智能化生产发展和最新动态

通过人与智能机器的合作，可以扩展、延伸和部分替代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它将制造自动化的概念扩展到灵活性、智能和高度集成。

智能制造业的发展趋势。智能制造是由智能机器和人类专家组成的人机一体化智能系统。它可以在制造过程中进行分析、推理、判断、构思和决策等智能活动。通过人与智能机器的合作，可以扩展、延伸和部分替代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它将制造自动化的概念扩展到灵活性、智能和高度集成。

2020年中国智能制造业现状及未来趋势分析

近年来，随着科学技术的快速发展，中国制造业向中国知识制造业转型的故事正在上演。随着5G时代的到来，许多中国科技企业也迅速崛起，进一步推动了中国知识创新的发展进程。在2020年新冠肺炎疫情期间，许多智能制造企业展示了他们的智能。面对居民出行受限、企业复工受阻、医护人员短缺等问题，部分智能制造企业凭借技术积累和制造优势，推出送餐无人机、自动测温机器人、智能医疗服务机器人，帮助疫情下的生活运转。

中国智能制造业发展前景

随着人口红利的消失和制造业成本的上升，国家近年来出台了一系列政策支持制造业的智能化转型。疫情期间，国家也陆续出台相关文件，明确对智能制造等重点行业的扶持。在疫情期间，智能制造的曝光率有所增加，其表现得到了各行各业的认可。出台鼓励发展的相关政策也为行业的进一步发展提供了机遇。

根据中国工业研究院《2020-2025年中国智能制造行业市场前瞻与未来投资战略分析报告》

2014年至2018年，智能制造业投资持续上升，2017-2019年鉴投资额均超过300亿元。艾传媒咨询(Ai Media Consulting)分析师认为，2015年以来，中国对智能制造的规划和政策，使资本市场更加关注智能制造的发展潜力，投资热情有所提高。但新冠肺炎在疫情期间的智能制造将进一步展示其发展实力，疫情后行业将受到更多关注。

数据显示，中国智能硬件市场发展迅速，预计2020年市场规模将达到1亿元。艾传媒咨询分析师认为，智能制造业的发展正在逐步走向成熟，依靠各种基础技术支持和应用场景拓展，智能硬件已经成为一个重要的消费类别。

智能制造发展趋势分析

中国制造业经历了机械化、自动化、数字化的发展阶段，建立了完整的制造体系和制造基础设施，在全球产业链中发挥着重要作用。这给了中国实现智能制造、推动全球产业链转型的可能性和基础力量。智能制造可以从以下九个方面促进企业转型升级。

智慧设计理论

指智能设计手段和先进设计信息系统(CAX、网络化协同设计、设计知识库等)的应用。)支持企业产品R&D和设计过程中所有环节的智能推广和优化运作。例如，在实践中，建模和仿真在产品设计中得到了广泛的应用，新产品进入市场的时间大大减少。

智能产品

在智能产品领域，传统产品设计中嵌入了互联网技术、人工智能和数字技术，使得产品逐渐成为基于互联网的智能终端。例如，传感器，存储器，

智能制造模式下的工业生产设备需要融合信息技术、人工智能等技术，使传统生产设备具备感知、学习、分析和执行的能力。在设备智能化改造过程中，生产企业可以从单机智能化或单机设备互联两个方面入手，形成智能生产线或智能车间。但值得注意的是，单纯的让生产设备智能化，并不能算是真正意义上的设备智能化。只有将市场和消费者需求融入到设备升级改造中，才能真正实现整个产业链的设备智能化。

智能生产，个性化定制

在传统工业时代，产品的价值和价格完全由制造商主导，消费者只能购买制造商生产的任何东西，生产的主动权完全由制造商控制。在智能制造时代，产品的生产方式不再是生产驱动，而是用户驱动，即智能生产可以充分满足消费者的个性化定制需求，产品的价值和定价不再由消费者的需求决定。

智能管理

随着大数据、云计算等互联网技术、移动通信技术和智能设备的成熟，智能管理成为可能。在整个智能制造系统中，企业管理者利用物联网和互联网实现智能生产的横向集成，然后利用移动通信技术和智能设备实现整个智能生产价值链的数字化集成，从而形成完整的智能管理系统。此外，制造企业使用大数据或云计算等技术可以提高数据收集的准确性和及时性，使智能管理更加高效和科学。

