“智能制造”的理解

01

智能和智慧

百度百科：

智能，是智力和能力的总称

智慧 是生命所具有的基于生理和心理器官的一种高级创造思维能力，包含对自然与人文的感知、记忆、理解、分析、判断、升华等所有能力，

智慧比智能多了“人文”的属性。

02

智能制造概念

智能制造是将制造技术与数字技术、智能技术、网络技术的集成应用于设计、生产、管理和服务的全生命周期，在制造过程中进行感知、分析、推理、决策与控制，实现产品需求的动态响应，新产品的迅速开发以及对生产和供应链网络实时优化的制造活动的总称。

03

智能制造内涵

制造技术，融入信息技术、智能技术、网络技术的融合，开展感知、分析、推理、决策与控制活动，实现产品智能化、装备智能化、生产智能化、服务智能化、管理智能化。

产品智能化：产品可追溯、可识别、可定位、可管理

装备智能化：智能工厂，设备全面联网和通讯

生产智能化：个性化定制、极少量生产、服务型制造以及云制造

服务智能化：用户需求高效、准确、及时挖掘、识别和满足

管理智能化：企业内无信息孤岛，企业间实时互联，企业、人、设备、产品实时互联

04

智能制造影响

（1）减低成本

（2）大规模定制生产

实时满足客户需求的动态产品规划；

实现各个生产环节的无缝对接，生产过程全程可监控，缩短生产任务的转换时间；

（3）P2P的客户关系

去中介化，带来商业模式的创新；

（4）分布式/地区化

减少了规模效应，处理能力被分散到各地；

能够快速重新定义需求，制定更加符合客户需求的生产流程

05

智能制造重点领域与产业链

《中国制造2025》提出：加快机械、航空、船舶、汽车、轻工、纺织、食品、电子等 行业生产设备的智能化改造， 提高精准制造、敏捷制造能力;统筹布局和推动智能交通工具、智能工程机械、服务机器人、智能家电、智能照明电器、可穿戴设备等 产品研发和产业化 ;发展基于互联网的个性化定制、众包设计、云制造等 新型制造模式 ，推动形成基于消费需求动态感知的研发、制造和产业 组织方式 等。

智能制造实现需要多个层次上技术产品支持，主要包括工业机器人、3D打印、工业物联网、云计算、工业大数据、知识工作自动化、工业网络安全、虚拟现实和人工智能等。这些技术产品中会产生无数的商机和上市公司。

06

智能制造模式

1、以缩短产品研制周期为核心的产品全生命周期数字一体化模式。

2、以满足用户个性化需求为引领的大规模个性化定制模式。

3、基于工业互联网的远程运维服务模式。

4、以供应链优化为核心的网络协同制造模式。

5、以打通企业运营“信息孤岛”为核心的智能工厂模式。

6、以质量管控为核心的产品全生命周期可追溯模式。

7、以提高能源资源利用率为核心的全生产过程能源优化管理模式。

8、基于云平台的社会化协同制造模式。

9、是快速响应多样化市场需求的柔性制造模式。

07

企业智能化升级策略

1、产业研究。理清产业基础与条件，做好产业规划基础。

2、产业定位。解决产业发展的最终目标是什么，有着什么样的发展思路，发展该产业在全国、省、地区中所占据的地位、发挥的作用、承担的功能等问题。

3、产业规划。规划重点产业与产业重点，重点产业选择主要是根据上位规划导向、比较优势原则、生态化原则等;

4、产业链搭建。是以推动产业间的相互利用为目标进行的建链、补链、强链、抢链。
参考文章

《 智能制造内涵及要求 》

《 智能制造内涵及其战略意义 -华强电子网 》

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40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。

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为什么智能制造会成为各个制造大国共同的关注重点呢？
因为随着制造业自动化程度的不断提高，产能日益过剩，企业之间的竞争由原来的产品增量转移到价值增量上，而价值增量不仅仅是关注效率、成本等传统经济学概念上的效益，更多的需要拉宽拉长产品的价值，例如：通过对销售产品提供后续的增值服务来增加单品的价值，通过定制化来改变产品形态从而服务于更多客户的特定需求等。
所以评价智能制造对制造业的价值，不能再以传统的效率作为依据，智能制造的本质是把当今科技发展的成果，软件、嵌入系统、传感器网络、物联网、智能算法等纳入到制造业中应用，实现客观世界的物理实体与数字世界的虚拟/逻辑实体的融合。

对于制造业来说，最终实现如下图所示的虚实映射系统：
当然，智能制造还包括企业内部自动物流配送系统等，这些是作为更宽泛层面的CPS出现的。实际上，从上面图中可以发现，智能制造跟精益生产存在密不可分的关系。

精益生产是精益管理在生产过程的具体应用，包括JIT、TOC、ANDON（安灯）、看板等工具，在传统生产过程中，精益生产理论及工具是独立的一套系统，但是在智能制造环境中精益生产会融入到智能制造系统中去，甚至精益生产成为智能制造的部分理论基础。所以很多人认为没有导入精益生产的智能制造就是忽悠。

