习近平总书记在党的二十大报告中指出，建设现代化产业体系。坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化，加快建设制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、网络强国、数字中国。
制造业是国家经济命脉所系，是立国之本、强国之基。随着新一代信息技术加速拥抱千行百业，智能制造正在多领域多场景落地开花——依靠智能巡检，远在千里之外也能云端管理大型风力发电机，相比人工效率提升10倍；借助智能设备，质检线上可以智能识别细小瑕疵，助力实现精细化生产……新兴技术与先进制造的深度融合，不仅勾勒出日新月异的数字社会，也让实体经济活力更足、动力更强。
一个个竞相涌现的新业态新模式，一次次落地显效的新场景新尝试，见证着党的十八大以来，我国智能制造所取得的长足进步。这十年，产业数字化转型全面推进。截至2021年底，全国工业企业关键工序数控化率、数字化研发设计工具普及率分别达到51.3%、74.7%，比2012年分别提高30.7、25.9个百分点。这十年，智能制造发展水平稳步提升。我国已建成700多个数字化车间、智能工厂，智能制造试点示范项目生产效率平均提高48%，产品研制周期平均缩短38%，产品不良品率平均降低35%，炼化、印染、家电等领域智能制造水平处于世界领先地位。这十年，智能制造的底座更为坚实。工业互联网应用已覆盖45个国民经济大类，培育较大型工业互联网平台150余家，连接工业设备超过7800万台（套）。
当前，新一代科技革命和产业变革加速演进，加快发展智能制造，既有助于巩固壮大实体经济根基，也关乎我国未来制造业的全球地位。立足新发展阶段，只有保持战略定力、深入实施智能制造工程，才能为促进制造业高质量发展、构筑国际竞争新优势提供更有力的支撑。
智能制造概念
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。它包含智能制造技术和智能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。智能制造通过人与智能机器的合作共事，扩大、延伸、部分取代人类专家在制造过程中的脑力劳动，把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
智能制造业九大未来发展趋势
1
设备数字化率稳步提升
设备的自动化和数字化是企业实现智能制造的基础，根据平台数据结果显示，设备数字化率达57.98%，24.04%的企业具备自动化物流设备，22.06%的企业在关键工序实现质量在线检测。设备数字化率的提升，有利于企业提升生产制造效率。
2
设备互联互通能力持续加强
车间是生产制造信息的重要载体，包含设备、工艺、质量、作业等相关基础资源，只有通过设备、质量、生产等环节信息采集与追溯，才能真正意义上实现车间各环节的数据互通。根据平台数据分析结果显示，企业实现设备联网和设备数据采集的28.78%，实现生产数据自动采集的达 40.18%，实现质量全流程追溯的仅有16.97%。
3
生产作业可视化程度有待进一步提高
生产过程的标准化、可视化和智能化是企业智能化改造和智能车间建设的重要目标，也是制约影响智能车间投资效果的关键内容。根据平台数据分析结果显示，28.43%的企业实现了生产过程可视，30%的企业实现标准化作业文件的自动下发，10.42%的企业应用了高级排产系统。
4
智能仓储应用场景逐渐普及
面向原料、半成品、成品仓储管控环节，依托仓储物流管理系统或平台等解决方案，借助于条形码、二维码、无线射频等标识技术，能够实现自动出入库、自动运输、配送过程监控，可有效提高配送效率、降低库存量。
根据平台数据分析结果显示，28.43%的企业应用了基于标识技术的物料管理方式，仓储管理系统应用率达30%，10.42%的企业实现了基于生产需求的精准配送。
5
数字化研发设计能力稳步提升
面向产品研发设计环节，依托计算机辅助设计、试验仿真系统、协同研发系统或平台，应用基于模型的定义、知识工程等技术，能够实现产品快速设计、缩短研发周期、降低研发成本，提高研发的效率和质量。
目前数字化研发工具已在企业得到了普遍应用，由2020年的73% 提高至89%，30%的企业应用了数字化设计建模仿真技术，55%的企业实现基于三维模型的设计，32%的企业建立了典型组件和设计知识库并有效应用。
6
系统集成与数据互联仍是高成熟度提升关键点
系统集成和数据互联是企业迈向成熟度三级的关键特征。根据平台数据分析结果显示，20.77%的企业制定了完整的系统集成架构和规范，仅有12.77%的企业能够实现设计、生产、物流、销售和服务全业务的集成。
企业集成需求旺盛，普遍存在技术水平低、人员能力弱、资金投入大等问题，难以实现互联互通，或制约企业向高成熟度阶段迈进。
目前已有 75% 的企业实现了部门内的数据共享，但在数据分析利用率方面仍处于起步阶段，14% 的企业采用了大数据平台，12%的企业基于模型开展数据分析及应用，驱动生产环节的业务优化，仅有5%的企业实现了智能决策。当前阶段，制造业实现基于数据驱动的精准决策仍面临巨大挑战。
7
企业逐渐关注工业知识的积累和沉淀
构建企业知识库是经验萃取的过程，是对知识进行有效管理并合理利用的重要手段，通过知识的积累和增值，企业才能够不断进行企业管理、产品研发、市场拓展和客户服务的创新，持续提升企业核心竞争力。
根据平台数据分析结果显示，31%的企业注重智能制造领域的技术创新和管理创新，14%的企业已经建立了企业知识库以及知识管理平台，对知识进行系统性管理；11%的企业开始积累沉淀专家知识和经验并将其进行数字化和软件化，应用到业务活动中，以期减少经验流失和重复劳作，帮助企业解决经营管理中的复杂问题。
8
部分企业开始逐步实现绿色低碳制造
我国制造企业早期发展追求迅速扩张生产规模，管理模式较粗放，导致碳排放失控。
一方面是企业生产环境复杂，能耗设备分散，对设备的过载、空载状况无法进行实时监控，由于设备管理不到位导致能源损耗大。
另一方面是由于不合理的工艺流程会造成工序能耗高，从而导致产生不必要的碳排放。
根据平台数据分析结果显示，26%的企业已应用了能源管理平台，23%的企业实现碳排放统计，10%的企业实现了碳资产闭环管理。
下一步企业将综合利用能效数据，优化设备运行参数、对传统工艺进行技术改造、优化生产管理过程，推动低碳生产工艺的创新与应用。
9
产业链供应链数据的集成和管理
企业基于生产、库存、销售数据集成，可进行动态安全仓储分析，精准预测库存并实施采购决策以满足生产及销售的需要，同时降低库存成本，提高生产资源配置效率，缩短交付周期。
根据平台数据分析结果显示，13%的企业实现供应商信息协同，12%的企业自建或使用了供应商协同平台，6%的企业逐步打造智慧供应链。
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