如何发展工业智能制造

❶ 制造业如何智能转型升级

智能制造技术已成为世界制造业发展的客观趋势，世界上主要工业发达国家正在大力推广和应用。
发展智能制造既符合我国制造业发展的内在要求，也是重塑我国制造业新优势，实现转型升级的必然选择。
智能制造不仅仅是单一的先进技术和设备的应用，而是新模式的转变。高效灵活的生产模式、产业链有效协作与整合、新型生产服务型制造、协同开发和云制造，这些都是其很明显的优势。
目前国内一些企业先行先试，进行了有益的尝试，取得了不错成效。
制造业作为国家的支柱产业，一直保持较好的发展态势。然而，随着我国人口红利的消失，人工费用的增长，传统制造业依靠人力发展的道路已经越走越窄。与此同时，以工业机器人为代表的智能装备，正为传统的装备制造以及物流等相关行业的生产方式带来了革命性的产业变革。
智能化是集信息技术、系统控制技术、电子技术、光电子技术、通信技术、传感技术、软件技术和专家系统等为一体，实现扩展或替代脑力劳动为目的的高层次的控制技术，是实现数字化工厂的重要技术基础。我国制造业在新时期新形式下的发展必伴随智能化、自动化。智能装备典型代表是工业机器人，机器人在工业生产中具有很多优点。
首先，它们能代替人做某些单调、频繁和重复的长时间作业，或是危险、恶劣环境下的作业。其次，在重复动作中可以保持较高精度，保证产品质量的稳定。第三，机器人可以连续工作，投资回收期较短。最后，机器人的使用成本较低，且便于控制，可以削减昂贵的人工费用，为企业节约大量的成本。智能装备正支撑着我国装备制造业的转型升级。中国市场对机器人的强劲需求始终保持较高增速，相关数据显示，到2015 年，中国机器人市场有望成为全球规模最大的市场，需求总量将达36000 台，占全球比重18%。今后三年我国机器人销量将累计增长11.8 万台套。以每台30 万元计算，我国机器人单体市场平均每年100-150 亿元。
《中国机器人行业发展态势及投资商机研究报告(2013-2017)》中提到：传统制造企业利润不断被压缩，人口红利的消失使得劳动密集型企业面临着前所未有的压力。加强设备自动化改造，提高生产自动化程度，减小劳动强度，改善作业环境，已经成为制造业的普遍共识。智能装备正在快速有效的拉动传统制造业的转型升级。

❷ 发展智能制造，推进新一代信息技术与工业融合发展，需要重点发展那些基础产业

推进新一代信息技术与工业深度融合，是实现智能制造的基础与保障。想要推进信息技术与工业深度融合，中发智造认为，应该着重发展人工智能、工业互联网及信息服务、云计算与大数据服务、传感器、工业软件五大产业。

1.人工智能。

应加强自然语言处理、机器视觉与模式识别、智能传感器、机器人等关键技术、产品的研发和产业化。持续推进人工智能等新一代信息技术在智能制造领域的应用。

2.工业互联网及信息服务。

构建企业级工业互联网平台，行业级工业互联网平台乃至跨行业跨领域工业互联网平台，实现企业内部及产业上下游企业间生产设备与信息系统的互联互通，促进制造资源、数据等集成共享。

3.云计算与大数据服务。

完善大数据基础设施建设，统筹推进省内云计算数据中心发展，重点建设一批公共服务、互联网应用、重点行业和大型企业云计算数据中心，引导数据中心向规模化、集约化、智能化、绿色化方向发展。加强适应行业特点和企业需求的技术、产品、服务的应用推广，加快推动企业管理、服务、设备、产品等上云。

4.传感器。

推进硅微传感器、陶瓷微结构传感器、薄膜微传感器和微组装传感器组件工艺技术平台及相关传感器产业化平台建设，打造国内领先的MEMS化学传感器产业化基地，加快建立集技术创新、产业化和市场应用为一体的传感器产业体系。

5.工业软件。

推进面向电子设备、仪器仪表、智能装备等领域设备嵌入式系统软件、中间件的定制化开发。加快面向生产过程管控和资源管理优化的组态软件、工业APP软件、MES系统、ERP软件、PLM等管控一体化软件的研发和二次开发。发展面向产品研发设计的仿真软件。打造工业软件研发与共享服务平台，形成一批工业软件研发和应用的解决方案。

