什么是智能工厂
智能工厂、数字化工厂与智能制造
不可忽视的是，往往很多企业在提及这些概念时，容易将这些概念混为一谈，
数字化工厂、智能工厂以及智能制造之间到底是否可以互相替换，这些概念之间
是否存在区别？
1、数字化工厂
对于数字化工厂，德国工程师协会的定义是：
数字化工厂（DF）是由数字化模型、方法和工具构成的综合网络，包含仿
真和 3D/虚拟现实可视化，通过连续的没有中断的数据管理集成在一起。数字化
工厂集成了产品、过程和工厂模型数据库，通过先进的可视化、仿真和文档管理，
以提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能：
在国内，对于数字化工厂接受度最高的定义是：
数字化工厂是在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，
并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。是现代数字制造技术与
计算机仿真技术相结合的产物，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。
从定义中可以得出一个结论，数字化工厂的本质是实现信息的集成。
2、智能工厂
智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管
理服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。同时，
集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、
舒适的人性化工厂。
智能工厂已经具有了自主能力，可采集、分析、判断、规划；通过整体可视
技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。
系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性。已系
统具备了自我学习、自行维护能力。因此，智能工厂实现了人与机器的相互协调
合作，其本质是人机交互。
3、智能制造
智能工厂是在数字化工厂基础上的升级版，但是与智能制造还有很大差距。
智能制造系统在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思
和决策等。通过人与智能机器的合作，去扩大、延伸和部分地取代技术专家在制
造过程中的脑力劳动。它把制造自动化扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
智能制造系统不只是“人工智能系统，而是人机一体化智能系统，是混合智
能。系统可独立承担分析、判断、决策等任务，突出人在制造系统中的核心地位，
同时在智能机器配合下，更好发挥人的潜能。机器智能和人的智能真正地集成在
一起，互相配合，相得益彰。本质是人机一体化。
那么如何实现设计制造一体化、管控一体化呢？
1、首先设备或者仪表等传感器要能够自组织、自学习、自维护的感知能力，
理解环境信息和自身信息，并进行分析和判断来规划自身的行为和能力。能够跟
随环境的变化自己做出决策来调整行动，有较强有力的支持度和记忆支持的模型
为基础。
2、工业互联网实现互联互通、实时控制，进而实现安全、节能将是智能工
厂的核心技术。具体而言通过网络获取大数据的应用，开发、销售、ERP、
PLM、SCM 等业务管理系统与实际生产过程之间的协同等。通过设备间的互联，
提高设备间的相互协同能力，从而使生产模块间的搭配方式更灵活、更自由；
3、利用机器视觉，人工智能等技术，使机器人与设备具备更加智能化的功
能；通过信息化技术与自动化技术的结合，构建深度整合的数字化工厂；
智能工厂中不仅仅是智能系统、智能模型这么简单，而是把传统的工厂附加
上形象思维，让他独立承担起分析、判断、决策的任务，在智能机器的配合下能
够更好的发挥出人的潜力，使人机之间表现出一种平等共事、互相理解、互相协
作的关系。因此，在智能制造系统当中，高素质、高智能的人将发挥更好的作用。
人工智能则承担起了能够帮助厂区分析、判断、决策的任务，机器智能和人
的智能能真正的集成在一起，相互配合、相得益彰。
4、实现虚拟现实技术也是实现高水平的人机一体化的关键技术之一，虚拟
现实技术是以计算机为基础，融合信号处理、动画技术、智能推理、预测、仿真
多媒体技术为一体，借助多种音像和传感器，虚拟展示现实生活当中各种过程、
部件，因而能够模拟制造过程和未来的产品。从感官和视觉上给人获得完全如真
实的感受，它的特点是可以按照人的意志、意念来变化，这种人机结合的新一代
的智能界面是智能制造的显着特征。
总结现代智能工厂有四大关键点：一是要连接所有网络以拿到数据。二是要
有智能传感器。三是大数据，将所有设备、所有人连接后，所有数据都大批量传
送到智能终端上。四是分析，得到数据后从中抓取出应用趋势来，提高设备状态
的检测和预测水平。要形成高速传输、大数据，保证实时性、安全性和节能就变
得十分关键。因此工业互联网是承载人工智能的技术平台、大数据则成为人工智
能的生产要素。
走进三一重工 18 号厂房
三一 18 号厂房是亚洲最大的智能化制造车间，有混凝土机械、路面机械、
港口机械等多条装配线，是三一重工总装车间。2008 年开始筹建，2012 年全面
投产，总面积约十万平方米。
三一重工总装车间分为装配区、高精机加区、结构件区、立库区、展示厅、景观
区六大功能区域；主要生产泵车、拖泵、车载泵和平地机、压路机、摊铺机、正
面吊等产品。厂房规划全面应用数字化工厂仿真技术进行方案设计与验证，此举
大大提高了规划的科学性，及布局的合理性。
1、智能加工中心与生产线
三一重工在上海临港产业园建成全球最大最先进的挖掘机生产基地，焊接机
器人大规模投入使用，使得三一挖掘机的使用寿命大约翻了两番，售后问题下降
了四分之三。目前，三一重工已经完成车间机加设备的研发采购与安装调试。
▲智能加工中心与生产线
2、智能化立体仓库和物流运输系统
三一智能化立体仓库由华中科大与三一联合研制，总投资 6000 多万元, 分
南北两个库，由地下自动输送设备连成一个整体，总占地面积 9000 平方米，仓
库容量大概是 16000 个货位。这个库区有几千种物料，能支持每月数千台产品的
生产量。
▲自动配送物料的 AGV 小车
3、智能化生产执行过程控制
三一集团制造执行系统，它充分利用信息化技术，从生产计划下达、物料配
送、生产节拍、完工确认、标准作业指导、质量管理、关重件条码采集等多个维
度进行管控，并通过网络实时将现场信息及时准确地传达到生产管理者与决策者。
▲高度智能化的生产车间
4、智能化生产控制中心
采用了 Andon 系统之后，一旦发生问题，操作员可以在工作站拉一下绳索
或者按一下按钮，触发相应的声音和点亮相应的指示灯，提示监督人员立即找出
发生故障的地方以及故障的原因，可以减少停工时间同时又提高了生产效率。
智能工厂的智能化基因
在智能工厂里，人、机器和资源如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作，
生产出来的智能产品能够理解自己被制造的细节以及将如何使用，能够回答”哪
组参数被用来处理我“、”我应该被传送到哪里“等问题。
同时，智能辅助系统将从执行例行任务中解放出来，使他们能够专注于创新；灵
活的工作组织能够帮助工人把生活和工作实现更好地结合，个体顾客的需求将得
到满足。
1、三元战略
美国与德国的工业发展战略核心均为 CPS（Cyber- Physical System）系统，
是典型的二元战略。美国是 C(Cyber，包括：数字、信息、网络等虚拟世
界)+P(Physical，包括机器、设备、设施等实体世界)，德国是 P+C，两国均是基
于高素质劳动者、国家人力匮乏、企业高协同化、高法制化的基础之上而提出的
战略！
▲三元战略
而中国装备水平较美国和德国有一定差距，数据采集分析决策能力也有局限，
但中国具有人力资源优势，所以应该充分挖掘人的作用。因此，中国制造企业推
进工业发展不能完全照搬发达国家的二元战略，更宜采用 CPPS
（Cyber-Person-Physical System）人机网三元战略，充分体现人的能动作用。
2、六维智能
所谓“六维智能理论”，就是在设备联网+远程数据采集的基础上，实现智能
化的生产过程管理与控制，从 6 个方面打造适合中国国情的智能工厂，这 6 个方
面包括：
▲六维智能
智能计划排产，是从计划源头上集成 ERP，进行 APS 高级排产。
智能生产协同，从生产准备过程上，实现物料、刀具、工装、工艺的并行协
同准备。
智能的设备互联互通，是 CPS 信息物理系统的典型体现，实现数字化生产
设备的分布式网络化通讯、程序集中管理、设备状态的实时监控等。
智能资源管理，包括对物料、设备、刀具、量具、夹具等生产资源进行精益
化管理、库存智能预警等。
智能质量过程管控，是对影响产品质量的生产工艺参数进行实时采集、控制，
确保产品质量。
智能决策支持，是基于大数据分析的决策支持，形成管理的闭环，以实现数
字化、网络化、智能化的高效生产模式。
智能工厂核心架构
工业 是什么？每个人站在不同的角度会有不同的理解，是互联、集成(纵
向、横向、端到端)、数据、创新、服务、转型或是 CPS、是智能工厂、是智能
制造亦或是国家战略、企业目标。工业 核心内容就是建一个网络、三项集成、
大数据分析、八项计划和研究两个主题。
1、建一个网络（CPS）
CPS 让物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等五大功能，
从而实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合，将网络空间的高级计算能力有效
的运用于现实世界中，从而在生产制造过程中，与设计、开发、生产有关的所有
数据将通过传感器采集并进行分析，形成可自律操作的智能生产系统。
2、三个集成
工业 中的三项集成包括：横向集成、纵向集成与端对端的集成。
▲图片来自工业 研究院
工业 将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施
通过 CPS 形成一个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器以及服务与服
务之间能够互联，从而实现横向、纵向和端对端的高度集成，集成是实现工业
的重点也是难点。
3、数据处理：大数据分析
随着信息物理系统的推广，智能装备和终端的普及以及各种各样传感器的使
用，将会带来无所不在的感知和无所不在的连接，所有的生产装备、感知设备、
联网终端，包括生产者本身都在源源不断地产生数据，这些数据将会渗透到企业
运营、价值链乃至产品的整个生命周期，是工业 和制造革命的基石。
总体来说，工业 关注的企业数据分为四类：
产品相关的数据，俗称企业主数据；
运营数据，一般称为交易数据
整个价值链上的数据，如供应商、分销商、客户等数据，也是属于企业主数
据管理的范畴
对企业经营分析有价值的外部数据。
传统制造业缺陷
1、资源组合不佳
多工序段的结构，容易造成物流断点，搬运、停工、等待、堆码、清点、寻找等。
采用批量生产，导致批量在制品按序转移，后工序经常处在等待。由于批量生产，工序速度
不一样，投料过早，物料不配套，计划变动，品质缺陷，大量在制品资源积压。过多的工序
段的结构，造成信息流断点，工序段的壁垒，有的工序等待，而有的工序冒进。
2、产能过剩和不足
生产线规模较大，生产线能力的增减不灵活，跟不上市场订单的变化，有时产能不
足，有时产能过剩。
3、工序生产节拍差异
由于工序过多，虽然工序之间的差异较小，但是，会导致工序节拍累计差异就大，
不同的工序的工作量和加工难度分布不同。轮番成批上线时，各工序的产能很难适应。导致
节拍失衡。
4、生产线的切换难度
因为生产线规模较大，切换线较难。物流，信息流，工艺顺序环环相扣，牵涉面太
广，耗费太大。
5、搬运时间过长
目前大部分的工厂布局，都是工序段，所以物料的移动需要大量的搬运。
6、冗员过多，配置不灵活
庞大的职能机构，文员统计，物料交接，信息沟通，部门协调，减弱了市场的应变
能力。
7、采购意识落后
传统的采购方式是按销售订单的需求或是批量经济采购，而不是按造生产消耗的速
率采购。
8、生产管理薄弱
生产计划管理周期太长，投料不精细，作业动作不科学，文档传递繁琐。
2016-2020 年中国智能制造行业深度调研及投资前景预测报告
“第四次工业革命”的序幕早已拉开，以“工业 ”为标志的新一轮产业革命
已经到来，制造业将成为国家经济竞争力的关键所在。中国制造业规模全球领先，
增加值和产品出口占全球的比重均居世界第一，目前已经建成了门类齐全、独立
完整的体系。我们比以往任何时候都更加接近科技和产业前沿，雄厚的制造业基
础和较强的自主创新能力，为制造强国建设奠定了坚实基础。“中国制造”已经站
在新的历史起点。
随着人口红利逐渐消失、知识红利日益凸显，中国制造业转型升级已成为大
势所趋。2015 年 5 月公布的《中国制造 2025》是我国制造业未来十年行动纲领
的，明确提出把智能制造作为两化深度融合的主攻方向，其核心是加快推进制造
