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着眼国内,成本+个性化定制+产能过剩刺激制造业升级14
1、成本红利不再,美国制造成本即将低于中国14
2、个性化定制需求刺激传统工厂升级为智慧工厂14
3、产能过剩激化优胜劣汰15
第三节美国VS中国:
中国在差距中快速追赶16
一、美国各行业工业自动化率远高于中国16
二、美国各行业工业信息化率远高于中国16
1、GE:
推出工业互联网开发者软件云平台17
2、谷歌:
在人工智能的路上停不下来17
第四节关注行业细分龙头18
图表目录
图表1:
智慧工厂产业链4
图表2:
全球制造业发展历程4
图表3:
中国制造业突围路径6
图表4:
物联网构架7
图表5:
工业软件分类8
图表6:
智慧工厂的关键节点8
图表7:
智慧工厂政策支持——《中国制造2025》奠定智慧工厂发展框架10
图表8:
2025年工业物联网连接设备近500亿(单位:
百万)11
图表9:
2020年工业自动化规模达13800亿11
图表10:
国内工业软件市场容量12
图表11:
国际工业软件市场容量13
图表12:
2015-2020年全球人工智能市场规模达千亿13
图表13:
2014年中美英德制造业成本指数14
图表14:
智慧工厂的特点15
图表15:
2014-2019年中国各行业自动化投资年均增长率15
图表16:
2014年美国各行业工业自动化率远高于中国16
图表17:
新三板重点标的18
表格目录
表格1:
智慧工厂可优化生产全过程5
表格2:
智慧工厂政策支持——政策支持2015年进入智慧工厂元年10
第一节智慧工厂将是制造业寻找突破的最佳路径
智慧工厂是在制造业一系列科学管理实践的基础上,以工业服务网和工业物联网为基本框架,深度融合智能科学技术、信息通信技术和科技自动化技术,围绕数据、信息和知识建立核心竞争力的,更智能、更敏捷、更高效、更安全、更绿色、更和谐和可持续的新一代制造业企业及其生态系统。
发展目标:
智慧工厂是打造“制造业数字化智能化转型升级和供应链协同服务产业集群”的终极目标,以实现:
(1)生产过程横向集成;
(2)生产过程纵向集成;
(3)产品全生命周期点对点信息集成。
智慧工厂产业链
资料来源:
北京欧立信咨询中心,欧咨行业数据库
一、全球制造业面临巨大挑战
全球制造业发展历程
二、智慧工厂可实现生产全过程优化
"
智慧工厂"
的主要特征:
(1)采用数字化网络化装备,实现现场级和车间级自动化系统的横向集成,满足一定程度的柔性化生产需求;
(2)能够对全厂资源能源消耗进行监测,采用自动化软件工具对系统能效进行优化;
(3)设备和生产线安全得到充分保障,采用预测性维护技术大幅度减少停机维护时间;
(4)主要设备互操作性和关键信息一致性得到解决,采用统一的数据库和软件平台对过程数据进行存储,数据得到初步的梳理和分析;
(5)企业级信息系统ERP和工厂信息控制系统MES系统以及现场设备和生产线的实时过程数据采集系统实现纵向集成,信息可以自上而下和自下而上有效流动。
智慧工厂可优化生产全过程
三、智慧工厂—三步打造中国制造业突围路径
如何和转型与升级?
广证恒生认为,建立基于产业协同与设备管理的智慧工厂是无疑是最佳路径,挖掘产业链的工业大数据价值实现工业产业链协同,为中国工业制造业转型升级提供增值服务。
具体而言,智慧工厂软硬结合,由自动化的执行层和信息化的管理层构成,其中:
“传感器+机器人+数控机床”--自动化智慧工厂执行层
工业软件--信息化智慧工厂管理层
人工智能--升华软硬融合下的智慧工厂关键节点
中国制造业突围路径
1、“传感器+机器人+数控机床”--自动化智慧工厂执行层
(1)传感器”—智慧工厂的根基
从物联网的架构来看,传感器处于物联网系统最底层,是物联网系统的根基,也是重中之重。
由于传感器在物联网系统中的必要性和重要性,随着物联网市场的发展,对传感器的需求也会大上升。
物联网构架
(2)机器人+数控机床—提高各工艺节点的单点效率
工业机器人对制造业增长具有显著驱动力。
具体表现为以下几点:
新材料技术的应用和能源使用效率的提高。
例如,碳素材料的推广,需要更先进的机器人。
全球范围内的竞争要求,各国须在质量和生产率上面脱颖而出。
为了减少生命周期对产品的影响,提供更多样化的产品线,这需要更加灵活可调整的自动化装备。
机器人作业质量的提高,使他们可以承担更多对人类而言繁重、危险、恶劣,甚至是人力无法完成的工作。
人类消费欲望的增长需要不断扩展生产能力。
技术进步提供了进步,使得中小型机器人的使用成为可能。
产品质量的要求更高,需要更加精密的生产者。
2、工业软件--信息化智慧工厂管理层
根据国内外主要工业软件的分类,我们将工业软件分为研发设计、经营管理、生产控制、协同集成四个类别。
工业软件分类
3、人工智能--升华软硬融合下的智慧工厂关键节点
