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2030中國智能制造行業(yè)將迎來跨越式增長,三大技術趨勢值得關注

http://www.199rrr.com 2025-06-16 10:09 來源:麥肯錫

伴隨工業(yè)4.0的蓬勃發(fā)展和生成式AI領域的技術顛覆,全球智能制造和工業(yè)自動化行業(yè)變革提速。預計到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。

屆時,高價值且可延展的自動化技術將全面應用于端到端業(yè)務流程,智能工廠具備完全集成的 IT/OT 技術棧,無處不在的高階數(shù)據(jù)分析成為新常態(tài),基于標準化解決方案的半開放式平臺生態(tài)應用普遍,數(shù)字化集成和AI賦能的人機結合運營模式全面實現(xiàn),大幅提升制造行業(yè)生產(chǎn)效率。

麥肯錫全球資深董事合伙人 管鳴宇表示:“我們相信,受全球勞動力結構變化、顛覆性技術突破、市場需求變化、中國市場國產(chǎn)化替代加速等多重因素影響,全球及中國智能制造和自動化行業(yè)有望在2030年進入高增長時代。 ‘平臺化、敏捷化、智能化’三大技術趨勢將驅動行業(yè)發(fā)展。制造業(yè)企業(yè)應全面擁抱‘開放、智能、融合’的智能制造軟硬件平臺,選擇開放融合的合作伙伴,抓住工業(yè)自動化行業(yè)技術變革帶來的效率提升機會。”

麥肯錫全球董事合伙人方溪源表示:“制造企業(yè)智能化轉型也需要因時而變,從四個方面內(nèi)外兼修,實現(xiàn)成功變革。首先戰(zhàn)略先行、整體規(guī)劃;其次分段投資、聚焦價值;同時要全面擁抱AI、融入開放生態(tài);最后磨練團隊、擁抱變革,打造兼具工業(yè)經(jīng)驗與數(shù)字技能的復合型團隊,營造從‘要我變’到‘我要變’的文化氛圍。”

多重因素推動下,中國自動化行業(yè)有望在2030年前實現(xiàn)跨越式增長

據(jù)麥肯錫估算, 2025 年工業(yè)自動化產(chǎn)品的全球市場規(guī)模將達到約1083億美元,過去三年年化增長率約3.7%。而中國工業(yè)自動化市場規(guī)模超過人民幣2500億元,在全球市場占比超過三分之一(圖1);預計未來5年,中國自動化行業(yè)將實現(xiàn)跨越式增長。

首先,工業(yè)自動化市場細分領域蘊藏巨大增長潛力。具體而言,工業(yè)自動化的細分市場包括三大領域:第一,適合連續(xù)流制造業(yè)的自動化設備【1】。根據(jù)預測,2025年全球市場相關支出將達到約 760億美元,高于2019年的640億美元,復合年增長率約為2.8%。第二,適合離散制造業(yè)的自動化設備。全球范圍內(nèi),半導體和電子電氣行業(yè)的自動化支出增長最快。第三,針對連續(xù)流制造和離散制造的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)軟件和云服務。這一細分包括連接工廠內(nèi)各類工業(yè)設備,以及支持使用數(shù)據(jù)分析驅動制造的各種解決方案。這一自動化產(chǎn)品細分市場規(guī)模最小,但增速最快,增長率達到18%。

第二,勞動力結構變化、自動化技術發(fā)展,推動未來5年全球和中國工業(yè)自動化市場加速增長。人口老齡化使得高收入國家約 40% 的雇主將轉型,很多公司對勞動力短缺感到憂慮。企業(yè)為了吸引和保留員工,需要支付更高的工資和福利,用工成本上漲。在這樣的大背景之下,生產(chǎn)制造自動化替代將進一步加速。

與此同時,整個行業(yè)正面臨自動化技術的顛覆性突破。人工智能的加速發(fā)展使得“人機結合”的制造環(huán)境變?yōu)楝F(xiàn)實。根據(jù)麥肯錫全球研究院的預測,伴隨著自動化技術和人工智能技術的發(fā)展,到2030年,預計全球將有8億個工作崗位被機器取代。若發(fā)展相對緩和,也將有4億個工作崗位被取代。

