中国数控机床行业困境及解决思路

数控机床行业一直以来都是国家和领先企业重要的战略布局点，尤其在对于汽车制造、轨道交通、航空航天、航天卫星等高端装备制造的研发工作中，机床行业是重要的战略支点，对于未来竞争力起到重要的影响作用。《“中国制造2025”》明确提出九项任务、十大重点领域、五项工程，大力推进制造强国建设，其中智能化数控机床被作为十大重点战略必争领域之一。没有高端数控机床的智能化，就无法实现高端装备制造业的智能制造。“智能机床”将成为智能制造体系中的核心装备，加快发展“智能机床”，是实施“中国制造2025”打造制造强国的首要任务。机床智能化是一种大势所趋的发展方向，更是衡量机床行业进步与否的标准。

改革开放 40 多年来，中国完成了从“制造弱国”到“制造大国”的转变，获得了世界对中国制造业的认可。以机床行业为例，十八家国有机床厂，堪称十八罗汉，曾经在世界机床业占据举足轻重的地位。然而，我们在走向“制造强国”的路上却又不得不面对我们高端制造工业薄弱之痛。在新的更深层次的市场竞争中，中国机床行业整体衰落。近些年来，国际机床行业竞争格局发生了重大变化，发展高端数控机床成为潮流和趋势。沈阳机床厂曾经是国内外机床领域的王者，然而 2019 年 8 月，沈阳机床厂宣布负债 800 亿并面临破产重组，2020 年重组后还在继续严重亏损。目前，除了济南二机床，中国机床行业十八罗汉基本全军覆没。

一、各国机床行业的发展与现状

一个国家的机床行业技术水平和产品质量是衡量其装备制造业发展水平的重要标志，数控机床作为智能化“工业母机”是智能制造装备的重要基础，高端数控机床更是高端装备制造业智能制造的工作核心。现代国防装备中许多关键零部件的材料、结构、加工工艺都有一定的特殊性和加工难度，用普通加工设备和传统加工工艺无法达到要求，必须采用多轴联动、高速、高精度的高端数控机床才能满足加工要求。航空、航天、航母、航船等这些高端装备的关键零部件的制造也几乎完全依赖机床的精度保证。

日本的美德龙、精工、丰田、森精机制作所等企业，美国的马格、哈斯、格里森等制造企业，都是超高精度机床先进技术的持有者。日本与美国的机床产业每年出口值超过 100 亿美元，不管是技术还是销量都领先于世界其他国家。

(一)日本

日本是享誉盛名机床强国，日本的机床技术在全世界几乎难有敌手，马扎克、发那科、大隈、天田等品牌都是机床行业的佼佼者。作为机床领域的一个强者，日本在机床上的成功具有一定的借鉴意义。日本借助本土汽车产业的发展，反向拉动机床行业的内生技术升级。在 1998 年后日本成为全球机床行业霸主。

在先进技术发展方面，日本注重引进先进技术设备，学习和吸收别国成果;同时致力于研发新技术，加快了本国先进技术的发展速度，使日本机床技术长期处于世界领先地位。

在企业管理方面，日本学习了德国企业的管理方式，进行严格的专业化管理，优化管理程序，形成一体化发展。

在对外贸易方面，日本不断加大海外投资，有力地增强了在机床市场的竞争力。日本大量的机床企业在海外建厂，进行产品输出。这种输出使日本的机床品牌享誉世界，同时又获取了大量利润，为后续的企业发展和产品开发打下了坚实的基础。

在人才培养方面，重视人才的培养是日本机床产业发展极其重要的隐形因素。日本以人才带动产业的发展，大力实施人才盛则国兴的战略。

(二)美国

美国机床工业起步比英国要晚 50 年，但在制造技术方面很快就超过了英国，跃居世界首位。美国政府十分重视机床工业，国防部等部门因其军事方面的需求而不断向机床行业提出新的发展方向和科研要求。1952 年研制出世界第一台数控机床，1934 年研制出世界上第一条组合机床自动线，1948 年建立了世界上第一条年产 3000 万套轴承的自动线，使本土汽车产量迅速提高;1958 年创制出加工中心，70 年代初研制成 FMS，1987 年首创开放式数控系统等。在 20 世纪 80 年代中期，由于美国经济衰落，机床工业大量依赖进口，于 1982 年被日本、德国先后赶超，但很快由政府采取措施扭转了局面。

