“智能制造”可以从制造和智能两方面进行解读。首先，制造是指对原材料进行加工或再加工，以及对零部件进行装配的过程。通常，按照生产方式的连续性不同，制造分为流程制造与离散制造(也有离散和流程混合的生产方式)。智能是由“智慧”和“能力”两个词语构成。从感觉到记忆到思维这一过程，称为“智慧”，智慧的结果产生了行为和语言，将行为和语言的表达过程称为“能力”，两者合称为“智能”。因此，将感觉、记忆、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程，它是智慧和能力的表现。
然而，由于我国技术基础薄弱发展不平衡，企业在智能制造实施和升级改造过程中往往茫然不知从何做起。因此，以下将根据智能制造的描述性定义，提出关于智能工厂、制造环节及装备智能化、网络互联互通、端到端数据流等四个方面的初步认识，以期说明智能制造的主要内容。
1、什么是智能工厂
智能工厂是实现智能制造的载体。在智能工厂中通过生产管理系统、电脑辅助工具和智能装备的集成与互操作来实现智能化、网络化分布式管理，进而实现企业业务流程、工艺流程及资金流程的协同，以及生产资源(材料、能源等)在企业内部及企业之间的动态配置。
一方面，“工欲善其事，必先利其器”，实现智能制造的利器就是数字化、网络化的工具软件和制造装备，包括以下类型：
电脑辅助工具，如CAD(电脑辅助设计)、CAE(电脑辅助工程)等;
电脑仿真工具，如物流仿真、工程物理仿真、工艺仿真等;
工厂/车间业务与生产管理系统，如ERP(企业资源计划)、MES(制造执行系统)、PLM(产品全生命周期管理)/PDM(产品数据管理)等;
智能装备，如高档数控机床与机器人、增材制造装备(3D打印机)、智能炉窑、反应釜及其他智能化装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等;
新一代信息技术，如物联网、云计算、大数据等。
另一方面，智能制造是一个覆盖更宽泛领域和技术的“超级”系统工程，在生产过程中以产品全生命周期管理为主线，还伴随着供给链、订单、资产等全生命周期管理。
在智能工厂中，借助于各种生产管理工具/软件/系统和智能设备，打通企业从设计、生产到销售、维护的各个环节，实现产品仿真设计、生产自动排程、信息上传下达、生产过程监控、质量在线监测、物料自动配送等智能化生产。
2、如何实现制造环节智能化
互联网技术的普及使得企业与个体客户间的即时交流成为现实，促使制造业实现从需求端到研发端、服务端的拉动式生产，以及从“生产型”向“服务型”模式转变。因此，企业领先于竞争对手完成数字化、网络化与智能化的转型升级，实现大规模定制化生产来满足个性化需求并提供智能服务，方能在瞬息万变的市场上立于不败之地。
看得见的是个性化定制和智能服务，看不见的是生产制造各环节的数字化、网络化与智能化。实现智能制造，网络化是基础，数字化是工具，智能化则是目标。
网络化是指使用相同或不同的网络将工厂/车间中的各种电脑管理软件、智能装备连接起来，以实现设备与设备之间、设备与人之间的信息互通和良好交互。将生产现场的智能装备连接起来的网络被称为工业控制网络，包括现场总线、工业以太网、工业无线网，对于控制要求不高的应用还可使用移动网络(如2G、3G、4G以及未来5G网络)。车间/工厂的生产管理系统则可以直接使用以太网连接。对于智能制造，往往还要求工厂网络与互联网连接，通过大数据应用和工业云服务实现价值链企业协同制造、产品远程诊断和维护等智能服务。为了防止窃密，在工厂网络与互联网连接中要设防火墙，特别防止木马、病毒攻击企业网络，注意网络信息安全与功能安全。
数字化是指借助于各种电脑工具，一方面在虚拟环境中对产品物体特征、生产工艺甚至工厂布局进行辅助设计和仿真验证；另一方面，对生产过程进行数字化管理。
智能化可分为两个阶段，当前阶段是面向定制化设计，支持多品种小批量生产模式，通过使用智能化的生产管理系统与智能装备，实现产品全生命周期的智能管理，未来愿景则是实现状态自感知、实时分析、自主决策、自我配置、精准执行的自组织生产。这就要求首先实现生产数据的透明化管理，各个制造环节产生的数据能够被实时监测和分析，从而做出智能决策，并且智能化系统要能接受企业最高领导层的决策(BI)，及有突发情况要能接受人工干预;其次要求生产线具有高度的柔性，能够进行模块化组合，以满足生产不同产品的需求。此外，还应提升产品本身的智能化，如提供友好的人机交互、语言识别、数据分析等智能功能，并且生产过程中的每个产品和零部件是可标识、可跟踪的，甚至产品了解自己被制造的细节以及将被如何使用。