首先，从精益生产与智能生产的本质来看，精益生产的本质是消除生产过程中非增值的活动，而智能制造是使增值活动柔性化、智能化，所以精益生产和智能制造的关系首先是相互融合；
其次，智能制造为精益生产提供了前所未有的便利性；传统的精益生产的工具，ANDON（安灯），看板，PTL等都可以在智能制造的IT基础上完美实现，甚至某些精益生产的工具本身就是智能制造的一部分，例如：PTL(灯光指示拣选系统,Pick to light或称电子标签拣货系统)系统可以由立体仓库替代，ANDON（安灯）系统可以由AGV（自动导引运输车）实现，所以精益生产与智能制造之间也是相互补充关系；
最后，在精益生产与智能制造的融合系统中，智能制造的实现除了技术上应用ICT(信息、通信和技术)之外，能够承载精益管理的理念是决定智能制造质量的重要依据；所以精益生产与智能制造也是上层建筑与物质基础的关系；
那么智能制造如何承载精益理念呢？
前面解释了智能制造的核心是CPS(信息物理系统)，一个智能制造系统一定是完全数字化的制造系统，有了数字化、软件化的制造系统，那么软件的智能（或者说软件的设计思想）需 要什么理论支撑呢？智能制造的理论基础不能说全部，但是很大一部分就是精益思想。同时 精益思想在智能制造的物理基础之上会变的更容易推广，更容易落地，因为智能制造给予精 益思想一个物化的基础，我们可以把精益思想在智能制造软件中物化为策略。

上图中的调度策略的算法理论基础就是精益生产，包括JIT、TOC(瓶颈理论)等。
通过智能制造的物理平台，使得精益生产更容易推广，更容易让企业接受，所以可以说，不 谈精益生产的智能制造基本处于没有入门的阶段！
我们一般建议客户进行生产系统再造分三步走，分别如下：

可视化实现目标是 实现制造过程的人、机、物、料、法、环的集成；通过使用RFID（射频识别是一种非接触 式的自动识别技术）等标识系统标识各种生产元素，能够把生产过程数字化，能够让生产工 艺跟随产品在生产流程中移动；效果如下图（3D显示整个生产过程信息），这些信息基 础也是精益生产管理的技术与素材。
精益化实现目标是 实现微调度、微排产功能，通过对可视化数据的分析，实施不同的调度策略和算法实现生产 平衡、生产同步，满足所有生产聚焦于创造价值的在制品；完成高效、高质量的制造管控。
智能化实现目标是集成AGV（自动导引运输车）、立体仓 库等跟制造相关的生产元素，对参与生产的所有元素进行自动调度，同时对制造过程进行 风险预估，客户质量反馈的回归分析等智能软件算法进行对产品整体分析与挖掘，希望诸位 特别留意精益化实现中的微调度，微排产的概念。在智能制造基础之上的精益管理力度更加细致，可 *** 作性更加灵活。

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40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。

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智能制造是指具有信息自感知、自决策、自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。

具体体现在制造过程的各个环节与新一代信息技术的深度融合，如物联网、大数据、云计算、人工智能等。

智能制造大体具有四大特征：以智能工厂为载体，以关键制造环节的智能化为核心，以端到端数据流为基础，和以网通互联为支撑。

其主要内容包括智能产品、智能生产、智能工厂、智能物流等。

目前，急需建立智能制造标准体系，大力推广数字化制造，开发核心工业软件。

传统数字化制造、网络化制造、敏捷制造等制造方式的应用与实践对智能制造的发展具有重要支撑作用。

智能制造的发展轨迹：智能制造源于人工智能的研究。

一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。

人工智能就是用人工方法在计算机上实现的智能。

近半个世纪特别是近20年来，随着产品性能的完善化及其结构的复杂化、精细化，以及功能的多样化，促使产品所包含的设计信息和工艺信息量猛增，随之生产线和生产设备内部的信息流量增加，制造过程和管理工作的信息量也必然剧增，因而促使制造技术发展的热点与前沿，转向了提高制造系统对于爆炸性增长的制造信息处理的能力、效率及规模上。

目前，先进的制造设备离开了信息的输入就无法运转，柔性制造系统（FMS）一旦被切断信息来源就会立刻停止工作。

专家认为，制造系统正在由原先的能量驱动型转变为信息驱动型，这就要求制造系统不但要具备柔性，而且还要表现出智能，否则是难以处理如此大量而复杂的信息工作量的。

其次，瞬息万变的市场需求和激烈竞争的复杂环境，也要求制造系统表现出更高的灵活、敏捷和智能。

因此，智能制造越来越受到高度的重视。

纵览全球，虽然总体而言智能制造尚处于概念和实验阶段，但各国 均将此列入国家发展计划，大力推动实施。

1992年美国执行新技术政策，大力支持被总统称之的关键重大技术（CriticalTechniloty），包括信息技术和新的制造工艺，智能制造技术自在其中，美国 希望借助此举改造传统工业并启动新产业。

加拿大制定的1994~1998年发展战略计划，认为未来知识密集型产业是驱动全球经济和加拿大经济发展的基础，认为发展和应用智能系统至关重要，并将具体研究项目选择为智能计算机、人机界面、机械传感器、机器人控制、新装置、动态环境下系统集成。

日本1989年提出智能制造系统，且于1994年启动了先进制造国际合作研究项目，包括了公司集成和全球制造、制造知识体系、分布智能系统控制、快速产品实现的分布智能系统技术等。

欧洲联盟的信息技术相关研究有ESPRIT项目，该项目大力资助有市场潜力的信息技术。

1994年又启动了新的R&D项目，选择了39项核心技术，其中三项（信息技术、分子生物学和先进制造技术）中均突出了智能制造的位置。

我国80年代末也将“智能模拟”列入国家科技发展规划的主要课题，已在专家系统、模式识别、机器人、汉语机器理解方面取得了一批成果。

最近，国家科技部正式提出了“工业智能工程”，作为技术创新计划中创新能力建设的重要组成部分，智能制造将是该项工程中的重要内容。

由此可见，智能制造正在世界范围内兴起，它是制造技术发展，特别是制造信息技术发展的必然，是自动化和集成技术向纵深发展的结果。

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