智能制造需要经历的3个阶段

在过去的10年里，数字计算和通信的发展从根本上改变了制造工厂的运营模式。

智能制造通过工业自动化与信息技术（IT）的融合，将很快提升工厂的生产灵活性，并可节约能源、保护环境、降低成本、提高质量和人身安全，从而使工厂的生产效率和质量得到大幅度的优化提高。

这种新兴的智能制造技术正在经历如下3个阶段。

第一阶段——精益制造+信息化的集成
这个阶段形成了贯穿车间、连接部门、跨越企业的以制造为核心的系统集成，信息数据的集成，将显著改善成本、安全和环境的影响，具有重大的意义。

在这一阶段，精益化流程再造和信息化建设将工厂企业互连，更好地协调制造生产的各个阶段，推进车间生产效率的提高。

典型的制造车间使用信息技术、传感器、智能电动机、电脑控制、生产管理软件等来管理每个特定阶段或生产过程的操作。

然而，这仅仅解决了一个局部制造岛的效率，并非全企业。

制造信息系统将整合这些制造岛屿，使整个工厂共享数据。

机器收集的数据和人类智慧相互融合，推进了车间级优化和企业范围管理目标，包括经济效益大幅增加、人身安全和环境可持续性的实现。

这种“制造智能”的出现将开启智能制造的第二阶段。

第二阶段——从车间优化到制造智能
第一阶段产生的大量现场实时数据，通过这些数据配合先进计算机仿真和建模，将创建强大的“制造智能”，实现生产节拍的变化、柔性制造、最佳生产速度和更快的产品定制。

这一阶段应用高性能计算平台（云计算）连接整个供应链体系，进行建模、仿真和数据集成，可以在整个供应链体系内建立更高水平的制造智能。

为了节约能源、优化产品的制造交付，整条生产线和全车间将实时、灵活改变运行速度，当然现在是不可行的。

企业可以开发先进的模型并模拟生产流程，改善当前和未来的业务流程。

例如，当公司的需求超出了销售预期。

为此，工厂必须开始全天候运转，并新增工作岗位。

为最大程度的减少每个生产环节的浪费现象，公司开始采用仿真工具来进行分析。

以消除供应链过程中的浪费，提高生产效率。

供应链仿真技术高度融合并优化传统的精益的生产测试和分析方法。

解决了传统精益的换线研究等改进策略吸收了部分产能的弊端，通过虚拟世界中进行的试验而不会干扰生产，优化了精益供应链与精益生产流程之间的联系。

在7*24全天候的生产模式下，精益生产无法在周末利用闲置产能来进行工程测算。

而仿真系统能够使你在不间断生产的情况下对实际设备做出更改前进行试验。

供应链管理的下一目标是转向更精益、更智能的供应链已经使制造企业开始关注进一步降低浪费并制定出更有利于生态环境的运营。

随着公司开始寻求优化生产的方法、降低多余存货的工具、确定出最优的“正确的计划，并在降低整体废气排放的同时削减燃料及物流成本，这已经成为大势所趋。

在工厂中可以很直观地看到浪费和效率低下的现象。

但具体到供应链，要做到这一点却是非常困难的，因为你无法亲自走过去查看到底浪费发生在哪个环节。

APS智能计划和仿真优化生产系统实现了与供应链的融合：系统把从公司销售运营机构中出现的预测需求提取出来，利用系统的需求管理模块将其量化，并随后将其传递至供应网络计划模块，最终算出为满足需求产品需要在什么时间和什么地点进行生产。

供应商也可以得益于这个“精益计划”的流程，以应对订货提前期、发货数量及运输中突然出现的不确定因素。

这样的数据在制造供应链的各个环节中流畅的运行并得到持续的运行优化，使得企业更加快速的与客户的需求连接在一起，对于所有的变化响应速度加快并能够进行柔性对接，保障产品的品质，成本，交期的高效运行。

