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安防智能制造有了新的指引

deom ? 來源:deom ? 作者:deom ? 2025-05-09 09:21 ? 次閱讀

近期,工信部辦公廳印發《智能制造典型場景參考指引(2025年版)》(以下簡稱:《指引》)。

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《指引》內容提到40個智能制造典型場景,涵蓋了工廠建設、產品研發、生產管理、生產作業等8個重點環節。相比2024年版,新版《指引》優化了重點環節布局,新增了數字基礎設施建設、制造工程優化、智能經營決策等典型場景,突出了人工智能新技術在典型場景中的融合應用,加強對企業智能化升級的引領。

總的來說,該指引詳細描述了智能制造典型場景的業務活動、核心問題、實施路徑與應用成效。

安防作為制造業的一員,目前在數字化浪潮的驅動下正處于數字化轉型的陣痛期,新指引的出臺或為安防技術的創新提供更為廣闊的應用空間。具體看如下介紹!

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安防產能再釋放?

眾所周知,國內安防行業向智能化、數字化等方向發展已是市場普遍共識。其中安防自引入AI之后經過多年的發展已進入2.0時代。這一時期,市場聚焦的是新興技術在安防領域實際落地情況,而2025年以DeepSeek為代表的大模型技術突然火爆,不僅讓市場看到了新的發展動能,也讓安防+AI2.0有了具象化的表現,不在停留概念階段。

而新指引的出臺,如同錦上添花一樣,對安防智能制造的具體實施提供了明確的指導和參考,同時相關智能制造場景也給了安防企業業務拓展的機會,或成為企業新的增長極。根據《指引》的相關內容,有近三分之一的典型場景安防企業或可積極開拓。

例如在生產作業環節當中,就有3個場景或需要安防企業供應相關產品。一是在危險作業自動化領域上,針對高危物料處理、密閉空間作業等場景,需部署防爆機器人、遠程操控系統和環境感知設備,替代人工完成高風險操作。比如安防巡檢機器人。

典型案例如化工行業的自動巡檢機器人、電力行業的帶電作業機械臂。

其次是在安全一體化管控領域上,需要整合視頻監控、行為識別、電子圍欄等技術,構建實時風險預警平臺。《指引》也提到某鋼鐵企業鋼鐵企業通過AI行為分析系統,使違規操作識別準確率提升至92%,事故率下降40%。這無疑是給予我們參考。

最后是在設備故障診斷與預測上,需要結合振動傳感器、聲紋識別和機器學習,實現設備健康度動態評估。《指引》同樣也提到某汽車零部件廠商采用該技術后,非計劃停機時間減少35%。

另外,還有運營管理環節以及其他關聯場景上,《指引》也給出了簡要的需求部署,安防人可搜尋了解。

總的來說,《指引》強調的是通過新一代信息技術與制造業深度融合推動智能化升級,而安防技術又是支撐智能制造典型場景落地的重要保障,所以隨著智能制造場景的深化或為安防行業未來的發展帶來足夠的想象空間,產能或進一步釋放,拭目以待。


安防企業發力方向


最近幾年,因為客觀因素的影響,安防企業面臨的挑戰眾多,比如企業盈利能力下滑、回款周期長、項目開工率低等等。為了應對這些因素挑戰,安防企業也是紛紛調整經營戰略,找尋各種新賽道以期能穩固自身市場地位。

此次《指引》出臺,安防企業要想在其所提到的各場景中有所作為,或在產品或解決方案的方向上發力,比如在風險預警能力上,可通過構建一個統一的安全管理平臺,集成火災報警、入侵檢測、電子圍欄等子系統,全方位監測各廠區重點區域,實現早期預警,保障各企業安全有效的經營。

還有數據安全防護體系、高危場景監測或替代以及應急管理體系的構建等等,都可以成為企業發力方向。這里不做詳細表述。

當然不可否認的是,撇開市場份額,國內安防企業主要還是中小企業居多,它們在商業模式、技術適配、投入占比上都有明顯的不足,對他們來說想要在數字化轉型的浪潮中真正實現降本增效,需要花費更多精力。不然《指引》給的場景再典型,技術再先進,不能為企業創造價值也只是花架子。

而且,在安防這一領域,科技巨頭跨界布局一方面提高市場競爭激勵程度,另一方面也給企業帶來因為跨行業標準的不統一導致各產品間不能完全兼容,繼而拖長項目交付、方案落地的時間周期。

所以,國內安防企業要想在《指引》的指導下快速開拓市場,并打造安防智能制造“升級版”,除了政策的扶持外,企業的商業模式創新很有必要。

整體來看,在智能制造的時代,國內安防需求早已經突破傳統范疇,正向預測性、系統性和融合性方向發展。安防企業要想不被時代所拋棄,需抓住場景化需求機遇,通過技術創新與商業模式變革搶占市場先機,在構建安全可靠的智能制造生態體系同時助力企業加快數字化轉型的步伐。

源自網絡

審核編輯 黃宇

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