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摘要：智能制造是科学家及技术人员将信息化与机械制造结合为有机整体，顺应时代发展形势与需求的人工智能产物，可以显著降低人工成本，提升机械制造质量与效率。文章以新时代背景下我国机械智能制造现状出发，结合自身对机械智能制造的思考与实践探究机械智能制造创新发展的路径。
Abstract： Intelligent manufacturing is an artificial intelligence product that scientists and technicians combine information and machinery manufacturing as an organic whole and conform to the development situation and demand of The Times. It can significantly reduce labor costs and improve the quality and efficiency of machinery manufacturing. Based on the current situation of mechanical intelligent manufacturing in China under the background of the new era， this paper explores the path of innovation and development of mechanical intelligent manufacturing based on its own thinking and practice of mechanical intelligent manufacturing.
关键词：新时代;机械;智能制造;现状;发展
Key words： new era;machinery;intelligent manufacturing;the status quo;the development of
中图分类号：TH122 文献标识码：A 文章编号：1674-957X（2021）12-0170-02
0 引言
继德国《工业战略4.0》后，我国推出《中国生产战略2025》，正式拉开了智能制造时代的序幕。机械智能制造由两个方面构成，其一为知识，此为机械智能制造的重要基础，其二為智能，即识别、分析与解决问题的能力，两者有机结合，在机械制造相关领域内能够代替人脑进行简单的思考、决策与分析，继而实现人机一体化。当前智能制造已经成为新工业革命的象征，并在很大程度上决定着机械制造行业的发展方向。新时代背景下，我国机械智能制造获得了长足的发展，但由于我国智能制造起步较晚，尚未形成完善的机械智能制造技术体系，加之从事智能制造行业的人才较为匮乏，导致我国机械智能制造面临着诸多现实困境。下文将通过梳理相关文献总结我国机械智能制造发展现状，并从技术创新与政策支持两个层面阐释新时代背景下我国机械智能制造的发展趋势。
1 新时代背景下机械智能制造现状
自我国社会步入智能制造以来，国家加大了对机械智能制造的政策及资金投入，智能机器、智能集成控制系统、智能终端产品的研发成果如百花齐放，大部分机械制造企业也逐步实现生产的半自动化及自动化。机械智能制造已经涉及3C电子、新能源、医药制药、智能物流及仓储、食品机械化等各个领域。
2021年1月21日，工信部网站发布《智能制造发展指数报告（2020）》（以下简称为《报告》），报告显示，截至2020年12月，全国12000余家企业通过“智能制造评估评价公共服务平台”（以下简称为平台）开展智能制造能力成熟度评估。该平台实行《智能制造能力成熟度模型》及《智能制造能力成熟度评估方法》两项国家标准，对企业人员、技术、资源及制造进行全面评估，具有针对性、精准性的优势[3]。《报告》总结我国智能制造发展现状，具体如下：
