中国船舶智能制造

第一篇：中国船舶智能制造

中国船舶制造行业洗牌不可避免

船舶世界网消息：中国船舶制造行业洗牌不可避免，中国船舶制造业最困难时刻可能仍未到来。本轮船市危机并未阻断全球造船业重心由韩、日向中国的转移，反而使得中国造船业相对于韩、日的优势加大，客观上提升了中国造船的全球地位。

受益于政策扶持，中国造船业总体在2009年保持增长，部分地方和民营造船企业快速发展。

但中国船舶制造行业供过于求、产能过剩的局面已相当严重并将长期持续，造船企业手持订单中散货船占比过高因而面临的船东弃船风险加大，韩国船舶制造企业降价接单对船价的止跌企稳可能产生负面影响，钢材等成本先于船价上涨的可能性较大，因此我们认为对于中国造船业而言2009年可能还不是最困难的时刻。

由于中国船舶制造行业洗牌不可避免，我们看好两大央企造船集团和部分地方民营骨干船企成为行业“去产能化”的赢家。

【船舶世界网】中国船舶涂装现状及问题

从2000年至今，中国造船业正在经历着一个高速发展的阶段，中国造船企业的劳动力上风和产能上风令其在国际市场上据有了较大的市场份额。中国已经毫无争议地成为了造船大国.造船业是资金、技术和劳动三要素高度密集的工业，中国最大的上风是劳动力本钱低，资金也较为雄厚，但目前不管是技术能力仍是治理水平都和日韩、欧洲的差距还很大。所以说，在“做强”方面，中国造船业还有很长的路要走。总的来看，中国从造船大国通往强国的道路上存在产能过剩、核心技术含量低、船舶配套能力发展滞后等三大题目。面临世界造船业发展趋势和多种气力的角逐，业内人士指出，中国船舶产业要想赢得竞争，必需实施战略转型。

船舶涂装不仅仅是“船舶的化妆”

造船是一个非常复杂的过程,要经历分段制造与预舾装、船台或坞内合拢、下水、码头舾装与系泊试验、试航等过程;而船舶的涂装则要与整个造船工艺过程相适应，在每一个造船工艺阶段确定其相应的涂装工作内容。新造船舶的涂装工作通常是分段进行的，特别对于大型船舶的建造涂装，这样可避免钢材过早地生锈并在室内或平地进行。船舶涂装工艺程序为：

原材料抛丸流水线预处理→涂装车间底漆→钢材落料、加工、装配→分段预舾装→分段二次除锈→分段涂装→船台合拢、舾装→船台二次除锈→二次涂装→船舶下水→码头二次除锈、涂装→交船前坞内涂装。

从船舶的涂装工艺程序可以证明涂装功课贯串了造船的全过程，因此，必需正视涂装功课的质量。

中国船舶涂装市场快速发展

中国船舶涂装技术的发展始于20世纪80年代初期。当时，中国船舶产业开始承造出口船舶，较系统地引进了国外提高前辈造船工艺、方法和尺度，使船舶涂装技术领域发生了极大变化，在短短的几年时间里，提高前辈的涂装技术和治理模式就替换了落后的“敲铲油漆”出产方式。 近20年来，中国船舶涂装技术获得了较快的发展，达到了一定的水平，例如：涂装工作被列为船舶设计的重要内容之一;钢材预处理工艺得到广泛应用;建立了分段除锈、喷涂车间，并配备了相应的自动、半自动除锈和喷涂设备;制定了一系列的除锈涂装技术尺度，完善了尺度体系;已经把握高机能涂料施工工艺和化学品/成品油船特种涂装技术;计算机辅助涂装设计和治理技术、区域涂装技术已在大型船厂推广。这些涂装新技术的应用使涂装技术水平、出产效率和涂装质量大大进步，明显缩短了与国外提高前辈涂装技术的差距，涂装质量受到中国海内外船东的好评。

中国船舶涂装技术与国外比拟存在较大差距

但是，中国船舶涂装技术与国外比拟仍存在较大的差距，凸起反映在涂装周期长、效率低、本钱高等方面。当前，中国一流船厂的涂装工时消耗率为0.85h/m，是日本船厂10年前的(0.25h/m)3.4倍;涂装材料消耗率是日本船厂10年前的1.24倍，其他船厂或均匀水平则更低。占有关资料先容，目前中国船舶涂装出产效率仅相称于国外提高前辈船厂的1/4～1/3，严峻影响中国船舶产品的国际竞争能力。

其主要原因有以下几个方面：船舶涂装出产设计深度不够，壳舾涂一体化的概念不强;船舶涂装技术装备的机械化、自动化程度不高，致使除锈、涂装尺度偏高执行的题目比较严峻;预处理质量和车间底漆机能有待改进;船舶出产治理急需加强，因为其他工种施工造成涂膜损坏而进行多次涂装题目十分严峻。

技术和人才题目阻碍船舶涂装业整体水平进步

目前，技术和人才题目成为阻碍船舶涂装业整体水平进步的重要原因之一。综合起来，要进步船舶涂装技术的整体水平，要鼎力发展高端环保涂料，还要进步船舶涂装从业职员的技术素质。

首先，要发展高端涂料。尽管传统低固含量防腐涂料在中国还占一半以上的市场份额，而且在相称长的时期内难以全部退市，但在高端市场以及沿海经济发达地区，环保型涂料必将成为主流。

其次，加强人才培养。船舶涂装是一项集化工、机械、电器、流体动力、热工技术于一体的技术工种，因而它对从事涂装的技术和治理职员提出了多方位的要求。绝大多数的涂装技术治理职员又都是从化工或机械专业逐步转换过来的。目前，中国海内缺乏懂高科技含量技术、具备专业治理水平、知识结构全面的治理职员。同时，船舶涂装工人作为船舶涂装工艺的终极执行者，其素质直接影响到船舶涂装的质量。培养一大批合格的涂装工人也是船舶涂装行业急待解决的题目，而开展教育培训是主要途径。

总之，造船企业要不断引进、消化吸收中国海内外提高前辈的涂装施工技术、涂装功课尺度并配备提高前辈的检测仪器。同时要加强与各船厂的信息交流和技术合作，以促进本厂功课尺度和涂装水平的进步。以上关于【船舶世界网】中国船舶涂装现状及问题的报道。

第二篇：《中国制造2025》解读之船舶海工篇

2015-05-26

工信部装备工业司日前推出了《中国制造2025》规划系列解读，文章称，船舶工业是为水上交通、海洋资源开发及国防建设提供技术装备的现代综合性和战略性产业，是国家发展高端装备制造业的重要组成部分，是国家实施海洋强国战略的基础和重要支撑。为此，《中国制造2025》把海洋工程装备和高技术船舶作为十大重点发展领域之一加快推进，明确了今后10年的发展重点和目标，为我国海洋工程装备和高技术船舶发展指明了方向。

