智能化转型是一场将改变未来格局的产业变革的新浪潮。智能化的工业企业是真正实现了以需求为导向进行个性化制造、提供个性化服务的企业。智能制造企业包含了三个维度的“智能化”：产品的智能化、生产制造的智能化、企业的互联智能化。
　　生产制造的智能化的智能制造的中航工业的定义是动态感知、实时分析、自主决策、精准执行的循环。但是，智能本身也有智能化程度问题，欧洲智能系统集成技术平台EPoSS把智能化程度的智能系统分为三代：
　　第一代智能系统:
　　融入自动化、管理及控制技术，优化决策。
　　第二代智能系统:
　　扩展到机器学习，可以自适应、自学习。
　　第三代智能系统:
　　融入人工智能，在特定领域逐步与人类相近感知、思维以及处理能力，体现在机器人与工厂自动化即CPS。

　　德国工业4.0的战略目标是在2030年部分企业可以实现第三代智能系统即CPS系统架构下的智能制造。
　　智能化生产系统包含八个方面：
　　1、智能设计
　　智能原型制造，3D设计、VR/AR模拟等
　　2、智能物联
　　M2M，RFID、传感器和工业大数据分析、云计算服务，通过过程控制对象连接与嵌入的统一架构（OPC UA）和未来高级智能的语义网达到机器或万物即服务MaaS和TaaS。
　　3、智能机器人
　　智能机器人分模仿机器人和人形机器人，可以应用在加工、装配、运输仓储等领域。
　　4、智能柔性、重构单元与生产线。
　　可以根据需求多产品柔性的智能调整生产线并可以模块化、单元化优化组合重构新的生产线和工装来满足客户需求。
　　5、智能预测、计划排程、执行
　　通过历史、实时数据建模和大数据预测未来。算法和规则优化计划排产、机器学习分布式场景化规则调度执行，实现预测、计划排程、执行反馈闭环，满足订单交期。
　　6、智能流程
　　智能协同流程平台，移动化、社交化方法，优化与改善并流程智能重组，场景化满足变化的需求。
　　7、智能诊断与控制
　　通过工业大数据智能分析平台对设备、质量、计划等进行预警、校正与自组适应。
　　8、人机协同交互
　　人机协同，把机器智能和人员的智慧和专家系统的融合，使智能更加人性化。
　　智能化产品包含：
　　1、自主决策
　　产品内嵌环境感知、智能识别等
　　2、场景自适应
　　产品内嵌控制算法级策略
　　3、人机交互
　　产品可以多功能感知、语音识别、信息融合等
　　智能化服务包含：
　　1、服务场景化
　　可以针对场景化提供情感化服务
　　2、大数据预测监控
　　可以识别需求差异，自动识别用户的显性和隐形需求
　　3、未来建立语义网
　　让机器读懂人类语言，自动的高级智能为人类服务。
　　那么企业为什么需要转型智能制造？
　　并不完全是人工的短缺，最主要的是互联网和移动互联网化的社会下，用户的个性化的产品需求和快速完美的服务，导致企业不得不转型到适合多品种、小批量、个性化定制的制造模式，而在此模式基础上的核心竟争力是快速响应。
　　在这种复杂的制造模式C2M下，机器加上算法是胜过人的智能的。只有升级到智能制造系统才可以做到多品种、小批量、个性化、柔性的快速响应用户的需求。
　　智能制造的场景：
　　多品种小批量的按单快速的个性化的智能生产并准时交付给用户。如下图：
　　这个智能制造架构属于第一代智能系统，它需要八大技术支撑：
　　1、模块化设计、模块化生产、模块化配送，
　　2、智能APS计划与排产
　　3、运用物联网
　　4、工业大数据
　　5、分布式场景化
　　6、云计算服务
　　7、社交化
　　8、自适应、自组合
　　通过移动互联网+订购一个定制化的产品，通过云ERP+进行模块化选配，APS制造模块化算法优化自组合，按照需要WMS的精益化JIT/JIS模块化智能配送喂料，MES智能调度工厂组装优化组合，物与物、人与物、物与料、系统之间的连接并对产生的工业大数据包括结构化工艺数据与非结构化客户社交化感知数据，进行海量的云计算，在不同的价值链的位置场景化最优规则选择，对插单等变化自动调整自组合，在最短的时间内交给客户并通过SCM运输给客户预期并提供IoTs场景化服务。
　　智能制造的“大脑”计划指挥中心
