勞動力成本不斷上升催生了機器換人需求

隨著勞動年齡人口的逐漸減少，國內制造業(規模以上單位)職工平均工資也不斷提升，國家統計局數據顯示2018年中國國內制造業(規模以上單位)就業人員年平均工資為6.5萬元，2013~2018年復合增長率為8.5%，制造業企業用工成本處于快速提升階段。

勞動力成本上升直接影響了制造業企業的健康發展和利潤水平，自動化程度較低的勞動密集型生產企業人力成本日益增加，以自動化設備代替人工的需求迫切，在此背景下中國工業機器人市場進入了快速崛起。另一方面，自2012年以來全球工業機器人均價總體呈現穩中有降的趨勢，人力成本上升疊加機器人成本下降，“機器換人”的經濟性也逐漸凸顯。

長期來看，中國人口老齡化、勞動年齡人口數量減少等問題依然嚴

人口結構的變化或將成為中國智能制造升級的長期驅動因素。據聯合國人口司預計，2020~2050年中國15-64歲勞動年齡人口的絕對數量和人口比重仍將會持續下降，65歲及以上老齡人口及占比則將不斷攀升。

隨著社會人口老齡化問題的日益突出和年輕一代觀念意識的轉變，勞動力市場成本逐漸攀升或將成為難以避免的大趨勢，制造業利用廉價勞動力競爭的模式亟待改變。在此背景下，我們認為2020~2050年機器替代人工或將成為確定性較高的長期發展趨勢，國內對自動化、智能化設備的需求有望持續提升。

伴隨技術發展，工業機器人對制造業的影響由“機器換人”變為智能制造

“機器換人”過程中工業機器人對企業的積極影響顯著。縱觀發達國家工業化進程，自動化設備作為提高生產效率的關鍵手段，其與工業制造技術相結合，在傳統裝備制造業生產方式的革命性變革進程中起到至關重要的作用。與人工相比，自動化制造設備具有工作效率高，制造精度高等特點，隨著企業人工成本的不斷上升，智能制造設備在幫助企業優化生產、提高產品質量的同時，幫助企業降低了運營成本，提升了利潤。

我們認為未來工業機器人將不再是孤立的存在，智能制造裝備發展的趨勢方向是自動化、標準化、集成化和信息化，依托工業機器人等核心裝備而形成的完整智能工廠將包括：智能倉儲系統、智能搬運系統、智能機械設備、智能感知網絡和信息整合平臺等。

主要的變化有三方面：

1)智能制造領域的技術不斷升級迭代，新技術方向為智能制造通過傳感、機器視覺等系統的應用，形成大數據的采集、反應和對未來的預測，在產品的開發和制造、產品的設計和制造、產品的質量和管理體系三方面形成有效閉環。

2)中國互聯網發展水平領先全球，大量終端消費需求已經或即將被互聯網化，這種趨勢下就會倒推企業加快制造端的互聯網化和智能化改造，互聯網化的改造也是近年來智能制造行業技術改進的重要方向。

3)在此基礎上，領先的業內企業正采用一系列的先進技術實現生產乃至整條供應鏈的數字化，構建數字化工廠、智能工廠。這些技術包括大數據分析解決方案、端至端的實時規劃和互聯、自控系統、數字孿生等。憑借這些技術，效率得以提升，企業能夠批量生產高度定制化的產品。

在“機器換人”的基礎上，技術的飛速進步正在為各行各業開啟“智能制造”新需求

智能化工廠可以解決工廠、車間和生產線以及產品的設計到制造實現的轉化過程，有效地降低了設計到生產制造之間的不確定性，提高產品的合格率和可靠性，縮短生產周期，實現效益最大化。

在智能工廠中，機器社區將自行組織，供應鏈將自動相互協調，未加工的產品將向機器發送完成其加工所需數據，然后由后者將其變成商品，產品的開發和制造、產品的設計和制造、產品的質量和管理體系三方面形成有效閉環，各機器組直接在統一的信息化系統調度下進行工作，生產效率將得以進一步提升。

在未來的競爭中，業內領先的自動化設備提供商將向數字化、信息化領域拓展，向客戶提供整體智能工廠規劃方案。

制造業企業智能制造升級的典型案例：富士康深圳“熄燈工廠”

