一、世界制造业企业排名？

苹果第一。

世界制造业企业中苹果公司是排名第一的，凭借苹果手机风靡全球。依靠苹果链，很多制造业企业得以发展。

苹果的利润占了整个手机行业利润的8成，非常可观。

二、世界制造业份额比例？

世界制造业排名50强，中国在制造业上占据绝对的位子，排名世界第一，占比四分之一多一点，排名前五的国家占据世界制造业的百分之六十。

美国排名世界第二，占比百分之十七，德国占比百分之六，日本占比百分之八，韩国占比百分之三，美国，日本，德国，韩国占比没有中国高，但是他们的产业优势明显，含金量明显高于中国。

三、世界制造业大会2020？

新华网合肥2020年9月12日电，制造创造让世界更美好，线上线下让生活更精彩。9月12日上午，世界制造业大会江淮线上经济论坛在合肥开幕。与往年相比，今年的大会论坛首次采用云端办会的形式，搭建云开幕、云论坛、云展示、云签约“四朵云”平台，向世界呈现了一场精彩的制造业“盛宴”。

四、世界制造业大会含金量？

含金量高，该大会级别高，影响力大，四年来，来自100多个国家的政要使节、世界500强及跨国公司、国际组织、商协会、知名企业代表等上万人参会交流，举办各类对接会、论坛等上百场大会活动，全方位展示境内外制造业领域新产品、新技术、新模式、新业态，已成为全球制造业高端交流、深化合作、共享共赢的重要综合性经贸活动平台。

五、佛山制造业世界地位？

城市面积不大的佛山有很多世界之最：陶瓷产量世界第一、电风扇产量世界第一、微波炉产量世界第一、冰箱产量世界第一、空调产量世界第一、铝型材产量世界第一、消毒碗柜产量世界第一、热水器产量世界第一、酱油产量世界第一……

民间流行的三句话道出了佛山制造的江湖地位：有家就有佛山家电、有建筑工地就有佛山建材、有厨房就有佛山酱油。

六、世界三大制造业？

众所周知，世界三大制造强国是美国，日本和德国。这三个国家中，日本和德国在整个制造环节依然依靠自己，因而保持了完整的生产体系。

而大多数美国企业采用的是外包模式，也就是将制造外包给其它专业的企业去完成，这一模式在美国许多行业蔚然成风，包括智能手机，个人电脑，服务器，网络产品，鞋类，服装，半导体等都是如此。

美国本土能完整保住的产业已经寥寥无几，算下来也只有制药，航空航天，半导体设备而已。

七、世界制造业城市排名？

第一，纽约，美国最大的金融和工业城市

第二，东京，日本最大的金融和制造业城市

第三，洛杉矶，美国西部最大的金融工业娱乐业城市

第四，上海，中国最大的金融和工业城市

第五，北京，中国首都，二三产业发达

其他依次为伦敦，巴黎，旧金山，芝加哥，首尔。

八、中端制造业与低端制造业区别？

中端制造业和低端制造业的区别就是其技术层面上的内容会更多及物质生产的资料以及组合程度会更高，其往往承担着一定的研发和销售的内容，接受定制化的服务，而不是简单的粗放性的制造。

中端制造业往往是对于制造业中的某一个工序的组成进行拆分，而不是仅仅针对于工作制造的某一个环节。

九、人工智能在制造业领域有哪些应用？如何帮助制造业转型/升级？

人工智能在制造生产有哪些应用的这个话题足够大，因此需要厘清讨论边界。本文讨论的边界是如何通过人工智能这项技术代替人脑甚至超越人脑的功能，来实现制造业生产效率的提升。

