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1、智能制造成为制造业应对挑战的核心策略
2022年9月，工信部等四部门部署开展2022年度智能制造试点示范行动，试点示范内容包括智能制造优秀场景和智能制造示范工厂，凝练总结一批具备较高技术水平和推广应用价值的智能制造优秀场景，带动突破一批关键技术、装备、软件、标准和解决方案，探索形成具有行业特色的智能转型升级路径。目前，我国已建成2100多个高水平的数字化车间和智能工厂，其中有209个是示范标杆工厂。政府部门对209个企业做过智能化改造前后的成效分析，发现改造后这些工厂的产品研发周期缩短了20.7%，生产效率提升了34.8%，产品的不良品率降低了27.4%，碳排放减少了21.2%。2、资本市场青睐，国产工业软件仍需砥砺前行
随着我国制造业加速向数字化、智能化发展，工业软件行业规模保持稳定发展趋势，资本市场也对其愈发青睐。国产工业软件企业应充分认识资本的短期逐利性与工业软件发展的长期性、艰巨性之间的矛盾，在借力资本市场的同时，仍需冷静思考，砥砺前行。据e-works不完全统计数据，2022年我国工业软件领域发生的融资交易为161笔，融资披露金额约为157.9亿元人民币；并购交易22笔。不难看出，2022年，国产工业软件企业备受资本青睐，迎来了一波发展的热潮。但资本的涌入，一方面为国产工业软件企业的长期发展提供了充足的资金支持，但另一方面也可能产生一定的负面影响。例如，资本的过度关注与短期逐利性可能会诱导国产工业软件企业放弃核心技术与应用落地的深耕，转而迎合、追逐热门概念；同时国产工业软件企业的整体估值水平的推高，也提高了龙头企业并购整合提升产业竞争力的难度，阻碍了行业的出清与整合。3、企业积极推进智能工厂建设，需要五级修炼
当前仍有很多企业对于推进智能工厂建设存在诸多问题和误区，如盲目购买自动化设备和自动化产线，片面强调全自动化，追求“黑灯工厂”、机器换人等，或者单纯强调技术的先进性；但不重视设备数据的自动采集和车间联网，依然存在大量信息化孤岛和自动化孤岛，生产设备绩效不高，工厂运营层还是黑箱等。实际上，智能工厂并非简单的应用各种软硬件系统，也不等于无人工厂。真正的智能工厂应该是精益、透明、绿色、节能，人机协作，先进性与实效性相结合，能够适应多品种小批量生产模式的柔性工厂。智能工厂建设也不是一蹴而就，而是一个循序渐进、持续改善的过程。第一，构建互联工厂。即实现设备数据采集和车间联网(5G/工业WIFI/工业PON），也称为M2M（Machine to Machine）。只有把数据连接的基础打牢，智能工厂建设才能取得实效。第二，打造透明工厂(Transparent
Factory)。即应用SCADA系统；进行视频监控与智能识别；实时展现设备、生产、质量、能耗、环境、工人行为等数据，实现工厂运营的可视化；数据可以从工厂、车间、产线到设备层层钻取，并基于工作角色将产线Andon，以及需要决策和审批的数据发送到相应负责人的移动终端。第三，推进数字化工厂(Digital
Factory)。即实现MES/MOM系统的集成应用；进行工厂设备布局仿真、物流仿真、人因工程仿真、装配仿真和机器人运动仿真；应用数字拣货系统（DPS）；流程行业企业应用DCS实现自动化控制；实现工厂智能巡检；推进能源管理数字化。第四，建设智能工厂（Smart
Factory）。即应用APS系统，基于实际设备状态和产能自动排产；应用FMS柔性制造系统，柔性自动化产线实现多机器人协作和人机协同，尽量减少换型次数，缩短换型时间；开展机器视觉应用，实现AI质检；实现厂内物流及时配送；流程行业企业应用APC系统实现流程优化控制；应用VR/AR系统实现操作员培训（OTS），辅助设备运维；实现IT/OT融合。第五，实现智慧工厂（Intelligent Factory）。即通过构建数字孪生工厂，持续优化工厂运营；软件定义制造过程，工厂可重构；实现设备预测性维护和质量预测分析；实现节能/低碳/绿色制造等。4、工业机器人密度首超美国，应用向更多细分领域拓展