业创新发展、提质增效，实现从制造大国向制造强国转变。
智能制造产业链蕴藏巨大的投资机会。智能制造技术包括自动化、信息化、
互联网和制造成型四个层次，产业链涵盖机器人及系统集成（工业机器人、服务
机器人、机器人零部件其他自动化装备）、高端数控机床、工业互联网（工业视
觉、智能传感器、RFID、工业以太网）、工业软件及数据处理系统（ERP/MES/DCS
等）、增材制造装备（3D 打印）等。“十三五”期间，中国智能制造产业在政策
扶持、技术进步、产业升级等多重利好因素的有力推动下，将迎来历史性发展机
遇。
中投顾问发布的《2016-2020 年中国智能制造行业深度调研及投资前景预测
报告》共十四章。首先介绍了智能制造的概念界定、产业链结构，并分析了智能
制造行业的发展环境。接着，报告详细剖析了智能制造行业的整体发展和产业集
群状况，然后具体分析了智能装备、智能产品、智能服务等重点领域及智能制造
产业链上下游的发展；随后，报告分析了智能制造产业模式的变革方向，并分析
了重点智能制造企业的经营状况。最后，报告重点分析了智能制造行业的投资机
遇及风险，并对其未来发展前景做出了科学的预测。
本研究报告数据主要来自于国家统计局、工信部、商务部、国家海关总署、
中投顾问产业研究中心、中投顾问市场调查中心、以及国内外重点刊物等渠道，
数据权威、详实、丰富，同时通过专业的分析预测模型，对行业核心发展指标进
行科学地预测。您或贵单位若想对智能制造行业有个系统深入的了解、或者想投
资智能制造相关行业，本报告将是您不可或缺的重要参考工具。
一、智能制造行业运行特征
二、中国智能制造转型升级路径
三、地方政府积极布局智能制造
四、2015 年智能制造试点项目分布
五、智能装备产业发展态势良好
六、移动智能终端多维度发展
七、“互联网+”推动制造业服务化
八、智能制造产业链结构分析
九、中国智能制造产业投资机遇
一、智能制造行业运行特征
1、制造强国战略出台并实施，各级地方政府积极推进地区规划政策落实
我国制造业步入新常态下的攻坚阶段，制造强国战略开始推进实施。经过多
年迅猛发展，我国已稳居世界制造业第一大国，对全球制造业的影响力不断提升。
但随着全球经济结构深度调整，我国制造业面临“前后夹击”的双重挑战。从国内
来看，经济发展正处于增速换档和结构调整阵痛的关键节点，制造业潜在增长率
趋于下降。总体来看，我国经济发展已进入以中高速、优结构、多挑战、新动力
为特征的新常态阶段。5 月 8 日，国务院出台制造强国中长期发展战略规划《中
国制造 2025》，全面部署推进制造强国战略实施，坚持创新驱动、智能转型、
强化基础、绿色发展，加快从制造大国转向制造强国。
以《中国制造 2025》为总纲，各地方陆续出台智能制造领域的扶持政策。
在《中国制造 2025》这一国家战略的指导下，各级地方政府因地制宜，陆续出
台相关行动计划，全面对接《中国制造 2025》。江苏、广东、福建、四川、安
徽等省份借助《中国制造 2025》战略支点，分别出台了《<中国制造 2025>江苏
行动纲要》、《广东省智能制造发展规划(2015~2025)》、《福建省实施<中国制
造 2025>行动计划》、《<中国制造 2025>四川行动计划》、《中国制造 2025 安
徽篇》等政策，以抢占未来产业竞争制高点，加快制造强省的建设步伐。佛山、
南京等在国家制造强国战略以及省级行动计划的指导下，进一步分析产业特色，
陆续制定与《中国制造 2025》相衔接的制造业发展计划，找准转型升级基础，
引领制造业向中高端迈进。
2、随着互联网技术及理念加快渗透，制造企业着手推动商业模式、组织方
式等多方位转型
以互联网为核心的新一代信息技术加快推广普及，推动企业组织流程、商业
模式创新。一是互联网技术激发了用户被搁置的多样化个性化需求，企业传统商
业模式、组织架构难以维系，需要以用户为导向、以需求为核心进行组织形式和
经营策略变革。二是网络化、扁平化、同步快速的信息传递方式将促进市场参与
主体搜索、获取、分享、沟通信息的效率提高和成本降低，充分发挥其自主经营、
决策、分配等权利。三是互联网具有开放性和快速迭代的特点，在其加速渗透的
过程中，企业趋向于在短时间内以开放、合作、共享的创新模式，整合内外部资
源，促进用户深度参与、产业链上下游企业高度协同，缩短产品研发周期，增强
企业对市场的快速反应能力。
为了顺应互联网时代发展需要，传统制造企业开始着手推动商业模式、组织
形式等变革。在商业模式变革方面，海尔、美的等传统家电制造企业积极改变行
业传统的以出售硬件终端赚取成本差价的商业模式，通过构建智能云平台，发挥
数据、交互、服务等方面的优势而获得收益。新时达、武汉奋进等企业开始积极
探索工业机器人领域服务模式的创新，以将工业机器人的相关服务成为一种独立
的商品形态。在组织形态创新方面，海尔、华为、美的等企业已率先通过建立开
放型小微经营体、协同化自决策机制股权激励型合伙制等方式，推进企业组织模
式去中心化变革，以充分调动各类参与主体的积极性和创造性，加快深度合作和
迭代式创新，以迎接互联网时代的挑战。
3、面对智能制造发展的迫切需求及市场空间，国内各领域企业纷纷进军系统解
决方案领域
国内智能制造改造需求迫切，系统解决方案市场需求广阔。一是随着国内劳
动力人口逐渐减少以及劳动力成本的逐渐上升，企业迫切需要实施机器换人战略，
就工业机器人来看，2014 年国内工业机器人销售同比增长了 56%。二是互联网
时代，用户需求日趋多样化、定制化，企业订单呈现出小型化、碎片化的发展趋
势，引进与应用智能制造系统解决方案已经成为企业满足新时代发展需要的重要
着力点。硬件—中间件—软件的一体化综合解决方案提供商明匠智能，营业收入
呈逐年大幅提升趋势，2013 年营业收入仅为 1412 万元，2014 年达到 4034 万元，
同比增长 %。
国内各领域企业纷纷投身行业系统解决方案领域，以提升智能制造安全可控
程度。如沈阳新松机器人依托装配型搬运机器人领域的优势，为用户提供智能化
立体仓库建设方案；鼎捷软件凭借多年 ERP 服务经验，将管理软件与物联网硬
件融合，为大型或超大型企业提供系统解决方案；汽车行业零部件研发制造商无
锡贝斯特已经能够向市场提供汽车行业智能工厂建设系统解决方案等；深圳雷柏
科技从 2013 年起将自身成熟的智能工厂解决方案作为独立业务对外提供，已在
手机、导航仪、遥控器等领域发展数十家客户；阿里通过线下工厂数据化、工厂
产能商品化的模式，从提供电子商务交易平台演进为提供用户深度参与、供应链
高度协同、迭代式创新的制造智能化、柔性化、定制化解决方案。
二、中国智能制造转型升级路径
产业优化升级是近年来工业发展的重中之重，目前我国工业结构调整优化已
取得积极进展，技术改造工作得到更大重视，高档数控机床、工业机器人等新兴
产业发展势头良好，市场倒逼过剩产能退出的机制加速形成。
从整个工业运行情况来看，出现了“三个分化”。这种内部分化不是坏事，意
味着新的增长动力在形成。一是行业出现分化，有些传统产业比较困难，一些新
兴产业增长较好；二是企业出现分化，有比较困难的企业，也有发展比较好的企
业；三是区域、地区出现分化，有些地区特别是转型升级行动早的地区出现了好
的发展势头。
1、迈向价值链高端
在贵州黄帝车辆净化器有限公司的车间，一辆卡车突突地排放着黑色的尾气，
呛鼻的味道扑面而来。等到工作人员把一套净化器安装上之后，之前黑色的尾气
神奇般地变成了白色。经过净化器处理后，尾气的主要成分是二氧化碳和水，对
环境基本无害。这项自主知识产权是目前国际上最为先进的重结晶碳化硅颗粒过
滤技术，过滤效率达 99%。目前，贵州黄帝车辆净化器有限公司正在进行年产 500
万升过滤器扩能升级，要打造全球最大的柴油机后处理装置全产业链集群。
我国制造业的增加值率偏低，仅仅是美国、日本的一半，在价值链提升方面
有很大的潜力。为了推动中国制造业迈向价值链高端，我国出台了《中国制造
2025》规划，提出瞄准创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展等关键环节，
让中国制造跻身世界第一方阵。
其中，智能制造是中国制造升级的主攻方向，也成为各地制造企业提升价值
链的突破口。对此，工信部部长苗圩认为，智能制造包括 3 个方面，一是研发出
一批智能化的产品，比如更加智能的工业机器人；二是生产和管理过程的智能化
或信息化，把信息技术用在整个生产经营管理的各个环节，大大提高效率和效益；
三是在企业层面建立工业互联网或物联网，实现信息的充分交流和共享。
在广州博创智能装备股份有限公司生产车间内，智能注塑机和机械手无缝结
合起来。只见塑料原料在注塑机顶端的搅拌机里翻滚，经过一系列自动加工，一
次性生产出 8 个塑料杯子，机械手再自动把杯子一个个放入包装纸箱，由自动搬
运小车运到指定的堆放处。
这种“黑灯工厂”生产线，能节约人力 70%，提高效率 30%。传统注塑工厂人
工成本不断增加，客户对品质要求也在提高，产品交期要不断缩短，产品更新换
代更快。市场的竞争加剧和萎缩，促使生产企业转型升级。
智能制造已成为广东省的重点工作，2015 年《广东省智能制造发展规划
（2015-2025 年）》出台，目前广东省第一批认定智能制造骨干企业 19 家，培育
企业 23 家。同时，支持机器人骨干企业发展，大力开展“机器人应用”。自 2015
年起 3 年内将组织 1950 家规模以上工业企业开展机器人应用项目，提高产品质
量和劳动生产率。
2、调整优化产品结构
贵州翁福集团有最先进的磷矿开采与加工技术，大大提高了磷矿资源的综合
利用，使磷酸盐的生产成本、综合能耗分别降低了 20%和 50%以上。翁福正努
力在产品结构上转型升级。在传统化肥方面，努力发展定制、高端、生态多样化、
多梯次肥料产品系列，目前在磷铵添加中微量元素、新型水溶肥等方面已取得显
着成效。在化工产品方面，努力延长产业链，生产高附加值的精细化磷酸盐、碘
盐等产品。
即使是普遍困难的行业，也能通过产品结构升级取得发展。比如，水泥产业
整体是负增长，行业出现了非常明显的困难，但是有些做水泥制品的行业发展势
头却不错。同样的情况也出现在特钢行业，生产特钢的一些企业也呈现了比较好
的发展势头。”
我国有超大规模市场的优势。产业的发展主要取决于消费能力的提升以及消
费结构的变化。现在的消费结构呈现出向中高端升级的明显态势，这可以反过来
支撑产业的结构升级。
依托市场优势，调整优化产品结构，成为困难行业可借鉴的发展方向。内蒙古正
积极延长资源型产业链，将走出“简单挖煤卖煤”的困局。目前计划的 4 条特高压
电力外送通道项目、配套建设电源点及矸石电厂 5000 万千瓦、新建 280 亿立方
米煤制气等项目，将于 2017 年陆续投产，2018 年前后全部形成生产能力，新增
转化煤炭 亿吨，就地转化煤炭达到 亿吨，煤炭转化率超过 50%。
针对部分传统支柱产业创新能力不强、智能化程度不高、节能减排压力较大
等问题，广东分别制订了水泥、陶瓷、造纸、制糖等支柱型产业转型升级技术路
线和行动计划，将通过提升关键工序和装备的效率、节约资源能源和循环利用、
提高产品质量、推进生产管理智能化、提高产业集约化水平等途径，明确产业技
术路线，推进产业链改造提升。
3、新兴产业比重提高
在中国电信云计算贵州信息园，实时展现交通数据的大屏幕背后是一套云平
台大数据分析系统。云平台上有驾驶人员监管、全省重点车辆流向等多种信息，
驾驶证状态异常、已注销车辆、累积记分等多项数据实时变化。随机点开重点车
辆的驾驶员，就可以进行人脸识别。
这几年贵州大数据产业发展迅猛，2015 年增速预计达到 37%。贵州正努力
营造大数据产业发展生态，包括数据中心等基础设施、大数据金融体系、大数据
人才和大数据资源集聚。目前，三大运营商以及富士康、惠普等企业都在贵阳建
立了强大的数据中心，并且能效水平相当高。在数据集聚方面，“云上贵州”用两
年多的时间迅速实现了政府数据横向和纵向的聚集，形成了统一存储、统一交换、
统一安全保障的平台，提前 3 年实现了国家大数据发展纲要的目标。贵阳还成立
了大数据交易所，开展众筹、众包等工作，推动数据金融生态的形成。
下一步，贵州计划建设成为数据内容中心，争取把全国的行业数据都存储到
贵州来；二是成为数据的金融中心；三是成为数据服务中心，目前在公安、交通、
医疗卫生等方面都有实践。不仅是大数据，目前贵州的特色食品、轻工、战略性
新兴产业，包括电子信息、高端装备制造等比重都在提升。
2015 年，我国制定了《促进大数据发展行动纲要》，地方政府推动大数据
产业发展积极性高涨，贵州、北京、上海、广州、陕西等地方以及京津冀、长三
角、珠三角等重点区域都在积极布局大数据产业。
积极提升新兴产业比重已成为我国调整产业结构的有力举措。内蒙古自治区
在努力培育先进装备制造、新材料等九大战略性新兴产业，目前这九大战略性新
兴产业占内蒙古规模以上工业比重在 10%左右，预计未来 5 年，占比将超过 20%。
3、“互联网+”升级传统产业
在广东佛山维尚家具制造有限公司，传统家具制造与互联网新技术完美地结
合起来。在木材切割车间，一块木板上被机器自动画出多个形状进行切割，这些
木块并不是用来制作一件家具，而是系统整合了所有家具的需求，按照最大利用
效率设计出来的。维尚家具生产材料的利用率比传统家具高 3%，生产效率是传
