时间：2023-05-29 18:20:14
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇智能制造系统，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
关键词：航空制造企业；商业智能系统；数据挖掘
中图分类号：TP311.52文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2012) 02-0000-02
Enterprises Business Intelligence System Design of Aviation Manufacturing
Bi Chongyi,Yang Yanguo,Cheng Liquan
(AVIC Shenyang Liming Aero Engine (Group) Co.,Ltd.,Data Center,Shenyang110043,China)
Abstract:Aviation manufacturing enterprises in the analysis of a business intelligence system based on the needs,Using data mining techniques to build an aviation manufacturer to build business intelligence systems,proposed aviation manufacturing enterprise business intelligence standard structural model of the system.
Keywords:Aviation manufacturing enterprises;Business intelligence systems;Data mining
一、背景
某企业为航空发动机制造企业，航空制造企业是典型的大型离散制造企业，相对于其他制造型企业来说，航空制造企业有生产零件种类众多、加工周期较长、工艺复杂、质量要求严格等特点，这对企业的管理提出了很高的要求。近几年随着PDM、ERP、MES等系统广泛应用于企业的设计制造管理的各个方面，为企业提升工艺设计水平、提高生产效率及改进产品质量发挥了重要作用，较好地实现了以信息化带动工业化。随着企业信息化的不断成熟和深入，单一的业务型系统已经不能满足企业日趋增长的需求，建立商业智能系统，为分析和决策提供数据信息支持已经成为了企业信息化的更高目标。
二、航空制造企业商业智能系统需求分析
商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理，最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。制造业商务智能不同于其他行业，它具有自身鲜明的应用特点，主要包括：（1）整体数据量相对较小，但单个数据的数据结构复杂；（2）数据的生命周期与产品的生命周期有关，许多行业的经营数据生命周期覆盖从物资采购到客户服务的整个环节；（3）制造业注重过程控制管理，如根据ISO9001标准制定了供应、生产、销售、质量保证等体系文档，存在大量完整、系统的非结构化数据，其中包含了许多商务智能的关键性指标。
通过系统向企业内部决策和管理层人员提供直观和面向角色的企业数据，帮助他们更好地做出决策和改善业务处理流程。而且随着企业经济的飞速发展，商业智能将是信息系统实施是否成功的最基本的衡量指标。同时业务系统和分析系统的分离，针对业务系统内分析型报表不断增长的现状，业务系统的性能压力逐渐增大，为了保证业务系统的正常运行，考虑到分析型报表实时性较低的特点，建立独立的分析系统即可以同时满足不同类型系统的性能要求，又可以将多业务系统的数据统一，减少了系统间的数据交互。
三、航空制造企业商业智能系统设计
（一）系统体系架构
系统的逻辑体系架构是由3层组成如图
数据仓库构建层：实现如何从所有源系统中获得原始的业务数据，并对其进行一致性处理，按主题进行数据重组和格式转换，然后传送并装载到数据仓库系统中的平台和过程。
数据仓库管理层：把数据存储到企业级数据仓库系统中，包括数据仓库预置的模型。
数据仓库分析层：实现如何把数据仓库系统中的数据和分析结果提供给最终用户。按照用户的分析需求，使用报表、随即查询、多维分析和数据挖掘进行数据展现。
1.数据仓库构建层。
数据仓库系统需要从多个源数据系统中抽取和汇总各种业务数据，包括：核心业务系统、财务管理系统等业务处理系统及其它管理系统等，这些数据源系统是数据仓库系统的数据来源。
系统按照满足分析需求的原则，把上述数据源系统中的数据按照主题进行划分和组织，然后抽取并装载到数据仓库系统中。
从上述这些系统中获取数据需要三个过程：抽取数据、数据转换和数据装载。
这三个过程是在保证各个数据源系统与数据仓库系统能够成功连接（包括网络协议标准的转换、不同平台之间的接口）的前提下实现的。
这三个过程主要完成确定从哪个系统中抽取什么样的数据，如何保证来自不同源数据系统的同类数据的一致性和完整性，如何把转换完成的数据装载到数据仓库系统中，以及如何处理在转换和装载过程中出现的错误。
2.数据仓库管理层。
在数据存储层，数据是存放在两类数据库中：关系型数据库和多维数据库。数据存储是数据仓库系统的中心。取自多个数据源系统的明细数据，以及用于分析的集成汇总数据都存储在这个中心。它在逻辑上是一个完整的库。
3.数据仓库分析层。
数据输出层的功能是使最终用户通过报表、图形和其它分析工具的方式简便、快捷地访问数据仓库系统中的各种数据，得到分析结果。
（二）数据仓库技术
数据仓库是系统数据采集与信息展示的桥梁，是商业智能系统的核心。在数据仓库设计和开发过程中主要应用了以下技术：
1.分区表和分区索引。
分区技术可以提高可管理性、性能和可用性，为应用带来极大的好处。通常，分区可以使某些查询操作和维护操作的性能大大提高。分区的分层存档原理还可以通过根据数据的重要性分配不同存储介质的方法，大大降低存储设备的成本。
范围分区，数据基于分区键值的范围分配，通常使用时间作为键值，将大数据量的表进行分区存储，使查询根据条件访问正确的分区。
局部索引，局部索引是针对分区表的索引，该索引可以与基本分区表耦合，并“继承”该表的分区策略。局部索引的每个分区仅对应于基础表的一个分区。
2.物化视图。
在数据仓库中，物化视图经常用来实现对数据信息的高度聚合，降低在查询过程中的聚合计算，通过定期刷新操作把聚合结果存储在物理对象中，并可以建立索引，提高了报表的查询速度。
刷新方式，根据不同的对象采用不同的刷新方式，针对数据量小，且数据更新频繁的对象做全表刷新，针对数据量大，且数据更新不频繁的对象做增量更新，此方式需启用物化视图更新日志。
物化视图索引，根据物化视图聚合的结果，可以建立不同于源表字段的索引。
重写功能，启用重写功能后数据库可以自动分析查询语句，判断是否可由物化视图聚合后的对象重写查询语句，对查询语句进行“重写”，从而提高查询效率。考虑到BI工具可以实现根据不同维度，层次选择不同查询对象，建议关闭此功能，由BI工具分析查询对象，更加灵活容易控制。
3.位图索引。
在数据仓库的中，通常建立星型模型来实现多维报表分析，其度量对象上的维度列具有低基数（数据差异度小）的特点，建立位图索引可以节省存储空间，并可以支持星型查询。
位图索引，在度量的外键上建立位图索引。
星型查询，启用数据库功能star_transformation_enabled。
4.OWB工具。
OWB是oracle目前搭建数据仓库的重要方式，其主要功能是用来完成ETL、模型建立、任务调度等工作。在此系统中应用OWB来实现外部数据文件的导入和ETL程序包的调度工作。
外部数据文件导入，在OWB中通过建立外部文件和数据库对象的映射，生成DATA LOAD的脚本，将EXCEL文件的数据导入到数据库。
计划执行工作流，在OWB中开发工作流，按照ETL流程调度数据更新包，周期性进行数据的更新。
ETL数据转换开发，该步骤是整个技术实现过程的关键，由于数据仓库涉及到多业务主题甚至多系统数据的整合，在完成数据抽取、数据转换、数据装载任务的同时，需要屏蔽数据之间的差异，保证数据的准确性、一致性、完整性，转换过程中应保持数据支持其最细颗粒度层次。
5.BIEE工具。
BIEE是oracle在数据挖掘方面的主要工具，其具有强大的建模功能，完善的用户和权限管理机制，提供了完整易用的分析平台、强大的智能展现仪表盘，配合回写、预警、简要簿、MS Office插件等功能使用户可以通过多种方式交互、接收、查询、分析数据。
CUBE搭建，通过使用BIEE可以方便的搭建业务模型，建立维度。
用户和权限管理，BIEE提供了多种用户管理和权限控制的方案，可以灵活的实现数据的安全性保证。
多维报表，建立丰富的分析主题和CUBE，使用户可以灵活组合查询报表的内容，并利用不同的图表展示。
仪表盘，对报表应用提供强大的展现平。
四、结论
本系统是针对航空发动机制造企业而设计实施的商业智能系统，对于航空制造企业具有一定的通用性，但在具体业务活动中，每个企业还有其自身的特点。
商业智能系统将帮助企业的管理层进行快速、准确的决策。直观、迅速的展现企业各种业务数据信息，直接发现企业中的各类问题，使决策管理层能够尽快关注，及时解决。它为企业带来的是一种经过科学武装的管理思维，给整个企业带来的是决策的快速性和准确性，发现问题的及时性。商业智能系统将企业运营过程中多套应用系统产生的信息数据进行有效整合处理，为企业合理定位、精确控制和准确决策提供依据。随着企业信息化的深度应用，海量数据的出现，只能通过商业智能系统选取关键信息，及时反馈。它将成为航空制造企业提升自身竞争能力的必然选择。
参考文献：
[1]王建良,杜元胜.面向离散制造业数据挖掘技术研究与应用[J].万方数据,2009
[2]项喜章,肖平.物流企业商业智能系统模型设计[J].万方数据,2008
[3]张云涛,龚玲.商业智能设计、部署与实现[M].北京:电子工业出版社,2004
【关键词】中国制造2025 智能制造 研究生 模式培养
【中图分类号】G642 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2016）06-0005-02
现阶段，智能制造工程作为《中国制造2025》的五大工程之一，与制造业创新中心建设工程、工业强基工程、绿色制造工程以及高端装备创新工程一同对整个制造业的转型升级起到引领作用。[1][2]其工程目标在于：到2020年，制造业重点领域智能化水平显著提升；到2025年，制造业重点领域全面实现智能化，试点示范项目运营成本降低50%，产品生命周期缩短50%，不良率降低50%。人才为本是《中国制造2025》的五项基本方针之一，“健全多层次人才培养体系”也是其扶持政策之一。面对当前社会与国家的需要，培养出社会与国家所需要的智能制造方向的人才的重任自然而然地也就落到了各大高校的肩上。虽然目前各大高校为响应时代的号召及社会的需要，开设了智能制造方向的研究生培养计划，但观其模式及现状，不难发现有如下不足之处：第一，缺乏高端融合型的培养人才，很难符合当前制造业所需的能将制造技术和信息技术相互融通的需求。第二，师资配置难以满足人才培养的内在需求。第三，产学研模式的水土不服，企业与研究单位仍需进一步加强解决现阶段双方在合作层面出现的问题。为此，文章结合社会需求，针对现阶段面对智能制造方向的研究生的创新能力培养模式，提出若干建议。
一、智能制造对研究人才的要求
智能制造从其组成来看可包含一“大”一“小”两个概念。“大”指的是智能制造系统，“小”指的是智能制造技术。智能制造的核心是“智能系统”，智能制造的基础则是智能技术。[3]智能制造专业研究人员需要具备如下三方面的规格要求：知识规格要求、能力规格要求、素质规格要求。[4]