一、充分认识推动海洋工程装备和高技术船舶发展的重要意义

海洋工程装备是开发、利用和保护海洋所使用的各类装备的总称，是海洋经济发展的前提和基础;高技术船舶具有技术复杂度高、价值量高的特点，是推动我国造船产业转型升级的重要方向。海洋工程装备和高技术船舶处于海洋装备产业链的核心环节，推动海洋工程装备和高技术船舶发展，是促进我国船舶工业结构调整转型升级、加快我国世界造船强国建设步伐的必然要求，对维护国家海洋权益、加快海洋开发、保障战略运输安全、促进国民经济持续增长、增加劳动力就业具有重要意义。

(一)加快发展海洋工程装备和高技术船舶是我国建设海洋强国的必由之路 我国是一个负陆面海、陆海兼备的大国，提高海洋开发、控制和综合管理能力，事关经济社会长远发展和国家安全的大局。海洋与陆地的一个根本区别是海上的一切活动必须依托相应的装备，人类对海洋的探索与开发都是伴随着包括造船技术、海洋工程技术在内的装备技术的进步而不断深化的。经略海洋，必须装备先行。特别是我国海洋强国建设进程向前推进，综合实力不断上升，已经对传统海洋强国形成挑战，西方强国在一些核心技术和装备上对我封锁。中国建设海洋强国，必须建立自主可控的装备体系，必须掌握海洋工程装备和高技术船舶等高端装备的自主研制能力。目前，我国正在大力推进南海开发进程以及海上丝绸之路建设，对海上基础设施建设、资源开发、空间开发等相关装备的需求将更为急迫，也对我国高端海洋装备的发展提出了更高的要求。

(二)加快发展海洋工程装备和高技术船舶是建设世界造船强国的必然要求 经过新世纪以来的快速发展，我国已经成为世界最主要的造船大国，具备了较强国际竞争力。未来10-20年我国船舶工业将进入全面做强的新阶段。建设世界造船强国的核心任务是全面推进结构调整转型升级。所谓全面转型，就是产业发展动力的全面转型，由依靠物质要素驱动向依靠创新驱动转变，以产品创新，制造技术创新等支撑产业发展;所谓结构升级，主要是技术结构升级和产品结构升级。加快发展海洋工程装备及高技术船舶制造，是船舶工业全面转型、结构升级，从 而实现全面做强的重要方向。加快提高海洋工程装备及高技术船舶国际竞争力，逐步引领未来国际船舶和海洋工程装备市场，将有力地带动我国船舶工业技术水平、科技创新能力和综合实力的整体跃升。

(三)加快发展海洋工程装备和高技术船舶等高端装备制造业是工业转型升级的重要引擎

随着中国经济进入新常态，增长速度逐步放缓，发展方式开始向集约型转变，经济结构深度调整，发展动力转向新增长点。发展高端制造业，正是中国制造业适应经济新常态，重塑竞争优势的重要举措。船舶工业作为我国最早进入国际市场，并且已经具备较强国际竞争力的行业，具备在我国建设世界制造强国的进程中率先突破的基础和条件。海洋工程装备和高技术船舶等高端的快速发展，必然成为带动整个制造产业升级的重要引擎。

二、未来十年我国海洋工程装备和高技术船舶发展面临的形势

(一)国际船市进入新一轮大的调整周期，海洋工程装备及高技术船舶成为需求热点

船舶工业是一个周期性很明显的产业。纵观国际船舶市场发展历程，间隔30年左右出现一次大的周期波动，其间每3-5年将出现中短期的波动。自2008年国际船市进入新一轮大调整以来，期间虽有起伏，但目前总体上还处在产业调整周期的低位。当前全球运力接近17亿载重吨，运力总量和结构性过剩矛盾较严重，消化过剩运力将需要一段时间。就未来调整方向来看，需求结构出现明显变化，散货船等常规船型需求乏力，海洋工程装备及高技术船舶需求相对旺盛。同时，节能环保的新型散货船、集装箱船、油船将是市场需求主体，液化天然气(LNG)船、液化石油气(LPG)船需求将保持旺盛，汽车运输船、豪华游轮、远洋渔船需求增长将较为明显,更多的市场增量将来自技术复杂船型。

(二)全球造船业竞争格局深度调整，主要造船国在海洋工程装备和高技术船舶领域竞争将日趋激烈

未来一段时期世界造船业仍将保持中韩日竞争格局，并且更主要地体现在高技术船舶和海洋工程装备领域。具体来看，欧洲造船业将进一步退出船舶总装建造市场，但在设计、配套、海事规则制定等方面仍具优势，特别是欧美基本垄断了海洋工程装备领域的核心设计和关键配套;印度、巴西、越南等新兴造船国家受金融危机影响发展迟缓;日本在造船技术、生产效率和产品质量上仍具较强竞争力;韩国造船业将在相对较长时期内保持全面竞争优势，韩国提出未来5-10年将海洋工程装备制造业打造为第二个造船业;新加坡提出全力保持海工装备竞争优势。目前中国在常规海工产品制造领域已经加快赶超新加坡，并在向高端产品转型，未来在深水海工装别产品领域中国、韩国及新加坡之间的竞争将更为激烈。

(三)产业核心竞争要素发生重大变化，关键要素从硬实力转向软实力 在新的产业竞争环境下，决定竞争成败的关键不再是设施规模、低劳动力成本等因素，而是技术、管理等软实力以及造船、配套等全产业链的协同，科技创新能力对竞争力的贡献更为突出。竞争要素的变化直接导致我国船舶工业原有比较优势在削弱，特别是劳动力、土地等各类要素成本集中上升，人民币汇率呈长期升值趋势，低成本制造的传统优势正在消失，产业发展的重心已经从追求速度转向追求质量效益。高技术船舶和海洋工程装备处在船舶产业价值链的高端，是我国船舶工业未来发展的重点。

(四)新一轮科技革命和产业变革兴起，将引发制造业分工格局的深度调整 以信息技术和制造业深度融合为重要特征的新科技革命和产业变革正在孕育兴起，多领域技术群体突破和交叉融合推动制造业生产方式深刻变革，“制造业数字化网络化智能化”已成为未来技术变革的重要趋势。制造模式加快向数字化、网络化、智能化转变，柔性制造、智能制造等日益成为世界先进制造业发展的重要方向。船舶制造也正朝着设计智能化、产品智能化、管理精细化和信息集成化等方向发展，世界造船强国已经提出打造智能船厂的目标。同时，国际海事安全与环保技术规则日趋严格，船舶排放、船体生物污染、安全风险防范等船舶节能环保安全技术要求不断提升，船舶及配套产品技术升级步伐将进一步加快。

