智能制造行業市場發展現狀及前景趨勢研究分析

智能制造，源于人工智能的研究，是一種通過應用先進的信息技術、自動化技術和智能控制技術，實現生產過程的智能化、集成化和自適應化的制造方式。它旨在提高生產效率、降低成本、優化資源利用和提升產品質量，為企業實現可持續發展創造條件。智能制造系統不僅能夠在實踐中不斷地充實知識庫，而且具有自學習功能，能夠搜集與理解環境信息和自身的信息，并進行分析判斷和規劃自身行為。

智能制造行業市場現狀分析

智能制造裝備分為重大成套設備制造、機器人與增材裝備制造、智能測控裝備制造、其他智能裝備制造、智能關鍵基礎零部件制造和智能制造相關服務6大類。

智能制造系統解決方案是指以自動化、網絡化為基礎，以數字化為手段，以智能制造為目標，借助新一代信息通信技術，通過工業軟件、生產和業務管理系統、智能技術和裝備的集成，幫助企業實現縱向集成、橫向集成的各類智能化解決方案的總稱。

工業和信息化部、國家標準化管理委員會根據《中國制造2025》的戰略部署，聯合發布了《國家智能制造標準體系建設指南》，明確了建設智能制造標準體系的總體要求、建設思路、建設內容和組織實施方式，從生命周期、系統層級、智能功能3個維度建立了智能制造標準體系參考模型，并由此提出了智能制造標準體系框架，框架包括“基礎”、“安全”、“管理”、“檢測評價”、“可靠性”5類基礎共性標準和“智能裝備”、“智能工廠”、“智能服務”、“工業軟件和大數據”、“工業互聯網”5類關鍵技術標準以及包括《中國制造2025》中10大應用領域在內的不同行業的應用標準。

隨著制造業智能化的升級改造，我國智能制造裝備行業呈現較快的增長，2022年我國智能制造裝備新增相關企業8.39萬家。根據工信部數據顯示，當前我國智能制造裝備行業規模已經超過3.2萬億元，市場滿足率超過50%。建成2500多個數字化車間和智能工廠，工業軟件產品收入突破2400億元，主營業務收入達10億元的系統解決方案供應商超過了140余家。

據中研普華產業院研究報告《2024-2029年智能制造產業現狀及未來發展趨勢分析報告》分析

基于大數據的工業智能將帶來更多服務型應用場景。董凱舉例說，正在快速形成的基于工業數據的故障診斷及預測性維護就是典型的服務型應用場景。這種服務場景通過對生產線的監測和歷史數據進行處理并存儲后，進行基于人工智能的預測性分析，對企業給出維護建議并對生產進行實時預警。數字化設計是實現智能制造的關鍵基礎技術，是制造業提升智能制造能力水平的關鍵方面，目前已從傳統二維設計，轉變為基于知識庫的參數化/模塊化、模型化設計。

目前已有48%的企業開展了計算機輔助設計，27%的企業實現了基于三維模型的設計，25%的企業開展了數字化建模仿真，48%和39%的企業應用PDM/CAPP對產品設計和工藝設計數據進行結構化管理與歸檔，25%的企業在設計過程中建立了典型組件和設計知識庫。數字化設計和制造的普及有助于企業適應外部環境技術動態性以及響應外部市場需求不確定性。

智能制造行業市場前景趨勢分析

當前，新一輪科技革命和產業變革不斷深入，制造業數字化、網絡化、智能化融合發展，正在不斷突破新技術、催生新業態。智能制造已成為推動制造業轉型升級、加快制造業高質量發展的重要抓手。經過多年培育，我國智能制造發展已從初期的理念普及、試點示范階段進入到當前深化應用、全面推廣階段，形成了試點示范引領、供需兩端發力、點到線再到面的復制推廣、多方協同推進的良好局面。

到2025年，環保裝備制造行業技術水平明顯提升，一批制約行業發展的關鍵短板技術裝備取得突破，高效低碳環保技術裝備產品供給能力顯著提升，充分滿足重大環境治理需求。行業綜合實力持續增強，核心競爭力穩步提高，打造若干專精特新“小巨人”企業，培育一批具有國際競爭優勢的細分領域的制造業單項冠軍企業。環保裝備制造業產值力爭達到1.3萬億元。2023年2月21日，工信部等七部委印發《智能檢測裝備行業發展行動計劃(2023-2025年)》提出：到2025年，智能檢測技術基本滿足用戶領域制造工藝需求，核心零部件、專用軟件和整機裝備供給能力顯著提升，重點領域智能檢測裝備示范帶動和規模應用成效明顯，行業生態初步形成，基本滿足智能制造發展需求。

從智能裝備行業的區域競爭格局來看，目前，我國的智能制造裝備主要分布在工業基礎較為發達的地區。我國正在形成珠三角、長三角、環渤海和中西部四大行業集聚區，行業集群將進一步提升各地智能制造的發展水平。

未來行業市場發展前景和投資機會在哪?欲了解更多關于行業市場數據具體詳情，可以點擊查看中研普華產業研究院的報告《2024-2029年智能制造產業現狀及未來發展趨勢分析報告》。