这五大产业可谓新一代信息技术与工业深度融合的基础产业，于智能制造而言，更是基础中的基础。

❸ 中国推行智能制造政策是什么,有哪些计划和措施

智能制造各地政策及发展目标解读

重庆：力争2022年智能制造关联产业产值突破400亿元近期，重庆印发了发展智能制造实施方案，该方案明确了重庆在智能制造方面的目标及任务。

力争到2020年，全市智能制造取得明显进展，累计推动2500家企业实施智能化改造，建设5个具备国内较强竞争力的工业互联网平台、20个智能工厂和200个数字化车间，创建10个行业级智能制造标杆企业，建设5个智能制造示范园区，68%以上规模工业企业迈入数字化制造阶段，52%以上规模工业企业迈入数字化网络化制造阶段，“两化”融合发展水平指数达到58，智能制造关联产业产值突破300亿元，汽车、电子、装备等有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显效果。

到2022年，全市智能制造进一步发展，累计推动5000家企业实施智能化改造，建设10个具备国内较强竞争力的工业互联网平台。84%以上规模工业企业迈入数字化制造阶段，64%以上规模工业企业迈入数字化网络化制造阶段，“两化”融合发展水平指数达到62，智能制造关联产业产值突破400亿元。

山东：加速企业智能化转型根据《规划》到2022年，山东传统制造业重点领域将基本实现数字化制造，条件、基础好的重点产业和重点企业基本实现智能化转型。

到2022年，山东省传统产业企业数字化研发设计工具普及率要达到72%以上，规模以上工业企业关键工序数控化率达到57%以上，万人机器人数量将达到200台以上，山东省制造业数字化、智能化水平在国内位居前列；智能制造试点示范项目实施前后企业运营成本降低20%，产品研制周期缩短20%，生产效率提高20%，能源利用率提高13%，产品不良品率要大幅度降低。

安徽：新一代人工智能产业发展规划到2020年，人工智能发展环境和基础设施不断完善，重点前沿理论和应用技术进步明显，在产品智能、工业智能和服务智能等重点领域涌现一批优秀企业，集聚一批高水平的领军人才和创新团队，在人工智能平台、智能工业机器人、智能家电、智能装备制造等领域形成特色应用。人工智能产业规模超过150亿元，带动相关产业规模达到1000亿元。

中期目标。到2025年，重点前沿理论和应用技术在部分领域取得突破，相关技术在智能农业、智能制造、智能医疗、智慧城市等领域得到广泛应用，在智能无人设备、服务机器人等领域确立竞争优势，培育若干具有国际先进水平的人工智能企业和人才团队。人工智能产业规模达到500亿元，带动相关产业规模达到4500亿元。

广东：2025制造业全面进入智能化制造阶段到2025年，广东省制造业综合实力、可持续发展能力显着增强，在全球产业链、价值链中的地位明显提升，全省建成全国智能制造发展示范引领区和具有国际竞争力的智能制造产业集聚区。

到2025年：全省制造业全面进入智能化制造阶段，基本建成制造强省。制造业水平显着提升，规模以上工业全员劳动生产率提升至25万元/人。自主创新能力明显提升，规模以上工业企业研发投入占主营业务收入的比重达到1.7%以上，安全可控的智能技术产品配套能力和信息化服务能力明显增强。信息化与工业化深度融合，规模以上工业企业信息技术集成应用达到国内领先水平，制造业质量竞争力指数达到86.5。骨干企业国际地位凸显，培育一批年主营业务收入超100亿元、1000亿元的工业企业，涌现一批掌握核心关键技术、拥有自主品牌、开展高层次分工的国际化企业。具有自主知识产权的技术、产品和服务的国际市场份额大幅提高，建成全国智能制造发展示范引领区和具有国际竞争力的智能制造产业集聚区。

上海：制造业转型升级发展规划深入贯彻制造强国、全球科技创新中心建设战略和供给侧结构性改革部署，将智能制造作为“上海制造”向“上海智造”转变的主攻方向，实施智能制造应用“十百千”工程，坚持应用牵引、软硬协同、分类施策、政府引导，大力推广智能制造应用新模式，建立智能制造应用新机制，到2020年，力争把上海打造成为全国智能制造应用的高地、核心技术的策源地以及系统解决方案的输出地。

江苏：2020年将建成1000家智能车间日前，为加快推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，推进工业经济高质量发展，江苏省印发《关于进一步加快智能制造发展的意见》。目标到2020年，全省建成1000家智能车间，创建50家左右省级智能制造示范工厂，试点创建10家左右省级智能制造示范区。

根据《意见》要求，要加强领军服务机构建设，进一步提升智能制造专业服务水平——培育壮大系统解决方案供应商。到2020年，江苏省培育形成100家左右国内有影响力的本土化、品牌化智能制造领军服务机构。