从知识规格上来看，研究生首先应具备完整的知识结构。智能制造是高度工业化与信息化的产物，由于面向智能制造的研究生培养在中国也处于刚起步阶段，其本科多来源于机械工程、信息工程、计算机工程等相关专业，对各学科之间的相关基础知识有待补充以形成面向智能制造的完整的科学知识体系。其次，智能制造是在传统制造业上进行的一次信息化升级，对于各学科的学生来说需要拥有适应量化的深入融合的信息技术知识以制造业实际生产需要。
从能力规格上来看，研究生应具备突出的工程实践能力。现阶段的研究生培养多重理论，轻实践，但智能制造的发展不论是从技术上来说还是从系统上来说，都离不开人的实践。脱离了实践检验的理论最终也难以产生知识价值的体现。其次，随着制造业的全球化发展，任何国家都再难以独自“闭门造车”，智能制造的高度是各学科知识的融合，该方向的研究生还需具备一定的国际交流能力与工程领导能力以适应日后国际化交流合作的需要。
从素质规格上来看，研究生需要具备强烈的改革创新意识。创新是推动制造业发展的源泉，也是具体产品的核心价值所在，在智能制造中更是附加值最高的体现。爱国敬业与可持续发展的社会责任感是当今高素质人才的内在要求。同时，良好的质量、安全与服务意识将更好地推动智能制造的发展。
二、学科能力建设
当前，智能制造的发展可以从智能制造的始端、智能制造的过程、智能制造的管理以及智能制造产业四个方向着手进行学科能力建设。
第一，培养具备一定的专业软件与工具的研发能力的人才，从智能制造始端推进，让研发设计为智能制造提供有力保证。智能制造系统（IMS）是基于各项智能制造技术（IMT）集成发展的系统。与智能制造系统相关的智能化软件及工具也是当今各工业国家所研究的重点。智能制造系统（IMS）也是一个动态不断发展的系统，这样的发展伴随着智能制造技术（IMT）的前进而前进的，具备智能化软件和工具的研发能力，将为智能制造系统的产品升级换代起到驱动作用。学校及科研单位在此方面，应提供相关的培训，开设相关的课程，联系工程应用给予研究生实践机会。
第二，培养具备一定的实践综合应用能力的人才，在智能制造的过程中推进。现阶段一个完整的IMS系统由各子专业智能制造单元组成，而智能制造的综合应用也是在子专业智能制造单元的实践应用后进行有机的整合。研究生应将现阶段取得的理论结果应用到工程实践中，以便对现在所取得的阶段性成果进行反馈校正更新，进而推动智能制造的发展。学校及科研单位，应主动联系相关企业或在政府的协调下，帮助企业进行升级换代，在导师的带领下，让该方向的研究生主动实践，以提高这方面给的综合应用能力。
第三，培养具备一定的管理能力的人才，在智能制造中对生产进行控制。IMS系统是多个子单元集合，对于不同子单元进行合理的管理控制，是保证产品生产与质量控制的核心。该方向的研究生应掌握一定的方法及相应的研发能力，使企业资源计划ERP（Enterprise Resource Planning ）与制造企业生产执行系统MES（Manufacturing Execution System）拥有智能化控制的功能。学校及科研单位针对工科专业的学生，应开设相应的管理类课程，以培养学生在这一方面的理论基础。
三、创新能力培养
创新能力是智能制造发展的内在核心动力。创新的源泉在于知识体系的交叉、基于原本知识更深层的发现以及未知领域的开拓。纵观智能制造的发展可知，智能制造源自传统制造业中的信息化应用，因而在智能制造中的创新力主要还应来源于知识体系的交叉融合以及更深层的知识发现。
第一，创新能力源自知识体系的交叉融合。现阶段的研究生培养的具体形式大致可分为：课程设置、导师指导、学生自学；校企合作、行业论坛、学术报告等六个方面。
课程设置、导师指导、学生自学：首先应开设基础知识，保障该方向研究生具备一定的知识融合能力，作为储备知识为创新提供保障。智能制造是工业化与信息化融合的整体，面向智能制造的研究生在本科阶段受专业素质所限，对于相关的知识领域缺少必备的知识储备，难以达到智能制造业中对高度融合型人才的实际需求。故此，学校在这一方面应给与其必要的指导及训练。其次，鉴于智能制造所涉及的范围十分宽广，而学生在其培养期内的时间有限，导师应尽早帮助学生明确在读期间的研究方向并予以相应能力的培养与指导。作为学生，应结合导师指导，储备并巩固相关的专业基础知识，丰富自己所在领域的知识，同时通过论文、学术报告、行业论坛等多种形式了解行业动态，结合校企实践，进行科研创新。
第二，创新能力源自原本知识更深层的发现。
根据智能控制“智能增加精度降低”的原则，以知识集成、通讯、协调等为例的高层控制目标，层次越高、智能化及其对应的制造精度也就越低；反之，智能系统所处的层次越低，对制造精度、反应速度以及信息处理的时间要求也就越高，其智能的难度也就越大。[5]因此，智能制造的创新能力可源自智能制造系统中的中低层探索。与之相关的校企合作、行业论坛、学术报告等相关方面的研究生创新能力培养环节可围绕着这个方向进行。学校与企业之间可联合进行相关项目的攻关创新，校企合作、行业论坛、学术报告可为该方向的研究生提供一定的理论及实践机会、掌握行业动态、了解智能制造相关方面的相关进展，从而为其创新能力提供帮助。
四、师资能力培养
机器的智能是人赋予的，是人的智力的物化，只有人与机器有机高度结合。才能实现制造过程的真正智能化。从耗散结构理论和进化论的观点来看，要让机器具有较高的智能行为，那么，首先是依靠人来向系统引入负殇流，即通过人工移植必要的基本知识，使系统具备主动学习和积累新知识的基础和能力，然后进行自我主动学习、积累与拓展。[6]师资能力的培养，在人才建设与智能制造领域中起到了十分关键的作用。对面向智能制造的研究生导师的培养，特有如下建议：
第一：校企联培，挂职实践，积极参与到智能制造的实际构建中，提高导师自身理论联系实践的能力。“实践是检验真理的唯一标准”。学校或科研单位应积极安排导师参与到企业智能制造的构建之中，我国的智能制造一定程度上在核心关键技术和问题上还长期依赖于国外的引进和套用，缺少属于自己的专家人才与关键技术，企业在遇到技术难题或项目难关时也应该积极与学校或科研单位的相关导师取的联系，理论结合实践性的探索智能制造在实践中可能碰到的问题，这不仅丰富了当今以青年导师为主的师资队伍，同时也减少了企业因技术依赖等问题而产生的高额开销。
第二：伴随着制造业的全球化发展，要努力提高导师双语教学的能力与教育研究的能力。
《中国制造2025》紧跟美国在工业化、德国工业4.0等提出。在智能制造这一方向，伴随着制造业的全球化发展，我们还有很多内容及知识需要向国外借鉴。在培育这一方向的研究生人才时，导师应加强自身的双语教学能力。一方面，学校或科研机构要加强对青年导师在基础英语方面的培训与提高，借此来提升他们的口语表达与交际能力，另外也要注重他们对专业英语的培训以及应用。做到能读懂掌握专业范围内的文献资料、把握专业国际趋势，提升教学与国际同步的能力。
五、结论
面向智能制造研究生人才的培养首先要了解智能制造对研究人才的要求，应包含知识规格、能力规格以及素质规格三个方面。创新能力的培养是研究生培养中最为关键的一部分，如果结合智能制造创新力的本源除法，可以从知识体系的交叉融合以及更深层的知识发现两方面去提高创新能力的培养。伴随着导师队伍逐渐年轻化，青年导师渐渐占据了导师的主体，因此，在青年导师的实践能力建设、双语能力建设以及教学工作建设上也应该有相应的改革。
参考文献：
[1]Weiming Shen，An updated review：Applications of agent-based systems in intelligent manufacturing， Advanced Engineering Informatics， 20（2006）415-431
[2]《中国制造2025》.机械工业出版社.2015.10
[3]严英仕，杨爱民.智能制造技术与信息化技术的结.2014中国家用电器技术大全.2014
[4]靳晨，适应新型工业化发展需要的工程科技人才培养体系研究，哈尔滨理工大学，2015.3
[5]李圣怡，智能制造技术与智能制造系统.国防科技大学学报.1995.6
[6]姚赐凡，陈统坚.新技术革命与智能制造技术.中国机械工程.1997.7
基金支持：
1.国家科技支撑计划课题：基于SOA和物联网技术的制造业信息化关键技术研究与应用示范（2012BAF12B14）
2.贵州省重大科技专项：移动互联网流媒体实时交互平台关键技术研发及产业化（编号： 黔科合重大专项字（2013）6019）
围绕实现制造强国的战略目标，《中国制造2025》明确推进信息化与工业化深度融合、实施智能制造。《智能制造发展规划（2016―2020年）》指出加快发展智能制造，是培育我国经济增长新动能的必由之路，是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择，对于推动我国制造业供给侧结构性改革，实现制造强国具有重要战略意义。同时，从实际生产过程来看，智能制造从宏观上将推动传统标准化、大批量、刚性的生产模式向个性化、高度柔性化、快速响应市场需求方向转变，微观上将通过数字化、网络化、自动化和智能化的系统集成实现产品研制过程的全闭环控制。（王淼、王湘念，2015）《智能制造发展规划（2016―2020年）》认为，智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
智能制造的概念起源于20世纪90年代，最初出现在美国，其后发达国家纷纷将发展智能制造列入国家重点发展计划。美国在2012年提出“工业互联网”概念以推动再工业化战略，德国在2013年提出并实施“工业4.0”战略。我国于2015年推出《中国制造2025》，提出以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向，构建以智能制造为重点的新型制造体系。这些国家战略均以推进智能制造为主攻方向。智能制造已经明确成为现代先进制造业新的发展方向。
在对智能制造国外先进经验分析方面，王媛媛、张华荣（2016）对于全球智能制造业发展现状及特点进行了分析，胡晶（2015）对于美国工业互联网、德国“工业4.0”以及我国“两化”深度融合等策略进行了比较。杨帅（2015）对于工业4.0与工业互联网进行了对比分析，发现二者在动因、内核、方向、结果等方面基本一致，但两国在工业和互联网领域的比较优势差异显著而导致两种模式在内涵、实现路径、实施重点与效果等方面明显不同。黄健、万勇（2016）指出德国推动工业4.0的战略意图在于试图主导以智能制造为基础的第四次工业革命，韩国推行制造业创新战略3.0在于以智能工厂为抓手推动制造业改革。
在我国智能制造发展现状方面，《智能制造工程实施指南（2016―2020）》指出，我国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、信息化并存，不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡的阶段。辛国斌（2016）认为我国制造装备产业处于由自动化向智能化发展的初级阶段。李富（2016）认为我国智能制造业存在产业结构抑制了智能制造的需求、技术水平差异明显、配套能力不足、人才短缺等问题。赵程程、杨萌（2015）表明我国智能制造从技术层面进入到了应用层面。王友发、周献中（2016）指出国内目前对智能制造发展路径和模式的探讨更多集中在现象描述层面，缺乏微观机制和内部动力等视角的深入分析。
在我国智能制造发展经验方面，冷单、王影（2015）总结了浙江省发展智能制造的主要做法在于推进产品智能化开发、实施“机器换人”专项行动、推进成套装备示范应用等。张建宏（2015）指出扬州装备制造产业智能制造在于实施创新驱动发展战略、完善政策措施等。陶永、李秋实、赵罡（2016）认为航空智能制造的重点在于研发关键智能工艺装备、基于工业互联网的航空协同云制造等。王影、冷单（2015）从资金与投融资渠道、产业创新体系、产业结构调整等几个方面提出了我国智能制造装备产业的发展思路。白小明（2016）提出推进“互联网+”制造业研发平台、产品制造、制造业服务、供应链与物流的发展。李政新（2015）认为要建设智能化工厂和技术示范平台、打造创新驱动新机制。黄群慧（2016）认为智能制造发展的关键在于突出战略引导、强化创新驱动以及完善制度环境。