统家具制造企业的 7 到 8 倍，出错率大幅降低。
从中国板式家具设计软件起家的维尚，有着应用互联网新技术的先天优势。
传统家具制造是员工向机器输入指令，是“人指挥机器”，维尚家具则是“机器指
挥人”。机器人可以根据零件上的二维码，自己开料、打孔等，而工人只需按照
机器人的要求把原材料放到指定位置即可。
技术改造是提升广东庞大工业存量、提升产业竞争力的重要抓手。广东省提
出用 3 年左右时间，推动广东先进制造业和优势传统产业实施新一轮技术改造，
工业技术改造投资年均增长 25%左右，累计完成投资 9000 亿元以上。
在技术改造提升传统产业的同时，落后的产能也要坚决淘汰掉。“十二五”期
间，我国淘汰落后产能取得了非常明显的成效，主要集中在钢铁、有色金属、建
材、轻工、纺织、食品等 19 个行业，不仅提前 1 年完成了“十二五”既定目标，
还完成了追加目标。
工信部正抓紧制定《关于加快传统产业转型升级的若干意见》，以解决部分传统
产业‘缺能力’的问题，提振社会信心。
三、地方政府积极布局智能制造
全球制造业正面临新一轮产业革命，和技术创新转型升级，国内制造业受制
于劳动力成本和资源环境。国内外机遇叠加，或为地方制造业升级注入新动力，
其中，创新驱动已成为各地制造业升级转型的“万能钥匙”。
1、制造业强，则区域兴
在 2016 年地方两会中，重视制造业发展，尤其是一线城市上海，重提重视
制造业发展，成为今年地方两会的新风向。
从两会期间各地摊出的智能制造园区、智能工厂的规模目标来看，新一轮中
国制造发力的重点即为智能制造。而在地方簇拥布局智能制造的过程中，如何避
免新一轮产能过剩，信息技术与制造业如何融合，将是 2016 年的重要命题。
2、经济结构“新风向”：重提制造业比重
在上海十四届人大四次会议上审议的《“十三五”规划纲要草案》（下称《草
案》）中，重提出制造业目标。《草案》提出，“十三五”期间，制造业增加值占
全市生产总值比重力争保持在 25%左右。而这一目标的设置，主要是城市避免产
业的空心化。
地方两会中，上海属为数不多的在经济结构中，对制造业比重提出具体目标。
上海未来在制造业上的布局也将有结构性的调整，污染、低效的企业将比较快地
迁出上海，而先进制造业将是未来上海制造业的重头。
而一位上海市政协委员提到，目前上海制造业仍面临 3 大短板：一是科研创
新能力不足，量够质不高，产品同质化严重；二是资源环境制约，三是全社会创
新协同或者产业发展协同意识不强。该委员表示，制造业大有作为，但同时要及
时修补短板。
当下上海再提保持制造业比重，或是地方产业布局的“新风向”。从目前全国
的布局来看，智能制造的新布局，已提上各地经济规划的日程。
目前已有 20 多个省市出台地方制造行动计划，其中湖北、安徽均就制造业
布局提出具体目标。以湖北为例，该省提出到 2020 年湖北制造业总量要进入全
国前 6 位，到 2025 年争取进入全国制造强省第一梯队。
3、机器人、新能源汽车等成为“抢手货”
在要素驱动马力不足之下，智能制造已成各地制造业提质增效的“救命稻
草”。已召开的地方两会中，吉林、辽宁、内蒙古、甘肃、河北、河南、安徽、
湖北、湖南、江西、江苏、浙江、福建、广东、重庆、天津、上海均提到智能制
造的相关布局。
其中，机器人产业、互联网+、新能源汽车产业等高端制造业更是抢手货，
成为地方布局制造业的必占高地。
比如上海提出要发展以机器人、高档数控机床、3D 打印、智能控制系统、
智能集成服务等为代表的智能制造产业。
河北省工信厅厅长邹平在当地两会期间表示，未来 5 年河北要建成 1500 个
智能工厂、车间。江苏的目标则是，到 2025 年，建成 1000 个智能工厂(车间)；
研制并应用 1000 个首台套重大装备，其中 50%以上填补国内空白。
浙江省 2016 年的政府工作报告中表示，到 2020 年全省在役工业机器人超
过 10 万台，“浙江制造”标准达到 500 个以上，高标准特色小镇 100 个以上。
4、地方智能制造“纠偏”
在中国制造 2025、“互联网+”的大政策背景下，新一轮信息化和智能制造的主要
内容，被定位为以互联网为代表的信息技术进入工业领域。2015 年至今，地方
政府关于智能制造的行动，多集中在建园区和招商上。一方面地方制造业企业，
生存艰难，无暇顾及“新概念”；另一方面所谓的互联网、大数据产业在地方并无
产业基础，招来的企业质量层次不齐。
另外一个争议的问题，中国制造业该如何升级。以地方两会为例，多地提出
发展高新技术产业，腾笼换鸟。
以北京大学政府管理学院教授路风为代表的学者提出，传统产业活动是构成
经济活动的主要部分。在信息技术进入工业领域时，互联网只应该成为一种技术
手段，主导中国制造业创新升级的，应该还是传统的工业企业。
在这一轮的全国智能制造大布局年，地方政府和企业将怎么走，或是中国经
济转型最重要的一个命题。
四、2015 年智能制造试点项目分布
按照《2015 年智能制造试点示范专项行动实施方案》和《关于开展 2015 年
智能制造试点示范项目推荐的通知》，经各地方工业和信息化主管部门、中央企
业集团推荐、专家评审，2015 年智能制造试点示范项目名单已经确定。
序号 项目名称 申报单位 项目所在地
1
航天产品智慧云制造试点示
范
北京航天智造科技发展有限
公司
北京市
2
化肥智能制造及服务试点示
范
中化化肥有限公司 北京市
3
矿冶工业智能服务云平台试
点示范
北京矿冶研究总院 北京市
4 智能控制系统试点示范
北京和利时系统工程有限公
司
北京市
5
微电子组装智能装备试点示
范
中国电子科技集团公司第二
研究所
山西省
6 电解铝智能车间试点示范 内蒙古锦联铝材有限公司 内蒙古自治区
7 乳品生产智能工厂试点示范
内蒙古伊利实业集团股份有
限公司
内蒙古自治区
8 冶金数字矿山试点示范 鞍钢集团矿业公司 辽宁省
9 智能机床试点示范
沈阳机床（集团）有限责任
公司
辽宁省
10 智能医学影像设备试点示范 沈阳东软医疗系统有限公司 辽宁省
11 钢铁热轧智能车间试点示范 宝山钢铁股份有限公司 上海市
12 智能煤炭综采装备试点示范 天地科技股份有限公司 上海市
13 智能网联汽车试点示范
上海国际汽车城（集团）有
限公司
上海市
14 船舶制造智能车间试点示范
南通中远川崎船舶工程有限
公司
江苏省
15 中药生产智能工厂试点示范 江苏康缘药业股份有限公司 江苏省
16
食品饮料生产智能工厂试点
示范
杭州娃哈哈集团有限公司 浙江省
17 通信设备智能制造试点示范 东方通信股份有限公司 浙江省
18
电子玻璃智能制造综合试点
示范
彩虹（合肥）液晶玻璃有限
公司
安徽省
19 石化智能工厂试点示范
中国石油化工股份有限公司
九江分公司
江西省
20
直升机旋翼系统制造智能车
间试点示范
昌河飞机工业（集团）有限
责任公司
江西省
21 轮胎智能工厂试点示范 赛轮金宇集团股份有限公司 山东省
22 水泥智能工厂试点示范 中国联合水泥集团有限公司 山东省
23 玻璃纤维智能工厂试点示范 泰山玻璃纤维有限公司 山东省
24
柴油机智能制造综合试点示
范
潍柴动力股份有限公司 山东省
25 家电智能制造综合试点示范 海尔集团公司 山东省
26
筒子纱染色智能工厂试点示
范
山东康平纳集团有限公司 山东省
27 服装个性化定制试点示范 青岛红领集团有限公司 山东省
28
工业云创新服务平台试点示
范
山东云科技应用有限公司 山东省
29 光纤智能制造试点示范 长飞光纤光缆股份有限公司 湖北省
30
工程机械智能制造综合试点
示范
三一集团有限公司 湖南省
31
工业级 3D 打印系统试点示
范
湖南华曙高科技有限责任公
司
湖南省
32
注塑成型智能装备与服务试
点示范
博创机械股份有限公司 广东省
33 彩电智能制造试点示范
深圳创维-RGB 电子有限公
司
广东省
34
移动终端配件智能制造试点
示范
东莞劲胜精密组件股份有限
公司
广东省
35
键盘一体化智能制造试点示
范
深圳雷柏科技股份有限公司 广东省
36
激光切割机床智能制造试点
示范
大族激光科技产业集团股份
有限公司
广东省
37 稀土冶炼智能工厂试点示范
中铝广西国盛稀土开发有限
公司
广西壮族自治区
38
药品制剂生产智能工厂试点
示范
海南普利制药股份有限公司 海南省
39 汽车智能制造综合试点示范 重庆长安汽车股份有限公司 重庆市
40 彩电智能制造试点示范 四川长虹电器股份有限公司 四川省
41
液压泵零件制造智能车间试
点示范
中航力源液压股份有限公司 贵州省
42
动力装备智能服务云平台试
点示范
西安陕鼓动力股份有限公司 陕西省
43
支线飞机协同开发与云制造
试点示范
西安飞机工业（集团）有限
责任公司
陕西省
44 智能铸造车间试点示范 宁夏共享集团股份有限公司 宁夏回族自治区
45
变压器智能制造综合试点示
范
特变电工股份有限公司 新疆维吾尔自治区
46
家居用品制造智能车间试点
示范
美克国际家居用品股份有限
公司
新疆维吾尔自治区
图表 2015 年智能制造试点示范项目名单
五、智能装备产业发展态势良好
（一）核心智能测控装置与部件进入产业化阶段
目前，我国智能测控装置和部件在仪器仪表、包装和食品机械、工程机械、
环保机械、重机、印机等智能制造装备产业重点领域取得突破性进展，核心智能
测控装置与部件进入产业化阶段。其中，仪器仪表领域、包装和食品机械领域发
展较为突出，但智能测控装置与部件整体技术水平依然较低，关键核心部件亟待
突破。以工业机器人为例，我国工业机器人产业发展尚处于起步阶段，因缺少核
心技术，使之仍处于单件小批量的生产状态，产品性价比较低。
（二）重大智能制造成套设备取得标志性成果
我国在石油石化、机械加工、食品制造等领域的重大智能制造成套设备取得
标志性成果。如，在石油石化智能成套设备领域，国产全自动油田固井车研制成
功、国内首套褐煤提水装置试验成功、国内首套年产 1 万吨烷基化废酸再生装置
实现高水平中交、自主研发“千万吨级炼油加氢装置循环氢压缩机高压干气密封
及其控制系统”和“大型煤化工煤制丙烯装置丙烯制冷压缩机大轴径干气密封”两
项科技成果问世。在智能化食品制造生产线领域，乳品无菌化数字示范车间年产
无菌包装乳品 9000 万瓶，减少乳品加工环节的原料及成品损耗约 15%，节省加
工过程中的能源消耗约 20%，降低消毒液用量约 70%。无菌化饮料吹灌旋数字
化车间可为客户产品质量提升约 10%，生产效率提高约 15%，降低能源消耗约
20%，降低人工约 20%，降低设备成本、占地成本约 20%。在智能化纺织成套装
备领域，我国开发出现场“无人化”操作的染色工艺、智能染色系统、筒子纱微波
烘干机、元明粉自动称量系统、装卸纱机器人、自动物流系统、中央控制软件系
统等，研制出新产品三类 18 种 84 台/套。
（三）智能制造装备产业正积极寻求创新发展
近年来，智能制造装备产业重点领域已初步建立了产学研用相结合的产业创
新体系。电工电器、液压气动密封件、工程机械和重机等重点领域已建立六个公
共服务平台。同时，江苏、上海、广东、洛阳等一些省市相继成立工业机器人产
业技术创新联盟。2013 年 4 月，由中国机械工业联合会牵头的“中国机器人产业
联盟”成立。另外，骨干企业的研发经费逐年提升，重点企业研发经费占销售收
入的比重已超过 5%。如，湖北力帝机床、中国重型机械研究院、深圳精密达、
上海派芬自动控制技术和深圳正弦电气的研发经费占销售收入比重均达 8%以上。
北人集团、上海电气、辽宁大族冠华、杭州科雷机电、湖北力帝机床、西安西电
电力等企业新产品产值率达 80%以上。
（四）智能制造装备产业组织结构加快调整
近两年，国家积极推进企业兼并重组，智能制造装备产业已拥有一批具有专
业化、社会化配套能力和国际竞争力的龙头企业。以济南二机床为例，它成功研
制出机器人自动化冲压生产线，并与德、日等国际机床巨头同台竞标，最终获得
福特汽车美国两个工厂全部五条大型快速智能冲压生产线订货合同，并于 2013
年 6 月再次赢得福特汽车美国本土肯塔基工厂的第六条大型快速冲压线订单，实
现了进军国际高端市场的连续突破。我国智能制造装备产业的发展，使智能制造
装备产业具有更明晰的市场战略、产品战略和竞争战略，缩小了与发达国家的差
距。
（五）智能专项的引导性作用初显
2011 年以来，国家有关部门连续五年组织实施了《智能制造装备发展专
项》。
通过智能制造装备发展专项的实施，加强了装备的应用与工艺流程需求间的
契合度，发挥了财政资金在推进智能制造装备研发和推广中的引导作用，带动了
一批装备制造企业的升级和改造，促进了装备制造业在工艺流程、物流流程、信
息化流程的深度融合。同时，智能制造装备发展专项的实施除对装备制造业具有
极大的指导和带动作用外，对消费品工业、原材料工业和采掘业等相关领域也起
到了较强的引导和辐射作用。
（六）智能制造装备示范应用取得积极进展
目前，我国智能制造装备在重大成套技术装备领域，示范应用效果较为显着。
以煤炭综采成套装备智能系统为例，该系统是国内首套综采工作面智能化成套装
备，打破了国外公司在该领域的垄断，建立了工作面智能化控制、远程控制、地
面一键启停的三层控制架构，实现了以工作面智能化控制为主、监控中心远程干
预控制为辅的自动化生产控制模式，为煤矿“无人化”开采奠定了基础。
六、移动智能终端多维度发展
从 2011 年至 2015 年，我国终端企业在移动智能终端领域提交了超过 万