从技术角度上来看：首先，美国结合汽车和轴承的生产需求，充分发展了自动化生产所需的自动线;同时，由于其计算机及电子技术一直处于在世界领先地位，其数控机床的主机设计、制造及数控系统基础扎实;并且，美国一贯重视科研和创新，其高性能数控机床技术在世界也一直领先。

从政策制度的角度来看，美国的机床技术之所以能够在世界上保持长期领先，政府在引导加强研发和不断创新方面起到了至关重要的作用：

1、对重大科研课题定出计划、措施并提供充足经费。例如为 NC 机床的研究开发提供大量经费，为新一代 NC 系统的研发提供1亿美元经费等。

2、组织引导有关科研单位和企业进行科研合作。例如新一代 NC 系统的研发，由全美制造科学中心与美国空军协作开发;CIM 的研制，政府组织通用汽车公司、波音飞机公司以及有关机床工业公司共同研发。

3、新产品开发完成后，组织订货推广使用，同时加速推进科研进一步深化。例如 1952 年麻省理工学院研制出第一台 NC 铣床后，马上组织军工部门订货 100 台用于生产，并不断改进，从而加速 NC 机床技术不断提高。1994 年美国 G&L 公司研制出世界上第一台 VARLA4 并联机构机床后，及时组织有关大学研究分析并在企业中使用，以便在技术上进一步提高。

还有非常重要的一点，美国在全球进行大规模并购，借助资本的力量来打造大型机床集团，将数控机床从技术转向实用。

二、中国数控机床行业困境

中国是当今世界第一制造大国，机床行业经过几十年的发展已经实现了从无到有，从小到大，从单一到复杂的转变。应用于航空、军工等领域的五轴联动数控机床和加工中心也取得了突破。但在总体上，我国机床行业在高端数控机床领域的基础薄弱，尚有部分核心技术还未掌握，已成为严重制约我国向“制造强国”迈进的“卡脖子”问题。

(一)技术总体水平低

早期机床是靠丝杆刻度，手工操作来进行加工精度控制的，随着数控技术的发展，国外机床厂开始使用 PLC 工业数控技术进行控制，大大提高了机床的加工精度和自动化水平，这个阶段国内就开始落后于国外，我们没有重视研发数控系统，导致被国外垄断，技术断代。现在工业机床已经开始从数控自动化向数字智能化方向发展，设备联网，芯片融入AI控制技术已经不是什么不可想象的技术了，从 2016 年开始国内就陆续出现黑灯工厂(工业4.0)项目，但这些技术都是被国外垄断的，导致我国与国外的差距越来越大。

(二)成本上升

制造业劳动力成本上升：以美、德为代表的发达工业强国劳动力成本长期居高不下，并逐年上升，附加值较低的产品生产及组装环节，通过产业转移至劳动力成本更低的国家与地区;制造大国中国的劳动力成本也在上升，使得原本利润有限的低端制造利润率更低。上游原材料价格上涨：石油、钢材等原材料价格上涨，使得生产成本逐年上升。

(三)中国市场对机床的需求量不足

受数控机床行业整体需求结构调整及升级、下游领域不景气影响，2019 年我国数控机床产业规模为 3270 亿元，同比下降 2.30%。目前中国机床市场容量急剧萎缩。例如,一个企业需要加工 10 万个汽车配件，购买 5 台数控机床可能就够了，且机床从使用到报废有一个周期。需求的急剧减少，使得机床企业难以积累足够的经验、数据和资金进行技术研发和产品升级工作，导致国产数控机床的可靠性、稳定性不足，集成技术欠缺，更缺乏将工艺系统、物流系统集成为柔性制造单元或流水生产线的技术。