第三,制造業(yè)企業(yè)正加速擁抱數(shù)字化解決方案,并深度參與行業(yè)生態(tài)合作。麥肯錫對全球188 家工業(yè)自動化用戶和供應商問卷調查發(fā)現(xiàn),數(shù)字化解決方案在企業(yè)工廠自動化中越發(fā)重要。69%的受訪者表示數(shù)字化解決方案當前已經(jīng)成為其自動化工作的重要一環(huán)。此外,有更多人(94%)表示,這類解決方案對其未來的自動化舉措尤為重要。調查還發(fā)現(xiàn)更多企業(yè)選擇合作方式搭建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺,而非自主開發(fā)。另外,開放性和系統(tǒng)兼容性是用戶選擇工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺的核心購買要素。

麥肯錫全球董事合伙人方寅亮表示:“從中國市場的實際情況來看,內(nèi)外部經(jīng)濟環(huán)境變化有望促使國產(chǎn)化工業(yè)自動化解決方案從‘能用’到‘好用’轉型。伴隨著鋰電、新能源、半導體等新興制造業(yè)企業(yè)的快速發(fā)展,基于中國新型基礎設施(比如云端數(shù)據(jù)中心、計算中心等)能力的不斷提升,工業(yè)自動化設備的國產(chǎn)化率有望持續(xù)提高。”

在DCS領域:電力、石化、油氣等重點行業(yè)過去10年已初步完成國產(chǎn)化,DCS的國產(chǎn)化率已達到60%以上。國內(nèi)龍頭供應商憑借服務響應快、價格優(yōu)惠等本土化優(yōu)勢獲得市場認可。

在PLC領域:國產(chǎn) PLC 市場份額持續(xù)擴大,小型 PLC 國產(chǎn)化率超 20%,中大型 PLC 市場 CR6(前六大廠商)仍由海外企業(yè)主導,但國產(chǎn)廠商憑借優(yōu)良性能和較高性價比,通過行業(yè)專用類產(chǎn)品及方案,在新能源、紡織、包裝、3C等行業(yè)提升了市場占有率。

在伺服系統(tǒng)領域:部分國內(nèi)企業(yè)在包裝、3C 電子等中低端伺服市場取得突破,憑借性價比高和對國產(chǎn)設備兼容性強的優(yōu)勢獲得市場認可。但在半導體制造、精密機床等高端應用場景,國產(chǎn)伺服系統(tǒng)在響應速度、動態(tài)精度和抗干擾能力等方面還有差距。

在工業(yè)軟件領域:中國工業(yè)軟件國產(chǎn)化率從 2023 年的 15% 提升至 2025 年的 25%,其中經(jīng)營管理類軟件國產(chǎn)化率達 70%,研發(fā)設計類軟件從 5% 提升至 10%。國產(chǎn)工業(yè)軟件供應商主要在中小制造企業(yè)中通過價格優(yōu)勢和本地化服務取得認可。

“平臺化、敏捷化、智能化” 三大技術趨勢重構產(chǎn)業(yè)邏輯

當前,傳統(tǒng)工業(yè)自動化系統(tǒng)在技術上仍存在諸多痛點。工業(yè)軟件系統(tǒng)普遍按照ISA95的分類方法進行分層的架構設計,導致業(yè)務碎片化且條塊分割,形成系統(tǒng)孤島,跨層的業(yè)務流程難以實現(xiàn)。各應用子系統(tǒng)分開獨立建設和部署,各個系統(tǒng)技術路線差異較大,軟件復用性差。

不同廠家、不同系統(tǒng)之間通過私有接口互聯(lián),缺少公共的服務接口標準。數(shù)據(jù)私有化且難以共享,標準和接口不統(tǒng)一,系統(tǒng)之間需要經(jīng)過層層轉換實現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通,各系統(tǒng)之間無法進行一體化調度,導致建設成本高。應用系統(tǒng)大多采用半定制開發(fā)模式,一次建好之后,后期功能升級或第三方擴展非常困難,運維成本和難度高,且僅能由原始建設廠家進行升級,一旦原始廠家出現(xiàn)變故,系統(tǒng)只能推倒重建,無法適應制造工藝和生產(chǎn)組織方式的快速變化。

在這樣的背景下,工業(yè)自動化系統(tǒng)出現(xiàn)了平臺化、敏捷化、智能化三大技術趨勢,具體可以總結為十大技術方向(圖2)。這些技術可能會對工業(yè)自動化的未來產(chǎn)生巨大影響。

趨勢一,平臺化    

“平臺+應用”架構模式作為工業(yè)軟件體系演進的重要方向,逐步成為主流工業(yè)軟件框架。工業(yè)軟件從單體應用轉向平臺化,通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座和服務接口,解決傳統(tǒng)分層架構中多源異構數(shù)據(jù)難以共享、跨系統(tǒng)協(xié)同效率低的問題,減少分層架構中多協(xié)議轉換和私有接口互聯(lián),降低系統(tǒng)集成成本與復雜度。

