基于智能制造环境下的装备制造业产业升级研究

吴光浩

摘要：智能制造是现阶段加强战略新兴产业的要求，是智能制造业发展的主要方向，发展战略计划都有明确规定。通过装备设备产业发展的主要方向和信息技术与产业化的深度融合，加快装备制造业产业升级，保证生产效率，提高技术水平与质量，降低成本，加快智能化和绿色化发展。

关键词：智能制造;装备制造业;产业升级

前言

随着互联网技术和数字信息技术的飞速发展，智能制造技术得以普及，经过技术积累，不断出台新措施，提高产业生产实力，提高产业竞争优势。2011年，美国实施了“先进制造伙伴关系”战略，2013年开始“印度4.0”计划，2014年开始“High-Value Maufacturing”战略，从2015年开始新机器人战略，到2016年开始的数字产业计划，智能制造浪潮开始在世界范围内开展，我国的智能制造也开始出现。2015年我国发表了《中国制造2025》，智能制造是促进产业升级的重点，以智能制造为核心的系统正在完善，已经成为新的生产管理方式、经营模式和产业发展模式，对全球产业结构进一步加快了第四次产业革命的到来。

一、智能制造发展领域

（一）工业机器人

工业机器人是以计算机技术、制造技术、自动控制技术、传感器、人工智能系统为一体的智能化生产系统，机身由机身装置、控制器、伺服驱动系统和感应装置组成，具有拟人化、自动控制和反复编程的特点。随着人工智能技术、多功能传感器技术及信息采集、传输及分析技术的快速发展和完善，工业机器人的影像处理和智能控制系统呈现出智能化、服务化的趋势。通过物联网、机器与设备的相互作用，人与机器可以独立地对环境进行评价和决策，从而减少生产过程中对人的依赖。该服务需要未来机器人和网络的合作，实现积极的线下、在线服务，标准化是为了方便工业机器人的使用，降低制造成本，调整和推广机械产业者的各种零部件[1]。

（二）智能数控机床

智能型数控机床是高端数控机床的一种形式，结合先进的制造技术、信息技术、智能技术，具备自我学习能力，可以推测加工能力，利用履历数据可以推测装置部件的寿命。可以观察大家的处置状态，监视偏差，诊断，修改，智能评价加工零件质量的不同功能模块实现不同的处理流程，提高处理效率和控制能力。其趋势是智能化、多功能化、小型化。

（三）3D打印

3D打印技术基于使用粘性材料的數字模型文件，覆盖连续的物理层，在各层添加材料，形成三维固体，因此，被称为附加制造，是数字建模技术、机械控制技术、信息技术、材料科学和先进化学、综合应用技术知识的结合体。今后的生物医学和航空宇宙产品等可以抑制幽灵产品和少量产品的成本，有望在产业弹药等领域使用，未来的三维印刷将发展成成熟的浮游生物三维印刷和高速激光内视镜等非兼容性研究。

（四）智能传感器

智能型传感器是将工业控制网络的感知参数进行数值化和整合的新传感器，具有高性能、高可靠性、多功能性，这与微处理器系统、信息采集与诊断处理兼容，是传感器与微处理器的集成产品。今后的智能传感器将结合表面硅微加工三维微机械结构等更多新的工艺材料和微处理器，提高传感器的精度和环境适应性。同时物联网与互联网的结合可以实现数据的实时连接、收集和传输，不仅可以实现产业生产，还可以实现生活服务的广泛应用。

（五）智能物流仓储

在工业用智能工厂4.0的框架下，智能物流仓库位于生产线的末端，是连接工厂和客户的核心部分，由硬件（智能物流仓库设备）和软件（智能物流仓库系统）两部分构成。其中硬件主要包括三维自动轴承、多层轮渡车、牵引起重机、自动装载机、自动感应运输车（AGV）等。软件将信息及产业IoT根据实际业务要求事项、公司人力、材料管理进行调整，使整个生产有效运行。智能化物流野仓储在人工成本和空间消费方面具有优势，大幅提高管理效率，降低物流成本是解决问题的最终方法，无人是智能物流运输系统的重要发展趋势，根据系统提供的网络指南，准确查找资产并记录在指定位置。今后，常见轨道将被无轨搬运机器人取代。

