3.1　智能制造的內涵特征

3.1.1　基本概念

智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統，它在制造過程中能進行智能活動，諸如分析、推理、判斷、構思和決策等。智能制造通過人與智能機器的合作共事，去擴大、延伸和部分地取代人類專家在制造過程中的腦力勞動，把制造自動化的概念更新，擴展到柔性化、智能化和高度集成化。

從系統論的角度來看，智能制造是一個不斷演化的大系統工程，是信息化與制造業深度融合的一個重要階段。通過先進制造業與先進信息技術的不斷融合，智能制造貫穿于產品、制造、服務全生命周期的各個環節及制造系統集成，并實現制造業不斷向數字化、數字化網絡化、數字化網絡化智能化的方向發展，因此智能制造即是一種工業思想和工業文化的演化，也是制造方式的深刻變革。

智能制造應當包含智能制造技術（Intelligent Manufacturing Technology，IMT）和智能制造系統（Intelligent Manufacturing System，IMS），智能制造不僅能夠在實踐中不斷地充實知識庫，而且具有自學習功能，還有搜集與理解環境信息和自身信息，并進行分析判斷和規劃自身行為的能力。

美國國家標準與技術研究院將智能制造定義為：完全集成和協作的制造系統，能夠實時響應工廠、供應鏈網絡、客戶不斷變化的需求和條件。

日本經濟產業省公布的《2015年版制造白皮書》認為，日本制造業要積極發揮信息技術在智能制造模式中的作用，轉型為利用大數據的“下一代”制造業。

德國提出的工業4.0計劃認為，通過不斷將信息和通信技術融入其傳統高科技戰略中，才能保持德國裝備制造業在全球市場中的領導地位，以便成為智能制造技術的主要供應國。

中國工程院周濟院士指出：廣義而論智能制造是一個大概念，是先進制造技術與新一代信息技術的深度融合，貫穿于產品、制造、服務全生命周期各個環節以及制造系統集成，實現制造業數字化、網絡化、智能化，不斷提升企業產品質量、效益及服務水平，推動制造業創新、綠色、協調、開放、共享發展。

工信部、財政部聯合印發的《關于印發智能制造發展規劃（2016—2020年）的通知》給出了智能制造的中國官方定義：“智能制造是基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。”

縱觀整個工業歷史，關于智能制造的研究大致經歷了以下三個階段。

第一階段：20世紀80年代—概念的提出。

1988年，美國學者賴特（Paul Kenneth Wright）和伯恩（David alan bourne）正式出版了智能制造研究領域的首本專著Smart Manufacturing，書中對智能制造的內涵與前景進行系統描述，將智能制造定義為“通過集成知識工程、制造軟件系統、機器人視覺和機器人控制來對制造技工們的技能與專家知識進行建模，以使智能機器能夠在沒有人工干預的情況下進行小批量生產”。

在此基礎上，英國學者對上述定義作了更為廣泛的補充，認為“集成范圍還應包括貫穿制造組織內部的智能決策支持系統”；學術界文獻《麥格勞希爾科技詞典》將智能制造界定為“采用自適應環境和工藝要求的生產技術，最大限度地減少監督和操作，制造物品的活動”。

第二階段：20世紀90年代—概念的發展。

20世紀90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究獲得歐、美、日等工業發達國家的普遍重視，圍繞智能制造技術與智能制造系統開展國際合作研究。1991年，日本提出“制造系統國際合作研究開發計劃（IMS計劃）”，旨在推動各國互相交流共享部分標準化系統化的智能制造知識，形成優勢互補，實現互惠互利和推陳出新。各國經過長達2年的協商談判，IMS計劃最終在日本、美國、歐洲、加拿大和澳大利亞五個區域開展了6個試點項目。1995年，IMS計劃進入為期10年的正式實施階段。目前，這一計劃仍在運轉，參與者主要包括美國、瑞士、韓國、墨西哥和歐盟等多個國家（和地區）。

第三階段：21世紀以來—概念的深化。

進入21世紀以來，云計算、物聯網、大數據、移動互聯等信息技術的出現，促進了制造業向新一代智能制造的轉型升級。通過全制造流程與全生命周期數據的互聯互通，實現分布、異構制造資源與制造服務的動態協同聯動及決策優化，已成為制造業發展的趨勢。

不論是德國工業4.0、美國工業互聯網和中國制造強國戰略，其共同目標都是通過將物聯網、信息物理系統、大數據、人工智能等技術與制造業深度融合，實現產品全制造流程和全生命周期管理的智能化、協同化、透明化、綠色化。