在此基础上，探讨了影响智能制造发展的行为主体及促进智能制造发展的模式，研究了智能制造发展从初级智能装备到高级智能制造系统集成的循序渐进发展路径，最后提出以智能制造装备为基础推动智能制造的发展、以信息技术为手段对现有设备进行智能化改造、以技术改造升级为抓手推动传统制造业迈向智能化为突破口，共同推动智能制造的发展。
二、智能制造发展模式
（一）影响智能制造发展的行为主体
发展智能制造是一复杂的系统工程。从影响智能制造发展的因素来看，这些影响因素可以分为智能制造企业自身可控的内部因素与政府决定的而智能制造企业必须适应的外部因素两类。从内部因素看，市场需求、科技进步、生产要素配置、市场网络组织等企业可控因素对智能制造的发展具有重大影响。从外部因素看，产业政策、发展环境、生产业、信息业发展状况等企业不可控因素对智能制造的发展影响也不容忽视。这些影响因素涉及的行为主体主要包括政府、智能制造企业、智能装备制造企业、信息技术企业、生产服务企业等。智能制造企业的发展离不开政府提供的政策导向、人力资源、资金支持等社会环境。这些行为主体联系密切，相互制约，共同促进智能制造的发展。
1.政府。政府提供的经济发展环境、产业发展政策、金融与财税扶持政策等直接决定了智能制造企业的发展与营运空间。同时，政府还要营造公平竞争市场环境，为企业创造良好生产经营环境，以市场化手段引导企业进行结构调整和转型升级。《中国制造2025》明确提出要坚持“市场主导、政府引导”的基本原则。“市场主导”就要充分发挥市场在资源配置中的决定性作用；“政府引导”就要更好地发挥政府引导作用，优化政务服务，完善和落实财税、产业、金融、土地、人才、贸易等相关支持政策，为企业发展创造良好环境。此外，政府还要推动资源配置效益最大化和效率最优化，强化企业在推进智能制造发展中的主体地位，激发企业活力和创造力。
2.智能制造企业。企业是市场经济的主体，智能制造企业在政府制定的各种政策所限定的发展与营运空间内，受经济利益的驱使，努力突破智能制造关键技术和核心部件，以新技术突破带动形成新产业、新业态，增强自主发展能力。
（三）突破口
1.以智能制造装备为基础推动智能制造的发展。装备制造业是为国民经济各行业提供技术装备的基础性、战略性产业，是制造业的核心和支柱，是各行业产业升级、技术进步的重要保障和国家综合实力的集中体现。目前，我国制造装备产业处于由自动化向智能化发展的初级阶段（辛国斌，2016）。《中国制造2025》包含的重大工程之一就是智能制造装备的研发。河南省印发的《先进制造业大省建设行动计划》把智能装备作为带动装备制造业转型升级的突破口，以装备产品和装备制造智能化为重点，突出发展智能成套、智能电气和智能制造装备。装备智能化首先要实现产品信息化，即越来越多的制造信息被录制、被物化到产品中；产品中的信息含量逐渐增高，一直到其在产品中占据主导地位。
2.以信息技术为手段对现有设备进行智能化改造。信息业的发展为智能制造的发展提供技术支撑，推动智能制造跨越式发展，信息业的发展也总是领先于智能制造的发展。信息资源的投入和信息技术的广泛应用，可以引导传统制造业向智能制造的方向发展。以信息技术推动智能制造的发展是一项长期而缓慢的过程，但又是智能制造发展过程中必须跨越的一个环节。黄群慧（2016）指出智能制造的实现关键在于新一代信息技术系统的支持，为推进智能制造，一方面，要推动互联网企业逐步向制造业的渗透，另一方面，要推动制造企业的互联网化。《中国制造2025》强调新一代信息技术的4个发展方向包括：集成电路及专用设备、信息通信设备、操作系统与工业软件以及智能制造核心信息设备。发展智能制造，一定要优先发展智能制造相关的信息业，以此为手段来促进传统制造企业向自动化、智能化的转型。
3.技术改造升级为抓手推动制造业迈向智能化。技术改造是推动制造业采用先进的智能装备、促使生产系统智能化的一个有力措施，是提高企业技术水平、实现产品转型升级的一个有力手段，也是政府极力支持制造业实现智能制造转型的一个努力方向。《（中国制造2025）重点领域技术路线图（2015版）》明确要持续推进企业技术改造。河南省印发的《先进制造业大省建设行动计划》也要推动制造企业转型升级。《智能制造工程实施指南（2016―2020）》指出要持续推动传统制造业智能转型。邵安菊（2016）指出要将智能制造作为制造业发展的基本方向，促进制造业的转型升级以提高生产效率。我国制造业装备相对落后，机械化与自动化设备并存。在进行技改升级过程中，第一步是对传统的设备进行由机械化向自动化的升级，然后在此基础上，对现有设备进行智能化改造以便实现物理设备互通互联，最终实现智能制造。
四、具体做法
智能制造的发展涉及实现智能制造技术和系统、社会组织两个方面的问题。智能制造技术和系统是实现智能制造的基础，有效的社会组织可以积极促进和保障智能制造的实现。这两个方面是相辅相成、相互促进的关系，缺一不可。智能制造技术和系统的发展和实现是智能制造业努力的方向，而通过社会发展规划、财政税收等政策手段强力引导、驱动与促进智能制造的发展，人为推进或加快智能制造实现的进程，则是政府努力的方向。因此，发展智能制造的具体做法，需要从政府层面、行业层面、企业层面几个角度进行考虑。
（一）政府层面
政府积极制定推动智能制造发展的社会发展规划、各项扶植政策，为企业智能制造的发展与转型升级提供良好的发展环境。通过政策引导与推动，加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，着力发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。
1.完善保护知识产权等法律、法规与政策，提供良好的法制环境以为引资、投资创造良好的经济环境。
2.出台积极的财政与税收政策，促进智能制造的培育与发展。
3.支持生产业的发展，鼓励工业互联网、云计算等产业积极发展，完善智能制造服务支撑体系。
4.明确产业发展方向，优化c智能制造相关的投资结构。聚焦《中国制造2025》重点领域，启动实施一批重大技改升级工程，明确支持战略性重大项目和高端装备实施技术改造的政策方向。加强互联网基础设施建设，强力推进互联网在制造领域的应用。
5.创新人才培养模式、强化人才激励机制、落实各项人才政策，为智能制造培养与储备复合型人才。
6.以试点示范行动为抓手，推进成套装备示范应用，引领智能制造发展方向。
7.进行集聚发展。
（二）行业层面
在政府发展规划、财税政策等引导下，进行技术、装备、商业模式等的扬弃。
1.对于装备制造业，持续进行技术改造与升级，提供智能的装备。加快部署企业技术升级改造，推动产业迈向中高端。聚焦《中国制造2025》重点领域，发挥企业主体作用，按照有保有压的原则，以市场为导向，以提高质量效益为目标，启动实施一批重大技改升级工程，支持轻工、纺织、钢铁、建材等传统行业有市场的企业提高设计、工艺、装备、能效等水平，有效降低成本，扶持创新型企业和新兴产业成长。
2.对于生产业，以系统集成商的要求与发展为主线，带动信息技术软硬件技的发展。
3.对于生产制造业，对生产的产品进行智能化改造与升级，积极采用新型的商业与运营模式。
（三）企业层面
以利益驱动为诱因，以工业互联网、人工智能等信息技术为手段，积极引入机器人等智能制造装备，对传统制造工厂进行技术改造与升级。
1.对生产设备进行智能制造的改造与升级，适应智能制造的需要。
2.对生产的产品进行智能化改造与升级，提供智能化的产品。
3.积极采用新型的商业与运营模式。
4.积极推进机器换人。通过机器换人，把人从某些生产环节如环境恶劣、简单装配、精密检测等条件下解放出来，以便降低成本、提高效率。
5.对于新建企业，在资金、技术、设备等方面允许的情况下，尽量要求采用智能化装备进行生产。
五、结语
智能制造是《中国制造2025》的主攻方向。本文探讨了促进智能制造发展的模式，研究了从智能装备到智能制造系统发展的路径，提出以信息技术为手段对现有设备进行智能化改造、以智能制造装备为基础推动智能制造的发展、以技术改造升级为抓手推动传统制造业迈向智能化，这三个方面齐头并进，共同推动智能制造的发展。智能制造的发展是一项复杂的系统工程，需要政府、制造企业、生产服务业及其他相关方协同努力，它是一个渐进的过程，不可能一蹴而就。
智能制造迎来新
目前，智能制造是全球新一轮制造变革的核心内容，是中国制造实现由大变强、向高端迈进的战略选择。其中，强化创新驱动；夯实发展基础；推进智能转型；深化融合发展是其几个主要方面。在落实这些内容过程中的各种措施和投入，也正在改变和推动智能化的发展进程，有可能在某些领域的技术突破及应用会引发新的产业变革和新一轮的创新浪潮。
前不久，美国国家科学基金会的《科学与工程指标2016》显示，中国已成为仅次于美国的世界第二科技研发大国，在研发投入、科技论文产出、高技术制造增加值等重要指标方面已居世界第二位。
据有关部门统计，2015年我国研发经费投入总量为1.4万亿元，占GDP比重2.1%。在公布的《“十三五”国家科技创新规划》，研究与试验发展经费投入强度达到2.5%。科研力量和经费的不断投入，加快了中国工业和制造体系的建立和完善，加快了中国制造迈向中国智造的步伐。
目前，中国是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，拥有39个工业大类，191个中类，525个小类，已经形成了一个举世无双、行业齐全的工业体系。这些日益完备的工业体系为中国智能制造和发展打下了坚实的基础。
2015年以来，工信部连续两年组织实施智能制造专项行动。在专项行动中，共确定109个示范项目，覆盖63个行业，分布在27个省、自治区、直辖市。初步形成了石化行业智能工程、航空专业网络制造和重大技术装备远程服务和存储可服务可发展模式，还带动一批关键装备和软件产品的突破。
当前，“智能制造”一词已成许多企业家口中最热的词汇。不久前，一项对中国企业的情况调查显示，85%的企业未来一年内有意引入工业机器人、数字化智能机床、数控系统、3D打印机等智能制造设备，22%的企业未来一年向智能制造设备的投入占总预算的20%以上。
还有，国内许多知名企业也积极联合向中国智造迈进，如浪潮集团联合中国航天科技集团、大连船舶重工集团等20多家机构，成立中国智能制造信息化推进联盟，以航空航天、船舶、高端装备制造等国家核心行业为中心，打造协同创新平台与成果产业化应用推广联合体，围绕智能制造产业链的新需求合力攻关，打造智能制造生态圈。
在山东，青岛海信集团每年投入2亿―3亿元打造“智能工厂”，到今年年底将达到上千台机器人的使用规模。在生产场地没有增加和工人数量减少的情况下，电视机产量由2011年的800万台增长到去年的1110万台，增长了39%。
因此，人们相信中国智造业的产品智能、设备智能、生产过程智能，将是继零售业、信息传播产业等领域发生颠覆性改造以后的下一个，智能制造是中国工业经济阵营里的新技能。
国外智造业战略的提出和发展
当前，智能制造技术已成为世界制造业发展的客观趋势，世界上主要工业发达国家正在大力推广和应用。如日本早在1989年提出智能制造系统，美国在1992年执行新技术政策，大力支持包括信息技术、新的制造工艺和智能制造技术在内的关键重大技术。欧盟于1994年启动新的研发项目，选择了39项核心技术，其中信息技术、分子生物学和先进制造技术均突出了智能制造技术的地位。
目前，智能制造装备跨国企业主要集中在美国、德国及日本工业化发达国家。以智能控制系统为例，全球前50家企业排行榜中74%为美、德、日企业，入榜企业最多的是美国和德国，各有13家，其次是日本有11家企业，其后相对居多的国家是英国和瑞士，其中，排名前10位企业中有半数是美国企业。
近年来，美国为了重塑制造业的全球竞争优势，启动了制造业振兴计划，加快发展技术密集型先进制造业，实现再工业化。并研发智能制造系统集成等关键要素技术进行系统支持。
奥巴马政府也重点提出了再工业化战略，目的是优化本国投资环境，吸引本国制造业回归和外国直接投资。从2010―2014年，美国制造业以年均3.46%的速度增长，高于同期GDP增长率，制造业就业人数从1200多万上升到1300多万，年均增长2.05%，制造业成为美国经济复苏的重要引擎。