(五)产业发展中不平衡、不协调、不可持续问题仍然突出，产业结构亟待调整升级

一是自主创新能力亟待提升，高端产品市场竞争力不强。创新引领和创新驱动明显不足，创新模式仍属追随型。海洋工程装备和高技术船舶占比明显低于韩国，特别是深水装备方面差距更为明显。

二是船舶配套产业亟待升级。韩国、日本船用设备本土化装船率分别高达85%以上和90%以上，我国仍有较大差距，特别是在高技术船舶和海洋工程装备配套领域本土化配套率不足30%。

三是生产效率亟待提高。目前我国造船效率是韩国的1/3，日本的1/4，随着劳动成本的不断攀升，效率对保持成本竞争优势的作用将更加突出。

四是产业结构亟需升级。目前，我国船舶工业面临着资源环境约束日益趋紧、劳动力成本和各类生产要素成本上升等问题，造船产能结构性过剩问题突出，产品结构主要以散货船为主，低端产能过剩，高端产能不足。

三、未来十年我国海洋工程装备和高技术船舶发展思路与重点方向

未来十年，我国船舶工业应紧紧围绕海洋强国战略和建设世界造船强国的宏伟目标，充分发挥市场机制作用，顺应世界造船竞争和船舶科技发展的新趋势，强化创新驱动，以结构调整、转型升级为主线，以海洋工程装备和高技术船舶产品及其配套设备自主化、品牌化为主攻方向，以推进数字化网络化智能化制造为突破口，不断提高产业发展的层次、质量和效益。力争到2025年成为世界海洋工程装备和高技术船舶领先国家，实现船舶工业由大到强的质的飞跃。

《中国制造2025》明确提出，海洋工程装备和高技术船舶领域将大力发展深海探测、资源开发利用、海上作业保障装备及其关键系统和专用设备。推动深海空间站、大型浮式结构物的开发和工程化。形成海洋工程装备综合试验、检测与鉴定能力，提高海洋开发利用水平。突破豪华邮轮设计建造技术、全面提升液化天然气等高技术船舶国际竞争力，掌握重点配套设备集成化、智能化、模块化设计建造技术。

根据产业发展阶段、发展基础和条件，未来十年海洋工程装备和高技术船舶发展方向与重点主要在以下几个方面：

(一)海洋资源开发装备

海洋资源包括海洋油气资源以及矿产资源、海洋生物资源、海水化学资源、海洋能源、海洋空间资源等。海洋资源开发装备就是各类海洋资源勘探、开采、储存、加工等方面的装备。

1、深海探测装备。重点发展深海物探船、工程勘察船等水面海洋资源勘探装备;大力发展载人深潜器、无人潜水器等水下探测装备;推进海洋观测网络及技术、海洋传感技术研究及产业化。

2、海洋油气资源开发装备。重点提升自升式钻井平台、半潜式钻井平台、半潜式生产平台、半潜式支持平台、钻井船、浮式生产储卸装置(FPSO)等主流装备技术能力，加快技术提升步伐;大力发展液化天然气浮式生产储卸装置(LNG-FPSO)、深吃水立柱式平台(SPAR)、张力腿平台(TLP)、浮式钻井生产储卸装置(FDPSO)等新型装备研发水平，形成产业化能力。

3、其他海洋资源开发装备。重点瞄准针对未来海洋资源开发需求，开展海底金属矿产勘探开发装备、天然气水合物等开采装备、波浪能/潮流能等海洋可再生能源开发装备等新型海洋资源开发装备前瞻性研究，形成技术储备。

4、海上作业保障装备。重点开展半潜运输船、起重铺管船、风车安装船、多用途工作船、平台供应船等海上工程辅助及工程施工类装备开发，加快深海水下应急作业装备及系统开发和应用。

(二)海洋空间资源开发装备

海洋空间资源是指与海洋开发利用有关的海上、海中和海底的地理区域的总称。将海面、海中和海底空间进行综合利用的装备可统称为海洋空间资源开发装备。

1、深海空间站。突破超大潜深作业与居住型深海空间站关键技术，具备载人自主航行、长周期自给及水下能源中继等基础功能，可集成若干专用模块(海洋资源的探测模块、水下钻井模块、平台水下安装模块、水下检测/维护/维修模块)，携带各类水下作业装备，实施深海探测与资源开发作业。

2、海洋大型浮式结构物。以南海开发为主要目标，结合南海岛礁建设，通过突破海上大型浮体平台核心关键技术，按照能源供应、物资储存补给、生产生活、资源开发利用、飞机起降等不同功能需要，依托典型岛礁开展浮式平台建设。

(三)综合试验检测平台

综合试验检测平台是海洋工程装备总体及配套设备研发设计的基础，是创新的源泉和发展的动力。

1、数值水池。以缩小我国在船舶设计理论、技术水平方面与国际领先水平的差距为目标，通过分阶段实施，建立能够实际指导船舶和海工研发、设计的数值水池。

2、海洋工程装备海上试验场。以系统解决我国海洋工程装备关键配套设备自主化及产业化根本问题为目标，通过建设海洋工程装备海上试验场，实现对各类平台设备及水下设备的耐久性和可靠性试验，加快我国海洋工程装备国产化进程。

(四)高技术船舶

船舶领域下一步发展的重点：一是实现产品绿色化智能化，二是实现产品结构的高端化。

1、高技术高附加值船舶。抓住技术复杂船型需求持续活跃的有利时机，快速提升LNG船、大型LPG船等产品的设计建造水平，打造高端品牌;突破豪华游轮设计建造技术;积极开展北极新航道船舶、新能源船舶等的研制。

2、超级节能环保船舶。通过突破船体线型设计技术、结构优化技术、减阻降耗技术、高效推进技术、排放控制技术、能源回收利用技术、清洁能源及可再生能源利用技术等，研制具有领先水平的节能环保船，大幅减低船舶的能耗和排放水平。

3、智能船舶。通过突破自动化技术、计算机技术、网络通信技术、物联网技术等信息技术在船舶上的应用关键技术，实现船舶的机舱自动化、航行自动化、机械自动化、装载自动化，并实现航线规划、船舶驾驶、航姿调整、设备监控、装卸管理等，提高船舶的智能化水平。

(五)核心配套设备

配套领域下一步发展的重点：一是推动优势配套产品集成化、智能化、模块化发展，掌握核心设计制造技术;二是加快船舶和海工配套自主品牌产品开发和产业化。

1、动力系统。重点推进船用低中速柴油机自主研制、船用双燃料/纯气体发动机研制，突破总体设计技术、制造技术、实验验证技术;突破高压共轨燃油喷射系统、智能化电控系统、EGR系统、SCR装置等柴油机关键部件和系统，实现集成供应;推进新型推进装置、发电机、电站、电力推进装置等电动及传动装置研制，形成成套供应能力。

2、机电控制设备。以智能化、模块化和系统集成为重点突破方向，提高甲板机械、舱室设备、通导设备等配套设备的标准化和通用性，实现设备的智能化控制和维护、自动化操作等。

3、海工装备专用设备。提高钻井系统、动力定位系统、单点系泊系统、水下铺管系统等海洋工程专用系统设备研制水平，形成产业化能力。

4、水下生产系统及关键设备。重点突破水下采油井口、采油树、管汇、跨接管、海底管线和立管等水下生产系统技术与关键水下产品及控制系统技术，实现产业化应用。 什么是中国制造2025?

