原创 | 文 BFT机器人

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核心观点

《“十四五”智能制造发展规划》明确提出“到2025年，70%的规模以上制造业企业基本实现数字化网络化，智能制造能力成熟度水平明显提升”，并指出“建立长效评价机制，鼓励第三方机构开展智能制造能力成熟度评估，研究发布行业和区域智能制造发展指数。”

根据智能制造评估评价公共服务平台（www.c3mep.cn）的制造业企业数据综合分析，2022年我国智能制造成熟度指数达106，同比增长6%。达到GB/T 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》国家标准二级及以上的智能工厂普及率为37%，三年来增长了12个百分点，各项数据均显示出我国智能制造成熟度水平正稳步提升。

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全国智能制造成熟度整体发展现状

截至2022年末，全国近6万家企业通过平台开展了智能制造能力成熟度自诊断，较2021年增加了4万余家制造业企业，覆盖了31个行业大类、31个省市自治区。

全国整体情况：

2022年我国智能制造成熟度指数为106，同比增长6%，制造业企业实施智能制造的成效凸显，全国智能制造成熟度水平稳步提升。

等级分布情况：

32%的制造业企业达到智能制造能力成熟度一级，量大面广的中小企业开始了数字化改造，成为智能制造发展的生力军。21%的制造业企业达到成熟度二级，实现了核心业务环节的数字化网络化。

12%的制造业企业迈进成熟度三级，实现了网络化集成及单点智能。4%的制造业企业达到四级及以上的高成熟度，实现了深度智能化，正引领着中国式智能制造创新发展。

阶段发展情况：

2022年我国37%的制造业企业进入数字化网络化制造阶段，达到智能制造成熟度二级及以上水平，三年增长了12个百分点。

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区域和行业智能制造成熟度整体发展现状

（一）各地区参与智能制造对标诊断的热情空前高涨

全国各省积极开展智能制造对标诊断工作，引导企业建设智能工厂。根据目前参与的企业进行统计分析，江苏省达到智能制造能力成熟度二级及以上企业数量累计达到3112家，继续保持全国领先。山东、湖南、福建、安徽、湖北、广东、上海、河南等位居全国前列，均有超过500家企业达到智能制造能力成熟度二级及以上水平。

根据目前各地市参与智能制造能力成熟度自诊断的情况看，厦门、苏州、深圳、无锡、长沙等地市达到智能制造成熟度二级及以上企业数量较多，8个地市的企业数量均超过了300家。

（二）不同领域更加聚焦自身特点建设智能化能力

目前，装备制造、电子信息、消费品、原材料四大重点领域的智能制造发力点更加清晰聚焦，各细分行业各有所长，呈现诸多亮点。

1.装备制造领域

装备制造领域具有研发技术壁垒高、客户定制化需求多售后运维成本高、上下游产业关联度高以及应用领域广泛等特点。

装备制造领域的研发设计类工业软件应用最为广泛，68%的企业应用了研发设计类软件开展产品设计和工艺设计34%的企业使用了三维仿真软件，可以预先发现产品设计的加工方法、加工过程等方面的问题，确保产品的质量和工期7% 的企业为产品提供远程监测、故障预警、预测性维护等服务。

2.电子信息领域

电子信息领域对装备自动化程度要求偏高,对质量过程管控严格,具有信息系统覆盖广泛、生产运营管理高效等特点。

电子信息领域的数字化装备渗透率高达 72%，设备联网率达到 49%，生产制造类工业软件应用率达到 60%，远高于全行业平均水亚。

3.消费品领域

消费品工业对质量控制要求严格、对产品数字化营销方式需求强烈。自《数字化助力消费品工业“三品”行动方案2022-2025 年)》发布以来，采用数字技术开展营销和质量管理成效显著

2022 年消费品工业中电子商务平台应用率为 12%。质量全流程可追溯率达到 16%，27% 的企业采用了数字化营销手段。

4.原材料领域

《“十四五”原材料行业发展规划》提出到 2025 年，产业数字化转型效应凸显，20% 以上企业达到智能制造能力成熟度三级及以上。根据自诊断数据统计，截至 2022 年末，原材料行业 1% 的企业处于成熟度二级，12%的企业达到成熟度三级及以上。

