（1）インテリジェント製造の定義と意味合い

インテリジェントマニュファクチャリングは、人工知能の研究と応用に端を発しています。そのコンセプトは、米国のライトバーンが著書「スマートマニュファクチャリング」で最初に提案したものです。「インテリジェントマニュファクチャリング」は、「知識工学と製造ソフトウェアシステムの統合による」と定義されています。 、ロボットビジョンとロボット制御を使用して、製造技術者と専門家の知識をモデル化し、スマートマシンが人間の介入なしに小さなバッチを生産できるようにします。」 1990年代、主要先進国が注目と研究に投資するにつれて、「スマート製造」の概念は、元の単一のインテリジェンスからスマートマシンとスマート生産活動の有機的な統合までさらに発展しました。

21世紀以降、人工知能、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、モノのインターネットなどの新世代情報技術の急速な発展と応用により、「インテリジェントマニュファクチャリング」の概念はさらに深まりました。 2016年に中国産業情報技術省が発行した「インテリジェント製造開発計画（2016-2020）」の定義によると、「インテリジェント製造は、新世代の情報技術と高度な製造の深い統合に基づいています。各リンクは、自己認識、自己決定、自己実行、自己適応、自己学習などの特性を備えており、製造業の品質、効率、コア競争力の向上を目的とした高度な製造方法。」2014年、米国エネルギー省は「インテリジェント製造」と定義します。「インテリジェント製造は、高度なセンシング、計測、監視、制御の組み合わせです。 、およびプロセス最適化テクノロジーとプラクティス。これらは、情報通信テクノロジーを製造環境と統合して、工場や企業のエネルギー、生産性、およびコスト削減を実現します。リアルタイム管理。」

どちらの観点から見ても、今日のさまざまな国での「スマート製造」の理解は、もはや生産プロセスや個人の知性に限定されず、企業活動のすべての側面を含む産業バリューチェーンのすべてのリンクにまで及び、もはやデジタルインテリジェンステクノロジー自体のアプリケーション価値を一方的に強調しますが、デジタルインテリジェンステクノロジーや高度な製造などのクロスフィールドテクノロジーの深い統合と実用的なイノベーションにさらに注意を払います。

新しい定義から始めて、実際のインテリジェント製造の適用と浸透は、企業が製品、生産、管理、およびサービスの4つの主要な側面でインテリジェントなアップグレードを達成するのに役立ちます。

製品インテリジェンス：つまり、センサー、プロセッサ、メモリ、通信モジュール、および伝送システムを製品に組み込み、製品が動的なストレージ、認識、および通信機能を備え、モノのインターネットによって接続された端末になることで、実現します。製品の「追跡可能、識別可能、配置可能」機能。 Transforma Insightsの調査によると、これらのIoT端末の数は2030年までに241億に増加し、年平均成長率は11％になります。

製造インテリジェンス：製造キャリアインテリジェンスと製造プロセスインテリジェンスの2つのレベルが含まれます：スタンドアロンインテリジェンスを含む製造キャリアインテリジェンス、およびスマート製造ユニット、スマート生産ライン、スマートワークショップ、スマートファクトリーなどを形成するためのスタンドアロン機器の相互接続。;インテリジェントな製造プロセスは、デジタルインテリジェンステクノロジーと高度な製造テクノロジーの統合と適用によるものであるため、製造プロセス、生産要素、およびユーザー価値を中心とした上流および下流の企業に関連するさまざまなプロセスが、ネットワーク化されたコラボレーションと柔軟性を実現します。作物。

インテリジェントな管理：テクノロジー統合の継続的な深化に伴い、製造会社が取得したデータのリアルタイム、完全性、精度は向上し続けています。インテリジェントな分析テクノロジーを組み合わせることで、企業はリソース管理、エネルギー管理、サプライチェーン管理、注文管理を改善できます。 、および機器管理およびその他の側面における意思決定の効率は、受動的管理から能動的管理および予防的管理に変わり、管理がより正確、効率的、かつインテリジェントになりました。

サービスインテリジェンス：製品インテリジェンスに基づいて、企業とエンドユーザー間の相互作用はより直接的になります。より良いサービスエクスペリエンスをユーザーに提供することは、インテリジェント製造の重要なコンポーネントおよび価値の向上になります。ますます多くの製造会社が生産指向の製造を行うようになります。はサービス指向の製造に変わりつつあり、製造とサービスの境界は徐々に消えつつあります。

（2）インテリジェント製造業の発展の原動力

製造業のアップグレードは、すべての主要な製造業国が直面する共通の問題です。主な目標は、デジタルインテリジェンス技術の革新と応用を通じて国内製造業の競争力を強化し、上昇する人件費を克服し、国内の製造業を維持することです。維持しながら独自の製造上の利点がありますが、さまざまな国の異なる製造拠点と利点のために、インテリジェントな製造の開発のコア需要と戦略的焦点に違いがあります。

米国は第二次世界大戦以来、製造業を空洞化するという深刻な問題に直面しています。インテリジェント製造業の発展を通じて製造業の復活をリードすることが米国の主な願望です。米国は情報化において世界をリードしています。製造業、特に産業用ソフトウェアとインターネット。したがって、その戦略的焦点は、主に生産設計とサービスなどのバリューチェーンリンクに注意を払い、スマートデバイスとソフトウェアの統合およびビッグデータ分析に重点を置いています。ドイツは産業オートメーション分野の世界的リーダーであり、強力な精密製造能力とハイエンド機器の信頼性を備えています。国家戦略は、CPS（Cyber-Physical Systems）によるインテリジェント製造の促進に重点を置いており、統合を通じて統合することを望んでいます。デジタルイノベーションと工業製造の開発。、国家の工業技術の主権を擁護します。日本の製造業は、製品の品質向上と技術革新に注力しており、産業チェーンのハイエンドの地位を確固たるものにしています。日本社会は高齢化や少子化などの深刻な問題に直面しているため、インテリジェント製造業の発展は主に問題解決に向けられており、構造変革を支援するために産業のインテリジェント化を社会生活のあらゆる側面に導くことに重点を置いています。日本社会の発展と「超スマート社会」の創造。近年、中国はスマートマニュファクチャリングの発展を促進するために、トップレベルの計画から行動計画までさまざまな有利な政策を継続的に発行しており、その背後にある原動力は主に供給側の問題と需要側の変化の2つの要因にあります。