《中国制造2025》是中国版的“工业4.0”规划。规划经李克强总理签批，已由国务院于2015年5月8日公布。2015年5月19日，经李克强总理签批，国务院印发《中国制造2025》，部署全面推进实施制造强国战略。规划提出了中国制造强国建设三个十年的“三步走”战略，是第一个十年的行动纲领。

《中国制造2025》提出，坚持“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”的基本方针，坚持“市场主导、政府引导，立足当前、着眼长远，整体推进、重点突破，自主发展、开放合作”的基本原则，通过“三步走”实现制造强国的战略目标：第一步，到2025年迈入制造强国行列;第二步，到2035年我国制造业整体达到世界制造强国阵营中等水平;第三步，到新中国成立一百年时，我制造业大国地位更加巩固，综合实力进入世界制造强国前列。 10大重点领域

1.新一代信息技术产业。 2.高档数控机床和机器人。 3.航空航天装备。

4.海洋工程装备及高技术船舶。 5.先进轨道交通装备。 6.节能与新能源汽车。 7.电力装备。 8.农机装备。 9.新材料。

10.生物医药及高性能医疗器械。

第三篇：金准人工智能 2018中国智能制造报告 前言

智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。简而言之，智能制造是由物联网系统支撑的智能产品、智能生产和智能服务。

智能制造已经成为全球价值链重构和国际分工格局调整背景下各国的重要选择。发达国家纷纷加大制造业回流力度，提升制造业在国民经济中的战略地位。亚洲作为制造业重要区域也在积极部署自动化、智能化。

一、 突破与成长

亚洲正受到自动化、智能化大潮冲击。国际劳工组织(International Labour Organisation)调研发现，越南、柬埔寨、菲律宾和印度尼西亚的工人的失业风险最高，据估计这几个区域约50%的工人工作可能在未来20年被自动化取代。

亚洲作为制造业的重要区域，在面临制造业向自动化、智能化、数字化转型中，能否继续保持其竞争力?

毫无疑问，亚洲正在积极寻求突破。以人工智能为例，各国政府大力支持人工能，推动科技公司、初创公司和学术界的创新。2017年，韩国政府宣布了10亿美元的人工智能资金;日本鼓励人工智能创业公司和风险投资;新加坡政府的国家研究基金会宣布国家人工智能计划(AI.SG)，计划未来五年投入1.5亿新加坡元(约1.07亿美元)发展人工智能。

除了政府的支持，亚洲企业更积极打破行业壁垒加快新产品开发。不同于欧美同类企业，中国领先企业间的合作屡见不鲜，一些知名范例包括：百度与小米在物联网与人工智能领域合作开发更多应用场景;腾讯与京东合作布局电子商务生态圈;印度系统集成商组成AI联盟(OpenAI)。这赋予它们惊人的影响力，也意味着它们拥有可用于快速推动创新的技术实力和资本基础。

中国是亚洲智能化转型的重要力量。政府加强智能制造顶层设计，开展试点示范和标准体系建设;企业加快数字化转型，提升系统解决方案能力。中国智能制造取得明显成效，进入高速成长期。

中国智能制造进入成长期主要体现在三方面：首先，中国工业企业数字化能力素质提升，为未来制造系统的分析预测和自适应奠定基础。第

二、财务效益方面，智能制造对企业的利润贡献率明显提升。第

三、典型应用方面，中国已成为工业机器人第一消费大国，需求增长强劲。

1.1数字化能力素质提升

企业数字化能力素质体现在其利用数据指导生产以及系统自优化的能力。我们借鉴国际普遍认可的工业4.0发展路径，将企业智能化成熟度分为六个阶段：计算机化、连接、可视、透明、预测和自适应。

① 计算机化：

企业通过计算机化高效处理重复性工作，并实现高精度、低成本制造。但不同的信息技术系统在企业内部独立运作，很多设备并不具备数字接口。 ② 连接：

相互关联的环节取代各自为政的信息技术。操作技术(OT)系统的各部分实现了连通性和互操作性，但是依旧未能达到IT层面和OT层面的完全整合 6 。

③ 可视：

了解正在发生什么，通过现场总线和传感器等物联网技术，企业捕获大量的实时数据，建立起企业的“数字孪生”，从而改变以前基于人工经验的决策方式，转为基于数字进行决策。

④ 透明：

了解事件发生的原因，并通过根本原因分析生成认识。 ⑤ 预测：

将数字孪生投射到未来，模拟不同的情景对未来发展进行预测，并适时做出决策和采取适当措施。

⑥ 自适应：

预测能力只是自动化行为和决策的根本要求，而持续的自适应则使企业实现自主响应，以便其尽快适应变化的经营环境。

随着中国两化融合和工业物联网建设等多项举措推进，制造型企业数字化能力素质显著提升，大部分企业正致力于数据纵向集成。金准人工智能专家调研结果显示，81%的受访企业已完成计算机化阶段，其中41%处于连接阶段，28%处于可视阶段，9%处于透明阶段，而预测和自适应阶段的企业各自占2%。

1.2智能制造利润贡献显著提升

向工业4.0进阶为制造企业带来真实可见的效益。2013年金准人工智能专家曾调研全国200家制造型企业，结果显示中国企业智能制造处在初级阶段，且利润微薄。经过五年的快速发展，智能制造产品和服务的盈利能力显著提升。

2013年智能制造为企业带来的利润并不明显，55%的受访企业其智能制造产品和服务净利润贡献率处于0-10%的区间，而2017年，仅有11%的受访企业处于这个区间，而41%的企业其智能制造利润贡献率在11-30%之间。利润贡献率超过50%的企业，由2013年受访企业占比14%提升到2017年的33%。智能制造利润贡献率明显提升，利润来源包括生产过程中效率的提升和产品服务价值的提升。

