伴隨工業(yè)4.0的蓬勃發(fā)展和生成式AI領(lǐng)域的技術(shù)顛覆,全球智能制造和工業(yè)自動(dòng)化行業(yè)變革提速。預(yù)計(jì)到2030年,中國(guó)、日韓和西歐等先進(jìn)制造市場(chǎng)有望率先實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化革命。
屆時(shí),高價(jià)值且可延展的自動(dòng)化技術(shù)將全面應(yīng)用于端到端業(yè)務(wù)流程,智能工廠具備完全集成的 IT/OT 技術(shù)棧,無(wú)處不在的高階數(shù)據(jù)分析成為新常態(tài),基于標(biāo)準(zhǔn)化解決方案的半開(kāi)放式平臺(tái)生態(tài)應(yīng)用普遍,數(shù)字化集成和AI賦能的人機(jī)結(jié)合運(yùn)營(yíng)模式全面實(shí)現(xiàn),大幅提升制造行業(yè)生產(chǎn)效率。
多重因素推動(dòng)下,中國(guó)自動(dòng)化行業(yè)有望在2030年前實(shí)現(xiàn)跨越式增長(zhǎng)
據(jù)麥肯錫估算, 2025 年工業(yè)自動(dòng)化產(chǎn)品的全球市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到約1083億美元,過(guò)去三年年化增長(zhǎng)率約3.7%。而中國(guó)工業(yè)自動(dòng)化市場(chǎng)規(guī)模超過(guò)人民幣2500億元,在全球市場(chǎng)占比超過(guò)三分之一(圖1);預(yù)計(jì)未來(lái)5年,中國(guó)自動(dòng)化行業(yè)將實(shí)現(xiàn)跨越式增長(zhǎng)。
首先,工業(yè)自動(dòng)化市場(chǎng)細(xì)分領(lǐng)域蘊(yùn)藏巨大增長(zhǎng)潛力。具體而言,工業(yè)自動(dòng)化的細(xì)分市場(chǎng)包括三大領(lǐng)域:第一,適合連續(xù)流制造業(yè)的自動(dòng)化設(shè)備【1】。根據(jù)預(yù)測(cè),2025年全球市場(chǎng)相關(guān)支出將達(dá)到約 760億美元,高于2019年的640億美元,復(fù)合年增長(zhǎng)率約為2.8%。第二,適合離散制造業(yè)的自動(dòng)化設(shè)備。全球范圍內(nèi),半導(dǎo)體和電子電氣行業(yè)的自動(dòng)化支出增長(zhǎng)最快。第三,針對(duì)連續(xù)流制造和離散制造的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)軟件和云服務(wù)。這一細(xì)分包括連接工廠內(nèi)各類工業(yè)設(shè)備,以及支持使用數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)制造的各種解決方案。這一自動(dòng)化產(chǎn)品細(xì)分市場(chǎng)規(guī)模最小,但增速最快,增長(zhǎng)率達(dá)到18%。
第二,勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)變化、自動(dòng)化技術(shù)發(fā)展,推動(dòng)未來(lái)5年全球和中國(guó)工業(yè)自動(dòng)化市場(chǎng)加速增長(zhǎng)。人口老齡化使得高收入國(guó)家約 40% 的雇主將轉(zhuǎn)型,很多公司對(duì)勞動(dòng)力短缺感到憂慮。企業(yè)為了吸引和保留員工,需要支付更高的工資和福利,用工成本上漲。在這樣的大背景之下,生產(chǎn)制造自動(dòng)化替代將進(jìn)一步加速。
與此同時(shí),整個(gè)行業(yè)正面臨自動(dòng)化技術(shù)的顛覆性突破。人工智能的加速發(fā)展使得“人機(jī)結(jié)合”的制造環(huán)境變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。根據(jù)麥肯錫全球研究院的預(yù)測(cè),伴隨著自動(dòng)化技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展,到2030年,預(yù)計(jì)全球?qū)⒂?億個(gè)工作崗位被機(jī)器取代。若發(fā)展相對(duì)緩和,也將有4億個(gè)工作崗位被取代。
