Lenovo：2020智能制造白皮书（附下载）

智能制造的发展趋势

第一，新技术的快速应用和不断加深。越来越多的新技术应用到制造业中，与制造业深度融合,其中包括:

(1〕智能终她。传统机嚣和设备的智能化将大幅提升生产柔性，提高产品质量和生产效率。语过把RFID/传感器嵌入到T业设备中，将“物联网”与互联网相融合，物理世界与虚拟世界相脑合。工业机器人的应用将人类从危险、繁臣、重复的劳动中解脱出来，控制和加快库存周转本，扬高劳动生产本;

(2)物联网和边缘计算。语过物联网数据整合全量OT域数据、边缘分布式计算和开放的架构，实现T业大批量数据的实时处理，确保工业设备的远程监控和实时响应，实现对人员.没备、物料、工艺、环境的实时管控和暂能决第。

(3)混合云及云计算。企业将安全性、敏感度要求不高、需要快速部署的应用放在公有云上，将企业传统核心应用或者安全性需求较高的应用放在私有环境或者私有云中，形成混合云部署方式，使数据昙露达到最低限度，最大程度保证企业数据安全。

(4)网络技术。甚于5G技术高速率、低延时、大规模设备接入等特点，各系统可直接进行快速的无线传输和控制，工厂和园区无篙布置复杂的线缆，数据的传输将更加迅速、安全、实时。随着5G的部署使用，智能机器人可以自主化的在工厂里移动，按需完成各种任务;产线可以更加灵活调整各设备位置，灵活分配任务和产能。生产线的柔性将会达到一个新的高度。

(5)人工智能。人工智能技术和制造业深度融合，使得制造系统员备学习能力。谲过深度学习、塔强学习、迁移学习等技术的应用，智能制造将捉升制造领域知识产生、获取.应用和传承的效率。例如，利用机器学习技术分析和训练产品缺陷，形成控制规则，在实际产线上,语过增强学习技术和实时反馈，控制生产过程减少产品缺陷，同时还可以集成专家经验，不断改进学习结束。

语过以上技术，将灵活地为客户打造“透明化生产、数字化车间、智能化工厂”，降低人力成本、提高产品质量、提升生产整休协作效率、为促进制造业高N量发展抚供坚实的技术和基础i设饱支撑.

第二、从“"人、机、料、法、环“的生产环节要素到“研、产、供、悄、服”的制造型企业全价值链的忧化。

制造型企业传说的业务优化集中在以MES(制造执行系统)为核心的生产环节中，包含人员、设备、物料、方法和环境等生产要素。对于制造型企业来说，将制造过程中各种信息进行准确采集和有效集成，及时准碗掌握制造过程中的动态信息，从而为提高生产效率和制造资源利用率提供支持。然而，就企业整个产品生命周期而言，仅重视生产坏节数据已经不能够满足企业业务优化的需要。例如:在要实现产品的眼务化转型，必须语过跟踪和兴集产品售后使用数据，不仅可以帮助设计者找出产品存在的短板加以改进，并且能够帮助企业为客户捉供更多产品增值展务，实现从卖产品到卖服务的转变。这其中涉及的不仅包括生产始

的数据，还包括产品销售、使用、聚务等一系列数据。因此基于数据的业务分析和优化必须廷伸到产品研发、生产、供应、销售和服务全价值链，只有实现生产制造要素和全生命N期链数据的结合，才能头现制造型企业整个价值链的忧化.

第三，从各个企业“孤立建设”到智能制造生态系统协同发展。

智能制造的实现是一个逐级推进的复杂工程，涉及企业执行装备层、控制层、管理层、企业是等企业系统架构的纵向集成，涉及本企业研发、生产、供应、销售、服务等产品全价值媒的横向集成，还需要进一步推动企业上下游之问、行业之问的更大范围协同，员休包括:

(1)上下游产业链企业和用户共同参与。在上游，将制浩业数据导入云始，利用新一代信息技术和平台连接产业上中下游，形成智能预测与快速反馈结合;在下游，请客户和最终用户共通参与面向细分市场的产品需求规划，汇集制造资潦和解决方案，形成共生找荣的智能制诰生态系。

(2)智能装备、物流仓储、软件企业和服务商等细分行业的协同创新。限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺壁垒较高等因素，单个系统解决方案商难以同时满足各个细分行业的智能制造发展需要。因此，需要行业自身，以及关联行业之问如加强协同和创新，强化智能制造系统解决方案供应能力。最终，由多个提供单一产品或服务的供应商共同构建整个协作系统，造就全新的智能制浩产业链，形成融合发展的生态圈。

(3)政产学研用联动的创新体系。政府语过财政资助、建立标准和制度，发挥统领和激励作用，企业语过深化供应链上下游紧密合作、加大自身研发力度，强化创新主体作用;高校与研究机构语过多种方式加强和企业的合作，发挥组织瘁头和技术支撑作用。在全社会的范围内，形成产、学、研、用的智能制造联动休系，发挥各级创新机构的最大效能，减小风险，放大成限。

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