1.3应用市场潜力

中国已连续六年为工业机器人第一消费大国。IFR (International Federationof Robotics)数据显示，中国工业机器人市场规模在2017年为42亿美元，全球占比27%， 2020年将扩大到59亿美元。2018-2020年国内机器人销量将分别为

16、19.5、23.8万台，未来3年CAGR达到22%。汽车、高端装备制造和电子电器行业依然为工业机器人的主要用户。

中国有哪些独特优势?首先是数据量。当前人工智能热潮背后的机器学习技术对数据极其依赖。识别人脸、翻译语言和试验无人驾驶汽车需要大量的“训练数据”。由于中国的人口数量和设备数量庞大，中国企业在获取数据方面具有天然的优势。第二，中国制造业企业硬件设备和厂房相对欧美企业普遍较新，比较容易实现设备连接和厂房改造。

二、智能制造部署重点

金准人工智能专家调查发现，中国工业企业智能制造五大部署重点依次为：数字化工厂(63%)、设备及用户价值深挖(62%)、工业物联网(48%)、重构商业模式(36%)以及人工智能(21%)。

访企业所关注的相关技术包括工业软件、传感器技术、通信技术、人工智能、物联网、大数据分析等。当然，我们不能简单认为有了这些技术，就是实现智能制造，因为新制造业文化的变革进程是相当复杂和缓慢的，没有行业、企业与用户的融合推进，这次变革无法实现。

2.1 数字化工厂

智能制造是以制造环节的智能化为核心，以端到端数据流为基础，以数字作为核心驱动力，因此数字化工厂被企业列为智能制造部署的首要任务。目前企业数字化工厂部署以打通生产到执行的数据流为主要任务，而产品数据流和供应链数据流提升空间大。

数字化工厂通过新一代信息技术，实现从设计、生产、物流和服务等各个环节的数据串连，加速决策，提高准确性。只有打通数据流才能实现基于实时数据变化，对生产过程进行分析和优化处理，进而实现业务流程、工艺流程和资金流程的协同，以及生产资源(材料、能源等)在企业内部及企业之间的动态配置。打通数据流也是工厂建立“数字孪生”的前提，数字孪生不仅指产品的数字化，也包含工厂本身和工艺流程及设备的数字化，从而实现全面追溯、物理与虚拟双向共享和交互信息。打通数据流主要包括三类数据的连通，即生产流程数据、产品数据以及供应链数据。 2.1.1生产流程数据 打通生产流程数据除了从生产计划到执行的数据流(如ERP到MES)， 还包括MES与控制设备和监视设备之间的数据流，现场设备与控制设备之间的数据流，以及MES与现场设备之间的数据流等。

2.1.2产品数据流

打通产品数据流主要体现在产品全生命周期数字一体化和产品全生命周期可追溯。产品全生命周期数字一体化以缩短研发周期为核心，主要应用基于模型定义(MBD)技术进行产品研发、建设产品全生命周期管理系统(PLM)等。研发是数字化工厂“数据链条”的起点，研发环节产生的数据将在工厂的各个系统间实时传递，数据的同步更新避免了传统制造企业经常出现的由于沟通不畅产生的差错，也使得工厂的效率大大提升，缩短产品研制周期。产品全生命周期可追溯以提升产品质量管控为核心。

主要应用是让产品在全生命周期具有唯一标识，应用传感器、智能仪器仪表、工控系统等自动采集质量管理所需要数据，通过MES系统开展在线质量检测和预警等。 2.1.3供应链数据流

打通供应链数据流主要体现在供应链上下游协同优化，实现网络协同制造。主要应用是建设跨企业制造资源协同平台，实现企业间研发、管理和服务系统的集成和对接，为接入企业提供研发设计、运营管理、数据分析、知识管理、信息安全等服务，开展制造服务和资源的动态分析和柔性配置。

金准人工智能专家调研结果显示，目前企业致力于打通从ERP到MES乃至现场设备的数据流，但这也仅是从生产到执行的打通，未来还需将产品数据、供应链数据串联。我们们将生产数据流分为两个环节：

一、打通生产计划与执行系统的数据流;

二、执行与监控和现场设备的数据流。结果显示， 83%的受访企业表示已打通ERP和MES的数据流打通。62% 的企业继续向下打通MES到现场设备的数据流。但仅有47%的企业打通了产品数据流，44%的企业打通供应链数据流(图2.4)。而且考虑到我们调查的企业均为资质较好且为中等以上规模，这一系列比率显然高于中国整体平均水平。

从行业角度来看，航空航天领域全部受访企业已经打通从生产计划到执行的数据，但从生产执行到现场设备、产品以及供应链的数据链条连通相对滞后，提升空间大。电子组件及电器制造行业产品数据流和供应链数据流连通情况高于其他行业，数字化工厂整体水平较高。产品质量可谓是制药行业的生命，而打通产品数据流的制药企业仅占33%，行业需要强化产品全生命周期可追溯，提升产品质量管控能力。汽车及汽车零部件以及高端装备制造都在产品数据流方面领先(图2.5)。

未来数字世界和现实世界会是一体两面，打通数据流也是数字孪生(digital twin)操作的基础。金准人工智能专家认为数字孪生是物理实体或流程的准实时数字化镜像，有助于企业绩效提升。数字孪生往往包含“数字产品孪生”、“生产工艺流程数字孪生”和“设备数字孪生”不同层面但可以高度集中统一的数据模型。

数字产品孪生领域，特斯拉公司为其生产和销售的每一辆电动汽车都建立数字孪生模型，相对应的模型数据都保存在公司数据库。每辆电动车每天报告其日常经验，并通过数字孪生的模拟程序使用这些数据来发现可能的异常情况并提供纠正措施。通过数字孪生模拟，特斯拉每天可获得相当于160万英里的驾驶体验，并在不断的学习过程中反馈给每辆车。生产流程数字孪生领域，一些嗅觉敏锐的工厂及生产线开始引入数字孪生，在建造之前，对工厂进行仿真和模拟，虚拟出建造工厂的最佳流程，再将真实参数传给实际的工厂建设，有效减少误差和风险。待厂房和生产线建成之后，日常的运行和维护通过数字孪生进行交互，能够迅速找出问题所在，提高工作效率。 Gartner对美国、德国、中国与日本的202位企业的调查发现，到2020年，至少50%年收入超过50亿美元的制造商将为其产品或资产启动至少一项数字孪生项目，届时参与使用数字孪生技术的企业数量将增长3倍。预计在今后数年时间，将有数以亿计的用户使用数字孪生操作，它将被企业用于规划设备服务、生产线操作、预测设备故障、提高操作效率、加速新产品开发等。在未来，这项技术有望与工业生产彻底融合，推动智能工业进入新阶段。如何创建数字孪生?金准人工智能专家认为数字孪生的创建包含两个主要关注领域：

