一、智能制造核心：信息化、智能化、自动化、全流程

 

智能制造是综合运用信息化、智能化、自动化等技术，对企业的管理、研发、采购、生产、销售等主要业务进行全方位改造，以实现经营效率的全面提升。

 

根据《智能制造发展规划（2016-2020年）》，智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。

 

 

智能制造的典型架构包括终端层、网络层、平台层次、应用层。终端层主要包括各种生产设备、信息采集终端等，负责执行具体生产活动的同时，采集底层数据，主要包括传感器、控制系统、增材制造、工业机器人、数控机床等设备；网络层主要实现生产设备、智能产品、生产和物流系统、IT系统、生产和服务人员、供应链/合作伙伴及客户之间的数据互联；平台层主要是生产云、设计云等各种云平台；应用层则是在平台层的基础上，利用数据实现对业务的管理和分析。

 

 

智能制造的核心特点：信息化、智能化、自动化、全流程。信息化是智能制造的基础，实现信息的搜集与传递；智能化是智能制造的核心优势，结合信息与行业know-how，实现自主决策；自动化则是智能制造的结果输出，实现高效率、高品质、低成本的生产；全流程则是智能制造重要特征，覆盖企业经营的管理、研发、采购、生产、销售等所有重要方面。

 

 

智能制造的核心优势是大幅提升企业的经营效率。高度数字化、自动化、智能化的特点，使智能制造在缩短产品研制周期、提高生产效率、提升产品良率、降低运营成本方面具有突出优势。根据智能制造灯塔工厂的运行效果来看，工厂在生产效率、材料利用率、柔性生产、新品开发速度等方面有明显提升，改善幅度普遍超过50%。突出的优势，也使得智能制造被作为第四次工业革命的核心技术，美国“工业互联网”、德国“工业4.0”、“中国制造2025”均提出大力发展智能制造。

 

 

二、智能制造的核心发展驱动

 

智能制造的发展驱动力主要来自三个方面，人口老龄化、产业升级以及政策推动。人口老龄化方面，低成本劳动力是我国制造业赖以发展的重要支撑因素，但随着人口的老龄化和制造业工资水平的增长，低成本优势面临挑战。产业升级方面，随着我国经济发展驱动力的变化，制造业发展重心由规模扩张转变为效率提升，智能制造成为重要抓手。政策引导方面，作为产业升级的重要方面，国务院、工信部、财政部、发改委等部委密集出台政策扶持，顶层设计持续完善。

 

1、宏观背景：人口老龄化，制造业成本压力上升

 

低成本劳动力是我国制造业发展的重要优势。我国作为全球人口大国，在劳动力人口方面具有规模大、成本低等优势，凭借“人口红利”，我国也成为全球第一的制造业大国。根据德勤咨询的报告，低成本是我国制造业的第一大优势。

 

 

目前开始面临人口老龄化、人员成本上升的挑战。劳动力人口数量上，2013年至2019年减少2300万；工资水平上，快速提升，2019年我国制造业人员平均工资为7.8万元，2011年来的复合增速为9.9%。收入增速的放缓和人力成本的提升使得制造业企业压力明显增大。

 

 

2、产业背景：经济转型之下，制造业发展重心从规模扩张逐步转为效率提升

 

经济进入新常态，传统制造业进入成熟期。伴随着经济的快速发展和经济规模的扩大，我国制造业发展增速开始放缓， 2019年工业增加值同比增长5.7%，相对于二十世纪初期明显下滑。从长期趋势看，我国经济发展也将从高速增长进入中速增长的“新常态”，制造业，尤其是传统制造业，陆续进入成熟期，需求总量开始趋于饱和。

 

 

经营从粗放向精细转变。伴随着总量扩张的放缓，企业发展也将从规模扩张模式逐步转为精益管理模式，提升运营效率也成为制造业企业发展的重要着力点。微观产业层面，以钢铁行业为例，行业龙头宝钢将成本削减作为重要发展战略，自2015年开始提出成本削减计划，削减规模接近三百亿。

 

 

3、政策背景：智能制造成为我国制造业由大到强的支撑

 

国务院、工信部、财政部、发改委等部委相继出台产业扶持政策。制造业是我国经济的重要组成部分，制造业的稳定、可持续发展是经济稳定的基础，智能制造也成为政策推动制造业转型升级的抓手。智能制造发展规划（2016-2020年）提出到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。《中国制造2025》提出到 2025 年，制造业重点领域全面实现智能化，试点示范项目运营成本降低 50%，产品生产周期缩短 50%，不良品率降低50%。