智能服务

智能服务作为智能制造系统的终端组件，起着连接消费者和生产企业的作用。智能服务最终体现的是线上线下O2O服务的融合，即一方面生产企业通过智能生产不断扩大业务范围和市场影响力，另一方面生产企业通过互联网技术和移动通信技术将消费者与企业生产联系起来，通过消费者不断的反馈和意见来提高产品服务质量和客户体验。智能服务强调知识性、系统性、集成性，强调以人为本的精神，为客户提供主动、在线、全球化的服务。它采用智能技术来提高服务状态/环境意识、服务规划/决策/控制水平，提高服务质量，拓展服务内容，促进现代制造服务业的持续发展和壮大。

中国智能制造业发展现状分析

中国有发展智能制造的基础和规则

件。一是取得了一大批相关的基础研究成果，掌握了长期制约我国产业发展的部分智能制造技术，如机器人技术、感知技术、复杂制造系统、智能信息处理技术等。以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的智能制造装备产业体系初步形成。二是我国制造业数字化具备一定的基础。目前规模以上工业企业在研发设计方面应用数字化工具普及率已经达到54%，生产智能化生产发展和最新动态线上数控装备比重已经达到30%。

然而，与发达国家相比我国还有较大差距，体现在以下几个方面：

一是智能制造基础理论和技术体系建设滞后。目前，我国主要侧重智能制造技术追踪和技术引进，而基础研究能力相对不足，对引进技术的消化吸收力度不够，原始创新匮乏;控制系统、系统软件等关键技术环节薄弱，技术体系不够完整。

二是我国发展智能制造的数字化基础较为薄弱，制造业发展整体上还处于机械自动化向数字自动化过渡阶段，如果以德国工业4.0作为参照系，比较一致的看法是我国总体上还处于2.0时代，部分企业在向3.0时代迈进。

三是关键技术和核心部件受制于人。高端传感器、智能仪器仪表、高档数控系统、工业应用软件等市场份额不到5%，大型工程机械所需以上液压件全部进口，大型转载机进口部件占整机价值量的50%-60%。

四是高端软件产品缺乏。我国制造业的两化融合程度相对较低，低端CAD软件和企业管理软件得到很好普及，但应用于各类复杂产品设计和企业管理的智能化高端软件产品缺失，在计算机辅助设计、资源计划软件、电子商务等关键技术领域与发达国家差距依然较大。

五是企业系统集成能力较为薄弱，缺乏像西门子、GE一样的国际级大型企业。质量和水平不高。

当前，智能制造已成为我国建设制造强国的主攻方向，加快发展智能制造是推动中国制造迈向高质量发展、形成国际竞争新优势的必由之路。中国制造企业必须通过数字化转型提升产品创新与管理能力，提质增效，从而赢得竞争优势。

智能化是什么意思 时代呼唤担当

2020年底，MIIT于《关于推动钢铁工业高质量发展的指导意见（征求意见稿）》(以下简称《意见》)公开征求意见。《意见》提出，到2025年，钢铁工业将基本形成产业布局合理、技术装备先进、质量品牌突出、智能化水平高、全球竞争力强、绿色低碳、可持续发展的发展格局。《意见》对“十四五”期间钢铁工业的发展提出了更高的要求。

那么“十四五”期间，钢铁行业如何在智能化、绿色化领域实现更高质量的发展呢？围绕这个话题，日前，中国金属学会理事长、中国工程院院士干勇在接受《中国冶金报》记者采访时，深入解读了钢铁行业智能化、绿色化发展现状，指出了钢铁行业智能化、绿色化发展领域存在的问题和突破方向。

工艺、生产和管理的智能化必须同时进行

“智能制造将是“十四五”期间工艺制造业技术创新的主要起点和转型升级的主要路径。中国已经成为全球黄金生产中心和消费中心，应该进一步成为全球黄金教育中心和研发中心。时代呼唤中国钢铁发展智能化、绿色化，中国将引领全球冶金技术发展。”干勇指出。

“智能制造是先进信息技术和先进制造技术深度融合的大型系统。它由智能产品、智能生产和智能产业模式(产业和产业链的智能化)、产业互联网三大功能系统组成。一个大系统。”干勇这样定义智能制造。

对于钢铁行业来说，智能制造的实践主要体现在生产过程的智能化。他认为，钢铁企业过程智能的内涵极其丰富，主要体现在以下几个方面：一是建立过程机制与生产大数据统计规律相结合的复合调控模型，提高生产过程的精确控制水平。其次，深入研究了基于钢厂智能的传输现象，形成了适合钢厂智能的传输理论，用以指导钢厂智能生产运营。第三，深入研究开发可靠的在线检测技术和装置，借助复合调节模型，实现对全过程运行效果的实时监控和闭环调节，提高对过程运行状态的控制水平。四是扩大自动化技术和单个过程的过程参数、过程控制参数的监测、信号采集和传输等基础自动化设备的应用范围。五是完善与流程制造业智能化相匹配的控制理论和算法，发展仪器仪表、计算机控制、软件编程、大数据分析等信息技术，推动流程制造业智能化升级。

