和传统的制造相比,智能制造具有的几个鲜明的特点？

1、生产设备网络化，实现车间“物联网”
物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。
2、生产文档无纸化，实现高效、绿色制造
生产文档进行无纸化管理后，工作人员在生产现场即可快速查询、浏览、下载所需要的生产信息，生产过程中产生的资料能够即时进行归档保存，大幅降低基于纸质文档的人工传递及流转，从而杜绝了文件、数据丢失，进一步提高了生产准备效率和生产作业效率，实现绿色、无纸化生产。
3、生产数据可视化，利用大数据分析进行生产决策
在生产现场，每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备开机率、主轴运转率、主轴负载率、运行率、故障率、生产率、设备综合利用率（OEE）、 零部件合格率、质量百分比等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。
一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造企业改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。
4、生产过程透明化，智能工厂的”神经”系统
在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造行业，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。因此其智能工厂建设模式为推进生产设备（生产线）智能化，通过引|进各类符合生产所需的智能装备，建立基于制造执行系统MES的车间级智能生产单元，提高精准制造、敏捷制造、透明制造的能力。
5、生产现场无人化，真正做到“无人”厂
在离散制造企业生产现场，数控加工中心智能机器人和三坐标测量仪及其他所有柔性化制造单元进行自动化排产调度，工件、物料、刀具进行自动化装卸调度，可以达到无人值守的全自动化生产模式（Lights OutMFG）。在不间断单元自动化生产的情况下，管理生产任务优先和暂缓 ，远程查看管理单元内的生产状态情况，如果生产中遇到问题， -旦解决，立即恢复自动化生产，整个生产过程无需人工参与 ，真正实现”无人”智能生产。

哐哐智造（kitweecom）是一款基于物联网技术的云MES生产管理平台。

智能制造究竟是什么？包含哪些范畴？目前业界还没有达成共识，不同背景的专家给出的解释往往大相径庭，很多概念满天飞，容易让制造企业无所适从。因此，我想站在制造企业的角度，来系统地分析一下这个问题，希望能够起到正本清源的作用。可以肯定的是，智能制造的“制造”二字，是广义的，指的是“manufacturing”，不仅仅是指生产（Production）。

关于智能制造，我认为其内涵是实现整个制造业价值链的智能化和创新，是信息化与工业化深度融合的进一步提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术。智能制造包括开发智能产品；应用智能装备；自底向上建立智能产线，构建智能车间，打造智能工厂；践行智能研发；形成智能物流和供应链体系；开展智能管理；推进智能服务；最终实现智能决策。目前智能制造的“智能”还处于Smart的层次，智能制造系统具有数据采集、数据处理、数据分析的能力，能够准确执行指令，能够实现闭环反馈；而智能制造的趋势是真正实现“Intelligent”，智能制造系统能够实现自主学习、自主决策，不断优化。

物联网技术就是打破人与机器直接的隔阂，机器与机器之间的信息孤岛，所以智能智造关键技术是包含物联网技术的，没有物联网就没有数据，又谈何智能？

区块链已延伸到数字金融物联网智能制造供应链管理 。

数字链接的经济社会有两个基本特点：一是人与人之间、人与物之间、物与物之间的时空距离将趋近于零。这将提供更加广泛的便捷性，也将带来更加直接的危险性，构成重大的安全挑战。

这就需要对人或物进行特征识别、时空定位和身份认证，确认端对端的控制权和指挥权。二是数字化的资产和资产化的数字文化产品可以被直接交易，这就需要对资产的所有权、对交易各方的身份和资质进行确认。因此，我们需要建立可靠的信任机制。

2019年，国际标准化组织的区块链和分布式记账委员会做了一个定义：区块链是使用密码技术，将共识确认的区块，按照顺序追加形成的分布式账本。

“中国制造2025”的提出，制造业迎来了新的发展机遇。使生产朝着智能化发展的方向发展，推动制造业快速升级转型过程中，进一步提高生产管理能力，不断提高智能化水平对我国生产制造业的发展具有重要意义。

众多企业开始广泛应用起制造信息技术，像数字孪生技术或生产管理可视化技术的研究与应用，已成为社会各界关注的焦点。

题主可以从工厂园区智能化和车间智能化两个大方向着手规划。

首先我们先来了解下智慧工厂可视化_车间部分能带来哪些价值和效益(来源Hightopo)：

工序调度：根据有限的资源能力，通过作业排序和调度来优化车间绩效。

资源配置与状态管理：指导工人、机具、材料如何协调生产，跟踪其当前的工作状态和完工情况。向用户提供产品组的可追溯性和每个最终产品的使用情况。

过程管理：根据计划和实际的产品制造活动，指导工厂的工作流程。

质量管理：根据工程目标对产品加工过程的质量进行实时记录、跟踪和分析，以保证产品的质量控制，确定生产中应注意的问题。

[汽车装配间数据可视化管理_Hightopo]