隨著新一代信息技術和人工智能在制造領域的落地應用，制造業正向著智能化、協同化、透明化和綠色化的方向發展。智能制造的核心目標是實現制造的物理世界與信息世界的融合，但對信息物理融合的探索仍處于起步階段，許多技術難題有待解決。

同時，隨著新一代信息技術與制造的融合，制造業現已呈現出數據充足但知識匱乏的特征，如何對全生命周期數據進行高效分析進而優化決策過程，是智能制造落地應用需要面對的一個重要挑戰。

3.1.2　主要特征

智能制造是新一代工業革命的核心，它并不在于進一步提高設備的效率和精度，而是更加合理化和智能化地使用設備，通過智能運維實現制造業的價值最大化；它聚焦生產領域，但又是一次全流程、端到端的轉型過程，會讓研發、生產、產品、渠道、銷售、客戶管理等一整條生態鏈為之發生劇變。對工業企業來說，在生產和工廠側，它依然可以以規模化、標準化、自動化為基礎，但它還需被賦予柔性化、定制化、可視化、低碳化的新特性；在商業模式側，會出現顛覆性的變化—生產者影響消費者的模式被消費者需求決定產品生產的模式取而代之；在國家層面，則需要建立一張比消費互聯網更加安全可靠的工業互聯網。

智能制造作為廣義的概念，其特征包含了7個方面：產品智能化、裝備智能化、設計智能化、生產智能化、管理智能化、服務智能化和物流智能化。

產品智能化。產品智能化是把傳感器、處理器、存儲器、通信模塊、傳輸系統融入各種產品，使得產品具備動態存儲、感知和通信能力，實現產品可追溯、可識別、可定位。計算機、智能手機、智能電視、智能機器人、智能穿戴都是物聯網的“原住民”，這些產品生產出來就是網絡終端。而傳統的空調、冰箱、汽車、機床等都是物聯網的“移民”，未來這些產品都需要連接到網絡世界。專家估計，到2020年這些物聯網的“原住民”和“移民”加起來將超過500億個，且這個進程將持續10年、20年甚至50年。

裝備智能化。通過先進制造、信息處理、人工智能等技術的集成和融合，可以形成具有感知、分析、推理、決策、執行、自主學習及維護等自組織、自適應功能的智能生產系統及網絡化、協同化的生產設施，這些都屬于智能裝備。裝備智能化的進程可以在兩個維度上進行：單機智能化和單機設備的互聯而形成的智能生產線、智能車間、智能工廠。需要強調的是，單純的研發和生產端的改造不是智能制造的全部，基于渠道和消費者洞察的前端改造也是重要的一環。二者相互結合、相輔相成，才能完成端到端的全鏈條智能制造改造。

設計智能化。設計智能化也可以稱作智能設計，即應用現代信息技術，采用計算機模擬人類的思維活動，提高計算機的智能水平，從而使計算機能夠更多、更好地承擔設計過程中的各種復雜任務。智能設計系統的關鍵技術包括：設計過程的再認識、設計知識表示、多專家系統協同技術、再設計與自學習機制、多種推理機制的綜合應用、智能化人機接口等。

生產智能化。生產智能化主要包括個性化定制、極少量生產、服務型制造及云制造等新業態、新模式，其本質是在重組客戶、供應商、銷售商及企業內部組織的關系，重構生產體系中信息流、產品流、資金流的運行模式，重建新的產業價值鏈、生態系統和競爭格局。工業時代，產品價值由企業定義，企業生產什么產品，用戶就買什么產品，企業定價多少錢，用戶就花多少錢—主動權完全掌握在企業手中。而智能制造能夠實現個性化定制，不僅去除了中間環節，還加快了商業流動，產品價值不再有企業定義，而是由用戶來定義—只有用戶認可的，用戶參與的，用戶愿意分享的，用戶不說是壞的產品，才具有市場價值。

管理智能化。隨著縱向集成、橫向集成和端到端集成的不斷深入，企業數據的及時性、完整性、準確性不斷提高，必然使管理更加準確、更加高效、更加科學。

服務智能化。智能服務是智能制造的核心內容，越來越多的制造企業已經意識到從生產型制造向生產服務型制造轉型的重要性。今后，將會實現線上與線下并行的O2O服務，兩股力量在服務智能方面相向而行，一股力量是傳統制造業不斷拓展服務，另一股力量是從消費互聯網進入產業互聯網，比如微信未來連接的不僅是人，還包括設備和設備、服務和服務、人和服務。

物流智能化。智能物流是利用集成智能化技術，使物流系統能模仿人的智能，具有思維、感知、學習、推理判斷和自行解決物流中某些問題的能力。