麥肯錫公司于2025年6月發(fā)布的《融合生態(tài) 擁抱智能:2030中國智能制造及自動化行業(yè)展望》報告,深入分析了智能制造和工業(yè)自動化行業(yè)的發(fā)展趨勢、技術(shù)突破、市場潛力以及中國在全球制造業(yè)中的角色和挑戰(zhàn)。報告還提出了“平臺化、敏捷化、智能化”三大技術(shù)趨勢,以及十大技術(shù)發(fā)展方向。
報告指出,隨著工業(yè)4.0和生成式AI技術(shù)的發(fā)展,全球智能制造和工業(yè)自動化行業(yè)變革加速。到2030年,中國、日韓和西歐等先進制造市場有望率先實現(xiàn)自動化革命。中國對智能制造和工業(yè)自動化高度重視,出臺了一系列政策支持行業(yè)發(fā)展,如《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》,旨在推動制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、智能化變革。
麥肯錫估算,2025年全球工業(yè)自動化市場規(guī)模將達到約1083億美元,中國工業(yè)自動化市場規(guī)模超過人民幣2500億元,占全球市場的三分之一以上。報告預(yù)測,未來五年中國自動化行業(yè)將實現(xiàn)跨越式增長,主要得益于工業(yè)自動化細分領(lǐng)域的增長潛力,包括連續(xù)流制造業(yè)、離散制造業(yè)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)軟件及云服務(wù)。
報告強調(diào)了人工智能、虛擬PLC、數(shù)字孿生和無代碼/低代碼開發(fā)等關(guān)鍵技術(shù)對工業(yè)自動化和機器人性能的顯著提升。這些技術(shù)增強了機器人的感知、決策、運動控制能力,并提高了人機交互的易用性。
此外,報告還提出了“平臺化、敏捷化、智能化”三大技術(shù)趨勢,以及十大技術(shù)發(fā)展方向。
平臺化
1、軟件定義的智能制造基礎(chǔ)軟件平臺體系架構(gòu):構(gòu)建軟件定義的智能制造基礎(chǔ)軟件平臺體系架構(gòu),利用工業(yè)信息模型、知識圖譜、圖數(shù)據(jù)庫等技術(shù),將人、機、料、法、環(huán)等工業(yè)生產(chǎn)要素從物理空間映射到信息空間,構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)字化、虛擬化孿生信息模型,并利用信息空間對數(shù)據(jù)綜合分析處理的能力,對來自物理實體的實時數(shù)據(jù)進行分析,理解對應(yīng)工業(yè)生產(chǎn)過程的變化,進行有效決策,并做出響應(yīng)到物理實體。
2、模型化數(shù)據(jù)底座:通過采用模型驅(qū)動的設(shè)計思路,平臺以模型為中心,通過“模型+數(shù)據(jù)+服務(wù)+工具”的方式,統(tǒng)一數(shù)據(jù)體系,實現(xiàn)工業(yè)應(yīng)用的模型化、組態(tài)化開發(fā)和部署。
3、分布式智能調(diào)度:通過分布式服務(wù)中間件,并采用服務(wù)契約機制,規(guī)范模型服務(wù)、邏輯服務(wù)、應(yīng)用功能與數(shù)據(jù)接口之間的交互,使應(yīng)用能夠靈活接入、快速集成、按需替換或升級,無需對架構(gòu)進行大幅調(diào)整。
4、內(nèi)生型安全管控:新一代平臺在設(shè)計、編碼、測試、構(gòu)建、發(fā)布、部署等每個開發(fā)環(huán)節(jié),都更加重視系統(tǒng)和數(shù)據(jù)安全的端到端保證。
敏捷化
5、全生命周期應(yīng)用工具鏈:通過打造一套面向應(yīng)用開發(fā)、工程配置、集成調(diào)試、運行維護的完整工具鏈,全面提升工程應(yīng)用效率。
6、虛擬化PLC:虛擬化PLC讓任何計算機都可以作為PLC運行,同時保持開放架構(gòu)。這種架構(gòu)使得控制指令以更靈活的方式運行,并且使設(shè)備可以執(zhí)行超出機器控制的計算功能。
7、低代碼/無代碼開發(fā):低代碼/無代碼軟件讓企業(yè)無需投入大量精力或無需具備IT知識便可編程。生成式AI將進一步降低代碼編寫要求,可能讓完全沒有編程經(jīng)驗的人也能開發(fā)好用的軟件。
智能化
8、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合:隨著現(xiàn)代制造業(yè)沿著自動化、信息化、智能化方向快速發(fā)展,生產(chǎn)過程中會產(chǎn)生大量多源異構(gòu)數(shù)據(jù),其數(shù)據(jù)量龐大,來源豐富、類型多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜。對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的有效融合至關(guān)重要,可實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)量、能耗、排放等目標與生產(chǎn)全流程各工序相關(guān)機理知識、經(jīng)驗知識和數(shù)據(jù)知識的協(xié)同關(guān)聯(lián)、深度融合。
9、工業(yè)AI智能體:利用開源大模型、LangChain、LangGraph等大模型框架,以及MCP、RAG、FunctionCall、Text2SQL、Text2KG等大模型技術(shù),構(gòu)建工業(yè)Agent基礎(chǔ)框架和能力,為工業(yè)場景提供創(chuàng)新解決方案。
10、生產(chǎn)全過程仿真與智能優(yōu)化:根據(jù)平臺發(fā)展目標針對某些特定行業(yè)構(gòu)建了從設(shè)計、工藝與生產(chǎn),到倉儲、物流全流程的仿真驗證與智能優(yōu)化的閉環(huán)系統(tǒng),快速響應(yīng)生產(chǎn)需求及其變化,仿真與優(yōu)化相互結(jié)合綜合運用,從眾多可行方案中提供最優(yōu)解決方案。
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