智能制造业务总体介绍
智能制造介绍PPT
2.ERP化，制造企业使用ERP，是最正常的事情了。但很多企业并不理解“ERP只是个工具”， 也不知如何通过使用ERP，解决企业的问题，只是为了ERP而上ERP。
3.被“假ERP”化，由于ERP是解决企业物控方面很好的工具，很多软件公司就“很随意的” 用“进销存+财务”软件，对外宣传为ERP，导致大量企业实施这种所谓的“ERP”而失败 （90%以上，这些“ERP”或者没有MRP，或者MRP不准确，导致系统无法提供可靠的采购 及生产计划数据，不具备使用价值）。
3-3 理论混淆
智能制造介绍PPT
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很多企业想实现智能制造，但对于智能制造应该涵盖哪些要素却不清楚， 规划无从下手。目前，智能制造“概念智满能天制飞造，介形绍式PPT大于内容，将手段变 成目标，示范代替企业价值”等现象。
记住一点，智能制造的目的是“让制造更加智能”。从此出发，我们去分 析制造的过程，就会清楚智能制造的真正含义了。
• 企业，及企业的目标 • 制造企业如何实现自己的目标 • 制造企业实现目标的关键因素
1-1 企业，企业的目标
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企业
企业是从事生产、流通与服务等经济活动的营利性组织。
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企业的目标
就是赢利，获得利润。
制造企业的目标
通过“制造”获得利润。
1-2 制造企业如何实现目标
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A.物料齐套
A.1物料正确-质量要求。 A.2物料够用-交货要求。 A.3物料不能多-成本要求。
痛点：经常发生因“遗忘”而导 致的缺料及呆料。
智能制造智慧工厂整体规划建设方案
XX公司智能制造升级案例
总结词
XX公司实现了生产流程的优化和生产成本的降低，同时提高了生产效率和产品质量。
详细描述
通过智能制造升级，XX公司成功地提高了生产效率和产品质量，同时降低了生产成本和能耗。此外，该公司还实 现了生产过程的可视化和透明化，为管理层提供了更加准确和及时的生产数据，为企业的决策提供了有力支持。
总结词
XX智慧工厂建设过程中，重点实施了设备智能化改造、生产过程优化、供应链管理、质量监控等方面的 智能化管理。
XX智慧工厂建设案例
• 详细描述：在设备智能化改造方面， XX智慧工厂对生产线进行了全面升级 ，实现了设备的自动化和智能化。同 时，通过物联网技术，实现了设备之 间的互联互通和数据共享。在生产过 程优化方面，XX智慧工厂采用了大数 据和人工智能技术，对生产数据进行 深入分析和挖掘，实现了生产过程的 精细化和智能化控制。在供应链管理 方面，XX智慧工厂运用物联网技术对 物资和物流进行实时跟踪和管理，实 现了物资的智能化调度和物流的智能 化配送。在质量监控方面，XX智慧工 厂采用人工智能技术对产品质量进行 实时检测和预警，实现了质量管理的 智能化和高效化。
加强人才队伍建设与培养
01 加强高校相关专业建设和人才培养力度，培养更 多的智能制造智慧工厂专业人才。
02 鼓励企业加强内部培训和人才引进，提高员工技 能水平和综合素质。
03 建立人才激励机制，通过评选、奖励等方式激发 人才创新创造活力。
06 智能制造智慧工厂典型案例分析
XX公司智能制造升级案例
智慧工厂数据挖掘与应用
数据采集与分析
采集设备运行数据、生产数据等，进行分析，为 优化生产提供数据支持。
预测性维护
通过数据分析，实现设备的预测性维护，降低设 备故障率。
大型企业智能制造IT信息化总体规划顶层设计方案
大型企业智能制造IT信息化总体规划顶层设计方案一、前言随着科技的不断发展，智能制造已成为大型企业提升竞争力的必由之路。