供給側から見ると、中国の製造業は規模は大きいものの、長期的な競争では「大きくても強くはない」という現実に直面しており、次の4つの側面で具体化されています。

第一に、中国全体の製造コストの相対的な優位性は徐々に小さくなっています。人件費に加えて、エネルギー使用費、土地費、資金調達費はすべて上昇しています。 Boston Consulting Groupは、25の輸出国の製造原価指数を比較し、中国の製造原価は基本的に米国と同じであることを示しています。

第二に、中国の過剰生産能力の問題はより深刻です。専門家の推計によると、中国の稼働率は、我が国の需給改善が必要であり、全体的な生産効率が低いという現状を反映して、通常の79％から83％の範囲を下回っています。

三つ目は、我が国の製造業は主に加工・製造業で利益率が低く、技術内容や付加価値が高くなく、ハイエンドの産業チェーンへのアップグレードが急務であるということです。同時に、基礎材料、主要部品、高度な基礎技術、産業チェーンの上流の産業技術により、基盤が比較的不足しており、業界はトップダウンの自律システムを欠いています。複雑な国際情勢と不確実性の高まりの環境で、産業チェーンとサプライチェーンの安定性は課題に直面しています。

第四に、私の国の製造業の発展はエネルギー資源に大きく依存しており、過去の大量生産は環境に対してより破壊的でした。 2017年の世界銀行の統計によると、私の国のGDP単位あたりのエネルギー消費量は世界平均の約1.53倍であり、そのうち工業製造業は国の総炭素排出量の70％以上を占めており、積極的な管理という新しい状況に直面しています。製造業の将来の発展は、エネルギーと環境の要因によってますます制約されるでしょう。

需要側から見ると、消費者市場は2つの不可逆的な傾向を示しています。1つは、ユーザーが消費者体験と製品サービスにますます注意を向け、個々のニーズを強調し、製造会社が製造方法をカスタマイズに変えるように駆り立てていることです。2つ目は、ユーザーが求めていることです。新しいアイデアと迅速性。需要の変化により、製造会社は製品の革新と製造サイクルを短縮し、市場のトレンドに迅速に対応する必要があります。全体として、供給側に蓄積された様々な問題と需要側の変化傾向が、我が国がスマートマニュファクチャリングを精力的に開発する主な原動力であり、これは他国のスマートマニュファクチャリング戦略のコア需要とは根本的に異なります。

（3）インテリジェントマニュファクチャリングのコアバリュー

推進要因から始めて、中国のインテリジェント製造の開発の5つのコアバリューを要約します：

1つは、製造企業の全体的なコストを削減することです。たとえば、代替機械や人と機械のコラボレーションを使用して労働生産効率を改善し、人件費を削減します。視覚的なアルゴリズムやその他の方法を使用して、検出の一貫性と安定性を改善し、製品の欠陥率を減らし、品質問題による経済的損失を減らします; Internet of Thingsビッグデータ、ブロックチェーンなどのテクノロジーの適用により、業界と金融の統合が加速され、事業運営が正確に特徴付けられ、企業の資産状況が評価され、サプライチェーン企業に低価格のクレジットファンドが提供されます。市場データのフィードバックに基づいて材料の無駄を削減するか、スマートな在庫管理を実装して保管コストを削減します。

2つ目は、品質と効率を向上させることです。たとえば、経験的判断ではなくデータ駆動型で、生産プロセスを完全に最適化し、製造プロセスを改善し、生産効率を高めます。科学的かつ効率的に生産をスケジュールし、機器の使用率を高めます。統合されたデジタルインテリジェンステクノロジーにより、生産の実行精度を向上させ、製品の品質を確保します。

三つ目は、エネルギー資源の消費を減らすことです。たとえば、Internet of Thingsを介して接続されたデバイスは、エネルギーとリソースの使用をオンラインでリアルタイムに監視および制御し、エネルギーリソースの利用効率を向上させることができます。インテリジェントな省エネおよび排出削減装置またはソリューションを使用して、古い生産を置き換えます。グリーン生産を達成するための能力と生産プロセス。

4つ目は、ユーザーエクスペリエンスを向上させることです。たとえば、デジタルインテリジェンステクノロジーの適用は、産業チェーンの上流と下流を開き、需要側、設計側、製造側の間の直接接続を実現し、複雑な市場のダイナミクスを分析および予測し、市場機会を正確に把握します。製品イノベーションを迅速に実行し、俊敏な製造と無駄のない生産を実現し、市場の変化とユーザーのパーソナライズされたニーズに対応します。バリューチェーンのすべてのリンクにユーザーインタラクションノードを追加することで、プロセス全体を通じてユーザーが製品生産プロセスに継続的に参加するように促します。製品を反復してユーザーの最高の体験を実現し、製品の付加価値を高めます。製品インテリジェンスに基づいて、製品は環境やユーザーとの対話を通じて、運用および環境データを自動的に返し、データを通じてユーザーにリモートの予防運用および保守サービスを提供できます。監視と分析。

5つ目は、製造方法の再構築です。デジタルインテリジェンス技術と高度な製造技術の統合と応用は、生産モデルの革新と変革をもたらし、従来の製造企業の大規模生産からカスタマイズされた生産への変革を促進します。企業は純粋な製造業者からサービスへと派生します。価値創造のプロセスまた、従来の一方向チェーンプロセスからネットワーク化された協調的共創モデルに移行します。

第2章デジタルインテリジェンステクノロジーが製造業の「インテリジェンス」のアップグレードをリード

（1）「デジタルインテリジェンステクノロジー」への参入

情報技術とは、情報収集、送信、保存、分析、フィードバックの5つの主要なリンクのすべての技術要素を含む一般的な用語です。5つのリンクは情報産業の閉ループを構成し、各リンクの技術的進歩はスパイラル方式で業界全体のアプリケーションエコロジーの開発を促進します。

