中國數控機床行業困境及解決思路

數控機床行業一直以來都是國家和領先企業重要的戰略布局點，尤其在對于汽車制造、軌道交通、航空航天、航天衛星等高端裝備制造的研發工作中，機床行業是重要的戰略支點，對于未來競爭力起到重要的影響作用?！丁爸袊圃?025”》明確提出九項任務、十大重點領域、五項工程，大力推進制造強國建設，其中智能化數控機床被作為十大重點戰略必爭領域之一。沒有高端數控機床的智能化，就無法實現高端裝備制造業的智能制造?！爸悄軝C床”將成為智能制造體系中的核心裝備，加快發展“智能機床”，是實施“中國制造2025”打造制造強國的首要任務。機床智能化是一種大勢所趨的發展方向，更是衡量機床行業進步與否的標準。

改革開放 40 多年來，中國完成了從“制造弱國”到“制造大國”的轉變，獲得了世界對中國制造業的認可。以機床行業為例，十八家國有機床廠，堪稱十八羅漢，曾經在世界機床業占據舉足輕重的地位。然而，我們在走向“制造強國”的路上卻又不得不面對我們高端制造工業薄弱之痛。在新的更深層次的市場競爭中，中國機床行業整體衰落。近些年來，國際機床行業競爭格局發生了重大變化，發展高端數控機床成為潮流和趨勢。沈陽機床廠曾經是國內外機床領域的王者，然而 2019 年 8 月，沈陽機床廠宣布負債 800 億并面臨破產重組，2020 年重組后還在繼續嚴重虧損。目前，除了濟南二機床，中國機床行業十八羅漢基本全軍覆沒。

一、各國機床行業的發展與現狀

一個國家的機床行業技術水平和產品質量是衡量其裝備制造業發展水平的重要標志，數控機床作為智能化“工業母機”是智能制造裝備的重要基礎，高端數控機床更是高端裝備制造業智能制造的工作核心?，F代國防裝備中許多關鍵零部件的材料、結構、加工工藝都有一定的特殊性和加工難度，用普通加工設備和傳統加工工藝無法達到要求，必須采用多軸聯動、高速、高精度的高端數控機床才能滿足加工要求。航空、航天、航母、航船等這些高端裝備的關鍵零部件的制造也幾乎完全依賴機床的精度保證。

日本的美德龍、精工、豐田、森精機制作所等企業，美國的馬格、哈斯、格里森等制造企業，都是超高精度機床先進技術的持有者。日本與美國的機床產業每年出口值超過 100 億美元，不管是技術還是銷量都領先于世界其他國家。

(一)日本

日本是享譽盛名機床強國，日本的機床技術在全世界幾乎難有敵手，馬扎克、發那科、大隈、天田等品牌都是機床行業的佼佼者。作為機床領域的一個強者，日本在機床上的成功具有一定的借鑒意義。日本借助本土汽車產業的發展，反向拉動機床行業的內生技術升級。在 1998 年后日本成為全球機床行業霸主。

在先進技術發展方面，日本注重引進先進技術設備，學習和吸收別國成果;同時致力于研發新技術，加快了本國先進技術的發展速度，使日本機床技術長期處于世界領先地位。

在企業管理方面，日本學習了德國企業的管理方式，進行嚴格的專業化管理，優化管理程序，形成一體化發展。

在對外貿易方面，日本不斷加大海外投資，有力地增強了在機床市場的競爭力。日本大量的機床企業在海外建廠，進行產品輸出。這種輸出使日本的機床品牌享譽世界，同時又獲取了大量利潤，為后續的企業發展和產品開發打下了堅實的基礎。

在人才培養方面，重視人才的培養是日本機床產業發展極其重要的隱形因素。日本以人才帶動產業的發展，大力實施人才盛則國興的戰略。

(二)美國

美國機床工業起步比英國要晚 50 年，但在制造技術方面很快就超過了英國，躍居世界首位。美國政府十分重視機床工業，國防部等部門因其軍事方面的需求而不斷向機床行業提出新的發展方向和科研要求。1952 年研制出世界第一臺數控機床，1934 年研制出世界上第一條組合機床自動線，1948 年建立了世界上第一條年產 3000 萬套軸承的自動線，使本土汽車產量迅速提高;1958 年創制出加工中心，70 年代初研制成 FMS，1987 年首創開放式數控系統等。在 20 世紀 80 年代中期，由于美國經濟衰落，機床工業大量依賴進口，于 1982 年被日本、德國先后趕超，但很快由政府采取措施扭轉了局面。