件专利申请，在全球主要终端企业中占比接近 50%。此外，2015 年我国国产智
能手机品牌华为、小米、联想占据了全球智能手机出货量的第三、四、五位，企
业竞争力、品牌影响力和创新研发实力均大幅提升；而作为移动智能终端的又一
新兴市场，我国国产智能可穿戴市场规模达 亿元，增幅达 %。
上述数据只是我国移动智能终端产业飞速发展的一个缩影。我国是移动智能
终端的生产和消费大国，随着 4G 业务的不断普及和商用，特别是“互联网+”行
动计划以及“中国制造 2025”的推进，移动智能终端产业在商业模式及产品形态
等方面都呈现出更加广阔的扩展空间，并向着多维度发展。
1、产业集群和跨界融合将成产业新常态
自 2010 年苹果 iPhone4 和 iPad 发布以来，以智能手机、平板电脑、电子阅
读器等为代表的移动智能终端产业呈现井喷式增长。中国电子信息产业发展研究
院发布的《移动智能终端产业发展白皮书（2015 版）》显示，从全球市场来看，
移动智能终端产业发展迅速，仅 2014 年智能手机全球出货量就达 亿部，
同比增长 %；平板电脑全球出货量为 亿台，同比增长 %。
而 2014 年我国智能手机出货量达到 亿部，同比增长 %；平板电脑出
货量为 6850 万台，同比增长 %。手机类产品的出口额达到 1154 亿美元，同
比增长 %，出口额从 2010 年的百亿级美元水平提升至 2014 年的千亿级美元
水平，出口增长速度领先于其他主要电子信息产品。以手机为代表的移动智能终
端等多种产品已经成为我国规模最大的消费电子产品。
在全球 20 亿的手机芯片出货量当中，有 亿的手机芯片出货量就来自于
我国展讯公司芯片，而除此一家，我国还有相当多的智能手机芯片企业。从事实
上来看，我国在手机芯片设计和芯片制造能力方面已经形成了产业集群的优势。
不仅如此，在终端领域，我国的华为、小米、联想已经成为世界品牌手机终
端制造商和供应商，特别是前不久华为宣布，该公司的手机出货量已经超过了 1
个亿；在手机软件方面，我国也取得了重大的进展。阿里的 YunOS 对外宣布用
户超过 4000 万；而围绕智能手机、智能终端的应用，中国移动应用 APP 也已经
成为全球产业链发展和应用系统当中的一道靓丽的风景线。
从芯片、设计制造、操作系统、应用生态环境以及在移动通信的标准技术和
大规模的开发环境上，中国的产业集群优势和持续的自主创新能力正在成为一种
新常态。
不仅产业集群和持续的自主创新能力正在成为一种新常态，跨界融合和开放
创新也正在成为一种新常态。未来软硬件的结合、跨界的结合、多种器件应用的
结合，尤其是新的应用领域如医疗、汽车、交通、公共安全以及工业生产制造等
方面，都将会成为移动智能终端产业发展的新领域、新常态。
2、可穿戴设备成移动智能终端产业新蓝海
从传统来讲，手机是移动智能终端最典型的生态，而在移动互联技术的不断
升级和市场需求的推动下，移动智能终端行业正在形成一种新的业态，一些新兴
的移动智能终端市场正在迅速的产生。
2015 年全球可穿戴设备出货量已经达到 7610 万，增长率是 163%。而《2015
中国智能可穿戴设备发展调查报告》数据显示，我国 2015 年可穿戴设备市场规
模大概在 125 亿左右，比 2014 年增长超过 400%，增速大大超过 2014 年 144%
增长率。2016 年预计市场规模将近 200 亿元人民币。
随着移动互联网技术的不断升级以及市场需求的推动，可穿戴设备已经呈现
出巨大的产业优势，成为了各大公司关注的焦点。国际上，像苹果、谷歌、三星
等巨头都开始投入到智能终端研发当中，而国内的终端手机厂商和互联网企业，
也将可穿戴设备智能终端开发作为重点发展方向。
可穿戴设备在技术产业方面有别于智能手机；在关键技术上如芯片则需要满
足小巧和低能耗需求；在产品方面，需要支持不同多种类型的传感器感知周边环
境，需要多种新型交互技术解放双手，需要支持终端互联技术来实现和其他产品
的互联互通。
就当前的发展环境来说，可穿戴设备市场已迎来了新的发展机会。但也有业
内人士指出，目前可穿戴设备尚处在探索期。一方面，从产品本身来看，在关键
技术如芯片、操作系统、人机交互技术方面还有所欠缺，产品用户体验方面也需
进一步提升，特别是安全和隐私保护上还需加强；此外，在产业链整合能力方面
也亟待加强；此外，消费市场也尚未真正地大规模启动。但随着个别垂直领域的
开拓，移动智能可穿戴设备市场的潜力将成为共识，未来市场将进入一个启动期。
未来移动智能可穿戴设备应注重关键技术的研发，如传感器等方面，同时注
重典型产品的开发；营造安全健康的应用环境也很关键，需建立可穿戴设备信息
安全体系，来规范企业对用户个人信息采集的范围；还应全力打造产业生态体系，
推动我国移动智能可穿戴设备的发展，以此助力我国移动智能终端产业的快速发
展。
3、“走出去”仍要破解“专利暗礁”难题
在中国企业“走出去”大潮中，移动智能终端企业无疑是排头兵，但在专利侵
权诉讼频发的海外市场，如何降低知识产权风险也成为“2015 年移动智能终端峰
会”讨论的焦点。
从美国市场来看，2000 年至 2015 年，在移动智能终端领域，美国市场共发
生了 7498 起专利侵权诉讼案件，涉及 4494 件专利。涉诉案件涵盖的范围较广，
共涉及近 30 个技术领域，其中通信、安全技术等领域成为涉诉重灾区。
从对美国市场的专利侵权诉讼的情况分析来看，专利主张实体 PAE（PAE
是指利用自己拥有的专利，通过主张或维护专利权获得大量专利许可费的公司，
美国公司 BlueSpike 就是知名 PAE）是移动智能终端领域专利侵权诉讼的主要发
起者，由其发起的诉讼占 %。近几年，其依托在安全技术领域的 7 件专利
向多家国内外企业发起了 122 起专利侵权诉讼，诉讼对象包括我国的华为、中兴
通讯、小米等公司。
PAE 之所以如此活跃，与部分实体企业为增加自身收入，将自己的专利委
托给 PAE 进行运营，由其向竞争对手发起专利侵权诉讼不无关系。建议国内企
业在增强自身实力的同时，应建立专利预警机制，深入分析遭遇专利侵权诉讼的
可能性，并联手应对专利侵权诉讼风险。
七、“互联网+”推动制造业服务化
在全球经济放缓、生产成本上升、资源环境约束等新常态的背景下，“中国
制造”面临着前所未有的困难。为保持我国宏观经济的长期稳定增长，亟需制造
业战略转型，而制造业服务化是实现我国制造业升级的主要方向。“互联网+”行
动计划可以有效促进制造业与服务业的融合，提高制造业企业竞争力和创新能力，
有助于中国产业结构优化升级和创新发展战略的实施。随着“互联网+”战略的进
一步实施，制造业服务化将迎来新的发展浪潮。
1、“互联网+”推动制造业服务化加速发展
信息技术的发展推动制造业服务化进程的加快。以“互联网+”为核心的信息
技术具有高渗透性、带动性、倍增性、网络性和系统性的特点，能够推动制造业
和服务业之间的融合发展。互联网技术的应用，从根本上改变了服务产品无形性、
不可存储性、生产和消费同时性等传统属性，使得服务变得有形化、可存储、可
贸易，极大地促进了制造业与服务业的关联性和协同性，成为制造企业增强核心
竞争力的重要手段。信息技术的快速发展从根本上推动了制造业服务化进程的加
快。
“互联网+”为我国制造业加速服务化提供了有利契机。我国是制造业大国，
但一直处于产业链环节的中低端环节，产品附加值低，资源环境压力较大，我国
制造业亟需寻找新的增长点。中国拥有全世界最大的消费市场、世界一流的互联
网企业，具有制造业服务化的内在动力和外在需求。“互联网+”行动计划的实施，
从战略高度为传统的制造业和新兴产业融合发展带来了全新的定位，为促进互联
网与制造业融合的深化，加速制造业服务化提供有力的契机。依托“互联网+”构
建的制造业服务化转型升级将成为新常态下我国经济增长的新动力。
从产业链的角度来看，制造业服务化是制造业企业为适应新的竞争环境，增
强产业链各个环节的服务功能，实现企业价值链的延伸和形成新的竞争优势。“互
联网+”将通过 4 种模式推进制造业企业的服务化升级转型。
一是围绕产品提供附加服务模式。“互联网+”通过连接用户和制造企业，方
便制造业企业提供多元化服务，从研发、设计、生产到售后的各个环节来实现产
品的增值。随着大规模加工制造和工艺的日趋成熟，标准化工业制成品的大规模、
大批量生产越来越容易，产品同质化的竞争愈演愈烈。在新的市场竞争环境下，
制造业企业纷纷利用互联网工具拉近与终端客户之间的距离，寻求基于产品功能
的增值服务，实现产品运行的稳定性、效应最大化，以实现与传统企业的差异化
竞争优势。例如白色家电领导品牌海尔集团，其主导开发的智能家电创新技术，
内置自动售后服务、智控食材管理、远程安防监控、物联网自动控制等互联网功
能，进一步提高了产品附加值，也拓展了产品盈利空间。
二是创新产品交易便捷化模式。在信息技术的推动下，智能制造、创新设计
等革命性的制造方式，众包、电商、网购、网银等新的业态都在提高产品交易的
便捷化水平。基于以互联网为核心的信息技术的广泛应用，制造业企业可以通过
多元化的金融服务、精准化的供应链管理和便捷的电子商务等多种方式提高产品、
服务的交易效率和便捷程度，提升了制造业企业综合竞争力。
三是进一步整合产品与服务。随着制造业产品的不断完善，客户的需求已经
从单一的产品向产品及服务方向升级。能否为客户提供产品的集成及全面的解决
方案，成为影响制造企业能够赢得市场的重要因素。“互联网+”利用模式和功能
创新，向客户提供从规格、研发、设计、制造、建置、维修的一体化服务及系统
化的产品整合，能够帮助制造业企业扩展业务、实现产业的进一步升级。
四是根据客户需求打造专业服务模式。“互联网+”推动了制造业企业从基于
产品的服务向客户需求服务的转变。制造业企业通过应用其在价值链上游的运营
优势，提供与自身产品紧密相邻的专业化服务。制造业服务化与服务业之造化相
向发展，使得企业价值链重构为一条既包含制造业价值链增值环节，又包含服务
业价值链增值环节的融合型产业价值链，与原有单纯的服务业价值链和制造业价
值链相比，具有更广阔的利润空间和增长潜力。
2、依托“互联网+”推动制造业服务化发展的建议
从企业层面来看，积极应用“互联网+”占据产业链高端环节，鼓励制造企业
向制造服务化模式转化。随着“互联网+”行动计划的进一步推进，制造业企业应
借助于与之配套的制造服务业的联系和交融优势，围绕产品提供附加服务模式、
创新产品交易便捷化服务，对接客户需求打造专业服务，借力制造业服务化的发
展趋势，应用“互联网+”技术向服务型制造的模式转变，提升制造业企业自身的
盈利水平。
从产业层面来看，应用“互联网+”促进高新技术产业发展，进一步推动制造业服
务化发展。“互联网+”行动计划本身定位跨界融合，必然会对一些行业固有的商
业模式造成影响甚至颠覆。互联网经济正在成为新常态下中国经济增长的新动力，
未来在产业发展的过程中应积极采取措施推动以科技创新为主线的一些具有高
新技术的制造业和服务业之间的融合互动，提升现有高新技术产业的发展水平，
推动高新技术服务业的可持续发展。
从区域层面来看，应用“互联网+”推动制造业、服务业集聚，推动区域整体
结构产业升级。“互联网+”为服务、物流、金融、产品认证、知识产权等生产性
服务支撑体系的构建提供了全新的发展机遇和发展前景，未来区域在推动制造业
服务化的过程中，应积极推动制造业与生产性服务业集聚配套发展，促进区域经
济结构改善，进一步带动区域经济的结构转型升级。
八、智能制造产业链结构分析
智能制造的本质，是将智能装备（包括但不限于机器人、数控机床、自动化
集成装备、3D 打印等）通过通信技术有机连接起来，实现生产过程自动化；并
通过各类感知技术（传感器、RFID、机器视觉等）收集生产过程中的各种数据，
通过工业以太网等通信手段，上传至工业服务器，在 MES/DCS 软件系统的管理
下进行数据处理分析，并与企业资源管理软件（例如 ERP），提供最优化的生产
方案或者定制化生产，最终实现智能化生产。
图表 智能制造产业链结构
图表 智能制造落地节奏
九、中国智能制造产业投资机遇
智能制造投资逻辑可以从成本优势、政策支持、进口替代和效率提升四个角
度来看：
图表 智能制造投资逻辑
第一，近年来，人力成本大幅上升，而自动化生产线成本大幅下降，成本优
势使得企业在扩产时，优先选择自动化程度较高的生产线，并有动力对原有的生
产线进行改造。各个领域均是如此。“只要能用机器人，就不用人”已经成为长三
角和珠三角制造业企业的共识。
第二，政策支持力度空前加大，自动化信息化改造很多都能享受当地政府补
贴；此外，智能化改造的推动，已经成为部分地方政府大力推进的项目工程，“机
器人产业园”成为珠三角和长三角最炙手可热的建设项目。
第三，产业竞争加大，此前，2010 年以前，中国制造业景气度高，外需内
需皆盛，资本投入到传统制造业能够快速实现盈利，因此，研发和产品线的升级
换代不受重视。2010 年以后，内需下滑，外需受到东南亚等的新兴国家竞争替
代，景气度明显下滑。为了提升竞争力，提高产品质量、提升生产效率、优化成
产过程，已经成为制造业的当务之急。
第四，国产化受到支持，知识红利开始体现。国家对于高端制造业国产化支
持力度逐年加大，同时，公民受教育程度提高，研究生以上学历人才明显增速，
人力成本优势迅速转换为知识红利，使得中国高端制造业迅速发展，国产化进程