（六）智能监测与装配装备

随着智能型传感器的不断发展和各种算法的优化，智能型测量和组装技术广泛应用于航空宇宙、汽车零部件、半导体电子、医学等领域。基于多功能的机械视觉自动检测装置，准确分析目标物的各种缺陷和缺陷，确定目标物的大小和正确位置，自动检测和组装，实现产品质量的高效稳定管理，提高产品生产效率的灵活性和可靠性。数字智能组装系统可以根据产品及流程的结构性和交货期，制定出最大限度地利用组装装置的综合计划。除了航空宇宙和汽车应用外，智能检查、组装装置对农产品检查和环境保护也有很大的可能性。

二、智能制造环境下的装备制造业存在的问题

（一）自主创新能力不强

目前，我国制造业整体创新能力不强，设备工业产品和核技术在国际上缺乏竞争力。在智能化过程中，海外尖端制造设备、重要零部件和重要材料必须强烈依赖于这些。另外，智能型控制器技术、在线分析技术、高速精密轴承等尖端技术自给率低，对外依存度高。另外，中国国内智能设备的性能和稳定性不能满足装备行业智能化发展的要求，工业机器人约90%，汽车生产核心设备的70%，大型石油化学工厂、原子能发电等主要项目的自动化配套控制系统，高性能的转换技术的40%依赖进口，这些核技术和设备的不足增加了建设成本，增加了我国智能型设备生产的难度。

（二）智能装备制造标准普及不够

各种信息集成软件、重要设备组件的接口、信息网络的端口等都是生成调试的智能化过程中必不可少的，为了实现网络之间的顺畅信息对接，需要统一的连接参考。另一方面，许多中国企业非常重视技术开发，轻视设备和技术管理的标准化。由于制造企业的差异，中国制造业传统自动化系统的技术参数缺乏统一的标准，网络与设备之间存在着模式不同的严重问题。智能制造的发展带来了新的生产模式，但企业对智能制造的生产组织和业务运营没有统一的管理标准。2015年工业信息化部和国家标准化管理委员会发布了《智能制造相关标准设计指南》，但中国制造业发展不平衡，标准化普及度不高，仍存在标准不足、滞后、重复等问题。

（三）工业大数据应用价值未充分挖掘

装备生产智能化的过程需要大量数据，通过数据分析，企业挖掘有价值的数据，完善企业服务，改变企业以往的模式是企业智能化发展的动力。政府为了改善产业信息中的产业大数据应用，设立了数字创新中心，投入了很多资金，但是这些数据由传感器、物联网设备、生产运营数据及外部网络数据组成，由于庞大的量和分散的源文件、多种形式，很难有效地利用。另一方面，中国工业大数据应用刚刚起步，核技术体系不完善，数据集成统一标准不足，专业数据服务不足等问题[2]。

（四）智能装备制造相关的现代服务业发展滞后

良好的现代服务是推动制造业发展的重要动力，完善的系统在制造业智能化中发展有着重要作用。智能监控技术以及智能信息集成管理需要现代技术的支持，以实现智能型设备的制造。另一方面，与发达国家相比，中国先进生产性服务业的附加价值和技术水平还有一定的差距。第一，智能制造服务业尚未完全开放，相关政治制度不完善，市场化水平较低。第二，与制造业相比，传统服务业的比重太大，供给超过需求，先进生产性服务业比重小，供过于求问题严重。第三，智能制造专业教育服务体系发展滞后，附带的先进制造服务公司无法满足智能制造技术模式的需求。

三、智能制造环境下的装备制造业产业升级措施

（一）深入产教研结合

作为一个大规模系统，智能制造贯穿产品设计、制造和服务全寿命周期的各个阶段，支持相关制造系统的优化和集成，实现制造业数字化网络智能化。数字网络中先进的制造技术和智能技术的深度整合和技术转移，促进了制造企业在产品创新、生产创新、模式创新和整合创新方面的全面进步。为了实现中国制造企业的智能化转型和升级，必须从创新计划、制度规划、可持续发展等方面考虑。另一方面，积累传统制造技术的创新，对所属企业具有根本意义和坚实的基础，利用技术创新社区提供的技术创新网络的智能技术，改善制造技术和综合创新能力。创新包装适用于所有行业，面对当前科技革命和产业革命的挑战和机遇，制造业的现代化发展必须打好基础，坚持创新发展的理念。同时要积极适应和改革相关教育和科研体系，适应智能制造发展的大趋势。该公司拥有金融实践、人才培养和技术研究的平台。双方要利用各自的优势进行合作，学校根据工业发展的要求，设置科学的课程和实践，以实用化为方向，致力于培养创新人才。之后，将技术和人才引进企业进行实际应用研究，继续发挥人才和技术的作用，逐步建立坚实的创新研究基础，重点发展自主创新技术，进一步推进科技创新和产业升级。大学要有效地发挥领导和牵引作用，必须根据经济社会发展的需要，推动产学研结合智能制造的发展，切实推进智能设备制造所需要的高水平复合应用模式的研究，提高产品和技术的核心竞争力。

