当前，新一轮科技革命和产业变革深入推进，制造业数字化、网络化、智能化融合不断突破新技术，催生新业态。智能制造已成为推动制造业转型升级、加快制造业高质量发展的重要抓手。经过多年培育，我国智能制造的发展已经从最初的概念推广和试点示范阶段，进入了深化应用和全面推广的现阶段。情况。

展开来说，智能制造是智能技术与制造技术的融合智能车间，是利用智能技术解决制造问题。智能制造是复杂装备、复杂产品、加工、装备等环节在全生命周期内的制造活动，进行知识学习、信息感知与分析、智能决策与执行，实现制造过程的知识化、制造系统和制造设备。推理、动态感知和自主决策。

中国电子标准化研究院为推动制造业高质量发展而制定的GB/T 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》和GB/T 39117-2020《智能制造能力成熟度评估方法》两项国家标准作为主题，以提高制造业智能制造能力为根本目的，有效带动了国家智能制造水平的提升。

目前，该标准已在全国32个省、市、自治区实施应用，12000多家企业通过“智能制造评价与评价公共服务”完成了智能制造能力成熟度的自我诊断和自我对标。平台”（以下简称平台），覆盖31家制造企业。为企业了解自身智能制造能力和行业权威机构全面掌握智能制造发展现状提供有效支持。基于平台的数据支撑，分析以下8大智能制造发展趋势。

聚焦智能制造愿景

绘制发展蓝图

制造企业深刻认识到智能制造是提升核心竞争力的关键，并将智能制造逐步细化为战略举措。目前，85%的企业拥有智能制造发展的愿景，49%的企业制定了智能制造发展规划，28%的企业在战略实施过程中进行定期评估和监测，优化优化智能制造战略根据评估结果。调整。

提升设备数字化和网络化能力

夯实智能制造基础

设备的数字化、网络化是智能制造的基础。根据平台结果分析，目前企业设备的数字化水平有了显着提升。设备数字化率达到50%，设备联网和设备运行数据采集完成率达到23%。24%的设备被远程监控，14%的设备开始探索设备的预测性维护。

加强资源库和知识库建设

扎实推进数字化设计

数字化设计是实现智能制造的关键基础技术，是制造业提高智能制造能力水平的关键环节。目前已经从传统的二维设计向基于知识库的参数化/模块化、建模化设计转变。目前，48%的企业进行了计算机辅助设计，27%的企业实现了基于3D模型的设计，25%的企业进行了数字化建模仿真，48%和39%的企业应用了PDM/ CAPP到产品设计流程设计数据的结构化管理和归档，25%的企业在设计过程中建立了典型的组件和设计知识库。

着力推进生产过程智能化

打造智能车间

智能车间是实施智能化改造的重要载体，是制造业智能化转型升级的基础。根据平台结果分析，40%的车间可实现操作指令、加工程序、工艺参数等工艺文件的远程发布，36%的车间已实现人机数据采集，生产的机器、材料、方法、环境和测量。12%的车间实现了生产计划和工单的自动调度，23%的车间实现了生产信息的可视化和数据统计，29%的车间实现了设备的信息化管理。

注重线上品控

提高产品质量和可靠性

质量管控能力和水平已经成为衡量企业智能制造能力水平的重要指标和关键要素。通过实现对过程状态的在线检测，借助数理统计方法的过程控制系统，使产品的质量控制从“事后检验”演变为“事前控制”，从而预防为主，预防与检查相结合，实现全面质量管理。的目标。根据平台结果分析，43%的企业拥有工艺质量控制方法和技术，24%的企业拥有自动化在线检测设备，实现工艺质量在线检测和检测结果判断, 16%的企业依靠质量管理体系进行质量检验。在标准、作业指导书、质量数据采集、质量问题处置管理等方面，9%的企业实现了原材料、在制品、成品等全过程质量追溯。

加强集成技术深度应用

消除信息孤岛

集成技术的应用和效果是企业进入第三级成熟度的关键核心，推动企业实现各种业务和信息的互联互通，最终达到信息流和数据流无缝传输的状态. 数据分析结果显示，70%的企业完成了设备与系统之间的集成需求和规划，24%的企业初步实现了物联网与信息系统的集成，19%的企业拥有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、服务一体化的全业务活动。

提高数据分析利用率

模型驱动精准决策和业务优化

随着新一代信息技术在制造业的深入应用，制造过程中的数据成倍增长，系统地挖掘和分析制造数据，将数据转化为知识，将知识转化为决策。数据驱动的制造是实现智能化的必要条件。前提。目前，70%的企业可以实现企业内部的数据共享，31%的企业可以实现数据的跨业务共享，16%的企业建立了数据编码、交换格式、集成要求等规则，并开始规范数据和数据治理，16%的企业建立了企业级大数据平台，

加快智能制造人才培养

支持产业发展

根据数据分析预测，2020年智能制造领域人才需求750万，人才缺口300万：到2025年，人才需求将达到900万，人才缺口为预计为450万。根据平台结果分析，90%的企业员工充分认识到发展智能制造的重要性，企业确定了发展智能制造应具备的人员素质和能力，40%的企业已开始建立公司级智能制造培训体系，29%的企业着力鼓励全员进行智能制造的技术创新和理性创新。在知识管理和知识转化方面，12%的企业建立了统一的知识管理平台和知识库，12%的企业积累和积累了专家知识和经验并数字化编码，帮助企业解决运营管理问题。深思熟虑的复杂问题。维密智能制造人才培养应以专业化、系统化为重点，服务于企业内部智能化流程的提升。