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2015-2016年全球智能制造市场分析

发布时间:2017-08-23   来源:中国经济信息社江苏中心

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  一、市场规模分析

  当前,全球已进入科技革命和产业变革时代,人工智能技术、机器人技术和数字化制造技术加快结合,推动智能制造技术深度融入设计、生产、管理和服务等制造业的各个环节,引领新一轮制造业变革。

  2016年,以智能制造为核心的新工业革命再度成为国际社会关注的焦点。在第46届世界经济论坛会议上,瑞银集团(UBS)发布《极度自动化和连通:第四次工业革命对全球、地区和投资领域的影响》白皮书,指出极度自动化和连通引发以智能制造为核心的第四次工业革命。

  事实上美德等发达国家早已布局。美国实施“先进制造业伙伴计划”加强信息物理系统(CPS)软件开发和工业互联网平台建设;德国推行“工业4.0”战略,搭建以CPS为核心的智能制造系统架构。另外,2015年3月,韩国发布《制造业创新3.0战略实施方案》,明确将发展融合型新制造业,强化主力产业核心力量,推动制造创新基础高度化;2015年5月,法国发布“新工业法国Ⅱ”计划,提出发展包括环保汽车、智能电网等九大未来工业。

  在产业界,通用电气、IBM、思科等传统工业技术公司主导此次工业物联网浪潮,通用电气提出的“工业互联网(Industrial Internet)”和思科提出的“万物互联(Internet of Everything)”概念,吸引众多企业与之建立联盟,共推相关领域标准和产业化。创业企业也在相关细分市场较为活跃。Samsara把传感器安装到机器中;Sigfox与Arrayent提供技术基础设施和云服务;Sight Machine和 Uptake Technologies在后端把数据转化为有价值的分析;来自skydio与Sky-Futures的无人机为建筑工地绘图,或者监测油气钻井设施;Clearpath Robotics的机器人正在仓库与装配线上穿梭;Tego与Xerafy的芯片,借助RFID与物联网技术,使得航空、能源、生命科学公司能够跟踪移动资产。

  数据显示,工业物联网已成为各界投资的热点。2011-2015年间,工业物联网领域融资事件共307起,披露交易额25.89亿美元。其中,2015年度该领域融资事件达到94起,披露交易额10.45亿美元,较上年显著增长。

  图表4-10:2011-2015年全球工业物联网融资情况


  数据来源:中经社数据库

  我国也高度重视智能制造转型。2015年,我国发布《中国制造2025》,明确将智能制造工程作为政府引导推动的五个工程之一,系统推进技术与装备开发、标准制定、新模式培育和集成应用。2016年国家规划司发布《“中国制造2025”之智能制造工程实施指南(2016-2020)》,提出分步骤推进制造业智能转型,“十三五”期间同步实施数字化制造普及、智能化制造示范,重点聚焦“五三五十”重点任务,即:攻克五类关键技术装备,夯实智能制造三大基础,培育推广五种智能制造新模式,推进十大重点领域智能制造成套装备集成应用,持续推动传统制造业智能转型。

  同时,为支持智能制造发展, 2015年6月工信部联合财政部启动智能制造专项。截至目前已投入中央财政资金21.5亿元,支持了93个重点项目。2016年,两部门继续实施智能制造专项,已立项133个重点项目,将重点支持智能制造综合标准化试验验证和智能制造新模式应用两大重点方向,系统推进智能制造。

  在政策推动下,“长三角”和“珠三角”的广大制造企业自发开展了“机器换人”,加快向数字化、网络化、智能化转型。初步统计,制造业每年固定资产投资中设备投资达1万亿元,其中数字化、智能化装备占了相当大的份额,且比重将会越来越高。

  巨大的市场潜力推动我国智能制造产业加快发展,建成和拟建的3D打印、机器人、无人机、数控机床、智能装备等智能制造产业园区预计已有百家。据有关机构测算,智能制造产业销售收入已从2010年的3000亿元,提高到2015年的1万亿元。

  其中,工业机器人是打造智慧工厂的重要板块,CRIA研究显示,2015年工业机器人中国市场实际销量为75000台,较2014年增长44%。国内目前已经在建或计划建设的机器人产业园区或基地超过30个(见图表4-11)。

  图表4-11:我国主要机器人产业基地概览

名称

成立时间

主要目标

徐州经济技术开发区机器人产业园

2011年7月

未来将在工业机器人的基础上,发展服务机器人等新领域,力争通过3至5年时间,全区机器人产业规模达50亿元,10年内增至200亿元至300亿元。

唐山机器人产业基地

2011年12月

到2015年,全市形成年产值100亿元以上企业1家,10亿元以上企业2家,年产值1亿元以上企业5家,年产值1000万元以上企业20家,建成我国富有特色的“机器人产业基地”。

常州机器人及智能装备产业园

2012年8月

到2015年,该产业园将培育产值超过50亿元的企业1家,产值超过10亿元的企业超过4家,建成具有国际水平的技术创新和服务平台。

上海机器人产业园

2012年11月

该园区计划实现机器人为主的智能装备制造产业链集群,力争成为中国智能装备制造业的示范基地。

昆山机器人产业基地

 