2013年，美国GE公司宣布将在今后几年投入15亿美元开发工业互联网，并同年《工业互联网@工作》报告，直接与美国政府的战略举措相呼应。在GE公司的未来构想中，工业互联网将通过智能机床、先进分析方法以及人的连接，深度融合数字世界与机器世界，深刻改变全球工业。
还有德国政府，根据本国工业形势发展需要积极和弗劳恩霍夫研究所、各州政府合作，投资数控机床、制造和工程自动化行业应用制造研究，巩固其制造业领先地位。
在2014年汉诺威工业博览会上，德国展示了10家企业联合研发的全球第一个“工业4.0”演示系统。向世界提供用智能制造系统生产的产品，并扮演智能制造系统供应者的角色。
(讯)近日，长虹工程技术中心总经理潘晓勇接受《对话新国企·聚焦中国智造》访谈时表示，“创新”是长虹的DNA，未来5年，长虹计划通过智能制造、智能交易、智能研发构建三位一体的智能平台，实现产品的个性化定制，同时推动产品制造技术升级。
据悉，长虹在多年前就将工业信息化作为重点工作推进，如今信息化已全面覆盖了长虹的研发、制造、物流、财务、营销等运营环节，信息化不仅让长虹的人效、物效、财效等基础管理全面提升，而且成为当前长虹实施智能战略，推动智能制造、智能研发、智能交易的智能化系统管理平台。
潘晓勇表示，智能化系统管理平台为长虹智能战略保驾护航。长虹的智能战略提出将智能化、网络化和协同化作为新的三坐标体系的发力方向，通过各类智能终端、云服务平台、大数据商业模式的开发，最终在互联网时代激活长虹原有业务并且获得新的竞争力。
目前，在互联网时代下，消费者个性化需求日益突出，长虹以满足用户个性化需求为目标，在智能战略下构建以大规模定制为基础的智能制造，并通过USO(营销业务系统)、ERP(企业资源计划)、MES(制造执行系统)等信息化管理系统与客户进行交互，打破消费者和工厂之间的围墙。
从目前的情况看，各大企业均在尝试进行从“制造”向“智造”的改变。对于企业来说，第一要素是创新驱动。制造业创新的内涵包括三个层次：一是产品创新；二是制造技术创新；三是产业模式创新。在这三个层次上，智能制造——数字化、网络化、智能化都是制造业创新的重要途径。其次是绿色发展。随着资源环境矛盾的日趋尖锐，必须实现由高耗能、高污染发展模式向绿色经济发展模式转型，使得产品从设计、制造、包装、运输、使用到报废处理的全过程对环境的影响尽可能小，资源消耗尽可能少。第三是人才为本。实现“中国制造2025”是一个复杂的系统工程，但最重要的是人才，这一规划的出台将加速形成技术人才的正金字塔结构。要加大高素质创新人才和创新团队的培养和引进。
据介绍，从长虹早在2013年提出了以“智能化、网络化、协同化”为重点的“新三坐标”智能战略。下半年，长虹率先布局家庭互联网，提出“以人为中心，多智能终端互联、互通、互控”的家庭互联网理念。在长虹的构想中，未来的家电将通过网络协同构成一个整体，在大数据云端的支撑下为家庭成员提供管家式的服务。
2014年，长虹提出“全面拥抱互联网”，将互联网基因植入长虹，继而建立以消费者“痛点”为导向的设计、制造、交易体系，最后引导整个企业更新换代。这一年，长虹让消费者扔掉了电视的遥控器，让冰箱实现了云图像识别，更让空调开始感知人体的温度。这一系列CHiQ产品的，标志着长虹“智能战略”的正式落地。
2015年，长虹在“互联网+”的浪潮下，全力推进产品经理负责制，同时，在长虹全力以赴扎实推进智能战略实施的基础上，加速信息技术与教育教学深度融合，打造智慧教育这一新的增长点。
未来5年，长虹计划通过智能制造、智能交易、智能研发构建三位一体的智能平台，实现产品的个性化定制，同时推动产品制造技术升级。其核心是打破工厂和消费者之间的围墙，发展一套能够支持大规模个性化定制的智能制造系统，满足消费者的个性化需求。 (来源：和讯科技)
关键词：数控智能；机械制造；领域；应用；研究
1.数控智能在机械制造领域中的应用
智能控制机械制造主要包括以下四个部分：机械设计；机械制造；机械电子；机械系统故障诊断。
1.1 机械设计
机械设计在现实生产中是指技术人员对想要设计物体的一个模型进行综合和分析的过程，这个过程包括大量高精度的计算、分析、绘图等精确数值计算工作，同时还需要结合多方面的知识，在通过设计人员自身丰富的实践经验，进行多元综合，最终做出最佳的设计。但是在实际的设计中，很难用精确数值计算的方法来建立准确数据模型，而现在流行的CAD制图技术对这一部分工作也是无能为力的。这就要求 CAD/CAM的操作系统具有智能性，利用计算机系统把一些数值数据处理扩展到非数值数据处理，包括把数据数值知识与实际操作中的经验进行集成、推理和决策，使机械设计过程自动化智能化，弥补设计专家在现实中对机械设计过程中由于人为因素造成的不足。
1.2 机械制造
在机械生产制造中，人们首先要做的是确定机械生产计划，制定机械生产计划就是指从多种因素（设计、制造、生产等）的组合中选出最能满足所有约束条件（生产成本、设计图形、生产工序等）的最佳方案。这些过程是很难用数学模型来准确地表示出来的。数字化智能化技术一方面使数字化制造装备等得到快速发展，大幅度提升生产系统的功能、性能和自动化程度。另一方面这些技术集成可形成柔性制造单元、数字化车间乃至数字化工厂，使生产系统的柔性自动化不断提高，并想着具有感知、决策、执行能功能特征的智能化系统发展。目前以智能机器人为典型代表的智能制造装备已经开始在某些领域得到应用。
1.3 机械电子
机械电子系统结构比较简单，元件和运动部件较少，高性能，但是其系统的内部结构非常复杂。传统的数学解析的方法固然严密、精确，但是只能适用于相对比较简单的电子系统，对于那些比较复杂的系统是不能给出数学解析式的，这样就只能通过烦琐的操作系统来完成。由于智能化的处理是以知识信息为基础进行的推理和计算，这种推理具有复杂性、不确定性和模糊性，而且这种智能化的处理一般不存在已知的算法（传统数学公式化的方法），所以，对不能用传统的数学解析方法解决的问题，人工智能提供了新的解决思路和方法。一般通过人工智能建立的系统有两种方法：神经网络系统和模糊推理系统。目前只有智能系统可以适用于相对比较复杂的电子系统。
1.4 机械系统故障诊断
所谓的机械系统故障的诊断，就是指根据电子系统出现的一些不正常的现象，按照一定的法则，推论出产生问题的原因，找出设备出现故障的所在的部位。故障诊断包括三个方面的内容：故障监测，故障分析和处理决策。但是由现象推出故障原因是一个复杂的推理过程，需要根据维护保修人员多年积累的实际经验，才能得出正确的结论，假如把人工智能的方法应用于机械故障诊断，发展智能化的机械故障诊断技术，是机械故障诊断的一个新途径。机械故障中的人工智能诊断方法主要包括专家系统、人工神经网络，模糊集理论等。
2.数控智能机械制造领域中的应用方法
2.1 专家系统
专家系统是计算机的一种智能程序，这种程序运用知识和推理步骤来解决出现只有专家才能解决的一些比较复杂的问题。智能控制专家系统的框架主要由五个部分组成：知识库，综合数据库，推理机，用户接口和系统输出。
2.2 人工神经网络
人工神经网络是指只智能控制系统摸拟的生物的激励系统，将一系列输入通过神经网络产生输出。这里的输出、输入都是标准化的量，输出是输入的非线性函数，其值可由连接各神经元的权重改变，以获得期望的输出值。
2.3 模糊集理论
人在认知世界的时候，出现一些不确定的事物的时候，就会对所获得的信息进行一定的模糊化处理，以此来减少问题的复杂程度。模糊集理论是指将经典的集合理论模糊化，并引入语言变量和近似推理的模糊逻辑，是一种具有完整的推理体系的智能技术。一般的模糊系统的结构与专家系统的结构比较类似，由模糊知识库、模糊推理机和人机界面等几个部分组成，可以这么说模糊系统是模糊理论与专家系统结构的结合体。
3.智能控制在机械制造系统中的发展趋势
智能控制的实施主要有四个部分，虽然这四个部分在机械领域都有不同程度的应用，但各自使用的时候都存在一定的局限。所以目前，要找到一种普遍的有效的方法把这四个部分有效的结合到一起应用于机械制造系统的各个领域，因此，从这可以看出数控智能组合将成为机械制造系统新的发展趋势。
4.结语
综合起来，数字化智能化技术可以对产业的模式进行创新升级。以数字化技术为基础，在互联网、物联网、云计算、大数据等技术的强力支持下，制造业的产业模式将发生根本性的变化。因此，无论从哪个角度考虑，“制造业数字化智能化”都是新一轮工业革命的核心技术。
参考文献：
[1]陈海勇，朱诗兵，李冲.军事物联网的需求分析[J].物联网技术，2011（5）：53-57
[2]王晓静，张晋.物联网研究综述[J].辽宁大学学报：自然科学版，2010，37（1）：37-39.
[3]刘若冰.物联网的研究进展与未来展望[J].物联网技术，2011（5）：58-62.
关键词：智能制造；新科技革命；复合型技能；人才困境；发展建议
基金项目：2016-2017年度苏州市“高技能人才培养研发”市级课题：“苏州‘智能制造’人才现状与培养对策研究”（项目编号：GJNP201604）阶段性研究成果
中图分类号：F24 文献标识码：A
收录日期：2017年4月2日
一、智能制造技术是新科技革命实现的关键技术
科技革命是16世纪以来的一个历史现象，是科技发展的一种表现形式。在人类文明史和现代化研究领域，科技革命大致有三个判断标准：（1）科学范式或技术范式的转变；（2）人类生产、生活方式或思想观念的显著改变；（3）人口影响覆盖率超过50%。按照这种标准，16世纪以来世界科技大致发生了两次科学革命和三次技术革命。两次科学革命分别是16～17世纪的近代物理学诞生、20世纪初的相对论和量子论革命。三次技术革命分别是18～19世纪初的蒸汽机和机械革命、19～20世纪初的电力和运输革命、20世纪40年代以来的电子和信息革命。
从世界科技的前沿角度看，第三次技术革命即电子和信息革命即将结束，后信息时代即将来临，新一轮科技革命即将爆发。从人工智能到机器人，新兴技术的商业化正在重新定义各行各业并重塑社会准则。世界经济论坛创始人克劳斯・施瓦布指出：“第四次技术革命将数字技术、物理技术、生物技术有机融合，触及经济社会的方方面面，可植入技术、数字化身份、物联网、3D打印、无人驾驶、人工智能、机器人、大数据、智慧城市等将对社会产生深刻影响，重塑全球生产、消费、运输与交付体系，新产业、新业态、新经济将随之应运而生”。而这些变化的广度与深度预示着整个生产、管理及治理体系的变革。
制造在科学、技术与产业的转换之间具有桥梁和纽带作用。任何新兴科学或技术，都只有通过制造才能转化为现实生产力，制造技术是包括新一轮科技革命在鹊乃有科学技术的实现技术，见图1。而新科技革命中的制造技术则以智能制造为代表，正在改变人类生活的方方面面，智能家居、智能手机、智能设备与机器、智能建筑……所有一切都表明，人类智能的秘密正在缓缓拉开帷幕，智能制造技术将成为揭示未来新科技革命面纱的关键技术。（图1）
二、智能制造工作特点与人才技能分析
技术融合是现代社会的发展趋势，智能制造技术将通过与其他新兴技术，如语音、数据、视频、感知计算、生命科学……的交互融合，在经济产业结构、组织生产方式、基础设施建设等方面，通过递进协同效应带来社会生活的重大变革，并最终影响其工作特点与人才技能要求。
（一）智能制造工作特点
1、工作界限模糊化。传统企业将制造过程划分为三个层面，即工程层面、技术层面和技能层面。这三个层面的工作界线分明，工程层面（设计、规划、决策）的工作是产品的设计、规划与决策工作，技术层面（工艺、执行、中间）的工作是生产第一线的工艺设计或设备维护工作，技能层面（技艺、操作）的工作是生产第一线的设备操作工作。然而，在智能制造过程中，各层面的工作将相互融合，从而使工作结构呈扁平化趋势。这种不同层面间的融合需要大量融技术理论与技能操作于一体的复合型人才，也使智能制造在人才需求层次上整体呈上移趋势。
2、工作方式研究化。智能制造的关键在于使用什么样的方式与技术来达到智能化的效果。如果忽视了工作方式与技术本身的创新，只是一味地实施智能化，必是舍本逐末。制造业要保持旺盛的生命力，关键在于创新。《中国制造2025》对我国技术创新与高端制造业的发展做了具体规划。但创新是个极为复杂的过程，包括多个层面，既需要在研发设计层面创新，也需要在工艺应用层面创新。智能制造将内在地要求从业者进行创新性研究，研究与创新将成为智能制造工作内容中的应有成分。