 

 

三、智能制造发展的难点

 

从制造业企业角度，智能制造的概念较新、系统较为复杂，在发展的初期阶段，面临理解难度大、应用效果不明确、资金投入大并且建设周期长等问题，早期接受度和导入的速度相对较慢。从解决方案供应商角度，下游客户行业分布广、生产和管理个性化程度高，市场呈现高度碎片化特征，难以实现规模的快速增长。

 

1、制造业企业角度：无经验参考、资金投入大、建设时间长

 

制造业企业对于通过智能制造提升企业经营效率，总体是欢迎态度，但同时业面临诸多顾虑。一是无成熟经验可供参考。智能制造总体处于发展初期阶段，企业开展智能化建设可能会面临无成熟模板可供参考的局面，会有无处下手以及效果不明确等顾虑。二是资金投入大、建设时间长，开展智能制造需要资金和决心。智能制造体系庞大，涉及智能制造装备、通信网络、应用软件等，需要较大的资金投入；另一方面，初期发展阶段，智能制造通常需求通过迭代升级的方式进行发展，建设的周期也通常较长。美的集团智能制造建设历时7年，投入超过100亿元。

 

 

2、解决方案供应商角度：需求个性化、市场碎片化

 

从智能制造行业参与者角度，解决方案供应商，则面临市场割裂、需求个性化等难题，难以通过提供标准化解决方案来提高项目建设速度、降低项目成本、实现规模效应。

 

制造业细分门类多、企业数量多、工艺差异大。虽然我国制造业的总体规模大，2019年国内制造业生产总值达到26.92万亿元，但行业的分类多，包括31个行业大类，191个行业种类，以及525个行业小类，具体到企业层面，则数量更是多达327万个法人单位。

 

智能制造的整体市场会呈现高度的个性化以及碎片化。一方面，制造业各个细分子行业之间产品类别差异大；另一方面，同行业的企业之间，也可能存在工艺或者管理上的差异，使得需求也不尽相同。智能制造需要与企业的具体生产和管理精密结合，客户的差异化也直接决定了智能制造市场的碎片化。

 

 

四、智能制造的发展现状

 

智能制造的发展现状：标杆企业深度智能化，逐步形成示范效应；支撑产业快速进步，智能制造门槛降低。以宝钢、三一、美的为代表的制造业龙头已经进入智能制造的深度建设阶段，并且建设成果开始转化为公司的核心市场竞争力，体现出了突出的示范效应。技术方面，以工控系统、工业机器人、通信网络、工业云、工业软件为代表的支撑产业，实现了技术和产业规模的突破发展，智能制造的技术门槛大幅降低。

 

1、从顶层设计到标准建设，政策逐步细化和深化；

 

政策逐年细化。自2015年，中国制造2025提出以智能制造为主攻方向以来，智能制造的先关政策逐步细化和具体化。目前，政策已经从长期、中期发展规划，细化到智能制造标准体系，以及重点子行业智能制造发展的阶段，总体呈现从顶层规划-基础条件建设-行业领域落地的节奏推进。

 

 

2、底层技术快速发展，支撑产业规模壮大

 

智能制造主要包括智能使能技术、智能装备技术、工业互联网三大底层技术。智能使能技术主要是对于数据的应用，主要涉及工业云、工业软件等；智能装备既承担数据搜集有承担任务执行的功能，主要涉及传感器、工业控制系统、智能制造装备；工业互联网则主要承担数据传输的功能。

 

 

支撑技术快速发展，产业规模大、企业实力强。从技术角度，智能制造主要包括智能制造装备技术、工控技术、通信传输、软件技术等。随着我国工业实力的提升，在基础技术领域，逐渐具备了较强的技术实力，工控技术方面，拥有以汇川技术为代表的企业；智能制造设备方面，拥有埃斯顿等机器人企业；工业软件方面，拥有以宝信软件为代表的细分领域龙头。底层成熟的支撑技术，也成为智能制造发展的坚实基础。

 

 

3、标杆企业深度智能化，开始形成示范效应

 

以宝钢集团、美的集团、三一重工为代表的制造业企业，对于智能制造投入较早，目前已经进入到深度、全局自动化阶段，并且将智能制造打造成为了自身的核心竞争优势。标杆企业的发展，将通过示范效应，成为智能制造发展的加速器。

 

