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盤點 | 市值逾千億的中國智能制造企業

儀表企業 2022年03月28日 15:52:38來源:高工機器人網 21685
摘要在互聯網、大數據、人工智能同實體經濟深度融合背景下,以智能制造為主攻方向的產業技術變革,讓制造業產業模式和企業形態正在發生著根本性轉變,人機協作、數據互聯的作用日益凸顯。

  【儀表網 儀表企業】導讀:在互聯網、大數據、人工智能同實體經濟深度融合背景下,以智能制造為主攻方向的產業技術變革,讓制造業產業模式和企業形態正在發生著根本性轉變,人機協作、數據互聯的作用日益凸顯。
 
  本文對市值超過千億的中國智能制造企業進行了匯總,并對前十家企業在智能制造方面的表現和動態進行盤點。
 
  本表由公開信息整理,未在國內上市的企業不在本表。企業市值數據取自成稿期間,具體數據以實時信息為準。
 
  ▌寧德時代
 
  全自動化和智能化的鋰電池生產設備將在保證鋰電池生產工藝的基礎上,使生產出的鋰電池具有較好的一致性、高可靠的安全性能和直通良率,從而降低生產成本。
 
  寧德時代很早就已經將機器人技術導入鋰電生產線,通過工業機器人、AGV小車等自動化設備來提高生產效率和電池一致性,降低成本。
 
  2019年,寧德時代入選國家智能制造標桿企業。
 
  2021年,寧德工廠被評選為“燈塔工廠”,是全球首個獲評“燈塔工廠”的電池工廠。
 
  世界經濟論壇在認定其為“燈塔工廠”的評語中這樣說:“為了應對日益復雜的制造工藝和滿足高質量產品的需求,寧德時代利用人工智能、先進分析和邊緣/云計算等技術,在3年內實現了在生產每組電池耗時1.7秒的速度下僅有十億分之一的缺陷率,同時將勞動生產率提高了75%,將每年的能源消耗降低了10%。”
 
  ▌比亞迪
 
  作為全球智能產品開發及生產和組裝的領先廠商,比亞迪為客戶提供垂直整合的一站式服務,產品覆蓋消費電子、汽車智能系統、物聯網、機器人、人工智能及新型智能產品等領域。
 
  在比亞迪5G創新工廠,總裝產量、車輛出入庫、能耗物料等關鍵指標實時顯示在工作區大屏幕,AGV小車在固定路線上將保險杠運輸到特定機床,員工佩戴AR頭盔指導生產,工業視覺取代了“人眼+人腦”,工廠管理效率提升20%,生產效率提升15%,車標錯漏貼率降為0。
 
  針對人員叉車分流、安全帽佩戴和安環檢測等車間生產安全場景需求,基于物體識別、人員/車輛跟蹤和場景語義分割等AI算法,對違規操作、風險事件等開展實時監測告警,大幅降低工廠安全監管成本和安全事故風險。
 
  另外,比亞迪的叉車業務已經持續多年。伴隨著制造業的升級,比亞迪逐漸將業務從傳統叉車領域延伸至AGV領域。當前,在比亞迪叉車產品頁面,已經可以看到系列移動機器人產品,包括前移式、堆垛式、托盤式、平衡重式和牽引式等不同類型。
 
  ▌美的
 
  美的集團自2012年開啟數字化統籌與建設以來,在數字化轉型方面投入金額超過百億元。特別是美的M.IoT工業互聯網平臺落地,并以T+3訂單模式為牽引,打通線上線下,實現了全價值鏈數字化運營、智能排產、工業AI、全流程數字化物流管理,以及互聯網數據SaaS平臺共五大維度的結合,創造了勞動效率提高28%、單位成本降低14%,以及訂單交付期縮短了56%的卓越運營表現,最終在自身業績與助力客戶成功上實現質的雙飛躍。
 
  2020年,美的空調廣州工廠首次入選“燈塔工廠”。
 
  2021年,美的集團旗下的微波爐順德工廠成功入選成為世界經濟論壇(WEF)最新的“燈塔工廠”。該工廠正在孕育包括倉庫物流車5G定位、云化PLC、庫卡機器人、園區安全監控、機器視覺AI質檢、背負式AGV應用、設備AR點檢和遠程輔助維修等智能制造應用場景。
 
  ▌海康威視
 
  海康威視在深度學習、圖像識別、云計算等方面有多年的技術沉淀,因此能夠不斷迅速運用到實際產品中,在實踐中應用精益視覺感知、多維感知、大數據分析、集群調度等技術,實現人工智能落地應用。
 
  在做好安防業務的同時,基于自身的技術積累和戰略定位,海康威視于2016年成立海康機器人,定位為移動機器人和機器視覺產品提供商,以視覺感知、AI和導航控制等技術為核心,聚焦智能制造,持續在移動機器人、機器視覺領域深耕投入,推動生產、物流的數字化和智能化。
 
  目前,海康機器人已在3C電子、汽車、新能源、電商、快遞、第三方物流、家電、食品藥品等行業形成了定制化行業解決方案,并不斷拓展、優化。
 
  2021年12月,海康威視發布公布稱,公司董事會授權經營層啟動分拆海康機器人至境內上市的前期籌備工作。
 
  ▌中芯國際
 
  為了更好地推廣和施行“智能制造”戰略思想,針對國內半導體企業生產制造和決策的需求,中芯國際將基于“智能制造”戰略計劃,將總目標定為:對半導體企業芯片制造過程中存在的數據信息化集成系統關鍵技術進行研究與攻關,建立基于數字信息化的半導體企業芯片生產管控平臺,集工業數據互聯與工業數據處理與分析為一體,實現工業數據與信息化平臺的深度集成。
 
