智能制造工业软件智能制造行业深度分析报告.docx

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智能制造工业软件智能制造行业深度分析报告

智能制造工业软件智能制造行业深度分析报告

1、工业软件：

软件化的工业技术

工业软件是指应用于工业领域，为提高工业研发设计、业务管理、生产调度和过程控制水平的相关软件和系统。

工业软件是将工业技术软件化，即工业技术、工艺经验、制造知识和方法的显性化、数字化和系统化，是一种典型的人类使用知识和机器使用知识的技术泛在化过程。

按照用途和表现形式，工业软件一般分为研发设计类软件、信息管理类软件、生产控制类软件和嵌入式工业软件四类，每类工业软件均有其代表产品和企业。

目前，信息管理类软件的已有较高普及率，智能制造背景下，产品研发与生产控制类软件得到大力推进，发展前景广阔。

研发设计类软件主要用于提升企业在产品设计与研发工作领域的能力和效率，CAD和PLM为其最有代表性的产品；生产控制类软件用于提高制造过程的管控水平、改善生产设备的效率和利用率，其中MES是其最具代表性的产品。

CAD（ComputerAidedDesign）是利用计算机的计算功能和图形处理能力，辅助进行产品或工程设计与分析的方法，从上世纪80年代末开始得到了迅速的发展，新世纪以来个人计算机的发展和普及使CAD得到了进一步的推广，已在机械、电子、能，航空航天、建筑领域得到的广泛应用。

CAD软件具有丰富的绘图和绘图辅助功它的各项设计，如工具栏、菜单设计、对话框、图形打开预览、信息交换、文本编辑、图像处理和图形的输出预览等，为用户的绘图带来很大方便，其不仅在二维绘图处理十分成熟，三维功能也更加完善，可方便地进行建模和渲染，大大提升设计研发过程的效率。

PLM（ProductLifecycleManagement）表示产品生命周期管理。

PLM将计算机辅助设计（CAD）、辅助分析（CAE）、辅助制造（CAM）、产品数据管理（PDM）无缝连接在一起，使企业能够对产品从构思、设计、生产、到最终报废等全生命周期的设计数据及信息进行高效和经济的应用、管理。

PLM以产品为中心，在产品设计、需求分析阶段就开始对产品、市场和用户数据进行管理，并与ERP和MES系统相连，形成持续改进的闭环智能研发、生产模式，持续指导改善产品的设计、制造过程，形成往复循环、持续优化的研发过程。

MES（ManufacturingExecutionSyste）即制造企业生产过程执行系统，是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。

MES系统通过控制包括物料、设备、人员、流程指令和设施在内的所有工厂资源，优化从定单到产品完成的整个生产活动，以最少的投入生产出最优的产品，当工厂发生实时事件时，MES能对次此即使做出反应、报告，并用当前的准确数据对生产过程做出指导和处理，从而实现连续均衡生产，既能提高工厂及时交货能力，改善物料的流通性能，又能提高生产回报率。

2、智能制造大势所趋，正快速推进

智能制造始于20世纪80年代人工智能在制造业领域中的应用，发展于20世纪90年代智能制造技术和智能制造系统的提出，成熟于21世纪基于信息技术的“IntelligentManufacturing（智能制造）”的发展。

工业和信息化部将智能制造定义为基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。

2.1、智能制造助力制造业转型升级

长期以来，充足的劳动力以及低廉的劳动成本是我国制造业的核心竞争优势，在全球分工的情况下，带动了外国企业进入中国投资建厂和本地商品的大额出口，使中国成为全球制造大国，过去制造业拉动GDP明显，成功促进了经济的正向发展。

然而，近年来我国劳动力比较优势减弱，计划生育人口转化为劳动人口，人口红利出现拐点，2018年就业人口出现负增长，同比下降0.07%。

同时，经济的发展提高了劳动薪酬，2007年以来我国制造业劳动薪酬相对美国增长了2.6倍，印度与东南亚国家的制造优势逐渐显现，将对我国制造业造成不小的冲击。

在制造业比较优势减弱的情形下，智能化转型成为我国制造业重要出路。

我国制造业整体长期处于中低端，高端制造是我国的薄弱点。

受益于经济全球化，凭借充足低廉劳动力与资源，我国制造业在短短几十年便有了长足的发展，但长期处于全球价值链底端，从事原材料的基础加工和中间产品的制造，在关键器件与核心技术上处于绝对劣势，高附加值产品设计生产能力不足。

