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2019年中國工業自動化行業發展概況及行業市場分析

2019年中國工業自動化行業發展概況及行業市場分析

2019-01-27 14:54:54

     工業自動化控制系統是應用工業自動化技術對工業消費過程及其機電設備、工藝配備停止檢測與控制的工業自動化技術工具的總稱,其中設備自動化是工業自動化控制系統的根底和中心組成局部,應用最為普遍,完成設備自動化的工業自動化控制產品主要包括人機界面、控制器、伺服系統、步進系統、變頻器、傳感器及相關儀器儀表等。工業自動化控制系統作為智能配備的重要組成局部,是開展先進制造技術和完成現代工業自動化、數字化、網絡化和智能化的關鍵,是完成產業構造優化晉級的重要根底,普遍應用于機床、風電、紡織、起重、包裝、電梯、食品、塑料、建筑、電子、暖通、橡膠、采礦、交通運輸、印刷、醫療、造紙和電源等行業。

工業自動化

     隨著計算機、通訊、微電子、電力電子、新資料等技術不時更新,工業自動化技術也得到快速開展,全球工業自動化主要閱歷了三個階段:

    20 世紀 40~60 年代為起步階段,1952 年世界第一臺數控機床在美國降生,工業自動化隨工業化大消費應運而生,該階段應用的機器人不需具備較強的靈敏性,僅需完成反復裝卸一種零件等簡單工作,對進步消費效率和產質量量發揮了重要作用。

    20 世紀 60~70 年代為開展階段,在單機自動化的根底上,各種組合機床、組合消費線相繼呈現,同時軟件數控系統呈現并應用于機床等設備,計算機輔助設計(CAD)、計算機輔助制造(CAM)等軟件開端應用于工程的設計和制造。

    20 世紀 80 年代以來,工業自動化開端進入快速開展階段,為順應工件的多種類和小批量消費,工業自動化向集成化、網絡化、柔性化方向開展,其中計算機集成制造系統(CIMS)和柔性制造系統(FMS)為該階段的主要應用成果。

    我國工業自動化的開展始于變革開放初期,20 世紀 80 年代我國開端引進工業自動化技術,隨著變革開放進程的加快,我國工業自動化開展疾速,人機界面、伺服系統、步進系統、可編程邏輯控制器、變頻器等工業自動化控制產品被普遍應用于工業控制的各個范疇,特別在我國 2000 年參加世界貿易組織(WTO)后,隨著出口的大幅增長,因應制造業各個范疇的需求,工業自動化技術得到愈加普遍的應用,促進中國制造業蓬勃開展,為我國工業現代化做出了較大奉獻。2019年中國工業自動化行業發展概況及行業市場分析

    2008 年國際金融危機發作后,興旺國度紛繁施行“再工業化”戰略,重塑制造業競爭新優勢,加速推進新一輪全球貿易投資新格局。2010 年 7 月德國政府發布《高技術戰略 2020》,肯定十大將來項目,其中之一就是“工業 4.0”,目的是支持工業范疇新一代反動性技術的研發與創新,2012 年 2 月美國國度科學技術委員會發布《先進制造業國度戰略方案》報告,該報告從投資、勞動力和創新等方面提出了美國先進制造業開展的目的和對策。與此同時,一些開展中國度也在加快謀劃和規劃,積極參與全球產業再分工,承接產業及資本轉移,拓展國際市場空間。我國制造業面臨興旺國度和其他開展中國度“雙向擠壓”的嚴峻應戰,必需放眼全球,抓緊戰略部署,加緊制造業的轉型晉級,加快從制造大國向制造強國的轉變,固本培元,化應戰為機遇,搶占制造業新一輪競爭制高點。為此,國務院于 2015 年 5 月發布了《中國制造 2025》的戰略規劃,作為施行制造強國戰略第一個十年的行動綱要。《中國制造 2025》明白提出要推進制造過程智能化,經過搭建聰慧工廠,使企業消費過程由自動化向數字化和智能化方向開展。聰慧工廠是因應制造業開展趨向,完成低本錢的多種類、小批量、大范圍柔性制造的關鍵,而聰慧工廠的第一步依然是要先完成工廠自動化的不時晉級。當前,我國正在努力從制造大國向制造強國轉變,隨著國度復興配備制造業政策的推進和落實,我國自主學問產權的工業自動化控制產品和技術將面臨較大的開展空間。

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MIR DATABANK:2019年將會是最難的一年。2018年自動化市場“高開低走”,整體增長明顯放緩,2019年下行壓力較大。MIR DATABANK預估2018至2019年各自動化產品增長率持續降低,其中伺服增長率2019年首次跌破零,PC-Based產品市場表現較好,小型PLC市場下滑幅度快于中大型PLC。

2018年,中國制造業整體保持正增長,但分化明顯,上半年一路高歌快速增長,下半年斷崖式下跌,經濟下行壓力增大。展望2019年,中國制造業將持續面臨下行風險,部分新興行業增速接近觸頂,傳統行業資金不足將出現金融動蕩人員流失危機。而另一方面,物聯網、AI、云計算加邊緣計算等新一代技術已逐漸匯聚成勢,打開了智能制造、智慧工廠的升級轉型風口,并得到政府和金融投資機構的強力助推。當前的中國制造業可謂“冰火兩重天”。

  在2019年新年伊始,MIR睿工業回顧了2018年自動化及智能制造市場的變化及熱點話題,預測2019年市場發展,與同行們一起備戰2019。

      經濟下行壓力大,經濟數據持續下滑,企業處境艱難,2018年GDP持續下滑,其中第二產業(加工制造業)GDP首次跌破6%,制造業經濟下行壓力大。下半年PPI持續下滑,通貨緊縮,訂單減少,工廠開工不足。PMI持續走低,中小型企業PMI跌破50%,國進民退,經濟持續收縮,中小企業處境艱難。18年固定資產投資完成額持續走低,采購能力及新開工項目數量持續降低。

工業自動化市場分析


中美貿易戰對我國電機、電氣產業產生較大影響,中美貿易爭端在2018年重塑了世界經濟和金融格局,并可能在未來幾年一直延續下去。中美貿易戰影響對于電機、電氣產業影響最大,自動化下游行業影響也較大。2018年中美貿易戰美國加征關稅比例.