加速。以机器人为例，国产机器人企业近几年发展迅速，以机器人、新时达和埃
斯顿为代表的国产机器人企业收入规模迅速扩大。
中国制造 2025 智能工厂的五大趋势
最近几年，欧美国家最早针对流程工业提出了“智能工厂”的概念。流程工业
智能工厂由商业智能、运营智能、操作智能三个层次组成，由于自身的自动化水
平较高，因此实施智能工厂相对比较容易。与流程工业相比，离散制造业首先在
底层制造环节由于生产工艺的复杂性，如车、铣、刨、磨、铸、锻、铆、焊对生
产设备的智能化要求很高，投资很大。特别是装备制造业、家电、汽车、机械、
模具、航空航天、消费电子等产品大都要求产品智能化，设计智能。
在中国制造 2025 及工业 信息物理融合系统 CPS 的支持下，离散制造业
需要实现生产设备网络化、生产数据可视化、生产文档无纸化、生产过程透明化、
生产现场无人化等先进技术应用，做到纵向、横向和端到端的集成，以实现优质、
高效、低耗、清洁、灵活的生产，从而建立基于工业大数据和“互联网+”的智能
工厂。
生产设备网络化，实现车间“物联网”
工业物联网的提出给“中国制造 2025”、工业 提供了一个新的突破口。物
联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或
过程等各种需要的信息，其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连
接，方便识别、管理和控制。传统的工业生产采用 M2M(MachinetoMachine)的通
信模式，实现了设备与设备间的通信，而物联网通过 ThingstoThings 的通信方式
实现人、设备和系统三者之间的智能化、交互式无缝连接。
在离散制造企业车间，数控车、铣、刨、磨、铸、锻、铆、焊、加工中心等
是主要的生产资源。在生产过程中，将所有的设备及工位统一联网管理，使设备
与设备之间、设备与计算机之间能够联网通讯，设备与工位人员紧密关联。如：
数控编程人员可以在自己的计算机上进行编程，将加工程序上传至 DNC 服务器，
设备操作人员可以在生产现场通过设备控制器下载所需要的程序，待加工任务完
成后，再通过 DNC 网络将数控程序回传至服务器中，由程序管理员或工艺人员
进行比较或归档，整个生产过程实现网络化、追溯化管理。
生产数据可视化，利用大数据分析进行生产决策
“中国制造 2025”提出以后，信息化与工业化快速融合，信息技术渗透到了
离散制造企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业
自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI 等技术在离散制造企业
中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业
领域的应用，离散制造企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，所拥有的数据
也日益丰富。离散制造企业生产线处于高速运转，由生产设备所产生、采集和处
理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，对数据的实时性要求也更高。
在生产现场，每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的
分析，包括设备开机率、主轴运转率、主轴负载率、运行率、故障率、生产率、
设备综合利用率(OEE)、零部件合格率、质量百分比等。首先，在生产工艺改进
方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是
如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快
速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以
对产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据
都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造企业改进其生产流程。再如，在
能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发
现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程
进行分析将会大大降低能耗。
生产文档无纸化，实现高效、绿色制造
构建绿色制造体系，建设绿色工厂，实现生产洁净化、废物资源化、能源低
碳化是中国制造 2025 实现“制造大国”走向“制造强国”的重要战略之一。目前，
在离散制造企业中产生繁多的纸质文件，如工艺过程卡片、零件蓝图、三维数模、
刀具清单、质量文件、数控程序等等，这些纸质文件大多分散管理，不便于快速
查找、集中共享和实时追踪，而且易产生大量的纸张浪费、丢失等。生产文档进
行无纸化管理后，工作人员在生产现场即可快速查询、浏览、下载所需要的生产
信息，生产过程中产生的资料能够即时进行归档保存，大幅降低基于纸质文档的
人工传递及流转，从而杜绝了文件、数据丢失，进一步提高了生产准备效率和生
产作业效率，实现绿色、无纸化生产。
生产过程透明化，智能工厂的“神经”系统
“中国制造 2025”明确提出推进制造过程智能化，通过建设智能工厂，促进
制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制，进而实现
整个过程的智能管控。在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息
等离散制造行业，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单
台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。
因此其智能工厂建设模式为推进生产设备(生产线)智能化，通过引进各类符合生
产所需的智能装备，建立基于制造执行系统 MES 的车间级智能生产单元，提高
精准制造、敏捷制造、透明制造的能力。
离散制造企业生产现场，MES 在实现生产过程的自动化、智能化、数字化
等方面发挥着巨大作用。首先，MES 借助信息传递对从订单下达到产品完成的
整个生产过程进行优化管理，减少企业内部无附加值活动，有效地指导工厂生产
运作过程，提高企业及时交货能力。其次，MES 在企业和供应链间以双向交互
的形式提供生产活动的基础信息，使计划、生产、资源三者密切配合，从而确保
决策者和各级管理者可以在最短的时间内掌握生产现场的变化，做出准确的判断
并制定快速的应对措施，保证生产计划得到合理而快速的修正、生产流程畅通、
资源充分有效地得到利用，进而最大限度地发挥生产效率。
生产现场无人化，真正做到“无人”工厂
“中国制造 2025”推动了工业机器人、机械手臂等智能设备的广泛应用，使
工厂无人化制造成为可能。在离散制造企业生产现场，数控加工中心、智能机器
人和三坐标测量仪及其他所有柔性化制造单元进行自动化排产调度，工件、物料、
刀 具 进 行 自 动 化 装 卸 调 度 ， 可 以 达 到 无 人 值 守 的 全 自 动 化 生 产 模 式
(LightsOutMFG)。在不间断单元自动化生产的情况下，管理生产任务优先和暂缓，
远程查看管理单元内的生产状态情况，如果生产中遇到问题，一旦解决，立即恢
复自动化生产，整个生产过程无需人工参与，真正实现“无人”智能生产。
实现从制造业大国向制造业强国的“升级”，“中国制造 2025”成为最有力的战
略驱动。盖勒普是“中国制造 2025”的先行探索者和实践者。深度结合当前离散
制造业的实际现状，基于全球 25 年领先技术和中国 15 年的本地化经验，盖勒普
提出了离散制造业智能工厂的五个方向，旨在借助全球先进智能工厂整体解决方
案(MES-SFC)这一生产力引擎，打破组织边界，将企业整个生产现场都纳入到管
理网络中，正深刻地改变着制造模式、流程乃至整个制造业的结构，这一具有未
来竞争力的创新成果将有力推动整个制造业的转型升级，也让离散制造企业得到
了独一无二的新技术体验，并为行业树立成功典范。
我国智能工厂发展趋势分析
智能工厂的内涵及建设重点
智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络
化分布生产设施，实现生产过程的智能化。企业基于 CPS 和工业互联网构建的
智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，
物理层包含工厂内不同层级的硬件设备，从最小的嵌入设备和基础元器件开始，
到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，相互间均实现互联互通。以此为基
础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。
信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、
物流配送等各类经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、
可视追踪等相关业务。在此基础上，形成了企业内部价值链的横向集成环境，实
现数据和信息的流通和交换。纵向集成和横向集成均以 CPS 和工业互联网为基
础，产品、设备、制造单元、生产线、车间、工厂等制造系统的互联互通，及其
与企业不同环节业务的集成统一，则是通过数据应用和工业云服务实现，并在决
策层基于产品、服务、设备管理支撑企业最高决策。这些共同构建了一个智能工
厂完整的价值网络体系，为用户提供端到端的解决方案。
由于产品制造工艺过程的明显差异，离散制造业和流程制造业在智能工厂建
设的重点内容有所不同。对于离散制造业而言，产品往往由多个零部件经过一系
列不连续的工序装配而成，其过程包含很多变化和不确定因素，在一定程度上增
加了离散型制造生产组织的难度和配套复杂性。企业常常按照主要的工艺流程安
排生产设备的位置，以使物料的传输距离最小。面向订单的离散型制造企业具有
多品种、小批量的特点，其工艺路线和设备的使用较灵活，因此，离散制造型企
业更加重视生产的柔性，其智能工厂建设的重点是智能制造生产线。
流程型制造业的特点是管道式物料输送，生产连续性强，流程比较规范，工
艺柔性比较小，产品比较单一，原料比较稳定。对于流程制造业而言，由于原材
料在整个物质转化过程中进行的是物理化学过程，难以实现数字化，而工序的连
续性使得上一个工序对下一个工序的影响具有传导作用，即如果第一道工序的原
料不可用，就会影响第二道工序。因此，流程型制造业智能工厂建设的重点在于
实现生产工艺的智能优化和生产全流程的智能优化，即智能感知生产条件变化，
自主决策系统控制指令，自动控制设备，在出现异常工况时，即时预测和进行自
愈控制，排除异常、实现安全优化运行；在此基础上，智能感知物流、能源流和
信息流的状况，自主学习和主动响应，实现自动决策。
智能工厂主要建设模式
由于各个行业生产流程不同，加上各个行业智能化情况不同，智能工厂有以
下几个不同的建设模式。
第一种模式是从生产过程数字化到智能工厂。在石化、钢铁、冶金、建材、
纺织、造纸、医药、食品等流程制造领域，企业发展智能制造的内在动力在于产
品品质可控，侧重从生产数字化建设起步，基于品控需求从产品末端控制向全流
程控制转变。因此其智能工厂建设模式为：一是推进生产过程数字化，在生产制
造、过程管理等单个环节信息化系统建设的基础上，构建覆盖全流程的动态透明
可追溯体系，基于统一的可视化平台实现产品生产全过程跨部门协同控制；二是
推进生产管理一体化，搭建企业 CPS 系统，深化生产制造与运营管理、采购销
售等核心业务系统集成，促进企业内部资源和信息的整合和共享；三是推进供应
链协同化，基于原材料采购和配送需求，将 CPS 系统拓展至供应商和物流企业，
横向集成供应商和物料配送协同资源和网络，实现外部原材料供应和内部生产配
送的系统化、流程化，提高工厂内外供应链运行效率；四是整体打造大数据化智
能工厂，推进端到端集成，开展个性化定制业务。
第二种模式是从智能制造生产单元（装备和产品）到智能工厂。在机械、汽
车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造领域，企业发展智能制
造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，
基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。因此其智能工厂建设模式为：一
是推进生产设备（生产线）智能化，通过引进各类符合生产所需的智能装备，建
立基于 CPS 系统的车间级智能生产单元，提高精准制造、敏捷制造能力。二是
拓展基于产品智能化的增值服务，利用产品的智能装置实现与 CPS 系统的互联
互通，支持产品的远程故障诊断和实时诊断等服务；三是推进车间级与企业级系