但随着我国劳动力拐点出现，同时经济发展带动劳动薪酬提升，我国制造业竞争优势减弱，制造业的转型升级必要性凸显，尤其是2018年中兴事件与中美贸易摩擦下美国的技术封锁后，掌握核心技术与高端制造必然是我国制造业发展方向。

智能制造以战略的眼光从企业的供给端入手，加强生产流程与设备的整合创新，并从源头识别创新驱动因素，通过优化供应链和价值链，运用智能管理等手段为企业的成本管理提供智能化的战略信息，从而促进企业竞争优势的形成和核心竞争力的培植。

智能制造在控制成本、提升效率的作用已经得到证实。

四年来中国工业和信息化部遴选出了305个智能制造试点示范项目，涉及92个行业类别，覆盖全国境内所有省（自治区、直辖市），拉动投资超过千亿元人民币。

初步统计下，这些项目智能化改造前后对比，生产效率平均提升37.6%，最高3倍以上；能源利用率平均提升16.1%，最高达到1.25倍；运营成本平均降低21.2%，产品研制周期平均缩短30.8%，产品不良率平均降低25.6%，智能制造控本提效作用明显。

智能制造是我国制造业业转型升级的钥匙。

作为第四代工业革命，智能制造将给企业带来的是更加灵活的制造流程和更加高效的生产方式，是对整个制造业竞争力的提升，对高端制造更是有着重要意义，航天、先进设备等高端制造业对智能化有着更高的要求。

《中国制造2025》提出了智能制造在十大重点领域的集成应用，直指高端制造。

2.2、发达国家开启智能制造计划，我国政策密集出台

全球分工的背景下，制造业尤其是高端制造关系到国家利润分配，智能制造作为新的产业趋势，受到各个国家的重视，欧美发达国家纷纷推出刺激政策，我国也推出《中国制造2025》以提高制造业地位。

美国提出先进制造业国家战略计划。

2012年，美国发布了《国家先进制造战略计划》，该计划由美国商务部、国防部和能源部牵头，相关联邦部门参与，旨在协调各部门发展先进制造的政策，

从投资、劳动力和创新等方面提出了五大目标：

1、加速对先进制造的投资，特别是对中小型制造企业；2、开发一个更加适应岗位技能要求的教育和培训系统；3、优化联邦政府对先进制造R&D投入；4、增加公共和私营部门对先进制造R&D投入；5、加强国家层面和区域层面所有涉及先进制造的机构的伙伴关系。

德国推出工业4.0战略。

工业4.0在2013年在德国汉诺威工业博览会上首次推出，是由德国政府《德国2020高技术战略》中所提出的十大未来项目之一。

该项目由德国联邦教育局及研究部和联邦经济技术部联合资助，投资预计达2亿欧元，旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂，在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。

德国的工业4.0将利用物联信息系统（Cyber—PhysicalSystem简称CPS）将生产中的供应，制造，销售信息数据化、智慧化，最后达到快速，有效，个人化的产品供应。

我国提出《中国制造2025》。

中国制造2025，是中国政府实施制造强国战略的第一个十年行动纲领，该概念在2014年被首次提出，2015年正式确认实施。

《中国制造2025》计划通过“三步走”实现制造强国的战略目标：

第一步，到2025年迈入制造强国行列；第二步，到2035年中国制造业整体达到世界制造强国阵营中等水平；第三步，到新中国成立一百年时，综合实力进入世界制造强国前列。

围绕实现制造强国的战略目标，《中国制造2025》提出攻克五大关键技术装备，推进十大重点领域集成应用。

近年来，我国制造业比较优势减弱，高端制造发展需求迫切，与发达国家相比，我国更加需要智能制造提升产业链地位，《中国制造2025》将智能制造放在了国家战略高度，国内配套政策也相继出台，各省市刺激政策也频繁落地。