原材料行业具有工况环境复杂、能源消耗总量大、设备资产价值高等特点。能源管理平台应用率达到 27%，装备数字化率达到 60%，12% 的企业实现了设备预测性维护。

(三)部分行业智能制造率先发展提供了先进经验

为确保数据分析结果有效，本报告选取了参与CMMM自诊断数量300家以上行业，作为数据样本进行综合分析。结果显示计算机电子设备、汽车、酒和饮料、石油、运输设备制造、医药、仪器仪表、食品、电气机械等行业的智能制造成熟度位居前列，为各行业智能制造发展提供了有效参考。

(四)专精特新中小企业智能化升级取得实效

近年来，工信部、发改委等部委纷纷出台多项政策，部署数字化赋能中小企业②专项行动，深化中小企业数字化转型试点工作，发布中小企业数字化转型指南，持续引导中小企业开展智能化转型升级工作。在激烈的市场经济竞争环境下，行业龙头企业对于上下游数据集成的需求倒逼中小企业开展智能制造，中小企业选择优先在供应链相关环节开展数字化改造。

据统计，接近50%的中小企业首先在采购、财务、工艺设计等与供应链相关的环节开展了数字化改造，基本能够实现与链主企业的关键数据对接。然而在装备、生产作业、集成内部能力建设方面大中小企业智能化水平差距较大，仅有20%左右的企业在产品设计环节应用了三维建模仿真、在制造环节应用了生产管理系统、在质量控制环节应用了在线检测设备。

专精特新中小企业智能制造建设成效尤为显著。通过对2100余家专精特新“小巨人”企业数据统计分析，发现50%的专精特新小巨人企业达到了智能制造能力成熟度二级及以上水平，远高于一般的中小企业。

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智能制造八大发展趋势

(一)政府积极引导，智能制造政策红利持续释放

江苏、山东、深圳市等省份的40余个地区发布了智能制造能力成熟度评级奖补、技改资助等政策，引导更多制造企业用标准、找短板、定方向、促建设。江苏省8个地区出台了评级奖补政策，普遍对达到成熟度三级以上的企业给予50万元以上的支持。深圳市对达到成熟度二级以上的企业分级给予技改补贴，资助比例达到12%以上，据不完全统计，2022年深圳市政府投入技改补贴数亿元，撬动企业技改投入几十亿。深圳市59%的企业实现了数字化网络化，高于全国平均水平。江西省赣州、鹰潭等地对获得CMMM°三级及以上的企业认定为智能制造标杆企业，择优给予200万元资金奖励，加速了企业智能化升级步伐，江西省近1000家企业开展CMMM°自诊断，50余家企业通过CMMM°评估，对标建设提升了智能制造能力。

(二)企业广泛参与，评建结合成为智能化升级首选路径

据统计，500余家制造业企业通过了CMMM现场评估，评建结合持续提升了自身智能化水平，28%的企业达到了成熟度三级及以上，发挥了示范引领作用。其中，通过现场评估发现龙头企业越来越重视系统性、整体性地推进智能制造，以打造示范样板的方式推动下属同类企业快速复制，实施成效显著。徐工、金隅、中车等集团型企业基于智能制造能力成熟度标准统一推进智能制造建设工作，按照“导入标准-诊断评估-建设改造-对标验证”闭环模式，推动下属企业全面开展CMMM°评估，厘清智能制造共性短板和改造需求，统筹规划集团内技改项目和信息系统建设，避免了重复投资和盲目建设。

(三)技改成效明显,装备数字化智能化水平稳步提升

智能装备承载了工业机理和先进工艺，其应用直接影响了企业的生产加工能力，决定了产业核心竞争力。据统计，2022年我国自动化装备渗透率达到92%,数字化装备渗透率为47%,较2021年增长了4%,智能化装备渗透率为12%,较2021年增长了4%。下一步，应持续推进数字化、网络化、智能化技改，在更多工序应用智能装备，提升科学决策与精准控制能力。