2019智能制造业十大发展趋势

01

安全生产将成为重中之重

当智能制造融合了机器人、人工智能众多前沿科技后，人为能够及时控制的事故似乎变得更加简单，但是在设备增多的情况下，如何有效管理人机交互时的安全性是重点之一。

另外，在工业物联网进入制造业后，工业物联网遭到数据攻击的事件常有发生，所以企业的设备、产品等数据的安全也显得尤为重要。

02

智能制造行业将会近一步扩大

智能制造在汽车行业、3C电子领域的应用已经逐步加深，当各企业开始认识到智能制造是实现中国制造2025的重要方向后，数字化、网络化、智能化能够对企业的产值和效率持续优化，智能制造会进一步渗透石化、纺织、机械等行业。

03

通用性技术或将成为AI+的突破口

在定制化柔性制造、多场景生产的大力发展下，通用性技术并不能满足生产需求。对于AI赋能传统工业，就能够容易解决这些需求。

在大数据的积累下，企业能够利用AI实现专业场景的快速转变，真正做到制造向“智”造转型。

04

数字双胞胎技术或将崛起

数字孪生技术将作为企业数字化升级和智能工厂建设的第一选择，车企可以通过这些技术在研发过程中解决生产过程复杂、资源浪费等产生高成本的问题，以更低的成本做出数字化模型。

通过降低成本，汽车行业在明年的销量可期。同时，在3C领域引入数字双胞胎技术也可带动行业的发展。

预计到2020年，至少50%年收入超过10亿元的制造商将为其产品或资产启动至少一项数字孪生项目。

05

打造精准大数据闭环

近些年，工业大数据开始被企业所重视，利用大数据能够挖掘那些隐藏在背后的客户价值，帮助企业完成时限客户需求、生产系统、商业模式、决策模式的转变。大数据能够帮助企业从0做到1，然后再从1做到N，从N做到1(个性化)。

要实现这样的模式，就需要企业构建从构建从采集、分析、转化、反馈等环节的精准数据流闭环。

06

更多互联网企业进军智能制造

互联网企业进军工业领域，即“互联网+智能制造”已取得初步成效。阿里云与西门子合作，宣布正式进军工业物联网，同时网络智慧工厂以及京东智慧供应链等都在打造自己的智能制造产业。

互联网企业具有长时间的数据积累和技术优势，在进军工业领域后，能够给传统制造企业带来更多的技术应用场景，加速企业智能制造的转型。

07

用户需求将引导企业转型

工业发展进程正在从企业产品牵引用户需求转变为用户需求引领企业生产，智能制造将会改变传统制造从生产环节降低成本增效，进而转向提供高附加值的衍生服务，从提供智能产品到智能服务实现附加值提升。

08

行业级工业互联网平台成熟发展

通用性行业平台由于纵深程度有限，市场供给与需求并不匹配，使得企业上云意愿不强，尚未探索出成熟的市场化模式。

行业级工业互联网平台由于兼具聚焦和普适双重特性，面对智能制造各行业不同需求，有望率先探索出可行的市场化商业模式。

09

聚焦智能制造解决方案等细分行业

由于国内智能制造起步较晚，对于人才的挖掘和培养以及资金压力是企业所面临的最大问题，如果从几个发展方向上切入智能制造，或许只有大企业才能负担起。

如果中小企业从智能制造系统等细分领域深入研究将有望成为独角兽。

10

超高附加值制造领域带来机遇

增材制造技术应用在桌面级应用以及简单的工艺大规模的场景不具备成本优势，而作为发动机、风电叶片、潜艇螺旋桨等为代表的超高附加值、超大型定制化单品制造领域可能会在2019年给增材制造在工业领域带来机会。

❹ 我国智能制造发展现状和难点

中国智能制造发展现状和难点
赛迪研究院 互联网研究所 陆峰博士

智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，发展智能制造是推动中国制造业由大变强的根本途径。以智能制造为抓手，推动中国装备制造升级，推进制造业数字化、软件化和网络化转型，以柔性化、定制化和智能化生产模式满足更广阔市场需求，已经成为了推进制造业供给侧改革、培育经济发展新动能、建设制造强国的重要抓手。

