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2020年10月,《智能制造能力成熟度模型》和《智能制造能力成熟度评估方法》两项国家标准发布。目前已进行自评估的12000多家企业涵盖了31个制造业大类。近期,中国电子技术标准化研究院根据《智能制造能力成熟度模型》的宣贯、实施和企业自评估情况,形成并发布了《智能制造发展指数报告(2020)》,供社会各界参考。
01 智能制造发展现状 01 75%的企业开始部署智能制造 在此阶段,企业对实施智能制造有了初步规划并开始实践,能够实现对设计、生产、物流、销售和服务等核心业务进行流程化管理。 02 14%的企业处于成熟度二级,迈向数字化阶段 在此阶段,企业应用自动化技术和信息技术对核心装备和业务活动进行改造和提升,实现单一业务的数据共享。 03 6%的企业处于成熟度三级,网络化特征明显 在此阶段,企业开展网络化集成,对装备、系统、装备与系统之间开展集成,实现了跨业务间的数据共享。 01 5%的企业处于成熟度四级以上,标杆示范效应显现 在此阶段,企业能够对人员、资源、制造等进行数据挖掘,形成模型和知识,并基于模型对核心业务进行预测和优化,探索新的制造模式和商业模式。
◢ 离散型制造业在三级及以上阶段呈现明显增长趋势,汽车、电器等排头兵行业在智能制造方面进行了大量探索和实践,带动了行业的整体水平提升。 ◢ 流程型制造业在流程化管理、自动化改造方面具备良好的基础和优势,但在智能化提升的过程中仍需加快推进,特别是新一代信息技术在工艺优化、系统集成、服务等环节的应用。
02 智能制造发展趋势
制造企业已深刻意识到智能制造是提升核心竞争力的关键,并逐步将智能制造细化到企业的战略举措中。目前已有85%的企业具备智能制造发展愿景,49%的企业制定了智能制造发展规划,28%的企业在战略执行过程中定期开展评测与监控,并根据评测结果对智能制造战略进行优化和调整。
二、提升设备数字化和网络化能力、夯实智能制造基础
智能车间是落实智能化改造的重要载体,是制造业实现智能化转型升级的基础。根据平台结果分析,40%的车间可实现作业指导、加工程序、工艺参数等工艺文件的远程下达,36%的车间部分实现了生产的人、机、料、法、环、测数据采集,12%的车间实现了生产计划和作业工单的自动排程,23%的车间实现了生产信息的可视化与数据统计,29%的车间实现了设备的信息化管理。
四、关注在线质量管控,提升产品品质可靠性
通过实现工序状态的在线检测,借助于数理统计方法的过程控制系统, 把产品的质量控制从“事后检验”演变为“事前控制”,做到预防为主,防检结合,可达到全面质量管理的目的。
根据平台结果分析,43%的企业具备过程质量控制方法和技术,24%的企业具备自动化在线检测设备,实现对过程质量的在线检测和检测结果判定,16%的企业依托质量管理系统对质量检验标准、作业指导、质量数据采集和质量问题处置管理,9%的企业可以实现包括原材料、在制品、成品的全流程质量追溯。
五、加强集成技术深度应用,消除信息孤岛
根据数据分析结果显示,目前70%的企业完成了设备、系统间的集成需求与规划,24%的企业初步实现了物联网与信息系统的融合,19%的企业具备完整的系统集成架构和技术规范,12%的企业实现了设计、生产、物流、销售和服务全业务活动的集成。
03 未来展望