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  智能装备行业具有产业关联度高、技术资金密集的特点,是各行业智能生产、技术进步的重要保障,在基础技术水平不断提高的作用下,智能装备行业发展迅速,目前已经广泛应用于消费电子、医疗、汽车、新能源等多个领域。对于下游应用企业来说,智能装备的核心价值体现在降低生产成本、提高生产效率。一方面,智能装备能够有效降低应用企业的劳动力需求,减少人工成本,通过自动化降低产品的不合格率,减少因产品质量造成的损失,降低整体生产成本。另一方面,智能装备能够通过科学合理排产,优化生产过程,改善生产工艺,加快生产速度。智能装备系下游应用企业实现智能制造的基础,而智能制造产业的推进则为智能装备提供了广阔的应用市场。

  智能装备旨在提供外部闭环控制机制,进行自动误差补偿,并且保证制造流程的正确完成。智能制造的典型特征为动态感知、实时分析、自主决策和精准执行,工业机器人本身不具有智能特征,机器视觉和功能检测相关基础技术的演进为智能装备发展奠定了坚实的技术基础。

  在整个智能制造系统中,原始信息的采集是最为基础的工作,原始信息推动着整个系统的决策、执行和学习。机器视觉技术具有高度的灵活性,能适应各种生产环境,获取检测对象的图像以进行原始信息采集,并进行分析、处理:机器视觉既可以引导定位进行尺寸量测及外观检验,完成不合格的产品的精确剔除;还可以指导机器人实现更好的定位和筛选组装工作,与整个智能制造流程密切相关。

  机器视觉概念于上世纪五六十年代首次被提出,北美、欧洲和日本等发达地区率先进入该项研究领域,并于二十世纪八十年代将其应用于工业化生产过程当中。机器视觉技术依靠光学成像、机械运动、电气控制、分析算法、应用软件等核心技术,使得智能检测、组装设备具备高精度的 2D/3D 模型获取能力,图像处理、图像识别、认知决策等人工智能和抽象理解能力,并且能够完成复杂工业的精密运动任务,从而实现智能检测、测量、定位和识别等功能。

  《中国制造 2025》将“推进信息化与工业化深度融合”作为战略任务和重点之一,提出推进制造过程智能化。在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间,加快人机智能交互、工业机器人、智能物流管理等技术和装备在生产过程中的应用。我国将智能制造提升到国家战略层面,大力发展智能装备产业对于加快制造业转型升级,提升生产效率、技术水平和产品质量,降低能源资源消耗,实现制造过程的智能化和绿色化发展具有重要意义。

  机器视觉作为智能装备产业的重要抓手,受益于各项产业政策的支持和各项技术的发展,其发展深度和广度逐步提升,广泛应用于自动化成套生产线、智能测控系统、工业机器人等具有自主知识产权的重大智能装备。未来几年,得益于经济持续稳定发展、产业结构转型升级、制造业自动化及智能化进程加速、行业内企业自主研发能力增强、机器视觉产品应用领域的拓宽等因素,我国机器视觉行业规模有望实现持续、稳步增长。

  功能检测是智能制造系统的重要组成部分,通过对计算机软件、算法、机构设计、控制理论、物理学、化学等学科及工艺的运用,利用软件算法配合自动化设备的使用对产品的各项待测参数进行读取,从而验证待测产品,确认产品的特性可以满足设计需求,实现生产效果的提升,为客户达到提质降本增效的效果。功能检测包含对待检测产品各类物理及化学属性的测试,目前被广泛应用于消费电子、汽车电子、医疗电子、工业电子及相关电子零部件产品的电学、信号(无线射频)、声学、光学、传感、恒压力、磁性等方面的性能检测。以消费电子产品为例,其功能多样化和设计复杂化导致产品检测种类繁多、精度要求高,各类功能检测广泛应用在生产的各个环节中。

  海外美国、日本等工业发达的国家凭借进入功能检测早的先发优势,目前在技术上依旧处于发展前沿的位置。此外,美国及日本等国家半导体行业的发展也助力了海外功能检测行业的发展。功能检测作为自动化生产的重要组成部分,多年来随着自动化行业的进步而不断发展。近年来,我国制造业虽然已处于加速发展的进程,但相比发达国家,仍然有一定的起步较晚的劣势。

  对于使用功能检测设备的终端产品制造厂商而言,产品质量因关乎企业的品牌及声誉,是企业经营管控的重要环节。就全球而言,在功能检测自动化设备还未生产制造前,产品的功能检测通常由人工测试的方式完成。因人工测试速度有限、且容易受到检测人员主观或外界客观因素的干扰,故人工测试对质量缺陷产品的甄别率普遍较低,一方面导致产品生产线运转效率低下,产能利用率下降,拖延新产品上市推出时间;另一方面导致检测后产品质量参差不齐,对产品品牌造成负面影响。近年来,随着全球范围内劳动力成本的普遍提升,及人口老龄化、出生率低造成的劳动力不足,以自动化检测代替人工检测成为检测发展的主流方向。功能检测设备的使用规模随着工业自动化设备的广泛使用而不断增加。由于工业自动化设备涉及的下业较多,不同行业的实际情况区别较大导致实际的需求设备差异也较大,因此,工业自动化的蓬勃发展促进了功能检测需求的进一步发展。

  近年来,精密光学、计算机软件算法、机械运动、电气控制等软、硬件技术的演进为智能制造的自感知、自决策、自执行、自适应、自学习功能奠定了深厚的底层技术基础。另一方面,居民可支配收入的增加带动了消费升级转型,推动了消费电子、新能源、医疗等应用领域市场需求的增长,需求端市场规模的扩大形成了以高效率、高品质导向的智能制造产业的原始驱动力。