據工業富聯2018年報，在富士康熄燈工廠里，需要一個將設備與設備、設備與人、人與人連接的橋梁，富士康工業云平臺(FiiCloud)承擔了溝通的橋梁。

它將海量設備連接至邊緣計算及云端，目前已應用到表面貼裝、數控加工、機器人、組裝測試、環境數據采集等場景，目標是覆蓋全行業數據采集。同時使用機器人傳感器的模式，開發出機器人AI的自感知、自診斷、自修復、自優化、自適應功能，從而提高產品良率，降低成本浪費。富士康采集核心數據并向上延伸至云網層、平臺層、應用層、數據安全等領域。

以深圳“熄燈工廠”為例，通過改造，該生產線從318個工作人員降低到38個工作人員，生產效率提升30%，庫存周期降低15%。

新冠肺炎疫情在重塑制造業

《約旦時報》4月5日曾評論，隨著新冠肺炎疫情升級，全球供應鏈也面臨前所未有的風險。先進經濟體的企業更加重視低成本的機器人，而非期待便宜且充足的勞動力復工。從2008年到2011年，由Hites Ahir，Nicholas Bloom和Davide Furceri建立的世界不確定性指數（WUI）上升了200％。SARS期間，WUI上升了70％。2016年英國投票決定脫歐后，WUI飆升了250％。

不確定性上升時，全球價值鏈將受損。預計新冠肺炎疫情將造成300％的不確定性，使全球供應鏈活動減少35.4％。企業不再認為值得為節約離岸成本而承擔風險。機器人成本更低。

汽車行業是機器人應用最普及的行業，可占一國機器人總量的50-60％。2017年德國制造業中，每1萬名工人中機器人數量為322臺。韓國為710臺，新加坡658臺，美國200臺。

2008年金融危機爆發時，一些國家（例如德國）擁有足夠的機器人，足以將生產中的人工成本降到最低。其他國家則在危機后提高了機器人的應用率。為應對新冠肺炎疫情沖擊，預期利率可能下降30％，相應使機器人應用率提高75.7％。但由于不確定性增加會阻礙投資，機器人不會無限應用。

這種趨勢將集中在最受全球價值鏈影響的行業。如德國的汽車和運輸設備、電子產品和紡織業，這些行業12％原材料來自低工資國家。從全行業看，德國原材料的6.5％依賴進口。        

全球復工最活躍的行業是化學制品、金屬制品、電器和電子產品。在法國、德國、意大利和美國，化工業是最大的復工行業。這對許多發展中國家依賴低成本制造業和中間原材料出口的增長模式構成了重大威脅。在中東歐，一些國家投資機器人來應對挑戰。擁有大型外資汽車行業的捷克、斯洛伐克和斯洛文尼亞，每萬名工人對應機器人數量超過美國或法國。對于富裕國家而言，它們仍然是有吸引力的離岸目的地。

疫情后亞洲的低成本制造中心可能會遇到困難。中國通過確立其在全球價值鏈的中心地位來確保經濟增長，雖然計劃向高附加值行業轉型并增加國內消費，但仍將面臨嚴峻挑戰。

面對美國引領的貿易保護主義抬頭和疫情，發達經濟體似乎已為制造業復興做好了準備。雖然這能減少大企業的風險，但不會使很多工人受益，更遑論將生產轉移到發展中國家。為此，各國要針對此新經濟秩序施策，要相信機器換人過渡到智能制造是全球價值鏈重塑的重要過程。
 

面對疫情，阿童木機器人也獻上了自己的一份力。阿童木機器人團隊加班研發出耳帶AOI視覺檢測系統、口罩成品AOI檢測系統、口罩高速二次包裝和裝盒裝箱系統。面臨口罩緊缺，復工難等問題，智能制造尤為重要。機器人替代人工，大大提高了工作效率，也極大程度上提高了員工的人身安全。并聯機器人作為工業機器人的一大分支，也為智能制造的大趨勢添磚加瓦。阿童木機器人始終堅持并聯，并會在并聯機器人這條路上堅定不移的走下去。