统集成，实现生产和经营的无缝集成和上下游企业间的信息共享，开展基于横向
价值网络的协同创新。四是推进生产与服务的集成，基于智能工厂实现服务化转
型，提高产业效率和核心竞争力。
例如，广州数控通过利用工业以太网将单元级的传感器、工业机器人、数控
机床，以及各类机械设备与车间级的柔性生产线总控制台相连，利用以太网将总
控台与企业管理级的各类服务器相连，再通过互联网将企业管理系统与产业链上
下游企业相连，打通了产品全生命周期各环节的数据通道，实现了生产过程的远
程数据采集分析和故障监测诊断。三一重工的 18 号厂房是总装车间，有混凝土
机械、路面机械、港口机械等多条装配线，通过在生产车间建立“部件工作中心
岛”，即单元化生产，将每一类部件从生产到下线所有工艺集中在一个区域内，
犹如在一个独立的“岛屿”内完成全部生产。这种组织方式，打破了传统流程化生
产线呈直线布置的弊端，在保证结构件制造工艺不改变、生产人员不增加的情况
下，实现了减少占地面积、提高生产效率、降低运行成本的目的。目前，三一重
工已建成车间智能监控网络和刀具管理系统、公共制造资源定位与物料跟踪管理
系统、计划、物流、质量管控系统、生产控制中心（PCC）中央控制系统等智能
系统，还与其他单位共同研发了智能上下料机械手、基于 DNC 系统的车间设备
智能监控网络、智能化立体仓库与 AGV 运输软硬件系统、基于 RFID 设备及无
线传感网络的物料和资源跟踪定位系统、高级计划排程系统（APS）、制造执行
系统（MES）、物流执行系统（LES）、在线质量检测系统（SPC）、生产控制
中心管理决策系统等关键核心智能装置，实现了对制造资源跟踪、生产过程监控，
计划、物流、质量集成化管控下的均衡化混流生产。
第三种模式是从个性化定制到互联工厂。在家电、服装、家居等距离用户最
近的消费品制造领域，企业发展智能制造的重点在于充分满足消费者多元化需求
的同时实现规模经济生产，侧重通过互联网平台开展大规模个性定制模式创新。
因此其智能工厂建设模式为：一是推进个性化定制生产，引入柔性化生产线，搭
建互联网平台，促进企业与用户深度交互、广泛征集需求，基于需求数据模型开
展精益生产；二是推进设计虚拟化，依托互联网逆向整合设计环节，打通设计、
生产、服务数据链，采用虚拟仿真技术优化生产工艺；三是推进制造网络协同化，
变革传统垂直组织模式，以扁平化、虚拟化新型制造平台为纽带集聚产业链上下
游资源，发展远程定制、异地设计、当地生产的网络协同制造新模式。
智能工厂发展重点环节
随着未来智能工厂发展浪潮的逼近。未来，将有几个行业或者领域迎来发展
高潮。
首先是虚拟仿真设计。随着三维数字化技术的发展，传统的以经验为主的模
拟设计模式逐渐转变为基于三维建模和仿真的虚拟设计模式，使未来的智能工厂
能够通过三维数字建模、工艺虚拟仿真、三维可视化工艺现场应用，避免传统的
“三维设计模型→二维纸质图纸→三维工艺模型”研制过程中信息传递链条的断
裂，摒弃二维、三维之间转换，提高产品研发设计效率，保证产品研发设计质量。
随着仿真技术的发展，原有的对工件几何参数及干涉进行校验的几何仿真逐
渐转变成产品加工、装配、拆卸、切削和成型过程的物理仿真，使未来的智能工
厂实现在复杂虚拟环境下对产品运行生产效果进行仿真分析和验证，以达到产品
开发周期和成本的最低化、产品设计质量的最优化和生产效率的最高化，增强企
业的竞争能力。
未来我国应着重突破 MBD 技术、物理仿真引擎系统架构、仿真模型三个环
节。
其次是网络化智能设备。生产设备的智能化程度将在网络化条件下得到快速
提升，传统制造模式出现颠覆性的变革，具体表现高度密集的生产设备、生产设
备智能化和柔性化制造方式这三个方面。
随着技术的进步以及人工成本的逐渐上升，未来工厂内所有工作逐渐由系统
控制的核心生产设备来实现，工作人员不直接参与生产第一线工作，只是从事一
些新产品开发、生产工艺改进、新机器设备发明创新等高质量复杂劳动。高度密
集的生产设备将使未来智能工厂的生产成本逐渐降低，产品质量将得到大幅提升。
在生产设备智能化方面，生产设备联网助力未来工厂日益智能化。生产设备
依托安全的生产网络和系统能够实现智能校正、智能诊断、智能控制、智能管理
等功能和生产设备之间的智能化信息交换，协同性和开放性明显提升。智能化生
产设备的应用，使未来智能工厂生产过程更加灵活、高效并具有可持续发展性。
在柔性化制造方式方面，增材制造方式促进智能工厂日渐绿色化和柔性化。传统
的材料去除加工方法将逐渐被低耗能、低污染甚至无污染的增材制造方式所取代，
这种制造方式尤其适合动力设备、航空航天、汽车等高端产品上的关键零部件的
生产。
再次是模块化定制生产。多批次、小产量的生产盈利能力在模块化生产方式
下逐渐得到提升，产品日益满足消费者个性化需求，具体表现在模块生产和模块
组装这两个方面。
在模块生产方面，生产可自由组合的模块助力智能工厂日益集约化。传统的
固定生产线将无法满足客户定制化需求而逐渐消失，可动态组合的模块化生产方
式将成为主流。在模块化生产方式下，产品被分解成无数个具有不同用途或性能
的模块。每个模块将通过制造执行系统被生产出来，杜绝未来智能工厂的浪费环
节，保证质量、优化成本、缩短周期。
在模块组装方面，标准化、通用化模块之间的组合提升智能工厂定制化生产
盈利能力。根据产品的性能、结构选择满足需求的模块，通过模块结构的标准化，
将选取出的各模块自由组装出满足客户个性化需求的产品，使未来智能工厂产品
的品种更丰富、功能更齐全、性能更稳定。
大数据化精益管理。产品的研发、生产和管理方式通过工业大数据挖掘和分
析逐渐得到创新，工厂管理日趋精益化。具体表现在客户价值管理、精益生产和
精益供应链这三个方面。
在客户价值管理方面，基于大数据的客户价值提升趋势明显。随着移动互联、
物联网等新一代信息技术逐渐渗透到产品生产的各个环节，大数据配套软硬件的
日益完善，安全性和标准化程度的逐步提升，通过对客户与工业企业之间的交互
和交易行为方面大数据的分析，产品的研发设计呈现出众包化发展趋势，同时产
品售后服务得到不断改进和完善。
在精益生产方面，基于大数据的生产制造日益精益化。制造企业通过实时收
集生产过程中所产生的大数据，对生产设备诊断、用电量、能耗、质量事故等方
面进行分析与预测，能够及时发现生产过程中的错误与瓶颈并进行优化。通过运
用大数据技术，未来智能工厂实现生产制造的精益化，提升生产过程的透明度、
绿色性、安全性和产品的质量。
在精益供应链方面，基于大数据的供应链优化趋势显著。随着大数据基础条
件的日益成熟，制造企业能够获得完整的产品供应链方面的大数据，通过对这些
大数据的分析，预测零配件价格走势、库存等情况，克服传统供应链中缺乏协调
和信息共享等问题，避免牛鞭效应的发生，实现供应链的优化。基于大数据的精
益供应链管理消减了智能工厂整个供应链条中成本和浪费情况，提升了仓储和配
送效率，实现了无库存或库存达到极小。
最后是柔性化新型人机交互。人与机器的信息交换方式随着技术融合步伐的
加快向更高层次迈进，新型人机交互方式被逐渐应用于生产制造领域。具体表现
在智能交互设备柔性化和智能交互设备工业领域应用这两个方面。
在智能交互设备柔性化方面，技术和硬件的不断更新有利于智能交互设备日
益柔性化优势的形成。随着移动互联、物联网、云计算、人机交互和识别技术等
核心技术的发展，交互设备硬件日趋柔性化，智能交互设备逐渐呈现出设计自由
新颖、低功耗、经摔耐用、贴近人体等优势，这就为未来智能工厂新型人机交互
的实现提供了基础。
在智能交互设备工业领域应用方面，柔性化智能交互设备助力智能工厂新型
人机交互方式的实现。随着技术融合步伐的加快，柔性化智能交互设备从个人消
费领域被逐渐引入到制造业，作为生产线装配及特殊环节工作人员的技术辅助工
具，使工作人员与周边的智能设备进行语音、体感等新型交互。智能交互设备工
业领域的应用，提升了未来智能工厂的透明度和灵活性。
智能工厂发展背景分析——工业 战略对比
中投顾问发布的《2016-2020 年中国智能工厂深度调研及投资前景预测报告》
指出，通过比较各国的工业 战略，虽然本质相同，都是基于 CPS、ICT 等技
术实现万物互联，但在实现路径上，各国之间还是有些微差别。
美国：从软件到硬件的提升。众所周知，美国拥有谷歌、苹果、微软等这些
世界一流的互联网企业，所以在大数据应用上较为积极。第三次工业技术革命之
后，美国成为最大赢家，成为全球信息技术的行业标杆，正寻求扩大其在信息技
术领域的绝对优势，通过信息向下延伸到制造设备领域，开启智能制造的新时代。
德国：从硬件到软件的升级。由于工业 信息化革命的失败，德国国内的
企业数据大部分都被美国所把持，德国深刻的意识到如果制造业的各个环节都被
信息技术统治，那么美国将依旧保持世界霸主的地位，德国也再无任何核心技术
的优势。德国希望阻止信息技术对制造业的支配地位，渴望要用“信息物理系统”
使生产设备获得智能，使工厂成为一个实现自律分散型系统的“智能工厂”。那时，
云计算不过是制造业中的一个使用对象，不会成为掌控生产制造的中枢所在。
日本：以人工智能为突破口，各个击破。日本的机器人（300024）产业领先
全球，对于人工智能的探索是日本工业 发展的一大特色，它不同于世界上的
任何一个国家。日本以机器人产业优势为基础，从人工智能出发，不断突破高精
尖技术领域，如 3D 打印技术等，未来旨在抢占尖端制造市场。通过这种各个击
破的方式，实现日式工业 转型之路，完成未来制造业布局。
中国：软件和硬件共同发展，促进工业化和信息化的深度融合。近些年来，
中国的互联网企业和制造业快速成长，涌现出了一大批优秀的企业。百度、阿里、
海尔等国内领先互联网公司或制造业企业通过向上或向下的渗透合作，不断完善
全产业链的布局，成为中国版工业 的先锋军。中国的双向发展既符合中国国
情，又为其他各国开创了一条新的发展思路，使各国对于工业 路径的选择变
的更加多元化。
中投顾问发布的《2016-2020 年中国智能工厂深度调研及投资前景预测报告》
指出，未来工业制造市场主要以智能制造为核心，全面打造智能生产线，德国美
国成为行业未来标杆，掌握着世界最先进技术，日本、中国后来居上，积极赶上
时代步伐，完成制造向智造的转变。根据工业化国家的制造业综合指数分布，我
们将世界格局分为四个方阵。工业 时代，第一方阵，美国；第二方阵，德国、
日本；第三方阵，中国、英国、法国、韩国；第四方阵，其他国家。而从工业
向工业 变革的过程中，世界格局也在悄然变化，一个新的世界格局正在
形成。德国、美国代表目前国际上两大主流模式，引领着这场历史性的变革；日
本的制造业近几年来快速发展，已经在某些领域可以达到世界顶尖水平，一些技
术也已经站上了时代的巅峰，因此日本所处的阵营也在慢慢向第一方阵移动，距
离德国和美国的差距越来越小；中国作为世界上最大的制造国家，拥有全球最大
的市场需求，国际先进技术不断引进，国内优秀企业数量不断增多，制造业快速
崛起，加上 2014 年提出的中、德工业 全面合作方案的提出，使得中国不断
向第二方阵靠近，缩短与世界其他优秀国家的差距。
可视化智能工厂的物联网探索
近几年来，产能过剩与利润偏低一直是制造产业经历的“最深的痛”，但是随
着工业物联网技术的快速发展，以工厂大数据为核心价值的智能工厂应运而生，
而借助智能工厂平台构建的可视化运营管理，更是使得智能工厂管理如虎添翼，
运用可视化运营管理能否彻底打破目前工业领域面临的困境，或者说可视化运营
对智能工厂是伪命题吗？
在了解可视化运营之前，先来看一个三维可视化动态设备管理在智能工厂中
的应用：
以低成本实现智能工厂安全、可持续生产、运营、维护和管理，需要快速获
取与工厂实际状态一致的基础数据，智能工厂是实现这一目标的最佳手段。智能
工厂是以数据为基础的信息管理平台；是一个以工厂设备基础数据为核心的数据
仓库。智能工厂不仅仅是一个数据集成的平台，更是一个信息浏览的端口和项目
数据移交的工具，为工厂的日常运营、维护、扩建和检维修项目提供了完整、准
确和可信的基础数据。
通过信息生命周期管理，智能工厂的数据可以在工厂中不断更新、维护和再
利用。智能工厂是工厂的无形资产；而且基础数据的智能化是一种管理的创新，
可以提高工厂的工作效率和提升管理水平。
1、智能工厂的技术路线
智能工厂核心是实现企业资产的智能化，而资产密集型企业的核心资产是设
备（装置），三维可视化动态设备管理应用是在智能工厂平台基础上运用三维仿
真和虚拟现实技术构建行业逼真的三维模拟现实场景。将企业资产三维模型以及
信息属性有机地结合起来（行业数据、音频、视频等流媒体）。采用基于网络的
信息处理技术，实现资产运行监视、操作与控制、综合信息分析与智能告警、运
行管理和辅助应用（维护、安防和环境监测）等功能的一体化监控管理，大幅度
的提高了企业资产运营能力。
三维可视化动态设备管理平台基于 3D 可扩展三维语言与组件技术，将不同
软件厂商的三维 GIS、三维 CAD、BIM、三维工厂、三维仿真模型进行转化，
聚合形成统一 3D 实景仿真模型。3D 实景仿真模型通过持续更新三维数据与扩
展不同类型的数据信息，包括：工程数据、资产数据、工艺自动化数据、监控监
测数据、信息系统数据，可在实景仿真的空间里统一展示地理、地质、建筑设施、
设备资产、自动化、监控、监测及其他扩展信息，以产生更高级的运行控制与协
同管理。
2、可视化企业资产布局全景
