智能制造企业定义？

一、智能制造企业定义？

智能制造企业

智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，在制造过程中能进行智能活动，将制造自动化的概念扩展到柔性化、智能化和高度集成化。 智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。

二、智能制造对企业的意义？

1、对现有的制造业的提升

包括缩短开发周期、降低成本、提升效率等。采用虚拟制造技术可以在产品设计阶段就模拟出该产品的整个生命周期，从而更有效，更经济、更灵活的组织生产，实现了产品开发周期最短，产品成本最低，产品质量最优，生产效率最高的保证。

2、推动制造业发展出全新的制造模式

包括柔性制造、生物制造、绿色制造、分形制造等。柔性制造追求的是定制化，这种以消费者为导向的，以需定产的方式对立的是传统大规模量产的生产模式。在柔性制造中，考验的是生产线和供应链的反应速度。比如目前在电子商务领域兴起的“C2B”“C2P2B”等模式体现的正是柔性制造的精髓所在。

3、实现制造业升级的内在要求

一是实现我国制造业高端化的重要路径；二是加速智能制造技术进步的内在要求。

4、重塑制造业新优势的现实需要

一是应对“双重挤压”挑战的必须之选；二是加快我国智能制造技术产业化的客观需要；三是破解能源、资源和环境约束，实现节能减排目标的有力手段。

5、拓宽产业施政空间的重要抓手

分析我国已出台的促进智能制造发展的规划和政策，可以发现，目前还主要将重点放在智能制造技术及智能制造装备产业发展方面，而智能制造是将智能制造技术应贯穿于产品的设计、生产、管理和服务的制造活动全过程，不仅包括智能制造装备还包括智能制造服务。

三、北京市智能制造企业排名

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北京市经济和信息化局2020年12月31日发布关于公布2020年北京市智能制造标杆企业名单的通知， 经企业申报、专家评审、网上公示等环节，确定了2020年北京市智能制造标杆企业名单（见附件），名单如下——

来源： 北京市经济和信息化局

四、企业推行智能制造的目的是？

提高工作效率，提升管理水平，提升产品质量，降低企业消耗，使企业向智能化高科技迈进。

五、江门市智能制造企业分布？

从产业链各环节的代表性企业分布地图来看，目前江门市智能家电产业集中在东北部，蓬江区的智能空调领域中有海信打造的海信智能家电产业园，部署在蓬江智能家电产业园中，起到产业链“链主”的作用。

其次鹤山市PCB领域竞争力较好，涌现出世运电路等一批技术尖端的企业。

从产业链布局来看，鹤山、蓬江以及江海区产业链最为完善，企业聚集较多。

六、企业如何通过智能制造，提高生产效率？

智能制造是指利用信息化技术和智能化设备对生产制造过程进行管理和优化，以提高生产效率、降低成本和提高产品质量。使用YonSuite，企业可以轻松实现智能制造，具体如下：1) 自动化生产流程管理：YonSuite可以对企业的生产流程进行自动化管理，从而避免了人工干预带来的错误和延误，提高了生产效率。2) 生产线监控：YonSuite可以实时监控生产线运行情况，监测生产设备的状态和运行参数，发现问题及时进行处理，避免生产线的故障和停机，提高生产效率。3) 数据分析和预测：YonSuite可以对企业的生产数据进行收集、分析和处理，以提高生产效率。通过对数据的分析和预测，企业可以更好地了解生产过程中的瓶颈和问题，并针对性地制定改进措施。4) 产品质量控制：YonSuite可以对生产过程进行实时监控和记录，保证产品质量的稳定性和可追溯性。5) 自动化库存管理：YonSuite可以实现对原材料、半成品和成品的自动化库存管理，避免过多的人工干预和库存浪费，提高生产效率。

七、智能制造由智能制造技术和智能制造系统组成？

智能制造由智能制造技术和智能制造系统，智能制造人才及应用组成

八、企业智能制造领域技术应用杰出表现？

智能制造是实现整个制造业价值链的智能化和创新，是信息化与工业化深度融合的进一步提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术。智能制造包括开发智能产品；应用智能装备； 自底向上建立智能产线，构建智能车间，打造智能工厂；践行智能研发；形成智能物流和供应链体系；开展智能管理；推进智能服务；最终实现智能决策。

九、钢铁企业实现智能制造有哪些方式？

导语

继去年11月工业互联网产业联盟联合中国钢铁工业协会、中国金属学会编制《工业互联网与钢铁行业融合应用参考指南(2021年)》（下简称《参考》）后，今年2月工信部、国家发改委、生态环境部又联合发布了《关于促进钢铁工业高质量发展的指导意见》（下简称《意见》）。