第三阶段——数据驱动智能制造的实现
随着制造数据的大量积累，导致大数据分析产生制造智能技术的进步，将激励制造工艺过程和产品创新，实现智能制造，颠覆主要市场秩序。

这一阶段将广泛应用信息技术来改变商业模式，消费者习惯的100多年的大规模生产工业供应链将完全颠覆。

灵活可重构工厂和IT最优化供应链将改变生产过程，允许制造商按个人需求定制产品，如同生产药物特定剂量和配方一样，客户会“告诉”工厂生产什么样式的汽车，构建什么功能的个人电脑，如何定制一款完美的牛仔裤……这种极富戏剧性的竞争力至关重要,越来越多的生产知识创新奠定了智能制造的第三阶段。

这些改变不会停留在量变层面上，它们将彻底改变游戏规则，使产品和工艺市场发生颠覆性变化。

智能制造是面向产品全生命周期，实现泛在感知条件下的信息化制造，是高度网络连接、知识驱动的制造模式。

智能制造优化了制造行业的全部业务和作业流程，可实现可持续生产力增长、高经济效益目标。

并且，智能制造结合信息技术和工程技术，从根本上改变产品研发、制造、运输和销售过程。

智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上，通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程和制造装备智能化，是信息技术、智能技术与装备制造技术的深度融合与集成。

智能制
造，是世界范围内信息化与工业化深度融合的大趋势，愈加成为衡量一个国家和地区科技创新和高端制造业水平。

制造技术的发展和仿真技术的应用
智能制造是由智能装备与互联网协同创新而来。

智能装备即是智能硬件发展而来，使传统制造装备拥有了诸如分析、推理、判断、构思和决策等各种仿人类智能活动；而互联网技术则将过去单一设备的制造加工延展到分布式制造网络环境中，在单体装备智能基础上叠加网络群体智慧，实现了基于互联网的全球制造网络环境下智能制造系统。

智能制造在制造的全生命周期中进行感知、分析、推理、决策与控制，实现产品需求的动态响应。

要实现一个生产系统的智能制造，关键智能基础共性技术需要突破。

必须在信息实时自动化识别处理、无线传感器网络、信息物理融合系统、网络安全等方面得到突破，这其中涉及到如下智能制造的关键技术。

德国提出了工业4.0，美国提出了智能制造，智能制造的关键技术得到了飞速发展。

它们都对未来的制造工厂描绘了一幅美好的蓝图。

美国智能制造强调了信息物理融合系统，而德国工业4.0则强调了物联网技术，将未来工厂看成为一个物联的工厂。

但无论如何，其中的关键技术都是一样的。

未来要在实时、可靠、高效、低成本基础上解决智能制造所需的传感器技术、网络技术、人工智能技术，将日常生活中已有的通信设施、互联网资源、个人的数字化设备终端连入未来工厂中得到充分的应用。

智能制造的巨大优势在于它是可以逐渐实现的。

企业可以根据现行的管理与信息化的必要解决的问题点出发，按照智能制造的发展四阶段诊断报告进行资源的配置，并逐步升级企业的软硬件实力，应用信息物理融合系统技术来逐步升级正在运行的工厂，可以根据需要集成传感器，安装微型服务器系统组件取代总线系统。

这意味着可以从单台机器入手，扩展到示范线，然后扩展到整个工厂。

但也应认识到，智能制造中的许多关键技术还不成熟，如无线网络存在过分密集的无线规划、缺乏更多的频率资源、容易受到环境变化攻击、实时传输性能差等问题，要满足工业的实时、可靠、高效、安全等需求，还应在实时、高效等关键应用中发挥作用。

另外，实时定位存在传感系统欠稳定、精度低，没有实时定位行业标准，无法处理敏感信息（隐私）等问题，因而要有一个可靠、高精度的室内实时定位系统iGPS，必须关注敏感的隐私问题。

我们要创造一个智能制造的未来，必须要在这些重点领域做出突破，形成中国自己的标准定义，并快速应用形成标准化的产品，这样才可能形成变化下的弯道超车，屹立于世界制造业的前端。