(四)工业软件应用率持续提升，工业知识赋能多元化场景应用

工业软件为制造企业实现智能优化决策起到重要作用，是实现精准预测、控制执行的有效工具，是企业实现模式创新的关键支撑。经统计，2022年，我国制造业企业研发设计类工业软件应用率达到53%。生产制造类工业软件应用率为35%,主要聚焦在设备管理、生产作业环节。下一步，工业软件“用起来”将是重点，不断积累和沉淀运营数据，实现软件定义、流程驱动转向数据驱动和自我进化。

(五)智能检测装备逐步普及，质量管理实现优化提升

测量过程能输出可靠的检验数据是质量管理的基础，准确地测量才能有效地管理。据统计，我国智能检测装备普及率达到15%,较2021年增长了2个百分点，智能检测装备为质量数据的获取和分析奠定了稳定基础，可实时采集产品设计阶段、中期的制造质量和后期的售后质量等过程，并结合大数据分析和算法模型，实现质量预防、诊断和控制。持续深化智能检测技术的规模化应用，充分利用质量数据进行分析和决策，

将促使质量管理水平持续升级。

(六)可持续发展意识普及，绿色低碳解决方案供应商将迎来发展新机遇

基于平台数据分析显示，大部分企业已经通过信息技术手段开展了水、电、气等主要能源数据的采集和计量，初步具备了绿色低碳数字化管理的基础。在达到智能制造能力成熟度二级的企业中，64%实现了重点高能耗设备的动态运行监控和设备能效评估，55%实现了能耗数据与生产、工艺数据共享。

这些企业逐步建立了绿色低碳数据体系，正在寻求适用企业可持续发展需求的解决方案。下一步亟需丰富数字化能源管理解决方案供给，并在能源生产、传输、储存和使用各环节进行普及和应用，以实现异常能耗实时预警、问题闭环处置和能源精细管理。

(七)智慧供应链体系逐步搭建，链式协同趋势方兴未艾

《“十四五”智能制造发展规划》提出要面向重点行业，打造数据互联互通、信息可信交互、生产深度协同、资源柔性配置的智慧供应链。经统计，46%的企业在采购过程、供应商管理中应用了信息系统。

10%的企业建立或应用了电子商务平台，与重要供应商实现了数据共享，提升企业“采-供-销”全链协同效率。5%的企业应用物联网、大数据等技术驱动销售预测、供应链采购决策、制造决策到配送决策全过程智慧化。下一步，企业在卡链、断链的不确定性中，唯有“链式协同”方能赢得“链式竞争”优势。

(八)聚焦高价值场景规划布局，智能制造投资决策趋于理性

通过对500余家制造企业开展CMMM°现场评估发现，不同发展阶段的企业优先聚焦高价值场景实施改造投资，智能制造投资规划愈发理性。

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未来展望

党的二十大提出坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，对推进新型工业化作出重大战略部署，强调推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。近年来，我国智能制造发展取得长足进步，应用水平明显提升，智能制造标准支撑引领作用日益凸显。

未来，我们将继续坚持智能制造主攻方向不动摇，深入贯彻落实《“十四五”智能制造发展规划》，以智能制造能力成熟度标准为抓手，打造标准化服务生态体系，推进制造业数字化转型、智能化升级。

一是深入行业做指南，有效指导企业提升智能制造能力。面向重点行业领域，联合龙头企业、行业协会研制一批智能制造能力成熟度实施指南标准。

二是全面铺开建平台，为各区域和行业提供载体和工具。响应各地区、各行业智能制造水平摸底需求，有序推进智能制造评估评价公共服务平台的分平台建设，推动50% 以上的规上制造业企业上平台自诊断。

三是分级遵选促对接，着力打通供需双方精准匹配渠道。发布适用特定行业和成熟度等级的产品和解决方案，组织供需对接活动，帮助企业选择合适的产品和解决方案，逐级提升智能制造能力成熟度水平。

四是优化服务强生态，完善智能制造标准化服务体系。强化第三方CMMM”评估，扩大评估服务团队，新增一批咨询服务机构，持续培养智能制造诊断评估专业人才，打造完善的标准化服务生态。

报告来源：中国电子技术标准化研究院

报告编辑：智能机器人系统

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