從技術角度上來看：首先，美國結合汽車和軸承的生產需求，充分發展了自動化生產所需的自動線;同時，由于其計算機及電子技術一直處于在世界領先地位，其數控機床的主機設計、制造及數控系統基礎扎實;并且，美國一貫重視科研和創新，其高性能數控機床技術在世界也一直領先。

從政策制度的角度來看，美國的機床技術之所以能夠在世界上保持長期領先，政府在引導加強研發和不斷創新方面起到了至關重要的作用：

1、對重大科研課題定出計劃、措施并提供充足經費。例如為 NC 機床的研究開發提供大量經費，為新一代 NC 系統的研發提供1億美元經費等。

2、組織引導有關科研單位和企業進行科研合作。例如新一代 NC 系統的研發，由全美制造科學中心與美國空軍協作開發;CIM 的研制，政府組織通用汽車公司、波音飛機公司以及有關機床工業公司共同研發。

3、新產品開發完成后，組織訂貨推廣使用，同時加速推進科研進一步深化。例如 1952 年麻省理工學院研制出第一臺 NC 銑床后，馬上組織軍工部門訂貨 100 臺用于生產，并不斷改進，從而加速 NC 機床技術不斷提高。1994 年美國 G&L 公司研制出世界上第一臺 VARLA4 并聯機構機床后，及時組織有關大學研究分析并在企業中使用，以便在技術上進一步提高。

還有非常重要的一點，美國在全球進行大規模并購，借助資本的力量來打造大型機床集團，將數控機床從技術轉向實用。

二、中國數控機床行業困境

中國是當今世界第一制造大國，機床行業經過幾十年的發展已經實現了從無到有，從小到大，從單一到復雜的轉變。應用于航空、軍工等領域的五軸聯動數控機床和加工中心也取得了突破。但在總體上，我國機床行業在高端數控機床領域的基礎薄弱，尚有部分核心技術還未掌握，已成為嚴重制約我國向“制造強國”邁進的“卡脖子”問題。

(一)技術總體水平低

早期機床是靠絲桿刻度，手工操作來進行加工精度控制的，隨著數控技術的發展，國外機床廠開始使用 PLC 工業數控技術進行控制，大大提高了機床的加工精度和自動化水平，這個階段國內就開始落后于國外，我們沒有重視研發數控系統，導致被國外壟斷，技術斷代?，F在工業機床已經開始從數控自動化向數字智能化方向發展，設備聯網，芯片融入AI控制技術已經不是什么不可想象的技術了，從 2016 年開始國內就陸續出現黑燈工廠(工業4.0)項目，但這些技術都是被國外壟斷的，導致我國與國外的差距越來越大。

(二)成本上升

制造業勞動力成本上升：以美、德為代表的發達工業強國勞動力成本長期居高不下，并逐年上升，附加值較低的產品生產及組裝環節，通過產業轉移至勞動力成本更低的國家與地區;制造大國中國的勞動力成本也在上升，使得原本利潤有限的低端制造利潤率更低。上游原材料價格上漲：石油、鋼材等原材料價格上漲，使得生產成本逐年上升。

(三)中國市場對機床的需求量不足

受數控機床行業整體需求結構調整及升級、下游領域不景氣影響，2019 年我國數控機床產業規模為 3270 億元，同比下降 2.30%。目前中國機床市場容量急劇萎縮。例如,一個企業需要加工 10 萬個汽車配件，購買 5 臺數控機床可能就夠了，且機床從使用到報廢有一個周期。需求的急劇減少，使得機床企業難以積累足夠的經驗、數據和資金進行技術研發和產品升級工作，導致國產數控機床的可靠性、穩定性不足，集成技術欠缺，更缺乏將工藝系統、物流系統集成為柔性制造單元或流水生產線的技術。

