2018年、中國政府の関連支援政策の導(dǎo)入に伴って、製造業(yè)の知能化プロセスの推進(jìn)に加えて、わが國の知能製造産業(yè)は今高速発展の狀態(tài)を呈しており、2019年の市場規(guī)模は19000億元に達(dá)する見込みです。

知能製造は全世界の工業(yè)業(yè)界が蘇生する最大の関所の一つで、5 G、人工知能、モノのインターネットなどの技術(shù)の急速な発展の下で、知能製造は冬の一番目の陽光を迎えました。

データによると、2017年の中國の知能製造業(yè)界の市場規(guī)模は15150億元で、成長率は22.6%で、各大企業(yè)と機(jī)構(gòu)の技術(shù)研究がより深く、製品がより革新的になるにつれて、2019年の市場規(guī)模は19000億元になると予想されている。

知能製造分野の政策が持続的に導(dǎo)入されるにつれて、中國の製造業(yè)は徐々に知能製造の方向に転換し、クラウド計算、ビッグデータ、ロボットなどの関連技術(shù)を大量に応用し始めた。

中國の製造業(yè)の主な駆動力の一つとして、利好政策が次々と登場し、業(yè)界は安定的に成長し続け、中國の製造業(yè)における地位はますます重要になります。

発展の見通し、技術(shù)の融合、ビジネスモデル及び生産の安全などの面から見て、2019年に中國の知能製造は十大発展の趨勢を迎えることになります。

01、安全生産は最も重要なものになります。

工業(yè)コアデータ、肝心技術(shù)特許、企業(yè)ユーザーデータなどのデジタル資産はすでに企業(yè)の中核資産となっている。

生産の第一の保証として、安全性はいつも政府と従業(yè)員が最も関心を持っている問題です。

知能製造がロボット、人工知能の多くの先端技術(shù)を融合させた後、人間が適時にコントロールできる事故はもっと簡単になりそうですが、設(shè)備が増えた場合、どうやって人機(jī)の相互作用を効果的に管理するかがポイントの一つです。

また、工業(yè)物のインターネット接続が製造業(yè)に入ってから、工業(yè)物のインターネット接続がデータ攻撃される事件がよく発生します。だから、企業(yè)の設(shè)備、製品などのデータの安全も重要です。

現(xiàn)在、中國のデータ安全法規(guī)體系と監(jiān)督メカニズムはまだ健全ではなく、ある程度企業(yè)の知能化のアップグレードのペースを抑制しています。

將來、データの全ライフサイクルの安全性を高め、企業(yè)の信頼度と意欲を増やし、中國企業(yè)のインテリジェント化?アップグレード方策の重要な根拠となる。

02、知能製造業(yè)は近く拡大する。

スマート製造は自動車業(yè)界、3 C電子分野での応用がだんだん深まってきました。各企業(yè)はスマート製造が中國製造2025の重要な方向を?qū)g現(xiàn)すると認(rèn)識し始めた後、デジタル化、インターネット化、インテリジェント化は企業(yè)の生産価値と効率を持続的に最適化し、インテリジェント製造はさらに石化、紡績、機(jī)械などの業(yè)界に浸透します。

03、汎用技術(shù)またはAI＋の突破口となる

定制化の柔軟性のある製造、多シーン生産の強(qiáng)力な発展の下で、通用技術(shù)は生産の需要を満たすことができません。

AIの伝統(tǒng)的な工業(yè)を賦與することによって、これらの需要を簡単に解決することができます。

大きなデータの蓄積の下で、企業(yè)はAIを利用して専門シーンの急速な転換を?qū)g現(xiàn)し、まさに「智」への転換を?qū)g現(xiàn)することができます。

04、デジタル雙生児の技術(shù)は或いは上昇します。

2018年、自動車業(yè)界は比較的活気がなく、例年のように「金九銀十」はなく、客観的に車から車を買うまでのコストが高い。

デジタル雙晶技術(shù)は企業(yè)のデジタル化とインテリジェント工場建設(shè)の第一選択として、自動車企業(yè)はこれらの技術(shù)を通じて研究開発の過程で生産の複雑さ、資源の浪費などの高コストの問題を解決して、より低いコストでデジタル化のモデルを作ることができます。