第三,制造業(yè)企業(yè)正加速擁抱數(shù)字化解決方案,并深度參與行業(yè)生態(tài)合作。麥肯錫對(duì)全球188 家工業(yè)自動(dòng)化用戶和供應(yīng)商問(wèn)卷調(diào)查發(fā)現(xiàn),數(shù)字化解決方案在企業(yè)工廠自動(dòng)化中越發(fā)重要。69%的受訪者表示數(shù)字化解決方案當(dāng)前已經(jīng)成為其自動(dòng)化工作的重要一環(huán)。此外,有更多人(94%)表示,這類解決方案對(duì)其未來(lái)的自動(dòng)化舉措尤為重要。調(diào)查還發(fā)現(xiàn)更多企業(yè)選擇合作方式搭建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),而非自主開(kāi)發(fā)。另外,開(kāi)放性和系統(tǒng)兼容性是用戶選擇工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的核心購(gòu)買要素。
從中國(guó)市場(chǎng)的實(shí)際情況來(lái)看,內(nèi)外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化有望促使國(guó)產(chǎn)化工業(yè)自動(dòng)化解決方案從‘能用’到‘好用’轉(zhuǎn)型。伴隨著鋰電、新能源、半導(dǎo)體等新興制造業(yè)企業(yè)的快速發(fā)展,基于中國(guó)新型基礎(chǔ)設(shè)施(比如云端數(shù)據(jù)中心、計(jì)算中心等)能力的不斷提升,工業(yè)自動(dòng)化設(shè)備的國(guó)產(chǎn)化率有望持續(xù)提高。
“平臺(tái)化、敏捷化、智能化” 三大技術(shù)趨勢(shì)重構(gòu)產(chǎn)業(yè)邏輯
當(dāng)前,傳統(tǒng)工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)在技術(shù)上仍存在諸多痛點(diǎn)。工業(yè)軟件系統(tǒng)普遍按照ISA95的分類方法進(jìn)行分層的架構(gòu)設(shè)計(jì),導(dǎo)致業(yè)務(wù)碎片化且條塊分割,形成系統(tǒng)孤島,跨層的業(yè)務(wù)流程難以實(shí)現(xiàn)。各應(yīng)用子系統(tǒng)分開(kāi)獨(dú)立建設(shè)和部署,各個(gè)系統(tǒng)技術(shù)路線差異較大,軟件復(fù)用性差。
不同廠家、不同系統(tǒng)之間通過(guò)私有接口互聯(lián),缺少公共的服務(wù)接口標(biāo)準(zhǔn)。數(shù)據(jù)私有化且難以共享,標(biāo)準(zhǔn)和接口不統(tǒng)一,系統(tǒng)之間需要經(jīng)過(guò)層層轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通,各系統(tǒng)之間無(wú)法進(jìn)行一體化調(diào)度,導(dǎo)致建設(shè)成本高。應(yīng)用系統(tǒng)大多采用半定制開(kāi)發(fā)模式,一次建好之后,后期功能升級(jí)或第三方擴(kuò)展非常困難,運(yùn)維成本和難度高,且僅能由原始建設(shè)廠家進(jìn)行升級(jí),一旦原始廠家出現(xiàn)變故,系統(tǒng)只能推倒重建,無(wú)法適應(yīng)制造工藝和生產(chǎn)組織方式的快速變化。
在這樣的背景下,工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)出現(xiàn)了平臺(tái)化、敏捷化、智能化三大技術(shù)趨勢(shì),具體可以總結(jié)為十大技術(shù)方向(圖2)。這些技術(shù)可能會(huì)對(duì)工業(yè)自動(dòng)化的未來(lái)產(chǎn)生巨大影響。
趨勢(shì)一,平臺(tái)化