工业机器人密度指的是每万名工人在制造业中使用的工业机器人数量，是衡量一个国家制造业自动化发展程度的关键指标之一。国际机器人联合会（IFR）于2022年12月在其官网发布的报告指出，2021年我国工业机器人密度达到每万名工人322台，首次超过了美国，位居世界第五位。十年间，我国工业机器人密度增长约13倍。在市场规模方面，我国已连续多年成为全球最大的工业机器人应用市场，市场规模逐年扩大。据国际机器人联合会（IFR）综合调研数据测算，2022年我国工业机器人市场规模将达87亿美元，到2024年这一数字有望超过110亿美元。从细分市场及产品来看，协作机器人景气度相对较高，国产本土厂商增速领跑，国产化率持续提升。中大负载六轴机器人市场增长明显，入局者不断增加。在行业应用方面，我国工业机器人的应用广度与应用深度不断提升。数据显示，我国的工业机器人应用目前已覆盖60个行业大类、168个行业中类。而且，受益于新能源产业的需求带动，一些工业机器人厂商如ABB、发那科、库卡、埃斯顿、汇川技术、珞石机器人等也纷纷紧随市场变化，瞄准锂电、光伏等行业场景，推出机器人新品及解决方案，进一步拓展和丰富机器人的应用场景。此外，为了实现更高效、更安全、更智能的巡检作业，智能巡检机器人也日益受到企业关注。根据e-works不完全统计，目前国产智能巡检机器人厂商达到156家，广泛服务于电力、石油化工、轨道交通、煤炭等各行各业。值得关注的是，在工业机器人密度不断提升、应用行业与场景不断拓展的同时，工业机器人赛道也持续吸引资本的目光，投融资市场保持活跃，这也助推了工业机器人产业及应用发展。据不完全统计，2022年全年我国工业机器人市场共发生投融资事件93起，覆盖了机器人本体、核心零部件、机器人抓手、机器人视觉、系统集成等细分领域。5、汽车电动化转型带动智能工厂非标自动化集成商阔步发展
2022年全球电动汽车市场快速增长，中国是全球电动汽车销售的主要市场之一，这直接带动了智能工厂非标自动化集成商阔步发展。然而，汽车电动化转型也为智能工厂非标自动化集成商带来了数字化、智能化新挑战。当前，智能工厂非标自动化集成商正朝着专业化方向发展，同时更注重数字化服务。不过，值得注意的是，汽车电动化转型在给智能工厂非标自动化集成商带来新的发展机遇，推动其阔步发展的同时，也为其带来了数字化、智能化新挑战。这是因为，推进电动汽车智能制造，建设智能工厂，也为智能工厂非标自动化集成商提出了更高的要求。这要求其不仅要懂自动化，而是以柔性自动化、数字化、智能化、精益化与绿色化为建设目标，提供智能工厂/智能制造整体解决方案。因此，当前智能工厂非标自动化集成商正朝着专业化方向发展，同时也更注重数字化服务。总之，汽车电动化转型，是机遇，也是挑战。智能工厂非标自动化集成商作为智能工厂建设的中坚力量，除了提供智能制造装备解决方案，也更应把握制造过程数字化这一核心环节，针对转产、扩产，线体改造等制造升级需求，提供可落地的数字化服务，软硬一体赋能汽车电动化转型。6、APS热潮显现，厂商加速布局
多年来，制造企业通过PLM、ERP、MES、WMS等工业软件的应用，已取得了很好的收益。而在计划优化与排程方面，传统凭借经验手工排产的模式已经无法满足企业当前需要。APS作为企业实现从长期的供应链设计和优化，到生产计划和车间调度在内的整个生产过程的精确计算和全权掌控的核心，受到了制造企业广泛关注。对于产品品种结构单一的企业，可以通过APS实现车间优化排程，最大化提升产能利用，减少不必要的生产成本；销售渠道多样、产品种类繁多的企业通过APS的应用，可在产能最大化利用的前提下，结合不同产品的边际利润，实现企业与市场的供需平衡和利润最大化；而对于生产工艺复杂、产业链上下游存在大量不确定性的企业，APS可以帮助企业在支持灵活可配置的复杂排产规则的同时，考虑多种优化策略，进行what-if的多策略模拟，找出符合企业当下环境的最优生产策略，并能根据环境变化快速响应，实现企业各种资源的动态最优化配置。目前服务于国内市场的APS厂商超过50家，市场上活跃的除了西门子、达索、Asprova、安达发、永凯等老牌APS厂商，也有近年来发展迅速的谷斗科技、美云智数、悠桦林、赛意信息、不工软件、杉数科技、数策软件、芍园科技、富通科技等新兴厂商。从成立时间来看，2014年以后新成立的APS厂商占比近50%。当下，APS已成为企业智能制造建设的刚需，应用范围不断拓展。顺络电子通过打造从接单到发货的全流程智能计划排产系统，以APS为核心引擎拉动前端到后端，建立了一体化供应链体系，实现订单处理、交期计划、客户分类分级、预测模型、生产产能、生产进度、物料消耗、库存呆滞/缺货、交付成本等过程的智能决策和可视化管理，提高公司的运营效率。从专注的领域来看，这些APS厂商有的擅长实践经验、有的擅长算法、有的专注细分行业、有的平台化可配置、有的擅长量身定制等等。从中也可以看出，随着企业APS的需求逐渐增多，越来越多的厂商选择进入供应链计划优化与生产排程赛道，APS软件市场迎来了群雄逐鹿的“春秋”时代。面对众多APS市场入局者，谁能脱颖而出，逐鹿中原，我们也将拭目以待。7、应用需求旺盛，智能传感器市场被“激发”