在开始正式讨论前，尝试先回答一个问题。为什么制造业需要人工智能？

从两个维度来解读，首先是技术上：计算机处理速度大幅提升、存储成本下降、以及云计算、物联网等技术的发展，让人工智能的应用成本大幅降低。其次是需求上：随着消费者个性化和产品品质升级的需求发展，大大增加了制造业的复杂性，包括生产的组织形式、质量检测环节、仓储物流等环节。随着系统越来越复杂，人的学习曲线就会越缓慢，人应对复杂系统的能力就会成为制约技术进步和应用的瓶颈。在传统工业界大都以人的决策和反馈为核心，这就会导致系统中有很大一部分的价值并没有被释放出来。而人工智能为工业带来的变革，就是摆脱人类认知和知识边界的限制，为决策支持和协同优化提供可量化依据。

本文讨论人工智能在生产不同环节，包括产线设备、质量检测、仓储物流、整体运维四个方面的应用。

1、人工智能在生产产线的应用

1.1产线设备维护

人工智能在工厂运维的应用：

比如一条生产线突然发出故障报警，机器能够自己进行诊断，找到哪里产生了问题，原因是什么，同时还能够根据历史维护的记录或者维护标准，告诉我们如何解决故障，甚至让机器自己解决问题、自我恢复。例如，在一个电网中，要能够可靠地定位在电网的哪个地方出现了问题，用常规方法大概只能做到80%。西门子利用了深度学习技术对历史故障事件学习，通过已经分布在电网中的继电器，来更好地判断电网出了什么问题，出在哪个地方等等。学习算法已经嵌入到我们标准断路器的产品中。

人工智能在预测性维护的应用：

如果工业生产线或设备如果突然出现问题，那造成的损失是非常巨大的。利用大数据建模和神经网络等算法，可以让机器在出现问题之前就感知到或者分析出可能出现的问题。比如，工厂中的数控机床在运行一段时间后刀具就需要更换，西门子的数控机床预防性维护解决方案，通过分析历史的运营数据，机器可以提前知道刀具会损坏的时间，从而提前准备好更换的配件，并安排在最近的一次维护时更换刀具。

1.2产线设备参数优化

生产产线工位少则几十个，多则数百个，涉及的产线设备、生产物料、工人都非常多。通过基于生产线的大量数据，基于大数据分析和智能算法可以优化生产工艺、提升产品品质。在中策橡胶，基于阿里云ET工业大脑，将生产端的各类数据进行深度运算和分析，形成了资源最优利用的方案组合，提升了5%混炼胶合格率。在天合光能，阿里云数据科学家通过研究光伏电池的业务流程和制作工艺，构建出数据分析模型，对工艺参数进行调整，最终在丝网印刷环节捕获到了关键因子，优化后A品率提升了7%。

2、人工智能在质量检测的应用

现在有很多工厂传统上都是用人工在做质量检测的工作，在生产流水线上的质检员，他们需要每天花10个小时以上的时间去判断质量。很多工厂这个工作岗位两三个月就要轮一次岗，因为肉眼确实受不了。为什么之前没用技术的手段帮助解决质检的问题呢？主要原因是传统视觉设备误判率比较高。大概是有百分之二十，甚至三十的误判率。人工智能最重要的一个能力，它具备学习能力。比如说，同样一个划痕，它会和传统系统一样，第一次都犯错误。但是人工智能第二次、第三次，它不会犯一样的错误，它具备一个学习能力。同样的问题或者类似的问题，下次它会做出非常精准的判断。而传统的系统除非修改程序，同样的问题，下次它一样会犯错误。

正如百度前人工智能首席专家吴恩达和富士康合作的智能检测，通过利用深度学习，神经网络，就可以让电脑快速学习做自动检测的工作。现在人工智能介入了以后，工厂的这种误判率会在上线时达到3%-4%的水平，并且会逐步减少到最低。

3、人工智能在仓储物流的应用

仓储物流的包括环节很多，从入库分拣、库位管理、上下架、出库分拣到物料运输，中间涉及分拣机器人、上下料机器人、立库、AGV小车、叉车等。通过计算机视觉用于分拣机器人的感知和地图定位，利用机器学习和深度学习，实现分检机器人的路径规划和避障。通过数学规划等运筹优化算法和遗传算法，实现仓库上下架策略管理。通过多智能体算法 蚁群算法用于多个分拣机器人的协调行动。基于人工智能技术实现货架、商品、机器人的整体协调，能够更快速的实现产品出入库和高效的仓库货架规划。在工厂仓储中，各种类型的全自动流水线、自动分拨、仓储和配送机器人已经开始慢慢应用，基于人工智能技术可以让每一个物料都有最优路径，最短时间送达。