我国钢铁行业持续蝉联产量世界第一，是国民经济支柱性产业,然而行业长期存在产能过剩、生产流程复杂等痛点。近年来，政策导向屡屡强调对钢铁行业实现高质量发展的引导，行业在去年也已实现减量提质的基本目标。科技水平的进步对于生产工艺、质量、绿色化水平的支持是硬性条件，钢铁行业数字化已成为刚性趋势。

在此特撰文归纳总结各方信息，展望钢铁行业中工业互联网的应用与发展。

01 钢铁行业的数字化现状

作为典型的传统流程工业，互联网企业的介入赋予了钢铁行业“由重转轻”的新机遇。与金融、交通、零售等数字化转型、较快的行业比较，钢铁行业的数字化、智能化程度仍有欠缺。2020年，中国钢铁行业的企业数字化率仅30%。

而上文《意见》给出的要求，是到2025年，钢铁行业研发投入强度力争达到1.5%，关键工序数控化率达到80%左右，生产设备数字化率达到55%，打造30家以上智能工厂。

这其中的差距需要在这几年间很快补上，奋兮总结各方报告归纳出目前钢铁行业数字化的痛点如下：

①产能过剩

2013年-2018年间生产线项目的过渡投资，导致钢铁产能集中释放和过剩；同时市场出清机制与优胜劣汰的机制缺乏、行业供需信息配置不够合理导致市场失灵。虽于2021年已实现钢铁产能小幅下降的调控，该问题仍需长期应对解决。

②生产流程复杂，产业链条层级多

钢铁生产流程复杂，即使单个工序也可能存在多个工控系统、生产执行系统，数据来源非常分散。加之钢铁供应链的链条长、层次多、流程复杂、体系庞大，使得信息互通困难、资源浪费及产能受限。

③缺乏数据标准

钢企设备种类和应用场景繁多，各类工业环境及设备的数据后台各异。生产过程中各类数据格式差异大、兼容难，从而影响产品的信息化联动。

④核心技术能力不足，数字化全面铺开受阻

钢铁行业数字化转型的基础相对薄弱，且关键软件、系统等技术领域专利仍处于国外垄断状态。同时考虑成本、运营及人员水平，即使在转型初期试点成功，也会遇到全面推广数字化的重重挑战。

⑤成本问题

包含数字化转型投入、钢铁行业本身物流运输成本（我国钢铁行业物流成本费用率已经达到11％，跟国家其他工业相比高2%，跟日本、美国同行比高5%）。

⑥绿色生产压力大

我国钢铁行业存在能源消费和环境排放总量压力巨大、工艺流程结构不合理、绿色发展水平不平衡等问题。并且，我国炼钢90%采用长流程工艺，目前电弧炉短流程炼钢占比仅为10%，而后者能耗、碳排仅为前者的1/3。同时行业中使用高效节能电机比例少，电机系统运行效率低。行业总体资源效率利用距离国际先进水平有30-40%提升空间。

02 钢铁行业的数字化应用

从钢铁行业的产业链与价值链来看，每个环节都可借助各类智能技术实现数字化，以提高作业、管理效率，如生产端的冶炼、监测、浇钢等环节可利用超级自动化技术（机器人流程自动化-RPA、机器学习-ML 和人工智能-AI 等一系列工具协同工作）及传感器技术以实现无人化调度、实时检测与预警，在下游端可搭建客户自助平台与新渠道销售平台，为钢企赋能数字化价值。

麦肯锡于2018年出具报告来展示数字化如何改变金属行业的价值链，适用于钢铁行业，如下图所示。

根据《参考》，当前工业互联网赋能钢铁行业形成平台化设计、智能化制造、个性化定制、服务化延伸、数字化管理及网络化协同六大应用模式，覆盖29 个应用场景，初步形成了 89个具体应用：包含工程数字化设计与交付、炼铁工序协同应用、能源管理应用、用户协同开发、数字化定制钢材、仓储管理应用、产业链协同应用、5G 能源与环保管理及5G 生产现场监控等。

数字化为钢铁行业企业降本增效的正面影响极大：

· 仅从能源管理单个应用项目来看，目前，中国具有300家以上规模高载能、高载碳钢铁企业，能源管理还处于初级阶段，大部分企业仅实现基础的数据采集和展示，未实现数据的深度挖掘。参考优也的钢铁行业解决方案效果，以5%能源效率节约计算，每家能源成本能源成本平均20亿元，每年可节约至少600亿元能源消耗。

