智能制造的概念是什么？

（一）发展背景

当今世界，各国制造企业普遍面临着提高质量、增加效率、降低成本、快速响应的强烈需求，还要不断适应广大用户不断增长的个性化消费需求，应对资源能源环境约束进一步加大的挑战。然而，现有制造体系和制造水平已经难以满足高端化、个性化、智能化产品和服务增值升级的需求，制造业的进一步发展面临巨大瓶颈和困难。解决问题，迎接挑战，迫切需要制造业的技术创新、智能升级。

新一轮工业革命方兴未艾，其根本动力在于新一轮科技革命。新世纪以来，移动互联、超级计算、大数据、云计算、物联网等新一代信息技术日新月异、飞速发展，并极其迅速地普及应用，形成了群体性跨越。这些历史性的技术进步，集中汇聚在新一代人工智能技术的战略性突破，实现了质的飞跃。新一代人工智能呈现出深度学习、跨界协同、人机融合、群体智能等新特征，为人类提供认识复杂系统的新思维、改造自然和社会的新技术。当然，新一代人工智能技术还处在极速发展的进程中，将继续从“弱人工智能”迈向“强人工智能”，不断拓展人类“脑力”，应用范围将无所不在。新一代人工智能已经成为新一轮科技革命的核心技术，为制造业革命性的产业升级提供了历史性机遇，正在形成推动经济社会发展的巨大引擎。世界各国都把新一代人工智能的发展摆在了最重要的位置。

新一代人工智能技术与先进制造技术的深度融合，形成了新一代智能制造技术，成为了新一轮工业革命的核心驱动力。

（二）新一代智能制造是新一轮工业革命的核心技术

科学技术是第一生产力，科技创新是经济社会发展的根本动力。第一次工业革命和第二次工业革命分别以蒸汽机和电力的发明和应用为根本动力，极大地提高了生产力，人类社会进入了现代工业社会。第三次工业革命以计算、通信、控制等信息技术的创新与应用为标志，持续将工业发展推向新高度。

新世纪以来，数字化和网络化使得信息的获取、使用、控制以及共享变得极其快速和普及，进而，新一代人工智能突破和应用进一步提升了制造业数字化网络化智能化的水平，其最本质的特征是具备认知和学习的能力，具备生成知识和更好地运用知识的能力，这样就从根本上提高工业知识产生和利用的效率，极大地解放人的体力和脑力，使创新速度大大加快，应用范围更加泛在，从而推动制造业发展步入新阶段，即数字化网络化智能化制造——新一代智能制造。如果说数字化网络化制造是新一轮工业革命的开始，那么新一代智能制造的突破和广泛应用将推动形成新工业革命的高潮，将重塑制造业的技术体系、生产模式、产业形态，并将引领真正意义上的“工业40”，实现新一轮工业革命。

（三）愿景

制造系统将具备越来越强大的智能，特别是越来越强大的认知和学习能力，人的智慧与机器智能相互启发性地增长，使制造业的知识型工作向自主智能化的方向发生转变，进而突破当今制造业发展所面临的瓶颈和困难。

新一代智能制造中，产品呈现高度智能化、宜人化，生产制造过程呈现高质、柔性、高效、绿色等特征，产业模式发生革命性的变化，服务型制造业与生产型服务业大发展，进而共同优化集成新型制造大系统，全面重塑制造业价值链，极大提高制造业的创新力和竞争力。

新一代智能制造将给人类社会带来革命性变化。人与机器的分工将产生革命性变化，智能机器将替代人类大量体力劳动和相当部分的脑力劳动，人类可更多地从事创造性工作；人类工作生活环境和方式将朝着以人为本的方向迈进。同时，新一代智能制造将有效减少资源与能源的消耗和浪费，持续引领制造业绿色发展、和谐发展。

新一代智能制造是一个大系统，主要由智能产品、智能生产和智能服务三大功能系统以及工业智联网和智能制造云两大支撑系统集合而成（图8）。

新一代智能制造技术是一种核心使能技术，可广泛应用于离散型制造和流程型制造的产品创新、生产创新、服务创新等制造价值链全过程的创新与优化。

（一）智能产品与制造装备

产品和制造装备是智能制造的主体，其中，产品是智能制造的价值载体，制造装备是实施智能制造的前提为基础。

新一代人工智能和新一代智能制造将给产品与制造装备创新带来无限空间，使产品与制造装备产生革命性变化，从“数字一代”整体跃升至“智能一代”。从技术机理看，“智能一代”产品和制造装备也就是具有新一代HCPS特征的、高度智能化、宜人化、高质量、高性价比的产品与制造装备。

设计是产品创新的最重要环节，智能优化设计、智能协同设计、与用户交互的智能定制、基于群体智能的“众创”等都是智能设计的重要内容。研发具有新一代HCPS特征的智能设计系统也是发展新一代智能制造的核心内容之一。

（二）智能生产

智能生产是新一代智能制造的主线。

智能产线、智能车间、智能工厂是智能生产的主要载体。新一代智能制造将解决复杂系统的精确建模、实时优化决策等关键问题，形成自学习、自感知、自适应、自控制的智能产线、智能车间和智能工厂，实现产品制造的高质、柔性、高效、安全与绿色。

