2019年中国智能制造十大发展趋势

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人工智能技术在智能制造中的发展趋势与展望

人工智能技术在智能制造中的发展趋势与展望

人工智能技术在智能制造中的发展趋势与展望随着科技的不断发展,人工智能已成为了各大企业研究的重中之重。

智能制造作为近年来备受关注的产业,在实现自动化、数字化、智能化等方面,需要大量的人工智能技术的支持和推动。

本文将分析人工智能技术在智能制造中的发展趋势和展望。

一、人工智能技术在智能制造中的发展现状智能制造的实施需要依托于自动化、数字化、信息化和智能化技术。

而作为智能化技术的核心要素之一,人工智能具有很高的价值。

在智能制造领域,目前已经出现了不少应用人工智能技术的企业,如工业互联网平台、制造执行系统、机器学习等,可以说,人工智能技术在智能制造中的应用已经成为了一个不容忽视的领域。

1. 工业互联网平台工业互联网平台是新一代信息技术与制造业深度融合的产物,它将互联网、云计算、大数据、人工智能等技术与制造业深度融合,可构建智能化生产、高效率制造、资源优化配置、全需求满足的工业互联网平台。

通过工业互联网平台,企业可以实现设备智能化、精益生产、智慧质量等目标。

2. 制造执行系统制造执行系统是整个企业中生产执行的组织架构,它可以对制造计划、生产进度、生产数据进行管理和调配。

人工智能技术可以将制造执行系统升级为智能制造执行系统,运用深度学习、图像处理等技术,可以实现自主决策和执行控制,优化生产过程,提升生产效率。

3. 机器学习机器学习是人工智能技术的重要分支,其主要应用于智能制造领域中的数据分析和决策。

通过机器学习,可以对工艺、产品和质量进行预测和优化,自动实现生产作业的规划和调度,同时还可以对设备和原材料等进行故障预警。

二、人工智能技术在智能制造中的发展趋势1. 人工智能与物联网的融合人工智能技术和物联网技术是智能制造领域的两个重要技术支撑,二者互为补充,充分融合可以实现更加智能化和高效化的生产。

在未来,人工智能技术和物联网技术将进一步深化融合,实现丰富、高效的工业智能化应用场景,从而提高工业效率、优化工业结构。

智能制造行业的发展现状与未来趋势展望

智能制造行业的发展现状与未来趋势展望

智能制造行业的发展现状与未来趋势展望智能制造是当今工业领域的热门话题之一,它通过整合先进的信息技术和制造工艺,实现生产过程的智能化、自动化和数字化,为企业提供更高效、更灵活、更智能的生产方式。