デジタルインテリジェンステクノロジーは、低コストの情報収集機器、高帯域幅および低遅延の5G伝送テクノロジー、Internet of Everything IoTテクノロジー、大容量ストレージなど、インテリジェント時代の情報産業の発展を促進するテクノロジーのコレクションです。高性能コンピューティングクラウドサービス、および大量の情報を効率的に分析する人工知能技術。これらは製造技術と統合および適用され、製造業界のデジタル変換プロセスを促進し、製造業界が「スマート」アップグレード。言い換えれば、デジタルインテリジェンステクノロジーを統合して、情報の収集、送信、保存、分析、フィードバックの閉ループプロセスを完了することは、インテリジェントな製造を実現するための前提条件の1つです。インテリジェントな製造情報の閉ループを完了した後、デジタル化、ネットワーキング、インテリジェンスの3つの主要な段階があります。1つは、MEMSセンサー、スマートカメラ、スマート端末、その他のセンシングデバイスなどの情報収集技術を使用して、物理的なデジタル化を実現することです。 2つ目は、モノのインターネットなどの5G通信および伝送テクノロジーを統合して、さまざまなノード間の低コストで効率的な接続と相互作用を実現し、データの循環と共有を加速することです。3つ目は、クラウド側のコンピューティングと人工的なものに基づいています。インテリジェンステクノロジー、低コストストレージ、大量のデータリソースの処理、およびインテリジェンスによる化学分析は、バリューチェーンのすべてのリンクで企業活動を導くための一連の意思決定指示を形成します。その中で、各段階の完了度が技術の次の段階のアプリケーション価値を決定します。つまり、デジタル化とネットワーキングは、企業がインテリジェント化を実現するために必要な前提条件です。

もう1つの前提条件は、デジタルインテリジェンステクノロジーと製造テクノロジーの双方向の統合です。 「製造の本質は、問題を発見して理解し、その過程で情報を取得して知識に抽象化し、知識を使用して問題を認識、解決、回避するプロセスです。問題を理解して解決する方法によって、取得する知識が決まります。知識を抽象化して適用するプロセスが知識の継承の形態を決定します。1」上記から、インテリジェント製造はデータによって駆動される「情報の取得、知識の抽象化、認識の形成、問題の解決」のプロセスであることがわかります。データは知識獲得の基本要素であり、重要なデータの内部関係への洞察が意思決定の前提条件であることがわかります。これには、企業が製造技術の知識をデジタルインテリジェンス技術のアプリケーションに深く統合する必要があります。生産工程の特性を理解し、製造工程をマスターします。変化がなければ、高品質で効率的なデータの収集と蓄積を行うことができ、これに基づいて、上記の情報の閉ループを真に完了することができます。

（2）デジタルインテリジェンステクノロジー：価値と課題

データ主導の経験に取って代わることは、業界のデジタルトランスフォーメーションのコンセンサスになっています。インテリジェント時代の「新油」と言えば、デジタルインテリジェンス技術は「石油」の価値を掘り下げて精製する「精製工場」であり、デジタルインテリジェンス技術を駆使してデータを幅広く取得し、深層学習を行い、大量の生データを処理します。それは知識であり、企業の運営を導くための決定または行動に変換されます。

デジタルインテリジェンステクノロジーは、業界のデジタルトランスフォーメーションを促進するために不可欠なキーテクノロジーであり、そのアプリケーションの価値は主に次の3つの側面に反映されます。

よりタイムリーな意思決定：シナリオ/ビジネスデータのリアルタイム自動フィードバックと、手動の経験判断の代わりに動的予測のためのインテリジェントな分析を組み合わせて、障害予測や健康管理ベースなどの意思決定の正確性と適時性を向上させます機器のステータスのリアルタイム分析、またはオンラインユーザーデータに基づく需要予測により、製品の革新と反復サイクルが加速されます。

より洗練された運用：業界のデジタル化の加速に伴い、取得されるデータはより細かく、データの次元が豊富になりました。ユーザーの肖像画に基づく精密なマーケティングやRealなど、データ主導の企業の運用と管理はより洗練されます。 -エネルギー使用の時間監視と制御など。

よりスマートなアプリケーション：インテリジェントな機器/アプリケーションが手動の投稿を支援または置換し、アプリケーションプロセスでアルゴリズムの自己反復と最適化が実行され、マシンビジョンに基づく製品の欠陥監視などの意思決定のレベルが継続的に向上します。

デジタルインテリジェンステクノロジーは業界のデジタルトランスフォーメーションにとって非常に重要ですが、実際の実装プロセスには依然として特定の課題があります。

デジタル化の程度は低く、情報の閉ループを閉じるのは困難です。データ資産の蓄積は、業界のデジタル変革の重要な前提条件です。データを継続的に取得し、さまざまなシステムや組織に分散されたデータを統合する方法企業のデジタルトランスフォーメーションの主要な提案です。現在、ほとんどの企業（特に中小企業）は、資金と才能の不足、およびデジタルインテリジェンス技術への不十分な投資によって制限されており、その結果、企業のデジタル化のレベルが低くなり、完全な情報ネットワークインフラストラクチャが不足しています。 、統一された標準、インターフェイス、コーディングシステムがないため、「データアイランド」が企業の内外でクラスター化され、相互通信と共有ができなくなり、企業が使用するデータの規模と種類が制限され、情報を閉じることが困難になります。ループし、大量のデータの資産価値を十分に活用することはできません。