得益于产业政策的刺激以及应用需求的带动，2022年我国智能传感器市场规模快速增长。其中，MEMS、CIS、雷达、射频、指纹等智能传感器已表现出成熟市场的特征，并且MEMS智能传感器驶向发展快车道。尤其在机械制造、汽车、高端装备、电子、石化、冶金等典型行业，位移传感器、位置传感器、速度传感器、压力传感器、3D视觉传感器等等几乎覆盖了工业生产的方方面面。智能传感器是对自身状态具有一定的自诊断、自补偿、自适应能力，同时具有双向通讯功能的传感器装置。与一般传感器相比，智能传感器能瞬时获取大量信息，对所获取的信息还具有信号处理的功能，具有高精度、高可靠性、高适应性的优势。其中，常见的MEMS传感器可视为典型的智能传感器。从市场运行情况来看，2022年我国智能传感器市场规模快速增长。据中国信通院最新的数据统计，2017-2021年中国智能传感器市场规模从814.1亿元增长至约1113.4亿元，年均复合增长率达8.14%，预计到2023年中国智能传感器行业市场规模将达1308.3亿元。其中，MEMS、CIS、雷达、射频、指纹等智能传感器已表现出成熟市场的特征，并且MEMS智能传感器驶向发展快车道。当前，智能传感器的应用已无处不在。具体到工业领域，智能传感器产品已广泛应用于机械制造、汽车、高端装备、电子、石化、冶金等典型行业。例如，在机械制造行业，现代数控机床在检测位移、位置、速度、压力等方面均部署了高性能传感器，能够对加工状态、刀具状态、磨损情况以及能耗等过程进行实时监控，以实现灵活的误差补偿与自校正，实现数控机床智能化的发展趋势。在汽车行业，智能传感器已广泛应用于车速、胎压、温度、燃料、刹车等场景，而随着智能化程度的提升，车用传感器数量与种类也在继续增加，如图像、毫米波雷达、激光雷达等。此外，智能传感器的应用场景也在持续拓展。在电子行业，SICK的3D视觉智能传感器可应用于手机零部件检测、电子元器件检测、胶路检测、连接器检测等场景，为产品质量把关。在石化行业，易福门的非接触式雷达液位器能对大型储罐粘性介质液位进行精准的测量，保证生产安全。整体来看，受汽车、高端装备、机械制造等行业的智能化、数字化市场需求的持续带动，2022年智能传感器市场被“激发”。同时，基于新材料，新技术的广泛应用，各种功能材料的智能传感器得到快速发展，其对制造业的影响愈加显著。未来，随着CMOS技术与MEMS技术的发展与融合，智能传感器将继续向网络化、微型化、集成化和多样化发展。8、ChatGPT激发AI热潮，制造业加速探索AI应用
ChatGPT带来的市场冲击有目共睹，同时也引发了全球一场新的AI热潮。对于制造企业而言，ChatGPT模型背后的算法和训练过程更加新颖，将有望驱动AI落地更多场景。场景创新也将成为人工智能技术升级、产业增长的新路径，进一步推动人工智能与制造业的深度融合。9、智能制造人才需求高涨，人才体系建设成关注焦点
随着中国“制造”向中国“智造”转型升级加快，我国制造业逐步迈向中高端价值链，衍生出大量的智能制造人才需求。智能制造人才培养日益受到关 注。加强智能制造人才培养力度，建立智能制造人才队伍，对推进智能制造发展意义重大。10、应用日益广泛，数字孪生平台不断涌现
随着应用日益广泛，市面上涌现出了不少数字孪生平台。这些数字孪生平台强调集成丰富的套件与工具，表现为与物联网、大数据、云计算、人工智 能、AR/VR/MR等技术深度融合。由于不同供应商对数字孪生的技术体系和价值理解并不相同，数字孪生平台呈现为不同的发展思路。从应用趋势来看，在医疗行业，2022年，深圳大学附属华南医院提出了“医学数字孪生人”的概念，并成立了国内首家医学数字孪生人实验室，该平台将基于真实多维度多模态大数据构建患者孪生数字模型，并结合临床实际，进行更为精准的疾病诊断、疗效预测、健康管理；在建筑行业，美的楼宇科技推出iBUILDING数字孪生平台，可实现一站式服务，定制可视化、智能化的管理场景，全面提升数字化建筑管理场景体验，已在在上海同济医院、美的工业园西区、美的楼宇科技荆州工厂、美的总部大楼、梅林万科大厦等多个项目落地应用；在物流行业，2022年，北自科技同北京航空航天大学陶飞教授团队联合开发的物流数字孪生装备与平台，实现了物流仓储装备的虚拟可视、反向可控以及调度作业可优化、装备故障可诊断、运行维护可预测等功能。
