工业4.0五大产业链打造出智能工厂
- 来源：数字化企业网
- 2016/2/19 13:55:58
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工业4.0五大产业链打造出智能工厂
1.上游行业–传感器近年来，传感器正处于传统型向新型传感器转型的发展阶段。新型传感器的特点是微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化，它不仅促进了传统产业的改造，而且可导致建立新型工业，是21世纪新的经济增长点。
不管“工业4.0”还是“中国制造2025”，其实本质的变化是智能化生产，而在谷荣祥看来，传感器是整个智能化的关键。因为“工业4.0”和“中国制造2025”核心的方面是智能制造，不管网络化还是数字化，前端都将是智能化，但所有的这些都将离不开传感器。
传感器产业作为国内外公认的具有发展前途的高技术产业，以其技术含量高、经济效益好、渗透能力强、市场前景广等特点为世人瞩目。
2007-2014年我国传感器行业得到较好的发展，行业工业总产值总体呈上升趋势，在GDP中的占比维持在0.10%-0.15%之间。
在国家大力加强传感器的开发和应用的一系列政策引导和支持下，我国传感器行业面临良好的发展前景，未来成长空间可期。
2.上游行业–工业以太网
工业以太网作为一种的局域网络，从诞生之初，就担负着传感器数据传输、生产设备控制等功能，是现代工业自动化生产体系中的重要组成部分和工厂信息化的基础。它的构建也就成为智能工厂建设的核心。
如果说第三次工业革命的自动化，仅是将生产过程作为对象，对其进行信息技术的应用。工业4.0将信息技术的应用大幅扩大，进而衍生出“智能工厂”的概念。它的关键技术是信息技术。
工业以太网，互联互通、实时控制，进而实现安全、节能将是智能工厂的核心技术。具体而言，包括生产设备联网实现自律协调作业的M2M，通过网络获取大数据的应用，开发、销售、ERP、PLM、SCM等业务管理系统与实际生产过程之间的协同等。
因为现代智能工厂有四大关键点：一是要连接所有网络以拿到数据。二是要有智能机器。三是大数据，将所有设备、所有人连接后，所有数据都大批量传送到智能终端上。四是分析，得到数据后从中抓取出应用趋势来，提高设备状态的检测和预测水平。要形成高速传输、大数据，保证实时性、安全性和节能就变得十分关键。这正是工业以太网构建的要旨。
3.中游行业–工业软件
智能工厂将是工业软件产品创新的主线。机器层面，提高设备智能水平，改善性能和生产效率；车间层面，加强机器间通信协作，提高生产线的协同水平；工厂层面，优化和调度多车间、多生产线等生产资源，实现生产能力、供应链及市场需求的动态匹配。
4.中游行业–工业机器人
近两年随着国家战略性新兴产业的提出，两化融合的稳步推进，中国智能制造装备领域得到了全社会范围的广泛关注。随着产品性能提升的内在需求增加和中国劳动力价格上涨，产业转型升级的压力不断加大。工业机器人作为智能制造领域的代表，在产业转型升级的过程中正发挥着越来越重要的作用。
工业机器人作为高科技装备，无论在推动国防军事、智能制造、资源开发，还是在培育发展未来机器人产业上都具有重要意义。目前一些新兴的中低端市场也迅速扩大，如工程机械领域，某些过去传统的劳动密集型企业如石化、粮食、建材、化肥、饲料等领域市场需求也迅速发展起来。近年来，通过拓展下游应用服务，开拓传统市场接纳新兴生产方式，家电、轨道交通、船舶等领域是机器人未来应用的主战场。在一般工业应用的新领域，如光伏产业、动力电池制造业，包括酒类、饮料、乳业、糖等在内的食品工业，以及化纤、玻璃纤维、五金打磨、冶金浇铸、医药等行业，都有工业机器人的应用空间。
5.下游行业–智能物流
中投顾问在《2016-2020年中国智能工厂深度调研及投资前景预测报告》中指出，智能物流是工业4.0核心组成部分，是降低社会仓储物流成本的方案：在工业4.0的智能工厂框架中，智能物流仓储位于后端，是连接制造端和客户端的核心环节。与美国、日本国外发达国家相比，单位GDP中我国的仓储成本占比是其他国家的2-3倍，并且这一差值近些年来呈现逐步扩大的趋势，而智能物流仓储系统具备劳动力成本的节约、对租金成本的节约、管理效率的提升等方面优势(我们估算自动化仓储在保证同等储存能力的条件下，可至少节约70%以上的土地和80%以上的劳动力)，是降低社会仓储物流成本的解决方案。
多重因素影响下，智能物流设备在诸多领域成为企业替代人工、谋求转型升级的不二选择，物流领域也不例外。智能化物流装备正是在这样的背景下逐渐发展起来的。虽然从短期看，采用智能化物流装备会导致企业投入增加，然而从长远发展来看，智能化装备给企业带来的人力成本的节约和效率的提升，将使企业持续受益。
智能工厂发展趋势
智能工厂将更加智能、灵活和动态。
制造工艺的组织将不同，会与整个生产链协同–从供应商到物流到产品的生命周期管理–跨越企业的各个部门紧密相连。
各个生产步骤将实现无缝连接。影响的过程将包括：工厂和生产规划；产品开发；物流；企业资源规划(ERP)；制造执行系统(MES)；控制技术；现场的各个传感器和执行器。
在智能工厂里，机器和设备将具有提升的自我优化和自主决策的能力。这与今日运行固定程序操作的情况形成了鲜明的对比。
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