三维可视化动态设备管理平台对企业智能工厂地形地貌、建筑、车间结构、
设施设备等几何建模，直观、真实、精确地展示各种设施、设备形状及生产工艺
的组织关系，设施、设备的分布和拓扑情况。使用户在电脑上就可以浏览整个企
业现场，如同亲临现场。同时系统将装置模型与实时、档案等基础数据绑定在一
起，实现设备在三维场景中的快速定位与基础信息查询。
3、可视化的安装管理
三维可视化动态设备管理平台可以对在建工程、设备安装等进行三维建模，
并把三维场景与计划、实际进度时间结合，用不同颜色表现每一阶段的安装建设
过程。
4、可视化设备台账管理
三维可视化动态设备管理平台建立设备台账及资产数据库，并和三维设备绑
定，实现设备台账的可视化及模型和属性数据的互查、双向检索定位，从而实现
三维可视化的资产管理，使用户能够快速找到相应的设备，以及查看设备对应的
现场位置、所处环境、关联设备、设备参数等真实情况。
5、可视化巡检管理
三维可视化动态设备管理平台采用 GPRS+PDA+RFID 技术方案，巡检任务
从制定、分配、下发、接收、执行、考核等全部工作都可以远程控制、无线实时
同步，从而实现巡检过程可视化、简捷化、规范化、智能化管理,使用户及时发
现设施缺陷和各种安全隐患。按照巡检工作的程序，动态地收集和管理相应的数
据，强化巡检计划的监控力度，提升巡检工作的管理水平。监控人员通过实时监
控功能，可以掌握当前所有巡检员的状态，并可以选择任意一个在线巡检员查看
实时位置和巡检信息。可以查看任意一天或一段时间任一巡线员的历史轨迹，并
可动态回放历史轨迹。
6、可视化智能维护管理
三维可视化动态设备管理平台可以对企业重点设备进行在线信息采集、报警、
控制等管理。
采集与监控：对重点设备的温度、湿度、转速、振动、开关等实时信息进行
采集和分析，当工作条件出现异常时，可及时显示、报警。
异常报警处理：一种是事故报警，包括非操作引起的断路器跳闸和保护装置
动作信号；另一种是普通报警，包括一般设备状态变化、遥信状态异常信号、模
拟量越复限、节点或链路状态、遥控操作、保护操作、电压合格率、VQC 功能、
小电流接地选线等功能中的报警。系统能够对各类报警进行分类管理，自动推出
报警提示及定位到三维场景相应的设备上，同时伴随着不同音响警报，并支持向
指定人员手机发送报警信息，使用户及时捕获到运行风险或潜在风险。同时可通
过三维动态方式指导过程处理。
远程控制：可实现远程控制设备的启停、调整等，同时能在环境非正常的情
况下自动或远程人为地控制各种环境调节设备（如空调、通风设备等），使工作
环境恢复正常。
助智能工厂平台，快速地搭建三维可视化动态设备管理应用，可显著降低资
本支出和运营支出，减少因非计划停运造成的收入损失，实现智能工厂安全运营。
在智能工厂整个生命周期内的关键工作流程中，用户大大受益于动态基础数据和
其它信息系统的协作功能。智能工厂的建立和应用可以提高工厂运营和维修的效
率，提高工厂整体的管理水平。
那么，到底什么是可视化运营管理，继续往下看。
什么是可视化运营管理？
相信大家对工业 、智能制造、工业物联网概念已经有所了解，但是对于
可视化运营管理或许还比较陌生，可视化运营管理是最近刚兴起是一种工厂管理
的创新，是建立智能工厂的重要手段。简单的说，智能工厂可视化运营管理就是
可以通过 3D 仿真虚拟动画库直观、实时地观测工厂各种智能设备运行情况、产
品生产过程、物料消耗状态甚至物流运输状态等，然后根据实时数据显示做远程
的智能化控制，进而通过可视化的数据分析帮助企业管理人员挖掘数据背后的价
值，从而有效的做出决策。
智能工厂可视化运营管理的建立和应用可以提高工厂运营和维修的效率，提
高工厂整体的管理水平，减少因非计划停运造成的收入损失，实现智能工厂安全
运营，并在智能工厂的生命周期内为工厂节省大量的费用和资源。
智能工厂的物联网探索
在对智能工厂的物联网应用探讨之前，先来理解智能工厂的概念，现代化智
能工厂的设计理念是“四维合一”，即工业化、信息化、可视化、智能化。实现四
者深度融合的关键技术是信息化技术，信息化技术必须是以采集到工厂各个环节
的数据为基础的，智能工厂就是以数据为基础的信息管理平台，也可以说是一个
以工厂设备基础数据为核心的数据仓库，为工厂的日常运营、维护、扩建和检维
修项目提供了完整、准确和可信的基础数据。那么这种基础数据从何而来?毫无
疑问，工业物联网绝对功不可没!
工业物联网技术可以帮助工厂建立一个万物互联的交叉型网络体系，可以影
响工厂中所有工业生产设备，从而实现人与设备、设备与设备之间、设备与产品、
乃至产品与客户\管理\物流等进行自发性连接与沟通，并自动向最优解决方案调
整，从而构建一个高度灵活性、个性化、利用最少资源进行最高效生产的工业生
产体系。
智能工厂运管管理是一个闭环价值链体系，整个环节过程为安装传感器的工
业机械-机器数据的提取和存储-工业数据系统、基于机器算法和数据分析-与合适
的人和机器分享数据-实体和人际网络-数据流返机器。而工厂的可视化智能运营
必须以实时采集的数据为支撑，若没有来自于安装传感器或内嵌 RFID 的机械工
业设备、产品、物料等输出的数据信息，智能工厂只能是“空中楼阁”、“黄粱美
梦”，空谈而已。
可视化运营变革工厂管理
智能工厂可以实现硬装备智能化、生产过程可视化、制造管理精益化、
指挥调度数字化，全方位提升企业核心竞争力，推进智能制造发展。而对于智能
工厂来讲，可视化运营管理绝不仅仅是锦上添花，它是作为促进智能工厂落地的
重要管理创新手段。
可视化运营管理由可视化智能设备、可视化智能管理和可视化智能服务
构成，可视化智能设备是具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备，
它是先进制造技术、可视化技术、智能技术的集成和深度融合;智能管理是由智
能设备和人类专家共同组成，在制造过程中分析、推理、判断、构思和决策，把
制造自动化的概念更新，扩展到以柔性化、智能化和高度集成化数据、业务数据
为基础，针对生产设备现场的全面智能控制管理;智能服务是通过收集智能设备
产业的原始信息及后台积累的数据，构建需求结构模型，进行数据挖掘和智能分
析，主动给企业提供精准、高效服务。
可视化智能设备应用涉及到多学科前沿技术。它采用基于自动化控制、
信息化管理、虚拟仿真、HMI 人机交互，机器学习、互联网、物联网、移动应
用等技术开展了“互联网+智能设备”的应用与实践。通过 HMI 人机界面实现的虚
拟仿真动画库是智能设备、产品与物料的三维仿真模拟、设备工作原理仿真、设
备工艺仿真、设备物料消耗过程仿真和设备结构拆装仿真，对设备有极其有效的
培训作用，使用者了解和掌握设备信息更加的直观和有效。应用自动化与可视化
整合技术，在设备生产过程实时同步虚拟仿真、物料消耗仿真、质量检测状态仿
真、设备运行预警仿真，实现智能设备的可视化运行管理。
可视化智能工厂管理平台包括五个部分：
1.数据采集联网系统
2.智能控制系统
3.三维虚拟仿真系统
4.制造执行系统
5.智能工厂服务系统
3D 可视化技术在可视化智能工厂管理中的作用：1.深度参与生产过程
质量控制，应用 3D 可视化技术深度参与控制设备、实现对工艺参数的实时自动
调整，提升了产品控制精度，从而确保产品质量同质化和稳定性; 可视化技
术在设备管理的应用，可视化降低人工技能门槛，扩展员工职业能力，标准化可
以规范操作和维修;3.可视化的设备维修，能够在 2 秒内精准定位设备故障点，利
用系统提供的设备装配或拆卸图以 3D 动画的形式直接指导维修步骤，跟随界面
显示，可轻松完成任何类型的机械或电气设备故障维修;4.可视化的实时物料消耗
数据展现，依托 3D 可视化技术，通过采集设备现场各生产设备的物料消耗数据，
并将数据按照物料类别进行全车间机台排名，在 2 秒内可实现快速查询各机台的
数据对比差异;5.远程的设备零备件库存查询，通过设备零备件管理系统，在以
3D 装配动画中可远程查询零配件的库存信息，生活周期值信息，性价比信息，
帮助企业管理人员提前制造采购计划。
智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势
智能制造系统解决方案的三大发展趋势
据行业专业人士分析，今后国内智能制造系统解决方案将面临三大发展趋势。
第一大趋势：智能制造是一项系统性工程，系统解决方案领域的合作将更加活跃。
智能制造发展具有复杂性、系统性，涉及设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命
周期，涉及执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构，需
要实现横向集成、纵向集成和端到端集成。限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺
壁垒等因素，单个系统解决方案商很难满足各个细分行业的智能制造发展需要，企业间将不
断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力。
第二大趋势：智能制造系统架构将进一步完善，工业软件领域的集成与发展将成为重点。
从企业系统架构来看，国内目前还没有出现能够打通整个架构体系的智能制造解决方案
商，但随着技术水平的不断进步，系统解决方案提供商将不断完善架构体系。智能制造系统
解决方案主要依托于软硬件产品及系统，实现制造要素和资源的相互识别、实时交互、信息
集成。从硬件层面来看，基于成本大幅降低的现实需要，硬件中通用性强的部分将日趋模块
化、标准化发展。从软件层面来看，工业软件存在于智能制造的每个角落，智能制造解决方
案将更加倚重于与硬件层关系密切的软件部分（SFC、MES、ERP、PLM）的集成与发展，
其中 MES 是软件层中最核心部分。
第三大趋势：凭借技术积累和对行业的深刻理解，领先制造企业逐渐将行业系统解决方
案作为新增长点。
近年来，领先制造企业积累了行业内相当程度的专业化知识、技术、能力，同时凭借其
自身对行业工艺的深入理解，自用智能制造系统解决方案日趋成熟。 面对智能制造巨大的
市场空间，这些领先制造企业趋向于将自用解决方案提供给具有共性需求的同行业其他用户，
寻求新的业务增长点。 当前，已有深圳雷柏科技、陕鼓集团、企业将自身较为成熟的解决
方案作为独立业务对外提供，也有徐工集团、大型制造企业，将内部信息技术部门转型为外
部专业化的智能制造系统解决方案提供商。
我国智能工厂发展趋势分析
当前，智能制造热度高企，石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制
造等行业纷纷开始探索建设智能工厂。《中国制造 2025》明确提出要推进制造过程智能化，
在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推
广。预计未来 3-5 年，全国将涌现出一批智能工厂。
智能工厂的内涵及建设重点
智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产
设施，实现生产过程的智能化。企业基于 CPS 和工业互联网构建的智能工厂原型，主要包
括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，物理层包含工厂内不同层级的硬
件设备，从最小的嵌入设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，
相互间均实现互联互通。以此为基础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。
信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类
经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此
基础上，形成了企业内部价值链的横向集成环境，实现数据和信息的流通和交换。
纵向集成和横向集成均以 CPS 和工业互联网为基础，产品、设备、制造单元、生产线、
车间、工厂等制造系统的互联互通，及其与企业不同环节业务的集成统一，则是通过数据应
用和工业云服务实现，并在决策层基于产品、服务、设备管理支撑企业最高决策。这些共同
构建了一个智能工厂完整的价值网络体系，为用户提供端到端的解决方案。
由于产品制造工艺过程的明显差异，离散制造业和流程制造业在智能工厂建设的重点内
容有所不同。对于离散制造业而言，产品往往由多个零部件经过一系列不连续的工序装配而
成，其过程包含很多变化和不确定因素，在一定程度上增加了离散型制造生产组织的难度和
配套复杂性。企业常常按照主要的工艺流程安排生产设备的位置，以使物料的传输距离最小。
面向订单的离散型制造企业具有多品种、小批量的特点，其工艺路线和设备的使用较灵活，
因此，离散制造型企业更加重视生产的柔性，其智能工厂建设的重点是智能制造生产线。
流程型制造业的特点是管道式物料输送，生产连续性强，流程比较规范，工艺柔性比较
小，产品比较单一，原料比较稳定。对于流程制造业而言，由于原材料在整个物质转化过程
中进行的是物理化学过程，难以实现数字化，而工序的连续性使得上一个工序对下一个工序
的影响具有传导作用，即如果第一道工序的原料不可用，就会影响第二道工序。因此，流程