(四)行業整體分散無法集中

機床行業的下游是零件加工企業，這些企業的需求千差萬別。有的加工螺絲螺母，有的加工錘子鏟子。即使是同類型機床需要加工的產品也完全不同，例如，A 企業需要加工平頭型螺絲刀，B 企業需要加工十字型螺絲刀。加工需求的不同，出廠前的機床定制需求也就千差萬別，所以整個機床行業無法像蘋果公司一樣形成一個大型統一的公司，來生產一件單一的產品既能賣給企業 A 也能賣給企業 B。我國機床行業的現狀是既要生產不同型號的數控機床給企業 A 也要生產不同型號的數控機床給企業 B，整個機床行業較為分散、沒有統一的產業模式。

(五)投資融資困難

在國內金融嚴格監管的背景下，制造業融資渠道變窄，融資成本逐漸上升，作為資金密集型、技術密集型的機床工業，一旦資金鏈斷裂，會對企業生產和后續研發造成嚴重影響?！懂a業升級——資產融資助力機床市場發展白皮書》披露：通過融資方式采購新設備是整個機床行業的普遍需求。由于許多機床用戶都是中小企業，難以獲得銀行貸款支持來購買設備，因此對融資的需求日益增長。機床制造利潤偏低，且從投資到獲得回報又需要開發和升級，這一系列漫長的過程在短期內無法獲得高利潤回報，使得投資方轉而投向其他市場，機床行業整體融資更加艱難。

(六)技術人才稀缺

機床行業是個專業度極高的行業，越是高端的數控機床，越是需要能夠熟練掌握機床調試的技術人才，但是這樣的人才在我國十分稀缺，培養一個成熟的機床技術工程師起碼要三至五年的時間，這也導致了我國高端機床產量的嚴重不足。無法生產高端機床就無法培養能夠掌握高端機床的新技術人才，導致機床行業陷入了死循環。機床專家陳循介曾憂慮地表示，機床行業在人才上出現了斷代，建立一個有利于機床工程師進行技術創新的環境很重要。雖然中國的教育基礎很強大，但在技術人才培養上卻比較輕視。像日本，美國，德國很大一部分年輕人會選擇去技術學校學習。而中國的年輕人但凡能考入大學，都不會選擇去技術學校，這直接導致了我國技術人才的短缺。

三、不平坦的學習之路

(一)以行業需求拉動生產的發展模式

日本是依靠本土汽車產業的生產需求來反向拉動機床產業的整體水平，但中國本土汽車行業技術相對落后，市場需求量少、整體生產規模不足，無法實現帶動機床行業的整體發展能力。中國大部分汽車市場實行的是用市場換技術、依靠引進外資，汽車核心產業技術仍然在外資集團手里，所以中國目前無法學習日本借助本土汽車產業來帶動機床產業的發展模式。

(二)以并購提升技術能力的發展模式

2004 年至 2010 年期間中國開始學習美國啟動了海外并購策略，中國機床企業的并購目的地主要是德國。例如，北京第一機床收購了德國頂級品牌瓦德里?？票?，杭州機床廠收購了德國磨床 aba，大連機床廠控股了專注航天航空領域的茲默曼，哈爾濱量具集團收購了德國測刀儀專家凱獅。但這些并購后來都發生了大量的消化不良，我國的機床行業整體水平與并購后的機床企業無法匹配。杭州機床廠收來了的 aba，在 2010 年申請破產，被德國同行接收;哈爾濱量具集團收購的凱獅，也在 2010 年申請破產;北京第一機床收購的瓦德里?？票?，2011 年后連年虧損;大連機床收購的茲默曼，又被原股東收購了回去。海外并購大多都以失敗告終。中國機床企業在處理跨國并購的管理、技術和文化融合能力明顯不足，這給中國機床行業一個深刻的教訓。

現在中國機床行業面臨多方位困境、市場極度萎縮，這說明中國機床體系，已經進入了僵局，唯有重構一套全新的體系才能獲得重生。

(三)新的發展方向

目前我國數控機床的智能化技術尚處于起步階段，“數控機床—數控機床智能化—智能機床—智能制造車間—智能制造工廠—智能制造大系統”的技術發展進程，是機床行業的發展進程。