  中芯國際將工業生產數據與更多的生產數據分析軟件平臺相聯系,實現具備“實時”特性的加工過程數據分析與工藝控制,提升工藝流程自動化控制水平,更好的保障產品質量;實現生產設備、物料傳送、操作人員、產品流動等所有數據信息的智能集成。根據國家“中國制造2025戰略規劃”中芯國際計劃,2025年底實現工業大數據云存儲,實現全部機臺EAP信息同MES信息聯動直接存儲至數據庫。
 
  ▌蔚來汽車
 
  蔚來合肥工廠的無塵化沖壓生產線,配備伺服機械壓力機、ABB直線七軸機器人,實現無人化生產。
 
  車身生產節拍為20JPH(188秒/臺,單班160臺車),具備擴展為25JPH(144秒/臺,單班200臺車)的空間。261臺機器人,力圖實現車身主要連接100%自動化,車間整體自動化率97.5%。
 
  43臺全自動機器人、35臺自動噴涂機器人、6臺涂膠機器人UBS/UBC、2臺涂膠機器人LASD和全自動RODIP旋轉浸漬輸送系統,力保生產流程環保。
 
  網聯化也是該工廠重要特色之一,生產過程產生的各類數據信息將被實時收集,并傳輸至數據平臺儲存,做到系統集成和數據協同。
 
  ▌長城汽車
 
  長城汽車在旗下工廠內不斷加大智能化生產技術的規模應用,著力推廣“精益求精”的質量管理模式,形成了遍布全球的智慧工廠體系,不斷提升生產效率與產品品質。
 
  以長城汽車重慶工廠為例,該工廠實現了“兩個智能化”,即智能化生產制造和智能化運營管理,如焊裝車間配備日本發那科機器人,自動化率均100%;總裝車間擁有SPS+AGV自動輸送系統,自動上線率達70%,每一個生產環節均能確保高標準實現。
 
  同時,遍布整個生產流程的22道質量門,18個大項,共計498個小項的檢測項目,也大多由智能化系統嚴格執行,保證每一項細節都符合全球標準,為長城汽車重慶工廠踐行“絕不接收不良,絕不制造不良,絕不流出不良”的企業理念提供了保證。
 
  在長城汽車泰國羅勇工廠,投入使用數十臺機器人。得益于大數據、云計算、人工智能等新興科技的應用,車間生產線上僅有70名工人。
 
  ▌立訊精密
 
  為了加速立訊精密從勞動密集型企業向“機器人+新工人”的知識型“智造”企業轉型,立訊精密正在尋求變革。
 
  2019年立訊精密制定了未來三年智能制造的規劃目標:打通網絡、橫向與縱向的數字集成、打造數據智慧決策平臺。立訊精密從研發階段開始通過仿真減少研發周期,從生產自動化、可視化、品質監測、能源控制等環節形成大量數據,構建大數據平臺,做到全局可視化,最終實現AI智能平臺的搭建。
 
  在自動化產線上,立訊精密利用了大量的機器人+視覺系統對產品進行尺寸量測、外觀檢查,基于大數據對外觀進行判斷。其華東廠區擁有較大的SMT產能,從定位、檢驗、測試,到后段包裝基本實現整車間的無人化。
 
  2020年3月,立訊精密與拓斯達達成戰略合作,以協助立訊精密智能自動化工廠的建設與升級。
 
  2021年,立訊精密成立兩家機器人業務相關企業:立芯精密智造(昆山)有限公司和立鼎電子科技(東莞)有限公司。
 
  立芯精密注冊資本3億元人民幣,經營范圍含工業機器人制造、智能機器人的研發、集成電路芯片及產品制造、顯示器件制造等。
 
  立鼎電子注冊資本2.5億元,經營范圍包含工業機器人制造、工業機器人銷售、集成電路芯片及產品制造、集成電路芯片及產品銷售、電池制造。
 
  ▌海爾
 
  海爾集團于2016年成立海爾工業智能研究院(簡稱“海爾智研院”),通過整合優勢資源,構筑工業智能、建立技術轉化平臺、產業孵化平臺、“立足家電業、面向消費品、輻射制造業”。
 
  2017年成立工業互聯網平臺卡奧斯(COSMOPlat),主營業務涵蓋工業互聯網平臺運營、工業智能研究、智能控制、智能裝備和自動化等業務板塊。
 
  由卡奧斯和海爾智研院賦能的海爾互聯工廠,已經走進全球專業機構的視野。三家海爾互聯工廠入選“燈塔工廠”名單后,海爾智研院和卡奧斯已經具備了智能制造模式的輸出能力。
 
  ▌工業富聯
 
  富士康工業互聯網股份有限公司(簡稱工業富聯)成立于2015年,母公司鴻海精密是當前全球最大規模的3C代工制造企業。工業富聯主要由鴻海精密集團旗下通信網絡設備、云服務設備、工業互聯網三大業務整合而成。
 
  2019年,工業富聯位于深圳的“柔性裝配作業智能工廠”成功入選達沃斯世界經濟論壇“制造業燈塔工廠”。該工廠具有較強的可復制、可應用、可推廣示范效應。
 
  工業富聯已經與汽車零部件、住宅工業、建筑材料等多個行業內的客戶進行了"燈塔工廠"的輸出合作。在實際落地中,工業富聯根據企業所處的產業鏈位置和產品特點,量身定制燈塔工廠藍圖和實施路徑,實現燈塔工廠從概念到落地推廣。

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