“平臺(tái)+應(yīng)用”架構(gòu)模式作為工業(yè)軟件體系演進(jìn)的重要方向,逐步成為主流工業(yè)軟件框架。工業(yè)軟件從單體應(yīng)用轉(zhuǎn)向平臺(tái)化,通過(guò)統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座和服務(wù)接口,解決傳統(tǒng)分層架構(gòu)中多源異構(gòu)數(shù)據(jù)難以共享、跨系統(tǒng)協(xié)同效率低的問(wèn)題,減少分層架構(gòu)中多協(xié)議轉(zhuǎn)換和私有接口互聯(lián),降低系統(tǒng)集成成本與復(fù)雜度。
趨勢(shì)二,敏捷化
趨勢(shì)三,智能化
對(duì)于制造業(yè)企業(yè)的啟示
工業(yè)自動(dòng)化的演進(jìn),本質(zhì)是生產(chǎn)關(guān)系與生產(chǎn)力的持續(xù)重構(gòu) —— 從 設(shè)備管人到數(shù)據(jù)賦能人,從 經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)到智能決策。當(dāng)技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)變革聯(lián)合共振,中國(guó)制造業(yè)正站在‘自動(dòng)化補(bǔ)課’與‘智能化超車’的十字路口:既要補(bǔ)全傳統(tǒng)自動(dòng)化短板(如 PLC 國(guó)產(chǎn)化率急需提升),又要搶占智能時(shí)代的先機(jī)(如工業(yè)大模型領(lǐng)先應(yīng)用)。
在這樣的背景和趨勢(shì)下,中國(guó)制造業(yè)企業(yè)應(yīng)該全面擁抱“開(kāi)放、智能、融合”的智能制造軟硬件平臺(tái),選擇開(kāi)放融合的合作伙伴,抓住工業(yè)自動(dòng)化行業(yè)技術(shù)變革帶來(lái)的效率提升機(jī)會(huì)。具體而言,有四點(diǎn)核心建議:
1
戰(zhàn)略先行、整體規(guī)劃
基于上文提到的“平臺(tái)化”趨勢(shì),制造業(yè)企業(yè)應(yīng)該重視新技術(shù)帶來(lái)的新的自動(dòng)化、智能化機(jī)會(huì),制定企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體戰(zhàn)略。企業(yè)應(yīng)積極擁抱一體化與平臺(tái)化,從數(shù)據(jù)、平臺(tái)、應(yīng)用三個(gè)層面,構(gòu)建公司工業(yè)自動(dòng)化體系。
首先,在平臺(tái)層,構(gòu)建 “工具 + 服務(wù) + 生態(tài)” 的中臺(tái)架構(gòu),集成數(shù)據(jù)中臺(tái)(實(shí)時(shí) / 歷史數(shù)據(jù)服務(wù))、業(yè)務(wù)中臺(tái)(排程、質(zhì)量、設(shè)備等通用模塊)、技術(shù)中臺(tái)(AI 算法、數(shù)字孿生引擎),避免重復(fù)開(kāi)發(fā)。
其次,在數(shù)據(jù)層,建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型和標(biāo)準(zhǔn),涵蓋設(shè)備(物模型)、工藝(流程模型)、組織(業(yè)務(wù)模型),實(shí)現(xiàn) “數(shù)據(jù)即資產(chǎn)” 的標(biāo)準(zhǔn)化管理。采用統(tǒng)一工業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)象建模,實(shí)現(xiàn) “一處定義、全局復(fù)用”,減少數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成本。參考國(guó)家標(biāo)準(zhǔn),建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄,打通多源異構(gòu)系統(tǒng)接口,通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議實(shí)現(xiàn)設(shè)備、系統(tǒng)、業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)互通。
最后,在應(yīng)用層,基于平臺(tái)快速構(gòu)建場(chǎng)景化應(yīng)用,支持微服務(wù)架構(gòu)與容器化部署,實(shí)現(xiàn) “敏捷開(kāi)發(fā)、彈性擴(kuò)展”,以低代碼開(kāi)發(fā)方式,基于痛點(diǎn)需求,在平臺(tái)架構(gòu)上靈活快速部署應(yīng)用場(chǎng)景。