在全球范围内,智能制造正在快速发展,成为经济增长和转型升级的重要引擎。

本文将对智能制造行业的发展现状进行分析,并展望未来的趋势。

当前,智能制造行业在全球范围内呈现出快速增长的态势。

据统计,2019年全球智能制造市场规模达到了4.3万亿美元,预计到2025年将达到9.2万亿美元,年均复合增长率将超过15%。

中国作为全球最大的制造业大国,智能制造也取得了显著进展。

政府在政策引导、资金支持和技术创新方面给予了积极的支持,推动了智能制造技术在各个领域的应用。

目前,中国已经初步形成了以智能机器人、工业物联网、云计算和大数据等为核心的智能制造生态系统。

智能制造的发展离不开关键技术的支持。

在人工智能领域,机器学习、深度学习和自然语言处理等技术的发展,使得智能制造系统能够通过学习和优化来提高生产效率和质量。

在物联网领域,传感器、无线通信和大数据分析等技术的应用,实现了设备之间的互联互通,为智能制造提供了强大的技术支持。

此外,云计算和边缘计算的发展,使得智能制造系统能够实时获取和处理庞大的数据,实现生产过程的实时监控和分析。

未来,智能制造将朝着更智能、更柔性和更可持续的方向发展。

首先,智能制造系统将进一步加强与人工智能的融合,实现自主学习和自适应调整,提高生产效率和灵活性。

其次,智能制造将逐渐向网络化和数字化的方向演进,通过云平台和边缘计算实现全面数据共享和协同决策。

此外,智能制造还将注重环境保护和资源节约,通过优化生产过程和循环利用技术,实现绿色可持续发展。

智能制造的发展也面临着一些挑战。

首先,技术标准和标准化体系的缺乏限制了不同供应链之间的协同和互操作。

其次,安全和隐私问题成为智能制造发展的瓶颈,保护知识产权和商业机密成为亟待解决的问题。

智能制造技术的发展与未来趋势

智能制造技术的发展与未来趋势

智能制造技术的发展与未来趋势近年来,随着科技的不断发展和人工智能的兴起,智能制造技术成为了制造业乃至整个社会的重要发展方向。

智能制造技术的发展给生产和制造带来了全新的机遇和挑战,并对制造业的未来发展产生了深远的影响。

一、智能制造技术的发展背景智能制造技术作为一种生产方式和制造模式,旨在通过数字化、网络化和智能化的手段实现生产过程的高效、自动化和智能化。

它以人工智能、物联网和大数据等先进技术为支撑,构建了一个全面的智能制造体系。

这一体系将传统制造业与信息技术紧密结合,实现了生产过程的优化和智能化管理。

二、智能制造技术的发展趋势在智能制造技术的背景下,未来的制造业将面临着一系列的发展趋势。

1. 个性化定制:智能制造技术使得生产逐渐从大规模、批量化生产转向个性化定制。

通过先进的数据分析和智能化生产设备,制造商可以根据客户的需求实现产品的个性化设计和定制生产,从而提高产品的竞争力。

2. 自动化生产:智能制造技术的核心之一就是自动化生产。

随着机器人技术和物联网的发展,制造企业可以实现生产线的自动化操作,从而提高生产效率和质量,降低人力成本,提升企业的竞争力。

3. 共享经济:智能制造技术的兴起催生了共享经济的发展。

通过物联网和大数据技术,制造企业可以实现设备资源的共享,将闲置的生产设备提供给其他企业使用,实现资源的合理配置和利用效率的最大化。

4. 系统集成:智能制造技术促进了不同行业、不同环节之间的紧密合作与协同创新。

制造企业可以通过系统集成的方式实现生产过程的高度协同和整合,提高企业之间的合作效率和产品质量。

5. 人机协同:智能制造技术的发展强调人机协同的重要性。

传统的劳动分工模式正在发生变革,人工智能和机器人技术正在逐渐取代劳动密集型的工作,而人类的创造力、思维能力和管理能力则愈发凸显。

三、智能制造技术的优势和挑战智能制造技术的发展虽然带来了诸多优势,但同时也面临着一些挑战。

智能制造技术的优势在于提高了生产效率和质量,降低了生产成本,实现了资源的合理利用。

中国智能制造的现状和未来

中国智能制造的现状和未来

中国智能制造的现状和未来一、中国智能制造的现状1.1 智能制造的定义和特征智能制造是指基于信息化技术,通过集成应用计算机技术、网络技术、物联网技术、机器人技术、虚拟仿真技术等一系列高新技术的生产方式,实现对制造全过程的智能化管理,以提高资源利用效率、提高产品质量、降低制造成本的目的而发展起来的现代制造业模式。

1.2中国智能制造的发展历程中国智能制造的发展经历了三个阶段:起步阶段、快速发展阶段、规模化发展阶段。

起步阶段是在 2006 年左右,中国国家信息化专项启动了智能制造重大项目的研究,这标志着中国开始了智能制造的铺垫工作。

快速发展阶段是在 2011 年~2015 年之间,中国政府相继出台了相关政策,支持智能制造的产业发展,吸引了大量的国内外资本进入。

规模化发展阶段是从 2016 年起,中国政府将“中国制造2025”纳入国家发展战略规划,明确了发展智能制造的方向和目标,中国智能制造得到了进一步的加速推动。

1.3 中国智能制造的发展现状目前,中国智能制造发展已进入快速发展阶段。

据统计,2019年中国智能制造领域的市场规模达到5.5 万亿元,预计到2025 年,市场规模将达到 15 万亿元。

与此同时,中国智能制造核心技术也得到了全面提升,机器人、虚拟现实、大数据、云计算、工业传感器等智能制造先进技术得到了迅速的发展。

二、中国智能制造未来的趋势2.1 产业互联网将成为发展重点产业互联网是指将互联网技术应用于制造业的一种新形式,以连接、协同、服务业务为核心,打通价值链、供应链、销售链、服务链,实现复杂的整合与应用。