3、操作技能高端化。智能制造生产体系所需要的是高端技能操作。高端技能操作主要存在于三大领域：（1）智能化生产系统的操作。由于智能化生产系统非常复杂，设备非常昂贵，因而对这类操作人员的能力要求也很高，操作者要能理解整个生产系统，并熟练运用各类工业软件进行柔性化生产；（2）智能化生产线本身的安装、调试与维护性操作；（3）特种加工所需要的高端操作。这是更为重要的方面，智能化生产系统无论如何复杂，它也只能生产常规产品，企业为了提高竞争力，往往要在此基础上生产特种加工的产品，而这种产品很可能是无法完全用智能化设备进行加工的，必须人工操作，但它的操作会非常复杂，对操作技能的要求也会大大提高。
4、生产服务一体化。尽管服务是企业的根本使命，但在传统制造企业中，就个体员工而言，服务与生产是相互分离的，服务属于销售或售后服务人员的工作范围，车间内的从业人员只是按标准生产产品，往往眼里只有“物”，没有“人”。这是由于在传统制造企业中，缺乏把生产与客户连通起来的技术和理念，智能制造则将完全改变这一状况。智能制造的目标是把生产线与库存、产品和客户全部连通起来，构成一个大系统，包括智能生产、智能工厂、智能物流和智能服务四大主题。在这种制造系统中，服务与生产融为一体，生产者将直接面向客户进行生产，这是一种全新的工作模式，生产者必须具备与客户沟通的能力以及按照客户需求进行定制化生产的理念。
（二）智能制造人才技能分析。智能制造的工作特点决定了其需要更多拥有跨学科背景的复合型人才，即更多具备通用性、专业性、融合性技能的人才。
1、通用性技能。智能制造将会改变从业人员原有的工作范式，对从业人员的专业性、能动性、灵活性、协作性等通用技能提出更高的要求。
（1）专业性技能。智能机器人可替代部分“低技能”劳动力，但智能化生产线和大数据系统的指挥、操作和运营需要更具专业能力的从业人员弥补机器的不足。从业人员需要能够将所学的知识和技能应用于构建真实的工业系统，以应对自动化系统故障。
（2）能动性技能。智能制造工作内容的变化要求从业人员兼具多种工作技能，以能动性地应变复杂性的工作要求。
（3）灵活性技能。智能制造要求能够迅速根据市场需求调整其生产适应能力。新形式的协作工厂让虚拟工作和移动工作成为现实，多模式、用户友好界面的智能辅助系统将协助从业者的工作。这些都可以帮助从业者实现更灵活的操作方式。
（4）协作性技能。一方面是“人人协作”，不同职业之间的分工运行模式将逐渐被合作模式所取代。智能制造将制造各个环节的联系变得更加紧密，不同的职业分工将需要更多的沟通与合作；另一方面是“人机协作”，在智能工厂里，人、机器和资源如同在一个社交网络里一般沟通协作，相互配合，重塑传统制造模式下人与设备之间的机械关系。
2、专业性技能。当前，制造企业包括很多专家都意识到一个问题，即企业无法明确需求，对自身的流程、内部业务关系无法理清，“专业性技能”的缺乏影响了智能制造工作推进的进程。
（1）精益化技能。精益生产本身提出了量化基础，而数字化车间的根基是可量化的被测对象。数学建模的控制过程、可量化的信息模型，都是依赖于精益提供基础数据源，精益缺乏的情况下也就会失去“数字化”的根基。
（2）信息化技能。很多精益生产基础很好的企业，同样困惑如何推动智能制造。因为，在传统的制造业里，也有所谓的“CIO”（Chief Information Officer，首席信息官），这些CIO可能是IT出身，但是对于如何将底层数据、智能分析进行融合，由于缺乏对工艺对象的了解，使得具备智能制造意义下信息化技能的人才极其缺乏。
（3）自动化技能。自动化衔接了机器控制与数据采集，但是自动化在向更为智能的机器开发时，需要基于PLCopen的标准化编程、OPC UA、机器人应用与集成系统的规划与开发等技术人才。随着机器的智能性、集成性的提高，对于自动化本身的人才需求也与以往更加不同，对于软件工程的能力，包括软件开发、软件质量与进度控制这些综合能力的要求较之以往更高。
3、融合性技能。技术的融合，包括OICT（Operational、Information、Communication、Technology的缩写）的融合是一种趋势，但是规划与设计的全局性人才是缺乏的，这类人才需要具有统筹运作与规划的技能。
（1）项目规划技能。这项技能要求懂得精益生产，了解生产过程与工艺，能够将信息通过组织分类来设定企业的制造目标，并能够统筹自动化、信息化与通信规划流程、制定执行路线图，推动项目的进度并持续推进设计的改善。
（2）资源整合技能。整合技能包括内部各个部门之间的沟通、外部力量的协调，类似于一个中央节点来协调各方，对各方设定目标、提出需求，并定义标准接口，设计流程与检查，以及进行阶段性的目标监视。
（3）结构化思维与思维完整性技能。与所有的创新一样，智能制造的创新也不是大脑灵光一现的结果。创新需要系统性的思维，需要在一个问题中能够按照逻辑顺序将可能潜藏的问题进行结构化的规划，包括对问题的结构化思考、策略性思考，而这需要具备标准化、模块化思想，以及完整性思考的能力。
三、智能制造人才困境与发展建议
根据教育部官网2012～2014年统计数据测算，2014年度，我国十大重点制造领域年度人才总缺口粗略估计在50万人左右。其中，高档数控机床和机器人、农机装备、节能与新能源汽车三大智能制造领域人才缺口共计25.5万人左右。（图2）
《世界经理人》杂志2015年公布的《中国制造企业智能制造现状报告》显示，有近三成被访企业认为，使用智能设备生产的最大难题是人才，越来越多企业面临“设备易得、人才难求”的尴尬局面。人社部的劳动力市场供需数据亦能说明我国技工的紧缺现象，数据显示，近几年我国技能劳动者的求人倍率一直在1.5∶1（1.5个岗位对应1个求职者）以上，高级技工的求人倍率更是达到2∶1以上的水平。
目前，智能制造人才除了在盗可洗嬖诰薮笕笨冢在技能上亦与发达国家相去甚远。以机器人行业为例，2013年我国就已超越日本成为全球最大的工业机器人应用市场，2014年我国共销售工业机器人5.6万台，2015年6.42万台，但多以三轴、四轴低端机器人为主，五轴、六轴等高端机器人较少，且关键零部件，如控制器、减速机、伺服电机等主要依靠进口。
人才的缺失极大地制约了智能制造的推进与发展，造成这种现象的主要原因有：
（一）缺乏能促进职业能力持续积累的人才培养体系。智能制造所需要的高度复合型人才的供给，需要一种能促进职业能力持续积累的人才培养体系。目前，我国的职业教育体系有完备的中等职业教育、高等职业教育，如果一批本科院校能顺利向技术应用型转换，我们还将拥有规模较大的技术应用型本科教育。同时，专业学位教育随着多元化学位制度改革的顺利进行，在人才培养中发挥的作用也将越来越强。但问题是，各个阶段的职业教育相互割裂，其关系更多的只是学制关联，而非课程关联。虽然许多省市推出了中高职衔接甚至是中本衔接项目，但这种衔接也更多地只是为了解决职业院校的招生问题，它们往往只是在现有课程框架下对课程体系做些整合，以提高人才培养效益，并没有系统探索这种框架在新的人才培养体系中的功能。
（二）缺乏基于职业能力开发的课程体系与组织方法。任何人才的培养最终都要依托课程设置。当前，既有职业院校的课程体系仍以应用系统的学科知识架构为主，且专业区分过于细化，跨学科的课程体系相对缺乏，造成懂信息化的不懂智能化，懂智能化的又不懂制造技术等，因而跟不上智能制造实践的发展需求。职业能力课程标准体系是智能制造人才培养体系有效运行的前提，只有设计直接针对基于实际工作职业能力的课程体系，才能保障智能制造意义上的人才供给。这就涉及到基于实际工作的职业能力开发及课程组织问题，这也是课程体系开发的关键环节，如果缺乏有效解决这一问题的方法，智能制造职业能力的培养就只能停留在概念或理想阶段。
（三）缺乏基于深度校企合作的工艺传承模式。目前，智能制造最具代表性的国家是德国、日本和美国。美国的制造业主要靠基础研究的重大突破作支撑，德国和日本的制造业则主要靠精湛的工艺与工艺创新作支撑。从我国制造业的发展轨迹来看，短期内期望通过基础研究的重大突破来提升竞争力不太现实，较为可靠的路径是工艺层面的突破。无论德国还是日本，之所以拥有大量技术精湛的工匠，能在工艺领域有重大创新，关键在于其技术技能人才培养都有着企业的成功介入，而且这种介入不是表层的校企合作，而是有着企业内稳定的师徒关系作保障。正是这种师徒关系，使其技术技能人才能获得大量企业技术专家的支持，并通过师徒传承持续地在某技术领域进行钻研，最终取得突破。目前，我国院校职业教育只能教给学生普通的技术知识，这种技术知识对于维持处于粗放型阶段的企业运行是可行的，但对定位于高技术的企业来说就远远不够了，对于从事智能制造的企业来说更显无力。
针对以上问题，建议如下：
（一）深化“专业能力”和“通用能力”兼具的人才培养体系。智能制造对人才的专业能力无疑提出了更高的要求。技术的日趋复杂和精密，专业化程度越来越高，无扎实的专业知识则无法满足岗位需要。为提高专业能力，需要加大专业训练的强度，增加专业知识的深度，在大学阶段就强化学生在校项目经验以及企业实习经历。除了专业能力，综合能力或通用能力也很重要。通用能力如沟通表达能力、自我管理能力、逻辑思维能力、问题解决能力、学习能力等，至为关键。优秀的个人素养和职业素养，也是人才持续发展的重要因素。德国慕尼黑工业大学机械工程系的社会软技能培训提供了一个通用能力培养的范例。除了在学士学位课程和硕士学位课程中分别设置有两学期和一学期的软技能模块，该系还成立了社会能力与管理培训中心、关键能力中心等专门的机构，并开设超越工程学科本身的职业技能主题工作坊。社会能力和管理培训中心的目标是增加本系学生除工程学科之外的各种技能。该中心的教学主题覆盖了社交途径、问题方法和管理培训等方面，具体包括团队和项目工作能力、解决问题的能力、创造力、肢体语言和领导能力、自我反思能力等。关键能力中心通过塑造高水平的课程，旨在为学生提供职业技能以及所需要的其他能力资质，并充分满足以服务和效率为导向的社会需要。
（二）开发“工作系统分析”与“职业能力研究”相结合的课程体系。适应智能制造职业能力开发的课程体系，必须按照职业教育课程开发原理，找到适合职业能力开发与课程框架的正确方法，否则很容易滑入偏向理论知识的学科课程体系中，从而培养不出技术应用型人才。这种课程开发方法应当朝两个方向进行研究：一是工作系统分析。这种方法不是把个体要执行的局部任务作为分析单元，而是把个体要完成的一个完整的工作系统作为分析单元，从而避免因任务的片段化而无法获得整体能力的问题；二是职业能力研究。智能制造系统对职业能力的要求是深层多样的，要开发出这种反映个体工作实际的能力标准，有必要在工作系统分析能力的基础上辅以职业能力研究。这种职业能力研究还应当建立在工作模式研究的基础上，结合心理学等学科挖掘智能制造所需要的职业能力。
（三）构建基于深度校企合作的高端现代学徒制。智能制造人才的培养必须有企业的深度介入，这需要在一贯制培养体系设计的基础上，进一步构建现代学徒制的人才培养方法。现代学徒制需要考虑以下三个方面的问题：（1）解决社会青年的就业问题；（2）培养技术精湛的技术技能型人才；（3）通过师徒之间技术的传承与长期积累实现技术创新。学校职业教育尽管存在许多优势，但它也只能让学生获得基础性的技术知识，无法让学生获得精深的技术知识，技术精湛并能实现技术创新的人才培养体系离不开现代学徒制。
四、结论
综上所述，以智能制造榇表的新科技革命在有望促进经济发展、改善人类生活品质的同时，对人才技能的培养也产生了深远影响。在智能制造过程中，从业人员将扮演规划者、协调者、评估者、决策者等多个角色，不仅需要懂得管理、研发与创新，还需要熟悉机械、电子、通信、互联网等领域，不仅需要承担起智能设备的设计、安装、改装、保养工作，还需要对相关信息物理系统、新型网络组件进行维护，并对生产设备模式、框架结构、规章条款、研发设计进行不断优化，这些都对从业人员提出了更多更高的技能性要求。智能制造人才的培养，需要我们对相关问题进行深入、系统的研究，这是一个庞大的工程，需要做好顶层设计，并采取果断行动。
主要参考文献：
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[2]朱剑英.智能制造的意义、技术与实现[J].机械制造与自动化，2013.3.
