今天的制造业已经变得越来越智能，工厂开始使用传感器、无线网络等技术在产品生产过程捕获各种数据，通过数据运用实现智能制造。智能制造可以使生产更加高效，实现可持续盈利。通过计算可模拟可以识别出风险，例如预期交付延迟等。

新一代信息技术——如物联网、大数据、云计算、人工智能等技术正在给传统工业带来深刻的变革，在这轮发展浪潮中蕴含着巨大的机遇和同时也面临着挑战，企业如何在这次机遇中突围而出?新技术带来了无限遐想，但如果使用不当也会滿盘皆输。因此，只有清楚认识新技术的背后奥秘才有可能把握到真正机遇。

市场需求变化往往会让人措手不及，现代制造要利用好新一代信息技术，加快速对市场的响应能力。这种以市场为导向型的经济模式很好解决了订单不稳定的问题。只有提升生产的效率和灵活性，做到随时、随地生产任意产品，这才是智能制造的愿景。

智能制造是个大工程，要推动工厂应用新技术转型升级，将技术转化了产能，就需要各方联合发力。学术界推动科技的前沿，从人工智能到深度学习，但没有考虑如何将应用。而制造商想知道应该采集什么类型的数据，如何利用这些数据产生作用。因些，学术派与制造业结合，才能真正将知识应用到现实当中。

智能制造是通过一些先进的技术提升生产工艺流程水平，从而实现更高的整体价值链的一种模式。在智能制造过程中，每个一零件或产品都有跟随的数字化信息，采集更多的数据用于检验生产流程，追踪供应链、装配和测试过程，最终交给用户是一个捆绑了物理和数字化的产品或者服务。

随着老龄化现场的恶化，制造业正在推动廉价劳动力，机器换人势在必行。所以智能制造其中一个目的是要节省人力，解决昂贵的用人成本和工荒难题。同时，新的生产模式可以保证厂商缩短交付时间，降低商业风险，从而创造更多的经济效益。

智能制造最终目的提升生产效率和降低成本，从而让企业获得更多的价值回报。但如果只是盲目投自动化设备，是远远不够的，企业管理者还要懂得如何运营你的工厂，不然，有可能导致更多大的成本浪费。现阶段企业应该如何做才能让工厂发挥更多的效益?智能制造设计需要遵守一定的原则，才不会在数字化进程中浪费了时间和人力。

将生产过程转换为信息数，这是实现智能化的首要工作，这部份要尽可能采用物联网程序自动采集，减少人工录入数据，因为人力操作的效率太低，还有可能出现错误等问题。

建立分布式节点，这些节点用于机器、工厂和企业级自主诊断和决策，信息根据每个机器设备、工厂车间和产品单元的需求来规划。允许普遍使用整个产品价值链数据信息，包括每个产品价值链可见性、制造商到客户的连接以及供应商网络。自动执行日常任务和决策，但过程包括需要人工处理部份，手动调整和复杂的分析辅助决策等。实施方案的优化，利用获取的生产过程的所有数据，通过先进的分析和机器学习算法获得洞察，合理调整生产计划。采用机器对机器(M2M)、应用对应用(A2A)、企业对企业(B2B)集成标准，融合多个厂高的硬件和软件的互联网集成平台，学习建立和促进资产、生产过程和供应链之间数据交换标准。建立学习培训机制，让自动化人员理解新技能知识。新技术的引自需要更多的高端人才，企业必需帮助工人学习如何配置和维护智能机器。

未来的几年里，智能制造在连通性会发展到新的水平，由此产生的综合价值链过程将带来革命性的生产率增长，这对制造业是激动人心的，让传统设备获得更高效率。

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