2
分段投資、聚焦價(jià)值
企業(yè)在進(jìn)行自動(dòng)化、智能化投資布局時(shí),應(yīng)遵循 “痛點(diǎn)優(yōu)先、價(jià)值導(dǎo)向” 原則,優(yōu)先解決高成本、高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景(如設(shè)備停機(jī)、質(zhì)量缺陷、交付延遲)。中小制造企業(yè)可從預(yù)測(cè)性維護(hù)模塊入手,快速降低運(yùn)維成本。流程型企業(yè)可優(yōu)先部署 APC/RTO 實(shí)現(xiàn)能耗優(yōu)化,把ROI 周期控制在 12-18 個(gè)月。利用平臺(tái)彈性擴(kuò)展能力,支持 “小步快跑” 式迭代,避免一次性巨額投資。
3
全面擁抱AI、融入開(kāi)放生態(tài)
制造業(yè)企業(yè)要重視AI場(chǎng)景落地,從 “工具級(jí) AI” 向 “系統(tǒng)級(jí) AI” 升級(jí)。充分利用外部工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的AI能力,基于平臺(tái)內(nèi)置的智能套件快速開(kāi)發(fā)具體應(yīng)用場(chǎng)景。構(gòu)建 “數(shù)據(jù) - 算法 - 應(yīng)用” 閉環(huán),持續(xù)迭代優(yōu)化 AI 模型,形成 “檢測(cè) - 分析 - 調(diào)整” 的自優(yōu)化機(jī)制。開(kāi)發(fā)者社區(qū),利用低代碼工具與 SDK 快速構(gòu)建定制化應(yīng)用。
4
磨練團(tuán)隊(duì)、擁抱變革
打造兼具工業(yè)經(jīng)驗(yàn)與數(shù)字技能的復(fù)合型團(tuán)隊(duì),重點(diǎn)培養(yǎng)工藝工程師的數(shù)據(jù)建模能力、運(yùn)維人員的平臺(tái)操作能力。與平臺(tái)廠商合作開(kāi)展定制化培訓(xùn),幫助員工掌握基礎(chǔ)應(yīng)用組態(tài),賦能員工尋找可能的效率提升和自動(dòng)化應(yīng)用場(chǎng)景。設(shè)置數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理員、工業(yè) AI 算法工程師、數(shù)字孿生工程師等新崗位,分別負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)治理、AI算法落地、數(shù)字孿生建模等工作。引導(dǎo)公司內(nèi)部文化轉(zhuǎn)型,從“要我變”到“我要變”。
進(jìn)行敏捷組織架構(gòu)變革,建立跨部門敏捷小組。同時(shí),建立 “試錯(cuò)容錯(cuò)” 機(jī)制,允許在非核心場(chǎng)景進(jìn)行技術(shù)試驗(yàn),通過(guò)沙箱環(huán)境測(cè)試新算法,降低生產(chǎn)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。
2030年智能制造行業(yè)有望翻開(kāi)波瀾壯闊的新篇章,企業(yè)應(yīng)該全面融合構(gòu)建 “人機(jī)協(xié)同、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、持續(xù)進(jìn)化” 的智能生態(tài),積極擁抱“工業(yè)智能+人工智能”的無(wú)限潛力,讓每一臺(tái)設(shè)備都成為數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn),每一個(gè)流程都實(shí)現(xiàn)智能決策,每一次創(chuàng)新都源于生態(tài)協(xié)同。唯有如此,中國(guó)制造業(yè)企業(yè)才能在需求波動(dòng)、技術(shù)變革、全球競(jìng)爭(zhēng)的不確定性中激流勇進(jìn),持續(xù)打造生產(chǎn)力標(biāo)桿。
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