一、发展现状
（一）国家大力推进智能制造发展，出台政策加大扶持力度
2015年5月，国务院出台了《中国制造2025》，提出了五大重点工程，其中智能制造工程就是其中重点实施工程之一。2015年12月，工信部和国家标准委联合印发《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》，提出要建成覆盖5大类基础共性标准、5大类关键技术标准及10大领域重点行业应用标准的国家智能制造标准体系。为了进一步推进智能制造工程实施，2016年4月，工信部、发改委、科技部和财政部四部委联合印发了智能制造工程实施指南，提出“攻克五类关键技术装备，夯实智能制造三大基础，培育推广五种智能制造新模式，推进十大重点领域智能制造成套装备集成应用”。从《中国制造2025》，国家加大了对智能制造项目的扶持力度，2015年、2016年工信部连续开展两批次总计109个的智能制造试点示范项目，2015年工信部还开展了94个项目的智能制造专项。
（二）智能制造区域、行业和企业发展水平差异较大
从区域来看，上海、广东、江苏、浙江、山东等东部沿海省市由于经济发达，企业智能化改造起步较早，进度较快，区域企业整体智能制造水平相对较高，部分企业已经从数字化阶段向软件化、网络化和智能化阶段迈进，企业数字化、软件化和网络化改造比较全面，而西部省市目前制造业水平普遍处在机械化向自动化、数字化迈进阶段。从行业来看，电子信息、工程机械、石化冶炼、生物制药、家电电器等行业智能制造水平较高，普遍开展了数字化研发设计、软件化控制生产和网络化经营销售。从企业来看，部门企业智能制造已经走在了前列，涌现出了海尔家电智能制造、青岛红领服装个性化定制、陕鼓动力装备智能服务、沈阳机床智能机床等一批试点示范项目。
（三）制造环节智能化是目前企业智能制造发展的普遍短板
从目前以开展智能制造的企业来看，研发设计、经营销售、售后服务等环节信息化水平相对较高，普遍开展了数字化研发设计、网络化经营销售和在线化的远程运维，数字化研发设计工具普及率、电子商务普及率和在线监测普及率普遍较高，新服务、新模式和新业态创新较为活跃。相比研发设计和经营销售环节，制造环节的智能化是目前大多数企业智能制造发展的短板，多数企业关键工序数控化率偏低，受限于工业传感器和工业软件等技术短板，制造环节数字化、软件化、网络化和推进较为缓慢。
二、发展难点
（一）制造业数字化阶段尚处在起步阶段，机械化和数字化融合核心技术受制于人
推进制造业机械化和数字化融合是发展智能制造先决条件，制造业只有率先实现了机械化和数字化融合，达到数字化研发设计和生产控制之后，才能推进软件化和网络化应用，进而方能实现智能化制造。工业传感器、数字伺服电机等关键技术是实现制造业机械化和数字化融合的关键，然而我国国产工业传感器和伺服电机应用种类偏少、运行可靠性不强、测量精度不高、特殊环境适应性较差，数字化、软件化和网络化程度偏低等多种因素是制约我国智能装备功能和性能提升重要瓶颈，重要领域工业传感器和伺服电机严重依赖国外使得我国智能装备和智能制造的发展严重受制于人，制约了国际竞争力的提升。
（二）国产工业软件全产业链缺失，工业软件化加速制造业核心技术空心化
如果说集成电路是现代工业粮食，那么工业软件则是现代工业的灵魂。工业软件是工业技术工艺的数据化加密、程序化定义和软件化封装，是推进两化融合、发展智能制造的基石，是制造业模式变革和创新前提，代表着制造业先进生产力的发展方向。大力发展工业软件是我国走向制造强国的必要前提，工业软件强，则国家制造业竞争力才能强。然而重点工业领域关键核心技术被国外企业掌握，关键核心工业辅助设计、工业流程控制、模拟测试等软件几乎都是清一色的国外企业软件。制造业对国外工业软件形成长期依赖，关键工艺流程和工业技术数据缺乏长期研发积累，制造业呈现技术空心化。我国飞机、船舶、冶金、化工、生物医药、电子信息制造等重点制造领域长期以来习惯于用国外工业软件，但却不知道设计背后原理，而且缺乏基础工艺研发数据长期积累，导致基础技术原理数据积累差距越来越大。只要我国产业始终依赖国外工业软件工具，我国制造业水平永远不可能超越国外水平。
（三）工业大数据采集和挖掘服务不健全，大数据对智能制造促进作用有限
制造的智能化关键在数据的自由流动和有效挖掘使用，发展智能制造不仅靠几台联网的智能装备和几套应用控制软件，更是要通过对大数据的有效采集和深度挖掘使用来不断优化制造组织流程和服务模式、促进制造商业模式创新。然而，目前我国工业大数据采集和挖掘服务不健全，影响和制约着智能制造水平的提升。由于装备普遍智能程度不高、系统应用相对封闭、机器产生数据海量等多种原因，工业大数据实时采集和存储受到多种技术原因制约。另外，与服务业大数据都是消费数据、且方便建模和利用挖掘不同，工业大数据大多都是机器产生的物理运行数据，挖掘工业大数据需要更深层次物理机器运行建模,需要更加专业化的大数据挖掘专业信息服务提供商。
（四）智能制造标准体系不健全，国产产品网络互联和信息共享难以有效实现
发展智能制造，必须要实现企业、车间、机器、产品、用户之间全流程、全方位、实时互联互通和信息共享，达到研发设计、生产制造、经营管理、售后服务的高度网络协同，对网络、设备和应用的标准化提出了新的要求。目前，我国智能制造工业网络异构性大量存在，智能装备接口五花八门，工业操作系统平台多种多样，尽管工信部和国标委联合发布了《国家智能制造标准体系建设指南》，但由于起步晚，统一智能制造标准体系尚未制定，严重制约着产品、装备、服务的综合集成、互联互通和信息共享。另外，西门子、通用电气等国外公司利用智能装备的市场垄断地位，大力推广企业智能指标标准，智能制造标准体系事实上都被上述国外企业主导着，国外企业在标准上互掐，导致国内市场同时采用国外企业产品时，不同厂商产品程序兼容和互联互通存在很大问题。另外，由于我国在重点制造业领域国产智能产品体系化程度不高，大部分情况都处于主动需求与对方产品互联，因此只能被动遵守对方产品标准。
（五）国产智能装备产品不成体系，智能制造国内产业生态圈尚未形成
我国制造业数控装备目前发展还处在初期，智能装备发展更是起步阶段，国产智能装备产品不成体系，重点领域智能联网装备几乎都依赖进口。国外企业在智能制造标准方面相互掐架，导致我国购买国外不同企业工业智能装备集成联网相当困难。作为装备制造业大国，发展国产智能装备必须要有完善的产业生态圈做支撑，方能把控主导权，然而目前我国从工业自动化、工业传感器、工业操作系统、工业软件、工业互联网等关键领域都存在一定的技术短板，甚至技术空白，产业根基不牢固，导致我国发展智能装备都国外企业依赖程度态度，把控能力大大削弱，智能装备国际竞争力大大削弱。
（六）智能制造对制造业商业模式变革作用尚未有效发挥
企业研发设计、生产控制、组装测试、售后运维、远程服务等智能制造各环节信息化建设都离不开工业软件的支撑,工业软件定义了研发设计基础理论体系、生产控制流程、产品组装顺序、产品测试机理、运维模式等等，甚至定义了制造业的商业模式，协同研发、个性化定制、网络制造、在线运维、分时租赁等新商业模式都离不开工业软件支撑。由于国内工业软件应用还普遍处在研发设计、工业控制等若干单项应用环节，贯穿整个制造业研发设计、流程控制等全环节的综合集成应用还较少，工业软件综合集成效应尚未显现，对制造业商业模式变革作用尚未有效发挥。