  国家政策大力支持工业智能,工业自动化前景广阔,智能装备行业亦有较大的发展空间。《智能制造发展规划(2016—2020 年)》提出 2025 年前,推进智能制造实施“两步走”战略:第一步,到 2020 年,智能制造发展基础和支撑能力明显增强,传统制造业重点领域基本实现数字化制造,有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展;第二步,到 2025 年,智能制造支撑体系基本建立,重点产业初步实现智能转型。该规划还提出了加快智能装备发展,国家大力推动工业智能发展,智能装备生产企业迎来更多的市场机会。

  《中小企业数字化赋能专项行动方案》旨在提升中小企业应对危机能力,夯实可持续发展基础,提出了针对中小企业典型应用场景,引导有基础、有条件的中小企业加快传统制造装备联网、关键工序数控化等数字化改造,应用低成本、模块化、易使用、易维护的先进智能装备和系统,优化工艺流程与装备技术,建设智能生产线、智能车间和智能工厂,实现精益生产、敏捷制造、精细管理和智能决策。

  智能装备产业是为国民经济各行业提供技术装备的战略性产业,是智能制造的基础,是国家综合实力的集中体现,为此,我国从政策上支持智能装备行业做大做强,为行业提供了巨大的市场空间。

  随着国内制造升级,全球高端制造产能向我国转移,我国已步入后工业时代。高技术产业和服务业日益成为国民经济发展的主导,工业由低端向高端发展,技术密集型和高端装备产业的占比加大。

  我国制造业在政策和市场共同影响下,坚持走产业结构化升级、实现数字化、网络化和智能化的智能制造的目标。我国制造业通过用机器智能装备代替人工,提高对产品生产过程中的质量控制水平,减少误判、漏判的情况发生,有效的提高产品品质,系实现智能制造的关键硬件平台。智能制造的实现是一个逐级推进的过程,涉及设计、生产、物流、装配、调试、服务等产品全生命周期,并涉及从装备硬件到网络软件的复杂架构,智能装备、物流仓储、软件专业供应商间将不断加强协同创新,以强化智能制造系统解决方案供应能力。智能制造将造就全新的业态,由多个提供单一产品或服务的供应商共同构建协作系统,形成融合发展的生态产业链。

  智能装备行业的基础技术涉及物理、材料学、机械运动、电气化、自动化、人工智能等多学科,并且在应用上相互交叉,相关学科的不断发展亦为智能检测、组装装备的发展奠定了有利基础。随着智能检测、组装装备的不断成熟和运算能力的提升,软件算法在各应用领域解决方案、深度学习能力的不断完善,智能检测、组装装备在除消费电子以外的汽车制造、半导体和新能源等领域应用的广度和深度均在提高,并加快在医药、食品饮料等其他领域的渗透。

  未来智能制造不断地将新的技术应用到制造业中,与制造业进行深度融合。这其中物联网与云计算、人工智能(AI)等新技术的作用将尤为凸显。未来物联网与云计算将会更加广泛地部署到制造行业,从而减少人工干预、提高工厂设施整体协作效率、提高产品质量一致性。人工智能亦将更加广泛地应用到智能制造行业中。机器视觉作为人工智能的一部分已经广泛运用于智能装备中,未来通过深度学习、增强学习、迁移学习等技术的应用,智能制造将提升制造领域知识产生、获取、应用和传承的效率:离线状态下,利用机器学习技术挖掘产品缺陷,形成控制规则;在线状态下,通过增强学习技术和实时反馈,控制生产过程减少产品缺陷;同时集成专家经验,不断改进学习结果。2017 年我国发布的《新一代人工智能发展规划》提到,将全面推动人工智能与制造业的融合,解决中国制造业在推进智能化转型过程中面临的问题。

  智能装备行业从研发、设计、生产、调试及后期维护、产品升级等都需要相关人员具备专业的知识和丰富的经验。除需要专业人才具备物理学、软件算法、硬件、机械动力、电气控制等方面的个人专业能力外,亦对人员的团队协作能力要求较高。因而,行业内专业人才的培养对于企业保持竞争优势地位至关重要。

  智能装备行业本身系及精密光学、电气控制、精密机械、计算机算法及人工智能等学科知识于一体的复合型产业,对于相关产业的技术团队而言,需要长时间的经验积累才能纯熟掌握核心的设计研发工艺。核心技术的积累和持续的技术创新能力是企业在竞争中处于优势地位的有力保障,特别是关键的光学成像、视觉系统算法、机械系统设计、运动控制技术、软件处理技术等更是需要长时间的积累及技术更新才能逐步形成可随时调用的解决方案模块,企业需通过不断的项目经验积累,逐步形成了独有的成像系统、视觉系统、机械系统核心算法库及平台化调用的模块库,对潜在的市场进入者构建了较高的技术壁垒。

  企业品牌的构建是一项长期工程,品牌美誉度高是产品质量及服务的重要保证,亦是公司开拓新市场、招聘优秀人才的有力抓手,意味着企业具备更强的竞争力。新进入者建立一个为潜在客户所接受的新品牌除需要经过较长时间的积累外,往往还需要大量资金投入,且在品牌建立初期,新进入者在竞争中将处于不利地位。

  更多行业资料请参考普华有策咨询《2022-2028年智能装备行业细分市场分析及投资前景专项报告》,同时普华有策咨询还提供产业研究报告、产业链咨询、项目可行性报告、十四五规划、BP商业计划书、产业图谱、产业规划、蓝白皮书、IPO募投可研、IPO工作底稿咨询等服务。返回搜狐,查看更多