一、规模
按规模大小FMS可分为如下4类：
1.柔性制造单元(FMC)
FMC的问世并在生产中使用约比FMS晚6~8年，它是由1~2台加工中心、工业机器人、数控机床及物料运送存贮设备构成，具有适应加工多品种产品的灵活性。FMC可视为一个规模最小的FMS，是FMS向廉价化及小型化方向发展和一种产物，其特点是实现单机柔性化及自动化，迄今已进入普及应用阶段。
2.柔性制造系统(FMS)
通常包括4台或更多台全自动数控机床(加工中心与车削中心等)，由集中的控制系统及物料搬运系统连接起来，可在不停机的情况下实现多品种、中小批量的加工及管理。
3.柔性制造线(FML)
它是处于单一或少品种大批量非柔性自动线与中小批量多品种FMS之间的生产线。其加工设备可以是通用的加工中心、CNC机床；亦可采用专用机床或NC专用机床，对物料搬运系统柔性的要求低于FMS，但生产率更高。它是以离散型生产中的柔性制造系统和连续生产过程中的分散型控制系统(DCS)为代表，其特点是实现生产线柔性化及自动化，其技术已日臻成熟，迄今已进入实用化阶段。
4.柔性制造工厂(FMF)
FMF是将多条FMS连接起来，配以自动化立体仓库，用计算机系统进行联系，采用从订货、设计、加工、装配、检验、运送至发货的完整FMS。它包括了CAD/CAM，并使计算机集成制造系统(CIMS)投入实际，实现生产系统柔性化及自动化，进而实现全厂范围的生产管理、产品加工及物料贮运进程的全盘化。FMF是自动化生产的最高水平，反映出世界上最先进的自动化应用技术。它是将制造、产品开发及经营管理的自动化连成一个整体，以信息流控制物质流的智能制造系统(IMS)为代表，其特点是实现工厂柔性化及自动化。
二、关键技术
1.计算机辅助设计
未来CAD技术发展将会引入专家系统，使之具有智能化，可处理各种复杂的问题。当前设计技术最新的一个突破是光敏立体成形技术，该项新技术是直接利用CAD数据，通过计算机控制的激光扫描系统，将三维数字模型分成若干层二维片状图形，并按二维片状图形对池内的光敏树脂液面进行光学扫描，被扫描到的液面则变成固化塑料，如此循环操作，逐层扫描成形，并自动地将分层成形的各片状固化塑料粘合在一起，仅需确定数据，数小时内便可制出精确的原型。它有助于加快开发新产品和研制新结构的速度。
2.模糊控制技术
模糊数学的实际应用是模糊控制器。最近开发出的高性能模糊控制器具有自学习功能，可在控制过程中不断获取新的信息并自动地对控制量作调整，使系统性能大为改善，其中尤其以基于人工神经网络的自学方法更引起人们极大的关注。
3.人工智能、专家系统及智能传感器技术
迄今，FMS中所采用的人工智能大多指基于规则的专家系统。专家系统利用专家知识和推理规则进行推理，求解各类问题(如解释、预测、诊断、查找故障、设计、计划、监视、修复、命令及控制等)。由于专家系统能简便地将各种事实及经验证过的理论与通过经验获得的知识相结合，因而专家系统为FMS的诸方面工作增强了柔性。展望未来，以知识密集为特征，以知识处理为手段的人工智能(包括专家系统)技术必将在FMS(尤其智能型)中起着关键性的作用。人工智能在未来FMS中将发挥日趋重要的作用。目前用于FMS中的各种技术，预计最有发展前途的仍是人工智能。预计到21世纪初，人工智能在FMS中的应用规模将要比目前大4倍。智能制造技术(IMT)旨在将人工智能融入制造过程的各个环节，借助模拟专家的智能活动，取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动。在制造过程，系统能自动监测其运行状态，在受到外界或内部激励时能自动调节其参数，以达到最佳工作状态，具备自组织能力。故IMT被称为未来21世纪的制造技术。对未来智能化FMS具有重要意义的一个正在急速发展的领域是智能传感器技术。该项技术是伴随计算机应用技术和人工智能而产生的，它使传感器具有内在的“决策”功能。
4.人工神经网络技术
人工神经网络(ANN)是模拟智能生物的神经网络对信息进行并行处理的一种方法。故人工神经网络也就是一种人工智能工具。在自动控制领域，神经网络不久将并列于专家系统和模糊控制系统，成为现代自支化系统中的一个组成部分。
三、发展趋势
1.FMC将成为发展和应用的热门技术
这是因为FMC的投资比FMS少得多而经济效益相接近，更适用于财力有限的中小型企业。目前国外众多厂家将FMC列为发展之重。
2.发展效率更高的FML
多品种大批量的生产企业如汽车及拖拉机等工厂对FML的需求引起了FMS制造厂的极大关注。采用价格低廉的专用数控机床替代通用的加工中心将是FML的发展趋势。
3.朝多功能方向发展
政策推动制造强国建设
目前，在《中国制造2025》、《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》等国家战略的指导之下，智能制造试点示范项目稳步实施，以数字化、智能化、绿色化为主要生产模式的变革持续推进，智能制造已成为传统制造企业转型升级的重要抓手。
企业如何借助智能制造的东风实现自身的变革创新？将生产自动化与工艺紧密结合对企业进行自动化改造，降低用工成本、提高产品质量和经济效益将成为发展重点。另外，探索建立数字化/智能工厂，提高柔性制造和快速响应用户个性化需求的能力也显得着实必要。
工业和信息化部装备司调研员张荣瀚表示，近年来我国在推进智能制造方面取得了多项成绩：一是智能制造关键技术实现重要突破，高档数控机床、工业机器人、智能仪器仪表、增材制造装备等领域快速发展；二是信息通信技术与制造业加速融合，网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维等新模式不断涌现；三是企业研发设计、生产装配、流程管理、物流、仓储、能源管理等关键环节的智能化水平不断提升；四是智能制造基本标准体系初步构建，人才培育长足进步，一批系统集成商孕育成型。
随着顶层设计的日趋完善以及智能制造模式的深入实践，大数据、云计算、物联网等技术的支撑作用显得愈发明显和重要。与此同时，这些新兴技术的涌现也为实现智能制造规划和制造强国建设提供了助力。
技术驱动行业创新发展
在论坛上，来自施耐德电气（中国）有限公司、北京航天智造科技发展有限公司、中航工业精益六西格玛研究所、浪潮国际、数之联、软通动力信息技术（集团）有限公司、智能云科、波鸿集团的高管和专家，分别就智能制造的综合解决方案、云计算与智能制造、智能制造的生态系统、精益生产与智能制造、核心制造技术突破等主题发表了演讲。
北京航天智造科技发展有限公司副总裁王永峰提到，航天科工打造了“航天云网”平台，并首先在业内提出了“云制造”模式。“云制造”本身是通过打造一个云端的平台，以云端的工具，包括供应链、营销链、服务链等等，把线下传统企业通过虚拟化方式集中在云端，把能力和资源聚集起来，通过交易、协同设计、协同生产，把不同的企业资源和能力组织起来协同起来。
就如王永峰在接受《中国信息化周报》记者采访时所说的那样，在经济下行压力加大之下，企业面临巨大的成本压力。此时，进行生产模式的轻量化改造是实现智能制造的有效途径。把异类异构的资源和能力通过各种网络在云端进行聚集，从而打造一个行业内的生态系统。
另外，中航工业精益六西格玛研究所副总工程师孟菖认为精益生产和人在智能制造建设过程中发挥着重要作用。他提出，可以将智能制造拆开来解释：第一是制造，首先是制造型企业才谈制造；第二是能制造，能制造、会制造，优秀制造，最后才可以实现智能制造。这个过程其实类似于企业的精益化生产模式。
在圆桌论坛环节，施耐德电气（中国）有限公司工业事业部OEM副总裁庞邢健、软通动力信息技术（集团）有限公司副总裁季献忠、数之联CTO 方育柯博士、成飞公司数控加工厂副厂长宋智勇等嘉宾，就如何应对和抓住智能制造带来的挑战与机遇的话题，结合各自所在的领域发表了各自的看法，并就四川省发展智能制造业给出了各自的建议。
抢占西部智能制造高地
四川作为国家布局的重要电子信息产业基地，军事电子装备整体实力居全国第一，信息安全产业总量居全国第二，微型计算机产量占全国20%以上，航空电子、平板显示、卫星应用、物联网、云计算、大数据等方面整体实力均名列全国前茅。
张荣瀚表示：“今天我们选择在成都举办这次以智能制造创新合作为主要议题的论坛，探讨智能制造的发展战略、制造模式的变革，分享智能制造的用户经验，对推进四川省乃至全国智能制造发展都很有意义，希望能够以本次会议为契机，上下游深度结合，以产业链的方式共同推进智能制造，加强统筹谋划、协同攻关、共同推进智能制造业的智能化转型，助力制造强国战略的贯彻实施。”
本届工博会设置数控机床与金属加工展、工业自动化展、新能源与电力电工展、信息与通信技术应用展、工业环保技术与设备展、机器人展、节能与新能源汽车展、科技创新展和航空航天技术展等9个专业展。九大专业展均瞄准《中国制造2025》战略，聚焦制造业智能化升级。5天的展览充分地展示了我国智能制造的最新成果、科技实力、创新趋势，发展的战略走向，工信部确定的2015年“智能制造”46个试点示范项目也集体亮相。我国业已形成了走向高端制造的广泛的坚实的基础，为实施《中国制造2025》准备了条件。
机器人，智能制造的好帮手
本届展会人气最旺的当属机器人展区，走进展区，各式各样的机械臂令人眼花缭乱。
会跳劲舞，能和太极高手互练推手，新松公司机器人的展台前，几个小小个头、蓝白相间的机器人被观众们团团围住，这就是11月3日工博会上的新产品――柔性多关节机器人。这款柔性多关节机器人是国内首台7自由度协作机器人，具备快速配置、牵引示教、视觉引导、碰撞检测等功能，具备高负载及低成本的有力优势，满足用户对于投资回报周期短及机器人产品安全性、灵活性及人机协作性方面的需求。它特别适用于布局紧凑、精准度高的柔性化生产线，满足精密装配、产品包装、打磨、检测、机床上下料等工业操作需要。相较于市场上出现的同类七自由度协作机器人产品，基于自主研发技术，新松七自由度协作机器人在负载或成本上都优于同类产品。不同于其他公司采用大量传感器，该款机器人采用了独创的“柔顺系统”技术，让机器人具有“看、听、触”等感知功能。会上，新松柔性多关节机器人巧妙地与舞台演员互动表演了炫酷的机器人舞蹈以及柔美的中国太极等节目，将新品高灵活度、高精确度和高安全性的产品特征诠释得淋漓尽致。这种高灵活度、精确度和安全性的产品特征，将开拓全新的工业生产方式，引领人机协作的发展。
还有工业机器人领域的老牌企业，ABB这次重点展出了面向不同行业的多款机器人自动化应用系统，包括人机协作装配、IRB360高速分拣、IRB6700机器人智能拆码垛、新一代大型机器人IRB6700的点焊应用、IRB120智能激光雕刻站、IRB1200双机协同飞车工作站和IRB8700超柔性化白车身解决方案等10套机器人自动化解决方案。
除了这些，展会现场我们还能看到可以在高空进行涂装作业的会爬墙的机器人;可以下水的机器人;可以抛光精细材料的机器人;可以做冰淇淋、冲咖啡的萌萌的机器人;还有可以翻转车身的巨大机械手臂，也有进行手表机芯装配的的爱普生机器人;可以下棋，可以舞龙……不禁让人感慨：机器人似乎已经无所不能了。
事实上，近十年确实是机器人飞速发展的时期，尤其是工业机器人的运用，极大地改变了原有的生产制造模式。笔者从第四届中国工业机器人高峰论坛上获悉，2014年中国工业机器人销售量达到45000台，已超过日本成为全球最大的工业机器人市场，目前，随着人力成本不断上升，产业升级诉求日趋强烈，未来几年中国工业机器人市场仍将保持20%-25%的年均增长率。据了解，中国机器人生产70%来自上海。
但从工业机器人使用密度来看，中国市场仍然拥有巨大的发展潜力。国际机器人联合会数据显示，2014年我国每万名产业工人所拥有的机器人数量仅有36台，低于世界平均水平（66台），更是远低于自动化程度较高的韩国（478台）、日本（314台）和德国（292台）。而我国一些规模采用工业机器人的企业表示，使用工业机器人的成本正在逐年下降，正在接近一个关键的“拐点”，也就是将低于日益增长的人力资源成本。实际上，这个门槛在美国、日本和欧洲的汽车行业已经被跨过，使用机器人进行点焊的每小时成本为8美元，人工成本则是25美元。
