今天的制造業(yè)已經變得越來越智能，工廠開始使用傳感器、無線網(wǎng)絡等技術在產品生產過程捕獲各種數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)運用實現(xiàn)智能制造。智能制造可以使生產更加高效，實現(xiàn)可持續(xù)盈利。通過計算可模擬可以識別出風險，例如預期交付延遲等。

新一代信息技術——如物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術正在給傳統(tǒng)工業(yè)帶來深刻的變革，在這輪發(fā)展浪潮中蘊含著巨大的機遇和同時也面臨著挑戰(zhàn)，企業(yè)如何在這次機遇中突圍而出?新技術帶來了無限遐想，但如果使用不當也會滿盤皆輸。因此，只有清楚認識新技術的背后奧秘才有可能把握到真正機遇。

市場需求變化往往會讓人措手不及，現(xiàn)代制造要利用好新一代信息技術，加快速對市場的響應能力。這種以市場為導向型的經濟模式很好解決了訂單不穩(wěn)定的問題。只有提升生產的效率和靈活性，做到隨時、隨地生產任意產品，這才是智能制造的愿景。

智能制造是個大工程，要推動工廠應用新技術轉型升級，將技術轉化了產能，就需要各方聯(lián)合發(fā)力。學術界推動科技的前沿，從人工智能到深度學習，但沒有考慮如何將應用。而制造商想知道應該采集什么類型的數(shù)據(jù)，如何利用這些數(shù)據(jù)產生作用。因些，學術派與制造業(yè)結合，才能真正將知識應用到現(xiàn)實當中。

智能制造是通過一些先進的技術提升生產工藝流程水平，從而實現(xiàn)更高的整體價值鏈的一種模式。在智能制造過程中，每個一零件或產品都有跟隨的數(shù)字化信息，采集更多的數(shù)據(jù)用于檢驗生產流程，追蹤供應鏈、裝配和測試過程，最終交給用戶是一個捆綁了物理和數(shù)字化的產品或者服務。

隨著老齡化現(xiàn)場的惡化，制造業(yè)正在推動廉價勞動力，機器換人勢在必行。所以智能制造其中一個目的是要節(jié)省人力，解決昂貴的用人成本和工荒難題。同時，新的生產模式可以保證廠商縮短交付時間，降低商業(yè)風險，從而創(chuàng)造更多的經濟效益。

智能制造最終目的提升生產效率和降低成本，從而讓企業(yè)獲得更多的價值回報。但如果只是盲目投自動化設備，是遠遠不夠的，企業(yè)管理者還要懂得如何運營你的工廠，不然，有可能導致更多大的成本浪費?，F(xiàn)階段企業(yè)應該如何做才能讓工廠發(fā)揮更多的效益?智能制造設計需要遵守一定的原則，才不會在數(shù)字化進程中浪費了時間和人力。

將生產過程轉換為信息數(shù)，這是實現(xiàn)智能化的首要工作，這部份要盡可能采用物聯(lián)網(wǎng)程序自動采集，減少人工錄入數(shù)據(jù)，因為人力操作的效率太低，還有可能出現(xiàn)錯誤等問題。

建立分布式節(jié)點，這些節(jié)點用于機器、工廠和企業(yè)級自主診斷和決策，信息根據(jù)每個機器設備、工廠車間和產品單元的需求來規(guī)劃。允許普遍使用整個產品價值鏈數(shù)據(jù)信息，包括每個產品價值鏈可見性、制造商到客戶的連接以及供應商網(wǎng)絡。自動執(zhí)行日常任務和決策，但過程包括需要人工處理部份，手動調整和復雜的分析輔助決策等。實施方案的優(yōu)化，利用獲取的生產過程的所有數(shù)據(jù)，通過先進的分析和機器學習算法獲得洞察，合理調整生產計劃。采用機器對機器(M2M)、應用對應用(A2A)、企業(yè)對企業(yè)(B2B)集成標準，融合多個廠高的硬件和軟件的互聯(lián)網(wǎng)集成平臺，學習建立和促進資產、生產過程和供應鏈之間數(shù)據(jù)交換標準。建立學習培訓機制，讓自動化人員理解新技能知識。新技術的引自需要更多的高端人才，企業(yè)必需幫助工人學習如何配置和維護智能機器。

未來的幾年里，智能制造在連通性會發(fā)展到新的水平，由此產生的綜合價值鏈過程將帶來革命性的生產率增長，這對制造業(yè)是激動人心的，讓傳統(tǒng)設備獲得更高效率。

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