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数字化制造解决方案搭建“中国制造2025”桥梁

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数字化制造解决方案搭建“中国制造2025”桥梁

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2020年中国数字化制造行业概览
2020年中国数字化制造行业概览

头豹研究院

发布时间

2020-10-16 00:00

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全文字数:2815字,精读时间:5分钟

本文援引于报告《2020年中国数字化制造行业概览》,首发于头豹科技创新网(www.leadleo.com)。

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数字化制造解决方案应用场景涵盖流程制造业及离散制造业

离散制造业的生产过程被分解成多个加工任务,工件从一个工作中心到另外一个工作中心进行不同类型的工序加工。常见离散制造业包括机械制造、航空航天、汽车制造、电子器件、消费品等

数字化制造解决方案可满足离散制造业用户如电子制造、航空航天、船舶工业、汽车制造等行业用户在生产管控、质量管理、产品追溯等方面述求。在中国离散制造业中,数字制造解决方案发展较成熟,2019年市场渗透率约为35%。

 

流程制造业生产过程不间断;工件通常在一个工作中心完成所有加工环节。常见流程制造业包括能源加工、塑料制造、金属加工、医药制造以及食品制造等

数字化制造解决方案可满足流程制造业用户在生产管控、HSE管理、能源管理以及设备管理等方面述求。流程制造业数字化制造的不同解决方案之间相辅相成,为能源加工、医药制造等行业数字化、智能化发展提供全生产环节的助力。

 

数字化制造解决方案多方位赋能离散及流程制造业制造环节

数字制造解决方案是智能制造解决方案中服务制造环节数字化的局部解决方案;根据服务对象的所处制造业的不同特征,数字制造解决方案涵盖不同的细分领域。

针对离散制造业,数字制造解决方案包括制造执行系统(MES)、自动化检测系统、柔性装配系统和加工环节数字化系统

针对流程制造业,数字制造解决方案包括制造执行系统(MES)、先进控制系统(APC)、操作员培训仿真系统(OTS)、在线优化控制系统(RTO)、无线移动巡检系统、实验室信息管理系统(LIMS)和调度优化系统(ORION)

在数字制造解决方案中,制造执行系统(MES)可同时面向离散制造业和流程制造业;但在具体解决方案架构中,二者的MES解决方案在产品结构、工艺流程、自动化水平等维度均有所区别。

中国数字化制造行业下游应用渗透率正快速提升

中国数字化制造行业产业链上游包括云计算、物联网在内的高新技术基础设施,中游为数字化制造解决方案集成环节,下游为数字化制造应用领域。

 

中国数字化制造行业产业链上游为技术层,云计算、物联网、大数据、人工智能等新技术日益成为数字化制造关键生产要素,为数字化制造赋能;依托工业互联网及工业软件的模块化部署,数字化制造行业的平台建设速度加快,网络连通能力得到强化。

 

中国数字化制造行业产业链中游为数字化技术的集成环节,包括提供柔性装配系统设计、研发、集成,数字化系统集成、研发,自动化检测系统集成解决方案,基于应用服务器平台和关系数据库开发等服务。数字化制造行业中游的国产化率较低,发展空间较高。

 

中国数字化制造行业产业链下游为数字化制造解决方案应用环节,目前中国制造企业数字化率较低,未来市场需求巨大。

数字化制造行业产业链下游可分为以设计为中心、以管理为中心和以控制为中心三种方式:以设计为中心的主要目的为实现制造、检测、装配规划数字化,实现跨平台、跨区域、同步和异步信息交流与共享;以管理为中心的应用方式覆盖整个企业从产品的市场需求、研究开发、产品设计、工程制造、销售、服务、维护等生命周期中信息的产品数据管理系统;以控制为中心的方式可适应多品种小批量生产的自动化,亦可实现一个车间或多个车间的生产过程自动化。

2019年中国数字化制造解决方案市场营收达917.1亿元

中国数字化制造解决方案营收规模可按解决方案种类拆分为10个细分市场;其中柔性装配系统、加工环节数字化系统、自动化检测系统2019年营收规模超100亿元。

离散制造业解决方案市场规模大,是数字化制造解决方案的主体;数字化程度高,未来渗透率将持续提升。

流程制造业数字化程度低,但自身自动化程度高,对数字化解决方案需求高。

机器视觉系统释放自动化检测潜能,MES数据集成实现协同生产

机器视觉系统可有效解决离散制造业如电子制造、汽车制造等行业的多项述求;

机器视觉系统集成网络可应用于制造业图像检测、视觉定位、物体测量、物体分拣等多项环节,可有效提升自动化检测运营效率;

目前机器视觉系统在汽车制造中渗透率较高,自动化检测解决方案应用潜能得以释放。


制造执行系统以实时协同思想为主导,以生产计划的执行及车间动态调度为核心,完成底层数据集成分析和上层数据集成分解等过程,赋能制造环节,实现协同生产。MES系统以大型关系型数据库技术为设计基础,以便于大量实时数据的存储、比对、运作,产生各类统计分析报表,另外基于稳定的网络应用,MES系统可提供标准的网际网络的浏览查询和远程资料索取服务。

深度见解: 预测性维护广泛使用,全生命周期管理赋能数字化解决方案

预测性维护以机器实际使用为导向,可有效提升设备寿命,进而全方位提升制造企业数字化能力。预测性维护可帮助制造企业于生产环节实现早期预警,提升设备寿命利用率。

 

全生命周期管理涵盖CRM、PDM、SCM、ERP等系统解决方案所涵盖范围,为制造企业需求分析、概念设计、详细设计、加工制造、售后服务环节提供全方位解决方案。全生命周期管理可有效降低企业研发时间,设计返工成本,数据错误数量等指标,提升制造企业数字化研发生产能力。

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全文字数:2815字,精读时间:5分钟本文援引于报告《2020年中国数字化制造行业概览》,首发于头豹科技创新网(www.leadleo.com)。头豹科技创新网内容覆盖全行业、深入垂直领域,行业报告每日更新;政策图录、数据工具助您轻松了解市场动态;智能关键词轻松搜索,直奔行业热点内容。诚挚欢迎各界精英交流合作,头豹承接行业研究、市场调研、产业规划、企业研究、商业计划、战略规划等业务,您可发送邮件
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