一文读懂什么是智能制造，又该如何实施智能制造？

随着云计算、大数据、物联网等新兴科技技术的飞速发展，世界再一次将目光聚焦于智能制造。各国都提出不同的战略规划来支持与发展智能制造，比如美国的“再工业化”计划、日本的“新机器人战略”计划、德国的“工业4.0”计划以及中国的“中国制造2025”等。

 什么是智能制造？

智能制造是国际公认实现工业体系转型升级的新一代工业技术。是先进制造技术与新一代信息技术、新一代人工智能等深度融组成的人机一体化智能系统。它以产品全生命周期价值链的数字化、网络化和智能化集成为核心，以企业内部纵向管控集成和企业外部网络化协同集成为支撑，以物理生产系统及其对应的各层级数字孪生映射融合为基础，建立起具有动态感知、实时分析、自主决策和精准执行功能的智能工厂进行赛博物理融合的智能生产，实现高效、优质、低耗、 绿色、安全的制造和服务。

智能制造核心主题

1.智能生产

基于制造运营管理系统的生产网络，生产价值链中的供应商通过生 产网络可以获得和交换生产信息，供应商提供的全部零部件可以通过智能物流系统，在正确的时间以正确的顺序到达生产线。利用数字孪生模型，为真实的物理世界中物料、产品、工厂等建立一个高度真实仿真的“孪生体”，以现场动态数据驱动，在虚拟空间里对定制信息、生产过程或生产流程进行仿真优化，给实际生产系统和设备发出优化的生产工序指令，指挥和控制设备、生产线或生产流程进行自主式自组织的生产执行，满足用户的个性化定制需求。

2.智能工厂
智能工厂重点研究智能化生产系统和过程，以及网络化分布式生产设施的实现。智能工厂是智能制造中的一个关键主题，其主要内容可从多个角度来描述。
数字工厂是工业化与信息化融合的应用体现。它借助于信息化和数字化技术，通过集成、仿真、分析、控制等手段为制造工厂的生产全过程提供全面管控的整体解决方案。它不限于虚拟工厂，更重要的是实际工厂的集成，包括产品工程、工厂设计与优化、车间装备建设及生产运作控制等。
数字互联工厂是指将物联网技术全面应用于工厂运作的各个环节，实现工厂内部人、机、料、法、环、测的泛在感知和万物互联，互联的范围甚至可以延伸到供应链和客户环节。
智能工厂从范式维度看，智能工厂是制造工厂层面的信息化与工业化的深度融合，是数字化工厂、网络化互联工厂和自动化工厂的延伸和发展。它通过将人工智能技术应用于产品设计、工艺、生产等过程，使得制造工厂在其关键环节或过程中能够体现出一定的智能化特征，即自主性的感知、学习、分析、预测、决策、通信与协调控制能力，能动态地适应制造环境的变化，从而实现提质增效、节能降本的目标。

3.智能物流和智能服务
智能物流和智能服务也分别是智能制造的主题之一。在一些场合下这两者也常被认为是构成智能工厂和进行智能生产的重要内容。
智能物流主要通过互联网、物联网和物流网等，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，使需求方能够快速获得服务匹配和物流支持。智能服务是指能够自动辨识用户的显性和隐性需求，并且主动、高效、安全、绿色地满足其需求的服务。
在智能制造中，智能服务需要在集成现有多方面的信息技术及其应用的基础上，以用户需求为中心，进行服务模式和商业模式的创新。因此u，智能服务的实现需要涉及跨平台、多元化的技术支撑。在智能工厂中基于CPS平台通过物联网(物品的互联网)和务联网(服务的互联网)，将智能电网、智能移动、智能物流、智能建筑、智能产品等与智能工厂(智能车间和智能制造过程等)互相连接和集成，实现对供应链、制造资源、生产设施、生产系统及过程、营销及售后等的管控。

如何实现智能制造？

对于不同的行业、不同的领域、或是不同的企业，具体实施智能制造会有各自不同的技术路线和解决方案。所以我们今天所探讨的如何实现智能制造也只是一个基本的逻辑和路线，不同的行业仍要根据实际情况改变。
1.需求分析
需求分析是指在系统设计前和设计开发过程中对用户实际需求所作的调查与分析，是系统设计、系统完善和系统维护的依据。涉及内容:发展趋势、已有基础、问题与差距、目标定位等。
2.网络基础设施建设
网络互联是网络化的基础，主要实现企业各种设备和系统之间的互联互通，包括工厂内网络、工厂外网络、工业设备和产品联网、网络设备、网络资源管理等涉及现场级、车间级、企业级设备和系统之间的互联，即企业内部纵向集成的网络化制造；还涉及企业信息系统、产品、用户与云平台之间的不同互联场景， 即企业外部(不同企业间)的横向集成。

3.数据可视化分析管理

以产品全生命周期数字化管理为基础，把产品全价值链的数字化、制造过程数据获取、产品及生产过程数据可视化作为智能化第一步，实现对数字化和数据可视化呈现。主要内容包括：产品全生命周期价值链的数字化、数据的互联共享、数据可视化及展示。能帮助制造企业在展示项目、科研投入比例、产品监控、人员构成等方面进行全面分析与展示，时刻掌控企业经营状况以及各项目花费情况，全方位监管各项目跟进情况；另外，对各条生产线的磨损率进行精准监控，及时排除故障隐患。为制造企业的运维管理提供了数据基础，辅助领导高效决策。

4.现场数据驱动的动态优化

现场数据驱动的动态优化本质上就是以工厂内部“物理层设备—车间制造执行系统—企业资源管理信息系统”纵向集成为基础，通过对物理设备、控制器、传感器的现场数据采集，获得对生产过程、生产环境的状态感知，进行数据建模分析和仿真对生产运行过程进行动态优化，作出最佳决策，并通过相应的工业软件和控制系统精准执行，完成对生产过程的闭环控制。

5.虚实融合的智能生产

虚实融合的智能生产是智能制造的高级阶段。这一阶段将在实现产品全生命周期价值链端到端数字化集成、企业内部纵向管控集成和网络化制造、企业外部网络化协同这三大集成的基础上，进一步建立与产品、制造装备及工艺过程、生产线、车间、工厂和企业等不同层级的物理对象映射融合的数字孪生，并构建以CPS为核心的智能工厂，全面实现动态感知、实时分析、自主决策和精准执行等功能，进行赛博物理融合的智能生产，实现高效、优质、低耗、绿色的制造和服务。

总之一份监测，多份输出，为适更好的应制造技术发展变迁与制造业新挑战的需求，智能制造是制造业发展的必由之路。智能制造是多方面、多层级、多效应的一套组合拳，需要软件、硬件、人才、管理等多方面的转型升级，需要制造企业从“头脑”武装到“四肢”，才能在智能制造行业取得先机。

重点客户包括：尼尔森、GFK、海尔、联想、蒙牛、乐其电商、壹网壹创等知名大型企业。