其一，智能制造能力水平明显提升。报告显示，2019年在平台上进行自诊断的企业中，有85%企业智能制造成熟度为一级及以下;12%企业智能制造成熟度为二级;2%企业智能制造成熟度为三级;1%企业智能制造成熟度为四级及以上。2020年，在平台上进行自诊断的企业中，有75%企业智能制造成熟度为一级及以下;14%企业智能制造成熟度为二级;6%企业智能制造成熟度为三级;5%企业智能制造成熟度为四级及以上。处于成熟度二级的企业应用自动化及信息化技术对核心设备及生产流程进行再造，实现了单一生产流程信息的共享;处于成熟度三级的企业对装备、系统进行网络化集成，实现了跨业务数据的共享;处于四级及以上成熟度的企业能够对生产要素，包括人员、物料、设备等数据价值进行深入挖掘，构建模型与知识库，并基于模型及数据分析结果对核心业务进行优化，初步形成了新型机械制造模式与商业模式。相对于2019年，我国智能制造成熟度为二级、三级、四级及以上的企业数量规模都有不同程度的增加，表明我国机械智能制造水平明显提升。
其二，重点龙头企业发挥示范引领效应。12000余家在平台上进行智能制造成熟度自诊断的企业内，有370家企业获得了国家重点支持，2019年，370家企业平均得分为2.81分，2020年此类企业平均得分为3.05分，相比于2019年提升了0.24分。370家企业内，或为工信部批准的智能制造试点企业，或为获得新模式项目的企业，其在机械制造人员、技术、资源等方面获得了强有力的支撑，有望成为智能制造行业龙头企业。不仅如此，370家企业在相关行业内大量移植、分享智能制造的成功经验，未来不仅会继续保持领先优势，向成熟度等级更高发展，而且会服务与区域经济的均衡发展，可促进智能制造技术资源的均衡配置。 其三，中小企业聚焦生产制造模式转型。机械智能制造领域重点龙头企业布局追求大而全，业务涉及范围广泛，并且在新能源领域进行积极拓展。中小企业则集中精力在细分市场深耕细作。《报告》显示，参与自诊断的企业内有87.92%的企业为中小型企业，其以装备的自动化改造、生产流程的优化为两大着力点，专注于专业化生产、服务以及协作配套，但当前中小型企业在产品质量与生产效率方面还有很大的提升空间。
其四，不同行业智能制造发展水平不均衡。虽然我国机械智能制造发展喜人，但也存在一定的不足，具体表现为发展水平不均衡。《报告》显示，汽车制造业、电气机械和器材制造业、医药制造业、化学原料和化学制品制造业、专业设备制造业、有色金属冶炼和压延加工业、非金属矿物制品业、造纸和纸制品业为智能制造前十行业。进一步分析发现，汽车制造业、电子设备制造业、电气机械和器材制造业等行业智能制造成熟度为一级及一级以下的企业占比在全国平均水平之下，而智能制造成熟度为二级、三级的企业占比高于全国水平，此类行业在智能制造能力水平上具有明显的优势，体现出我国当前机械智能制造技术、资源、人员集中在此类行业领域中，其他领域发展略显不足，例如我国高端芯片生产技术发展落后于西方国家，电子制造技术发展遇到瓶颈。机械智能制造在高端产业中具有重要的位置，机械制造是产业发展的基础，而智能制造是机械智能制造数字化发展的根本，也是现代经济发展的根本。在未来几年，我们应大力培育一批具有设计研发、核心制造能力的成套整机制造、系统集成和零部件制造骨干企业，支持智能装备制造骨干企业向工程设计、设备监控诊断、远程运行维护、人才培训等服务领域拓展。目前我国电子设备制造行业存在一些问题，主要为以下几点：机械智能设备产能过剩，供需错配、有效需求不足，处于产业链低端，内生发展动力不足，缺少关键核心技术，缺少“工匠精神”，物流配送问题，电子智能制造恒业经营管理信息化及智能化问题。针对机械智能制造行业问题，可以從以下几方面进行提升：提高电子设备质量、效率、动力，以消费者需求为主导，归回商业本质，产品创新，系统变革，重构供应链，推进经营模式转型，加快技术创新驱动电子设备智能制造数字化转型。
综合来看，当前我国机械智能制造发展由最初的理念普及、道路探索及初步尝试，现已转变为机械智能制造技术的广泛应用与普及推广，在龙头企业的示范引领下，机械智能制造供给与需求两端衔接，机械智能制造成功经验及技术成果得到移植与分享，虽然存在发展不均衡的不足，但总体上呈现良好态势。
2 新时代背景下机械智能制造的发展趋势
2020年12月25日，中国机械工业联合会智能制造分会一届三次理事会会议召开，陈家良副秘书长指出机械智能制造下一步将朝向跨区域、跨行业合作，人工智能、大数据、工业软件与智能制造深度结合趋势发展[1]。
2.1 夯实数字化及网络化基础
机械设备的数字化及网络化不仅是实现智能制造的先决条件，而且是适应信息时代发展形势的必由之路。《报告》显示，参与自诊断的企业中有50%的企业已经实现设备的数字化;23%的企业能够借助物联网、互联网等技术及传感器等设备实现机械制造数据的实时采集;仅有14%的企业开始探索设备的预防性维护保养，表明我国机械智能制造中机械设备数字化与网络化水平仍有待提升。
2.2 大力推进数字化设计
