智能制造概念跟著“工業4.0”和“中國制造2025”的提出被日益熱炒，眾口紛紜，做軟件的說智能制培養是信息化、數字化，做硬件的說智能制培養是主動化，或者是信息化+主動化，其實這些都不是真正的智能制造。

若是說互聯網改變了人們的消費模式，那么智能制造將徹底改變出產模式，重構整個價值鏈的實現體例，她所帶來的影響要比消費范疇的互聯網大上十倍甚至上百倍，一個僅僅是在價值暢通環節實現了信息毗連，而另一個要在價值締造環節實現信息毗連。這里不僅涉及到人與人的信息溝通，還涉及到人與設備、人與產物、設備與設備、設備與產物的信息溝通，即所謂的信息物理（CPS）融為一體，做到萬物相聯。

那么事實什么是智能制造呢？

美國在2016年方才經由過程的法案中界說智能制造如下：

在信息、主動化、監測、計較、傳感、建模和收集方面的進步前輩手藝：

1、數字模擬制造出產線、計較機操控的制造設備、出產線狀況的監控和交互、全出產過程中能源耗損和效率的辦理及優化。

2、廠房能源效率的建模、模擬和優化。

3、監測和優化建筑的節能機能。

4、產物能源效率及可持續化機能的建模、模擬和優化，包羅利用數字模子和增材制造增強產物的設計。

5、將制造產物連入收集以監控和優化收集機能，包羅主動化收集操作。

6、供給鏈收集的數字化毗連。

在我看來，美國的界說過于強調了智能制造的手藝層面，若是我們站在整個社會、整個企業的角度來看若何為客戶締造價值，我認為智能制造是“經由過程信息、主動化、監測、計較、傳感、建模和收集方面的進步前輩手藝，實現產物全生命周期的設計和毗連”。信息、主動化、監測、計較、傳感、建模和收集方面只是手藝手段，最終目標是要實現產物全生命周期的設計和毗連。

想象一下，在這些進步前輩手藝手段的支撐下，產物從設計到制造交付甚至售后辦事的價值鏈和營業模式將從頭被界說。

起首，需要研究客戶的個性化需求特征，好比衣服的顏色、尺寸，汽車的座椅、內飾等，在設計的時辰進行規劃，用模塊化設計來匹配個性化選擇特征，以及CBB共享零組件布局來實現樂高玩具式的個性化選擇。從某種水平上來說，完全意義上的個性化是無法實現的或者實現成本很是高，除非是3D打印，但也會受制于材質。當然，這些需求轉換為設計的過程都被手藝手段PLM數字化了，可以經由過程仿真模擬測試并傳送給客戶確認。

然后，起頭規劃出產過程，經由過程ERP將信息流和物流進行整體統籌協調，整個供給鏈流程仍然需要規劃設計，從客戶需求的辦理到打算系統的執行，甚至供給商的選擇和結構等等。若是沒有合理設計，信息流和物流就會在個性化定制的過程中變得日益復雜，直至解體。就算物聯網能實現，這個成本也會很是高，因為既要包管物料準時達到出產線，又要避免過高的庫存占用資本。若是物流設計不合理，過于離散、搬運距離長、路線交叉逆行等，傳感器以及運輸的成本等將直線上升。例如，一家知名的物流巨子就經由過程合理設計路線（如所有車輛都是右轉行駛）極大地降低了紅燈期待時候，從而降低物流成本。

接下來，就是個性化出產的過程，這里仍然需要出產流程的設計。如同你乘飛機時托運行李的主動分揀線一樣，每秒5米的高速運作分揀出產，出產流程被整個毗連起來實現持續平衡出產，而不是每個工序斷斷續續的出產，這也就是精益出產所要先做好的工作。比主動分揀線復雜的是，產物出產并不只有一個工序，凡是是幾十甚至上千道工序。若是沒有精益結構的設計，在出產流程上按照工藝過程實現物理上的毗連，智能制造的成本會呈幾何倍數上升，出格是在裝備、家電、汽車、機械、航空航天、電子等離散型行業，每個工序做完去到下個工序都要做無數個選擇，當你經由過程精益出產將所有工序毗連起來后，每個工序的選擇會削減到很少的個位數，傳感器、主動化以及建模等成本會極大降低。

最后，產物出產出來交付到客戶手中，客戶在利用過程中的產物數據經由過程收集發送回制造商，制造商經由過程這些產物利用大數據，闡發客戶的利用習慣，優化產物設計，也可長途調整產物參數，提高利用機能，降低利用和維護成本。這在飛機策動機上已經實現，GE經由過程飛機引擎工業互聯網大數據闡發，幫忙運營145架飛機、單月執行1.6萬個航班的歐洲大型航空公司意大利航空（Alitalia）一年節約了1500萬美元的燃油成本，由硬件供給商轉型為增值辦事供給商。

所以說，智能制造并不只是簡單的信息、主動化、監測、計較、傳感等進步前輩手藝的應用，她需要先行規劃設計，方針是實現產物全生命周期的毗連。若是沒有規劃設計，你會發現這些信息系統、主動化、監測、計較、傳感等各自為政，底子無法融為一體闡揚感化，我們經?？吹搅级嗥髽I上了幾個到幾十個各類各樣的IT系統，成果都釀成了信息孤島，數據無法共享用于闡發決議計劃。

主動化投資很高，成果尺度化沒做好良多產物用不上，操縱率低，10年也收不回投資。更別提人-產物-設備-數據之間的互聯互通，這些出產資本各自都是孤立設計的，從未被作為整體來考慮。在這種環境下，即使手藝再進步前輩也無法實現真正的智能制造。