未来,中国智能制造将不断探索产业互联网的应用,利用云计算、大数据等技术打通信息孤岛,优化生产流程,提高生产效率。

2.2 智能制造的自主创新与自主核心技术的提高智能制造的发展离不开自主创新和自主核心技术的提高。

未来,中国智能制造将加大自主创新的力度,大力发展先进制造技术和装备,建设具有自主知识产权的智能制造系统,提高智能制造的核心竞争力。

智能制造发展趋势及影响

智能制造发展趋势及影响

智能制造发展趋势及影响随着科技的进步,智能制造已经成为了未来制造业发展的趋势。

智能制造的发展将对整个制造业产生深远的影响。

本文将从技术、政策和经济等角度,探讨智能制造未来的发展趋势以及对制造业的影响。

一、技术角度1.智能制造技术将得到不断的发展。

在智能制造领域,大数据、云计算、物联网等技术正在发挥重要作用。

而这些技术也正在不断的自我更新和优化,以适应未来智能制造对技术的追求。

2.智能制造将逐渐实现智能化流程。

利用人工智能、机器学习等技术,将制造流程中的决策自动化、自主化。

这将使得制造业生产效率得到大幅提升,生产成本大幅降低。

3.制造业将使用更多的智能装备。

加工机器人、3D打印机等智能装备将不断涌现,将使得制造业在生产、加工等方面的效率和质量得到大幅提升。

二、政策角度1.政策将会不断支持智能制造。

智能制造将成为中国制造业的未来方向,因此政府将会出台一系列的政策措施来支持智能制造的发展。

这些政策包括税收减免、金融支持等。

2.政策将促进智能制造相关产业的发展。

政府将会出台一系列的扶持政策来促进智能制造相关产业的发展。

这些产业包括人工智能、物联网等。

3.政策将鼓励企业加大智能制造方向的投入。

政府将鼓励企业通过不断的创新和研发,加大自主研制智能制造设备、智能制造系统方面的投入。

三、经济角度1.智能制造将不断推动制造业转型升级。

智能制造将推动我国制造业由传统制造向智能制造转型升级,并提高制造业产品质量和生产效率。

2.智能制造将带动整个产业的升级。

智能制造领域的发展将带动制造业相关的配套产业的发展,从而带动整个产业的升级。

3.智能制造将为企业带来更多商业机会。

随着智能制造技术的发展,企业将会探索新的商业模式,并找到更多的商业机会。

结语智能制造是制造业未来的发展方向。

随着技术、政策和经济等方面的推动,智能制造在未来将得到广泛的应用。

这一领域的发展将为中国制造业带来更多商业机会,促进整个制造业的转型升级。

我们应该积极拥抱智能制造,为中国制造业发展打造更加稳定、可持续的发展环境。

智能制造的技术路线与发展趋势

智能制造的技术路线与发展趋势

智能制造的技术路线与发展趋势智能制造作为工业4.0时代的重要组成部分,正日益成为国家经济发展的战略支撑和产业升级的重要方向。

在智能制造的发展中,技术路线和发展趋势是十分重要的内容。

本文将介绍智能制造的技术路线和发展趋势,分为三个部分介绍。

一、智能制造的三种技术路线智能制造的技术路线主要有三种:物联网技术路线、大数据技术路线和云计算技术路线。

下面将逐一介绍这三种技术路线。

1.物联网技术路线物联网技术路线是智能制造的重要组成部分。

物联网将设备、传感器、网络和云计算等技术相结合,实现设备之间的智能互联。