数字化设计是机械智能制造中关键性技术之一，当前我国48%的制造企业已经开始采用计算机辅助设计技术，但仍有52%的企业沿用传统的二维设计技术，导致我国机械制造设计技术能力较为薄弱。适用于机械智能制造的数字化技术包括三维模型设计、PDM/CAPP、数字化建模仿真等。为进一步提升机械智能制造设计的科学性，还需要构建典型组件与设计知识库，实现设计的参数化、模块化及模型化，继而保证机械智能制造能够适应技术的更新迭代速度、及时相应市场的不确定需求变化。
2.3 着力建设智能化车间
当前我国机械制造智能化车间建设初步实现了作业指导、加工程序等指令的远程下达，能够对各道生产工序、各类生产要素信息、设备运行参数等的自动化采集，但在车间的系统化、流程化、集约化管理上还略显不足，因此还需要进一步开发相应的机械智能制造管理系统，根据生产计划及作业工单对生产流程进行自动化排序，提升生产数据的可视化与可控化程度[2]。
2.4 研发在线质量监测技术
质量是机械智能制造的核心目标，在实际的加工生产过程中，在线质量监测能够及时发现产品质量问题，对相关生产工序进行优化。但当前我国机械智能制造中在线质量监测技术存在一定的不足，具体表现为传感器的选择、设计及最优定位，数据冗余导致的信息混乱，及传感器实效引起的监测不全面;过程模型中参数具有不可知性、信息模糊性;加工生产过程过快，系统在处理多级信息时响应速度、信息处理能力等无法适应快节奏的生产。因此，还需要进一步研发高效、便捷的在线质量监测技术，以此全面提升机械智能制造质量。
3 结束语
机械智能制造是机械制造行业未来发展的必由之路，《智能制造发展指数报告（2020）》从人员、资源、技术及制造四个层面对当前我国机械智能制造发展状况进行了梳理，中国机械工业联合会智能制造分会一届三次理事会会议对我国机械智能制造未来发展指明了方向，各机械制造相关企业需要以问题为驱动，聚焦补短板、保质量、提效力，仅仅围绕“十四五”期间信息技术与制造业纵深融合的发展战略，持续推进机械智能制造的转型升级，继而为我国机械智能制造能力与水平的提升蓄势赋能。
参考文献：
[1]孟英楠.智能机械制造中的信息自动化应用[J].集成电路应用，2021，38（03）：110-111.
[2]谢志勇，朱娟芬.新时代背景下机械智能制造现状与发展分析[J].内燃机与配件，2021（01）：178-179.
[3]中国机械工业联合会智能制造分会一届三次理事会会议线上召开[J].仪器仪表标准化与计量，2021（01）：14.
Abstract： Intelligent manufacturing is an artificial intelligence product that scientists and technicians combine information and machinery manufacturing as an organic whole and conform to the development situation and demand of The Times. It can significantly reduce labor costs and improve the quality and efficiency of machinery manufacturing. Based on the current situation of mechanical intelligent manufacturing in China under the background of the new era， this paper explores the path of innovation and development of mechanical intelligent manufacturing based on its own thinking and practice of mechanical intelligent manufacturing.
关键词：新时代;机械;智能制造;现状;发展
Key words： new era;machinery;intelligent manufacturing;the status quo;the development of
中图分类号：TH122 文献标识码：A 文章编号：1674-957X（2021）12-0170-02
0 引言