△ 圖-1智能機床發展進程圖

智能化機床是對制造過程能夠做出判斷和決定的機床，是數控機床發展的高級形態。隨著科技不斷創新，智能化機床作為移動互聯網智能終端，將成為智能生產系統的關鍵加工設備。數控機床智能化技術發展重點關注數控加工，發揮技術輔助作用，減少繁瑣和重復的任務，以及機床機械設計與數控系統智能化協同創新、機床整體結構的創新和數控系統智能化功能的提升。在互聯網等新技術的應用下，數控機床智能化技術得到了良好的發展，其中工業互聯網在數控機床智能化發展中起到了重要作用，推動機床行業的互聯、集成，實現真正的機床行業智能化升級。

四、借助工業互聯網解決機床困境思路

工業互聯網是工業 4.0 時代下實現制造業轉型升級的重要助力。以新一代信息技術革命為標志的工業 4.0 時代，大數據、云計算、人工智能等技術成為新的生產力，這為機床行業的轉型升級提供了重要助力。

1、工業互聯網是新一代網絡信息技術與制造業深度融合的產物。工業互聯網是實現產業數字化、網絡化、智能化發展的重要基礎設施，通過人、機、物的全面互聯，全要素、全產業鏈、全價值鏈的全面鏈接，推動形成全新的工業生產制造和服務體系，成為工業經濟轉型升級的關鍵依托、重要途徑、全新生態。工業互聯網數據是工業領域各類信息的核心載體，通過匯聚、處理、分析、共享和應用各類數據資源，實現對工業領域各類資源的統籌管理和調配，發揮數據作為核心生產要素參與價值創造和分配的能力。

2、工業互聯網由網絡、平臺、安全三大體系構成。工業互聯網實現海量數據匯聚、整合、分析和處理。其中網絡是工業互聯網實現互聯互通的基礎，平臺是發展工業互聯網的核心，安全是工業互聯網的保障，三大體系各自包含了與之相應的架構與技術構成，融合發展構建了工業互聯網生態。工業互聯網是推動中國數字經濟發展和制造業升級轉型的關鍵助推器。

中國工業互聯網產業規模增加值從 2017 年的 2.35 萬億元增長至 2019 年的 3.41 萬億元，CAGR 達到 20.46%，整體產業邁向發展快車道，而這一切得益于中國工業互聯網制定了完善且明確的頂層設計目標。

△ 圖-2 2019年各省市工業互聯網產業增速顯著高于GDP增速

(一)技術支持

工業互聯網平臺幫助企業整體優化帶動企業轉型升級。大數據、人工智能技術驅動的工業數據智能分析支撐工業互聯網平臺實現數據價值挖掘，打造工業數據分析與可視化平臺是眾多主體布局的關鍵切入點，與行業場景和業務需求深度結合成為工業數據分析與可視化平臺未來發展必然趨勢。不同主體布局過程中，呈現出“兩大路徑四種方式”：

一是工業企業推動領域經驗知識的數字化、軟件化。一方面將原有數字模型與分析工具轉化為平臺服務，霍尼韋爾 Sentience 平臺中集成工藝計算包以幫助用戶實現石化工藝優化，東芝 Meister 分析平臺基于工程積累的專業知識來分析制造過程中各類事件之間的復雜關聯，中聯重科依托工程機械設備故障行為模式的經驗積累幫助客戶及時進行故障預警并提出最優維護計劃;另一方面在傳統經驗基礎上引入先進智能分析技術，形成新的平臺分析服務，羅克韋爾 Factory Talk Analytics 平臺可以利用自然語言和生產人員進行互動，幫助后者發現并解決設備難題;日立 Lumada Analytics 平臺使用機器學習來發現設備數據中的故障模式，寄云 NeuSeer 平臺引入大數據分析工具對特種玻璃生產中的實時數據和翹曲問題檢測記錄進行關聯分析，快速定位關鍵參數工作范圍。

二是 IT 企業在大數據、人工智能技術上疊加工業知識。一方面，在實現方式上，IT 巨頭多立足自身基礎技術平臺提供通用化算法和工具，微軟 Azure 平臺提供從云端到邊緣的豐富 AI 工具組合，豐田物料搬運歐洲公司則利用其 AI 服務實現流程自動優化。另一方面，技術創新企業面向客戶需求提供一站式工業 AI 解決方案。