軟件定義的智能制造基礎軟件平臺體系架構。針對現(xiàn)有的工業(yè)應用普遍存在定制化開發(fā)程度高、工程實施工作量大、煙囪式部署、異構系統(tǒng)難以互聯(lián)互通互操作、上層應用與底層資源耦合度高、制造資源難以復用和靈活調配等問題,構建軟件定義的智能制造基礎軟件平臺體系架構是大勢所趨。

模型化數(shù)據(jù)底座:通過采用模型驅動的設計思路,平臺以模型為中心,通過“模型+數(shù)據(jù)+服務+工具”的方式,統(tǒng)一數(shù)據(jù)體系,實現(xiàn)工業(yè)應用的模型化、組態(tài)化開發(fā)和部署。

分布式智能調度:通過分布式服務中間件,并采用服務契約機制,規(guī)范模型服務、邏輯服務、應用功能與數(shù)據(jù)接口之間的交互,使應用能夠靈活接入、快速集成、按需替換或升級,無需對架構進行大幅調整。作為業(yè)務功能與基礎服務的橋梁,分布式服務中間件實現(xiàn)了服務與服務之間的解耦,使應用能夠獨立開發(fā)、靈活部署。

內(nèi)生型安全管控:新一代平臺在設計、編碼、測試、構建、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。

趨勢二,敏捷化

全生命周期應用工具鏈:通過打造一套面向應用開發(fā)、工程配置、集成調試、運行維護的完整工具鏈,全面提升工程應用效率。

虛擬化PLC:虛擬化PLC正在推動IT和OT的融合,這意味著程序員不必站在設備旁邊,他們可以遠程工作,讓控制程序變更、修復和生產(chǎn)過程優(yōu)化進一步提速。同時,人工智能可能也會顯著提升虛擬化PLC的效率,生成式AI有可能自動創(chuàng)建虛擬化PLC的應用程序。

低代碼/無代碼開發(fā):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。這意味著IT工作負載降低,需求響應速度加快。

趨勢三,智能化

多源異構數(shù)據(jù)融合。對多源異構數(shù)據(jù)的有效融合至關重要,可實現(xiàn)產(chǎn)品質量、產(chǎn)量、能耗、排放等目標與生產(chǎn)全流程各工序相關機理知識、經(jīng)驗知識和數(shù)據(jù)知識的協(xié)同關聯(lián)、深度融合,可為用戶提供更有效的產(chǎn)品設計、生產(chǎn)管理、計劃調度及設備管理等服務,從而提高生產(chǎn)質量和效率。

工業(yè)AI智能體(Agent):工業(yè)智能體是一種特殊的人工智能體,它專門針對工業(yè)生產(chǎn)制造場景設計和優(yōu)化,滿足工業(yè)智能應用在確定性、可信性、適用性、可控性、工程化等方面的嚴格要求。工業(yè)智能體還具備協(xié)同對接生產(chǎn)企業(yè)上下游產(chǎn)業(yè)鏈的能力,通過數(shù)據(jù)共享和協(xié)同決策,優(yōu)化整個產(chǎn)業(yè)鏈的生產(chǎn)效率和資源配置。

生產(chǎn)全過程仿真與智能優(yōu)化:隨著智能制造的飛速發(fā)展,生產(chǎn)相關的各類需求愈加復雜多變。及時高效應對這些復雜多變的生產(chǎn)需求對制造業(yè)智能化提出了更高要求,是企業(yè)智能化程度的重要體現(xiàn)。對于制造業(yè)企業(yè)的啟示

麥肯錫全球董事合伙人譚永超表示:“工業(yè)自動化的演進,本質是生產(chǎn)關系與生產(chǎn)力的持續(xù)重構 —— 從 設備管人到數(shù)據(jù)賦能人,從 經(jīng)驗驅動到智能決策。當技術突破與產(chǎn)業(yè)變革聯(lián)合共振,中國制造業(yè)正站在‘自動化補課’與‘智能化超車’的十字路口:既要補全傳統(tǒng)自動化短板(如 PLC 國產(chǎn)化率急需提升),又要搶占智能時代的先機(如工業(yè)大模型領先應用)。”

在這樣的背景和趨勢下,中國制造業(yè)企業(yè)應該全面擁抱“開放、智能、融合”的智能制造軟硬件平臺,選擇開放融合的合作伙伴,抓住工業(yè)自動化行業(yè)技術變革帶來的效率提升機會。具體而言,有四點核心建議:

1戰(zhàn)略先行、整體規(guī)劃

基于上文提到的“平臺化”趨勢,制造業(yè)企業(yè)應該重視新技術帶來的新的自動化、智能化機會,制定企業(yè)數(shù)字化轉型整體戰(zhàn)略。企業(yè)應積極擁抱一體化與平臺化,從數(shù)據(jù)、平臺、應用三個層面,構建公司工業(yè)自動化體系。

首先,在平臺層,構建 “工具 + 服務 + 生態(tài)” 的中臺架構,集成數(shù)據(jù)中臺(實時 / 歷史數(shù)據(jù)服務)、業(yè)務中臺(排程、質量、設備等通用模塊)、技術中臺(AI 算法、數(shù)字孿生引擎),避免重復開發(fā)。

其次,在數(shù)據(jù)層,建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型和標準,涵蓋設備(物模型)、工藝(流程模型)、組織(業(yè)務模型),實現(xiàn) “數(shù)據(jù)即資產(chǎn)” 的標準化管理。采用統(tǒng)一工業(yè)數(shù)據(jù)對象建模,實現(xiàn) “一處定義、全局復用”,減少數(shù)據(jù)轉換成本。參考國家標準,建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄,打通多源異構系統(tǒng)接口,通過標準化協(xié)議實現(xiàn)設備、系統(tǒng)、業(yè)務的數(shù)據(jù)互通。

最后,在應用層,基于平臺快速構建場景化應用,支持微服務架構與容器化部署,實現(xiàn) “敏捷開發(fā)、彈性擴展”,以低代碼開發(fā)方式,基于痛點需求,在平臺架構上靈活快速部署應用場景。

2分段投資、聚焦價值

企業(yè)在進行自動化、智能化投資布局時,應遵循 “痛點優(yōu)先、價值導向” 原則,優(yōu)先解決高成本、高風險場景(如設備停機、質量缺陷、交付延遲)。中小制造企業(yè)可從預測性維護模塊入手,快速降低運維成本。流程型企業(yè)可優(yōu)先部署 APC/RTO 實現(xiàn)能耗優(yōu)化,把ROI 周期控制在 12-18 個月。利用平臺彈性擴展能力,支持 “小步快跑” 式迭代,避免一次性巨額投資。

3全面擁抱AI、融入開放生態(tài)

制造業(yè)企業(yè)要重視AI場景落地,從 “工具級 AI” 向 “系統(tǒng)級 AI” 升級。充分利用外部工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的AI能力,基于平臺內(nèi)置的智能套件快速開發(fā)具體應用場景。構建 “數(shù)據(jù) - 算法 - 應用” 閉環(huán),持續(xù)迭代優(yōu)化 AI 模型,形成 “檢測 - 分析 - 調整” 的自優(yōu)化機制。開發(fā)者社區(qū),利用低代碼工具與 SDK 快速構建定制化應用。

4磨練團隊、擁抱變革

打造兼具工業(yè)經(jīng)驗與數(shù)字技能的復合型團隊,重點培養(yǎng)工藝工程師的數(shù)據(jù)建模能力、運維人員的平臺操作能力。與平臺廠商合作開展定制化培訓,幫助員工掌握基礎應用組態(tài),賦能員工尋找可能的效率提升和自動化應用場景。設置數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理員、工業(yè) AI 算法工程師、數(shù)字孿生工程師等新崗位,分別負責數(shù)據(jù)治理、AI算法落地、數(shù)字孿生建模等工作。引導公司內(nèi)部文化轉型,從“要我變”到“我要變”。

進行敏捷組織架構變革,建立跨部門敏捷小組。同時,建立 “試錯容錯” 機制,允許在非核心場景進行技術試驗,通過沙箱環(huán)境測試新算法,降低生產(chǎn)環(huán)境風險。

2030年智能制造行業(yè)有望翻開波瀾壯闊的新篇章,企業(yè)應該全面融合構建 “人機協(xié)同、數(shù)據(jù)驅動、持續(xù)進化” 的智能生態(tài),積極擁抱“工業(yè)智能+人工智能”的無限潛力,讓每一臺設備都成為數(shù)據(jù)節(jié)點,每一個流程都實現(xiàn)智能決策,每一次創(chuàng)新都源于生態(tài)協(xié)同。唯有如此,中國制造業(yè)企業(yè)才能在需求波動、技術變革、全球競爭的不確定性中激流勇進,持續(xù)打造生產(chǎn)力標桿。

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