業界を超えた統合の難しさ、複合人材の不足：デジタルトランスフォーメーションは、実際にはデジタルインテリジェンステクノロジーを使用してビジネスプロセスをリエンジニアリングするプロセスです。デジタルインテリジェンステクノロジーのリテラシーが高く、産業テクノロジーと開発法を理解している複合人材が必要です。清華大学インターネット開発ガバナンス研究センターが2020年に実施したグローバルICT人材調査の統計によると、我が国の現在のデジタルインテリジェンス技術人材は主に技術産業に集中しており、産業経験や実務経験が不足しており、産業IT担当者は通常、デジタルインテリジェンステクノロジーの知識を持っていません。産業デジタル変革のニーズをサポートすることは困難です。人的資源社会保障省のデータ分析によると、スマートマニュファクチャリングの分野での人材の需要は2025年に900万人になり、人材ギャップは450万人に達すると予想されています。

業界は大きく異なり、規模の影響を一夜にして形成することは困難です。業界や分野、企業によってテクノロジーとプロセスが大きく異なるため、業界におけるデジタルインテリジェンステクノロジーの徹底的な浸透をカスタマイズする必要があります。特定のシナリオと組み合わせて。、万能のソリューションはないため、消費者向けインターネット時代のように産業用インターネットにデジタルインテリジェンステクノロジーを適用することは困難です。スケール効果を確立して取得することは困難です。短期的には大きなメリットがありますが、業界と協力する必要があります。協力して前進し、垂直分野で一般的な問題解決能力を蓄積し続けます。

ネットワークセキュリティの問題は無視できません。デジタルインテリジェンステクノロジーの適用と推進により、ネットワークセキュリティの問題はデジタルトランスフォーメーションの過程で重要な課題になります。従来のネットワークセキュリティシステムは、デジタルインテリジェンステクノロジーのアプリケーションとイノベーションのペースに追いつくことができない一方で、デジタルトランスフォーメーションは、情報ノードと情報の総量の爆発的な成長をもたらし、その可能性を秘めています。サイバー攻撃の喪失は「指数関数的に」拡大し、ネットワークに影響を与えます。安全技術はより高い要件を提唱します。

（3）デジタルインテリジェンステクノロジーによって推進されるインテリジェントな製造

3.1インテリジェントマニュファクチャリングのコア機能

製造業にとって、デジタルトランスフォーメーションとは、デジタルインテリジェンステクノロジーを使用して、オールラウンド、フルサイクル、およびフルチェーンのトランスフォーメーションプロセスを実行することです。製品、生産、管理、サービスなどの多くのリンクでデジタルインテリジェンステクノロジーのアプリケーションを深め、製造テクノロジーとの双方向統合により、企業および産業レベルでのデジタル化、ネットワーキング、インテリジェンスのペースを加速することにより、インテリジェントな製造に焦点を当てます。 、そしてデジタルインテリジェンスをリリースし続けるテクノロジーのアプリケーション価値は、高品質、高効率、グリーン開発を実現するための現代の製造業にとって重要な方法です。

デジタルインテリジェンステクノロジーによって推進されるインテリジェントな製造は、主に2つのコア特性で表されます。1つは仮想と現実の統合であり、もう1つはネットワーク化されたコラボレーションです。

特徴1：仮想および実際の統合、つまり、情報空間内の物理空間の完全なマッピング。情報は2つの空間で相互作用および統合されます。統合された「ソフトウェア」プラットフォームは、リソース、エネルギー、と時間、そして継続的にフィードバックがアップグレードされます。

産業革命の発展過程を振り返ると、機械生産の時代には情報技術がまだ登場しておらず、生産要素はすべて物理空間に集中しており、電化生産の時代には機械の大規模生産が行われています。物理的要素が発生する物理的空間を拡大し、小さなワークショップになりました。大きな工場。

情報技術の発達と製造分野での徹底的な応用により、物理空間の物理的要素に加えて、新しい生産要素としての情報/データは企業活動においてますます重要な役割を果たしています。自動化された生産の期間では、センサー、コントローラー（PLC）、およびアクチュエーターが緊密に結合された制御情報ループを形成し、それが各機械コンポーネントに体系的に展開され、それによって機器に接続された「閉じた」情報スペースを形成します。情報要素、そして物理的な空間で接続された機械部品の自動操作を制御します。インテリジェントマニュファクチャリングの時代に入ると、デジタルインテリジェンステクノロジーのアプリケーションは、同じ情報空間内の異なる物理空間のエンティティ要素をマッピングおよび再構築して、知覚、分析、意思決定、および実行機能を備えたデジタルツインを形成し、それによって物理空間を実現します。空間は、より広く深いレベルの相互作用に統合され、現実と仮想性を統合し、統合された「ソフトウェア」プラットフォームを通じて要素リソースを動的に構成する製造システムを作成します。

ここで強調する必要があるのは、人工知能技術の適用により、機械アルゴリズムが人間の意思決定プロセスに取って代わり、リソース、エネルギー、時間などの生産要素の動的な割り当てを形成し、意思決定レベルを向上させるためのデータフィードバックのアルゴリズム。つまり、インテリジェントな製造システムは、従来の製造と比較して、自己認識、自己学習、自己決定、自己実行、および自己適応機能を備えています。

特徴2：ネットワーク化されたコラボレーション、つまり、統一された「ダイアログ」標準の確立を通じて、さまざまなレベル、リンク、および組織に散在する「データアイランド」を開き、データがさまざまなシステム間を自由に流れることを可能にして、実現するエンタープライズ製造のすべてのレベル（垂直）、および産業チェーン内のすべてのリンク（水平）の相互接続と共同生産。

具体的には、企業層、実行層、設備層の垂直データリンクを開放することで、研究開発データや製造データを生産現場や製造設備にリアルタイムで転送・処理することを実現します。シームレスな接続企業内の異なるシステムレベル間で促進されます。企業の洗練された運用と柔軟な生産。2つ目は、企業内および研究開発を含む産業チェーンの上流と下流の異なる企業間でのビジネスデータ共有を水平方向に開放することです。中国の各企業組織は、業界チェーン全体の共有情報に基づいてリソースを割り当て、計画を最適化し、柔軟に生産を整理して対応することができます。市場の変化に対応し、製品の製造とイノベーションのサイクルを短縮します。