物联网的智能制造模式可以自主诊断、自主预测、自主维护和自动调整,实现制造过程的高效稳定。

物联网技术路线在智能制造中的应用包括:智能工厂、智能产品、智能服务等。

2.大数据技术路线大数据技术路线是智能制造的重要支撑。

通过对生产数据进行采集、存储、分析和利用,生产企业可以实现生产过程的优化和智能化控制,从而提高生产效率、降低成本。

大数据在智能制造中的应用包括:生产过程控制、品质控制、质量分析、预测和计划等。

3.云计算技术路线云计算技术路线是智能制造的核心技术。

通过云计算技术,生产企业可以实现设备的智能化、业务的智能化和决策的智能化。

云计算技术路线在智能制造中的应用包括:云制造平台、智能制造系统、制造资源云等。

二、智能制造的发展趋势1.智能制造进一步普及和应用智能制造技术在许多领域得到了广泛应用,包括汽车、建筑、机械等行业。

未来,随着智能制造技术的不断发展和成熟,智能制造将在更广泛的领域得到应用。

2.智能制造产业结构优化智能制造产业结构优化是智能制造发展的重要趋势。

未来,智能制造将从单纯的产品交易向整个产业链的优化方向发展,通过整合有效资源、优化产业结构和建立完善的产业链,实现高效优化。

3.智能制造技术整合和普及未来,智能制造技术将更广泛地应用于各个领域。

随着智能技术的不断进步和发展,集成技术将会是智能制造的发展趋势。

2019年人工智能行业现状与发展趋势报告


2-1-1 国家层面人工智能 行业发展政策分析 2015年以来,人工智能在国内获得快速发展,国家相继出台一系列政策支持人工智能的发展,推动中国人工智能步入新阶段。2019年,人工智能
连续第三年出现在政府工作报告中,继2017、2018年的“加快人工智能等技术研发和转化”,“加强新一代人工智能研发应用”关键词后, 2019年政府工作报告中使用了“深化大数据、人工智能等研发应用”等关键词 。从“加快”、“加强”到“深化”,说明我国的人工智能产业 已经走过了萌芽阶段与初步发展阶段,下个阶段将进入快速发展时期,并且更加注重应用落地。
2015年以来,人工智能在中国国内获得快速发展,中国政府相继出台一系列政策支持人工智能的发展,推动中国人工智能 步入新阶段。2017-2019年,人工智能连续三年被政府工作报告提及,人工智能迅速从国家层面上升至战略高度。这说明,中 国的人工智能产业已经走过了萌芽阶段与初步发展阶段,将进入快速发展阶段,并且更加注重应用落地。经过近几年的快速发 展,国内人工智能产业上中下游格局也逐渐清晰。其中,上游提供基础能力,中游将基础能力转化成人工智能技术,下游则将 人工智能技术应用到特定行业中。
《中华人民共和国国民经济和社会发展第 加快信息网络新技术开发应用,重点突破大数据和云计算关键技术、自主可控操作系统、高端工业和大型管理软件、新兴领域人工智
十三个五年规划纲要》
能技术,人工智能写入“十三五”规划纲要。
到2020年,自主品牌工业机器人年产量达到10万台,六轴及以上工业机器人年产量达到5万台以上。服务机器人年销售收入超过300亿 《机器人产业发展规划(2016-2020年)》 元;工业机器人主要技术指标达到国外同类产品水平;机器人用精密减速器、伺服电机及驱动器等关键零部件取得重大突破。