而在智能制造中，IT信息化的作用不可忽视。
本文旨在提出一份大型企业智能制造IT信息化总体规划顶层设计方案，以指导企业在智能制造领域的发展。
二、总体概述1. 目标及原则本规划的目标是实现大型企业的智能制造转型，提升生产效率和产品质量。
设计原则包括全面性、可持续性、灵活性和安全性。
2. 规划范围本规划覆盖了大型企业内部的业务流程、数据管理、信息系统和技术架构等方面，与外部的供应链、客户关系等进行集成。
三、规划内容1. 信息化基础设施建设（1）网络基础设施构建高速、稳定、安全的数据传输网络，包括内部局域网、云平台、外部供应链网络等。
（2）硬件设备根据业务需求，选用高性能的服务器、存储设备、工业物联网设备等，以支持智能制造中的数据采集和分析。
（3）软件系统选择适合大型企业需求的信息化系统，包括企业资源计划（ERP）系统、生产执行系统（MES）、供应链管理系统（SCM）等。
2. 数据管理与分析（1）数据采集建立统一的数据采集平台，实时采集生产、质量、设备等各个环节的数据，并将其存储到数据中心。
（2）数据存储与管理建立灵活可扩展的数据中心，采用分布式存储和虚拟化技术，保证数据的安全性和可靠性。
（3）数据分析与挖掘利用大数据和人工智能技术，对数据进行分析和挖掘，在生产、质量、预测等方面提供决策支持。
3. 智能制造应用系统（1）工业自动化系统在生产线上引入自动化设备和机器人，提高生产效率和产品质量。
（2）智能设备监控系统实时监控设备运行状态，提前进行故障预警，以减少生产中断和维修时间。
（3）智能质量管理系统通过数据分析和自动化检测，提高产品质量的稳定性和一致性。
四、实施步骤1. 需求分析了解企业当前的业务流程及IT系统，明确智能制造的需求和目标。
2. 概念设计制定智能制造IT信息化总体规划的基本框架，包括系统结构、技术选型等。
智能制造新模式关键要素
附件1智能制造新模式关键要素一、离散型智能制造模式1、工厂的总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型，并进行模拟仿真，实现规划、生产、运营全流程数字化管理。
2、应用数字化三维设计与工艺技术进行产品、工艺设计与仿真，并通过物理检测与试验进行验证与优化。
建立产品数据管理系统（PDM），实现产品数据的集成管理。
3、实现高档数控机床与工业机器人、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等关键技术装备在生产管控中的互联互通与高度集成。
4、建立生产过程数据采集和分析系统，充分采集生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据，并实现可视化管理。
5、建立车间制造执行系统（MES），实现计划、调度、质量、设备、生产、能效的全过程闭环管理。
建立企业资源计划系统（ERP），实现供应链、物流、成本等企业经营管理的优化。
6、建立车间内部互联互通网络架构，实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间，以及与制造执行系统（MES）和企业资源计划系统（ERP）的高效协同与集成，建立全生命周期产品信息统一平台。
7、建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。
建有功能安全保护系统，采用全生命周期方法有效避免系统失效。
通过持续改进，实现企业设计、工艺、制造、管理、物流等环节的集成优化，推进企业数字化设计、装备智能化升级、工艺流程优化、精益生产、可视化管理、质量控制与追溯、智能物流等方面的快速提升。
二、流程型智能制造模式1、工厂总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型，并进行模拟仿真，实现生产流程数据可视化和生产工艺优化。