垂直および水平のデータ接続を通じて、機器、ワークショップ、工場、プロセス、材料、人員、および産業チェーンのバリューチェーンの完全な相互接続が最終的に実現され、従来の一方向の製造チェーンからリアルタイムデータによる同時コラボレーションパーソナライズされたカスタマイズを最大化するために、ユーザーのニーズと製品のライフサイクル全体に関する動的なリソース割り当てとネットワークコラボレーションを認識、送信、分析、処理、および実行します。

3.2インテリジェント製造のシステムアーキテクチャ

2つのコア特性に基づいて、エンタープライズインテリジェント製造のシステムアーキテクチャを理解しましょう。

最下層での仮想と現実の統合は、情報インフラストラクチャの構築を通じて、製造キャリアと製造プロセスを含む物理空間のすべての生産要素、サプライチェーンリンク、技術プロセス、管理活動などをデジタル化し、収束することです。統合されたデータプラットフォームに加えて、インテリジェントな分析テクノロジーと組み合わせてデータの価値を深く探求し、エネルギー、リソース、サプライチェーン、注文などの社内の企業管理プラットフォームを社内で強化し、企業を改善します。管理と運用効率;外部では、産業用アプリケーションの開発を使用できますプラットフォームはサードパーティの開発者に公開されており、アプリケーションのニーズに応じて産業用アプリケーションのカスタマイズされた開発が実行されます。企業の能力を預けるためにも使用できます/ resourcesを作成し、金融機関、ロジスティクス、eコマースなどの産業チェーンに産業サービスマイクロコンポーネントライブラリの形で公開します。上流および下流の企業がコラボレーションを通じて業界全体のリソース割り当て効率を向上させるために使用します。と協力し、エンドユーザーのニーズの変化に対応します。

第3章インテリジェント製造は業界の未来を再構築します

（1）インテリジェント製造開発の現状

デジタルインテリジェンス技術開発と産業政策配当の二重の推進により、中国のインテリジェント製造業は急速な発展の段階に入っています。

投資・金融市場は着実に成長しています。 2015年の「中国スマートマニュファクチャリング2025」政策の発表以来、スマートマニュファクチャリング関連の投資が増加し始めています。2020年には、私の国のスマートマニュファクチャリング産業の投資と資金調達額は252.61億米ドルであり、全体の資金調達額は2020年には、融資件数は比較的減少しているものの、一流の優れた企業に資本が集中し始めていることを反映して、単一融資額は増加している。政府の報告と統計によると、第13次5か年計画以降、私の国の製造業のデジタル、ネットワーク化、インテリジェントレベルは、パイロットデモンストレーションアプリケーション、システムソリューションサプライヤーの育成、標準システム構築などの複数の対策によって大幅に改善されました。

供給能力は継続的に改善されており、スマート製造装置の国内市場満足度は50％を超えており、主な事業収入が10億元を超えるシステムソリューションサプライヤーは43社あります。支援体制は徐々に改善され、国際的に進んだ規格制度が確立され、285の国内規格が発行され、28の国際規格が策定され、一定の影響力を持つ70以上の産業用インターネットプラットフォームが育成されました。プロモーションとアプリケーションは明らかな結果を達成しました。パイロットデモンストレーションプロジェクトの生産効率は平均45％向上し、製品開発サイクルは35％短縮され、不良品率は平均35％削減されました。インテリジェント製造、プロセスベースのインテリジェント製造、ネットワーク共同製造、および大規模な新しいモデルと、パーソナライズされたカスタマイズやリモート操作および保守サービスなどの新しいフォーマット。 2 Foresight Research Instituteの統計によると、私の国のスマート製造業の生産額は2020年に2.5兆元に達するでしょう。

中国のインテリジェント製造業の発展見通しは有望ですが、私の国と先進国の間にはまだ大きなギャップがあり、それは主に以下の側面に反映されています。

1つは、主要なテクノロジー、コアコンポーネント/機器、およびハイエンドの産業用ソフトウェアが他の人によって制約されていることです。私の国のチップのほぼ90％、産業用ロボットの70％、ハイエンドCNC工作機械の80％、コア産業用ソフトウェアの80％以上が輸入に依存している3ため、国内製造企業のインテリジェントな変革と制限に高いコストがかかります。私の国のインテリジェント製造の全体的な進歩。産業用ソフトウェアを例にとると、私の国の航空機、造船、冶金、化学産業、生物医学、電子情報製造、その他の主要分野は、長い間外国の産業用ソフトウェアに依存してきました。その中で、EDAは基本的にケイデンス、メンター、シノプシスによって独占されています。米国、およびCAE / CADは、主にアメリカのANSYS、ドイツのSIMENS、フランスのDSSimulなどの制御によって支配されています。

2つ目は、システム統合機能が比較的不足していることです。私の国のインテリジェントな製造システムソリューションの供給能力は不十分です。ビジネス形態は主に海外から完全なロボットを購入し、さまざまなニーズに応じてソリューションを策定することです。シーメンスやGEのような競争力のあるシステムインテグレーターが不足しています。

第三に、中小製造業の情報化基盤が弱く、インテリジェンスの波に溶け込むことが難しい。中小企業は私の国の工業生産の主体を構成しています。情報技術の弱さ、自己資金の不足、関連する人材の不足などのさまざまな要因により、デジタルトランスフォーメーションは多大な試行錯誤のコストと制御不能なリスクに直面しています。 。業界の中小企業は比較的大規模です。「デジタルディバイド」。ドイツのインダストリー4.0を基準にすると、私の国の製造業は全体としてまだインダストリー2.0の段階にあり、一部の企業は3.0の段階に移行しています。

（2）インテリジェントマニュファクチャリングの開発動向

2.1トレンド1：データ主導の生産の柔軟性

フレキシブル生産の本質は、新しい製造ニーズに対応するためにリソース要素を迅速に再構築することです。インテリジェントな製造システムは、リソース要素とそのプロセスステータスをデジタル情報に変換し、アルゴリズムの最適化を通じてこれらのリソース要素を効率的に構成します。データ駆動型のフレキシブル生産を実現します。

