智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。智能制造系统架构从生命周期、系统层级和智能特征等3个维度对智能制造所涉及的要素、装备、活动等内容进行描述：

　　生命周期：生命周期涵盖从产品原型研发到产品回收再制造的各个阶段，包括设计、生产、物流、销售、服务等一系列相互联系的价值创造活动。生命周期的各项活动可进行迭代优化，具有可持续性发展等特点，不同行业的生命周期构成和时间顺序不尽相同。

　　系统层级：系统层级是指与企业生产活动相关的组织结构的层级划分，包括设备层、单元层、车间层、企业层和协同层。

　　智能特征：智能特征是指制造活动具有的自感知、自决策、自执行、自学习、自适应之类功能的表征，包括资源要素、互联互通、融合共享、系统集成和新兴业态等5层智能化要求。

　　从抽象概念到具体执行、实施的落实，智能制造需要各式各样的工业软件去支撑、去实现。工业软件本质是将工业知识软件化，将企业在产品的规划、设计、生产、销售、服务等核心流程中的经验积淀融合在软件系统中，用以提升企业全流程的工作效率。在产品全生命周期中，不同的工业软件可以满足不同环节的需求。

　　根据《中国工业软件产业白皮书（2020）》的数据，2020年中国工业软件市场规模约1974亿元。从2012-2020年，中国的工业软件市场规模的CAGR为13.3%，远高于全球的5.5%。当前中国制造业产值占全球近30%，而中国工业软件市场仅占全球的5.5%，中国工业软件整体市场依旧有非常大的发展提升空间。

　　一、MES/MOM行业现状

　　智能制造，需要制造业企业自上而下、全方位实现数字化、自动化、智能化。经多年发展后，中国制造业企业广泛应用ERP系统，已经在企业管理上实现了较好的信息化、数字化水平。而下沉到生产制造车间的数字化、自动化、智能化，则需要以MES/MOM为主的车间制造系统接过接力棒。

　　由于MES产品的性质，MES市场中软件许可与实施服务为两大主要部分。根据e-works的统计，2020年，中国MES市场规模约为43亿元，2014-2020年CAGR为21.2%。43亿元中，软件许可21.8亿元，实施及服务16.3亿元，运维则占4.9亿元。

　　全球市场而言，根据MES的统计，2017年全球MES市场规模约为83亿美元，合人民币约540亿元，预计到2025年全球MES市场规模将达到191.7亿美元，期间CAGR为11%。对应而言，2017年中国MES市场占全球比重仅为5.2%，同样远低于我国工业和制造业增加值占全球的比重。

　　中国MES市场集中度较为分散，前十大厂商国内外各占一半。市场份额上，中国MES市场格局整体较为分散，2019年前10大厂商的市场份额共计47.86%。前十大厂商中，国内外厂商各占5席，以西门子、罗克韦尔为首的国外厂商凭借市场份额优势小幅领先国内厂商。

　　离散制造业为当前MES的主要应用领域。根据《2021中国MES产业白皮书》，MES主要应用在离散型行业，2020年占比达到68.2%，较上一年提升约6个百分点。

　　烟草、能源化工MES渗透率较高，医药、食品饮料投入力度较大。具体行业来看，烟草、能源化工、家具制造业的MES渗透率较高，而设备制造业、电气机械和器材、纺织服装业的MES渗透率依旧较低，2020年不到10%。而从投入规模上，以每亿元营收对应的万元MES投入来计算，2020年医药行业以8.5万元/亿元营收的投入力度位居主要行业的首位，食品饮料以8.33万元/亿元营收位居次席，烟草则因企业规模较大，虽然渗透率较高，但换算成投入力度则相对较小，排名主要行业里的最后一名。

　　随着时代发展与工业生产的进步，传统的MES概念在观念更新上有所落后于实际生产，人们需要与时俱进的新的智能制造相关概念。2000年，美国仪器、系统和自动化协会（Instrumentation,System,andAutomationSociety，简称ISA）发布ISA-95标准，首次确立了MOM（ManufacturingOperationsManagement，制造运营管理），MOM将生产运营、维护运行、质量运行和库存运行并列起来，并极大地拓展了MES的传统定义。根据ISA-95标准，工业制造系统中MOM等智能制造相关系统位于第三层，包括文档管理、模型配臵、企业制造智能、报表、计划调度、工单等子系统。实际而言，MES也成为了MOM中的一个模块，不过因为历史原因，MES这一产品单独发展较好，部分公司的MOM产品也一直被习惯性称做MES，即便其功能作用已经与MOM相当接近。

　　二、智能制造的发展驱动力

　　技术的发展促使生产力不断提高，而更高的生产力和利润率的追求促使行业不断发生变革，领先国家已开始普遍探索工业4.0。随着新科技的发展，全球制造业也开始新一轮变革浪潮。从18世纪60年代蒸汽机的发明引爆第一次工业革命开始，制造业经历了机械化、电气自动化、数字化三个阶段。目前，工业2.0、3.0的技术已较为成熟，在全球市场落地和应用的渗透率已达到较高水平，部分制造业水平较为发达的国家已经率先进入以网络化、智能化为代表的工业4.0发展阶段。