高度仿真，根据设备实际尺寸1:1缩小，可以利用鸟瞰、特写、跟踪等形式，将整条或者局部生产线的工艺流程完整展示。

工厂园区智能化管理规划也可以采用Hightopo三维数据可视化方式：

打破传统工厂园区信息孤岛，做到各部门、各管理线在信息资源共享互通，对工厂园区达到精细化管理让智慧工厂变得可知可感。

工厂园区管理系统支持融合多部门、不同平台的数据对接显示，管理者可以全方位掌控综合态势，不同运营管理者也可以互联互通相关联信息。包括支持了：政务、警务、交通、电力等实时数据信息；包括支持集成地理信息、GPS数据、建筑物三维数据、统计数据、园区视频监控采集画面等多类型数据。

可以设置管网分布可视化功能可通过多级检索功能菜单，实现为工厂内水管道、污水管道、再生水管道、电力管道、供热管道等展示。管网分布三维可视化的形式展现地下管线的埋深、形状、走向、周边环境。

智慧工厂可以提高车间的生产效率，为企业带来更多的经济效益。动画不仅可以应用于工厂生产领域，也可以应用于其他行业的生产线。作为“智能工厂”或“智能制造”领域的一部分，生产可视化在这里起着重要的作用。随着科学技术的飞速发展，制造业不会消失。未来的制造业不是标准化、规模化，而是个性化、定制化、智能化。

在智能制造这个行业里，张九六已有15年的从业经历。杭州中为目前是智能制造系统集成、物联网、智能物流、自动化、光电装备等领域的龙头企业之一，同时拥有浙江省的重点企业研究院，专门研究智能制造。

今天的分享主要针对智能化制造的背景以及若干实践做一个系统的介绍，还包括融资租赁在助推智造升级的作用。

智能化制造方面，最早德国提出工业40，然后是美国的先进制造伙伴计划以及先进制造国家战略。欧盟、英国、日本、韩国对智能化制造也非常重视。中国力推“中国制造2025”，也可以看出我国对智能化制造的重视。

智能化制造是工业40当中很重要的一个环节，工业40里还涵盖了互联网，互联网+智能制造，消费者。互联网在全世界，尤其在中国、美国发展得非常迅速，相对也有较强的成熟性。产业互联网以及现在热门的新零售都会慢慢形成一个大的工业40网络，把消费者和最前端的制造环节结合起来。

《2016年全球制造业竞争力指数》显示，中国的制造力在下降，特朗普提出的美国制造业回归是对中国制造业很大的警示。美国制造力的提升得益于先进的制造技术，比如智能互联的产品与工厂，工业机器人的应用，着可以解决人力成本过高的问题。

中国现在也面临发展过程中一个严峻的挑战，比如人口老龄化，如果还依靠纯粹的劳动力红利获取制造业上持续的核心竞争力，实际上会面临极大的压力。中国必须在智能制造上展开强有力的布局，提升中国在价值链上的地位。

德国是以工业20为基础，从工业30串联过渡到工业40。10是机械化；20是电气化和自动化，形成机械与人工的结合；30是信息化；40是网络化，出现智慧工厂以及共产大数据。

中国当前还处在补课工业20，普及30，并联式发展到工业40的阶段，发展时间上预计会缩短很多。

此外，我国国家层面已就中国智造提出明确规划指标，分为机器人、两化融合、智能制造示范项目三个维度，具体指标有工业机器人产业、工业机器人高端产品国产化率、工业机器人密度、宽带普及率、产品生产周期等等，直到2020年以及2025年都有具体的数字指标。

从整体上总结智造的内涵，可以概括为一个网络、两大主题、三项集成。一个网络是指建设信息物理系统网络（CPS）。两大主题即“智能工厂”和“智能生产”。 三项集成是指横向、纵向及端对端集成。

中国目前为止还没有百分百的智能工厂，现在可以自动把货物发出来，但是做不到自动生产货物。我个人认为以后智能制造长期发展带来的结果就是定制，所有需求都能够通过销售终端输入进去，后续的工厂会按照你的订单自动生产出你想要的定制产品。

智能制造系统中分为感知、决策、执行层。感知层包括机器视觉、光电感应、烟雾感应等等。我们通过传感器，物联网系统把想要的数据搜集起来，然后再进行决策，原始的决策层是我们的大脑，现在有了计算机、嵌入系统以及各种各样软件平台。