人工智能是智慧工厂追求的最高层次,信息融合生产系统(CPPS)需要正是感知和促动过程(更敏捷的人机界面、更快速的FMS系统),数据平台、数据存储和数据挖掘技术的成型是人工智能得以发展的基础,同时下游的需求旺盛,二者将推动人工智能加速爆发。
智慧工厂的关键节点
第二节智慧工厂大势所趋,拥抱万亿市场
一、智慧工厂政策支持
智能制造作为提升中国制造核心竞争力的未来方向,必将上升到国家战略层面。
围绕智能制造兴起的智慧工厂,2015年进入发展元年,是智能制造的核心。
国家和地方也将出台更多的支持政策,推动产业快速进步。
将从软件、硬件两个方向切入:
软件方面。
将从产品研发类、生产管理类、生产控制类、协同集成类和嵌入式类五个软件方向加强工程技术、生产制造和供应链这三个维度的数字化;
硬件方面。
瞄准智能制造主攻方向,推动两化深度融合发展。
智慧工厂政策支持——《中国制造2025》奠定智慧工厂发展框架
智慧工厂政策支持——政策支持2015年进入智慧工厂元年
着眼全球,工业物联网持续快速增长
智慧工厂第一步:
执行层自动化。
随着自动化解决方案提供商技术和服务的进步,以及下游客户竞争效应的扩大,智慧工厂的价值空间将不断增加。
百万)
2020年工业自动化规模达13800亿
智慧工厂第二步:
管理层信息化。
国产工业软件在近几年借助有利的政策以及日益扩大的国内需求,在发展趋势上后劲十足,大有后来居上的势头,以16.7%的年均复合增长率快速发展,远远大于全球5.5%的平均水平。
国内工业软件市场容量
国际工业软件市场容量
智慧工厂第三步:
智能化。
两化融合持续升华,达到智慧工厂第三步智能化。
智能化在2015年全球市场为484亿,每年19.7%的年均增长率,到2020年将达到1190亿的市场规模。
由于人工智能属于基础型技术,与机器人和大数据联系紧密,其水平的提升将带来多领域的应用扩展,产生10-100倍的溢出效应,由此打开万亿规模的市场空间。
BBC预测,人工智能市场将继续保持高速增长,促进产业爆发的新浪潮。
2015-2020年全球人工智能市场规模达千亿
着眼国内,成本+个性化定制+产能过剩刺激制造业升级
1、成本红利不再,美国制造成本即将低于中国
据波士顿咨询公司估计,目前中国制造业平均成本只比美国低5%,预计2015年将持平,到2018年美国将比中国便宜2-3%。
主要基于以下几个原因:
(1)中国的制造业的低效率抵消本具有优势的相对较低的人工成本;
(2)美国科技发展带来能源成本低廉;
(3)中国物流成本高;
(4)中国企业行政成本较高。
2014年中美英德制造业成本指数
2、个性化定制需求刺激传统工厂升级为智慧工厂
互联网改变了需求一刀切的局面,人与人,人与厂商,可以低成本的实现连接,从而让每个人的个性需求被放大,人们越来越喜欢个性化的东西。
但是个性化的东西需求量没有那么大,这就需要工业企业能够实现小批量的快速生产。
传统工厂的生产线转换效率和计划协调能力将毫无疑问无法支撑大规模的定制化。
智慧工厂的特点
3、产能过剩激化优胜劣汰
从2014-2019年在电子、仓储物流和医药生物领域的工厂自动化率都保持在每年20%以上的增长,汽车行业因为最早开始自动化应用,起点较高,保持8%的稍低水平,更多地会考虑信息化的布局,实现在ERP、MES和PLM等信息系统支撑的CPS大框架,这将是更加快速发展的一步。
2014-2019年中国各行业自动化投资年均增长率
中国在差距中快速追赶
一、美国各行业工业自动化率远高于中国
美国在金融危机带来的产业空心化环境下,突围路径是自上向下延伸,更加注重软件、网络、大数据等对于工业领域的服务方式的颠覆,是一个由软件向设备端渗透的过程。
代表公司有GE和谷歌;
中国快速追赶,在两化融合的基础上,追求软件+硬件同时发展。
美国智慧工厂的核心竞争力在于信息化层和智能化层的持续发力。
2014年,中国工业自动化率只有24%,美国的智慧工厂发展程度要遥遥领先于中国企业;
从行业角度看,美国各行业差异虽然也比较大,但是整体的自动化率都很高,汽车、仓储物流和焊接领域甚至都达到了70%以上。
2014年美国各行业工业自动化率远高于中国
二、美国各行业工业信息化率远高于中国
在各行业自动化信息化和标杆美国之间具有巨大的差距,人工智能的差距也是显而易见,中国要想达成《中国制造2025》的目标,进入世界制造强国前列,那么必须从自动化、信息化和人工智能三个核心层完成突破,向制造强国靠拢,向优质的企业学习。
推出工业互联网开发者软件云平台
GE将通过GE商店(GEStore)广泛分享在各项业务中的科技以及软件能力,同时推出推出智慧工厂,为制造业提供GE的数字化生产解决方案。
到2020年GE软件与解决方案业务收入将超过150亿美元。
在人工智能的路上停不下来
目前来看,智慧工厂、智慧金融、娱乐教育和智能家居等将是人工智能具有强大爆发潜力的领域,与目前我国产业结构调整和智能升级的方向高度重合。
第四节关注行业细分龙头
从智慧工厂三个细分层次进行评估,关注行业细分龙头和新兴领域先入标的。
新三板重点标的
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