2012年10月

努力打造集工业机器人和商用机器人于一身的国内一流的机器人产业集群。

沈抚新城机器人产业基地

2013年4月

力争用5年时间,将沈抚新城打造成国内机器人产业技术研发、生产的重点集聚区,到2030年,建成国内最大、国际有影响的机器人产业基地。

重庆璧山县智能机器人基地

2013年5月

成为国内重要的机器人生产基地,智能机器人产业技术处于国内先进水平;到2020年,成为技术水平领先、产业特色突出、国内知名的智能机器人产业制造基地,产业规模达到1500亿元。

青岛机器人产业园

2013年5月

到2018年,引入机器人企业达40家,重点培育壮大园区内企业,诞生1家过亿级企业,2-3家超5000万级企业,类型包含整机生产、服务应用以及研发设计;到2023年年底,企业规模超50家,培育3亿元规模以上企业1-2家,1亿元规模以上企业3-4家,上市企业2家。

东莞松山湖国际机器人产业基地

2014年11月

实行差异化发展,首先将针对3C产业进行机器人开发,同时也将瞄准医疗康复、消费服务和家庭机器人等研发。

哈尔滨机器人产业基地

2014年11月

积极构建以企业为主体、政产学研用联合的协同创新机制,立足机器人产业化和示范应用两个环节。

天津机器人产业基地

2016年4月

培育发展物联网、信息安全、人工智能、光电子四个战略性新兴领域,支持工业机器人、警用机器人、安全机器人、矿山机器人、水下机器人、医用微创机器人的研发及产业化。到2015年,形成年产各类机器人5000个的生产能力,产业规模达到200亿元。

  资料来源:中经社数据库


  目前,智能制造的发展以企业的自动化和信息化发展为基础。自动化主要实现生产过程的数字化控制,离不开各类过程控制类软件的深度应用;信息化主要实现企业研发、制造、销售、服务等环节和流程的数字化,打通企业内部的数据流,以研发设计类、生产调度类、经营管理类、市场营销分析类软件的深度应用为特征。因此,涵盖上述软件类别的工业软件是智能制造发展的基础和核心支撑,可视为智能制造发展的灵魂和风向标。

  3D打印在智能制造发展中举足轻重。2015年我国3D打印产业规模为44亿元,预计2016年将达到60亿(见图表4-12)。目前我国3D打印产业仍处于科研起步阶段,并未在工业及个人消费领域大规模推广。相比国外来说,我国3D打印产业总体落后,且不同领域发展不平衡。我国3D打印在军工领域应用较好,但没有形成产业化;在生物医学领域应用远落后于国外,还不能打印具有生物理化性质的组织乃至器官;在个性化消费、创意产业等领域,企业众多但很少有独特的技术优势,而且运动元器件与控制、软件编写、成型工艺、材料性能都相对粗糙。

  图表4-12:2012-2017年我国3D打印行业市场规模分析


  资料来源:易观智库

  二、市场趋势判断

  IDC预测认为,未来五年中国制造业的企业物联网支出年均复合增长率为14.7%,到2020年将高达1275亿美元(约合8483亿元人民币)。其中软件和服务将引领中国制造业物联网支出快速增长,二者市场份额超过60%。中国将成为世界最大的智能制造需求市场。

  2016年,我国智能制造的顶层设计将进一步完善,《智能制造发展规划(2016-2020)》将编制发布,《智能制造工程》将发布实施。未来我国将加快实施100项左右智能制造基础共性标准和行业应用标准的制修订工作,通过智能制造工程、智能制造专项、试点示范、标准体系建设、工业互联网等措施的系统推进,夯实智能制造发展基础,构建新型制造体系,建设制造强国。

  当前我国智能制造仍处于初期阶段,但物联网应用的深度与广度在不断深化,新的应用场景不断涌现。随着新兴技术,如云计算、大数据和移动技术等与物联网的融入以及IT(信息技术)与OT(运营技术)的集成,物联网技术在制造业的潜能将加速释放。

  具体来说,未来智能制造将呈现三大趋势:

  趋势一:平台竞争日趋激烈 

  IDC认为,制造业物联网平台是代表智能制造变革与重塑的主要方向之一。未来的平台,既可以来自硬件领域,也可以来自软件领域。硬件领域主要是生产设备的连接管理;软件领域主要包含企业应用管理平台、企业信息显示与报告平台,以及企业数据分析与洞察平台。 

  趋势二:物联网应用将加速制造业创新 

  制造业物联网应用将引领制造业企业进入创新和变革的新时代。物联网应用的低成本感知、高效的数据收集、实时的数据记录、分布式计算和高级数据分析等优势,必将加速信息技术和制造业深度融合,创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。此外,机械学习技术不断取得突破,也将促进制造业数据分析变得更加迅速和精确。 

  趋势三:数据将成为制造企业的重要资产 

  随着物联网终端的大量部署,物联网产生数据将呈现几何式的增长,因此通过分散的终端设备和物联网网关进行数据过滤和处理,将是制造业物联网应用的重要发展方向。数据将逐渐成为企业的重要资产。




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