一两年前，提起机器人，人们脑海中最先出现的还是那些巨型机械手和超级计算机，前者拓展了人的肌肉能力，体现在高端装备领域，实现了高负载、高精度;后者更是延伸了人脑，实现了高速度、高频次的运算。但是机器人发展到今天，已经到了重新定义的时候，机器人不仅是高端装备和人的肌肉能力的延伸，还有可能拥有人类的感知和思维，可以应用到更多领域，这成为现代机器人产业发展的新方向。 新松机器人总裁曲道奎博士表示：“未来机器人将成为人类的伙伴”。也就是说，在与IT技术、大数据、网络、人工智能等深度结合后，机器人开始从机器走入“人”的时代，开始具有感知、思维和人的智慧，变得更加灵活、灵巧，具有更强的自主能力和环境适应能力。在智能制造的转型升级中，机器人“能力”的提升，将使制造精度，制造成本，制造方式产生巨大的变化。
集成，直击智能制造“最后一公里”
当然，使用机器人并不能代表智能制造的全部，只能说是一种体现。智能制造是一个高度协作的系统。实现智能制造，必须突破“集成”这道坎。而这又离不开互联、数据、这样的基础，缺乏生产过程数据积累、设备间数据接口不统一，都是“集成”的障碍。
智能制造必须把设备、生产线、工厂、供应商、产品、客户“互联”在一起;当传感器无处不在、智能设备无处不在、智能终端无处不在，也就意味着“数据”无处不在;而智能制造，必将是将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施“集成”为一个智能网络，使得人与人、人与机器，机器与机器，服务与服务之间能够互联，实现横向、纵向、端对端的高度集成。这样的集成，不再是简单的自动化，而是可以依据海量的数据积累进行判断，从而实现更柔性、更高效、更节能的生产制造。
在本次展会上，我们看到了大量的传感设备、远程监控设备、通信设备，而更引人瞩目的是各种集成商，他们展示的整体解决方案，正突破一个个障碍，直击智能制造的“最后一公里”。
黄河旋风全资子公司明匠智能在工博会上首发了“牛顿1.0”操作系统。据悉，该系统是基于ARM处理器和嵌入式实时操作系统的智能采集平台，支持西门子、三菱、台达等数十种PLC的采集，以及Fanuc、三菱、西门子840D等主流数控系统的数据采集，可将工业4.0项目的实施难度降低60%，维护成本降低90%;采用该系统，用户只需简单配置即可按意愿去采集想要的数据，通过智能执行制造系统（MES）算法处理，反作用于生产线，快速实现工业智能化生产。通俗说，原本孤立的各类设备，可以借此开始使用“同一种语言”，进而实现数据共享，协作。数据是智能制造的基础，但我国很多制造业企业或是缺乏各类数据的积累，或是将各类数据孤立，无法通过数据对生产过程进行监控，更谈不上预测，这有管理上的原因，也有技术以及设备的原因。通过信息化手段，建立统一的数据采集系统，打破管理壁垒，发挥基础数据的作用，是实现智能制造的必经之路。
作为高校国企的华中数控，此次联合劲胜精密演示了“智能化工厂”――3C钻攻中心生产线。作为工信部2015智能制造试点示范项目之一，该项目将建成基于国产数控装备、国产机器人、国产系统软件的智能车间，并向整个3C行业进行推广应用。公司介绍，参展的生产线采用华数608系列机器人，可实现四台钻攻中心之间的上下料工作，从而节约两到三人的劳动力;基于国产化装备，该系统具有投入成本相对较低、成本回收较快、系统维护便捷等优势。据悉，该智能化生产线已装配了劲胜精密的一个车间，并运行良好，未来将在珠三角及全国进行推广、复制。资料显示，华中数控还与大连机床合作，为其配套钻攻中心数控系统数百套;并与比亚迪合作进行小批量试用。
ABB面向汽车制造行业的IRB8700超柔性化白车身解决方案，由IRB8700工业机器人、柔性可编程定位器、物料搬运导轨和机器人滚边等通过平台化、标准化模块实现快速集成，能满足多种车型在同一条生产线上组装生产，帮助客户以“柔性制造”满足不断加快的产品升级和千变万化的市场需求。
西门子展示了实现工业生产过程数字化改造所需的四大支柱：数字化企业软件套件、通讯解决方案、安全理念和解决方案以及数字化服务。一系列创新产品也亮相展台，如控制元器件、伺服驱动系统和人机界面新品等。
观察这些集成商，他们很多原本就是智能设备的制造商，我国出现从制造大国向制造强国转型的契机，设备制造商也从制造转向提供智能工厂建设或改造的整体解决方案，这一领域的蓬勃发展，必将印证和促进我国制造业的转型升级。
越智能，越绿色
在智能制造引发广泛关注的同时，本届工博会的另一主题“绿色”也是中国制造业未来的重要发展方向。绿色发展，作为基本方针被写进了《中国制造2025》，明确提出坚持把可持续发展作为建设制造强国的重要着力点，加强节能环保技术、工艺、装备推广应用，全面推行清洁生产。发展循环经济，提高资源回收利用效率，构建绿色制造体系，走生态文明的发展道路。
各式各样的新能源汽车聚集一堂，作为“绿色”主题的代表引发了关注。然而对于制造业而言，“绿色制造”和“智能制造”一样代表了未来的方向。一直以来，由于“绿色制造”带来成本增加的问题，削弱了企业对他的关注。但在今年的展会，我们不难发现，越是智能的生产线，也愈加“绿色”，几乎每一个智能制造项目，都将能源利用率提升作为基本衡量指标，绿色制造正从增加成本走向提升效益。
本届工博会上，宝钢携其“热轧智能车间项目”参展，堪称传统制造业企业抓住智能制造机遇谋转型的典范。据介绍，热轧智能车间成功改造后，能源利用率提升5%，全自动轧钢率提升6%，质量成本下降20%，劳动效率提升10%，实现更安全，更高效，更环保的绿色制造目标。
明匠智能展示了全国首条无人操控的柔性H型钢焊接生产线，为国内钢构行业发展提供了样板模型。据悉，该条生产线能使生产效率提高20%以上，运营成本降低20%，产品研制周期缩短30%，产品不良品率降低30%，能源利用率提高10%。凭借接地气的智能化工厂改造方案，明匠智能已成为美的、宝钢、海尔、中国建筑等知名企业建立合作关系。
在本届工博会上，有38个行业的46个智能制造试点示范项目进行集中展示。四川长虹通过互联网实现消费者与工厂的直接对接。消费者可以按自身需求预先订购产品，工厂根据后端数据进行匹配生产，真正实现批量个性化订制。根据顾客需求订制的产品，将意味着零库存，全销售，各种原材料的浪费被降到最低。
在智能制造的引领下，节能环保技术将被嵌入其中，可以极大提高制造业资源利用效率;大幅降低能耗、物耗和水耗水平。数据信息的完善，“物联”的强化，将有利于实现产品全生命周期绿色管理，有利于构建高效、清洁、低碳、循环的绿色制造体系。
【关键词】AGV小车；智能制造；IO接口；标准化
在高新技术快速发展的背景下，智能制造生产线的管理更加严格，同时对控制要求越来越高。智能制造设备以及相关产品的设计、生产、运输都需要标准化的管理。AGV物流小车就是智能控制设备的一种，其广泛应用于智能制造生产线的下料和产品运输环节。该物流小车结构简单，能够自动巡航，同时具备自动运料上料，产品入库运输等功能，具有较高的应用价值。随着生产制造向智能化和标准化的方向迈进，提升生产效率和产品质量，完善管理标准，推进智能制造标准化体系建设、标准化管理提升，推动智能制造持续发展已经成为产业升级的重要评价标准。
1AGV物流小车的结构
AGV物流小车的车体由机械架构、四车轮、外表模具以及车载机械装置组成，内部配备控制器、自动巡航系统、无线网络数据收发模块。车体上前方装有触摸屏和手持调节TRC示教器。操作员通过触摸屏可以进行参数设置，也可以通过移动终端进行操作，应用非常方便。
1.1硬件部分设计
AGV物流小车的车主体是长方体，车长1.6m、宽1.2m、高1.4m，四车轮直径为24mm。小车前方支架安装触摸显示屏，支架高出车体0.6m，便于操作人员操作。车体两侧安装车载机械手，车体上面安装车载托盘。工作时机械手抓取物料和产品，然后放置于车载托盘上，通过视觉系统判断后，进行智能制造生产线加工上下料和产品运输工作。AGV物流小车的CPU处理器选用研华嵌入式控制器，型号为ARM4461_V1.0。电路板设计了多功能输入输出接口，能够进行实时数据采集。板上数据存储器与计算处理器选择CycloneIVE系列的FPGA处理器。通过触摸屏的显示可以监测小车的运行状态，同时能进行参数设置和调整小车的运行状态，实现人机交互。物流小车的硬件还包括标准的电源模块和模拟量等IO接口。AGV物流小车的硬件结构合理，能实现多种功能，运行稳定。
1.2软件部分设计
AGV物流小车的软件部分包括控制器的数据处理程序设计和触摸屏的界面设计。数据采集和处理程序设计采用VHDL语言编写控制逻辑，通过IO数据接口采集数据存储到FPGA进行处理，再经过CPU的读取和运算，实现对小车的智能控制，控制逻辑分模块进行编写，避免数据传输和运算出现错误，实时数据同时传输到触摸屏显示区，显示小车的运行状态。触摸屏设计了显示主界面和功能操作界面，物流小车的显示屏主界面包括上下料、功能介绍、参数设置、功能选择等按钮，在主界面正中央显示小车运行轨迹曲线和动画效果画面，同时主界面下方设有急停报警按键以及报警指示灯。物流小车的功能界面设计了小车状态显示、安全机制、历史曲线显示、报表输出等功能，实时曲线和动画效果是显示CPU发送的实时数据，触摸屏的画面显示清晰稳定，功能选择明确，数据传输稳定可靠。
1.3接口部分设计
AGV物流小车控制器的电路板设计了数据输入输出接口、控制接口、USB接口、模拟量输出接口、电源接口以及手持TRC示教器接口，各接口相互对立，同时设计了抗干扰电路，避免了信号相互干扰。控制器还设计了无线网络传输模块，能够将数据传输到管理员的移动终端，实现管理员远程操作的功能。数据输入输出接口设置了32位数据通道，采用DS37-S板载孔型端子，实现智能小车数据采集；模拟量输出接口设计了±5V和正负±10V的直流电压输出信号；智能控制接口分别设置了A、B、C三项脉冲差分信号，接口采用DS15-S孔型端子，实现了控制器对机械手和托盘的运动控制；手持TRC示教器接口用来外接手持设备，根据需要进行选用配置。电路板设计了两路标准USB3.0接口，用来拷贝文件和修改智能物流小车运行参数。物流小车控制器的各接口均采用标准的协议器件，各接口功能完善，运行状态稳定。
2智能AGV小车的应用
AGV物流小车在应用前进行了相关的验证。控制板为了避免干扰，在设计过程中采用电源独立模块，同时增加了EMC电源保护和抗干扰器件，在控制板载上增加了滤波电路，能够实现高阶噪声滤除功能。应用之前进行抗干扰实验，其中包括电磁兼容、电压暂降、静电放电以及高低温和湿度实验等，结果表明该小车控制系统运行稳定，抗干扰能力较强，能够适应智能制造现场复杂的工作环境。AGV物流小车广泛应用于智能制造和自动化生产线现场，主要集中在仓储和自动上下料生产线中。智能AGV小车可以运输毛坯件、次加工件、成品以及残次品等，将不同的产品按预定要求运送到指定区域。在工作过程中，车载机械手负责抓取物料到车载托盘上，视觉识别系统根据托盘上的物料数量判断是否停止抓取，待物料装载完成，识别系统发送指令到中央处理器，处理器再发送命令控制小车沿着预设轨道行驶，到达上料站由机械手抓取物料完成自动化生产线的上料工作，上料完成后再抓取残次物料到车载托盘，由小车运送到废料区处理。AGV物流小车在智能仓储中应用比较灵活，可根据需要随时修改参数。小车会根据设定的条件进行判断，沿巡航轨道行驶。AGV物流小车上装有视觉判断设备，能够识别产品数量信息，当产品数量达到预定要求时，小车开始自动运行，到达存储区域通过识别判断存放空间是否满足存放条件，进行智能化存储。在智能制造生产应用过程中，AGV物流小车工作效率较高，能够满足工业生产的要求。
3智能制造标准化应用
智能制造生产标准化研究对促进不同地区、不同行业的智能制造工作交流和国内各领域开展智能制造建设有着重要的意义。智能制造标准化研究不是要再制定一系列制造技术标准和信息技术标准，而是在智能制造新技术要求下，满足智能制造生产，选择和制定与技术融合的标准。智能制造生产标准化的范围包括安全标准、器件选择标准、材料标准以及生产线相关标准等。国家有关机构持续推进智能制造标准顶层设计，了智能制造标准建设的相关文件，在推动智能制造标准的发展和建设中起到了指导和引领作用，数据调查研究显示，国家智能制造标准立项通过220多项，共130多项基于安全和评价类的通用国家标准，同时在智能制造标准推广中开展培训和征集意见，细分行业智能制造标准体系建设，调研工业、农业、交通运输业以及高新技术产业等十余个细分行业的智能制造标准化现状，推动各行业开展智能制造标准体系建设。智能制造技术高速发展的同时对标准化的应用要求也越来越高。AGV物流小车自动巡航功能的实现是建立在标准的轨道、导航系统、视觉识别系统和规格统一的仓储空间，根据视觉识别实现抓取物料和判断产品的数量，以及根据统一规格的仓储空间实现产品的有序存放。因此，在设计研究智能AGV小车的硬件结构和软件系统时应该注重标准化器件的选择，硬件核心处理器CPU、数据采集器件FPGA、电源模块EMC器件以及接口连接器都需要选择标准化的器件，这样才能满足不同生产线、不同智能制造现场的要求。