决策层方面，手机有ios系统，安卓系统。现在有些公司在工业40领域研究一套系统，这个系统就像一个大脑，以后感知系统都可以对接到里面去。

至于执行层，可以举几个典型的例子介绍一下。比如说工业机器人，可以分为六轴关节机器人、并联机器人、圆柱坐标机器人、直角坐标机器人、SCARA。这些机器人在工厂里的实际应用当中会根据要 *** 作对象的难度来选择，一般会多种机器人一起上。

在各个行业对于工业机器人使用中，汽车行业是应用最早也是最广的，其他还有电子行业，金属加工行业，化工、食品、饮料、包装。智能制造这个产业就是以万亿为单位的产业市场。

对比各国工业机器人的密度，韩国人口少，机器人产业比较发达，密度最大。日本、德国、美国、台湾、西班牙、法国、加拿大等国家，平均10000个人里有58台机器人。中国是10000个人里有30台机器人在替人工作，随着这个数据的上升，蕴含的市场空间非常大。

智能物流、智能数控机床、3D打印、智能感知设备也属于执行层。 智能感知设备是智能制造系统中的信息获取层，现在普遍都用无线互联来连接，物联网在智能制造领域所发挥了极大的作用。

决策端在这里实际上就是三大软件的核心——ERP、MES、CAD。ERP支撑的是业务的管理，负责企业资源规划。MES系统是生产制造执行过程的一个核心，这里面有人机交互，生产控制，监控，还有物流，MES可以把数据对接到ERP，但系统之间无法互相代替。CAD则是协助研发产品数据管理，还有辅助设计。

智能制造中的决策端，还涉及工艺流程和商业模式的重构。整个制造方式重构之后，企业与企业之间的合作方式，消费者与企业之间的交易方式都会改变。而且以前很多制造企业的流程之间是完全独立的，互相之间连接性不够紧密，中间是一个黑箱。通过智能制造、信息化等手段，可以重新做一个有效的连接。

我在LED和光伏这两个领域经验更丰富，公司也主要聚焦在这两个产业。现在的产业生产效率低，劳动力成本高，产品精度和良品率有待提高，还有研发投入偏低。平时做智能制造最头疼的事是内控不懂，非常被动。大家都在说智能制造很重要，但实际上企业的意识和人才队伍都非常缺失。

LED行业是一个比较大的行业。我2005年进入LED行业，到现在每年增长率不少于30%，现在每年市场规模有5千多亿，最近有很多公司上市。

针对智能制造，我们在这个行业主要做哪些事情呢？

首先在上游做点分智能工厂解决方案，和台湾的金元光电合作。它要有一个很严格的系统在监控你的生产，同时也有一套决策层很严密的算法在后面支撑，以保证质量绝对不出问题。点分工厂有一套MES系统和外包厂商的MES系统是对接，可以直接进行机器参数设置，人工只需负责设备维护和物流管理。

在中游，这个行业负责做分装，把孤立的设备连接到一起，其实它所实现的目标和芯片差不多，优势在于节约人工、提升单机设备稼动率、提高效率、节省制造成本、定制灵活。

下游就是夜光灯的全自动化生产和信息收集，宜家家居以及飞利浦的灯泡，基本上都是我们的生产线生产的。此外，工厂的光伏制造是基于AGV的智能物流系统，相当于实现了无人驾驶的搬运流程。

最近国家融资租赁政策越来越积极，现在一些做互联网金融，供应链金融的机构也在对接融资租赁。

在欧洲某些国家，由于整个国家各方面信任度比较好，企业在做重资产投资时，很多时候是借助融资租赁的，并不是真正的重资产。中国则需要自己花钱或者贷款买设备，但银行又只看固定资产，设备对他们而言不值钱，这样压力会比较大。

融资租赁是指企业分期购买设备，过程中就先使用设备赚钱。中国企业要推进智能制造，融资租赁以及资产投资会在这里起到重要的作用。

现在意识越来越开放，“吃独食”肯定是没有未来的，只有企业一起合作，形成一个非常健康的产业链，未来竞争力才会越来越强。

☆2017中国FinTech大会暨中国FinTech领军企业颁奖盛典

在中国制造千人会上，百度物联网拓展总监袁闻骞就结合物联网谈及了智能制造环境下的人机料法环所需要做出的改变。他表示：“其实互联网解决人的问题已经基本上非常成熟了，基于互联网的思维我们去看物联网，再去看智能制造，去解决我们在智能制造中所面临的数据问题。”

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