钢铁企业如何实现智能化生产？面对《中国冶金报》记者的提问，干勇给出了以下建议：

首先，构建实时传感、数字化、工业互联网系统，及时采集产量、质量、能耗、加工精度、设备状态等数据，并与订单、程序、人员关联，对整个生产过程进行追溯。二是开发复杂条件下的特殊图像处理技术。三是建立高精度复合模型或仿真中心，以及全过程集成控制系统。四是构建过程设备智能运维体系，包括大型关键设备健康监测和智能维护系统、跨区域、跨行业、跨平台的设备运维云平台、设备运维远程响应机制和支撑服务系统。

"钢厂生产过程的智能化必须有一个覆盖全过程的智能管理系统."干勇认为，这个智能管理系统应该涵盖设备、质量、能源和数据的管理。比如智能设备管理，需要设置设备管理模块，将设备的非计划停机时间降到最低；智能质量管理，要建立质量数据库，为产品档案提供基础质量数据；对于智能能源管理，需要制定多情景能源计划，准确预测能源的消耗和产生，并结合能源网络的反馈信息，实现能源网络的动态调节，减少气体和蒸汽等气体的排放；智能数据管理会产生设计、流程、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据。这些数据可能来自ERP(企业资源计划系统)、MES(制造企业生产过程执行管理系统)、QIS(质量管理信息系统)等应用系统。因此，企业应该构建边缘计算、工厂数据中心和云计算平台，并确定哪些数据应该在工厂内处理，哪些数据应该上传到云平台进行处理。

“2020年新冠肺炎肺炎疫情期间，宝钢将宝山基地冷轧厂热镀锌智能车间改造成了一个24小时无人值守的‘黑光灯厂’，两条200米长的生产线基本实现了机器代替人操作，每条生产线只有2 ~3名工人进行移动巡检。而且生产线遇到技术问题，工程师可以在家通过手机解决。通过手机上的软件，相关工作人员不仅可以清楚地看到上海宝山基地的运营状况，还可以看到3000公里外的宝钢湛江基地的情况，真正做到‘无产’。”干勇以宝钢冷轧厂智能热镀锌车间为例，介绍了钢铁企业如何利用智能制造实现远程生产。

“钢厂未来智能化制造的目标将是打造世界领先的绿色、智能、创新、精品工厂；遵循“最佳流程、最快信息、最佳智慧、最高效率、最低成本”的智能制造解决方案，打造智能制造标杆，以全行业最高水平的智能制造架构引领全球同行。”干勇这样描述了智能制造的愿景。

智能制造的成就、挑战和机遇并存

干勇认为，目前钢铁行业智能制造的发展主要有以下特点：

一是两个产业融合水平明显提高。2018年，钢铁行业两个行业一体化指数达到51.2%，关键工序数控率达到68.7%，应用电子商务的企业比例超过50%。大型钢铁集团企业两个行业的融合程度较高，融合指数为56.2%，比行业平均水平高5个百分点。基本上，自上而下、纵向一体化地构建了“生产线自动化系统、过程控制系统、生产执行系统和制造管理系统”四层体系。

二是智能设备水平明显提高。宝钢、南钢、沙钢、鹤岗等国内钢铁企业在生产环节中应用了智能设备，不仅提高了作业精度和生产效率，而且加强了安全保障。

第三是软件产品

不断推陈出新。随着我国钢铁企业智能化水平不断提升，国内智能制造团队相继开发出众多优秀的智能制造软件产品。

四是知识产权不断丰富。目前，国内重点钢铁企业取得了多项软件著作权，部分项目还获得了冶金科学技术奖。

“虽然钢铁工业两化融合程度不断加深，但距离智能制造仍有较大差距，需要不断提升数字化、网络化、智能化水平。”干勇坦言，“这些差距主要表现在工艺过程数学模型的适用性较差、全生命周期质量管控通道尚未打通、供应链协同存在较大差距、管控一体化水平有待提高等方面。”