· 从减碳效果出发，钢铁碳排放占比7.2%，每年按5%的减碳计，对于总体减碳效果更是影响深远。

· 同时在生产运营中也能够实现从事后管理、依靠人力调度，到实时决策、自动协同计算的管理模式转变。

作为集业务、组织、技术与管理于一体的综合升级工程，数字化程度已成为衡量中国钢铁企业核心竞争力的重要标准。

03 钢铁行业数字化转型的策略与案例

3.1 钢铁企业数字化转型策略重点

去年我们曾撰文介绍过灯塔工厂，而从我国灯塔工厂分类来看，钢铁企业数字化转型仍处于初期阶段，仅宝钢集团一家企业入选。与消费类、机械类以及家电类工厂相比，钢铁企业业务更聚焦于To B端，且具备标准化特性。与聚焦于订单、客户和产品的消费品等企业不同，钢铁企业的数字化进程更侧重于制造效率和生产效率，包括装配与加工、设备维护、绩效管理、质量管理以及可持续化发展等能力。由于钢铁企业核心竞争力来源于自身的制造流程、维护控制与工程领域，因此在流程数字化、大数据分析与机器人化等三个方面重点进行数字化布局的企业，可率先实现收入突破以及10-15%的成本节省，从而建立更高的市场壁垒。

同时，中国钢铁行业数字化转型处于初期发展阶段，其未来存在较大发展空间，传统钢企可整合与借鉴已成功数字化转型钢企的经验。基于早期在工厂数字化升级的布局，我国的宝山钢铁在规划效率、工具寿命以及劳动效率等方面均得到了提升。同时塔塔钢铁（印度）与浦项钢铁（韩国）通过超级自动化驱动与AI的自动化流程模型均实现60%的质量偏差降低幅度。不同类型的钢铁企业在未来的数字化转型中均可学习此类已通过数字化成功转型的先行者的经验和模式。

3.2 钢铁企业转型案例：宝钢集团数字化

2020年初，宝钢股份上海基地工厂旗下五个智慧制造项目获评“灯塔工厂”最佳实践案例，覆盖智慧计划、智慧生产、智慧设备管理、智慧质量管理和智慧物流五大模块。世界经济论坛评价道，“作为一家有着四十余年历史的企业，宝钢股份很早就进行了数字化的探索，广泛应用了AI、高级分析技术，在数字时代里依然保持着引领行业的竞争力”。

图：全球灯塔工厂网络：来自第四次工业革命前沿的最新洞见，世界经济论坛&麦肯锡

宝钢通过“热轧1580智能车间”项目，搭建自动化、无人化、智慧化平台对相关产品进行生产管理。在制造端，宝钢在操作岗位领域引入机器人作业，在工厂节点引入无人机以及传感器等方式追踪工人生命体征、设备运行状况、产品质量等数据信息，降低了人工监测成本，降低了6.5%的工序能耗及30%的内置质量损失，同时实现了10%的全自动投入率提升。截至2020年，宝钢通过数字化提高了83%的规划效率、30%的设备使用周期以及16%的劳动效率。

3.3 奋兮伙伴-星环科技案例：沙钢集团数字化

沙钢集团是中国最大的民营钢铁企业，响应国家号召，以节能减排为己任，以科技为引领，通过管理和技术变革实现和推进工业数字化转型创新。

星环科技提供的工业互联网平台帮助沙钢快速实现批量计算、实时流计算、机器学习等技术能力。应用成效包括了：海量业务数据分析与展示；现场工艺执行情况的实时监控和告警，确保生产过程有序进行；机器学习模型通过预测做出决策，降低大量劳动成本。此外，简化了转炉炼钢流程，省去了多次添加辅料步骤、调节氧枪高度，从而减少生产操作人员、降低人员投入工时。且标准化的炼钢生产可提高炼钢过程的生产效率5%；并且提高了出钢终点温度和碳含量的命中率，保证了钢水的质量比人工经验生产高19~33%不等。

3.4 奋兮智慧炼钢案例：德国著名钢厂数字化

在对于德国某知名钢企的服务过程中，奋兮科技将生产信息与数据科学结合，对设备工艺参数及流程控制参数进行实时优化，使得车间负责人通过可视化便利直观地获得各项生产状况指标以及优化模型提供的调整建议，并且对生产流程做出实时且高效的调控。通过对生产过程中各个环节的优化，案例企业（中大型企业）获得成本节约2000万 ~ 3000万 元/年。