中国制造业的升级与发展趋势

中国制造业的升级与发展趋势一、创新驱动,推进制造业升级当前,中国制造业正面临着从“大而全”向“精而专”转型升级的过程。

创新驱动被视为推动中国制造业升级的重要路径。

一个创新驱动的产业体系可以向全球市场提供更有竞争力的产品和服务,从而创造更高的经济增长和更多的就业机会。

中国政府已经意识到了这个问题,并提出了一系列计划和政策来推动中国制造业的升级。

例如,国家正在推行“中国制造2025”战略,致力于逐步将中国制造业从低成本、规模扩张导向向高质量、高附加值、高创新、可持续发展的方向发展。

另外,中国政府还在大力推进科技创新,并支持企业进行自主研发和创新。

随着中国自主核心技术日渐成熟,中国制造业将逐步减少对进口技术和设备的依赖,提高了中国制造业的核心竞争力。

二、智能制造成为新趋势智能制造是指通过信息技术、互联网等手段,将传统的制造业转型为数字化、信息化和智能化的领域。

智能制造可以提高效率、降低成本,同时提高产品质量和设计创新。

当前,中国正大力发展智能制造。

2019年,中国工信部启动了智能制造三年行动计划,将智能制造作为未来中国制造业的核心发展方向之一。

目前已经出现了一批智能工厂,主要采用自动化生产、系统集成和互联网技术等智能化手段,实现生产、管理和服务的全面协同和智能控制,推动了工业制造向产业智能化的转型。

三、绿色制造成为未来趋势环保意识的普及和对环境的保护需求日益增长,使得绿色制造逐渐成为了未来趋势。

绿色制造强调对环境的友好和可持续发展,通过对生产过程的优化和改进,实现节能减排、资源循环利用等目标。

中国制造业面临的污染和资源短缺问题也促进了绿色制造的发展。

为了实现可持续发展,中国政府已经出台了一系列环保政策和法规,通过削减环境污染和资源利用率的提高,推进了绿色制造的发展。

四、全球化发展新格局的形成随着全球化的发展,世界制造业分工逐渐加深。

中国作为世界制造业的重要一环,其制造业的升级和发展趋势对全球供应链和制造业分工都有着重要影响。

2019年中国智能制造发展形势展望

2019年中国智能制造发展形势展望作者:来源:《中国计算机报》2019年第19期回顾2018年,我国智能制造发展全面推进,取得了显著成效。

展望2019年,我国智能制造将由“点上示范”向“面上推广”转变,智能制造供给能力继续稳步提升,工业互联网平台成为大型企业发展智能制造的重要着力点,中小微企业智能转型加速推进,标准体系加快构建。

但我国智能制造发展仍然面临应用推广纵深不够、核心供给能力不足、要素资源保障不足、贸易摩擦带来挑战等突出问题。

为此,赛迪智库提出强化应用推广、提升创新能力、加强要素保障、完善生态体系等政策建议。

2018年,我国已成为全球最大智能制造市场,智能制造顶层设计基本完成,初步建成一批数字化车间/工厂,探索形成若干可复制推广的智能制造新模式,初步建立与国际同步的智能制造标准体系,培育壮大一批智能制造系统解决方案供应商,智能制造关键软硬件供给能力进一步提升,智能制造发展成效显著。

展望2019年,我国智能制造发展将由“点上示范”向“面上推广”转变,智能制造供给能力继续稳步提升,工业互联网平台成为大型企业发展智能制造的重要着力点,中小企业智能转型加速推进,标准体系加快构建。

对2019年形势的基本判断由“点上示范”向“面上推广”转变。

2018年,总体来看,通过政府、行业和企业的共同努力,我国智能制造发展已经进入全面推进阶段。

智能制造顶层设计基本完成,为智能制造发展提供了有力的制度供给;初步建成了208个数字化车间/智能工厂,覆盖制造强国战略十大领域和80个行业;探索形成若干可复制推广的智能制造模式;支持了163个智能制造综合标准化项目,初步建成了100个左右智能制造标准试验验证平台,共制订了国家、行业、企业等各类标准草案近600项;一批装备企业、工业自动化供应商、软件开发商、用户企业等加速向智能制造系统解决方案供应商转型。

展望2019年,我国智能制造发展将由“点上示范”向“面上推广”转变。

一是在开展单个项目、单个企业应用示范的基础上,探索智能制造区域性发展的有效模式,以智能制造的推进带动区域制造业转型升级,加速形成产业发展新动能;二是由基础条件好、需求迫切的行业向制造业几乎所有领域推广,通过智能制造实现行业竞争力的整体提升;三是由龙头企业向产业链上下游企业拓展,通过智能制造实现整条产业链的跃升。

智能制造产业发展分析报告


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3.7%2014 2015销售额(亿美元)
2017增长速度(%)
资料来源:国际机器人联合会(IFR),整理
2.4 全球智能制造行业市场竞争激烈,但市场规模巨大
国际工业机器人市场于2010年开始恢复性增长,自1998年以来,全球新装工业机器人年均增速达9%。金融危机影响后,全球机器人行业市场规模不断扩大。 最新统计数据显示,2018年全球工业机器人的出货量创历史新高达到38.4万台,比上一年增加1%,全球工业机器人销量已经连续六年增长。工业机器人在汽车、金属制品、电子、橡胶及塑料等行业已经得到了广泛的应用。2013年以来,工业机器人的市场规模正在以年均12.1%的速度快速增长。其 中中国、韩国、日本、美国和德国等主要国家的销售额总计约占全球销量的3/4。2018年,全球工业机器人的销售额约为168.2亿美元,亚洲成为最大的销售 市场。
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2019年中国智能制造十大发展趋势
装备制造业是国之重器,是制造业的基石,在实现中国制造由大到强的转变中肩负重要使命。