　　中国工业、制造业体量庞大，规模化优势明显，但当前中国制造业仍处于全球价值链的中低端地位，附加值率较低，且抗风险能力有待提高。根据统计，2015-2019年美股上市工业企业的毛利率水平约为A股上市工业企业的两倍。近年来，我国制造业转型升级步伐不断提速，数字技术与制造业融合不断加深。但我国工业整体数字化水平依旧较低，仍需一段时间追赶工业2.0、3.0的技术基础。未来中国也将持续在新技术上发力，整体提升制造业的基础实力。智能制造赋予工厂以自动化、数字化的高效生产能力，一方面增厚制造业的利润空间，另一方面通过数字化与产业链上下游高效协同，并且智能工厂可以提供更多定制化生产能力，这些都能帮助中国制造业有效转型升级，提升在全球产业价值链中的地位。

　　人口增长放缓、老龄化加速下，中国制造业从业人数不断下降，制造业存在自动化、智能化升级的需求；而中国劳动力成本优势的不断丧失、制造业人效并未出现明显提升，也在逼迫制造业以更具自动化、智能化的手段来提高生产效率，降低成本压力，催生智能制造相关产品与解决方案的需求。

　　随着中国经济与制造业快速发展，中国制造业从业人员的薪酬水平也不断提升，2020年中国制造业从业人员的平均薪酬已增至8.3万元/年。但相较而言，中国制造业的人均产出并没有非常明显的提升。迅速增长的劳动力成本，以及依旧相对低效的产出水平，导致中国制造业逐渐失去人力成本的比较优势。在此情况下，中国制造业也需要凭借自动化、智能化的生产制造解决方案，提高生产制造的效率，减轻人员成本压力。

　　三、政策大力支持智能制造、工业互联网发展

　　近年来，我国政府紧盯国际工业制造业发展趋势，并结合当前工业生产自主可控、安全独立的实际需求，不断出台智能制造、工业互联网领域的支持政策，为相关领域的发展提供肥沃的土壤。

　　工业互联网是通过新一代信息通信技术建设连接工业全要素，全产业链的网络，以实现海量工业数据的实时采集，自由流转，精准分析，从而支撑业务的科学决策，制造资源的高效配臵，推动制造业融合发展。

　　工业互联网由单点信息化走向跨域智能化，应用呈现三大发展层次。工业互联网平台的应用，推动了企业信息化能力提升、数据分析水平增强和资源灵活调配，带动从信息化到智能化的多层次应用发展。当前，工业互联网平台应用实现了从信息化到网络化、智能化的全覆盖，以信息化为基础，呈现出了三大发展层次：

　　层次一：基于平台的信息化应用。得益于工业互联网平台的“连接+数据可视化”能力，传统的生产管理类信息化应用得到更为广泛的普及。基于平台的“软件上云+简单数据分析”在客户关系管理、供应链管理和部分企业计划资源管理领域也获得了较好应用，有效降低了中小企业的软件使用成本。

　　层次二：基于平台大数据能力的深度优化。基于工业互联网平台的大数据能力，以“模型+深度数据分析”模式在设备运维、产品后服务、能耗管理、质量管控、工艺调优等场景获得大量应用，并取得了较为显著的经济效益。

　　层次三：基于平台协同能力的资源调配和模式创新。借助平台整合产业链资源，探索制造能力交易、供应链协同等应用，成为部分企业的实践选择。不过目前基于平台进行深层次的全流程系统性优化尚处在局部的探索阶段。

　　相比于传统的工业运营技术和信息化技术，工业互联网平台的复杂程度更高，部署和运营难度更大，其建设过程中需要持续的技术、资金、人员投入，商业应用和产业推广中也面临着基础薄弱、场景复杂、成效缓慢等众多挑战，将是一项长期、艰巨、复杂的系统工程。无论是技术领域，还是商业应用领域，

　　当前工业互联网整体尚处在发展初期，仍需要较长的发展周期。根据2019年工业互联网平台白皮书，基于对国内外366个平台应用案例的分析发现，当前工业互联网平台集中在设备管理服务的比重最高，占到了38%。

　　国内外工业互联网平台应用分布差异较大。从国外来看，国外应用最多的是设备管理服务，占比达49%，主要是因为国外工业数字化水平较高，对工业数据分析较深入，而国内仅占27%。国内应用占比最高的是生产过程管控，占比为32%，主要是由于我国应用市场需求高、普及率低，带来较多产线上云的应用实践，国外占比为24%。资源配臵协同分析应用方面，由于我国中小企业多，利用工业互联网平台获取订单、解决贷款等问题的创新应用较多，占比高达21%，国外占比仅为6%。