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智能制造应用价值机遇和实现路径
工业发达国家经历了机械化、电气化、数字化三个历史发展阶段。
NO.7．智能研发（Smart R＆D）
离散制造企业在产品研发方面，已经应用了计算机辅助设计、计算机辅助工程、计算机辅助工艺过程设计、计算机辅助制造等工具软件和产品生命周期管理、产品数据管理系统。企业要开发智能产品，需要机电软多学科的协同配合；要缩短产品研发周期，需要深入应用仿真技术，建立虚拟数字化样机，实现多学科仿真，通过仿真减少实物试验；需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想，以支持大批量客户定制或产品个性化定制；需要将仿真技术与试验管理结合起来，以提高仿真结果的置信度。流程制造企业已开始应用PLM系统实现工艺管理、配方管理以及实验室信息管理。
NO.8．智能管理（Smart Management）
制造企业核心的运营管理系统还包括人力资产管理系统（HCM）、客户关系管理系统（CRM）、企业资产管理系统（EAM）、能源管理系统（EMS）、供应商关系管理系统（SRM）、企业门户（EP）、业务流程管理系统（BPM）等，国内企业也把办公自动化（OA）作为一个核心信息系统。为了统一管理企业的核心主数据，近年来主数据管理（MDM）也在大型企业开始部署应用。实现智能管理和智能决策，最重要的条件是基础数据准确和主要信息系统无缝集成。
NO.9．智能物流与供应链（Smart logistics and SCM）
制造企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动，因此，越来越多的制造企业在重视生产自动化的同时，也越来越重视物流自动化，自动化立体仓库、无人引导小车（AGV）、智能吊挂系统得到了广泛的应用；而在制造企业和物流企业的物流中心，智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统的应用日趋普及。仓储管理系统和运输管理系统也受到制造企业和物流企业的普遍关注。
NO.10．智能决策（Smart Decision Making）
企业在运营过程中，产生了大量的数据。一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据，比如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、 设备、产量、交货期等数据，这些数据一般是结构化的数据，可以进行多维度的分析和预测，这就是业务智能（Business Intelligence，BI）技术的范畴，也被称为管理驾驶舱或决策支持系统。同时，企业可以应用这些数据提炼出企业的KPI，并与预设的目标进行对比，同时，对KPI进行层层分解，来对干部和员工进行考核，这就是企业绩效管理的范畴。从技术角度来看，内存计算是BI的重要支撑。
各行业是怎样实现智能制造的，有哪些路径或机遇
如下表选取的7个行业，9家领先公司作为案例，列举了智能制造5种驱动战略相应的执行方案，以及所代表的创新和投资关注方向。
图2 不同行业的智能化方案和代表机遇
物流驱动是对仓储及配送的智能化升级，使运输在时间和空间上更加精准。亚马逊的无人机空投快递是智能物流的代表，国内的京东、四通、EMS等，目前的配送则依赖大量快递员，预示着无人机运输解决方案是不可忽视的机遇。
用户驱动是以用户为中心，利用数字化技术实现对用户个性化需求的满足。红领集团的酷特智能C2M平台，基于体型、面料、款式等维度将用户的需求数字化，以实现个性化西服和工装定制，这个案例为全线个人用品定制提供了想象空间。
工厂驱动是对生产设备、生产线、生产车间的数字化、网络化和智能化改造，以机器换人来获得成本领先优势。2015年，飞鹤乳业在美国投资建设了乳粉智能工厂，计划采用全产业链模式实现对乳品生产全过程的自动控制和管理，总投资1亿美元，年产能5万吨。这是美国第一座全部由中资投资建设的乳品加工厂。
R＆D驱动是指专注产品的智能部分的研发和设计，通过与众多公司合作，建立起可以依托的生态系统，从而获得竞争优势。苹果的汽车项目已经将重点放在开发类似iOS或macOS的汽车操作系统上，允许现有的汽车厂商使用；谷歌也决定停止自主研发汽车硬件，转而和传统汽车公司扩大合作。除了科技巨头，提供各类技术解决方案的初创团队和高校实验室也在实践R＆D驱动战略。
管理驱动包括各类对人员和设备的管理活动的智能化升级。远景能源的阿波罗光伏云平台，可以对光伏电站做第三方数据监控、故障诊断、状态运维，从而指导前期设备选型，形成资产管理闭环。
这些驱动战略也可以结合使用。海尔的“人单合一、互联工厂”，通过顾客参与（用户）和“自主经营体”的管理方式（管理），实现从大规模制造到大规模定制。电气行业中的通用电气和西门子同时从硬件（工厂）和软件（R＆D）着手，提高生产的质量和效率。
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