たとえば、製品の研究開発プロセスでは、企業はリアルタイムのエンドユーザーインタラクションデータを取得し、分析と予測を通じて「需要に基づく生産」を実現します。製品の製造プロセスでは、生産全体からリアルタイムのデータを収集します。モノとセンサーのインターネットを介して処理し、アップストリームとダウンストリームからのデータを統合しますユーザーのデータ情報は産業用インターネットデータプラットフォームに送信され、人工知能はデータに依存してインテリジェントな分析を実行し、最終的に最高の生産を策定します計画を立て、指示を製造ラインに送信して、柔軟な生産を実現します。

スマートマニュファクチャリングによるフレキシブル生産のトレンドは、消費財製造の分野で特に顕著です。消費財製造の分野はユーザーに最も近いためです。「小ロット、複数品種、カスタマイズ」の特性を持つ製造会社の場合自動車、3C製品、衣料品、食品など、インテリジェントアップグレードの主な目標の1つは、エンドユーザーの個々のニーズに迅速かつ正確に対応できる柔軟な生産と、消費財製造が主導するインテリジェントな波を実現することです。フィールドは徐々にアップストリームリンクに送信され、その後駆動されます。業界チェーン全体は、データ駆動型のフレキシブル生産のトレンドに基づいています。

2.2トレンド2：プラットフォームでサポートされる産業用相互接続

ますます多くの業界リーダーやインターネットの巨人が産業用インターネットへの投資を増やしています。これらの企業は、独自のデジタルトランスフォーメーションを加速することに加えて、インテリジェント製造に関する独自の実践的な経験と能力を同じ分野の中小企業に提供しています。プラットフォームの構築：企業、および産業チェーンの上流と下流の関連エンティティは、業界全体のインテリジェントなアップグレードのための重要なサポートを形成します。

産業情報技術省の統計によると、私の国の産業用インターネットは、鉄鋼、建設機械、航空宇宙、家電、電力、港湾、エネルギーなどの多くの産業で広く使用されています。70以上の産業がありますXCMG情報HaierのXreaプラットフォーム、HaierのCOSMOPlatプラットフォーム、Yonyou Softwareのスマートプラットフォーム、ChinaTelecomのTianyiCloud産業用インターネットプラットフォーム、Alibaba CloudのsupETプラットフォームなど、特定の業界に影響を与えるインターネットプラットフォーム。

これらのプラットフォームは、設計、生産、ロジスティクスなどの共通リソースを統合して共有し、製品開発、製造、運用管理、サービスなどのデータリソースを効果的に統合し、「低コスト、迅速な展開、簡単な運用、保守」を提供します。垂直分野の中小企業「強力なセキュリティ」の軽量アプリケーションは、使用のしきい値とインテリジェントな変換のコストを大幅に削減し、接続を実現するために中小企業のデジタル変換プロセスを加速しますプラットフォーム上の企業間のコラボレーションとデータ共有を行い、業界全体のインテリジェントなアップグレードを促進します。

2.3トレンド3：ユーザー中心のインテリジェント製造サービス

製造業とサービス業の統合は、インテリジェント製造業の発展における主要なトレンドの1つです。インテリジェントな製造の観点から、デジタルインテリジェンステクノロジーが組み込まれたインテリジェントな製品は、周囲の環境の変化を認識し、ユーザーや環境との継続的な対話を通じて、インテリジェントな分析と組み合わせて、運用データとステータス情報をエンタープライズプラットフォームに自動的に返します。 「ハードウェア製品＋ソフトウェアシステム＋付加価値サービス」モデルを通じて、製品の使用状況やユーザーニーズの変化をリアルタイムで把握し、タイムリーに対応し、ユーザーに付加価値の高いサービス体験を積極的に提供します。個別化され多様化されたニーズ、新しい価値空間を作成します。製品の遠隔操作および保守サービスは、製造企業の典型的なインテリジェントサービスモードです。企業はデジタルインテリジェンステクノロジーを使用して、使用されているスマート製品の機器ステータス、操作操作、環境条件などのリアルタイムの多次元データを収集して返します。 。上記のデータに基づく分析結果は、日常の運用と保守、予測保守、障害警告、診断と修理、製品のリモートアップグレードなどのサービスをユーザーに提供します。

（3）インテリジェント製造業のエコロジー

インテリジェント製造の推進は長期的かつ段階的なプロセスであり、人材、ネットワークセキュリティ、技術基準などの一般的な問題に加えて、私の国はインテリジェント製造装置の信頼性の低さに直面しており、主要な技術は人々によって制限されています。コアコンポーネントと産業用ソフトウェアは主に輸入に依存しています。統合機能の不足や全体的な製造情報インフラストラクチャの弱さなど、多くの課題があります。インテリジェント製造の開発トレンドに積極的に適応し、政府の指導的役割を積極的に果たし、企業を引き継ぐためだけです。インテリジェント製造業のエコロジーの育成を加速するための「生産・研究・研究・応用」四国間連携を推進する主体として、インテリジェント製造の高品質な開発を推進する。

3.1新しいイノベーションキャリアを作成し、「インテリジェンス」を強化して新しい運動エネルギーを作成します

国や地方の製造イノベーションセンターなどを数多く建設することで、主要な共通技術の研究開発を行い、インテリジェントな製造イノベーションシステムの構築を加速し、インテリジェント製造業の生態学的発展。製造イノベーションセンターは、「企業、科学研究機関、大学、その他のイノベーションエンティティによって、企業を主体とし、独立した法人の形で、自主的かつ独立して設立された新しいタイプのイノベーションキャリア」です。その目的は、「技術開発から移転、普及、最初の商用アプリケーションまでのイノベーションチェーンのすべてのリンクの活動を完了し、国境を越えたコラボレーティブイノベーションエコシステムを構築すること」です。2016年以来、産業情報技術省は次々と活動を続けています。 「製造イノベーションセンター建設プロジェクト実施」ガイドライン（2016-2020）、「製造イノベーションシステムの改善と製造イノベーションセンターの建設促進に関する意見の指導」、「州の製造イノベーションセンターの国家製造へのアップグレードの条件」を発行した。イノベーションセンター」、「センター評価・評価管理措置（暫定）、「国立製造イノベーションセンター建設現場の概観」（2018年新設）などの国家製造イノベーション指導文書」などの指導文書が徐々に方針を形成している製造革新センターのトップレベルの設計のためのシステム。建設の標準化は要件を提唱しました。 2020年の時点で、私の国は15の国家製造イノベーションセンターと132の地方製造イノベーションセンターを設立し、基本的な材料、コアデバイス、主要なプロセス、主要な機器、ソフトウェアを含む5つの主要な技術分野に焦点を当てています。