干勇认为，钢铁行业智能制造的目标为：到2022年底，形成由标准引导、平台服务的钢铁行业智能制造推进机制，全面提升钢铁行业数字化、网络化、智能化水平，形成一批可复制的解决方案，提高钢铁企业工业软件应用普及率，促进钢铁企业在研发设计、数据分析、质量控制、能源管理、环境管理、集成应用、协同创新等方面的提升，推进钢铁企业智能化转型。

他建议，钢铁企业应建立完善的智能制造标准体系，夯实智能制造基础；提高自主创新能力，攻克关键核心技术；创新产业机制，构建协同发展平台；研究行业智能制造解决方案；推进大数据应用，提高钢铁企业智能决策水平。

钢铁行业须出台绿色发展规划

“钢铁行业的绿色发展，是指按照循环经济的基本原则，以清洁生产为基础，重点抓好资源高效利用和节能减排工作，全面实现集钢铁产品制造、能源转换、废弃物处理及消纳功能为一体，能与其他行业和社会生活实现生态联结，从而保证良好的经济、环境和社会效益的发展模式。”干勇对钢铁行业的绿色发展做了深入的界定。

他进一步介绍，进入新世纪以来，钢铁行业在绿色发展方面取得了长足进步，例如对干熄焦、高炉干法除尘、转炉干法除尘技术的引进、研发、推广，对高炉渣、转炉渣及含铁粉尘的加工处理和综合利用，对焦炉煤气、高炉煤气、转炉煤气及各类蒸汽的回收利用和自发电技术的推广等。

“随着绿色发展的深入推进，钢铁行业吨钢综合能耗逐年降低，吨钢二氧化碳排放量逐年下降，吨钢耗新水逐年下降，固体废弃物利用率逐年提高，工业生态链取得良好发展等。”干勇在总结钢铁行业绿色发展成绩的同时，表示挑战同样存在。

一是能源消耗和污染物排放总量大，资源、环境承载能力有限。干勇表示，京津冀、长三角、珠三角地区占我国国土面积的8%，却消耗全国42%的煤炭和60%的铁矿石，生产55%的钢铁。产业布局的高度密集，造成这些地区环境污染严重。

二是企业节能减排进度不一，超低排放改造难。“据统计，非重点钢铁企业生产了13%的粗钢，却排放了53%的二氧化硫，吨钢二氧化硫排放量比重点企业多出6倍。”干勇说，“再加上我国钢铁行业环保标准严格，在控制污染物总量的同时，严格控制排放浓度的难度很大，钢铁企业的环保成本也因此大大增加。”

三是绿色技术支撑体系不完善，绿色发展的科技创新能力有待加强。“钢铁行业应用节能技术取得了良好的效果，但这些技术多源于国外，我国在污染物协同控制领域对自主开发的核心技术储备依然严重不足，行业普遍侧重于产品、生产工艺的开发，对节能减排的技术创新重视不够、投入不足，对废弃物消纳与产业化应用技术的开发与配套政策支持力度不够，以企业为主体的产学研用科技创新体系运行效率低，评价体系不健全等问题突出。”干勇指出。

针对钢铁行业绿色发展面临的挑战，干勇提出以下建议：

一是调整结构、控制总量。要研究以结构调整、产业升级为主线的合理需求和总量控制问题，提出钢铁行业全局性的绿色发展规划；淘汰不符合国家环保排放标准、能源消耗限额标准和产品标准的落后产能、落后工艺、落后产品等；减少重复建设，控制生产总量。

二是完善绿色发展科技创新体系。要对从事行业共性关键技术的研发单位及个人给予资金支持，提高在行业共性关键技术开发上的投入比例；促进研发成果产业化、工程化转化，形成支撑钢铁行业绿色发展的持续动力；以诚信开放为基础，完善激励机制，促进企业真正成为绿色发展技术创新的主体；协调相关部委，重视行业与生态链相关的关键技术开发和示范项目的引导性投入。

三是以内需为主，调整钢材出口政策。不能以出口导向作为化解过剩产能的出路；禁止生铁、钢坯等初级产品出口，严格限制高耗能和低附加值产品出口，不鼓励大量中档产品出口；对技术含量高的钢材出口，以动态管理的形式调整出口目录；鼓励加工成高端制成品或机电产品后出口；鼓励到国外建厂，就近生产、销售。

四是鼓励利用废钢资源。促使社会废钢形成“回收一分类一加工配送一利用”的完整体系；对符合准入条件的废钢加工配送企业给予增值税即征即退60%的税收减免政策；鼓励资源性产品（废船、废旧汽车、废旧家电等含铁资源）的进口，规范并简化废钢进口管理程序，在零关税的基础上，将进口废钢的增值税降到8%~10%。

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