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本文援引于报告《2020年中国智能工厂行业概览》，首发于头豹科技创新网（www.leadleo.com）。

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智能工厂颠覆传统制造业概念

智能工厂是当今工厂在设备智能化、管理现代化、信息计算机化的基础上达到的新的阶段，其内容不但包含上述的智能设备和自动化系统的集成，还涵盖了企业管理信息系统(MIS)的全部内容，包括人事系统、财务系统、销售系统、调度系统等方面。

智能工厂内部流程包括生产运营、仓储运营、库存跟踪、质量、维护以及环境、健康与安全环节。智能工厂架构可分为工厂管控层、智能车间层、智能产线层、智能装备层、基础设施层等五层。目前，智能工厂已实现生产前采购与供应流程优化，生产中柔性制造/生产流程测控及优化，生产后预测性维护及优化/智能物流等全生命周期的数字化、自动化和智能化。

中国智能工厂产业链上游包括产品与技术两类供应商，产业链中游主体为智能工厂解决方案供应商，下游应用场景包括机械制造、航空航天等行业

中国智能工厂产业链上游主体为智能工厂软硬件供应商与相关制造、运营技术集成商，智能工厂行业上游行业分布极为广泛。

中国智能工厂产业链中游主体为智能工厂解决方案集成商，头部智能工厂集成商包括西门子、罗克韦尔、ABB、和利时、IBM、中国石化等企业。

中国智能工厂产业链下游主体为智能工厂解决方案的服务对象，主要应用场景集中于机械制造、航空航天、汽车制造、电子器件及消费制造等行业。

2019年中国数字化制造解决方案市场营收达7,684亿元

中国工业基础规模大，工厂智能化转型前景高，未来在全球智能工厂市场中占比将提升。在细分市场中，整体智能工厂解决方案营收规模将增加。

中国智能工厂营收规模可拆分为整体解决方案及零散解决方案两部分，其中零散解决方案供应商如数字化制造解决方案供应商正向智能工厂整体解决方案布局，未来整体解决方案占比将提升。

数字孪生赋能决策环节

数字孪生技术以数字化形式对工厂物理实体的行为与流程进行动态呈现，将数据进行分析并做可视化处理并利用先进的数据分析平台和技术，开发迭代模型，引导决策过程，有助于提升智能工厂绩效。

数字孪生给智能工厂的物理过程配备大量传感器，以检测获取物理过程及其环境的关键数据。传感器信号可利用MES、ERP、CAD等系统的流程导向型信息进行增强，从而提供大量的信息。

此外，数据孪生的传输步骤有助于实现流程和数字平台之间进行无缝、实时的双向整合及互联，可支持将获得的数据存入数据储存库中，并进行处理以备用于分析，数据聚合及处理可在云端或现场完成。

深度见解：各环节深度融合，实现统筹管控

制造执行系统（MES）与机器人流程自动化系统（RPA）以实时协同思想为主导，提升工厂生产环节自动化程度，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，此外，自动化程度的提升亦可提供标准的网际网络的浏览查询和远程资料索取，赋能智能工厂制造环节。

智能工厂可实现多个车间之间的协作和资源的调度，广泛应用DCS或PLC控制系统进行生产管控，同时建立中央控制室，实时显示工厂的运营数据和图表通过图像识别技术对视频监控中发现的问题进行自动报警。此外，智能工厂解决方案通常具有多样性结构，通过统筹管控智能工厂全方位体系架构可有效提升智能工厂制造环节表现。

网络功能虚拟化技术、软件定义网络技术和云计算有效赋能5G和内容分发网络，有效提升智能工厂系统性能，加速边缘计算在行业内渗透。

机器学习技术可提升智能工厂供应流程优化、生产流程测控及优化、预测性维护及优化等方面性能及效率，助力行业发展。