宝钢集团通过智能制造打造品质、成本优势。宝钢集团从1998年开始智能化建设，初期以产销系统切入，后期陆续从管理延伸至生产领域，陆续改造了包括炼钢、炼铁、连铸、热轧、冷轧、钢管、高线等产线在内的二十多套MES系统；2016年，宝钢集团开始对车间进行无人化改造，陆续打造热轧智能工厂、厚板连铸智慧工厂、硅钢智慧工厂，以及智慧物流等。通过智能制造，宝钢集团厚板连铸智能产线实现机组产能提升10%，劳动生产率提升30%，吨钢能耗下降12%，质量提升超过30%，加工成本降低25%。

 

 

智能制造支撑美的集团T+3模式。美的集团2008年开始探索智能制造，通过开展MES的建设提升产品品质；2013年形成以智能精益工厂为核心、结合智能自动化、智能机器人、智能物流、智能信息化、移动大数据、物联网集成的智能制造体系；2018年，进一步让所有业务互联互通，并实现大数据分析。发展至今，智能制造已经成为集团“T+3”业务模式的核心支撑，“全面数字化、全面智能化”也提升到集团核心战略高度。

 

 

智能制造主力三一重工成为行业龙头。三一重工从2008年开始筹建智能工厂，2011年18号智能厂房正式投产；目前已经建成智能加工中心与生产线、智能化立体仓库和物流运输系统、智能化生产执行过程控制、智能化生产控制中心四大模块。2020年4月，三一集团进一步启动制造管理系统（MOM）项目，上层连接着PLM、WMS等多套系统，下层连接IoT平台，成为智能工厂生产制造的“指挥大脑”，进一步打通生产、质量、物流、库存等环节，实现由“局部智能”向“全面智能”的发展。通过智能制造，三一重工实现了制造成本的快速下降，并成为国内市场份额最高的工程机械企业。

 

 

4、产业规模持续扩大，有望超越2000亿

 

智能制造工厂数量快速增长。从示范项目角度，工信部智能制造试点示范项目，至2018年底试点工厂数量已经达到354个；工信部制造业与互联网融合发展试点示范项目，至2020年，累计数量达到452个。

 

 

智能制造产业市场空间已达千亿级别。智能制造工厂数量的快速扩大，也直接带动产业规模的增长，根据《2019中国智能制造发展白皮书》，2018年底我国智能制造集成市场规模达到1548亿元，并且预计将在2021年达到2837亿元。

 

 

五、未来发展路径展望

 

结合智能制造的发展现状，预计从发展路径上，智能制造的后续趋势主要体现在以下方面：1）制造业企业从局部智能化到全面智能化；目前大部分智能制造工厂处于核心业务智能化阶段，后续将逐步实现各业务数据的链条和数据的分析应用，进入全面智能化阶段。2）行业覆盖从流程制造业走向离散制造业；流程制造业工艺流程清晰、生产要求高，智能制造发展较快；离散制造业更注重组织协调，对人员依赖高，随着人工成本的上升和智能制造的成熟应用，离散制造业后续将成为智能制造的重要增长方向。3）应用从大行业走向小行业，从头部走向二三线；随着供应商开始形成模块化的基础产品和成熟的行业解决方案，智能制造的应用门槛将大幅降低、应用效果也更加具备可预见性，规模较小的制造业企业也将开始具备推行智能制造的条件。

 

1、从模块智能化到全面智能化

 

智能制造根据成熟度可以分为五个层级。根据智能制造的覆盖范围、数据的连通、数据的分析和应用情况，智能制造可以分为五个等级。其中，成熟度最高的引领级，是在核心业务智能化、数据连通的基础上，能够对挖掘进行挖掘、应用、反馈优化核心业务，并能够进一步实现预测、预警以及自适应等功能。

 

 

现阶段以已规划级和规范级为主。在智能制造建设的初期阶段，通常难有细致的方案，需要摸索改进，企业会从设计、生产、质量控制、管理等角度切入，形成局部智能化，然后逐步扩展到其他环节。从发展现状来看，数字装配与加工、绩效管理、数字设备维护、数字质量管理是当前智能制造的主要切入方向，占比分别为38%、23%、16%、18%。

 

 

企业开始向更高层级智能化推进。经过初步的建设和运营经验的积累，企业会向更大的业务范围、更深的数据连通层次推进。从近年来的智能制造市场结构来看，智能制造硬件设备和通信网络的占比下滑，而工业云平台和工业软件则明显提升，反应智能制造正在快速从“集成级”向“优化级”发展。

 

 

2、离散型制造业有望成为重点增长领域

 