4结语
网络信息技术的飞速发展和智能制造生产对智能化、标准化要求越来越高，提升生产效率、完善管理、推进智能制造标准化体系建设已经迫在眉睫。AGV物流小车利用CPU中央控制功能和无线网络技术，通过识别系统和感应系统无需人工引航，可沿预定轨道自动行驶，自动完成产品的运输和上下料等工作。同时，该物流小车在仓储管理运输等方面应用广泛，智能化水平较高，是智能制造标准化的重要组成部分，具有良好的实用价值。
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在信息技术与制造技术深度整合迈向数字化、智能化制造的进程中，“工业4.0”已成为引发商业模式创新甚至商业革命，催生新兴业态的发酵剂。
“工业4.0”纳入“两化融合”路线图
在2011年的德国汉诺威工业博览会上，“工业4.0”理念被首次提出。它包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。
在这种模式中，传统的行业界限将消失，产业链分工将被重组，并由此产生各种新的活动领域和合作形式。德国学术界和产业界认为，“工业4.0”代表了以智能制造为主导的第四次工业革命，或革命性的生产方法。通过制造新秩序的重新建立，推动传统制造业向智能化转型。
可以看出，“工业4.0”与我国力推的“两化融合”战略具有很高的共通性，两化融合是工业4.0实现的基础，中国版的工业4.0某种程度上即等同于两化深度融合。专家指出，互联网正在推动传统产业实现智能化，并将取代传统的机械和人工生产模式。
工业4.0以生产流程为基础，融合“智能工厂”与“智能生产”，实质是聚焦信息化与自动化技术的高度集成，联动整个制造产业价值链，帮助制造企业提升运营效益，化解生产成本攀升的压力，并以工业智能化推动生产力跃升。
在德国智能工厂典范西门子安贝格工厂，“工业4.0”产生的运作绩效非常显著。分解生产管理指标会发现，在交期承诺上，安贝格已实现100%小量客制化订单以及100%订单24小时内交货；在不扩厂、不加人的基础上，安贝格的生产量提高了8倍，良率高达99.9988%，而同时，安贝格的库存水平接近于0。
将德国提出的“工业4.0”理念纳入中国“两化融合”路线图，消除其水土不服的弊端，无疑更符合中国制造业的发展模式。
互联网重新定义制造产业
有专家曾指出：“互联网进一步向制造环节渗透，并彻底改变制造业。过去的制造只是一个环节，但随着互联网和工业的融合加剧，它的含义已经发生巨大变化，从产品的设计、研发、生产制造到营销、服务，构成了闭环，从而彻底改变了工业的生产模式。”
伴随着“工业4.0”浪潮而来的产业互联网时代，迫使制造业必须重新思考经营战略与商业模式，如制造服务化、定制化。
未来的一切产业市场脉动都将扭转到以消费者为中心，这意味着就连最为传统的制造产业也必须接近顾客才能迅速地响应市场。
如今，在C2B（Customer to Business）和C2M（Customer to Manufactory）模式下，消费者在制造厂商自有的营销平台上直接下单的情境已不再只是脑海中的画面而已。个性化订制、按需制造、众包众设、异地协同设计、微电商等互联网与工业融合的创新应用模式不断涌现，“与用户交互、让用户吐槽、最终由用户定义”对制造业的商业模式是一种彻底的颠覆。
对制造业而言，能否为客户量身订制服务解决方案，逐渐成为企业能否成功，甚至能否存活的关键因素。
正如《风口：把握产业互联网带来的创业新机会》一书中所言，通过与产业上下游族群“合谋”，企业的生产及研发方式得以改变；通过物流智能化、去中间环节化，企业的物流及销售方式得以创新；通过互联网金融，企业的资本获取方式也变得不同。产业互联网时代的到来，正在改变企业价值的创造方式。
建构“工业4.0”驱动变革模型
作为“工业4.0”的两大主题之一，智能生产是当前相当一部分已用先进的自动化设备武装车间的制造企业非常关注的议题。
自动化并不等同于智能化。应用了自动化设备，建立了无人化工厂，企业就实现了工业4.0了吗？答案当然是否定的。
在互联工厂的探索实践中，实现智能化生产，走向智能互联，创造用户全流程最佳体验，是必须恪守的核心。
从工业1.0、2.0、3.0，再到工业4.0，作为服务本土制造业时间最久的ERP厂商，30余年来始终关注中国制造产业的变迁，同时拥有超过5万家的庞大制造客户群体。
在企业信息化领域深耕多年的鼎捷软件认为，在ERP、APS、MES等软件系统支撑下，在自动化设备的基础上实现智能化生产，将会带给制造企业更为智慧的运作，催生更大的生产效益。
据鼎捷软件总裁叶子祯介绍，依据“马斯洛需求层次理论”和“沙锥模型”原理，将企业在不同发展阶段的重点策略划分为不同层次，并对应“工业4.0”理念中的不同驱动变革的类型，针对性的提出解决方案。
从最开始阶段的追求低成本、高质量、高效率，进阶到互联网时代要求的高速度，再到产业领先企业探索创新商业模式，企业必须首先准确定位自身所处发展阶段的关键策略，再找到与“工业4.0”的对接点，才能借用对应的解决方案，准确跨入“工业4.0”的追逐战中。而这也是鼎捷软件现在及未来将要协助制造企业伙伴实现的目标。
在追求“低成本、高质量”的策略指引下，企业可以通过机器自动化转变人工生产实现，这样的策略定位对应“工业4.0”的“智能工厂”驱动类型，可采用设备自动化（FA）的系列解决方案。在实现了设备自动化后，这类企业就具备了智能化的能力。
定位在“高效率、高速度”策略的企业，对应“工业4.0”的“智能生产”驱动类型，在这个阶段，ERP等软件应用成为核心，它能与智能工厂的自动化设备串接起来，很好地连接制造执行系统。
而在最高层次的创新策略阶段，对应“工业4.0”的“智能互联”驱动类型，在这个阶段，“随需而至，随需而制”是核心诉求点。通过互联网的连接，企业实现纵向、横向的全面整合，形成从研发到销售再到售后服务的完整价值链闭环。同时，随着转型为大规模定制化生产，企业的商业模式也从B2C转向C2B。
“智能生产是鼎捷最擅长的领域，也是过去30年一直在钻研的领域。而为了帮助处于不同策略阶段的企业抓住工业4.0的契机，鼎捷的商业模式会相应的向上（智能互联）和向下（智能工厂）延伸，为企业提供创新的价值服务。”叶子祯认为，转型喊了那么多年，这一次对企业而言，真的不一样。
共创智能制造生态圈
在面向“智能工厂”的商业模式拓展上，鼎捷已积极行动，并有所举措。近期，鼎捷与研华科技的战略合作尘埃落定，这意味着鼎捷为企业提供的信息化解决方案将贯穿智能工厂、智能生产及智能互联三大驱动环节，未来交付给用户的将是全周期、一体化的智能制造解决方案。
作为全球智能系统产业的领导厂商，研华科技在中国台湾上市多年，其分支机构分布在全球21个国家、92个主要城市，拥有超过7000名员工，为客户提供完整的系统集成、硬件、软件、以客户为中心的设计服务和全球物流支持等产品与服务。在设备自动化领域，研华科技更拥有覆盖运动控制、机器视觉、人机界面、工控运算平台、PAC运算平台、数据采集及电机驱动等多个种类的丰富产品系列。
此次战略同盟的达成，鼎捷可借助发达的物理信息系统（CPS），弥补自身在物联网层级解决方案的不足，提供给客户完整的智能制造生态圈。而研华科技将会借助鼎捷ERP、ERPII等全系解决方案，弥补其在“工业4.0”智能制造顶层架构中信息化能力上的不足。
在鼎捷与研华这样的外部智能系统厂商共同构建的智能制造生态系统中，生产线的物料将会被快速的标识为信息产品，并通过CPS系统快速在物联网中进行交互，同时将信息提交给MES系统和顶层的ERP、PLM等与生产计划、物流、能耗和经营相关的系统。最后指令通过顶层的智能互联网端快速下达，从而实现无人化的敏捷生产，并达到资源利用及生产效能的最大化。
精进管理 实现更智能的生产运作
必须看到，现阶段的制造企业仅仅有自动化的设备是远远不够的，必须为冷冰冰的机器加上更多的手，更多的眼，更发达的脑，实现“智动化”，才是成为“工业4.0”时代互联工厂的核心。
对此，叶子祯举了一个案例，一家企业利用自动化设备的运行，将生产到储运环节所需的时间大大缩短，可以提升总体运营效益的31%。而通过管理自动化，企业可进一步将从研发到订单达交到生产排程到采购备料的制造前置端所需时间再次缩短，还可继续提升总体效益的31%，从而使得对价值链的整体优化效益达62%。
可见，设备自动化与管理智能化的叠加，在提升制造现场作业效能的同时，将进一步提升企业内外部协同运营管理效能，为制造企业带来更为智慧的运作，催生更大的生产效益。
在“智能生产”这一深耕了30余年的领域，鼎捷将智能生产划分为生产管理智能化、产品开发智能化、供应链管理智能化、售后服务智能化、财务服务智能化和经营管理智能化6大主议题，其下又分解成众多子议题。针对每个主议题及关联的子议题，鼎捷都设计了对应的“4.0成熟模型”，从LV1-LV4，代表了自动化和智能化水准从低到高。
比如，针对生产管理智能化议题，鼎捷从流程自动化和管理智能化两个维度，设定了LV1准确掌握产出-LV2实时掌握进度-LV3实时监控异常-LV4自适应调控这一成熟模型，鼎捷将协助企业在这一模型中定位现状（处于何层级），并提供如何进阶到下一层次的产品与服务，以帮助企业从全人工的传统作业进入全自动的智能化作业。
转型C2B 迈向场景时代的智能互联
在实现了“智能工厂”与“智能生产”两大主题后，诉求创新商业模式的制造企业将开始构建产业互联网下的“智能互联”情境，从B2C转型C2B，这也成为“工业4.0”驱动类型中的顶层架构。
广州一家名为“尚品宅配”的家居企业，凭借其独特的C2B+O2O定制模式，在受房地产行业低迷影响而增长乏力的家具行业，仍能够实现60%的年复合增长，仅广州的一家体验店在2014年就实现了2亿元营业额。
凭借大数据的设计体系加上柔性的供应链，尚品宅配保证了高周转、低库存的核心竞争力，这也使得其可以满足消费者多样的个性化需求，并高效、快速的完成复杂的家具定制。
可见，以C2B模式为核心的“智能互联”离不开“智能工厂”与“智能生产”的双重支撑。“定制”和“规模化”，从来是站在现代消费的两端，势不两立。前者是一个高端消费的代名词，后者则往往意味着平价、大众和标准化。但“智能工厂”与“智能生产”的实现，为两者间的串联提供了可能，“工业4.0”意味着大规模定制化时代的真正到来。
为了协助已走在产业转型前沿的制造企业实现“智能互联”，鼎捷面对“工业4. 0”与“互联网+”共同构成的Prosumer新场景时代，从微企互联聚合到全渠道零售，同时整合智能制造，融合成跨界合作生态系统。
“简单来说，以消费者为中心，辐射到消费者的朋友圈、家庭、工作，围绕衣食住行各方面，通过全渠道零售，直接面对生产工厂。”叶子祯总裁介绍道。
这个生态系统被鼎捷解读为“企业互联的三环一线”，其中“一线”代表了从人工生产作业到智能化生产作业的管理精进过程，“三环”则指制造业的供应链环、流通零售的销售链环、微企的互联网环，并向外拓展到协同设计、协同服务、协同供应、协同生产、协同商业、协同物流等几朵协同云。
鼎捷将“三环一线”的生态系统架构在自身的服务云平台上，在“一线”的层面协助企业持续精进管理，实现智能生产；在“三环”的层面提供信息服务、运营服务，协助企业形成自己的生意运作。这也将全面改变企业的研发模式、生产模式、销售模式、配送模式，协助企业构成智能互联网。
中国的工业化进程远远落后于欧美，追赶需要时间和超乎常人的坚忍。
如果说“工业4.0”是德国在面对美国的信息产业和中国的制造成本双重侵袭下，试图摸索未来工业生产的途径、重建产业优势的战略选择。
那么，融入“两化融合”精神的“工业4.0”路线图，则代表了中国在由制造大国向制造强国转型过程中的顶层设计和路径选择。