2、实现对物流、能流、物性、资产的全流程监控与高度集成，建立数据采集和监控系统，生产工艺数据自动数采率达到90%以上。
3、采用先进控制系统，工厂自控投用率达到90%以上，关键生产环节实现基于模型的先进控制和在线优化。
4、建立制造执行系统（MES），生产计划、调度均建立模型，实现生产模型化分析决策、过程量化管理、成本和质量动态跟踪以及从原材料到产成品的一体化协同优化。
智能制造系统的架构设计及其优化
智能制造系统的架构设计及其优化随着信息技术的不断发展，智能制造系统正在逐渐地取代传统的制造模式。
智能制造系统是指利用信息化技术，通过对生产过程进行数据采集、处理、分析、控制和优化，实现生产过程自动化、数字化、精益化的一种新型制造模式。
智能制造系统的架构设计是智能制造系统建设的关键之一，本文将介绍智能制造系统的架构设计及其优化。
一、智能制造系统的架构设计智能制造系统的架构设计是指在系统整体框架的基础上，对系统进行组成和分解，定义各组件之间的接口、消息传递规则及功能模块之间的业务逻辑关系。
智能制造系统的架构设计包含以下5个层次：1、业务层业务层是智能制造系统的最顶层，主要负责企业战略、业务规划和决策。
该层次采用BPM（Business Process Management）理念，对企业业务流程进行规划和设计，并通过规划和设计的业务流程来引领和控制各层次的子系统。
2、应用层应用层是实现智能制造系统的功能层，包括订单管理、生产计划管理、生产执行管理、品质控制管理、设备管理、物流管理等应用模块。
该层次的系统实现了整个生产过程的全生命周期管理。
3、服务层服务层是智能制造系统的核心层，主要负责业务流程的流转和支撑各个应用系统的运行。
服务层提供了一系列的基础服务，包括安全认证、消息传递、事务管理、配置管理、并发控制、数据缓存，以及各类技术适配器等。
4、中间件层中间件层是将各级系统的数据转换成标准化的信息流，实现信息共享的关键层次。
该层次包括数据交换平台、中间消息传递、数据集成和数据治理等子系统。
5、设备层设备层是智能制造系统的基础支撑层，包括各类设备控制器、传感器、工业机器人等。
设备通过与服务层、中间件层配合，实现与上层业务的交互和系统协同。
二、智能制造系统的架构优化智能制造系统的构建是一个动态优化的过程，随着技术和业务的变化不断发展，架构设计也需要不断进行优化和升级。
针对现在智能制造系统的实际优化需求，以下列举出几种智能制造系统的架构优化方案：1、云计算架构优化云计算架构优化，主要是将智能制造系统业务及应用层分离出来，开发智能制造系统的云服务平台，通过平台接口实现对接智能制造系统，以达到系统的更高效性和灵活性。
智能制造解决方案白皮书
智能制造解决方案白皮书第1章：智能制造概述 (3)1.1 智能制造的定义与发展背景 (3)1.2 智能制造的核心技术 (3)1.3 智能制造的价值与挑战 (4)第2章：国内外智能制造发展现状与趋势 (5)2.1 国际智能制造发展现状 (5)2.2 我国智能制造发展现状 (5)2.3 智能制造未来发展趋势 (5)第3章智能制造体系架构 (6)3.1 智能制造体系总体框架 (6)3.1.1 框架设计理念 (6)3.1.2 框架构成要素 (6)3.1.3 框架层次结构 (6)3.2 智能制造关键技术体系 (7)3.2.1 感知技术 (7)3.2.2 数据处理与分析技术 (7)3.2.3 控制与优化技术 (7)3.2.4 网络通信技术 (7)3.2.5 人工智能技术 (7)3.3 智能制造标准体系 (7)3.3.1 基础标准 (7)3.3.2 技术标准 (7)3.3.3 管理标准 (7)3.3.4 安全与可靠性标准 (8)3.3.5 评价与认证标准 (8)第4章工业互联网平台 (8)4.1 工业互联网平台概述 (8)4.2 工业互联网平台的核心功能 (8)4.3 工业互联网平台的应用实践 (8)第5章工业大数据与分析技术 (9)5.1 工业大数据概述 (9)5.1.1 定义与特点 (9)5.1.2 价值与应用 (10)5.2 工业大数据采集与存储 (10)5.2.1 数据采集 (10)5.2.2 数据传输 (10)5.2.3 数据存储 (11)5.3 数据分析与挖掘技术在智能制造中的应用 (11)5.3.1 设备故障预测 (11)5.3.2 生产优化 (11)5.3.3 质量控制 (11)5.3.5 客户关系管理 (11)第6章：工业与自动化 (11)6.1 工业技术概述 (11)6.1.1 本体技术 (12)6.1.2 控制技术 (12)6.1.3 传感器技术 (12)6.1.4 人工智能技术 (12)6.2 工业的应用场景 (12)6.2.1 装配作业 (12)6.2.2 焊接作业 (12)6.2.3 抛光打磨 (12)6.2.4 物流搬运 (13)6.2.5 检测与维修 (13)6.3 自动化与智能化生产线改造 (13)6.3.1 提高生产效率 (13)6.3.2 降低生产成本 (13)6.3.3 提高产品质量 (13)6.3.4 增强企业竞争力 (13)6.3.5 促进产业升级 (13)第7章智能工厂规划与设计 (13)7.1 智能工厂的总体设计理念 (13)7.1.1 模块化设计 (13)7.1.2 网络化协同 (14)7.1.3 数据驱动 (14)7.1.4 绿色可持续发展 (14)7.2 数字化车间设计与布局 (14)7.2.1 设备布局 (14)7.2.2 生产线设计 (14)7.2.3 工艺流程优化 (14)7.2.4 信息系统集成 (14)7.3 智能制造装备选型与集成 (14)7.3.1 装备选型原则 (15)7.3.2 装备集成 (15)第8章智能生产管理 (15)8.1 智能生产计划与调度 (15)8.1.1 生产需求预测 (15)8.1.2 生产计划编制 (15)8.1.3 生产调度优化 (15)8.2 生产过程监控与优化 (16)8.2.1 生产数据采集与分析 (16)8.2.2 生产过程可视化 (16)8.2.3 生产过程优化 (16)8.3 质量管理与设备维护 (16)8.3.2 设备维护 (16)8.3.3 设备功能优化 (16)第9章智能服务与运维 (16)9.1 智能服务概述 (17)9.2 设备远程运维与故障诊断 (17)9.2.1 设备远程运维 (17)9.2.2 故障诊断 (17)9.3 基于大数据的预测性维护 (17)9.3.1 数据采集与处理 (17)9.3.2 故障预测模型 (18)9.3.3 预测性维护策略 (18)第10章智能制造案例与启示 (18)10.1 国内外典型智能制造案例 (18)10.1.1 国内案例 (18)10.1.2 国外案例 (18)10.2 案例分析与启示 (19)10.2.1 案例分析 (19)10.2.2 启示 (19)10.3 智能制造未来发展方向与建议 (19)10.3.1 发展方向 (19)10.3.2 建议 (19)第1章：智能制造概述1.1 智能制造的定义与发展背景智能制造作为制造业与信息技术深度融合的产物，是推动制造业转型升级、实现高质量发展的重要途径。
基于云计算的智能制造产业升级路径规划方案
基于云计算的智能制造产业升级路径规划方案第1章云计算与智能制造概述 (3)1.1 云计算技术发展概况 (3)1.2 智能制造产业发展现状 (3)1.3 云计算在智能制造中的应用价值 (4)第2章智能制造产业升级需求分析 (4)2.1 产业升级背景及意义 (4)2.1.1 产业升级背景 (4)2.1.2 产业升级意义 (4)2.2 智能制造关键环节需求 (5)2.2.1 设计环节 (5)2.2.2 生产环节 (5)2.2.3 管理环节 (5)2.2.4 服务环节 (5)2.3 云计算在产业升级中的关键作用 (5)2.3.1 促进数据资源共享 (6)2.3.2 降低企业信息化建设成本 (6)2.3.3 提高系统可靠性和安全性 (6)2.3.4 支持产业链协同创新 (6)第3章基于云计算的智能制造体系架构 (6)3.1 云计算平台架构设计 (6)3.1.1 总体架构 (6)3.1.2 基础设施层 (6)3.1.3 平台层 (6)3.1.4 应用层 (7)3.2 智能制造系统架构 (7)3.2.1 总体架构 (7)3.2.2 生产过程智能化 (7)3.2.3 管理过程智能化 (7)3.2.4 服务过程智能化 (7)3.3 云计算与智能制造融合架构 (7)3.3.1 融合架构设计 (7)3.3.2 资源整合 (7)3.3.3 应用协同 (7)3.3.4 创新驱动 (8)第4章数据采集与处理技术 (8)4.1 数据采集技术 (8)4.1.1 有线与无线传感器网络 (8)4.1.2 物联网技术 (8)4.1.3 大数据采集技术 (8)4.2 数据预处理技术 (8)4.2.1 数据清洗 (8)4.2.2 数据集成 (9)4.2.3 数据转换 (9)4.3 数据存储与管理技术 (9)4.3.1 分布式存储 (9)4.3.2 大数据存储 (9)4.3.3 云存储 (9)第5章工业互联网平台构建 (9)5.1 工业互联网平台概述 (9)5.2 平台架构与功能设计 (9)5.2.1 架构设计 (9)5.2.2 功能设计 (10)5.3 工业互联网平台应用案例 (10)5.3.1 智能工厂 (10)5.3.2 智能制造 (10)5.3.3 智能服务 (11)5.3.4 智能决策 (11)第6章智能制造关键技术 (11)6.1 人工智能技术 (11)6.2 大数据技术 (11)6.3 数字孪生技术 (11)6.4 网络安全技术 (11)第7章智能制造产业链协同创新 (12)7.1 产业链协同发展模式 (12)7.1.1 概述 (12)7.1.2 协同发展模式构建 (12)7.2 智能制造产业链关键环节 (12)7.2.1 关键技术 (12)7.2.2 核心环节 (12)7.3 协同创新机制与政策建议 (13)7.3.1 协同创新机制 (13)7.3.2 政策建议 (13)第8章智能制造产业升级路径规划 (13)8.1 产业升级路径概述 (13)8.2 技术升级路径 (13)8.2.1 强化基础技术研究 (13)8.2.2 推动关键共性技术突破 (13)8.2.3 推广先进适用技术 (13)8.2.4 构建技术创新体系 (13)8.3 管理升级路径 (14)8.3.1 优化企业管理模式 (14)8.3.2 建立健全标准体系 (14)8.3.3 加强人才培养与引进 (14)8.3.4 强化政策支持与引导 (14)8.4 产业生态升级路径 (14)8.4.1 构建产业协同创新平台 (14)8.4.2 培育产业集聚区 (14)8.4.3 加强国际合作与交流 (14)8.4.4 完善产业链配套体系 (14)第9章案例分析与启示 (14)9.1 国际智能制造发展案例分析 (14)9.1.1 德国工业4.0 (14)9.1.2 美国工业互联网 (15)9.2 我国智能制造发展案例分析 (15)9.2.1 中国制造2025 (15)9.2.2 “互联网”制造业 (15)9.3 案例启示与借鉴 (15)第10章智能制造产业升级政策建议与展望 (16)10.1 政策现状与不足 (16)10.2 政策建议 (16)10.3 产业升级未来展望 (17)第1章云计算与智能制造概述1.1 云计算技术发展概况云计算作为一种新兴的计算模式，自21世纪初问世以来，得到了全球范围内的广泛关注和应用。
智能制造能力成熟度模型( CMMM )介绍及评估方法分享
智能制造行动计划——《“十四五”智能制造发展规划》六大行动
11
智能制造标准化工作及主要成效（2015-2022年）
12
发布智能制造标准体系建设指南
B关键技术
通用
安全
可靠性
评价
人员能力
A 基础共性
AA通用
AB安全
AC可靠性
AD检测
AE评价
A 基础共性
B关键技术
大规模个性化定制
运维服务
网络协同制造
可裁剪
可裁剪
注：流程型企业不需评价工艺设计及产品服务
