2019中国智能制造现状与前景解析（三）

汽车、石油、食品、服装四个万亿消费市场，可代表四大象限典型制造业

◆从2017年社会零售额构成来看，汽车、石油、食品饮料以及服装纺织为万亿消费市场，在日常生活中扮演着重要角色。

◆根据前文智能制造细分领域象限图来看，汽车、纺织服装、石油及食品饮料分布在领导者象限、挑战者象限、探索者象限和观望者象限。本文将以这四个制造子行业为四大象限代表行业，分析智能制造在不同象限的落地情况。

智能制造领导者：汽车制造业智能制造落地情况

中国汽车制造业发展概况：总体增速换挡，进入技术革新时代

◆中国汽车产量全球第一：中国汽车行业从1953年建立已经过5个阶段，当前已成为全球最大的汽车产销量市场，产量占据全球30%。

◆中国汽车制造业进入换挡期：中国2018年汽车的产销量分别为2781万辆和2808万辆，同比分别下降4.2%和2.8%。

◆中国汽车制造业进入技术革新时代：中国汽车行业当前处在产业革新阶段，2018年新能源汽车销量突破100万辆，近5年CAGR为129%，是全球最大的新能源汽车市场。

中国汽车制造业工业化程度：生产体系标准，自动化程度领先

中国汽车制造业尤其是整车生产商均有完整、严格、标准的生产体系，广泛应用先进的硬件体系如数控机床、工业机器人、AGV等，并且常用的ERP、MES、SCM等信息化软件也已经普及，整体自动化程度很高。以整车制造生产体系来看，100%实现自动化，大部分也已部署信息管理系统。

汽车行业智能制造需求：供应链效率低，去库存促进改革

当前中国汽车供应链效率低，整个行业面临去库存问题：2018年至2019年4月汽车经销商库存预警指数连续16个月高于荣枯线，大量库存积压将对整个汽车产业链带来巨大损失，传统模式下的供应链效率已经接近瓶颈，市场需求与供给需要更加精准的对接方式。

汽车行业智能制造需求：产品质量、性能要求不断提高

中国汽车产品质量和性能要求不断提高，C2M等个性化需求逐步释放：2018年中国汽车召回总量已从2017年2087万辆下降到1242万辆，下降比例为41%，说明中国汽车质量要求已在逐步提高，质量数据的采集、预警、防错等质量管理体系也在逐步标准化；随着年轻一代逐步成为汽车主要消费者，定制化需求已在逐步释放，国内三家主要独立汽车设计公司收入总和已超过10亿元，增长率也不断攀升至40%，个性化设计改装进入高速发展时代。

软件国产化、数据集成分析为汽车制造业重点推进方向

当前中国汽车行业智能制造从设计到供应链仍存在较多的问题，其中关键软件缺失、数据孤岛为主要问题。因此未来汽车行业将着力进行关键软件系统国产化，同时积极研发并使用新技术，如三维仿真数字孪生技术、系统集成与大数据分析等。

案例一：潍柴动力—科技铸造重卡发动机龙头智能制造之路

潍柴动力智能制造经过3个发展阶段：1946年-2005年为合作产线、技术学习阶段；2005年成功推出自主研发的蓝擎系列发动机，进入快速扩产及核心技术研发阶段；2011年至今为数字化、国际化、多元化发展阶段，这一阶段潍柴自主研发MES、PLM系统，通过全球收购进入液压、智能物流、新能源等领域。当前已在全球范围内建“五国十地”的研发中心，实现全球同步研发、数字化生产、全业务链综合集成的智能制造体系。

案例一：潍柴动力已构造多互联、高协同生产环境

潍柴动力工厂使用了CPS、云计算、大数据等新一代信息技术，网络协同度、柔性程度较高：车间层通过自建的MES制造执行系统、 LES物流执行系统和工业互联网实现工厂的数据互联；工厂层采用无源光网络PON技术，进行不同车间之间的连接；行业层搭建了上下游产业链企业协同研发云制造平台及设计导航系统WED实现多地协同、上下游协同。

案例二：北汽集团—国产新式汽车集团智能制造之路

◆北汽集团智能制造分为3个阶段：1958年-2011年为引进产线、自动化基础建设阶段，这一阶段公司通过自建或合作搭建生产线；2011年-2014年为快速扩产、核心技术研发阶段，这一阶段公司固定资产以127%复合增长率增长，快速扩张产能。

◆2015年至今为新能源、新制造全面发展阶段：北汽集团大力发展新能源和智能制造，2017年全球纯电动汽车市场第一，同时积极开展智能网联、大数据等前瞻技术研究，智能制造标准工厂株洲基地已经投产。当前北汽已经成为中国产业链最完善的大型汽车企业集团，2018年收入1520.3亿元，固定资产432.2亿元，无形资产131.2亿元。