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亚马逊云科技:智能制造行业研究与场景分析报告(30页).pdf

上传人: AG 编号:603342 2024-01-01 30页 1.71MB

1、智能制造行业研究与场景分析智能制造概述定义及架构智能制造(Intelligent Manufacturing,IM)是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式协同层企业层工厂层产线层设备层研发设计供应商智能工厂转包商客户物联网BOMMESWMS物料生产网货位设备质量能源生产CRMPLMERPSCM办公网IT网络数控机床机器人自动产线检测设备AGV传感器PLCDCSHMI机器设备专线/无线网络OT网络参与者的互动与协同,借助数据平台和信息的实时互通,达到万物互联状态设备、控制、车

2、间与企业层形成由点到线再到面的递进关系接收处理后向企业层反馈,处理后向产线层发指令,再传导至设备层,控制与检测将现场数据进行预处理并向工厂层汇报执行生产任务,并实时上传现场数据智能制造概述全球加快布局英国,制造2050推进制造和服务融合,提升高技术人工数量德国,工业4.0建立以物联网、互联网和服务化的智能联接的系统框架中国,制造2025三个阶段,五大工程,十大领域美国,先进制造业国家战略计划实现制造业的智能化,保持美国制造业价值链上的高端位置和全球控制着地位,将ICT和制造业的基础研究与创新转化为成果日本,社会5.0战略建立在包括5G网络、传感器、机器人、人工智能、高性能计算和扩展现实(XR)

3、的技术应用韩国,制造界创新3.0策略协助中小企业建立智慧化与优化称产程序法国,新工业法国计划2013推出无人驾驶汽车、机器人新式高铁等34个优先项目2015优化了总体布局,标志法国“再工业化”全面学习德国工业4.0智能制造概述国内政策利好国家战略聚焦智能制造,2015年国务院印发中国制造2025以来,相关政策密集发布,为制造业智能化发展奠定基础2021年12月发布的“十四五”智能制造发展规划提出“到2025年,70%的规模以上制造业企业基本实现数字化网络化,并实现智能制造装备和工业软件市场满足率分别超过70%和50%。”发展规划在转型升级、供给能力、基础支撑三方面给出明确的量化指标,充分表明国

4、家政策层面对发展智能制造软硬件的重视与支持智能制造概述市场规模较大 在政策推动下,中国智能制造产业链越发活跃,应用场景持续拓宽,市场规模快速增长,预计2025年达到5.3万亿中国智能制造行业市场规模,按产值计(万亿元)1.3 1.5 2.1 2.4 2.7 3.2 3.9 4.2 5.0 5.3 201620172018201920202021E2022E2023E2024E2025ECAGR:21.1%CAGR:13.9%数据来源:头豹研究院,智次方整理智能制造产业链图谱核心零部件供应商上游中游下游智能制造企业需求企业硬件层硬件层装备供应商解决方案供应商重工业汽车电子智能制造产业链上游硬件层

5、 硬件层包括传统硬件与新兴硬件,以镜头模组为代表的传统硬件国产化率高,供应充足,而智能传感器、高功率激光器等新兴硬件国产化率较低智能传感器快速迭代创新阶段激光器高功率领域对外依存度高13%31%87%69%2016年2020年国内厂商国际厂商中国智能传感器市场份额传感器类别国内与国际技术差异MEMS微型超声波日本村田垄断该技术,国内厂商不具备设计与量产能力红外列阵传感器国际ULIS、FLIR垄断该技术,国内厂商在信号处理专用芯片技术上的国产化研发较为困难集成式智能传感器与微系统模组中国厂商在单体传感器上落后62.4%22.0%6.0%5.0%4.4%0.2%工业信息商业科研医学中国激光设备市场

6、占比(销售额)中国激光器国产化率90%60%36%低功率中功率高功率数据来源:头豹研究院,智次方整理智能制造产业链上游软件层研发设计类工业软件落后国外30年以上生产管控工业软件老牌工业企业优势大国内研发设计工业软件产品类型及结构 软件层以工业软件为代表,以国际厂商为主导,随着近年“国产化”要求逐步深入,国内厂商陆续崛起,未来有望实现国产化替代;与此同时,行业研究中发现工业软件厂商对云服务的需求逐年提升国内研发设计工业软件市场竞争格局19%12%11%9%9%8%4%28%Dassault Systems航天神软西门子AutodeskSynopsys金航数码Cadence其他国内生产管控工业软件

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本文主要介绍了智能制造行业的概述、产业链图谱、市场反馈、技术关注、市场规模及格局、应用场景分析等内容。 1. 智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合的新型生产方式,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能。 2. 智能制造产业链包括核心零部件供应商、智能制造企业、需求企业等,其中智能制造企业研发投入最高。 3. 智能制造市场以国际企业为主导,中国企业与国际企业在技术层面仍存在较大差距。 4. 智能制造试点项目反馈显示,智能制造可帮助企业提升生产效率与能源利用率,同时还带来运营成本、产品不良率与研发周期的降低。 5. 智能制造应用场景包括装备制造领域、电子信息领域、原材料领域、消费品领域等,各领域的关键场景应用占比不同。 6. 工业AI质检市场有望在2024年达到4亿美元,其中电子制造、钢铁、汽车等行业成熟度较高。 7. 运维服务应用痛点包括技术不完善和技术人员缺乏,运维服务用户对云计算、大数据、物联网的技术关注度最高。 8. 工业AI应用对工业场景或业务知识积累要求较高,目前工业质检/巡检等工业视觉智能应用落地较快,预测性维护等工业数据智能应用尚处发展初期。
智能制造如何提升生产效率? 工业AI质检如何实现高效检测? 运维服务软件市场前景如何?
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