智能制造成能力熟度模型——五个等级
不要在落后的工艺基础上搞自动化不要再落后的管理基础上搞信息化不要在不具备数字化网络化基础上搞智能化
能力域－人员成熟度
能力域－技术成熟度
能力域－资源成熟度
能力域－设计成熟度
能力域－技术成熟度
能力域－生产成熟度
对外贸易规模不断扩大制造业增加值高速增长
走创新发展，质量提升道路“一带一路”倡议书“中国制造2025”的实施
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中国制造业转型升级
工业化和信息化同步发展的新型道路
党的十五大（1997年）提出“大力推进国民经济和社会信息化”，首次将“信息化”写入国家战略；党的十六大（2002年）提出“以信息化带动工业化、以工业化促进信息化，走新型工业化的道路”党的十七大（2007年）提出“大力推进信息化与工业化融合”；党的十八大（2012年）进一步提出“坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路推动信息化和工业化深度融合、工业化和城镇化良性互动、城镇化和农业现代化相互协调，促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展”；党的十九大（2017年）进一步明确提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”；党的二十大（2022年）提出“建设现代化产业体系，坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化，加快建设制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、网络强国、数字中国”。
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国际金融危机，凸显实体经济的重要性
增长动力。
供给侧的结构性改革，就是弥补高品质、高 效率、高技术产品的供不应求。就需要加大 并优化资金、技术、人力的投入，并通过这 些生产要素促进中国制造业的转型升级，变 中国制造为中国“智” 造！
资金
技术
人力
智能制造 产业升级
产业升级，政府在行动
今年10月28日，在上海举办浦江创新论坛工业互联网产业论坛期间，国家制造强国建设战略咨
美国、德国、英国等发达国家纷纷提出以重振制造业 为核心、以信息网络技术、数字化制造技术应用为重点， 旨在依靠科技创新，抢占制造业新的制高点的“再工业 化”战略
人口红利 消失
劳动力 供给减少
人口成本 上升
从事制造业 意愿降低
中国的“世界工厂”面临双重挑战
发达国家正在进行“再工业化”运动，聚焦高端制造； 东盟国家、印度和拉美国家则拥有更低的劳动力和资源成本，
互联网+
十二届全国人大三次会议在人民大会 堂开幕，国务院总理李克强作政府工
作报告中指出制定“互联网+”行
动计划，推动移动互联网、云计算、 大数据、物联网等与现代制造业结合， 促进电子商务、工业互联网和互联网 金融健康发展。
“互联网+”解读
“互联网+” 是知识社会创新2.0推动下的互联网经济形态演进及其催生的经济社会发展新形态 互联网已不再是一般意义上的工具，它会上升为矛盾主体，从设计、生产、营销到售后的全流程对传统产业进行改造 传统产业与互联网是“互联网+”，而不再是“+互联网”
仅与《中国制造2025》中的“1+X”规划体系里 既要实现传统产业的转型升级，还要实现高端制造领域的跨
的个体规划，比如说智能制造规划、两化融合规划 越式发展；同时要兼顾内陆地区制造业缺失和沿海发达地区
相当
工厂外迁，制造业服务化趋势（含设计，营销和服务体系）
是瞄准新一轮科技革命制定的措施，具有强大的技 术基础，产业技术比较好。在两化融合，在信息化 推动“互联网+”各方面具有优势。
互联网
金融
贸易
制造
……