继德国《工业战略4.0》后，我国推出《中国生产战略2025》，正式拉开了智能制造时代的序幕。机械智能制造由两个方面构成，其一为知识，此为机械智能制造的重要基础，其二為智能，即识别、分析与解决问题的能力，两者有机结合，在机械制造相关领域内能够代替人脑进行简单的思考、决策与分析，继而实现人机一体化。当前智能制造已经成为新工业革命的象征，并在很大程度上决定着机械制造行业的发展方向。新时代背景下，我国机械智能制造获得了长足的发展，但由于我国智能制造起步较晚，尚未形成完善的机械智能制造技术体系，加之从事智能制造行业的人才较为匮乏，导致我国机械智能制造面临着诸多现实困境。下文将通过梳理相关文献总结我国机械智能制造发展现状，并从技术创新与政策支持两个层面阐释新时代背景下我国机械智能制造的发展趋势。
1 新时代背景下机械智能制造现状
自我国社会步入智能制造以来，国家加大了对机械智能制造的政策及资金投入，智能机器、智能集成控制系统、智能终端产品的研发成果如百花齐放，大部分机械制造企业也逐步实现生产的半自动化及自动化。机械智能制造已经涉及3C电子、新能源、医药制药、智能物流及仓储、食品机械化等各个领域。
2021年1月21日，工信部网站发布《智能制造发展指数报告（2020）》（以下简称为《报告》），报告显示，截至2020年12月，全国12000余家企业通过“智能制造评估评价公共服务平台”（以下简称为平台）开展智能制造能力成熟度评估。该平台实行《智能制造能力成熟度模型》及《智能制造能力成熟度评估方法》两项国家标准，对企业人员、技术、资源及制造进行全面评估，具有针对性、精准性的优势[3]。《报告》总结我国智能制造发展现状，具体如下：
其一，智能制造能力水平明显提升。报告显示，2019年在平台上进行自诊断的企业中，有85%企业智能制造成熟度为一级及以下;12%企业智能制造成熟度为二级;2%企业智能制造成熟度为三级;1%企业智能制造成熟度为四级及以上。2020年，在平台上进行自诊断的企业中，有75%企业智能制造成熟度为一级及以下;14%企业智能制造成熟度为二级;6%企业智能制造成熟度为三级;5%企业智能制造成熟度为四级及以上。处于成熟度二级的企业应用自动化及信息化技术对核心设备及生产流程进行再造，实现了单一生产流程信息的共享;处于成熟度三级的企业对装备、系统进行网络化集成，实现了跨业务数据的共享;处于四级及以上成熟度的企业能够对生产要素，包括人员、物料、设备等数据价值进行深入挖掘，构建模型与知识库，并基于模型及数据分析结果对核心业务进行优化，初步形成了新型机械制造模式与商业模式。相对于2019年，我国智能制造成熟度为二级、三级、四级及以上的企业数量规模都有不同程度的增加，表明我国机械智能制造水平明显提升。
其二，重点龙头企业发挥示范引领效应。12000余家在平台上进行智能制造成熟度自诊断的企业内，有370家企业获得了国家重点支持，2019年，370家企业平均得分为2.81分，2020年此类企业平均得分为3.05分，相比于2019年提升了0.24分。370家企业内，或为工信部批准的智能制造试点企业，或为获得新模式项目的企业，其在机械制造人员、技术、资源等方面获得了强有力的支撑，有望成为智能制造行业龙头企业。不仅如此，370家企业在相关行业内大量移植、分享智能制造的成功经验，未来不仅会继续保持领先优势，向成熟度等级更高发展，而且会服务与区域经济的均衡发展，可促进智能制造技术资源的均衡配置。 其三，中小企业聚焦生产制造模式转型。机械智能制造领域重点龙头企业布局追求大而全，业务涉及范围广泛，并且在新能源领域进行积极拓展。中小企业则集中精力在细分市场深耕细作。《报告》显示，参与自诊断的企业内有87.92%的企业为中小型企业，其以装备的自动化改造、生产流程的优化为两大着力点，专注于专业化生产、服务以及协作配套，但当前中小型企业在产品质量与生产效率方面还有很大的提升空间。
其四，不同行业智能制造发展水平不均衡。虽然我国机械智能制造发展喜人，但也存在一定的不足，具体表现为发展水平不均衡。《报告》显示，汽车制造业、电气机械和器材制造业、医药制造业、化学原料和化学制品制造业、专业设备制造业、有色金属冶炼和压延加工业、非金属矿物制品业、造纸和纸制品业为智能制造前十行业。进一步分析发现，汽车制造业、电子设备制造业、电气机械和器材制造业等行业智能制造成熟度为一级及一级以下的企业占比在全国平均水平之下，而智能制造成熟度为二级、三级的企业占比高于全国水平，此类行业在智能制造能力水平上具有明显的优势，体现出我国当前机械智能制造技术、资源、人员集中在此类行业领域中，其他领域发展略显不足，例如我国高端芯片生产技术发展落后于西方国家，电子制造技术发展遇到瓶颈。