2019年中國知能製造の十大発展のキーポイント

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

知能製造は全世界の工業業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界の市場規模は15150億元で、成長率は22.6%で、各大企業と機構の技術研究がより深く、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入されるにつれて、中國の製造業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を大量に応用し始めた。

中國の製造業の主な駆動力の一つとして、利好政策が次々と登場し、業界は安定的に成長し続け、中國の製造業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。

工業コアデータ、肝心技術特許、企業ユーザーデータなどのデジタル資産はすでに企業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、設備が増えた場合、どうやって人機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、工業物のインターネット接続が製造業に入ってから、工業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、企業の設備、製品などのデータの安全も重要です。

現在、中國のデータ安全法規體系と監督メカニズムはまだ健全ではなく、ある程度企業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、企業の信頼度と意欲を増やし、中國企業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、知能製造業は近く拡大する。

スマート製造は自動車業界、3 C電子分野での応用がだんだん深まってきました。各企業はスマート製造が中國製造2025の重要な方向を実現すると認識し始めた後、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、機械などの業界に浸透します。

03、汎用技術またはAI＋の突破口となる

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

AIの伝統的な工業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、企業はAIを利用して専門シーンの急速な転換を実現し、まさに「智」への転換を実現することができます。

04、デジタル雙生児の技術は或いは上昇します。

2018年、自動車業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。

デジタル雙晶技術は企業のデジタル化とインテリジェント工場建設の第一選択として、自動車企業はこれらの技術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を導入することで、業界の発展を促進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築する

ここ數年、工業ビッグデータは企業に重視され始め、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実現するには、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築が必要です。

06、より多くのインターネット企業が知能製造に進出する

インターネット企業は工業分野に進出しています。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。

阿里雲さんは西門さんと協力して、工業物のネットワークに本格的に進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を作っています。

インターネット企業は長い時間のデータ蓄積と技術優勢を持っています。工業分野に進出した後、伝統的な製造企業により多くの技術応用シーンをもたらし、企業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の転換を導く

工業発展プロセスは企業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実現します。

08、業界級工業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、企業には雲願望が強くなく、まだ成熟した市場化モデルを模索していません。

業界級の工業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、知能製造の各業界の異なる需要に直面して、率先して実現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分業種

國內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、大企業しか負擔できないかもしれません。

中小企業が知能製造システムなどの細分分野から研究を進めていけば、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分野における最適な切込み點となります。

増材製造技術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模なシーンではコスト優勢を持たず、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分野で機會をもたらすかもしれない。