三、应对策略
（一）加快工业传感器、数字伺服电机等关键技术攻关研究和产业化，补齐工业数字化转型短板
加快速度、视觉、重力、压力、温湿度、光电等各类工业传感器等设计研发，提升产品感应精准度，提高产品可靠性和安全性，推进产品软件化定义和网络化连接。加强直流伺服系统、三相永磁交流伺服系统等数字化伺服电机关键技术研发攻关，增强数字化和软件化控制能力，提高零漂、抗干扰、可靠性、精度和柔性等各方面特性。
（二）大力发展和推广应用国产工业软件，推进制造技术和工艺软件化封装和定义
成立工业软件产业投资基金，加大工业软件产业发展扶持力度。开展工业软件服务企业认定等相关工作，实施更加优惠的工业软件产业财税、投融资、知识产权扶持政策。以制造行业龙头企业为核心组建行业工业软件联盟，打造工业软件产业生态圈。加快制定工业软件行业标准，推进制造业工业软件综合集成应用。加大国家各类专项资金对工业软件基础研发、产业化、推广应用的扶持力度。
（三）大力推进工业大数据采集和挖掘服务，以大数据推进智能制造水平提升
推进生产装备数字化、网络化和智能化转型升级，夯实工业大数据采集和利用基础。大力发展专业化的工业大数据信息服务提供商，培育开放式的工业大数据采集和挖掘服务平台，推进工业大数据流通交易，打造工业大数据采集、流通和开发利用生态圈。创新工业大数据开发利用模式，培育在线监测、远程运维、产业监测和流程优化等服务。
（四）建立健全智能制造相关标准体系，夯实智能制造产业生态基础
加快智能制造相关标准体系建设，鼓励通信设备、装备制造、软件开发、工业自动化、系统集成等领域企业和科研院所联合参与标准制定，推进智能制造体系架构、通信协议、操作系统平台、应用接口、技术实现等方面标准制定，以行业标准模式加快推进标准在联盟企业的应用，提高标准的开放性和兼容性。
（五）打造我国智能制造产业生态圈，提升智能制造国际竞争力
创新产业推进机制，以联盟模式助推智能制造产业生态圈式发展，鼓励装备制造企业、通信设备制造商、电子信息制造商，软件开放企业、工业自动化公司、系统集成企业、科研院所等联合参与，组织建立跨行业涵盖技术研发、产品制造、应用推广和系统集成等功能在内智能制造产业联盟，注重产业链上下游协同发展，加快推进标准制定、技术研发、产品生产、应用推广全链条发展。
（六）培育智能制造新模式新业态，促进制造业模式变革创新
大力推广智能制造模式，鼓励制造企业利用互联网推进研发设计、供应链管理、生产制造、营销模式等关键环节优化创新，培育大规模个性化定制、众包众设、网络制造、协同制造、按需制造、线上线下融合等新模式新业态，形成基于互联网的研发、制造和产业组织方式。鼓励增材制造、数控技术、传感器技术、工业机器人、工业云平台，工业大数据、工业互联网等先进技术在工业领域集成应用，提升深度感知和智能决策水平。加快推进高端芯片、新型传感器、智能仪表控制、工业软件、工业控制系统等智能装置在机械装备和消费品中的集成应用，提升装备产品智能化水平。

