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智能制造

智能制造已经成为全地球制造业的重要趋势。通过构建智能工厂，采用物联网连接产品生命周期的所有阶段，从原料采购到生产再到交付整个过程实现可视化管理，那么如何构建智能工厂？

智能工厂是未来制造业发展的必然趋势，目前已经有一些案例，例如全地球大型制造商包括通用电气、西门子、霍尼韦尔、三菱电机、罗克韦尔自动化、施耐德电气、通用动力等都在尝试新的制造模式。不过，升级智能工厂要结合自身的需要和环境特点，不同的企业应该采用不同的方式，这样才能达到其想要的效果。

中国企业的智能制造现状究竟如何？至少在智能制造的中心环节(生产过程的优化)，比如工程建模、机器学习和智能系统架构开发方面，情况并不乐观。

现场智能制造项目中，企业完成了项目的工程问题建模和智能系统开发，以及关键工具参数离线测量和在线软测量，尽管所提供数据基本满足以数据看板为代表的数字化制造，但是现场提供高质量数据并不容易。这样智能系统供货商的成本很大。企业对于现场遗漏数据的问题没有明确的惩罚制度，导致现场数据完整性较差。小企业往往根本无法采集所需要的高质量数据。

考察智能制造基本要求，从对相关要求的满足程度可以探测出各国智能制造的基本现状。目前机器代人是努力方向之一，但这只是在自动化层面上。要实现优化的机器代人，首先必须对工程问题和工程参数进行建模，然后利用所采集到的高质量数据进行模型的机器学习；此后的模型则与机械设备和生产现状深度绑定。基于这些可以开发出智能系统，继而产生出即时可变的、一直是优化的生产参数，交给基础自动化执行。这优化的机器代人正是智能制造。

中国在推进智能制造中鼓励自动化和数字化的短板补充，但也会由此导致对智能制造的误解而造成较大损失。比如在建智能产线时，因为不明确什么是智能制造，而将只建成了具有基础自动化、MES和ERP的产线，误认为是智能产线。此类产线缺乏的正是智能制造的中心:智能系统。这类只有数据看板的产线只有工程师可以运行，问题较多，甚至出现了对此类智能产线投入则“快死”，不投入则“慢死”的两难境地。机械化确保产品能生产出来，自动化使得产品能自动生产出来(机器代人)，数字化以大量数据便于审核，以确保机械化和自动化的实现，而智能化确保优化和无人操作。