我想，站在“互联网+”的风口上顺势而为，会使中国经济飞起来！
《德国工业4.0》 VS 《中国制造2025》
相同点：都是在新一轮科技革命和产业变革背景下针对制造业发展提出的一个重要战略举措。 不同点：
德国工业4.0
中国制造2025
直接实施工业4.0
工业2.0、3.0和4.0同时推动。更加复杂、更加艰巨。
创
新
企业数据应用智能化（BI、
营销模 式创新
产品模 式创新
服务模 式创新
生产制 造创新
供应链 创新
供给侧改革带来的产业升级
落后产能供给 过剩
中央中央政治局会议
要积极稳妥推进企业 优胜劣汰，通过兼并 重组、破产清算，实
现市场的出清。
先进制造供给 不足
中央财经领导小组会议
在适度扩大总需求的 同时，着力加强供给 侧结构性改革，着力 提高供给体系质量和 效率，增强经济持续
询专家杨海成透露，未来十年，围绕“中国制造2025”所部署的产业基金将达到5万亿元。
中国信息通信研究院副院长张延川称，在编制阶段的政府“十三五”规划，将为“中国制 造2025”落实相应的推进基金，以带动整个制造业的发展。
近日，昆山市《关于加快推进机器人产业及智能制造发展的实施意见》出炉。到2020年，昆山
中国制造2025核心目标
“中国制造2025”提出了我国从制造大国到制造强国建设“三个十年”战略，是第一个十年的行动纲领。 “中国制造2025”应对新一轮科技革命和产业变革，立足我国转变经济发展方式实际需要，围绕创新驱动、 智能转型、强化基础、绿色发展、人才为本等关键环节，以及先进制造、高端装备等重点领域，提出了加快制 造业转型升级、提升增效的重大战略任务和重大政策举措，力争到2025年从制造大国迈入制造强国行列。
扩张低端制造业市场。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
6
中国制造2025-战略规划
2015年
已通过近期印发
《中国制造2025》+“1+X”实施方案和规划体系+高端领域技术路线图的绿皮书
一条主线 核心关键
互联网+
信息化与工业化深度融合
智能制造
创新驱动、智能转型
网络化、数字化、智能化
五大工程
国家制造业创新 中心建设工程
大力推进 智能制造
市智能机器人及智能制造产业主营业务收入达1000亿元。
……
2016，工信部主攻智能制造，市场规模和潜力巨大！
企业走向智能制造 智慧管理之转型升级路径
组织协 同
信息化 应用
智能 制造
工控和 人机交 互系统
企业大 数据
社会化 生态
智慧工厂
（ERP+MES
+APS。。。）
模
企业管理精益化
式
（ERP+MES）
工业强基 工程
绿色发展 工程
高端装备 创新工程
十大重点 领域
新一 代信 息技 术
高档数 控机床 和机器
人
航空 4航天
装备
海洋工 程装备 及高技 术船舶
先进 轨道 交通 装备
节能 与新 能源 汽车
电力 装备
新材 料
生物医 药及高 性能医 疗器械
农业 机械 装备
国家效益：20年3万亿美元GDP增量。企业效益：效率↑20%，成本↓20%，节能减排↓10%。
✓ 世界强国 ✓ 强国领先地位
✓ 强国中位 ✓ 制造业强国
✓ 强国之列 ✓ 制造业大国
总体规划：三十年，三步走
中国制造2045 中国制造2035 中国制造2025
中国制造业现状
从中国制造业形势看，2013年工业占GDP的37%，装备制造业产值规模突破20万亿元人民币，占全球装备 制造业总量的三分之一以上。中国发电设备产量约占全球总量的60%；造船占全球比重的41%；机床占全 球比重38%。在500余种工业产品中，中国有220多种产量居世界第一;
《中国制造2025》始终贯穿应对新科技革命、推动信息化和 工业化融合的思想理念和措施。但不是专门为应对新一轮革 命制定的一个规划。需要同时顾及规模庞大的传统产业的转 型升级和整个产业的创新能力的提升。
《德国工业4.0》 VS 《中国制造2025》
工业 4.0
智能化
CPS
数字化
网络化
中国制造 2025