業務 PaaS 平臺將形成整體百花齊放、特定專業領域相對集聚的發展局面。作為支撐前端靈活構建各類工業應用和解決方案的后臺中樞，業務 PaaS 平臺需要深厚的專業知識和領域經驗積累沉淀，不同領域龍頭企業依托傳統業務優勢布局業務 PaaS 平臺，加快積累深度融入領域知識的業務組件成為贏取市場競爭的核心。專業服務能力和行業經驗積累共同支撐業務 PaaS 平臺構建。一是對設計、生產、管理、運維等領域服務能力改造升級形成開放 PaaS 服務。如工業軟件廠商 PTC、達索、索為、用友等將設計仿真、運營管理、采購銷售領域軟件轉化成平臺中獨立的服務模塊，快速滿足用戶個性化應用軟件定制需求;GE、西門子、ABB、日立、三一、徐工、擎天科技等自動化、裝備和制造企業則憑借生產優化、資產運維、能耗優化等方面的優勢，在平臺里提供專業化的預置解決方案。二是將特定行業經驗知識以數字化模型或專業化軟件工具形式積累沉淀到平臺中。如數控機床行業龍頭企業德瑪吉森將其長期積累的參數優化、故障運維、產線管理經驗轉化成 ADAMOS 平臺中的開放式 API，賦能給其他裝備制造商和客戶。

圍繞產品全生命周期優化，為加速產品的創新迭代、提升用戶體驗，本田公司利用 IBM 大數據分析技術，使自身 100 人的工程師團隊能夠以更高的效率分析上百萬份司機行為數據，并結合產品材料、結構設計等數據，初步實現產品全生命周期優化。再如海爾基于 COSMO Plat 平臺對用戶需求、反饋與制造能力數據進行整合與分析，某新產品上市周期由 6 個月降低至 45 天，一年時間內產品實現 3 次迭代升級，價格提升 10% 以上。

(二)規避風險降低成本

企業通過工業互聯網平臺獲取經營與生產的信息化管理能力，規避風險降低成本是企業使用平臺的重要目的。以進銷存為代表的經營管理類云化應用，在此基礎上疊加簡單數據分析。例如，南康家具加工中小企業通過租用江西工業云平臺的云化 SaaS 服務，提升企業經營管理與產業協作水平，平均每家企業可節約 10 萬元/年的成本。再如中型企業 BlueMicrophones 選擇甲骨文 NetSuite 云化 ERP 服務代替了原有的財務系統，實現了實時可視化的財務、庫存與人力資源管理，每年節約成本 8 萬美元。

以生產過程可視化、設備 OEE 和物料管理為代表的簡單生產管理系統。例如，東莞愛電電子通過部署盤古信息的智能管理系統，實現了物料、工單信息的可視化與生產異常的實時報警，錯料事故由每月 4 降為 0，工單完工清尾時間較少 45 分鐘。再如杭州蕙勒借助根云平臺實時采集機床工況、加工產量、運行參數等數據，提升車間可視化水平，日計劃完成率增長 10% 以上，廢品率下降 2% 左右。

在設備運維環節，重點關注高價值設備的預測性維護。例如，泰隆減速機公司基于徐工集團信息漢云平臺對機床聯網采集數據，結合機床機理模型，通過大數據分析技術對機床進行實時監測與預測性維護，設備利用率提高了 7.65%，設備運維成本降低 20%。再如，中聯重科通過中科云谷平臺建立基于機理和機器學習的模型，對主油泵等核心關鍵部件進行健康評估與壽命預測，實現關鍵件的預測性維護，從而降低計劃外停機概率和安全風險，提高設備可用性和經濟效益。

(三)適應市場加固競爭優勢

工業互聯網幫助工業企業尋找更多合作伙伴，降低供應鏈斷裂風險，優化市場供需關系。隨著工業互聯網平臺接入企業數的增加，傳統的供應鏈逐漸形成一張“供應網”，通過工業互聯網平臺，工業企業可以找到更多的原材料來源和銷售對象。在突發事件出現時，借助工業互聯網平臺，工業企業一方面作為下游企業，可以快速尋找原供應鏈合作伙伴替代者，降低供應鏈斷裂風險，保障供應鏈安全;另一方面作為上游企業，可以實時響應市場需求、動態調整生產規劃、高效擊中市場痛點，為市場優化供需關系，為企業拓展盈利空間。