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數據來源:公開數據,MIR整理


回顧


2017年,各類行業投資釋放,市場趨于飽和,在沒有資金內需拉動下的2018年很難再繼續保持高增長;


2018年中美戰對中國加征關稅,對中國制造業出口造成沖擊;


自動化市場競爭激烈,國產品牌崛起、國產替代背景下,價格的明顯下降帶來的市場規模降低;


2017年快速增長的電子、機床、新能源汽車等重點行業在2018年快速下跌,導致自動化產品購買力不足。


展望


  2019年中國制造業面臨的下行風險將持續增加,傳統行業資金不足將出現金融動蕩人員流失危機。但是鋰電池、半導體、基礎建設以及智能制造云計算等行業依舊會得到政府和金融投資機構的強力助推。MIR DATABANK預估2019年自動化市場將持續走低,整體增長在1%以內。


傳統行業例如紡織機械、機床、包裝機械、電子等市場飽和,對自動化產品需求量降低;


部分行業投資放緩或延遲;


  1)受5G發展的影響,3C等相關行業投資放緩,待5G確定,3C行業將會有一個爆發式增長;


  2)目前中美貿易戰不明朗,對家電、電子等行業的出口造成極大影響,同時也導致家電、電子等行業暫緩或延遲投資;


    3)新能源領域(光伏、新能源汽車、風電等領域)受國家政策、環 保監察的影響,部分廠商推遲項目投資,處于觀望狀態;


 2019年需重點關注鋰電池、半導體、工程機械及基建幾大行業,這些行業在2019年自動化市場將繼續保持百分之十幾甚至20%以上增長。


伺服產品市場增長快速下跌,2019年首次跌破零


  伺服主力市場機床、電子、橡膠、雕刻機等行業2018年快速下跌;工業機器人、鋰電池對伺服需求量減少;國產替代外資伺服的趨勢越來越明顯以致伺服均價降低,以上種種原因導致2018年伺服市場增長快速下降。而2019年,工業機器人、機床、電子、EMS等行業將繼續下滑;包裝、紡織、印刷等傳統行業,在內、外大環境不明朗的情況下,看不到增長動力;中美貿易戰局勢不明朗,基于以上原因MIR預計2019年伺服增長率將跌至零以下,2019年將會是最難的一年。

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 低壓變頻器首次增長率高于伺服


  2018年低壓變頻器市場增長有所下滑,但是增長率首次高于伺服,除了伺服本身原因外,另一個原因就是低壓變頻器在項目型市場表現不錯,特別是鋼鐵、油氣、化工等行業企業加大投資力度,加大低壓變頻器需求量。


  PC-Based市場表現相對平穩,持續看好


  2018年受OEM市場下滑影響,PC-Based市場規模略有下降,但整體表現不錯,MIR預期未來幾年也將保持目前優先狀態。主要依據:1)受成本影響,部分3C、半導體、鋰電池廠商開始嘗試用PC-Based替代PLC;2)工業機器人領域有用PC-Based替代專用控制器趨勢;3)其主流市場中非標EMS設備行業、液晶設備行業受到國家政策大力支持;4)5G技術的成熟將給PC-Based帶來較大增長動力。

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  小型PLC市場下滑幅度快于中大型PLC


  小型PLC90%以上業績用于OEM市場,2018年OEM市場不景氣對小型PLC業績影響較大,其中電子、機床、3C、光伏市場的快速下滑對小型PLC市場影響最大。而中大型PLC40%業績用于項目型市場,2018年基建、冶金、化工、水泥等行業需求增加,帶動了大型PLC的增長,一定程度緩解了中大型PLC業績增長下滑的態勢。


 2020~2021年,隨著5G逐步→大面積商用、3C技術更新、機器換人需求增加、中國制造2025持續推進(2020年是其中的一個節點),中國自動化市場將會出現新一輪增長。


近年來工業大數據可謂高開低走,市場眾說紛紜。對此我們的解讀是:

  1) 大數據發軔于消費者互聯網,從思維理念到技術路線簡單移植到工業領域而發展工業大數據已經被證偽。工業領域的數據源、數據采集和挖掘、應用場景等與消費領域相去甚遠,前幾年相關的技術開發和應用經驗嚴重不足。


  2) 工業B2B思維方式沉重守舊,獲取數據阻力大、壁壘高。


  3) 工業大數據的應用場景、數據源和數據格式極為復雜多樣,數據接入技術難度大。


  工業數據分為企業內部數據(設備數據、產品數據、業務數據等)和外部數據。這些數據分別來自生產設備、傳感器、MES/ERP/PLM等企業軟件系統,以及外部平臺和互聯網開放數據。其中設備和企業軟件的數據孤島成為制約數據互聯互通的一大屏障。


  然而,智能制造時代大潮勢不可擋。在2019及未來數年間,一方面政府和行業組織將在政策和相關標準上有效引導;另一方面極具影響力的公有云IaaS平臺與銳意創新的傳統工業設備和軟件巨頭紛紛發力并聯合布局智能制造產業鏈,工業數據互聯互通有望很快迎來破冰之日,進而打開制造業數字化改造市場。(完)

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