コストダウンによって、自動車業(yè)界の來年の販売が可能になります。

同時に、3 C分野にデジタル雙子の技術(shù)を?qū)毪工毪长趣?、業(yè)界の発展を促進(jìn)することができます。

2020年までに、少なくとも50%の年間収入が10億元を超えるメーカーは、その製品または資産のために少なくとも一つのデジタル雙子プロジェクトを開始する予定です。

05、精確なビッグデータ閉ループを構(gòu)築する

ここ數(shù)年、工業(yè)ビッグデータは企業(yè)に重視され始め、ビッグデータを利用して陰に隠れている取引先の価値を掘り起こすことができ、企業(yè)にタイムリーな取引先の需要、生産システム、ビジネスモデル、方策決定パターンの転換を完成させるように助けます。

ビッグデータは、企業(yè)が0から1までして、1からNまでして、Nから1までします。

このようなパターンを?qū)g現(xiàn)するには、採集、分析、転化、フィードバックなどから精確なデータフローの構(gòu)築が必要です。

06、より多くのインターネット企業(yè)が知能製造に進(jìn)出する

インターネット企業(yè)は工業(yè)分野に進(jìn)出しています。つまり、「インターネット＋知能製造」はすでに初歩的な効果を収めました。

阿里雲(yún)さんは西門さんと協(xié)力して、工業(yè)物のネットワークに本格的に進(jìn)出すると宣言しました。また、Baiduの知恵工場や京東知恵サプライチェーンなどは自分の知能製造産業(yè)を作っています。

インターネット企業(yè)は長い時間のデータ蓄積と技術(shù)優(yōu)勢を持っています。工業(yè)分野に進(jìn)出した後、伝統(tǒng)的な製造企業(yè)により多くの技術(shù)応用シーンをもたらし、企業(yè)の知能製造の転換を加速します。

07、ユーザーの需要は企業(yè)の転換を?qū)Г?/p>

工業(yè)発展プロセスは企業(yè)製品の牽引需要からユーザーの需要へと変化しています。知能製造は伝統(tǒng)的な製造を変えて生産段階からコストの増加効果を下げることができます。さらに高付加価値のデリバティブサービスを提供することになります。知能製品の提供からスマートサービスの提供まで付加価値の向上を?qū)g現(xiàn)します。

08、業(yè)界級工業(yè)インターネットプラットフォームは率先して市場化ビジネスモデルを模索する。

汎用性のある業(yè)界プラットフォームは奧行きが限られているため、市場供給と需要が一致しないため、企業(yè)には雲(yún)願望が強(qiáng)くなく、まだ成熟した市場化モデルを模索していません。

業(yè)界級の工業(yè)インターネットプラットフォームはフォーカスと普遍的な二重の特性を備えており、知能製造の各業(yè)界の異なる需要に直面して、率先して実現(xiàn)可能な市場化ビジネスモデルを模索する見込みである。

09、フォーカス知能製造ソリューションなどの細(xì)分業(yè)種

國內(nèi)の知能製造の開始が遅いため、人材の発掘と育成及び資金圧力は企業(yè)が直面する最大の問題であり、いくつかの発展方向から知能製造に切り込むと、大企業(yè)しか負(fù)擔(dān)できないかもしれません。

中小企業(yè)が知能製造システムなどの細(xì)分分野から研究を進(jìn)めていけば、ユニコーンになりそうだ。

10、超高付加価値製造分野は増材製造の工業(yè)分野における最適な切込み點となります。

増材製造技術(shù)はデスクトップクラスの応用及び簡単なプロセスの大規(guī)模なシーンではコスト優(yōu)勢を持たず、エンジン、ファンブレード、潛水艦プロペラなどに代表される超高付加価値、超大型オーダー単品製造分野では2019年に増材製造に工業(yè)分野で機(jī)會をもたらすかもしれない。