企業借助工業互聯網平臺保護原有業務領域的核心競爭優勢。裝備制造企業立足產品優勢，疊加以數據分析為核心的服務能力，進一步鞏固市場優勢地位。例如安川電機的 MMcloud 平臺，能夠實現機器人、機床等設備數據的深層次采集，并且依托平臺的智能分析幫助客戶減少核心設備的停機時間。庫卡推出 KUKAConnect 平臺，主要為機器人添加狀態監控、設備維護提醒、實時故障診斷等服務。亞威機床推出智云工業互聯網平臺，主要為機床添加狀態監控、設備維護提醒、實時故障診斷等服務。部分領先的裝備制造企業以這一方式重構自身的業務體系，實現向數字化服務企業的轉型。例如 GE 將軟件與數據分析作為企業的戰略核心，基于 Predix 平臺整合 Proficy、APM、OPM、iFIX、Historian 等軟件服務，并以此為各個業務部門的數字化轉型提供驅動力量。

(四)平臺化集成

工業互聯網平臺信息模型規范的統一成為提升工業要素管理水平的關鍵。為對各類工業設備、系統進行更加有效的識別和交互，工業互聯網平臺正將信息模型的集成與統一構建作為支撐自身應用拓展的一項關鍵能力，并遵循兩類思路推進。一是自上而下：工業互聯網平臺提供開放的信息模型構建工具，統一工業資產的語義描述。二是自下而上：設備企業基于統一協議構建信息模型，與工業互聯網平臺進行集成，將特定行業經驗知識以數字化模型或專業化軟件工具形式積累沉淀到平臺中。列如，數控機床行業龍頭企業德瑪吉森將其長期積累的參數優化、故障運維、產線管理經驗轉化成 ADAMOS 平臺中的開放式 API，賦能給其他裝備制造商和客戶。海爾基于自身大規模定制成功經驗在 COSMO Plat 平臺打造交互定制、精準營銷、模塊采購、智能生產、智慧服務等解決方案套件，快速賦能其他行業用戶。富士康工業互聯網平臺 BEACON 通過長期對不同領域、不同行業的服務經驗進行總結，通過提供相應工業機理模組幫助用戶快速匹配供應商并指導產線高質量生產。

(五)企業融資新模式

金融服務模式顯現巨大的價值潛力，是工業互聯網平臺探索商業模式的新熱點。推動產融結合是增強金融服務實體功能重要措施。工業企業及金融機構均可基于平臺開展產融結合。目前從三條路徑實現產融結合：一是數據+保險模式。如平安銀行基于平臺獲取和集成工業排污企業的生產、經營、排污、信用等數據，利用 AI 與大數據技術進行環境監管風險分析，實現環責險有效投放。二是數據+信貸模式。如海爾金控利用 COSMO Plat 平臺將單個企業的不可控風險轉變為供應鏈企業整體的可控風險，為中小企業提供融資借貸、供應鏈金融服務。三是數據+租賃模式。徐工集團基于漢云平臺的大量設備管理能力，探索經營租賃模式，融資租賃率超過 80%。中科云谷基于平臺對設備租賃進行全過程管理，實現租賃回款管理等功能。

(六)人才培養

從 2016 年至今，國家陸續出臺了人才培養相關政策，明確提出要壯大人才隊伍，加強人才隊伍建設，持續提升我國制造業發展水平。

表1：國家工業互聯網人才相關政策

搭建培養體系，建設培訓基地。各省市地區高度重視技術人才培養，積極響應國家政策，鼓勵產教融合建設、供需雙向對接,構建校企結合的人才培養體系。北京市、天津市、上海市、江蘇省、廣東省、福建省、湖南省、河南省、黑龍江省、遼寧省、江西省、陜西省、青海省等地方政府均出臺了工業互聯網相關技術人才培養政策，建立了工業互聯網人才實訓基地以滿足高素質復合型技術人才的培養需求。深化產教融合，加強人才培育，對機床行業的智能化發展起到了關鍵作用。

總 結

后疫情時代，全球工業市場正面臨一場艱難的恢復之路。這對我國機床行業的崛起來說是一次難得的機遇。我們應緊緊抓住這次機遇，重視高端技術人才培養，集中優勢資源，推動技術發展，推動先進產品開發和示范應用，滿足國家戰略新需求。我們可借助工業互聯網平臺重塑中國機床體系，打造完整的機床配套產業鏈，實現機床行業“浴火重生”，為中國制造業復蘇注入強勁動力，實現制造強國夢想。