申请专栏作者 参展
投稿发布
您的当前位置:主页 > 机器人 > 正文

2019中国智能制造现状与前景解析(二)

来源: 时间:2019-08-06
请支持本站,点击下面的广告后浏览!
 

中国智能制造总体水平偏低,处于电气自动化 +数字化发展阶段 可思数据sykv.com,sykv.cn

◆中国智能制造发展情况在全世界范围内属于第二梯队:中国相对于其他21个国家来说属于第二梯队先进型国家,强于南非、巴西、印度等新兴制造业国家,但距离美国、日本、德国还有较大差距,总体水平偏低。

可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

  可思数据sykv.com,sykv.cn

◆当前中国制造企业总体处于电气自动化+数字化阶段,随着智能制造推进,有望在2025年实现总体进入数字化+网络化阶段:当前90%制造业企业配有自动生产线,但仅有40%实现数字化管理,5%打通工厂数据,1%使用智能化技术,而预计2025年数字化、网络化、智能化制造企业占比将达到70%、30%、10%。

可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

  可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

可思数据sykv.com

左图来源:中国经济信息社  右图来源:亿欧智库

本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

 

可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

中国智能制造细分行业差别大,多重原因影响工业化进程 可思数据sykv.com

◆中国制造业细分领域众多:参考证监会以及统计局对制造业的行业划分,将我国制造业划分为19个制造子行业,其中纺织服装、机械装备、食品饮料规模以上企业数最多,而上市企业中计算机通讯设备、机械装备以及医药制造业企业最多。

可思数据sykv.com,sykv.cn

  可思数据sykv.com,sykv.cn

◆细分行业智能制造现状差别大:当前智能制造领域中离散制造业所占比例更高,重点体现在电子电器、工业装备、航空航天、汽车等行业。不同细分行业因其产业特质、发展历史等原因集中度、规模等均大有不同。

本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

  本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

数据来源:左图来自wind 、国家统计局,右图来自中国智能制造供应商联盟 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

 

内容来自可思数据sykv.com

中国智能制造细分行业现状魔力象限图 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

◆从当前工业化进程和智能制造需求两个角度出发,结合2000+制造业上市企业财务数据及多位专家调研,总结出中国制造业19个细分领域的智能制造现状,将其归类为领导者、挑战者、探索者及观望者四大象限。

可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

◆横轴代表工业化进程,结合包括固定资产、研发投入、人效等多个指标以及专家打分量化得出。

可思数据sykv.com

◆纵轴代表智能制造需求,结合利润、劳动力回报率、劳动力成本等多个指标以及专家打分量化得出。

可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

  可思数据sykv.com,sykv.cn

可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

数据来源:wind、上市公司年报、亿欧智库专家访谈 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

 

可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

智能制造领导者:汽车、计算机通讯、家电等制造业领跑智能制造 可思数据sykv.com

◆智能制造领导者包含:计算机、通信和其他电子设备制造业/汽车制造业/家电制造业/家具建材制造业/医药制造业。这些行业普遍下游市场较大,市场更新换代需求高、制造过程较复杂,其中电脑、手机、汽车、医药等是科技应用最广泛、更新换代最快的市场。 可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

 

可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

◆智能制造领导者自动化程度较高,人力成本较高、劳动力投入回报较低:领导者象限2013-2018年平均折旧摊销额、平均人效不断提升且年均值大于挑战者和观望者,说明其智能制造基础较好;2013-2018年均人力成本为四大象限最高,且ROP较低。

可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

  本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

 

内容来自可思数据sykv.com

智能制造挑战者:纺织服装、机械装备制造业等改革需求强烈,智能制造势在必行 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

◆智能制造挑战者包含:纺织服装业/机械装备制造业/仪器仪表制造业/电气设备制造业/航空航天、铁路及船舶制造业。这些行业产品普遍偏中游,市场没有领导者规模大,客户对产品更新换代要求较低,但行业中劳动力成本影响较大,智能制造改革需求强烈。

可思数据sykv.com

 

可思数据sykv.com,sykv.cn

◆智能制造挑战者普遍技术门槛较低、自动化程度较低、劳动力投入回报快速下降:挑战者象限2013-2018年该象限平均折旧摊销额以及人效虽然不断上升,但整体还是最低,说明智能制造基础较薄弱;2013-2018年该象限ROP下降较快,说明劳动力成本上升对该象限影响显著,智能制造改革势在必行。 可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

  可思数据sykv.com,sykv.cn

可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

  可思数据sykv.com

智能制造探索者:石油、化工等工业化基础高,探索精益生产模式

内容来自可思数据sykv.com

◆智能制造探索者包含:石油加工、炼焦及核燃料/化学原料及化学制品/非金属矿物制品/有色金属冶炼加工/黑色金属冶炼加工。基本属于流程工业,且均在工业上游,生产过程要求严苛,工业基础要求高,但行业更新换代慢,改造需求较领导者和挑战者较弱。

可思数据sykv.com,sykv.cn

 

内容来自可思数据sykv.com

◆智能制造探索者普遍技术门槛高、工业基础较好、劳动力成本较低且回报率较好:2013-2018年该象限平均折旧摊销和人效均高于其他象限,说明该象限工业基础雄厚,自动化程度高;同时劳动力回报率最高且不断提高,说明该象限劳动力成本影响较小,智能制造需求主要来自精益生产。 可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

 

本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

  可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

智能制造观望者:食品饮料、文体娱乐制造业等工业基础薄弱,未来改革潜力较大 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

◆智能制造观望者包含:食品饮料制造业/文体娱乐用品制造业/橡胶与塑料制品制造业。这些行业普遍技术门槛较低,工业基础薄弱,劳动密集度高,行业分散,同时该行业产品更新换代慢,国内需求市场稳定,劳动力成本影响较挑战者象限较小。 内容来自可思数据sykv.com

  可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

◆智能制造观望者普遍技术门槛低且不同企业差距大,劳动力成本较低,但劳动回报率已在缓慢降低:该象限折旧摊销与平均人效较低,但该行业分散度较高,龙头企业与长尾企业工业基础差别较大,当前该象限ROP较高,但整体已经成下行趋势,未来必将开展智能制造改革。 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

  可思数据sykv.com

可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

 

可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

那么中国智能制造典型行业的落地情况如何?中国智能制造面临的困难与机遇是什么?请关注“2019中国智能制造现状与前景解析”系列下文。 可思数据-人工智能资讯平台sykv.com


转发量:

网友评论:

发表评论
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。
评价:
表情:
用户名: 验证码:点击我更换图片

关于我们   免责声明   广告合作   版权声明   联系方式   原创投稿   网站地图  

Copyright©2005-2019 Sykv.com 可思数据 版权所有    ICP备案:京ICP备14056871号

人工智能资讯   人工智能资讯   人工智能资讯   人工智能资讯

扫码入群
咨询反馈
扫码关注

微信公众号

返回顶部
关闭