（三）智能服务

以智能服务为核心的产业模式变革是新一代智能制造的主题。

在智能时代，市场、销售、供应、运营维护等产品全生命周期服务，均因物联网、大数据、人工智能等新技术而赋予其全新的内容。

新一代人工智能技术的应用将催生制造业新模式、新业态：一是，从大规模流水线生产转向规模化定制生产；二是，从生产型制造向服务型制造转变，推动服务型制造业与生产性服务业大发展，共同形成大制造新业态。制造业产业模式将实现从以产品为中心向以用户为中心的根本性转变，完成深刻的供给侧结构性改革。

（四）智能制造云与工业智联网

智能制造云和工业智联网是支撑新一代智能制造的基础。

随着新一代通信技术、网络技术、云技术和人工智能技术的发展和应用，智能制造云和工业智联网将实现质的飞跃。智能制造云和工业智联网将由智能网络体系、智能平台体系和智能安全体系组成，为新一代智能制造生产力和生产方式变革提供发展的空间和可靠的保障。

（五）系统集成

新一代智能制造内部和外部均呈现出前所未有的系统“大集成”特征：

一方面是制造系统内部的“大集成”。企业内部设计、生产、销售、服务、管理过程等实现动态智能集成，即纵向集成；企业与企业之间基于工业智联网与智能云平台，实现集成、共享、协作和优化，即横向集成。

另一方面是制造系统外部的“大集成”。制造业与金融业、上下游产业的深度融合形成服务型制造业和生产性服务业共同发展的新业态。智能制造与智能城市、智能农业、智能医疗等交融集成，共同形成智能生态大系统——智能社会。

新一代智能制造系统大集成具有大开放的显著特征，具有集中与分布、统筹与精准、包容与共享的特性，具有广阔的发展前景。

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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目前，很多公司正在积极布局智能制造和工业物联网发展战略。问题是，这些企业是会共同推进两个战略的发展还是分开推进呢？我相信他们会共同推进，但我也可以理解那些把他们看作是分开的人。
在我们讨论这个话题之前，先让我先定义一下术语，因为有很多关于这个的争论。
智能制造：在工厂和整个价值链内实现业务、物理和数字流程的智能化、实时协调和优化。基于所有可用的信息，资源和流程将实现自动化、集成化、被监控和持续评估。（根据MESA International ，MES国际联合会定义）
IIoT：在工业（如组件、产品、产品运输和设备）中使用的物理对象（“物”）中嵌入电子、软件、传感器组成的网络，这个网络能够使物理对象通过互联网协议(IP)收集数据并与控制系统、业务流程和分析交换数据。（根据维基百科“IoT”修改）
现在回到我们的核心问题：两个战略是要共同推进还是分开推进呢？很明显，目前还没有定论。下面是这些观点的一些背景：
工业互联网协会(IIC)说:"通过自动化工业设备和系统之间的通信，IIoT提高了整个工厂的效率，使其更加智能化，"我同意。我相信，IIoT是智能制造的一项有利技术，它的进步将推动智能制造的发展。同样，随着智能制造超越概念，进入公司正在执行的项目，制造商和他们的解决方案提供者将改进支持这些项目的IIoT技术。这两个很可能会被共同推进。
另外：并不是每个人都同意。在最近的MESA调查中，超过三分之一的制造商报告说他们不相信智能制造包括IIoT（参见上图）。我明白这个观点，因为智能制造有很多途径。实际上，IIoT可以在一些可能定义智能制造的正常边界之外使用。
与智能制造相比，IIoT确实发展可能会更快，因为解决整个价值链上的项目是一个超出公司内部的挑战。像通用动力公司、通用磨坊和通用汽车这样的大公司可以展示他们的力量，并帮助推动特定行业的智能制造行动，但是IIoT项目可以取得很大的进展，并在公司的内部提供许多好处。如果消费者市场上的物联网计划提高了工厂内部的期望门槛，那么实现类似的互联互通、数据访问、控制和分析能力也会有压力。
此外，生产仍将涉及人员，以及未配备IIoT的设备和产品。对于一些智能制造方案，IIoT没有也不可能是商业案例，这些情景可能关注人员和价值链流程。
推动第四次工业革命的是什么？
有些人会认为智能制造或IIoT可能导致第四次工业革命。我也有一个观点：智能制造是这场革命的基础，而IIoT不是。即使IIoT的发展比智能制造快得多，我也不认为它足以让生产企业进入下一个生产力阶段。
那么IIoT缺少了什么来推动第四次工业革命呢？首先是企业环境。智能制造不仅整合了工厂或智能连接工厂，还包括智能连接的供应链和贯穿产品生命周期的数字线程。与其他工业革命一样，技术的转变--比如IIoT--必须与新的流程和人们工作的方式协同工作，以达到我们在第四次工业革命中所追求的生产力水平的提高。
IIoT是一项基础技术，但它只做它所做的事情--在"事物"之间创建通信，以便更容易地获取数据和分析。第四次工业革命需要许多其他技术和工艺。其中一些将针对一件设备或生产过程；其他人将在工厂、企业或价值网络上工作。
真正让商界人士兴奋的是，当新技术和新方法将它们整合在一起时，就会扰乱市场，并让公司提供新的服务和与新产品所能产生的数字数据绑定的新价值。例如，基于IoT的智能产品可以向工程师和生产者提供关于产品如何在该领域执行的反馈。基于这些数据，我们能提供什么样的新见解和服务？
这就是为什么我认为，要实现第四次工业革命需要更多的时间。它将把IoT和IIoT引入智能制造策略，以创建新的方法来协调和优化整个价值链中的流程，并向客户交付新的服务级别。