(四)行业整体分散无法集中

机床行业的下游是零件加工企业，这些企业的需求千差万别。有的加工螺丝螺母，有的加工锤子铲子。即使是同类型机床需要加工的产品也完全不同，例如，A 企业需要加工平头型螺丝刀，B 企业需要加工十字型螺丝刀。加工需求的不同，出厂前的机床定制需求也就千差万别，所以整个机床行业无法像苹果公司一样形成一个大型统一的公司，来生产一件单一的产品既能卖给企业 A 也能卖给企业 B。我国机床行业的现状是既要生产不同型号的数控机床给企业 A 也要生产不同型号的数控机床给企业 B，整个机床行业较为分散、没有统一的产业模式。

(五)投资融资困难

在国内金融严格监管的背景下，制造业融资渠道变窄，融资成本逐渐上升，作为资金密集型、技术密集型的机床工业，一旦资金链断裂，会对企业生产和后续研发造成严重影响。《产业升级——资产融资助力机床市场发展白皮书》披露：通过融资方式采购新设备是整个机床行业的普遍需求。由于许多机床用户都是中小企业，难以获得银行贷款支持来购买设备，因此对融资的需求日益增长。机床制造利润偏低，且从投资到获得回报又需要开发和升级，这一系列漫长的过程在短期内无法获得高利润回报，使得投资方转而投向其他市场，机床行业整体融资更加艰难。

(六)技术人才稀缺

机床行业是个专业度极高的行业，越是高端的数控机床，越是需要能够熟练掌握机床调试的技术人才，但是这样的人才在我国十分稀缺，培养一个成熟的机床技术工程师起码要三至五年的时间，这也导致了我国高端机床产量的严重不足。无法生产高端机床就无法培养能够掌握高端机床的新技术人才，导致机床行业陷入了死循环。机床专家陈循介曾忧虑地表示，机床行业在人才上出现了断代，建立一个有利于机床工程师进行技术创新的环境很重要。虽然中国的教育基础很强大，但在技术人才培养上却比较轻视。像日本，美国，德国很大一部分年轻人会选择去技术学校学习。而中国的年轻人但凡能考入大学，都不会选择去技术学校，这直接导致了我国技术人才的短缺。

三、不平坦的学习之路

(一)以行业需求拉动生产的发展模式

日本是依靠本土汽车产业的生产需求来反向拉动机床产业的整体水平，但中国本土汽车行业技术相对落后，市场需求量少、整体生产规模不足，无法实现带动机床行业的整体发展能力。中国大部分汽车市场实行的是用市场换技术、依靠引进外资，汽车核心产业技术仍然在外资集团手里，所以中国目前无法学习日本借助本土汽车产业来带动机床产业的发展模式。

(二)以并购提升技术能力的发展模式

2004 年至 2010 年期间中国开始学习美国启动了海外并购策略，中国机床企业的并购目的地主要是德国。例如，北京第一机床收购了德国顶级品牌瓦德里希科堡，杭州机床厂收购了德国磨床 aba，大连机床厂控股了专注航天航空领域的兹默曼，哈尔滨量具集团收购了德国测刀仪专家凯狮。但这些并购后来都发生了大量的消化不良，我国的机床行业整体水平与并购后的机床企业无法匹配。杭州机床厂收来了的 aba，在 2010 年申请破产，被德国同行接收;哈尔滨量具集团收购的凯狮，也在 2010 年申请破产;北京第一机床收购的瓦德里希科堡，2011 年后连年亏损;大连机床收购的兹默曼，又被原股东收购了回去。海外并购大多都以失败告终。中国机床企业在处理跨国并购的管理、技术和文化融合能力明显不足，这给中国机床行业一个深刻的教训。

现在中国机床行业面临多方位困境、市场极度萎缩，这说明中国机床体系，已经进入了僵局，唯有重构一套全新的体系才能获得重生。

(三)新的发展方向

目前我国数控机床的智能化技术尚处于起步阶段，“数控机床—数控机床智能化—智能机床—智能制造车间—智能制造工厂—智能制造大系统”的技术发展进程，是机床行业的发展进程。