3.2業界が「スマート」アップグレードを支援するために、スマート製造アプリケーションのデモンストレーションを実行します

企業、地域、および業界の変革とアップグレードのニーズに焦点を当て、工場、企業、サプライチェーン、および産業チェーンの周りでマルチシナリオ、フルチェーン、およびマルチレベルのアプリケーションのデモンストレーションを実行し、スマートの新しいモデルを育成および促進します製造業、スマートな製造業のエコロジーを構築し、業界の「知恵」のアップグレードを支援します。

1つ目は、製造プロセスの主要なリンクに焦点を当てることです。基本的な条件が良好で緊急のニーズがある地域や業界では、業界の主要企業を選択して、スマートシーン、スマートワークショップ、スマートファクトリーのデモンストレーションプロジェクトを実施します。効果的な経験とモデルを形成し、設計と研究開発に焦点を当てます。生産、ロジスティクス、サービスなどのライフサイクル全体で、ベンチマーク企業のグループを選択して決定し、関連業界で形成された経験とモデルを移植して促進します。 ;同時に、「チェーンマスター」企業がサプライチェーンコラボレーションプラットフォームを構築するように導き、上流企業と下流企業のインテリジェントアップグレードの同時実装を推進します。

2つ目は、業界/地域プラットフォームの開発をサポートし、主要な機能を備えた産業用インターネットプラットフォームを構築しながら、産業用インターネットテクノロジーのブレークスルーとアプリケーションのエンパワーメントを表すベンチマークとして、分野間および業界を超えた包括的な産業用インターネットプラットフォームを段階的に選択することです。マルチエージェントは、プラットフォームの構築に参加し、産業用インターネットプラットフォームの進歩を加速し、SMEに対するプラットフォームのエンパワーメントの役割を果たし、業界全体のインテリジェントなアップグレードを推進します。

これまでに、工業情報化部は合計15の「ダブルスパン」産業用相互接続プラットフォームをリリースしました。アプリケーションのエンパワーメントに関して、プラットフォームの平均登録ユーザー数は140万人に達し、合計で鉄鋼、石油化学、エネルギー、電力をカバーする80,000以上の産業企業が権限を与えられています.10以上の主要産業があります;特定の産業と地域の影響力を持つ70以上のプラットフォームがあり、接続されたデバイスの数は4000万セットを超えています、産業用アプリの数は250,000を超え、プラットフォームのエンパワーメント効果がさらに現れています。

3つ目は、多数のインテリジェント製造デモンストレーションベース、公園、パイロットエリアを開拓し、才能、科学研究、および産業資源を収集し、インテリジェント製造産業チェーンを徐々に改善し、産業規模と集積開発を促進し、ベースを中心とすることです。特定の領域を放射し、推進する/範囲内のインテリジェント製造業のアップグレード。

3.3インテリジェント製造の基本的なサポートを統合し、「インテリジェント」製造の新しい保証をうまく実行します

スマートマニュファクチャリングの発展トレンドを目指し、基準、情報インフラ、セキュリティなどの開発基盤を充実させ、金融、税務、金融、人材埋蔵量などの支援を強化し、エコロジーの保証を構築していきます。スマート製造業の発展。

「インテリジェント製造、標準優先」標準化作業は、細分化された業界アプリケーション標準システムの構築、基本的な共通および主要な技術標準の開発の増加、標準の促進と適用の促進など、インテリジェント製造の重要な技術的基盤です。 2015年以来、私の国のインテリジェント製造標準システムは、インテリジェント製造の開発プロセスに従って継続的に調整、改善、および完成されてきました。工業情報化部の統計によると、「第13次5カ年計画」の期間中、我が国はスマート製造に関する285の国内規格を発行し、企業の製造プロセス全体をカバーする47の国際規格の策定を主導しました。私の国は、高度なグローバルスマート製造標準システムに入っています。

「インテリジェント製造はデジタルインテリジェンスに基づいています。」5Gに代表されるネットワークインフラストラクチャの構築、およびデータセンターやスマートコンピューティングセンターなどのコンピューティングパワーインフラストラクチャの構築を含め、デジタルインテリジェンステクノロジーのアプリケーションをサポートするための基盤です。 。しかし、多額の投資と長い建設期間のために、政府は早期の大規模な展開と建設のために社会的資源を推進し組織化する必要があります。私の国の現在の5G建設規模は現在世界をリードしています。産業情報技術省の統計によると、端末接続の累積数は2億を超え、合計718,000の5G基地局が建設および開設されました。コンピューティングパワーインフラストラクチャの構築は加速していますが、現在の製造利用率は比較的低く、3％を占めています。

「インテリジェントな製造、セキュリティが魂です。」「仮想と現実の統合」と「ネットワーク化されたコラボレーション」をコア機能とするインテリジェントな製造は、必然的に情報とネットワークセキュリティの課題に直面します。 2016年に中国の「サイバーセキュリティ法」が発行され、インテリジェント製造を促進するための重要な前提条件として産業用制御セキュリティが確立されました。2018年に産業情報技術省は「産業用制御システム情報セキュリティアクションプラン」を発行しました。 （2018-2020）」は、状況認識、安全保護の構築に焦点を当て、「1つのネットワーク、1つのデータベース、3つのプラットフォーム」（つまり、オンライン監視ネットワーク、緊急リソースライブラリ、シミュレーションテスト、情報共有、情報通知プラットフォーム）を提案しました。 、および緊急対応能力支援システム。2019年には、産業情報省「セキュリティ作業に関する指導意見の通知」を含む10の部門が、「機器および制御セキュリティ、ネットワーク施設のセキュリティの向上、プラットフォームのセキュリティの強化」の4つの側面で提案しました。 、産業用APPアプリケーション前セキュリティ検出メカニズムの確立と改善、およびアプリケーションプロセスにおけるユーザー情報とデータセキュリティ保護の強化」構築要件。