一、人机交互性
智能制造的人和机器之间，在任何时间和空间上都可以相互联系、相互协同完成任务，除了机器本身的规划、行动和监控外，人可以随时随地地架空机器的情况。在这之前的自动化存在着片面强调所有环节的自动化，几乎忽略了人的作用，导致生产制造效率不高。然而人机一体化突出了人在制造系统中的核心地位，并在智能机器的配合下，更大的发挥人的潜能，机器智能和人的智能真正的集成在一起，在人机之间形成一种平等共事、相互协作的关系，二者各显其能，相辅相成。

二、制造资源的全球虚拟化、网络化
人机物的互联不仅可以形成虚拟化的智能工厂，进而形成全球性的制造资源网络化、虚拟化。互联网打通了人和人在全球范围内的联系，电子商务打通了人与商品在全球上的联系，智能制造则打通了人机物在全球范围的联系，使得制造企业能够高效的整合和利用海量的制造资源，获得资源高利用率并实现节能降耗，快速响应市场变化，提高自身的竞争力。

三、自组织、自学习和自维护
智能制造能够搜集、理解环境和自身的信息，各组成单元能够依据工作任务需要，自行组成一种最佳结构，运用知识进行自组织，分析、判断和规划自己行为的能力。智能制造应用的知识均是知识库的知识，并在生产制造中不断学习、充实知识库，具有自学习能力。同时，还能在运行过程中对故障自行诊断、自行排除以及自行维护，使得智能制造系统能够自我优化适应各种复杂环境。

供应链智能制造是一种利用先进的数字技术和物联网技术，实现供应链的高效、智能化管理，从而提高生产效率、降低生产成本并优化资源配置的制造模式。它将供应链各个环节进行高度的集成和协同，实现信息传递的实时性、精准性和可溯源性。
供应链智能制造主要包括以下几个方面：
1 智能工厂：通过物联网、云计算等技术，实现工厂设备、工人和产品的智能化连接和协同 *** 作，提高了生产效率和质量。
2 智能仓储与物流：利用物联网技术和大数据分析，建立智能化仓储和物流系统，实现自动化、高效的货物运输和仓库管理。
3 智能采购：利用供应链管理系统和物联网技术，实现供应商管理、采购计划、订单跟踪等的智能化处理，为企业提供更快捷、更精准的采购服务。
4 智能销售：通过客户关系管理系统和智能化营销策略，实现对市场需求的快速响应和产品推广，提高销售效率和客户满意度。
供应链智能制造模式的实现，可以让企业在生产、采购、销售等环节中更好地把握市场需求，提高资源利用率和产品质量，从而实现持续增长和竞争优势。

您好，支撑智能制造发展是指通过应用新技术，提高制造业的效率和质量，实现智能制造的发展。支撑智能制造发展的技术包括计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助制造（CAM）、机器人技术、自动检测技术、虚拟现实技术、智能传感技术、物联网技术、大数据技术等。这些技术的应用可以提高制造业的效率和质量，实现智能制造的发展。例如，计算机辅助设计（CAD）可以提高设计的效率，计算机辅助制造（CAM）可以提高生产的效率，机器人技术可以提高生产的精度，虚拟现实技术可以提高设计的质量，智能传感技术可以提高产品的质量，物联网技术可以实现智能制造，大数据技术可以提高制造业的效率。因此，支撑智能制造发展的技术是计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助制造（CAM）、机器人技术、自动检测技术、虚拟现实技术、智能传感技术、物联网技术、大数据技术等。

NB-IOT是物联网设备的机遇，可实现大规模传感器的部署，MEMS工艺解决了传感器电源续航问题。物联网的行业应用已经全面启动了，初级应用已经在市政，工业，农业全面铺开，包括农业机械的作业状态和作业效果的监测，工业企业的设备状态监测，设备利用率指标的监测，农业养殖的环境监测，牲畜监测等等。我们公司针对物联网的软硬件研发已经5年，现在的初级应用在软硬件技术上已经不存在问题，mems工艺、嵌入式已经做到传感器的电源续航能力达到一年以上，室外无线检测应用不会被电源的问题制约。算法的改变使软硬件结合已经非常好，终端输出的已经不是单纯的图谱数据，直接是智能化的判断结果。有兴趣的朋友可以关注我，交流沟通。

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