△ 图-1智能机床发展进程图

智能化机床是对制造过程能够做出判断和决定的机床，是数控机床发展的高级形态。随着科技不断创新，智能化机床作为移动互联网智能终端，将成为智能生产系统的关键加工设备。数控机床智能化技术发展重点关注数控加工，发挥技术辅助作用，减少繁琐和重复的任务，以及机床机械设计与数控系统智能化协同创新、机床整体结构的创新和数控系统智能化功能的提升。在互联网等新技术的应用下，数控机床智能化技术得到了良好的发展，其中工业互联网在数控机床智能化发展中起到了重要作用，推动机床行业的互联、集成，实现真正的机床行业智能化升级。

四、借助工业互联网解决机床困境思路

工业互联网是工业 4.0 时代下实现制造业转型升级的重要助力。以新一代信息技术革命为标志的工业 4.0 时代，大数据、云计算、人工智能等技术成为新的生产力，这为机床行业的转型升级提供了重要助力。

1、工业互联网是新一代网络信息技术与制造业深度融合的产物。工业互联网是实现产业数字化、网络化、智能化发展的重要基础设施，通过人、机、物的全面互联，全要素、全产业链、全价值链的全面链接，推动形成全新的工业生产制造和服务体系，成为工业经济转型升级的关键依托、重要途径、全新生态。工业互联网数据是工业领域各类信息的核心载体，通过汇聚、处理、分析、共享和应用各类数据资源，实现对工业领域各类资源的统筹管理和调配，发挥数据作为核心生产要素参与价值创造和分配的能力。

2、工业互联网由网络、平台、安全三大体系构成。工业互联网实现海量数据汇聚、整合、分析和处理。其中网络是工业互联网实现互联互通的基础，平台是发展工业互联网的核心，安全是工业互联网的保障，三大体系各自包含了与之相应的架构与技术构成，融合发展构建了工业互联网生态。工业互联网是推动中国数字经济发展和制造业升级转型的关键助推器。

中国工业互联网产业规模增加值从 2017 年的 2.35 万亿元增长至 2019 年的 3.41 万亿元，CAGR 达到 20.46%，整体产业迈向发展快车道，而这一切得益于中国工业互联网制定了完善且明确的顶层设计目标。

△ 图-2 2019年各省市工业互联网产业增速显著高于GDP增速

(一)技术支持

工业互联网平台帮助企业整体优化带动企业转型升级。大数据、人工智能技术驱动的工业数据智能分析支撑工业互联网平台实现数据价值挖掘，打造工业数据分析与可视化平台是众多主体布局的关键切入点，与行业场景和业务需求深度结合成为工业数据分析与可视化平台未来发展必然趋势。不同主体布局过程中，呈现出“两大路径四种方式”：

一是工业企业推动领域经验知识的数字化、软件化。一方面将原有数字模型与分析工具转化为平台服务，霍尼韦尔 Sentience 平台中集成工艺计算包以帮助用户实现石化工艺优化，东芝 Meister 分析平台基于工程积累的专业知识来分析制造过程中各类事件之间的复杂关联，中联重科依托工程机械设备故障行为模式的经验积累帮助客户及时进行故障预警并提出最优维护计划;另一方面在传统经验基础上引入先进智能分析技术，形成新的平台分析服务，罗克韦尔 Factory Talk Analytics 平台可以利用自然语言和生产人员进行互动，帮助后者发现并解决设备难题;日立 Lumada Analytics 平台使用机器学习来发现设备数据中的故障模式，寄云 NeuSeer 平台引入大数据分析工具对特种玻璃生产中的实时数据和翘曲问题检测记录进行关联分析，快速定位关键参数工作范围。

二是 IT 企业在大数据、人工智能技术上叠加工业知识。一方面，在实现方式上，IT 巨头多立足自身基础技术平台提供通用化算法和工具，微软 Azure 平台提供从云端到边缘的丰富 AI 工具组合，丰田物料搬运欧洲公司则利用其 AI 服务实现流程自动优化。另一方面，技术创新企业面向客户需求提供一站式工业 AI 解决方案。