制造业可以分为流程制造和离散制造。按照项目建成后的各生产工序之间是否必须连续进行，工业项目分为离散型和流程型。流程工业主要包括石化、化工、制药、建材、冶金冶炼、火电、核电等工业；离散工业生产过程不连续，产品往往由多个零件通过一系列工艺加工装配而成的工业，主要包括机械制造、电子设备制造等。

 

 

流程工业对生产自动化要求高，智能制造发展相对靠前。一方面，流程工业大多属于标准化产品，更加注重成本控制，对于生产管理的精细度较高；另一方面，流程工业大多需要长时间运行，对于生产稳定性要求高；最后，以核电为代表的流程工业还有高温、高压、易燃、易爆的特点，需要持续的生产监控。流程工业的特点使其对生产品质的要求较高，自动化程度也相应较高，在从自动化向智能制造升级的过程中，也走在前列。

 

 

离散工业自动化开始加速。离散制造对于组织协调的要求较高，对于人力资源和管理能力较为依赖。一方面，随着我国制造业优势领域从重工业过渡到装备制造业，离散型装备制造领域诞生出一批营收规模大、资金实力强的大型集团，具备了开展自动化的能力和条件；另一方面，随着人力成本的快速上升，离散制造业必须通过技术手段来减轻对人力资源的依赖。

 

 

3、供应商对外输出解决方案，智能制造向小规模制造业扩散

 

从供应的角度来看，智能制造解决方案参与者主要有三类企业：制造业企业内部孵化公司、互联网巨头、独立第三方解决方案供应商。大型制造业企业在实施智能化改造过程中，积累了丰富的运营经验，叠加对于行业的深刻理解，成为了行业内的智能制造专家，代表性企业包括徐工信息、树根互联、海尔卡奥斯等；互联通和通信巨头，通常基于自身在软件开发或者网络系统建设方面的优势以及资金方面的优势，与制造业企业合作，开展智能制造建设，代表企业包括华为、阿里巴巴、中国电信等；独立第三方企业，则通常基于自身在智能制造软硬件方面的优势，从提供设备到提供整体解决方案，切入智能制造领域，代表企业包括中控技术等。

 

 

头部企业积累了丰富的项目经验，可以提供成熟解决方案；形成了标准化的产品模块，降低了智能制造建设门槛。随着相关解决方案企业的发展，解决方案供应商积累了丰富的行业Know-How和智能制造运营经验，成为了产业智能制造专家，再加上产品方面逐步沉淀了标准化的产品模块，解决方案供应商开始具备了快速搭建低成本智能制造体系的能力。随着解决方案的成熟和成本下降，解决方案供应商开始对外输出，将项目经验和产品扩展至更多的企业和行业，规模较好的制造业也开始具备发展智能制造的基础。

 

 

六、智能制造产业链及重点环节

 

智能制造系统较为复杂，核心组成部分包括自动化生产设备、工业软件、通信网络以及云等。中游集成商结合企业具体情况，采购或自行生产上游分系统，搭建成为完整的智能制造系统。现阶段，智能制造仍处于起步阶段，工控系统、工业机器人、工业软件以及集成，是成长空间大、发展路径清晰、受益主体较为明确的环节。工控是智能制造实现自动化的底层支撑系统；工业机器人是通用环节实现自动化生产的核心设备；工业软件是管理和生产连接的桥梁；集成商则是智能制造落地的关键。

 

1、智能制造产业链

 

上游硬件、软件、通信基础装置；中游为集成商；下游为制造业。智能制造是一个系统，既包括通信、网络等基础设施，也包括软件、生产设备等应用实施。上游环节既包括标准化、成熟产品；也包括个性化定制产品；标准化、成熟产品通常由第三方直接供应，包括工业机器人、数控机床、ERP软件等；定制化产品，通常以项目的形式进行定制，包括工控、MES、通信设施等。

 

 

2、智能制造重点环节之一：智能制造的底层支撑，工控

 

工业控制，又称为工业自动化，主要是指使用计算机技术，微电子技术，电气手段，使工厂/设备的生产和制造过程更加自动化、效率化、精确化，并具有可控性及可视性。智能制造体系中，最大的特征是生产设备的数字化和自动化，工控则是重要基础。工控产品从功能上可以划分为控制层、驱动层和执行层。其中，控制层包括PLC、HMI、DCS、工控机等；驱动层包括变频器、伺服驱动器、步进驱动等；执行层包括伺服电机、直驱电机、阀门、气动或液压元件等。

 

 

