德國目前正在推動的工業(yè)4.0和美國的賽博-物理系統(tǒng)技術（CPS），都提出了以互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)為手段，以知識為核心的智能制造。中國也發(fā)布了工業(yè)化與信息化融合的“中國制造2025”，同樣高度重視智能制造。那么機器人、自動化就是智能制造了嗎？我們究竟怎么來辨別什么是智能制造呢？

1.什么是智能制造

一般認為智能是知識和智力的總和，前者是智能的基礎，后者是指獲取和運用知識求解的能力。制造是指對原材料進行加工或再加工，以及對零部件進行裝配的過程。而智能制造可以理解為是一種由智能設備和人類專家共同組成的人機一體化智能系統(tǒng)，它在制造過程中能進行智能活動，諸如分析、推理、判斷、構思和決策等。通過人與智能設備的合作共事，去擴大、延伸和部分地取代人類專家在制造過程中的腦力勞動。它把制造自動化的概念更新，擴展到柔性化、智能化和高度集成化。

2.智能制造的核心是什么

傳統(tǒng)的制造系統(tǒng)在前三次工業(yè)革命中主要圍繞著它的五個核心要素進行技術升級，它包含了：

• Material——材料，包括特性和功能等
• Machine——機器，包括精度、自動化、和生產能力等
• Methods——方法，包括工藝、效率、和產能等
• Measurement——測量，包括六西格瑪、傳感器監(jiān)測等
• Maintenance——維護，包括使用率、故障率、和運維成本等

這些改善活動都是圍繞著人的經驗開展的，人是駕馭這5個要素的核心。生產系統(tǒng)在技術上無論如何進步，運行邏輯始終是：發(fā)生問題->人根據(jù)經驗分析問題->人根據(jù)經驗調整5個要素->解決問題->人積累經驗。

而智能制造系統(tǒng)區(qū)別于傳統(tǒng)制造系統(tǒng)最重要的要素在于第6個M，也就是建模（Modeling——數(shù)據(jù)和知識建模，包括監(jiān)測、預測、優(yōu)化和防范等）,并且通過這第6個M來驅動其他5個M的要素，從而解決和避免制造系統(tǒng)的問題。

因此，智能制造運行的邏輯是：發(fā)生問題->模型（或在人的幫助下）分析問題->模型調整5個要素->解決問題->模型積累經驗，并分析問題的根源->模型調整5個要素->避免問題。智能制造所要解決的核心問題是知識的產生與傳承過程。

3.對“智能制造”理解的三大誤區(qū)

1）智能制造=自動化？

自動化不是智能制造，自動化是制造領域里解決一次性和質量偏差的手段，其中包含標準化和合理化的觀念，自動化是一個過濾器而不是一個目標。

2）3D打印=智能制造？

智能制造必須滿足三個特性，即可預測性(Predictability),可加工性 (Producibility), 生產力提升性(Productivity)，所以說3D打印技術是一種新型制造技術，而不算是智能制造。

3）只是簡單的加上物聯(lián)網(wǎng)=智能制造？

目前國內一些企業(yè)對“互聯(lián)網(wǎng)+”，尤其是云概念存在誤區(qū)，他們認為只要加上物聯(lián)網(wǎng)，把機器在云上和互聯(lián)網(wǎng)中連接起來，就實現(xiàn)了數(shù)字化制造的目標，這種行為就好比穿了名牌就代表是名人了，其實內在的核心制造能力并沒有提升。

注：一個制造系統(tǒng)是否能夠被稱為智能，主要判斷其是否具備以下兩個特征：

1)是否能夠學習人的經驗，從而替代人來分析問題和形成決策；

2)能否從新的問題中積累經驗，從而避免問題的再次發(fā)生。

如何發(fā)展智能制造？

1.中國制造現(xiàn)階段存在的問題

第一，中國制造不應該再停留在人力或工廠領域。國內的一些制造企業(yè)目前還只是停留在工廠進行加工生產，而不是開發(fā)技術，那么即使行業(yè)做得再大，關鍵零部件仍要依靠進口。

第二，中國制造不應該再把貼牌當作是一種正常的模式。貼牌生產并不能代表企業(yè)強大與否，因為企業(yè)基礎零部件基本上全部靠進口，基礎工藝全部靠照搬。

制造追求的是對工藝的卓越性，從手工制造、到機器制造、到軟件集成，到最后的未來數(shù)字化制造--讓全世界幫我們制造，而不是我們幫別人生產，才是制造的智慧，才是中國制造應該具備的智慧。

2、如何實現(xiàn)智能制造？

要實現(xiàn)智能制造，首先要解決智能維護這個大問題，再做智能預測，最后做到無憂系統(tǒng)與大價值。具體來看分為以下幾個階段：

第一階段，全員生產系統(tǒng)。這個是日本提出來的。應該是七八十年代整個制造系統(tǒng)當中引以為核心的標準。這種固化在了組織和對人培訓方面。

第二階段，精益制造和6-Sigma。它的核心價值是如何以數(shù)據(jù)作為標準建立管理體系，在這個基礎下面包括質量管理體系、產品全生命周期管理體系等。這個時候數(shù)據(jù)真正在制造使用過程中發(fā)揮作用。

第三階段，數(shù)據(jù)驅動的預測性建模分析。目前處于轉型的最重要時期，我們還沒有完全到達第三個階段。以數(shù)據(jù)驅動的預測性建模分析，指的是怎么把隱性的問題顯性化，顯性化之后解決隱性的問題，避免顯性問題的發(fā)生。

第四階段，以預測為基礎的資源有效性運營決策優(yōu)化。對于過去產生的關聯(lián)性都能夠建模之后，怎么根據(jù)系統(tǒng)生產、環(huán)境、人員多方要素變化進行實時動態(tài)優(yōu)化。

第五階段，“信息-物理”系統(tǒng)。我們認為它是建立在對于所有設備本身運行的環(huán)境、活動目標非常精確建模基礎上，這個時候我們產生知識的應用和傳承問題。

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