　　令人诧异的是，大多数言论都忽视智能制造的“大脑”计划指挥中心，即需求与计划排产调度中心APS，虽然在CPS架构中，APS可以嵌入设计端或工艺设备中，进行分布式计划排产计算。但是，它的机理依然存在，让机器做正确的事。大型APS软件系统包括智能供应链计划、智能计划、智能排产调度。而这个计划系统必须是自动闭环反馈的：
　　计划排程体系必须形成四大闭环：
　　1、需求预测和订单承诺闭环。
　　2、计划与排产闭环。
　　3、排产与执行闭环。
　　4、订单承诺与订单履约发货闭环。
　　（1）智能供应链计划包含的内容如下：
　　1、网络战略规划优化
　　2、销售预测和需求计划
　　3、整合多工厂集中式或分布式计划
　　4、订单承诺计划与接单与插单模拟仿真
　　5、智能生产计划、库存计划与运输计划、配送排程
　　6、供应商协同计划与精益JIT/JIS供货排程
　　7、约束物料计划同步能力计划
　　8、智能车间作业调度与排产
　　9、虚拟仿真和人机交互
　　10、实时智能动态滚动重排
　　（2）、智能需求与生产计划包含：
　　1、销售预测和需求计划（智能算法趋势）
　　2、整合多工厂集中式或分布式计划（运筹优化）
　　3、订单承诺计划与接单与插单模拟（模拟仿真）
　　4、生产计划、库存计划与运输计划、配送排程（规则与算法优化）
　　（3）智能排产优化包含：
　　1、生产订单下达规则优化
　　2、排序规则优化
　　3、资源选择规则优化
　　4、资源组成员分配规则优化
　　（4）智能生产调度包含：
　　1、智能生产排序
　　2、智能替换设备
　　3、智能替换工艺路线
　　4、智能合理安排班次，来满足交期
　　5、智能跟踪订单完成情况，以避免订单延迟
　　6、智能调度设备、人员满负荷，满足资源利用率
　　7、智能调度模具、夹具的准备情况
　　8、智能调度材料短缺与积压
　　9、智能处理车间意外状况。如设备故障、缺料、员工病事假等
　　10、人机可以图形交互处理
　　整个价值链上的18个“场景化”智能规则如下：
　　1、零件入仓库规则
　　2、选择仓库零件规则
　　3、零件配送方发规则、
　　4、零件配送路线规则
　　5、小车运输方式选择规则
　　6、选择小车的规则
　　7、零件进入加工点的规则
　　8、零件进选择加工设备规则
　　9、加工设备选择零件的规则
　　10、零件选择缓冲站的规则
　　11、加工设备选择人力、刀具规则
　　12、人力、刀具选择设备规则
　　13、人力、刀具选择刀库的刀位规则
　　14、人力、机刀具器人运刀的规则
　　15、分拣、波次、发运装箱规则
　　16、运输方法的选择规则
　　17、运输路线选择规则
　　18、分销缓冲站的选择规则
　　智能制造实施落地方法：
　　1、对信息化较全面的企业，主要做到三个集成
　　纵向集成就是解决企业内部信息孤岛的集成，追求的就是在企业内部实现所有环节信息无缝链接，是所有智能化的基础。横向集成是企业之间的信息网络所实现的一种资源整合与共享。端到端集成是围绕产品全生命周期的价值链创造，实现从产品设计、生产制造、物流配送、使用维护的产品全生命周期的管理和服务，提供实时产品和服务。目标使人和人、人和机器、机器和机器以及服务和服务之间能够互联，从而实现横向、纵向和端对端的高度集成的CPS企业网络系统架构，这是实现智能制造的技术前提。请加微信号：robotinfo 学习工业智能化知识
　　2、对已有管理信息化的企业，主要从ERP+、互联网+制造、
　　从中国三十年的信息化的实践基础上，实现ERP+制造。这是互联网+的社会网络系统架构的基础。因为传统的ERP软件支持不了深入应用，除了财务，都有独立最佳软件可以替代。通过互联网+实现企业人、物、系统之间业务互联达到万物连接，形成大数据和工业大数据并使用云计算，实现社会网络系统智能化，促使ERP+制造转型升级，实现以ERP为平台，ESB信息总线集成车间物联和管理务联的智能化制造企业。
　　3、对基础管理较弱的企业，主要分步骤：标准化、信息化、自动化、智能化
　　中国制造企业的精益化程度比较薄弱，首先实现精益的标准化，标准化数据、标准化工艺、标准化流程，持续的改善，消除一切浪费，并实现精益信息化。在此基础上，实现工业自动化和最终达到智能化制造。
