我國連續(xù)六年為工業(yè)機器人第一消費國，預(yù)計2020年將擴大至59億美元

德勤中國最新發(fā)布的《中國智造，行穩(wěn)致遠——2018中國智能制造報告》通過對150余家生產(chǎn)型和技術(shù)服務(wù)型的大中型企業(yè)的調(diào)研結(jié)果，總結(jié)發(fā)現(xiàn)中國制造業(yè)目前已在智能制造方面取得顯著成效，進入高速成長期。企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)顯著提升，大部分企業(yè)正致力于數(shù)據(jù)縱向集成。財務(wù)方面，智能制造對企業(yè)的利潤貢獻率大幅增加，利潤貢獻率超過50%的企業(yè)占比從2013年的14%增至2017年的33%，而大部分受訪企業(yè)其智能制造業(yè)務(wù)的利潤貢獻率在11-30%的區(qū)間，而利潤來源則包括生產(chǎn)過程增效和產(chǎn)品服務(wù)價值提升。
? ? ? ?此外，中國已連續(xù)六年為工業(yè)機器人第一消費國。IFR數(shù)據(jù)顯示，中國工業(yè)機器人市場規(guī)模在2017年高達42億美元，全球占比27%，預(yù)計2020年將擴大至59億美元，國內(nèi)機器人銷量將增至23.8萬臺，未來三年的復(fù)合年均增長率高達22%。德勤預(yù)計，汽車、高端裝備制造和電子電器行業(yè)依然是工業(yè)機器人的主要用戶。

德勤中國制造行業(yè)主管合伙人董偉龍表示：“智能制造是新一代信息技術(shù)，貫穿設(shè)計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動環(huán)節(jié)，是由物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)支撐的智能產(chǎn)品、智能生產(chǎn)和智能服務(wù)。如今，發(fā)達國家紛紛加大制造業(yè)回流力度，提升制造業(yè)在國民經(jīng)濟中的戰(zhàn)略地位，智能制造已成為全球價值鏈重構(gòu)的關(guān)鍵選項。亞洲作為全球制造業(yè)的重要區(qū)域，也在積極部署制造業(yè)自動化、智能化。中國作為亞洲智能化轉(zhuǎn)型的重要力量，在政府政策支持下，通過加強行業(yè)的頂層設(shè)計，開展試點示范、標準體系建設(shè)和培育系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商等方式，在智能制造領(lǐng)域的發(fā)展取得了顯著成效，預(yù)計將繼續(xù)迅速成長?！?/p>

隨著中國兩化融合、智能工廠和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)多項舉措推進，制造型企業(yè)素質(zhì)顯著提升，而企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)體現(xiàn)在其利用數(shù)據(jù)指導(dǎo)生產(chǎn)以及系統(tǒng)自優(yōu)化的能力上。德勤調(diào)研顯示，大部分中國企業(yè)目前已完成計算機化階段，能夠通過計算化高效處理重復(fù)性工作，并實現(xiàn)高精度、低成本制造，但不同的信息技術(shù)系統(tǒng)在企業(yè)內(nèi)部仍屬于獨立運作，很多設(shè)備并不具備數(shù)字接口。受訪企業(yè)中有四成處于連接階段，它們以相互關(guān)聯(lián)的環(huán)節(jié)取代獨立運作的信息技術(shù)，操作技術(shù)系統(tǒng)的各部分實現(xiàn)了連通性和互操作性，但依舊未能達到信息技術(shù)層面與操作技術(shù)層面的完全整合。

盡管如此，由于中國的人口數(shù)量和設(shè)備數(shù)量龐大，中國企業(yè)在獲取數(shù)據(jù)方面具有天然的獨特優(yōu)勢，能夠為人工智能背后的機器學習技術(shù)發(fā)展提供有力支持。德勤調(diào)查發(fā)現(xiàn)，逾半數(shù)受訪企業(yè)已經(jīng)在制造和管理流程運用到人工智能，另有46%的受訪企業(yè)已經(jīng)或計劃在產(chǎn)品和服務(wù)領(lǐng)域部署人工智能。此外，相對歐美企業(yè)，中國制造企業(yè)的硬件設(shè)備和廠房普遍較新，更容易實現(xiàn)設(shè)備連接和廠房改造。

此外，此次調(diào)研的受訪企業(yè)認為，中國工業(yè)企業(yè)智能制造五大部署重點依次為：數(shù)字化工廠、設(shè)備及用戶價值深挖、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、重構(gòu)商業(yè)模式以及人工智能。

其中，數(shù)字化工廠和設(shè)備及用戶價值深挖是大部分企業(yè)（即六成以上）認為最首要的部署重點。智能制造是以制造環(huán)節(jié)的智能化為核心，以端對端數(shù)據(jù)流為基礎(chǔ)，以數(shù)字作為核心驅(qū)動，因此數(shù)字化工廠被企業(yè)列為智能制造部署的首要任務(wù)。目前，中國企業(yè)在數(shù)字化工廠部署普遍以打通生產(chǎn)到執(zhí)行的數(shù)據(jù)流為主要任務(wù)，而產(chǎn)品數(shù)據(jù)流和供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流也有明顯的提升空間。就設(shè)備和用戶價值深度挖掘而言，百分之六十二的受訪企業(yè)表示，現(xiàn)正積極部署設(shè)備和用戶價值深度挖掘，其中41%的企業(yè)側(cè)重設(shè)備價值挖掘，21%的企業(yè)側(cè)重用戶價值挖掘。用戶價值進行深度挖掘中以C2M（客戶到制造）最受矚目，它體現(xiàn)了定制化生產(chǎn)的特性，使制造商直接面對用戶，以滿足用戶個性化需求；同時通過減少中間環(huán)節(jié)降低成本，提升效率。

在技術(shù)應(yīng)用方面，德勤中國風險咨詢合伙人沈斌補充道：“雖然人工智能已迅速滲透制造業(yè)等各個行業(yè)，但仍處于發(fā)展早期，技術(shù)突破和商業(yè)論證需要更長的時間。而且，人工智能應(yīng)用環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度、信息和安全法規(guī)、自身能力都成為企業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)。調(diào)研結(jié)果亦顯示，中國的制造企業(yè)在云部署的積極性仍然偏低，有53%的受訪企業(yè)尚未部署工業(yè)云?！钡虑诮ㄗh企業(yè)應(yīng)審視現(xiàn)有商業(yè)模式，并發(fā)掘其他可行的商業(yè)模式，在這基礎(chǔ)上制定云部署戰(zhàn)略，進行商業(yè)論證和自身能力評估。企業(yè)還需要充分考慮人力資源和企業(yè)自身的數(shù)字化程度如何與云部署互相配合。

董偉龍總結(jié)道：“智能制造不僅能夠幫助制造企業(yè)實現(xiàn)降本增效，也賦予企業(yè)重新思考價值定位和重構(gòu)商業(yè)模式的契機。然而，重構(gòu)商業(yè)模式是一項復(fù)雜艱巨的工程。德勤建議企業(yè)可從商業(yè)模式優(yōu)化、創(chuàng)新管理以及云部署入手，支持企業(yè)建構(gòu)并提升能力，及時把握全球智能制造浪潮中的龐大商機?！?/p>