一是设计数字孪生的流程和产品生命周期的数据要求—— 从资产的设计到资产在真实世界中的现场使用和维护;

二是创建使能技术，整合真实资产及其数字孪生，使传感器数据与企业核心系统中的运营和交易信息实现实时流动。

2.2 设备和用户价值深度挖掘

制造型企业面临愈发激烈的市场竞争和日益透明的产品定价，不得不寻找新的价值来源。金准人工智能专家智能制造调研结果显示，设备和用户价值深度挖掘是企业智能制造部署第二重点领域。62%的受访企业正积极部署设备和用户价值深度挖掘，其中41%的企业侧重设备价值挖掘，21%的企业侧重用户价值挖掘。

围绕设备进行价值挖掘可以说是制造型企业的天性。如在研发设计阶段，嵌入新技术，生产更智能或更多样化的产品;在销售阶段，提供设备相关金融服务;在售后阶段，对出厂设备和产品进行实时数据采集和监控，并进行性能分析、预测性维护等，既提升安全性，也为企业创造更多服务机会。

虽然起步较晚，制造型企业也在探索和尝试对用户价值进行深度挖掘，其中以C2M (customer-to-manufactory，客户到制造)最受瞩目。C2M体现了定制化生产的特性，使制造商直接面对用户，以满足用户个性化需求;同时通过减少中间环节降低成本、提升效率。 红领集团通过打造C2M电商平台、柔性供应能力和大数据能力实现了大规模定制化。顾客可以在其C2M电商平台选择款式、工艺、材料并下单。平台快速收集顾客分散、个性化需求数据的同时，大数据和云计算技术按客户需求匹配产品数据模型，其款式数据和工艺数据能满足超过百万万亿种设计组合，覆盖99.9%的个性化设计需求。当版型确定后，系统自动生成工艺数据，工艺数据发送至工厂，工厂进行生产交付。整个流程从下订单到产品出厂仅需7个工作日，并做到按需生产、零库存、一人一版、一衣一款。

阿里巴巴的“淘工厂”集结上万家工厂，将电商买家订单与制造厂商产能进行对接，把柔性产能档期联网，解决电商买家有订单无工厂，制造企业有产能无订单的结症。

2.3 工业物联网

智能制造要求制造系统具备感知、分析、决策和执行的能力，而这些能力的核心均涉及物联网相关技术，如面向感知的物联技术(传感器、RFID、芯片)、面向分析的工业大数据分析和面向决策及服务的应用平台。

金准人工智能专家调研结果显示，目前中国制造企业物联网应用以感知为重点，分析和服务交融将是未来物联网建设重点。受访企业普遍建立系统以传感器采集动态数据，但数据分析和平台应用相对滞后。从行业应用来看，电子及电器行业传感器和平台应用最为普及，76%的受访企业利用传感器采集数据，43%的企业利用物联网平台，但仅有33%的企业采用大数据技术分析所采集的数据。汽车及零部件制造行业传感器技术应用也有较高普及率达73%，但大数据和平台应用低于其他受访行业。制药行业大数据技术利用最为积极，因为医药行业早已面临海量数据和非结构化数据挑战(图2.6)。

感知仅是物联网应用的初级阶段，以数据洞察指导行动，从而提高效率，或者与服务交融创造新价值，才是物联网的核心。云平台通过提供强大的数据传输、存储和处理能力，帮助制造企业采集和处理大量数据。工业云平台不仅能够实现企业通过平台完成产品的设计、工艺、制造、采购、营销等环节，还将改变传统生产方式和制造生态，创造新的收入来源和商业模式。中国制造企业云部署现状如何?

金准人工智能专家调研发现，中国制造企业云部署积极性不高。53%的受访制造企业尚未部署工业云，47%的企业正在进行工业云部署，其中27%的企业部署私有云，14%部署公有云，6%部署混合云(图2.7)。上云可以大幅降低每个单元的储存和计算成本，甚至通过跨界创造新的商业模式，但也带来了复杂性。企业担心一旦将诸如工厂生产过程、资产性能管理的数据放到云平台上之后，信息安全、知识产权问题会接踵而至。除此之外，很多企业尚未明确工业云在企业层面的商业应用和相关能力欠缺也是导致企业云部署积极性不高的原因。

对于选择公有云还是私有云，很大程度取决于企业的关注点不同。如果企业只是聚焦自己的生产制造，降本增效，往往不会选择公有云;如果企业聚焦商业模式创新和产品转型，则会天然的更倾向于选择公有云或混合云，因为往往涉及服务平台，需要做到一定程度上的兼容和融合。由于目前国内比较常见的工业云的部署以云的基础功能为主，企业把云看作虚拟服务器，在云上做存储、计算，只有少数企业通过云部署改变生产方式和制造生态，进行公有云和混合云部署的企业仍为少数。

金准人工智能专家认为物联网在智能制造领域的应用场景主要分为三类：设备与资产管理、产品洞察和服务创新。 2.3.1设备与资产管理

具备感测与联网功能的系统与大数据结合，可以实现设备的监控和管理，如远程监控、预测性维护和互联现场等。远程监控以物联网替代传统的人工巡检机制，通过传感器远距离将设备数据传输到运营中心。预测性维护打破传统工厂按计划进行定期维护设备的运营方式，通过物联网对设备整个生命周期进行全程监控，并预测设备未来可能发生的故障，提前制定预防性维护计划，减少故障率并提高生产效率。物联网还可以连接和监控厂房的工业装置和设备，获得有见解的分析，从而帮助跨工业设备、生产线以及在整个工厂范围内优化性能和效率。当然，除了新厂房，老厂房和设备在没有更新换代之前，也有联网监控的需要，如何在现有设备上进行物联网改造是值得企业关注的问题。 2.3.2产品洞察

制造企业往往不太了解自己的产品如何被使用，而物联网将改变这一现状。在产品投入使用后，制造厂商可以通过物联网与产品建立并保持联系，收集动态数据，以更加系统的方式实时地持续地分析产品使用情况。在了解客户对产品的使用方式后，厂商还可以基于数据预测客户需求，开发个性化产品和新的服务项目，提高产品附加值。 2.3.3服务创新

基于数据和平台提供后市场服务，物联网与服务交融实现商业模式创新。物联网协助制造企业更有效捕捉和预测市场需求，创造动态化、个性化的智能服务、咨询服务、数据服务、物联网金融与保险等新的服务种类。这类应用将打破企业原来的边界，从全社会的维度思考制造资源的优化，客户和制造端的互动以及各种商业模式的创新。企业需要评估自身业务需要，明确商业目标、相关流程和预期结果的范围，在考虑技术可扩展性、性能、带宽经济和技术创新等级后，才能对数据和物联网系统的处理架构做出明智的选择。