大力发展智能制造是推动我国走向制造强国的重要途径，智能制造是一项系统工程，需要从技术、标准、产业、应用等多方面统筹推进和全面部署，加强关键技术攻关研发，夯实产业基础支撑，推进应用服务创新，构建产业发展生态。
(联系邮箱：[email protected])

❺ 什么是智能制造如何发展

智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思。和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。

整子系统的特点是：
●敏捷性，具有自组织能力，可快速、可靠地组建新系统。
●柔性，对于快速变化的市场、变化的制造要求有很强的适应性。
除此之外，还有生物制造、绿色制造、分形制造等模式。
制造模式主要反映了管理科学的发展，也是自动化、系统技术的研究成果，它将对各种单元自动化技术提出新的课题，从而在整体上影响到制造自动化的发展方向。
展望未来，21世纪的制造自动化将沿着历史的轨道继续前进。

❻ 智能制造的未来发展将主要围绕什么展开

广义而论，智能制造是一个大概念，是先进信息技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于产品设计、制造、服务等全生命周期的各个环节及相应系统的优化集成，旨在不断提升企业的产品质量、效益、服务水平，减少资源消耗，推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展。

数十年来，智能制造在实践演化中形成了许多不同的相关范式，包括精益生产、柔性制造、并行工程、敏捷制造、数字化制造、计算机集成制造、网络化制造、云制造、智能化制造等，在指导制造业技术升级中发挥了积极作用。但同时，众多的范式不利于形成统一的智能制造技术路线，给企业在推进智能升级的实践中造成了许多困扰。面对智能制造不断涌现的新技术、新理念、新模式，有必要归纳总结提炼出基本范式。

智能制造的发展伴随着信息化的进步。全球信息化发展可分为三个阶段：从20世纪中叶到90年代中期，信息化表现为以计算、通信和控制应用为主要特征的数字化阶段；从20世纪90年代中期开始，互联网大规模普及应用，信息化进入了以万物互联为主要特征的网络化阶段；当前，在大数据、云计算、移动互联网、工业互联网集群突破、融合应用的基础上，人工智能实现战略性突破，信息化进入了以新一代人工智能技术为主要特征的智能化阶段。

综合智能制造相关范式，结合信息化与制造业在不同阶段的融合特征，可以总结、归纳和提升出三个智能制造的基本范式（图1），也就是：数字化制造、数字化网络化制造、数字化网络化智能化制造——新一代智能制造。

（一）数字化制造

数字化制造是智能制造的第一个基本范式，也可称为第一代智能制造。

智能制造的概念最早出现于20世纪80年代，但是由于当时应用的第一代人工智能技术还难以解决工程实践问题，因而那一代智能制造主体上是数字化制造。

20世纪下半叶以来，随着制造业对于技术进步的强烈需求，以数字化为主要形式的信息技术广泛应用于制造业，推动制造业发生革命性变化。数字化制造是在数字化技术和制造技术融合的背景下，通过对产品信息、工艺信息和资源信息进行数字化描述、分析、决策和控制，快速生产出满足用户要求的产品。