　　传统制造企业转型升级，成为智能化企业，终极目标是从产品、生产过程到企业运作全方位都实现了智能化，真正是基于以需求为导向实现个性化的生产制造。而每一类企业的行业积累、企业积累不一样，特点不一样，或选择全方位推进，或选择分步实施。
　　我们可以融合美国GE的工业互联网、德国西门子的工业4.0、日本丰田的精益TPS、中国的两化融合数字化工厂的实践中，让连接的万物做正确的事。实现中国2025规智能制造划应该根据中国产业发展背景，中国企业的现状的逐步实现智能化。
　　虚拟世界喧嚣背后的反思：
　　基础工业需要持续的创新积累，制造技术工艺本身的提升是不容质疑的，所以，我们不能过早的放弃工业化。但这并不意味着不跟上世界大势，整体制造业的提升也可以并行与迭代发展，无论是互联网+，还是智能制造都是在拉动基础工业的转型，提升企业的多品种、小批量、个性化的快速柔性的智能生产的竞争力。
　　没有运行良好的生产系统，工业4.0的CPS信息物理系统也会受阻。原生产系统的收获的经验可用于CPS的研发与应用。CPS系统应该可以自主应对突发事件。所以，智能机器必须与人类的创新能力结合。为此，人类将通过移动协助系统为CPS持续优化决策。
　　数字化制造不等于全自动化，未来十到二十年，主流的制造方式将是人机结合。数字化制造的价值是客户导向的多品种小批量的柔性生产，一定是人机高效的融合。不能重蹈CIMS失败的覆辙，偏面追求全自动化与无人化，工业4.0也只是未来的目标。
　　历史证明追求无人工厂是错误的。智能化程度逐渐提升，人机协作和深度学习将成为发展重点。现在当务之急需总结出智能化的价值观、方法论与技术的架构，不要再把智能庸俗化或妖魔化。
　　很多企业的工序引进了机器人，但工序前后存有大量的在制品。也有制造企业引进立体化仓库，货架上要求装满货物。有些自称智能化工厂却计划排产没有智能等等。这些都违背了精益思想的节拍均衡、加速库存周转，混流优化制造原理。
　　也有论点平庸化了智能制造，如大数据就是智能化、连接可以涌现智能化（这适合生物系统的漫长时间的进化）、数字化就是智能化等，实际上，这些都是智能化决策的基础
　　我们虽然有了许多工业4.0典型案例，但必须清楚知道我们的智能化高端软件产品缺失，计算机辅助设计、资源计划软件等关键技术领域与发达国家差距依然较大。
　　畅想智能化美好的未来
　　1、云制造
　　分布式状态、自下而上的控制、模块化生长、边缘最大化、不求目标最优等，这可能是未来管理的创新。
　　比如未来的分布式制造是在1万个分布式制造点生产出单个成品，与1万个成品在1个加工厂制造，其产能一样，而且前者无需仓储、物流的环节。即一些产品可以在物联网、大数据下的3D打印或小型个性化创新制造。
　　2、语义网（Semantic Web）
　　语义网就是能够根据语义进行判断的高级智能网络，实现人与电脑之间的无障碍沟通。它好比一个巨型的大脑，智能化程度极高，协调能力非常强大。在语义网上连接的每一部电脑不但能够理解词语和概念，而且还能够理解它们之间的逻辑关系，可以干人所从事的工作。
　　语义网的建立极大地涉及了人工智能领域的部分，与Web 3.0智能网络的理念不谋而合，因此语义网的初步实现也作为Web 3.0的重要特征之一，是网络上的超级大脑，可能会延续于数个网络时代，逐渐转化成“智能网”。
　　3、超级智能
　　超级智能是指在许多普遍的认知领域中，表现远远超过目前最聪明的人类头脑的智能。体现三种形式：1、高速超级智能，和人脑相似，但速度超过人脑智能。2、集体超级智能，是通过庞大的小型智能体集中起来，从而达到卓越性能的系统智能。3、素质超级智能，是一个至少和人类大脑一样快，并且从素质上来说，更加聪明的智能。
　　借用谭铁牛院士在2015中国人工智能大会上说的话”“只要把握的好，基于人工智能的超级智能就是天使，魔鬼不会出现”。
　　总之，智能工厂生产出智能的产品与服务。智能化使我们的物理系统成为了活物，不仅赋予了物体以感觉，还赋予了其思考能力和协作能力。中国提出“互联网+”，将物理世界和数字世界合二为一，其战略视角超过美德日。大道无形，具有群蜂思维，可以使复杂系统万物连接，软件控制实体，并学习、迭代、共同进化，自组合适应，自催化，会涌现其智慧。这个过程也许漫长，扩展到整个智能社会、智慧人类。