业务 PaaS 平台将形成整体百花齐放、特定专业领域相对集聚的发展局面。作为支撑前端灵活构建各类工业应用和解决方案的后台中枢，业务 PaaS 平台需要深厚的专业知识和领域经验积累沉淀，不同领域龙头企业依托传统业务优势布局业务 PaaS 平台，加快积累深度融入领域知识的业务组件成为赢取市场竞争的核心。专业服务能力和行业经验积累共同支撑业务 PaaS 平台构建。一是对设计、生产、管理、运维等领域服务能力改造升级形成开放 PaaS 服务。如工业软件厂商 PTC、达索、索为、用友等将设计仿真、运营管理、采购销售领域软件转化成平台中独立的服务模块，快速满足用户个性化应用软件定制需求;GE、西门子、ABB、日立、三一、徐工、擎天科技等自动化、装备和制造企业则凭借生产优化、资产运维、能耗优化等方面的优势，在平台里提供专业化的预置解决方案。二是将特定行业经验知识以数字化模型或专业化软件工具形式积累沉淀到平台中。如数控机床行业龙头企业德玛吉森将其长期积累的参数优化、故障运维、产线管理经验转化成 ADAMOS 平台中的开放式 API，赋能给其他装备制造商和客户。

围绕产品全生命周期优化，为加速产品的创新迭代、提升用户体验，本田公司利用 IBM 大数据分析技术，使自身 100 人的工程师团队能够以更高的效率分析上百万份司机行为数据，并结合产品材料、结构设计等数据，初步实现产品全生命周期优化。再如海尔基于 COSMO Plat 平台对用户需求、反馈与制造能力数据进行整合与分析，某新产品上市周期由 6 个月降低至 45 天，一年时间内产品实现 3 次迭代升级，价格提升 10% 以上。

(二)规避风险降低成本

企业通过工业互联网平台获取经营与生产的信息化管理能力，规避风险降低成本是企业使用平台的重要目的。以进销存为代表的经营管理类云化应用，在此基础上叠加简单数据分析。例如，南康家具加工中小企业通过租用江西工业云平台的云化 SaaS 服务，提升企业经营管理与产业协作水平，平均每家企业可节约 10 万元/年的成本。再如中型企业 BlueMicrophones 选择甲骨文 NetSuite 云化 ERP 服务代替了原有的财务系统，实现了实时可视化的财务、库存与人力资源管理，每年节约成本 8 万美元。

以生产过程可视化、设备 OEE 和物料管理为代表的简单生产管理系统。例如，东莞爱电电子通过部署盘古信息的智能管理系统，实现了物料、工单信息的可视化与生产异常的实时报警，错料事故由每月 4 降为 0，工单完工清尾时间较少 45 分钟。再如杭州蕙勒借助根云平台实时采集机床工况、加工产量、运行参数等数据，提升车间可视化水平，日计划完成率增长 10% 以上，废品率下降 2% 左右。

在设备运维环节，重点关注高价值设备的预测性维护。例如，泰隆减速机公司基于徐工集团信息汉云平台对机床联网采集数据，结合机床机理模型，通过大数据分析技术对机床进行实时监测与预测性维护，设备利用率提高了 7.65%，设备运维成本降低 20%。再如，中联重科通过中科云谷平台建立基于机理和机器学习的模型，对主油泵等核心关键部件进行健康评估与寿命预测，实现关键件的预测性维护，从而降低计划外停机概率和安全风险，提高设备可用性和经济效益。

(三)适应市场加固竞争优势

工业互联网帮助工业企业寻找更多合作伙伴，降低供应链断裂风险，优化市场供需关系。随着工业互联网平台接入企业数的增加，传统的供应链逐渐形成一张“供应网”，通过工业互联网平台，工业企业可以找到更多的原材料来源和销售对象。在突发事件出现时，借助工业互联网平台，工业企业一方面作为下游企业，可以快速寻找原供应链合作伙伴替代者，降低供应链断裂风险，保障供应链安全;另一方面作为上游企业，可以实时响应市场需求、动态调整生产规划、高效击中市场痛点，为市场优化供需关系，为企业拓展盈利空间。