「人と金融の両方のインテリジェントな製造業」人材供給の観点から、製造業とデジタルインテリジェンス業界における国境を越えた人材のトレーニングに焦点を当てています。これには、生産と教育を統合する職業訓練システムの促進、従業員の技術と知識の構造、および新しい科学技術の構築の促進。、関連する分野とカリキュラムシステムの構築を強化し、インテリジェント製造の主要分野における才能の階層トレーニングを改善します。資本供給に関しては、特別基金の支援と対象を絞った税制上の優遇措置に加えて、政府は社会資本がスマート製造の分野に参加して投資を増やすことを奨励し、金融機関がインテリジェントに中長期の融資支援を提供するように導きます企業の変革、そして開発はスマートマニュファクチャリングの特性に沿ったものです。サプライチェーンファイナンスやファイナンシャルリースなどの革新的な金融商品は、資金調達チャネルを拡大し、資金調達コストを削減します。

3.4企業の本体の役割を十分に発揮し、「インテリジェンス」の新しいエコロジーを構築する

インテリジェント製造の開発における企業の主な役割、特にインテリジェント製造の促進における主要企業の主導的かつ可能にする役割を十分に発揮してください。大手企業は、強力な技術、市場、および財務能力を備えており、業界チェーンの「チェーンマスター」またはシステムインテグレーターとして機能します。これらは、インテリジェント製造業界の生態学的開発における重要な力であり、統合されたイノベーション、エンジニアリングアプリケーションの開発を強調しています。 、および工業化とパイロットデモンストレーションの主なステータスは、実際に成長し成長するようにそれらを導き、サポートすることは、インテリジェントな製造業エコシステムを構築するための鍵です。

同時に、市場の需要に導かれ、企業を主体として、「生産、研究、研究、応用」とオープンプラットフォームの組み合わせにより、業界は業界における有利な資源の集中を最大化し、インキュベーションを促進しますイノベーションの結果の変革と変革、そして「スマートな」製造エコロジーの持続可能な成長を促進します。たとえば、「インテリジェント製造開発の第14次5か年計画」で言及されている重要なタスクの1つは、ソフトウェア会社、機器メーカー、ユーザー、および研究機関を統合して、サブ産業向けの統合産業用ソフトウェアプラットフォームを共同で開発することです。システムインテグレーターとユーザーインタラクションの革新、シナリオ指向のソリューションの開発などは、この方向性に関するイニシアチブの1つです。

第4章デジタルインテリジェンステクノロジーXスマート製造プラクティス

（1）典型的なアプリケーションケースの分析

1.1シミュレーション技術が設計を推進し、研究開発の効率を向上させる

製造分野でのシミュレーション技術の応用は、主に研究開発と設計プロセスであり、製造プロセス全体が「再現」のために仮想環境に転送され、最適な構造と構成スキームが仮想環境で繰り返しテストされるため、すべての作業は意思決定で行うことができます。コストが決定される前に完了するため、製造企業のR＆Dリンクの試行錯誤コストが大幅に削減され、R＆Dサイクルが短縮され、製品のR＆D効率が大幅に向上します。デジタルインテリジェンス技術の開発に伴い、シミュレーション技術のアプリケーションシナリオは、特に航空宇宙防衛、航空宇宙、自動車、機器製造、電子ハイテクなどのハイエンド製造分野で、絶えず充実し、拡大しています。シミュレーションのアプリケーション技術は深まり続けています。

1.2インテリジェントビジョンは手を解放し、製造の活力を解放します

インテリジェントビジョンは、産業オートメーションの製造プロセスにおいて非常に重要です。インテリジェントビジョンシステムが組み込まれた産業用ロボットアームは、位置決め、把持、分類、および組み立てのタスクをより速く、より正確に、より柔軟に完了することができます。深刻な危険や重労働から解放されます。 、生産ラインの効率を向上させ、生産の柔軟性を大幅に向上させることもできます。現在、主に製造・物流の分野で使用されています。

1.3インテリジェントな目視検査により、生産ラインの品質管理効率が向上します

品質は製造会社のコアコンピタンスの1つであり、企業は製品の品質に対する要求をますます高めています。しかし、製品は製造工程で表面に欠陥がある場合があります。表面の欠陥を回避するために効率的な品質管理を行う方法は、製造会社が直面する厄介な問題の1つです。従来、手動検査は主に検査に使用されていましたが、サンプリングレートが低く、リアルタイム性能が低く、検査員の経験や疲労状態などの主観的な要因により、検査結果の安定性が高くないことがよくあります。 、精度を保証することはできず、欠陥や検査漏れが発生しやすくなります。効率的な生産と品質の要件に適応することは困難です。

デジタルインテリジェンス技術の開発により、マシンビジョンベースの表面欠陥検出の適用を実際に実行できるため、生産ラインの品質管理効率が大幅に向上し、動作条件や精度に影響を与える主観的な判断などの要因が回避されます。製品製造工程において、各リンクおよび各製品の表面欠陥のリアルタイム検出を実現し、製品の表面欠陥および欠陥をより正確かつ迅速に特定することができます。同時に、また、品質検査リンクでの製造企業の手動入力を節約し、人件費の支出を削減します。現在、エレクトロニクス、パッケージング、印刷、化学、食品、プラスチック、繊維、その他の製造分野で広く使用されています。

1.4インテリジェントな操作とメンテナンスにより、産業機器の安定した操作が保証されます

インテリジェントな製造システムは非常に複雑であり、機