随着智能制造领域政策的持续出台,中国制造业逐渐向智能制造方向转型,并开始大量应用云计算、大数据、机器人等相关技术。

在国家政策推动,制造业技术转型升级等背景下,中国智能制造产业发展迅速,对产业发展和分工格局带来深刻影响。

数据显示,2017年中国智能制造行业市场规模为15150亿元,增长率为22.6%,伴随着技术的逐渐完善,应用产业的不断拓展,市场规模将持续增长,预计2019年市场规模将超19000亿元。

智能制造行业作为中国制造业的主要驱动力之一,利好政策的不断出台,行业将持续稳定增长,在中国制造业中所起到的地位将会越来越重要。

从发展前景、技术融合、商业模式等方面来看2019中国智能制造将迎十大发展趋势。

一:短期阴霾难挡智能制造发展持续升温的步伐
目前,我国工业机器人在汽车制造、电子产品制造等成熟度高的领域应用率逐渐饱和。

随着企业数字化、网络化、智能化改造的内生需求和动力逐渐增长,智能制造将逐渐向以冶金、石化、纺织、工程机械等传统领域渗透,智能制造发展将持续升温。

二:技术纵深程度高的工业场景有望成为“AI+”广泛应用的突破点
人工智能与工业的深度融合将逐步从通用性技术领域向技术纵深程度高的专业技术场景转变,实现从上游设计、原料投递,到中游制造、人机协作,再到下游服务、监测运维,最终再指导工业设计和技术升级的应用闭环。

三:构建精准数据流闭环将成为打造智能制造生态体系的关键
随着工业数据属性发生根本性改变,工业大数据价值越来越被重视。

未来工业数据将呈现从消费数据、工业大数据到精准数据流的转变,构建从采集、分析、转化、反馈等环节的精准数据流闭环将成为打造智能制造生态体系的关键。

四:行业及场景的聚焦将引领互联网企业进军工业领域
互联网企业进军工业领域具有天然的技术和平台优势,我国“互联网+智能制造”已取得初步成效。

未来聚焦智能制造具体行业及场景,将成为互联网企业发展智能制造的重要切入点。

五:行业级工业互联网平台将率先探索出市场化商业模式
通用性行业平台由于纵深程度有限,市场供给与需求并不匹配,使得企业上云意愿不强,尚未探索出成熟的市场化模式。

行业级工业互联网平台由于兼具聚焦和普适双重特性,面对智能制造各行业不同需求,有望率先探索出可行的市场化商业模式。

六:工业企业附加值提升关键点将由设备价值挖掘转向用户价值挖掘
工业发展进程正在从企业产品牵引用户需求转变为用户需求引领企业生产,智能制造对于工业领域附加值的提升也应该逐步从生产制造环节的降本增效,转向提供高附加值衍生服务,即“智能制造“生产的”智能产品”提供的“智能服务”,将成为工业企业附加值提升的关键。

七:安全性将成为企业智能化升级决策的重要依据
工业核心数据、关键技术专利、企业用户数据等数字化资产已成为企业核心资产。

目前我国数据安全法规体系和监督机制尚不健全,一定程度上抑制了企业智能化升级步伐。

未来,提高数据全生命周期安全性,增加企业上云信任度和意愿,将成为中国企业智能化升级决策的重要依据。

八:智能制造系统集成发展将深度根植行业
智能制造系统解决方案作为综合性集成服务,既要面对“两头占款”带来的资金压力,还要满足团队对于专业人才的高需求,多领域“全面出击”的发展路线将给企业来带沉重的包袱。

未来,深度聚焦细分行业的系统集成商有望扛起产业发展大旗。

九:超高附加值制造领域将成为增材制造在工业领域的最优切入点
增材制造技术具有生产成本下限高、上限低的特性,在桌面级应用及简单工艺大规模制造场景都不具备成本优势,规模化商用迟迟不能铺开,而以发动机、风电叶片、潜艇螺旋桨等为代表的超高附加值、超大型定制化单品制造领域,有望成为增材制造技术在工业领域的最优切入点。

十:汽车、3C等行业将引领数字孪生技术加速普及
数字孪生技术作为企业数字化升级和智能工厂建设的第一选择,将从数字产品孪生、生产制造流程数字孪生和设备数字孪生三个层面,优先在工艺成熟度较高的汽车制造、电子制造领域铺开。

预计到2020年,至少50%年收入超过10亿元的制造商将为其产品或资产启动至少一项数字孪生项目。

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