型制造业智能工厂建设的重点在于实现生产工艺的智能优化和生产全流程的智能优化，即智
能感知生产条件变化，自主决策系统控制指令，自动控制设备，在出现异常工况时，即时预
测和进行自愈控制，排除异常、实现安全优化运行；在此基础上，智能感知物流、能源流和
信息流的状况，自主学习和主动响应，实现自动决策。
智能工厂主要建设模式
由于各个行业生产流程不同，加上各个行业智能化情况不同，智能工厂有以下几个不同
的建设模式。
第一种模式是从生产过程数字化到智能工厂。
在石化、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、医药、食品等流程制造领域，企业发展智能
制造的内在动力在于产品品质可控，侧重从生产数字化建设起步，基于品控需求从产品末端
控制向全流程控制转变。因此其智能工厂建设模式为：一是推进生产过程数字化，在生产制
造、过程管理等单个环节信息化系统建设的基础上，构建覆盖全流程的动态透明可追溯体系，
基于统一的可视化平台实现产品生产全过程跨部门协同控制；二是推进生产管理一体化，搭
建企业 CPS 系统，深化生产制造与运营管理、采购销售等核心业务系统集成，促进企业内
部资源和信息的整合和共享；三是推进供应链协同化，基于原材料采购和配送需求，将 CPS
系统拓展至供应商和物流企业，横向集成供应商和物料配送协同资源和网络，实现外部原材
料供应和内部生产配送的系统化、流程化，提高工厂内外供应链运行效率；四是整体打造大
数据化智能工厂，推进端到端集成，开展个性化定制业务。
第二种模式是从智能制造生产单元（装备和产品）到智能工厂。
在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造领域，企业发展智
能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生
产效率和产品效能的提升实现价值增长。因此其智能工厂建设模式为：一是推进生产设备
（生产线）智能化，通过引进各类符合生产所需的智能装备，建立基于 CPS 系统的车间级
智能生产单元，提高精准制造、敏捷制造能力。二是拓展基于产品智能化的增值服务，利用
产品的智能装置实现与 CPS 系统的互联互通，支持产品的远程故障诊断和实时诊断等服务；
三是推进车间级与企业级系统集成，实现生产和经营的无缝集成和上下游企业间的信息共享，
开展基于横向价值网络的协同创新。四是推进生产与服务的集成，基于智能工厂实现服务化
转型，提高产业效率和核心竞争力。
第三种模式是从个性化定制到互联工厂。
在家电、服装、家居等距离用户最近的消费品制造领域，企业发展智能制造的重点在于
充分满足消费者多元化需求的同时实现规模经济生产，侧重通过互联网平台开展大规模个性
定制模式创新。因此其智能工厂建设模式为：一是推进个性化定制生产，引入柔性化生产线，
搭建互联网平台，促进企业与用户深度交互、广泛征集需求，基于需求数据模型开展精益生
产；二是推进设计虚拟化，依托互联网逆向整合设计环节，打通设计、生产、服务数据链，
采用虚拟仿真技术优化生产工艺；三是推进制造网络协同化，变革传统垂直组织模式，以扁
平化、虚拟化新型制造平台为纽带集聚产业链上下游资源，发展远程定制、异地设计、当地
生产的网络协同制造新模式。
智能工厂发展重点环节
随着未来智能工厂发展浪潮的逼近。未来，将有几个行业或者领域迎来发展高潮。
首先是虚拟仿真设计。
随着三维数字化技术的发展，传统的以经验为主的模拟设计模式逐渐转变为基于三维建
模和仿真的虚拟设计模式，使未来的智能工厂能够通过三维数字建模、工艺虚拟仿真、三维
可视化工艺现场应用，避免传统的“三维设计模型→二维纸质图纸→三维工艺模型”研制过程
中信息传递链条的断裂，摒弃二维、三维之间转换，提高产品研发设计效率，保证产品研发
设计质量。
随着仿真技术的发展，原有的对工件几何参数及干涉进行校验的几何仿真逐渐转变成产
品加工、装配、拆卸、切削和成型过程的物理仿真，使未来的智能工厂实现在复杂虚拟环境
下对产品运行生产效果进行仿真分析和验证，以达到产品开发周期和成本的最低化、产品设
计质量的最优化和生产效率的最高化，增强企业的竞争能力。
未来我国应着重突破 MBD 技术、物理仿真引擎系统架构、仿真模型三个环节。
其次是网络化智能设备。
生产设备的智能化程度将在网络化条件下得到快速提升，传统制造模式出现颠覆性的变
革，具体表现高度密集的生产设备、生产设备智能化和柔性化制造方式这三个方面。
随着技术的进步以及人工成本的逐渐上升，未来工厂内所有工作逐渐由系统控制的核心
生产设备来实现，工作人员不直接参与生产第一线工作，只是从事一些新产品开发、生产工
艺改进、新机器设备发明创新等高质量复杂劳动。高度密集的生产设备将使未来智能工厂的
生产成本逐渐降低，产品质量将得到大幅提升。
在生产设备智能化方面，生产设备联网助力未来工厂日益智能化。生产设备依托安全的
生产网络和系统能够实现智能校正、智能诊断、智能控制、智能管理等功能和生产设备之间
的智能化信息交换，协同性和开放性明显提升。智能化生产设备的应用，使未来智能工厂生
产过程更加灵活、高效并具有可持续发展性。
在柔性化制造方式方面，增材制造方式促进智能工厂日渐绿色化和柔性化。传统的材料
去除加工方法将逐渐被低耗能、低污染甚至无污染的增材制造方式所取代，这种制造方式尤
其适合动力设备、航空航天、汽车等高端产品上的关键零部件的生产。
再次是模块化定制生产。
多批次、小产量的生产盈利能力在模块化生产方式下逐渐得到提升，产品日益满足消费
者个性化需求，具体表现在模块生产和模块组装这两个方面。
在模块生产方面，生产可自由组合的模块助力智能工厂日益集约化。传统的固定生产线
将无法满足客户定制化需求而逐渐消失，可动态组合的模块化生产方式将成为主流。在模块
化生产方式下，产品被分解成无数个具有不同用途或性能的模块。每个模块将通过制造执行
系统被生产出来，杜绝未来智能工厂的浪费环节，保证质量、优化成本、缩短周期。
在模块组装方面，标准化、通用化模块之间的组合提升智能工厂定制化生产盈利能力。
根据产品的性能、结构选择满足需求的模块，通过模块结构的标准化，将选取出的各模块自
由组装出满足客户个性化需求的产品，使未来智能工厂产品的品种更丰富、功能更齐全、性
能更稳定。
大数据化精益管理。产品的研发、生产和管理方式通过工业大数据挖掘和分析逐渐得到
创新，工厂管理日趋精益化。具体表现在客户价值管理、精益生产和精益供应链这三个方面。
在客户价值管理方面，基于大数据的客户价值提升趋势明显。随着移动互联、物联网等
新一代信息技术逐渐渗透到产品生产的各个环节，大数据配套软硬件的日益完善，安全性和
标准化程度的逐步提升，通过对客户与工业企业之间的交互和交易行为方面大数据的分析，
产品的研发设计呈现出众包化发展趋势，同时产品售后服务得到不断改进和完善。
在精益生产方面，基于大数据的生产制造日益精益化。制造企业通过实时收集生产过程
中所产生的大数据，对生产设备诊断、用电量、能耗、质量事故等方面进行分析与预测，能
够及时发现生产过程中的错误与瓶颈并进行优化。通过运用大数据技术，未来智能工厂实现
生产制造的精益化，提升生产过程的透明度、绿色性、安全性和产品的质量。
在精益供应链方面，基于大数据的供应链优化趋势显著。随着大数据基础条件的日益成
熟，制造企业能够获得完整的产品供应链方面的大数据，通过对这些大数据的分析，预测零
配件价格走势、库存等情况，克服传统供应链中缺乏协调和信息共享等问题，避免牛鞭效应
的发生，实现供应链的优化。基于大数据的精益供应链管理消减了智能工厂整个供应链条中
成本和浪费情况，提升了仓储和配送效率，实现了无库存或库存达到极小。
最后是柔性化新型人机交互。
人与机器的信息交换方式随着技术融合步伐的加快向更高层次迈进，新型人机交互方式
被逐渐应用于生产制造领域。具体表现在智能交互设备柔性化和智能交互设备工业领域应用
这两个方面。
在智能交互设备柔性化方面，技术和硬件的不断更新有利于智能交互设备日益柔性化优
势的形成。随着移动互联、物联网、云计算、人机交互和识别技术等核心技术的发展，交互
设备硬件日趋柔性化，智能交互设备逐渐呈现出设计自由新颖、低功耗、经摔耐用、贴近人
体等优势，这就为未来智能工厂新型人机交互的实现提供了基础。
在智能交互设备工业领域应用方面，柔性化智能交互设备助力智能工厂新型人机交互方
式的实现。随着技术融合步伐的加快，柔性化智能交互设备从个人消费领域被逐渐引入到制
造业，作为生产线装配及特殊环节工作人员的技术辅助工具，使工作人员与周边的智能设备
进行语音、体感等新型交互。智能交互设备工业领域的应用，提升了未来智能工厂的透明度
和灵活性。
智能工厂综合布线需要注意哪些?
在“中国制造 2025”以及工业 战略提出以后，信息化与工业化的融合进一
步加速，依托互联网、物联网与大数据实现集成与互联为基础，进行实时数据的
收集、传输、处理和反馈是这一阶段的核心述求。各综合布线厂商也自热而然地
将注意力对准了工业环境中的信息传输这一课题当中。
综上所述，智能工厂的目标就是将 IT 与生产应用有机的结合起来，因此，
网络综合布线在智能工厂的建设过程中显得尤为重要。这就给我们带来了新的问
题，怎样的综合布线系统才能满足未来的需求?
传统工厂的布线如何进行智能化改造?
由于传统工厂往往没有充分考虑到信息化的需求，在厂房建设初期，仅仅设
计建设了针对办公环境的网络系统，工厂的运营信息都通过现有网络系统进行传
递，在厂房的生产现场几乎没有布置信息化网点，在将生产、设计信息和指令向
下传达时，往往需要由专人通过人工的方式完成。类似于传统工厂升级改造为智
能工厂，首先需要进行网络综合布线系统的改造，由于业务需要以及环境相对复
杂，生产现场成为改造重点和难点。
此外，传统工厂由于使用时间比较久远，生产设备、各种物料已经占据了大
部分的厂房面积，在这种情况下，使用无线网络成为改造方案的首选，这种方案
的优点是改造周期短、投资少，改造期间基本不影响生产。
如果客观条件不允许，则必须采用生产现场施工进行线缆敷设的方式，这种
方式相对于搭建无线环境，改造周期长、投资大、有时会影响正常生产的节奏。
但是优点也很明显，网络信号抗干扰能力强，在有些复杂、恶劣环境下，可以更
好的保证生产的连续进行。
对于有智能化生产需求的新建厂房，为避免网络综合布线二次设计带来的浪
费以及其他不确定性，信息化相关部门有必要在厂房的土建设计阶段就参与相关
设计，在满足国家相关规范和要求的前提下，从整个网络系统的稳定性、可靠耐
用性、易维护性、可扩展性等几个方面设计、建设网络综合布线系统。
布线设计与施工过程中需要注意哪些?
1、设计和实施须至少满足以下规范和要求
《综合布线系统工程设计规范》(GB50311-2007)、《综合布线系统验收
规范》(GB50312-2007)、《涉及信息设备使用现场的电磁泄露发射防护要求》
(BMB5-2000)、《电子信息系统机房设计规范》(GB50174-2008)等。
如果是涉密网络系统，还需满足以下规范和要求：《涉及国家秘密的信
息系统分级保护管理规范》(BMB20-2007)、《涉及国家秘密的信息系统分级保
护技术要求》(BMB17-2006)等。
2、布线要求
(1)设计路由时，采用双绞线敷设的应保证终端设备网络接口与网络设
备之间的布线总距离小于 90m;
(2)网络双绞线线路须与其他线缆分开走线，并具有良好的浪涌保护、
电磁隔离功能，采用管路保护和接地措施;
(3)建议网络布线中主干部分采用金属桥架方式敷设，所设计的主干桥
架要求能够覆盖整个厂房或综合办公楼;
(4)在部分可能产生工业污染物(震动、噪音、粉尘、电磁辐射、化学试
剂等)的工作场所进行网络布线时，所有的管路、线缆及接插件要求采用防尘、
防水、防油、防锈、防电磁干扰的工业级产品，线缆及接插件防护级别不低于相
关标准;
(5)对结构有特殊要求的厂房或者线缆数量较多的厂房建议建设地下综
合管沟。
3、网络弱电间环境要求
(1)网络弱电间总体按照 C 类机房标准设计，弱点间应避免设计窗户，
面积应满足设备设施安装(包括网络机柜、UPS 设备等)和维护空间需求。所有网
络弱电间应采用独立房间，尽量不与其他弱电系统共用房间;
(2)网络弱点间内装修设计选用材料的燃烧性应能符合现行国家标准
《建筑内部装修设计防火规范》(GB50222)的有关规定;
(3)网络弱电间顶棚、强面、地面应选用不起尘、符合国家相关标准的
材料，同时应保证表面平整、光滑。地面应按照国家相关标准敷设防静电地板，
防静电地板离地高度应根据电缆布线和空调送风要求确定，一般情况下地板离地
高度不宜小于 30cm;
(4)网络弱电间应提供可靠的接地装置，接地电阻值及接地装置的设置
应符合国家相关要求;
(5)网络弱电间须尽量安装恒温恒湿空调设备，并配置远程管理模块，
以确保室内温度控制在 18~28℃，同时要求设计满足空调供电和排水所需的环境;
(6)网络弱电间须尽量部署环境动力监控系统，包括漏水报警、温湿度
监控、空调监控、UPS 状态监控、门禁系统等。
4、供电要求
网络弱电间须配备具有远程管理模块的 UPS 设备，有条件的，可通过
敷设光电复合缆单独为整个厂房内的网络设备供电，供电须直接取自厂房主配电
柜或变电站并安装独立空开，该 UPS 设备不得与其他系统共用。