数字化、网络化、智能化是保证智能制造实现“两提升、三降低”经济目标的有效手段。数字化确保产品从设计到制造的一致性，并且在制样前对产品的结构、功能、性能乃至生产工艺都进行仿真验证，极大地节约开发成本和缩短开发周期。网络化通过信息横纵向集成实现研究、设计、生产和销售各种资源的动态配置以及产品全程跟踪检测，实现个性化定制与柔性生产的同时提高了产品质量。智能化将人工智能融入设计、感知、决策、执行、服务等产品全生命周期，提高了生产效率和产品核心竞争力。
3、如何实现网络互联互通
智能制造的首要任务是信息的处理与优化，工厂/车间内各种网络的互联互通则是基础与前提。没有互联互通和数据采集与交互，工业云、工业大数据都将成为无源之水。智能工厂/数字化车间中的生产管理系统(IT系统)和智能装备(自动化系统)互联互通形成了企业的综合网络。按照所执行功能不同，企业综合网络划分为不同的层次，自下而上包括现场层、控制层、执行层和计划层。
智能工厂/数字化车间互联网络各层次定义的功能以及各种系统、设备在不同层次上的分配如下。
计划层：实现面向企业的经营管理，如接收订单，建立基本生产计划(如原料使用、交货、运输)，确定库存等级，保证原料及时到达正确的生产地点，以及远程运维管理等。企业资源规划(ERP)、客户关系管理(CRM)、供给链关系管理(SCM)等管理软件都在该层运行。
执行层：实现面向工厂/车间的生产管理，如维护记录、详细排产、可靠性保障等。制造执行系统(MES)在该层运行。
监控层：实现面向生产制造过程的监视和控制。按照不同功能，该层次可进一步细分为：
监视层：包括可视化的数据采集与监控(SCADA)系统、HMI(人机接口)、实时数据库服务器等，这些系统统称为监视系统;
控制层：包括各种可编程的控制设备，如PLC、DCS、工业电脑(IPC)、其他专用控制器等，这些设备统称为控制设备;
现场层：实现面向生产制造过程的传感和执行，包括各种传感器、变送器、执行器、RTU(远程终端设备)、条码、射频识别，以及数控机床、工业机器人、工艺装备、AGV(自动引导车)、智能仓储等制造装备，这些设备统称为现场设备。
工厂/车间的网络互联互通本质上就是实现信息/数据的传输与使用，具体包含以下含义：物理上分布于不同层次、不同类型的系统和设备通过网络连接在一起，并且信息/数据在不同层次、不同设备间的传输;设备和系统能够一致地解析所传输信息/数据的数据类型甚至了解其含义。前者即指网络化，后者需首先定义统一的设备行规或设备信息模型，并通过电脑可识别的方法(软件或可读文件)来表达设备的具体特征(参数或属性)，这一般由设备制造商提供。如此，当生产管理系统(如ERP、MES、PDM)或监控系统(如SCADA)接收到现场设备的数据后，就可解析出数据的数据类型及其代表的含义。
4、什么是端到端数据流
智能制造要求通过不同层次网络集成和互操作，打破原有的业务流程与过程控制流程相脱节的局面，分布于各生产制造环节的系统不再是“信息孤岛”，数据/信息交换要求从底层现场层向上贯穿至执行层甚至计划层网络，使得工厂/车间能够实时监视现场的生产状况与设备信息，并根据获取的信息来优化生产调度与资源配置。也要涉及到协同制造单位(如上游零部件供给商、下游用户)的信息改变，这就需要用互联网实现企业与企业数据流动。
5、我国制造业现状和首要任务
我国制造业现状是“2.0补课，3.0普及，4.0示范”，其中工业2.0、3.0、4.0对应的含义如下：
2.0实现“电气化、半自动化”：使用电气化和机械化制造装备，但各生产环节和制造装备都是“信息孤岛”，生产管理系统与自动化系统信息不贯穿，甚至企业尚未使用ERP或MES系统进行生产信息化管理。我国也有许多中小企业都处于此阶段;
3.0实现“高度自动化、数字化、网络化”：使用网络化的生产制造装备，制造装备具有一定智能功能(如标识与维护、诊断与报警等)，采用ERP和MES系统进行生产信息化管理，初步实现了企业内部的横向集成与纵向集成;
4.0实现“数字化、网络化、智能化”：适应多品种、小批量生产需求，实现个性化定制和柔性化生产，使用高档数控机床、工业机器人、智能测控装置、3D打印机、智能仓库和智能物流等智能装备，借助各种电脑辅助工具实现虚拟生产，利用互联网、云计算、大数据实现实现价值链企业协同生产、产品远程维护智能服务等。
我国实现智能制造必须2.0、3.0、4.0并行发展，既要在改造传统制造方面“补课”，又要在绿色制造、智能升级方面“加课”。对于制造企业而言，应着手于完成传统生产装备网络化和智能化的升级改造，以及生产制造工艺数字化和生产过程信息化的升级改造。对于装备供给商和系统集成商，应加快实现安全可控的智能装备与工业软件的开发和应用，以及提供智能制造顶层设计与全系统集成服务。
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