机械智能制造在高端产业中具有重要的位置，机械制造是产业发展的基础，而智能制造是机械智能制造数字化发展的根本，也是现代经济发展的根本。在未来几年，我们应大力培育一批具有设计研发、核心制造能力的成套整机制造、系统集成和零部件制造骨干企业，支持智能装备制造骨干企业向工程设计、设备监控诊断、远程运行维护、人才培训等服务领域拓展。目前我国电子设备制造行业存在一些问题，主要为以下几点：机械智能设备产能过剩，供需错配、有效需求不足，处于产业链低端，内生发展动力不足，缺少关键核心技术，缺少“工匠精神”，物流配送问题，电子智能制造恒业经营管理信息化及智能化问题。针对机械智能制造行业问题，可以從以下几方面进行提升：提高电子设备质量、效率、动力，以消费者需求为主导，归回商业本质，产品创新，系统变革，重构供应链，推进经营模式转型，加快技术创新驱动电子设备智能制造数字化转型。
综合来看，当前我国机械智能制造发展由最初的理念普及、道路探索及初步尝试，现已转变为机械智能制造技术的广泛应用与普及推广，在龙头企业的示范引领下，机械智能制造供给与需求两端衔接，机械智能制造成功经验及技术成果得到移植与分享，虽然存在发展不均衡的不足，但总体上呈现良好态势。
2 新时代背景下机械智能制造的发展趋势
2020年12月25日，中国机械工业联合会智能制造分会一届三次理事会会议召开，陈家良副秘书长指出机械智能制造下一步将朝向跨区域、跨行业合作，人工智能、大数据、工业软件与智能制造深度结合趋势发展[1]。
2.1 夯实数字化及网络化基础
机械设备的数字化及网络化不仅是实现智能制造的先决条件，而且是适应信息时代发展形势的必由之路。《报告》显示，参与自诊断的企业中有50%的企业已经实现设备的数字化;23%的企业能够借助物联网、互联网等技术及传感器等设备实现机械制造数据的实时采集;仅有14%的企业开始探索设备的预防性维护保养，表明我国机械智能制造中机械设备数字化与网络化水平仍有待提升。
2.2 大力推进数字化设计
数字化设计是机械智能制造中关键性技术之一，当前我国48%的制造企业已经开始采用计算机辅助设计技术，但仍有52%的企业沿用传统的二维设计技术，导致我国机械制造设计技术能力较为薄弱。适用于机械智能制造的数字化技术包括三维模型设计、PDM/CAPP、数字化建模仿真等。为进一步提升机械智能制造设计的科学性，还需要构建典型组件与设计知识库，实现设计的参数化、模块化及模型化，继而保证机械智能制造能够适应技术的更新迭代速度、及时相应市场的不确定需求变化。
2.3 着力建设智能化车间
当前我国机械制造智能化车间建设初步实现了作业指导、加工程序等指令的远程下达，能够对各道生产工序、各类生产要素信息、设备运行参数等的自动化采集，但在车间的系统化、流程化、集约化管理上还略显不足，因此还需要进一步开发相应的机械智能制造管理系统，根据生产计划及作业工单对生产流程进行自动化排序，提升生产数据的可视化与可控化程度[2]。
2.4 研发在线质量监测技术
质量是机械智能制造的核心目标，在实际的加工生产过程中，在线质量监测能够及时发现产品质量问题，对相关生产工序进行优化。但当前我国机械智能制造中在线质量监测技术存在一定的不足，具体表现为传感器的选择、设计及最优定位，数据冗余导致的信息混乱，及传感器实效引起的监测不全面;过程模型中参数具有不可知性、信息模糊性;加工生产过程过快，系统在处理多级信息时响应速度、信息处理能力等无法适应快节奏的生产。因此，还需要进一步研发高效、便捷的在线质量监测技术，以此全面提升机械智能制造质量。
3 结束语
机械智能制造是机械制造行业未来发展的必由之路，《智能制造发展指数报告（2020）》从人员、资源、技术及制造四个层面对当前我国机械智能制造发展状况进行了梳理，中国机械工业联合会智能制造分会一届三次理事会会议对我国机械智能制造未来发展指明了方向，各机械制造相关企业需要以问题为驱动，聚焦补短板、保质量、提效力，仅仅围绕“十四五”期间信息技术与制造业纵深融合的发展战略，持续推进机械智能制造的转型升级，继而为我国机械智能制造能力与水平的提升蓄势赋能。
参考文献：
[1]孟英楠.智能机械制造中的信息自动化应用[J].集成电路应用，2021，38（03）：110-111.
[2]谢志勇，朱娟芬.新时代背景下机械智能制造现状与发展分析[J].内燃机与配件，2021（01）：178-179.
[3]中国机械工业联合会智能制造分会一届三次理事会会议线上召开[J].仪器仪表标准化与计量，2021（01）：14.