工控可以分为OEM型和项目型。OEM型下游客户主要是设备厂商，通过产品的形式为主机厂提供自动化系统的配套，下游客户主要包括机床、电子生产设备、纺织机械、电梯等。项目型主要是为制造业企业实现工厂的自动化，通常以项目建设的形式采购，下游主要是化工、市政及公共设施、石化、电力、冶金、汽车等。2019年我国工控行业市场规模达到1865亿元，其中OEM市场超过1200亿元。

 

 

外资主导，国产化率逐步提升。工控行业市场参与者主要包括欧美系、日系、台系以及国产品牌。欧美系，以西门子、施耐德、ABB为代表，产品线齐全、规模大、全球布局，占据主要份额。日本企业专注于工厂自动化，业务集中于亚洲。国内工控企业规模相对较小，主要通过差异化优势在细分市场竞争，包括汇川技术、雷赛智能、英威腾等。

 

 

3、智能制造重点环节之二：核心终端执行装备，工业机器人

 

工业机器人是指面向制造业的多关节机械手臂，或其他拥有多自由度的机械装置，可以根据设定自主完成工作，具有工作效率高、稳定可靠、重复精度好、能在高危环境下作业等优势。

 

 

智能制造体系中，工业机器人将成为重要终端生产执行装备。智能制造的特征之一就是生产高度自动化，除专用设备以外，工业机器人将承担更多的自动化任务，除典型的搬运、上下料外，更多的复杂任务也将逐步由机器人承担。当前，随着工业自动化水平的提升，我国工业机器人渗透率也持续上升，2020年我国工业机器人出货量达到16.36万台。

 

 

国产机器人和外资巨头错位竞争。工业机器人行业参与者主要包括以四大家族（ABB、库卡、发那科、安川）为代表的外资品牌，和以埃斯顿等代表的国产品牌。外资品牌技术实力较强，以大型机器人为主，占据汽车等高端市场。内资品牌以中小型机器人为主，在3C、光伏等新兴应用领域具备一定优势。

 

 

4、重点环节之三：管理和生产的桥梁，生产控制类软件

 

工业软件是指专用于工业领域的软件，以提高企业的研发、制造、管理水平和工业装备性能的软件。按照产品形态、用途和特点的不同，工业软件市场可进一步细分为研发设计软件、生产控制软件、信息管理软件以及嵌入式软件。2018年，我国工业软件市场规模达到1678.4亿元。

 

 

生产控制类软件主要包括MES、DCS等类型。MES主要面向离散制造业，承担计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理等职能。DCS主要面向流程制造业，承担现场控制等职能。在智能制造系统架构中，生产控制软件链接上层管理软件和下层的生产设备，是串联管理和生产的核心环节。研发类和信息管理类软件，发展起步较早，竞争格局稳定，市场主要被外资巨头占据。而生产控制软件定制化属性较强，并且随着智能制造的渗透，市场规模快速增长，是成长性最好的工业软件之一。

 

 

DCS软件市场集中度高，第三方巨头占主导。MES软件集中度低，制造业背景企业是重要参与力量。从市场格局来看，DCS软件主要面向石油、化工等行业，以大型客户为主，市场更加集中，中控技术、和利时等企业占据较大份额。MES软件主要面向离散制造，客户更加分散，市场集中度也相对较低，主要参与者为赛意信息、徐工信息、树根互联等具有制造业背景企业。

 

 

5、智能制造重点环节之四：智能制造落地的关键，集成商

 

集成商的核心职能是搭建基础设施，并将各类软硬件与企业实际融合。集成商既要深度理解企业生产流程，有需要理解各类软硬件的能力，并尽量匹配。按照背景，中游解决方案供应商/集成商主要包括互联网企业、通信企业以及制造业背景企业三类。

 

制造业背景企业基于工艺流程的理解和实际运营经验，将是重要力量。制造业背景集成商大多发展于企业内部的信息化部门或者自动化部门，基于母集团在发展中实际的生产、管理需求而诞生，并逐步开始向外输出解决方案，成为专业的智能制造集成商/解决方案供应商。

 

 

七、投资机会和风险提示

 

风险提示

 

1、制造业各行业生产流程、管理差异大，智能制造解决方案需要个性化定制，整体市场将呈现碎片化的特点；此外，智能制造投资规模大、建设时间长，要求客户具备一定的规模和实力，可能存在发展速度不及预期风险。

 

2、智能制造解决方案销售主要以项目的形式，存在需求波动下大、结算周期长等特点，话语权较弱的上游、中游企业可能会面临资金压力。