奋兮科技帮助案例企业有效追溯原材料的使用率、浪费率以及对成品质量的影响，成品检测不合格时车间负责人可一键调取相应物料流转历史与生产工序信息。并且将挖掘出的错误溯源，实现物料管理优化,提高原材料使用效率，降低库存，持续提高企业整体周转率。

在节能减排的同时，帮助案例企业将生产信息与大数据技术相结合，有效把控和优化成品质量，通过对生产流程的数据挖掘与分析，实现对成品质量的优化评估，将帮助企业降低成品残次率。

04 钢铁行业数字化相关趋势

目前，对于钢铁行业数字化转型的动向，也受到了各方关注，在此总结如下：

①供应链全过程的协同管理

前文最初提到的物流成本居高不下以及信息互通困难问题，都与目前钢铁行业供应链仓储管理技术水平低、交易中心与物流中心运行效率低有关。

“PLM+MES+ERP”一体化的供应链协同平台可使钢铁企业实现全生命周期协同化，同时将上下游信息打通，建立数据通道，实现钢铁产品订单全流程的集中管理，促使供应链的协同由封闭式走向全局式。

②向清洁节能转变

钢企可通过在料场、生产车间设置智能监测传感器以及搭建工业互联网平台，实时管控整个料场的矿石、煤炭等原料实现进、混、耗和排放；可将传感器记录的各环节排放数据上传至平台，通过分析排放物质来进行设备升级与优化流程；可通过结合工业互联网平台建设工厂能源中心，通过能源生产、能源消耗数据的自动采集，达到优化能源预测与智能能源管理，从而控制成本。

③设备生命周期管理与无人化生产

工厂人工成本和设备运行状态是影响产出的核心因素。钢企可通过引入在设备端与生产端的数字化技术管理其设备生命周期与产量。

基于能源、金属加工等领域的需求持续提升，同时在工业机器人基于数字化、信息化的通信能力下，钢铁企业未来将持续引入工业机器人，采用自动巡检方式 采集高炉等设备的温度、应力分布、故障状况进行可视化监测，形成设备全生命周期的优化闭环。在未来，钢铁企业还将通过机器视觉技术采集和分析产品全流程质量数据，实现产品质量数据自动控制，形成无人化生产解决方案。

总结：

产线是技术的集成，要追求精益生产的目标；产业链是产品的延伸，要践行全生命周期的理念；而生态圈体现的是全要素的资源配置最优化和全要素效率最大化。到了产业链和生态圈发展阶段，没有工业互联网技术和体系的支撑是难以想象的，理念也只能是理念。工业互联网的快速进步和广泛应用，为钢铁工业向新业态的演进提供了全新的发展基础，也将为这一旧有和传统的行业开辟崭新而无垠的广阔空间。

参考资料：

[1] 工业互联网与钢铁行业融合应用参考指南(2021年)，工业互联网产业联盟、中国钢铁工业协会、中国金属学会

[2]2021年中国钢铁行业数字化转型短报告，头豹研究院

[3] Unlocking the digital opportunities inmetals, McKinsey

[4]2021智造基石优选榜 | 优也获评数字化赋能“双碳”特别贡献企业,中国工业新闻

[5]星环科技助力沙钢集团工业互联网平台建设，星环科技

[6]中国先进制造“灯塔工厂”领跑世界，中国新闻网

十、汽配企业智能制造如何提高研发效率呢？

提高研发效率的话，建议贵公司可以考虑美云智数的研发项目管理GPM。美云智数研发项目管理GPM是为企业提供聚焦高效协同研发、产品目标驱动、规范流程决策的企业级项目管理平台，能缩短项目周期和风险，提升数字化管理水平，实现流程化、标准化、智能化，还可以通过项目计划、任务、需求的结构化，沉淀流程治理成果与最佳业务实践经验，形成标准化的项目模板，建立项目管理体系规范，并实施项目管理分级计划、集中控制，为企业落地一流的项目管理业务架构和高效的研发项目管理体系，助力企业研发项目管理模式转型，从而提升创新和竞争能力，GPM还辅助甘特图交互编制计划，实现人、流程、数据管理一体化，保证研发项目有序进行，并提供驾驶舱和开箱即用报表，直观、清晰、具体展示项目指标和运行状态、重点数据异常报警提醒，帮助管理人员及时评估、精准决策。

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