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工業機器人需求升級:從“機器換人”到“智能制造”

近年來隨著經濟快速增長、國內勞動年齡人口數量下降,勞動力供給拐點已經出現,人口紅利逐步消失。據國家統計局數據顯示,中國15-64歲勞動年齡人口比重自2011年開始下降,15-64歲人口絕對數量也自2014年進入下降階段,2018年15-64歲人口較2013年峰值累計減少約1200萬人。這種人口轉變趨勢在勞動力市場上反映為勞動力短缺、企業招工難、招工貴等現象。

工業機器人需求升級:從“機器換人”到“智能制造”

勞動力成本不斷上升催生了“機器換人”需求

隨著勞動年齡人口的逐漸減少,國內制造業(規模以上單位)職工平均工資也不斷提升,國家統計局數據顯示2018年中國國內制造業(規模以上單位)就業人員年平均工資為6.5萬元,2013~2018年復合增長率為8.5%,制造業企業用工成本處于快速提升階段。勞動力成本上升直接影響了制造業企業的健康發展和利潤水平,自動化程度較低的勞動密集型生產企業人力成本日益增加,以自動化設備代替人工的需求迫切,在此背景下中國工業機器人市場進入了快速崛起。另一方面,自2012年以來全球工業機器人均價總體呈現穩中有降的趨勢,人力成本上升疊加機器人成本下降,“機器換人”的經濟性也逐漸凸顯。

工業機器人需求升級:從“機器換人”到“智能制造”

長期來看,中國人口老齡化、勞動年齡人口數量減少等問題依然嚴峻

人口結構的變化或將成為中國智能制造升級的長期驅動因素。據聯合國人口司預計,2020~2050年中國15-64歲勞動年齡人口的絕對數量和人口比重仍將會持續下降,65歲及以上老齡人口及占比則將不斷攀升。隨著社會人口老齡化問題的日益突出和年輕一代觀念意識的轉變,勞動力市場成本逐漸攀升或將成為難以避免的大趨勢,制造業利用廉價勞動力競爭的模式亟待改變。在此背景下,我們認為2020~2050年機器替代人工或將成為確定性較高的長期發展趨勢,國內對自動化、智能化設備的需求有望持續提升。

工業機器人需求升級:從“機器換人”到“智能制造”

伴隨技術發展,工業機器人對制造業的影響由“機器換人”變為“智能制造

“機器換人”過程中工業機器人對企業的積極影響顯著。縱觀發達國家工業化進程,自動化設備作為提高生產效率的關鍵手段,其與工業制造技術相結合,在傳統裝備制造業生產方式的革命性變革進程中起到至關重要的作用。與人工相比,自動化制造設備具有工作效率高,制造精度高等特點,隨著企業人工成本的不斷上升,智能制造設備在幫助企業優化生產、提高產品質量的同時,幫助企業降低了運營成本,提升了利潤。

我們認為未來工業機器人將不再是孤立的存在,智能制造裝備發展的趨勢方向是自動化、標準化、集成化和信息化,依托工業機器人等核心裝備而形成的完整智能工廠將包括:智能倉儲系統、智能搬運系統、智能機械設備、智能感知網絡和信息整合平臺等。主要的變化有三方面:

1)智能制造領域的技術不斷升級迭代,新技術方向為智能制造通過傳感、機器視覺等系統的應用,形成大數據的采集、反應和對未來的預測,在產品的開發和制造、產品的設計和制造、產品的質量和管理體系三方面形成有效閉環。

2)中國互聯網發展水平領先全球,大量終端消費需求已經或即將被互聯網化,這種趨勢下就會倒推企業加快制造端的互聯網化和智能化改造,互聯網化的改造也是近年來智能制造行業技術改進的重要方向。

3)在此基礎上,領先的業內企業正采用一系列的先進技術實現生產乃至整條供應鏈的數字化,構建數字化工廠、智能工廠。這些技術包括大數據分析解決方案、端至端的實時規劃和互聯、自控系統、數字孿生等。憑借這些技術,效率得以提升,企業能夠批量生產高度定制化的產品。

在“機器換人”的基礎上,技術的飛速進步正在為各行各業開啟“智能制造”新需求。智能化工廠可以解決工廠、車間和生產線以及產品的設計到制造實現的轉化過程,有效地降低了設計到生產制造之間的不確定性,提高產品的合格率和可靠性,縮短生產周期,實現效益最大化。在智能工廠中,機器社區將自行組織,供應鏈將自動相互協調,未加工的產品將向機器發送完成其加工所需數據,然后由后者將其變成商品,產品的開發和制造、產品的設計和制造、產品的質量和管理體系三方面形成有效閉環,各機器組直接在統一的信息化系統調度下進行工作,生產效率將得以進一步提升。在未來的競爭中,業內領先的自動化設備提供商將向數字化、信息化領域拓展,向客戶提供整體智能工廠規劃方案。

制造業企業智能制造升級的典型案例:富士康深圳“熄燈工廠”。據工業富聯2018年報,在富士康熄燈工廠里,需要一個將設備與設備、設備與人、人與人連接的橋梁,富士康工業云平臺(FiiCloud)承擔了溝通的橋梁。它將海量設備連接至邊緣計算及云端,目前已應用到表面貼裝、數控加工、機器人、組裝測試、環境數據采集等場景,目標是覆蓋全行業數據采集。同時使用機器人 傳感器的模式,開發出機器人AI的自感知、自診斷、自修復、自優化、自適應功能,從而提高產品良率,降低成本浪費。富士康采集核心數據并向上延伸至云網層、平臺層、應用層、數據安全等領域。以深圳“熄燈工廠”為例,通過改造,該生產線從318個工作人員降低到38個工作人員,生產效率提升30%,庫存周期降低15%。

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