企业借助工业互联网平台保护原有业务领域的核心竞争优势。装备制造企业立足产品优势，叠加以数据分析为核心的服务能力，进一步巩固市场优势地位。例如安川电机的 MMcloud 平台，能够实现机器人、机床等设备数据的深层次采集，并且依托平台的智能分析帮助客户减少核心设备的停机时间。库卡推出 KUKAConnect 平台，主要为机器人添加状态监控、设备维护提醒、实时故障诊断等服务。亚威机床推出智云工业互联网平台，主要为机床添加状态监控、设备维护提醒、实时故障诊断等服务。部分领先的装备制造企业以这一方式重构自身的业务体系，实现向数字化服务企业的转型。例如 GE 将软件与数据分析作为企业的战略核心，基于 Predix 平台整合 Proficy、APM、OPM、iFIX、Historian 等软件服务，并以此为各个业务部门的数字化转型提供驱动力量。

(四)平台化集成

工业互联网平台信息模型规范的统一成为提升工业要素管理水平的关键。为对各类工业设备、系统进行更加有效的识别和交互，工业互联网平台正将信息模型的集成与统一构建作为支撑自身应用拓展的一项关键能力，并遵循两类思路推进。一是自上而下：工业互联网平台提供开放的信息模型构建工具，统一工业资产的语义描述。二是自下而上：设备企业基于统一协议构建信息模型，与工业互联网平台进行集成，将特定行业经验知识以数字化模型或专业化软件工具形式积累沉淀到平台中。列如，数控机床行业龙头企业德玛吉森将其长期积累的参数优化、故障运维、产线管理经验转化成 ADAMOS 平台中的开放式 API，赋能给其他装备制造商和客户。海尔基于自身大规模定制成功经验在 COSMO Plat 平台打造交互定制、精准营销、模块采购、智能生产、智慧服务等解决方案套件，快速赋能其他行业用户。富士康工业互联网平台 BEACON 通过长期对不同领域、不同行业的服务经验进行总结，通过提供相应工业机理模组帮助用户快速匹配供应商并指导产线高质量生产。

(五)企业融资新模式

金融服务模式显现巨大的价值潜力，是工业互联网平台探索商业模式的新热点。推动产融结合是增强金融服务实体功能重要措施。工业企业及金融机构均可基于平台开展产融结合。目前从三条路径实现产融结合：一是数据+保险模式。如平安银行基于平台获取和集成工业排污企业的生产、经营、排污、信用等数据，利用 AI 与大数据技术进行环境监管风险分析，实现环责险有效投放。二是数据+信贷模式。如海尔金控利用 COSMO Plat 平台将单个企业的不可控风险转变为供应链企业整体的可控风险，为中小企业提供融资借贷、供应链金融服务。三是数据+租赁模式。徐工集团基于汉云平台的大量设备管理能力，探索经营租赁模式，融资租赁率超过 80%。中科云谷基于平台对设备租赁进行全过程管理，实现租赁回款管理等功能。

(六)人才培养

从 2016 年至今，国家陆续出台了人才培养相关政策，明确提出要壮大人才队伍，加强人才队伍建设，持续提升我国制造业发展水平。

表1：国家工业互联网人才相关政策

搭建培养体系，建设培训基地。各省市地区高度重视技术人才培养，积极响应国家政策，鼓励产教融合建设、供需双向对接,构建校企结合的人才培养体系。北京市、天津市、上海市、江苏省、广东省、福建省、湖南省、河南省、黑龙江省、辽宁省、江西省、陕西省、青海省等地方政府均出台了工业互联网相关技术人才培养政策，建立了工业互联网人才实训基地以满足高素质复合型技术人才的培养需求。深化产教融合，加强人才培育，对机床行业的智能化发展起到了关键作用。

总 结

后疫情时代，全球工业市场正面临一场艰难的恢复之路。这对我国机床行业的崛起来说是一次难得的机遇。我们应紧紧抓住这次机遇，重视高端技术人才培养，集中优势资源，推动技术发展，推动先进产品开发和示范应用，满足国家战略新需求。我们可借助工业互联网平台重塑中国机床体系，打造完整的机床配套产业链，实现机床行业“浴火重生”，为中国制造业复苏注入强劲动力，实现制造强国梦想。