数字化制造的主要特征表现为：第一，数字技术在产品中得到普遍应用，形成“数字一代”创新产品；第二，广泛应用数字化设计、建模仿真、数字化装备、信息化管理；第三，实现生产过程的集成优化。

需要说明的是，数字化制造是智能制造的基础，其内涵不断发展，贯穿于智能制造的三个基本范式和全部发展历程。这里定义的数字化制造是作为第一种基本范式的数字化制造，是一种相对狭义的定位。国际上也有若干关于数字化制造的比较广义的定义和理论。

（二）数字化网络化制造

数字化网络化制造是智能制造的第二种基本范式,也可称为“互联网+制造”，或第二代智能制造。

20世纪末互联网技术开始广泛应用，“互联网+”不断推进互联网和制造业融合发展，网络将人、流程、数据和事物连接起来，通过企业内、企业间的协同和各种社会资源的共享与集成，重塑制造业的价值链，推动制造业从数字化制造向数字化网络化制造转变。

数字化网络化制造主要特征表现为：第一，在产品方面，数字技术、网络技术得到普遍应用，产品实现网络连接，设计、研发实现协同与共享；第二，在制造方面，实现横向集成、纵向集成和端到端集成，打通整个制造系统的数据流、信息流；第三，在服务方面，企业与用户通过网络平台实现连接和交互，企业生产开始从以产品为中心向以用户为中心转型。

德国“工业4.0战略计划”报告和美国GE公司“工业互联网”报告完整地阐述了数字化网络化制造范式，精辟地提出了实现数字化网络化制造的技术路线。

（三）新一代智能制造——数字化网络化智能化制造

数字化网络化智能化制造是智能制造的第三种基本范范式，也可称为新一代智能制造。

近年来，在经济社会发展的强烈需求以及互联网的普及、云计算和大数据的涌现、物联网的发展等信息环境急速变化的共同驱动下，大数据智能、人机混合增强智能、群体智能、跨媒体智能等新一代人工智能技术加速发展，实现了战略性突破。新一代人工智能技术与先进制造技术深度融合，形成新一代智能制造——数字化网络化智能化制造。新一代智能制造将重塑设计、制造、服务等产品全生命周期的各环节及其集成，催生新技术、新产品、新业态、新模式，深刻影响和改变人类的生产结构、生产方式乃至生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。新一代智能制造将给制造业带来革命性的变化，将成为制造业未来发展的核心驱动力。

智能制造的三个基本范式体现了智能制造发展的内在规律：一方面，三个基本范式次第展开，各有自身阶段的特点和重点解决的问题，体现着先进信息技术与先进制造技术融合发展的阶段性特征；另一方面，三个基本范式在技术上并不是绝然分离的，而是相互交织、迭代升级，体现着智能制造发展的融合性特征。对中国等新兴工业国家而言，应发挥后发优势，采取三个基本范式“并行推进、融合发展”的技术路线。

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❼ 传统制造业如何完成“智能制造”的改革与落地

在理想状态下，既不考虑改革与落地的成本，也不考虑改革与日常生产之间的冲突问题，智能制造就完全是一个技术活，那需要考虑的问题就很简单了，只需要考虑如何完成数字化、网络化与智能化建设就可以了，比如通过上云上平台、数字孪生、数字化设计与制造等任务，完成企业数字化转型；通过应用5G、IPV6等新一代信息技术，建设新一代信息基础设施，完成工业网络（包括企业内网与外网的建设），完成网络化转型；通过应用工业机器人、智能传感器等人工智能生产设备，部署ERP/MLF等工业生产、决策等信息管理系统，使用工业APP，完成智能化转型。

然而在现实条件下，企业必须考虑智能制造改革与落地的成本，考虑 智能制造升级与日常生产经营之间的关系如何协调，既保证企业能够顺应未来发展趋势，又不至于必须牺牲当下的生产工作与经营效益。

因此，传统制造业，不论是大型企业，还是中小型企业，想要完成智能制造的改革与落地，必须考虑一大时机、两大关键与三大要素：

一大时机：智能制造的时机，笼统地讲，无非两个——

其一，产业发展滞后，市场萎靡不振、利润微乎其微，已经到了不得不改革的地步，改则生，不改则亡。

其二，产业发展前景良好，竞争饱和，急需引入新的发展方式，打破当下市场格局与竞争方式。智能制造改革已经成为获得先机的必要手段。

两大关键：智能、制造

智能制造，指的是智能化的生产方式与制造流程，这里有两个关键，其一，关注的领域必须是制造领域的制造环节，而不是生产、经营、营销、生活。

其二，必须是实现智能化生产与制造。智能是一个相对前言，尚不成熟的高新科技，智能制造主体，必须明确智能制造的现状，以及每个阶段能够达到的智能程度，不要做大且空的妄想。