4、人工智能在整体运维的应用

运维数据量庞大，基于深度学习技术在庞大的数据量中发掘价值。西门子在西班牙的高铁的运维中有一个整体的应用。西班牙的高铁公司有一条线从马德里到巴塞罗那的，而从马德里到巴塞罗那的航班很多，就像京沪线一样，这个行业面临和航空公司竞争的挑战。后来它公布一个政策，在这条线上如果延误超过15分钟，全额退款。这个高铁线到现在是非常成功的，背后是西门子提供的服务和担保，担保99%的准点率。西门子有一个工业4.0工厂在德国安贝格，在成都也有一个，是它的双胞胎。在安贝格，所有能源的分析、消耗都是通过神经网络来完成。基于人工智能技术来实现工厂整体能耗的降低。同时，西门子在全球30个钢铁厂也用了一些在线神经网络学习以及分析应用，来控制钢铁厂的能耗。

2018年汉诺威工业展人工智能应用案例

在西门子展台上利用人工智能技术打造的增加生产柔性的Autonomous系统。基于搭载西门子Autonomous系统的KUKA机器人，这款机器人的最大优势在于其出色的灵活性。其中一台样机搭载了三维感知摄像机，基于图像识别和深度学习技术，能对现场任何环境变化做出灵敏反应，即时调整操作轨迹。。这种技术可以大大增强生产线的柔性，不再局限于生产标准化产品。

在SAP展台上展示了模拟饮料装瓶作业的生产线。新型生产线上的大量数据被实时反馈和分析，最终实现给每个瓶子注入不同颜色液体的高效“个性化”生产。通过大数据建模等技术让机器间实现互联，如果从一台机器获取了信息，就能开始预测它的运行结果，预测产品质量，甚至预测整个物流程序，生产运营模式不再是以往那样遇到问题才被动反应。”

在Festo展台上展示了仿生学习网络：具有学习能力的工位，用于人类与机器人的合作。通过仿生工位，展示了具备学习能力的工位，用于人类与机器人合作，集合了BionicCobot（气动轻型机器人）与人工智能领域的信息技术系统的各种优点。 这种灵活的工位配备了多种辅助系统和外围设备（相互联网进行通信）。除了人工智能外，机器学习技术让仿生工位成为了一个具有学习能力的预判性系统，可持续自我优化。人可以通过手势、接触和语音控制直接与BionicCobot 进行交互，还可实现系统的远程操作。这种高效率、安全的人类与机器人的合作可实现个性化产品制造批量低至1。

在IBM展台上，利用人工智能为大型手扶电梯设备带来“预测性维护”。通过大数据的收集和分析，人工智能可预测出专业机械设备出问题的部分，让技术人员提前采取措施。这种“预测性维护”适用于工业生产中的各类设备。

上述人工智能的应用场景已经有先行者在尝试，但是作为人工智能的应用前提，工厂必须首先要实现数字化，这也是西门子、博世、海尔等公司目前在突破的方向。只有先积累完整的数据，才能够进一步为人工智能所用。关于人工智能在制造业的应用，最后用一句经典的话为文章收尾：我们倾向于高估一项新技术的短期效应，而低估它的长期影响。

特别感谢本文作者：

西门子数字化工厂集团及过程工业和驱动集团

Sales100 B16培训生

李海鸽供稿（微信号：Lihg0222） @李海鸽

十、人工智能与制造业融合的经济意义？

人工智能与制造业的深度融合不但将加速新产品的开发过程，还将彻底颠覆原有的生产流程，人工智能程序不仅可以自动完成任务，而且还可以实现全新的业务流程。比如，根据客户的个性化需求自定义产品配置。这将是人工智能在制造业领域的最终目标。