（二）大力推行智能装备制造相关技术与管理的标准化

在设备制造业中，智能化和尖端标准的普及高度生产的智能设备，结合尖端信息技术和制造技术，比较完善新的生产组织，新的事业模式，开发智能化标准化生产设备，推进标准体系的完善，完善包装，引领产业生态化。在实施行业标准时，政府要根据实际发展，把握建设的整体要求、设计理念、设计内容和组织实施。另外，为了设计智能功能和系统水平，还准备了生活周期和多阶段系统框架等参考模型。从生产、研究和研究的角度，共同开发产业发展所需的重要组成部分、系统软件端口等重要技术标准。政府逐步引导和实施产业生态链各方面，建立一系列完善、智能、规范的技术体系，发挥标准化的基础和先导作用，引领当前和未来智能设备的标准化生产。

（三）建设数字服务中心，加强工业大数据应用

要加强工业大数据的应用，可以从两个方面着手：一是提高工业大数据的基本计算性能，第二是集成数据库，数字数据库的多种产业数据应用软件和详细的评价数据集成平台。另外，标准全生命周期计划将产品设计、制造、物流、流通、售后服務等大数据应用于产业生产。大数据应用标准由技术、安全、管理等各方面组织，根据标准体系和行业规模持续改善。二是将实际应用与推广结合，标准化完成后，结合云计算、物联网、移动互联网技术，以国家主导建设产业大数据共享平台引导企业大数据应用，促进重点领域大数据标准检测、示范企业培育、多重经营、大数据产业与传统产业协调发展[3]。

（四）发展现代智能装备制造服务业

随着智能制造技术的进步和普及，对装备制造服务的需求越来越大，对智能制造和制造设备的世代交替的要求也越来越高。在现代服务业中，生产智能设备的服务业所占的比例正在上升到发达国家的70%，我国还应重视相关高级服务业的发展，加强对智能制造服务业的支持。为解决我国智能设备制造服务业发展滞后问题，建立智能设备制造网络平台，促进企业间信息资源共享和生产优化配置。为保障智能设备生产服务业的发展，提供适当的政策奖励，获得更多企业的加入，扩大现代服务业相关市场的先进施工设备和良好的生产服务开发区。其次，建设先进的制造服务生态园区，全面推进和管理人本投资，发展智能化制造服务管理企业，为产业设备和系统研发提供全方位的智能化技术支持体系，将生态园区科技成果转化为尖端生产服务提供足够的服务。再者，发展高水平创新型人才培养，建立培训服务体系，制定促进相关人才培养的战略，适当输送制造业的先进专业人才。智能数字网络技术的广泛应用为企业产业链的各个阶段提供了全面的增值和增值机会，加速了高附加值产业链的上下延伸，快速推进企业从“产品中心”向“以用户为中心”的转变。建设操作设备远程监控系统，为客户提供个性化、系统化的能量转换解决方案，智能型运行维护服务系统，为客户提供智能型风力发电监控和智能型运行维护单元故障的智能诊断和预警服务，企业通过数字网络信息和传统业务的结合，从产品制造商迅速转向系统解决方案提供商和服务提供商。

结语

进入“十三五”后，我国以智能制造为主导，推动制造业的创新、转型、升级和发展，取得了良好的成绩。在新形势下，我国智能制造业的发展需要长期的努力和不断的进步，以数字化、网络化、智能化的高度化为方向，在不同行业、不同地区进行差别化，加速智能制造在中国的应用和普及，加速智能制造的发展。结合行业特点，重视研发、生产、运行、维护等重要环节，实现智能制造，加快第五代移动通信、大数据、人工智能等新一代信息技术和制造业的高度化，重视产品创新、生产创新、模式创新、制造系统集成创新，提高智能制造的整体水平，提高质量和效率，发展装备制造产业链。

参考文献

[1]许清海.基于智能制造环境下的装备制造业产业升级研究[J].内燃机与配件，2021（02）：158-160.

[2]万志远，张晓林，殷国富. 智能制造背景下装备制造业产业升级研究[N]. 中国建材报，2018-05-22（003）.

[3]万志远，戈鹏，张晓林，殷国富.智能制造背景下装备制造业产业升级研究[J].世界科技研究与发展，2018，40（03）：316-327.