三大要素：资金、技术、规划

一句话概括，就是增加多少投入，应用何种技术，在哪一阶段，实现到何种程度的“智能制造”。

❽ 现在都在谈工业4.0，自动化程度还比较低的企业应该怎样提升智能制造水平

SAP 能帮助你真正实现工业 4.0 转型。借助 SAP的解决方案和技术，你的整个企业将能实现数据驱动，从而提高客户忠诚度和运营灵活性。你可以将每一位客户的反馈融入从生产计划到交付的所有环节，打造智能的个性化产品。你可以创建能够动态适应不同需求、设置和工作流的生产流程，并利用智能和网络整合所有机器、合作伙伴和员工。此外，你还可以全面实现企业互联，整合物流、销售和服务，从而确保各环节协调一致，避免脱节和延迟，交付最佳体验。

SAP 采用的工业 4.0 方法是将三大业务优先事项整合到一个主导战略中：

1、以客户为中心，将客户的反馈和偏好作为一切业务活动的出发点；

2、重塑制造业，利用智能资产和流程动态适应不断变化的优先事项并大规模提供定制服务；

3、实现整个企业的互联，使销售、服务和物流与生产流程协调整合，革新工作方式

借助 SAP 的解决方案和技术，你能够在整个企业内快速实施并持续推动工业 4.0。这样，你就能与客户保持联系，与合作伙伴紧密协作，在竞争中遥遥领先。

❾ 怎样才能实现智能制造

如果说消费互联网改变的是人们的消费方式，那么智能制造将彻底改变人们的生产方式，其所带来的影响要比消费互联网大上十倍，甚至是百倍，一个仅仅是在价值的流通环节实现了信息的连接，而另一个则要在价值创造阶段实现信息的沟通交互。这里不仅仅涉及到人与人之间的信息沟通，还涉及到人与设备、人与产品、设备与设备的信息沟通，及所谓的万物互联。

要想做到全面的万物互联，产品从设计到制造交付乃至售后服务的价值链和业务模式都将被重新定义。首先需要研究客户的个性化需求，在产品进行初期设计的时候进行规划，用模块化设计来匹配个性化特征以及个性化选择。从某种程度上来说，完全意义上的个性化定制是无法实现或成本非常高的，除非是3D打印，但也受制于材质。

接下来，就是个性化生产的过程，这里仍然需要生产流程的设计，生产流程被整个连接起来实现连续均衡生产，而不是每个工序断断续续的生产，这也是精益化生产的要求。

最后，就是产品生产出来之后交付到客户手中，客户使用过程中的产品数据通过网络发回给制造商，制造业通过这些产品使用大数据，分析客户的使用习惯，优化产品设计，也可远程调整这些产品参数，提高使用性能，降低产品的使用和维护成本。

所以说，智能制造并不是简单的信息、云计算、检测、传感等先进技术的应用，整个实施的过程需要先行规划设计，实现产品全生命周期的连续。如果没有先期的规划设计，这些信息系统、自动化等都会各自为政，根本无法融为一体发挥该有的功效。在实际的调研中，我们会经常发现许多企业上了各种各样的IT系统，结果都变成了信息孤岛，数据无法实现有效利用，决策也就失去了科学性。

思想价值决定企业命运的时代已经到来。

在日益全球化和移动互联、人工智能技术日趋普及的趋势下，优势企业之间的最高阶段的竞争，不能局限于硬技术的竞争，而是体现在企业软实力的竞争，亦即思想的竞争。面对今天的市场格局及为未来趋势，你的企业应该有什么样的价值判断，应该有什么样的思想基础，应该发出什么样的声音，这才是关键。

巴黎高科路桥大学秉承法国精英式高等教育体系，针对工业发展需求，将技术、人文与管理相结合，教学内容具有更新快，目的性强的特点，在学术科研上以项目为主线，拥有强大的企业合作背景和资源。学校注重全球发展和国际合作，在四大洲共有67个合作伙伴院校。

ENPCDBA（IM）项目关注学员成长，更关注学员背后企业和行业发展，旨在为学员提供前沿的学术思想，科学的理论支持，同时结合中国当前制造业发展，为学员提供理论与实践之间科学转换的视角、方法和工具。

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❿ 如何营造良好的智能制造发展环境

造良好的智能制造发展环境，除了参与智能制造的人通力配合外，一些像镑镑天工之类促进行业发展的平台也至关重要，只有借助互联网大数据和国际专家团的力量，才能整合产业链资源，推动行业快速发展