智能制造的空中楼阁

    数据是企业流动着的“血液”，必须进行处理形成信息，将正确的信息在正确时间里传输给正确需要的人，才能发挥重要的作用，有时还起着决定性的作用。实际上，美国国家创新网络中心-智能制造创新院非常明确地提出，正确的数据、正确的时间和正确的人，是智能制造的基础之一。而这一切，都离不开网络化的发展。

    无论是企业内外部的“纵向集成”、“横向集成”和“端到端集成”，都离不开网络化。未来企业中，信息的不通畅，也会导致决策的不完整和低效率。

    只有网络化，才能使智能决策畅通无阻，精确执行。

    因此网络化也是智能制造的必要途径。

    智能化与制造态

    人工智能技术的发展，已经能够模拟人的智能，有些方面甚至超过人的智能。如谷歌的AlphaGo系统4:1战胜了世界围棋大师李世石。

    甚至，它还可以自己对自己下棋！

    已经下了10万多局棋的AlphaGo（一个人一生中是不可能下那么多局棋），积累了大量的对局数据，再不断修正其算法，提高对局技巧。人工智能在硬件支撑下，靠的是算法和数据，就会产生无限的增长。这样的硬件和设备，在引入企业之后，那么企业未来实施智能制造的前景也是无可限量的。

    有了数据支撑，有了各种算法与业务模型，制造企业的转型就可以，从制造态转型到服务型制造。实际上，通过工业大数据为客户提供智能服务，正是制造企业实现效益增值的重要来源。

    世界500强企业的25%的收入来自与服务收入，其中19%的企业其服务收入已经达到总收入的50%。GE全球销售收入的70%来自于“技术 服务 管理”的服务业务。而我国制造企业的服务收入只占总收入的1-2%（图3）。

图3 总收入与服务收入统计

    制造企业的升级是从低端到中高端生产升级，更重要的是向智能生产发展。但是，没有上述数字化和网络化的基础，不能一步到位就进入智能制造。所以，工信部提出的智能制造项目还是示范项目，并不是立刻让大量企业按照这个模板进行的升级。尽管如此，企业在升级过程中，可以在局部考虑智能化的元素，如智能化产品的开发，智能化生产线或车间（单元）的实施。摸索实践，积累经验，待技术更成熟和局部成功后，逐步推向整体。

    战略上，可以进行智能化总体方案的选择；而在战术上，则需要局部（分步）实施，也就是从上至下、从下到上的两条路径。

图4 实现智能工厂的三个阶段　　

    实际上值得注意的是，美国智能制造联盟SMLC在十年前成立的时候，就特别强调如何降低生产成本。

    这样的智能制造目标，是一个标准的“以结果为导向”的选择。

    因此，无论是数字化、网络化和智能化，都是为了提高企业效益的手段，其目的是提高企业制造和服务能力，增强企业的核心竞争力和核心竞争优势，从而在激烈的市场竞争中获得生存或主导地位。