2.4 重构未来商业模式

智能制造不仅能够帮助制造型企业实现降本增效，也赋予企业重新思考价值定位和重构商业模式的契机。同时，新进入者也在不断挑战传统市场参与者的地位，众多技术型企业加入战场推动工业企业探索商业模式上的创新。 金准人工智能专家调研发现企业对未来商业模式的规划大致呈四类：30%的受访企业未来商业模式将以平台为核心，26%的企业走规模化定制模式，24%以“产品+服务”为核心向解决方案商转型，12%以知识产权为核心(图2.8)。平台型商业模式定位以提供多种软件服务和搭建生态系统为核心，未来可能不会出现类似BAT这样的行业巨头，但不乏垂直行业领军企业或平台。

规模化定制模式，如C2M已经不局限于服装制造，而延伸到汽车和装备制造等行业。“产品+服务”为核心旨在围绕客户需求提供解决方案，是目前很多企业在做的。以知识产权为核心的企业往往通过专利战略，形成技术壁垒占领市场。

不同商业模式的价值定位和价值创造方式不同，所面临的挑战也不尽相同(图2.9)。企业需要持续审视自己的商业模式，通过评估自身运营情况进行适当地改善并定期评估其他商业模式是否具有可行性。

2.5 人工智能

人工智能对制造业的影响主要来自两方面： 一是在制造和管理流程中运用人工智能提高产品质量和生产效率;二是对现有产品与服务的彻底颠覆。

随着国内制造业自动化程度提高，机器人在制造过程和管理流程中的应用日益广泛，而人工智能更进一步赋予机器人自我学习能力。结合数据管理，导入自动化设备及相关设备的联网，机器人通过机器学习分析，可以实现生产线的精准配合，并更准确的预测和实时检测生产问题。人工智能在制造业产品和服务领域的应用则更具有颠覆性。产品本身就是人工智能的载体，硬件与各类软件结合具备感知、判断的能力并实时与用户、环境互动。而产品的功能和服务，也将颠覆原有生态系统。以汽车产业为例，传统汽车行业的竞争格局是金字塔型——整车厂处于顶端，各级别供应商跟随其后。但是在智能汽车时代，整车厂的主导地位将受到严峻挑战，零部件厂商、互联网巨头、算法公司、芯片制造商、传感器供应商等企业无不加快对无人驾驶技术的研发和商业化步伐，并期望通过占据技术制高点打破汽车产业的生态平衡。

中国制造企业人工智能应用情况如何?金准人工智能专家智能制造调研发现，51%的受访企业在制造和管理流程中运用人工智能，46%的受访企业在产品和服务领域已经或计划部署人工智能(图2.10)。制造和管理流程中人工智能的运用更偏向系统自动化和制造精益化，目的是提高生产效率和产品质量，同时人也被解放出来，可以去思考更复杂的问题。主要应用场景包括使用机器人实现流程自动化、柔性制造、定制化生产、质量检测等。在产品和服务领域人工智能的运用更侧重产品和服务与使用者的互动，典型应用包括研发和新品测试、用户行为分析、自动驾驶等。

当然人工智能仍处在其发展早期，技术突破及商业论证需要更长时间。另外，人工智能应用环境和基础设施的完善程度，信息和安全法规、企业自身的能力都成为企业面临的主要挑战。我们发现，对于尚未部署人工智能的制造企业来说，缺乏投资人工智能的商业论证、尚不具备建立和支持人工智能的系统能力、尚不明确部署人工智能的前提为主要挑战(图2.11)。

人工智能正迅速渗透各行各业。汽车及汽车零部件制造、高端装备制造、电子及电器制造三个行业在制造流程中采用机器人的比例过半。汽车及零部件制造行业使用机器人的企业比例达到80%，预示未来工业机器人的市场增量将主要来自非汽车行业。在产品和服务领域已经或计划部署人工智能的行业分布比较均匀，高端装备制造和制药比例较高，但其他行业如新材料、汽车及零部件、航空航天、电子及电器也正在或计划部署人工智能。

行业对人工智能的理解已随着算法、技术和应用的发展，越来越加深。对于企业而言，应跳出人工智能仅是“机器换人”的既定思维，在精益制造、产品质量、用户体验等多方面进行部署。

三、 跨越能力鸿沟

重构商业模式是一项复杂艰巨的任务，我们请企业就实现构想中的商业模式所面临的能力鸿沟进行打分，综合来看，商业模式优化、创新管理以及云部署为企业能力建设三大关键任务，金准人工智能专家建议分别从以下几个方面入手提升能力：

3.1商业模式优化

优化商业模式可能仅需要改变或改进目前模式中部分元素，也可能涉及改变整体运营模式的重大转型。在过去的15年里，由于技术、通信、物流和交通等方面的迅速进步，整体运营模式的重大转型已更为常见。企业需要运用行之有效的方法和工具，从以下工作流程各环节入手优化商业模式：

① 企业转型整编：

优化现有商业模式，包括从原材料采购到产品销售过程所涉及的一切环节，挖掘可以整体改动或局部改进的待优化环节，以支持新的商业模式。

② 重新配置信息技术系统：

企业需要探索、设计与实施基础设施及信息技术系统的改进。 ③ 重新调配人员： 人尽其用是企业转型可持续性的关键之一。重新调配人员侧重于设计和实施人员调度，以支持新商业模式，并实现从原有模式到新模式的顺利过渡。该环节还包括制定新的关键绩效指标及汇报关系以支持新商业模式。

④ 重组法律、财务及税务架构：

商业模式优化方案的设计和实施通常涉及许多复杂的法律实体及税务架构上的改变。企业管理团队需要分析不同方式的利与弊。如新商业模式下所得税和转让定价事项有何变化，增值税和关税对新商业模式可能产生的影响。

3.2创新管理

创新管理的目标包括优化创新产品管理、优化生命周期成本、优化资本使用效率和优化风险管理。

① 优化创新产品管理：

建立统一的产品管理体系(包括有形的产品和服务)，优化决策流程，提高决策效率 ② 优化生命周期成本：

通过产品生命周期的最优化运作，优化产品投资成本和运营成本 ③ 优化资本使用效率：

通过监控、评估和KPI管理，优化产品管理、提升资本使用效率 ④ 优化风险管理：

有效管理创新过程中的市场风险和数据安全风险等诸多风险值得注意的是，单纯的产品创新管理并不能令企业长久保持竞争优势。如今，几乎所有产品类别都处于激烈的竞争之中，任何新产品的任何独特优势都会被快速吞噬。组合多种创新类型可以帮助公司拥有更好的财务回报。虽然不能把这些公司的绩效全部归功于创新，但创新有助于提升一家公司的机制，包括投资者对它未来的预期。 3.3云部署

