有谁可以普及一下什么是智能制造啊？
2022-07-27 · 打造具有全球影响力的学产研生态圈
UCMT协進教育
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。
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。
ENPC DBA（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。
更多招生简章、项目信息，欢迎私信了解详情~~~~~~
超维机器人
2023-06-06 广告
智能制造包括产品智能化、生产智能化、服务智能化、管理智能化。
1.产品智能化
产品智能化主要是依据相应的客户需求，将所需的传感器、处理器、储存器、通讯模块等融入到产品中，使得产品具有记忆、感知、通信、识别定位等功能，更好的提升产品价值。
2.装备智能化
根据人工智能、信息处理等技术和设备融为一体，提高加工精密度，对生产设备进行全生命周期的管理，提高设备稼动率和安全性，帮助企业实现提质、降本、增效。
3.生产智能化
智能制造生产智能化，通过数控机床、工业机器人等生产设备与互联网、大数据的联合应用，对生产过程全方位监控，生产数据全方面采集，使得生产进度透明，实现车间管理可视化，提高生产效率和管理效率。
4.管理智能化
应用ERP、MES、PLM等管理软件，使得企业数据的及时性、完整性、准确性不断提升，对采集的数据进行汇聚、分析、判断，促使管理更科学、合理、准确、高效。
5.服务智能化
以产品智能化为基础，依托产品自身的可感知、可识别属性，跟踪产品状态，拓展后续服务，对产品生命周期进行监管，为用户进行远程运维维保，为用户提供高效、便捷和满意服务，从生产性制造向生产服务型制造转型升级。
在中国制造行业，80%的中小企业解决了90%的就业人群，实现了70%的工业GDP，却只创造了60%的行业利润，从80%到60%，可以看到其实我国中小制造企业获益能力是比较差的。从微笑曲线上也能够看得出来，我国制造业处于微笑曲线最底端，附加值不高是整个行业的痛点。而智能制造的核心就是帮助这些制造企业能够从底端有一个上升的可能。
二、智能制造是什么?
智能制造的本质，是运用物联网、大数据、云计算、移动互联等新一代信息技术及智能装备对传统制造业进行深入广泛地改造提升，实现人、设备、产品和服务等制造要素和资源的相互识别、实时交互和信息集成，推动产品的智能化、装备的智能化、生产方式的智能化、管理的智能化和服务的智能化发展。
智能制造的技术体系，包括“数据+算力+算法”。数据是基础，是驱动智能制造提高精准度的核心;算力用来梳理获取的数据，比如云计算、边缘计算为代表的计算技术;算法用来发挥出数据的真正价值，比如人工智能、机理模型为代表的算法技术，帮助智能制造发现规律并提供智能决策支持。
三、智能制造有什么意义?
推动生产工具革命和决策革命。工具革命，使生产更加高效、低成本;决策革命，渗透到从需求到生产的各个环节，可以提高决策的精确性和科学性，缩短决策周期，并有效降低由决策的不确定性所带来的试错成本。
同时，智能制造也是以“智能+”为代表的新经济的“基石”,
已成为当今世界各国技术创新和经济发展竞争的焦点。中国正处于发展模式转型升级的关键阶段，推动制造业高质量发展具有尤其重要的意义。
四、智能制造如何构建?
对于企业来说，构建智能制造首先要从决策层开始推动。制定大胆而前瞻的策略。人才、流程、技术统筹融合。从决策层牵头贯穿公司各个层级，不能仅仅停留在生产车间;以价值为导向。不要过分关注技术本身，而忽略了智能制造的根本目的是为了给企业创造价值。要积极调动产业价值链上的各个要素，建立跨部门协作，并基于价值和绩效来布局。
其次，还是要关注技术基础层面，设计IT与OT融合的顶层架构，比如在技术层面利用统一规划的云平台、IOT系统、工程技术实现IT和OT从数据到系统的融合;趸实数字化基础，比如引入物联网或工业互联网架构、电子看板等建立核心生产系统的数字化基础;引入核心应用，比如ERP、PLM、MES、SCM等;实现系统互联和数据集成，集成内部从设计到销售的数据，以及外部客户、供应商的数据，实现实时的数据汇总、分析、模型管理、决策支持。
最后，在软性层面，也要提升柔性组织，构建智能制造文化氛围。在柔性组织中，需要员工、机器和自由职业者密切协作，共同构成一个全新的团队，一要实现人机协作，把我智能制造“新四化”发展需求与增强员工能力之间的平衡，二要拓展人才生态系统，构建规则、资源池和工具，让员工能够获得所需技能。
