聚焦智能制造遠(yuǎn)景目標(biāo)，擘畫發(fā)展藍(lán)圖
制造企業(yè)已深刻意識(shí)到智能制造是提升核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵，并逐步將智能制造細(xì)化到企業(yè)的戰(zhàn)略舉措中。目前已有85%的企業(yè)具備智能制造發(fā)展愿景，49%的企業(yè)制定了智能制造發(fā)展規(guī)劃，28%的企業(yè)在戰(zhàn)略執(zhí)行過程中定期開展評(píng)測(cè)與監(jiān)控，并根據(jù)評(píng)測(cè)結(jié)果對(duì)智能制造戰(zhàn)略進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。
提升設(shè)備數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化能力、夯實(shí)智能制造基礎(chǔ)
設(shè)備的數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化是智能制造的基礎(chǔ)，根據(jù)平臺(tái)結(jié)果分析，截至目前企業(yè)設(shè)備的數(shù)字化水平已有明顯改進(jìn)，設(shè)備數(shù)字化率達(dá)到50%，完成設(shè)備聯(lián)網(wǎng)和設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)采集的達(dá)到23%，實(shí)現(xiàn)設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控的達(dá)到24%，開始探索設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)的達(dá)到14%。
加強(qiáng)資源庫(kù)和知識(shí)庫(kù)建設(shè)，扎實(shí)推進(jìn)數(shù)字化設(shè)計(jì)
數(shù)字化設(shè)計(jì)是實(shí)現(xiàn)智能制造的關(guān)鍵基礎(chǔ)技術(shù)，是制造業(yè)提升智能制造能力水平的關(guān)鍵方面，目前已從傳統(tǒng)二維設(shè)計(jì)，轉(zhuǎn)變?yōu)榛谥R(shí)庫(kù)的參數(shù)化/模塊化、模型化設(shè)計(jì)。目前已有48%的企業(yè)開展了計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)，27%的企業(yè)實(shí)現(xiàn)了基于三維模型的設(shè)計(jì)，25%的企業(yè)開展了數(shù)字化建模仿真，48%和39%的企業(yè)應(yīng)用PDM/CAPP對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和工藝設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化管理與歸檔，25%的企業(yè)在設(shè)計(jì)過程中建立了典型組件和設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)。數(shù)字化設(shè)計(jì)和制造的普及有助于企業(yè)適應(yīng)外部環(huán)境技術(shù)動(dòng)態(tài)性以及響應(yīng)外部市場(chǎng)需求不確定性。
關(guān)注在線質(zhì)量管控，提升產(chǎn)品品質(zhì)可靠性
質(zhì)量控制的能力與水平成為衡量企業(yè)智能制造能力水平的重要指標(biāo)和關(guān)鍵要素。通過實(shí)現(xiàn)工序狀態(tài)的在線檢測(cè)，借助于數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的過程控制系統(tǒng)，把產(chǎn)品的質(zhì)量控制從“事后檢驗(yàn)”演變?yōu)?ldquo;事前控制”，做到預(yù)防為主，防檢結(jié)合，可達(dá)到全面質(zhì)量管理的目的。根據(jù)平臺(tái)結(jié)果分析，43%的企業(yè)具備過程質(zhì)量控制方法和技術(shù)，24%的企業(yè)具備自動(dòng)化在線檢測(cè)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對(duì)過程質(zhì)量的在線檢測(cè)和檢測(cè)結(jié)果判定，16%的企業(yè)依托質(zhì)量管理系統(tǒng)對(duì)質(zhì)量檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)、作業(yè)指導(dǎo)、質(zhì)量數(shù)據(jù)采集和質(zhì)量問題處置管理，9%的企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)包括原材料、在制品、成品的全流程質(zhì)量追溯。
提升數(shù)據(jù)分析利用率，基于模型驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)決策和業(yè)務(wù)優(yōu)化
隨著新一代信息技術(shù)的在制造業(yè)的深度應(yīng)用，生產(chǎn)制造過程數(shù)據(jù)倍增，系統(tǒng)地挖掘分析生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)、知識(shí)轉(zhuǎn)化為決策，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的制造是實(shí)現(xiàn)智能化的必要前提。目前已有70%的企業(yè)可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部的共享，31%的企業(yè)可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的跨業(yè)務(wù)共享，16%的企業(yè)建立了數(shù)據(jù)編碼、交換格式和集成要求等規(guī)則，開始對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)治理，16%的企業(yè)建立了企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，13%的企業(yè)基于模型分析和應(yīng)用數(shù)據(jù)，驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)優(yōu)化。
加快智能制造人才培養(yǎng)，支撐產(chǎn)業(yè)發(fā)展
根據(jù)人力資源和社會(huì)保障部的數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)，2020年，智能制造領(lǐng)域人才需求為750萬人，人才缺口300萬人；到2025年，人才需求將到達(dá)900萬人，人才缺口預(yù)計(jì)450萬人。根據(jù)平臺(tái)結(jié)果分析，目前90%的企業(yè)雇員充分意識(shí)到發(fā)展智能制造的重要性，企業(yè)識(shí)別了發(fā)展智能制造應(yīng)具備的人員素質(zhì)和能力，40%的企業(yè)開始建立公司級(jí)智能制造培訓(xùn)體系，29%的企業(yè)注重鼓勵(lì)全員開展智能制造的技術(shù)創(chuàng)新和管理創(chuàng)新。在知識(shí)管理和知識(shí)轉(zhuǎn)化方面，12%的企業(yè)建立了統(tǒng)一的知識(shí)管理平臺(tái)和知識(shí)庫(kù)，12%的企業(yè)開始積累沉淀專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)并將其進(jìn)行數(shù)字化和代碼化，以幫助企業(yè)解決運(yùn)營(yíng)管理中遇到的復(fù)雜問題。未來智能制造人才培養(yǎng)要聚焦專業(yè)化、體系化，服務(wù)企業(yè)內(nèi)部智能化過程改進(jìn)工作。