仅仅把数据和应用转移到云上是远远不够的，大多数情况，上云会牵涉多个业务功能，影响企业的供应商、财务报表和客户，企业需要长远规划，分步执行。企业还需要充分考虑人力资源和数字化程度如何与云部署配合。

① 规划：

审视企业现有商业模式并探讨是否有其他可行的商业模式，根据商业模式制定云部署战略，进行商业论证和自身能力评估。

② 执行：

执行阶段可以分四步走，第一步是SaaS部署，包括ERP，CRM，人力资源转型和其他软件部署;第二步是个性化部署，包括应用开发、架构搭建和平台部署;第三步为云迁移，其间可能需要对应用软件进行更新和调整。第四步为引入大数据分析平台。

总结

今天的市场变得越来越多样化，消费者的需求在不断变化。同时，产品、生产流程和服务的数字化、智能化已是大势所趋，受此趋势影响，工业企业正在加快智能制造部署，并不断审视商业模式，并制定有效策略，以期从运营和战略层面推动实际价值的创造。

第四篇：中国智能制造装备行业发展走势分析

慧典市场研究报告网

中国智能制造装备行业发展走势分析

慧典市场研究报告网讯，装备制造业作为国民经济发展和国防建设的基础性产业，是各行业产业升级、技术进步的重要保障，是国家综合实力和技术水平的集中体 现。发展高端装备制造对提升中国制造业核心竞争力、带动产业结构优化升级具有重要战略意义。智能制造装备是在融合现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟 人化智能技术等先进技术的基础上，通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程的智能化，将有效提升海洋工程、高铁、大飞机、卫 星等其它高端装备行业以及国民经济其它制造行业的研发及生产制造水平。

近十年来，中国智能制造装备产业发展迅速。一方面，形成了一定的经济规模。据不完全统计，2011年智能制造装备产业销售额已突破4000亿元以上;另一方面，形成了一批重点产品，如高速精密加工中心、重型数控镗铣床、3.6 万吨黑色金属垂直挤压机等相继研制成功并投入应用，其中高端立卧车铣复合加工中心采用了国产总线式高档数控系统，打破了国外在这一领域长期的垄断;百万千 瓦超超临界火电机组、年产45 万吨合成氨、轨道交通等多项重大工程项目也采用了国产数字控制系统(DCS);大型轴流式压缩机组、离心式压缩机组、施工机械等陆续实现了远程监控和维护 诊断，实现了智能化和网络化。

2010年10月国务院下发的《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》将高端装备制造业纳入其中，全面开展智能制造技术研究将是发展高端装备制造业 的核心内容和促进我国从制造大国向制造强国转变的必然。2012年7月颁布的《智能制造装备产业 “十二五 ”发展规划》将智能制造装备明确定义为“具有感知、决策、执行功能的各类制造装备的统称”。

在“十二五”期间乃至更长一段时期内，智能制造装备将是国家推动工业经济转型升级，发展高端装备制造的重点任务，而离散型工业以及各种装备制造中的控制系统等关键部件将成为未来智能制造装备的发展重点。 2012年5月，国家工信部下发《智能制造装备发展专项2012年实施指南》，其中，九大类发展专项都是围绕目前工业领域中重点行业制造过程优化及结构升 级。国家将继续围绕国民经济重点产业发展及战略性新兴产业培育和发展的需要，通过智能化高端装备、制造过程智能化技术与系统、基础技术与部件的研发、示范 应用及产业化，提高高端装备、技术与系统的自主率，带动我国制造业技术升级，实现制造业高效、安全及可持续发展。

目前，国内的智能制造装备主要分布在工业基础发达的东北和长三角地区。以数控机床为核心的智能制造装备产业的研发和生产企业主要分布在北京、辽宁、江苏、 山东、浙江、上海、云南和陕西等地区。近年来，辽宁与陕西的发展令人瞩目。同时，工业机器人将是未来智能制造装备发展的一个新热点，北京、上海、广东、江 苏将是国内工业机器人应用的主要市场。此外，关键基础零部件及通用部件、智能专用装备产业在河南、湖北、广东等地区也都呈现较快的发展态势。

010-84983602

第五篇：中国船舶制造行业市场需求预测与投资规划分析报告

【关 键 词】船舶制造行业

【报告来源】前瞻网

【报告内容】2013-2017年中国船舶制造行业市场需求预测与投资战略规划分析报告(百度报告名可查看最新资料及详细内容)

报告目录请查看《2013-2017年中国船舶制造行业市场需求预测与投资战略规划分析报告》

随着船舶制造行业竞争的不断加剧，大型船舶制造企业间并购整合与资本运作日趋频繁，国内优秀的船舶制造企业愈来愈重视对行业市场的研究，特别是对产业发展环境和产业需求的深入研究。正因为如此，一大批国内优秀的船舶品牌迅速崛起，逐渐成为船舶制造行业中的翘楚!

本报告利用前瞻资讯长期对船舶制造行业市场跟踪搜集的市场数据，全面而准确的为您从行业的整体高度来架构分析体系。报告从当前船舶制造行业的宏观景气状况出发，以船舶制造行业的产销状况和行业需求走向为依托，详尽的分析了中国船舶制造行业当前的市场容量、市场规模、发展速度和竞争态势。

报告主要分析了中国船舶制造行业的生产与发展;船舶制造行业当前的市场环境与企业竞争力;船舶制造行业的市场需求特征;船舶制造行业的进出口市场;船舶制造行业的竞争格局、竞争趋势;船舶主要细分产品市场发展状况;船舶市场的领先企业经营状况;船舶制造行业的发展趋势与前景预测;同时，佐之以全行业近5年来全面详实的一手市场数据，让您全面、准确地把握整个船舶制造行业的市场走向和发展趋势，从而在竞争中赢得先机!

本报告最大的特点就是前瞻性和适时性。报告通过对大量一手市场调研数据的前瞻性分析，深入而客观的剖析中国当前船舶制造行业的总体市场容量、市场规模、竞争格局和市场需求特征，并根据船舶制造行业的发展轨迹及多年的实践经验，对船舶制造行业未来的发展趋势做出审慎分析与预测。是船舶制造企业、科研单位、销售企业、投资企业准确了解船舶制造行业当前最新发展动态，把握市场机会，做出正确经营决策和明确企业发展方向不可多得的精品。也是业内第一份对船舶制造行业上下游产业链以及行业重点企业进行全面系统分析的重量级报告。

报告目录请查看《2013-2017年中国船舶制造行业市场需求预测与投资战略规划分析报告》