

（二）应对策略

1. 加强技术研发创新：突破短板、以新带旧，加强模型积累，通过人工智能、大数据等新一代信息技术弥补工业机理、自动化等短板领域，实现换道超车。同时聚焦融合，强化前瞻性技术研究部署，提前布局工业智能、工业互联网平台等新增长点核心技术，抢占市场先发优势。财政部、科技部、工业和信息化部等部门要抓紧推动智能制造系统和机器人重大专项（2030）的立项实施，有效支撑制造业数智化转型。
2. 降低设备成本：政府可以提供财政资金支持，例如设立专项资金、补贴和奖励企业参与智能制造转型，这些资金可用于研发创新、技术引进、设备购置、人才培养等方面。鼓励银行业金融机构对智能制造企业给予信贷倾斜，采取 “政府政策 + 智能制造供应商 + 融资担保 + 产业链企业” 的模式，对实施智能化转型升级的企业进行政策组合支持。通过减税优惠、融资支持等方式，为企业降低成本，鼓励企业投入智能制造转型。
3. 培养引进专业人才：重视智能制造人才的培养，企业目前在推进智能制造所遇到的各种困难很大程度上是因为缺少专业人才，无法组成专业的实施部门。智能制造涉及多个学科，其人才培养方式应该是以制造为基础，同时再兼顾学习其他专业和学科。需要在专业设置、课程设置、师资配置、实验条件等方面进行改革，以适应智能制造人才培养的需要。尤其值得重申的是，智能制造人才的培养必须以机械或制造为主体。加强人才培养和引进工作，通过内部培训、外部招聘等方式提升员工素质和能力。与教育机构合作，共同培养适应智能制造需求的高素质人才。
4. 争取政策支持：政府应制定智能制造转型的发展规划和指导意见，提供政策咨询和指导服务，帮助企业了解和适应智能制造政策环境。加大力度鼓励协同创新，突破行业壁垒，汇聚创新资源，促进多元投资，打造一个开放、合作、共赢的制造业技术创新生态圈，引领协同发展的产业体系。加快智能制造应用普及，加快形成我国自己的智能制造标准和评价体系，打造一批事实上的智能制造国际标准，加快塑造智能制造中国品牌。

七、智能制造的未来展望

（一）重塑传统制造业格局

智能制造将持续重塑传统制造业格局，从生产方式、管理模式到市场竞争态势都将发生深刻变革。在生产方式上，智能制造推动传统的大规模批量生产向个性化定制和柔性生产转变。以消费者需求为导向，通过大数据分析和智能算法，实现快速响应市场变化，满足不同客户的个性化需求。例如，根据市场调研数据显示，未来五年内个性化定制产品的市场份额有望增长 30% 以上。在管理模式上，数据驱动的决策机制将更加普及，企业能够实时掌握生产过程中的各种信息，精准分析并做出科学决策，提高管理效率和资源利用率。同时，智能制造将促进制造业与服务业的深度融合，制造业企业不再仅仅是产品的生产者，更是综合服务的提供商，为客户提供从产品设计、生产到售后服务的全流程解决方案。

（二）未来发展潜力

随着技术的不断进步，智能制造的未来发展潜力巨大。一方面，人工智能、大数据、物联网等技术将不断融合创新，为智能制造提供更强大的技术支撑。预计到 2030 年，人工智能在智能制造中的应用将实现跨越式发展，智能决策、智能控制和智能优化将更加精准高效。例如，通过深度学习算法，智能设备能够自主学习和优化生产工艺，提高产品质量和生产效率。另一方面，工业互联网平台将进一步发展壮大，实现产业链上下游企业的深度协同。企业间可以实时共享生产计划、库存信息和市场需求，优化资源配置，降低成本，提高整个产业链的竞争力。据统计，未来几年工业互联网平台的市场规模将以每年 20% 以上的速度增长。

（三）未来发展趋势

1. 数字化设计与仿真将成为主流。企业将更多地采用虚拟设计、数字孪生等技术，在产品研发阶段就能够模拟实际生产过程，提前发现问题并进行优化，缩短产品上市时间。
2. 智能工厂将更加普及。高度自动化与智能化的生产模式将广泛应用于各个行业，机器人、自动化设备和智能系统将成为工厂的主要生产力量，提高生产效率和质量稳定性。
3. 绿色制造将深入人心。智能制造将更加注重环保和可持续发展，通过优化生产过程、降低能源消耗和减少废弃物排放，实现绿色生产。例如，采用智能能源管理系统，根据生产需求自动调整能源供应，降低能耗 20% 以上。
4. 供应链协同将更加紧密。通过工业互联网平台，实现供应链全环节的网络化调度管控，提高供应链的可靠性和灵活性，降低库存成本。

智能制造作为传统制造业的新方向，未来将持续发挥重要作用，重塑传统制造业格局，推动制造业向更高质量、更高效益、更可持续的方向发展。