智能制造试点工作也在加速推进，遴选项目逐年增加，2016-2018年项目数目分别是60、97和99个，已经涵盖了92个行业类别。

3、工业软件是智能制造的核心

3.1、智能制造是新一轮的工业革命

从实用和广义的角度上看，智能制造的概念可以总结为：

智能制造是以智能技术为代表的技术为指导的先进制造，包括以智能化、网络化、数字化和自动化为特征的先进制造技术的应用，涉及制造过程中的设计、工艺、装备（结构设计和优化、控制、软件、集成）和管理。

与此前历次工业革命相比，制造的核心地位仍未改变，但智能化成为制造的新特征与内涵。

工业革命逐渐解放制造人力。

制造本质上是从“原材料”到“产品”的过程，内容可以简化为工艺设计、工艺参数、过程控制、执行四个步骤。

在历次工业革命中，制造工业走过了机械化、电气化、自动化（数字化）、智能化的道路，在这个过程中，工具（装备）做的事越来越多，人逐步把精力更多的投入到创造性的工作中。

若把“制造”看作从起点到终点的出行问题，制造业历次升级过程可以分别形象为自行车（机械化）-电动车（电气化）-汽车（自动化）-自动驾驶（智能化），其中人更多的参与到决策过程中，对人力的要求越来越低，效率大幅提升。

智能制造的发展是由体系建立到精确模型建立的过程，实现智能制造，首先要解决智能维护大问题，再做智能预测，最后做到无忧系统与大价值。

具体来看分为以下五个阶段：

第一阶段：

全员生产系统（TPS）。

由日本提出来的，建立的5S标准（整理、整顿、清扫、清洁、素养）是七八十年代整个制造系统当中引以为核心的标准，固化在了组织和对人培训方面。

第二阶段：

精益制造和6-Sigma。

它的核心价值是如何以数据作为标准建立管理体系，本质是消除浪费。

在这个基从础下面包括质量管理体系、产品全生命周期管理体系等等。

这个时候数据真正在制造使用过程中发挥作用。

第三阶段：

数据驱动的预测性建模分析。

以数据驱动的预测性建模分析，指的是怎么把隐性的问题显性化，显性化之后解决隐性的问题，避免显性问题的发生。

第四阶段，以预测为基础的资源有效性运营决策优化。

对于过去产生的关联性都能够建模之后，怎么根据系统生产、环境、人员多方要素变化进行实时动态优化。

第五阶段，“信息-物理”系统。

它是建立在对于所有设备本身运行的环境、活动目标非常精确建模基础上，这个时候产生知识的应用和传承问题。

智能制造最终要具备状态感知、实时分析、自主决策、精准执行的特征，使得企业更柔性、更智能、更集成化，并且实现了大部分或者全部的智能化技术应用，目标是实现知识的获取、规模化利用与传承。

目前我国处于转型的最重要时期，还没有完全到达第三个阶段。

3.2、制造范式转型，关键在于数据流通与工艺建模

工业体系交替的背后是制造范式的改变。

从传统到现代再到智能制造，研发生产流程不断进行重构与组织重建，创新流程的边界日渐模糊。

传统制造下研发/制造流程是串行的，现代制造下变革为并行，在未来智能制造体系下的研发/制造流程将是一体化，所有的过程是并行、并发的，数据的高速、有序的自由流通，各个环节高度互动和协同，组织是灵活动态的组织单元，由此而获得非常高的研发效率。

智能制造是以数据的自动流动解决复杂系统的不确定性，提高资源配置效率。

个性化定制是未来制造发展方向，产品越来越多，工艺越来越复杂，需求越来越复杂，以个性化定制为代表的复杂系统存在一系列问题，比如成本如何解决，质量如何解决，交货期如何解决，这些问题带来了企业生产的复杂性、多样性和不确定性，而智能制造要解决的就是在制造复杂性提高的形况下的不确定性问题。