目前，行业内与智能制造相关的概念很多，列举如下：
数字化制造（Digital Manufacturing）
这是一种软件技术，指的是通过仿真软件对产品的加工与装备过程，以及车间的设备布局、物流、人机工程等进行仿真，目前主要的软件包括西门子的Tecnomatix和达索系统的Delmia。在CIMdata对PLM的定义中，DM属于其中一个领域。
数字化工厂（Digital Factory）
数字化工厂指的是从产品研发、工艺、制造、质量和内部物流等与产品制造价值链相关的各个环节都基于数字化软件和自动化系统进行支撑，能够实现实时的数据采集和分析。这个概念西门子采用较多，西门子有一个数字化工厂集团，专门提供相关的产品和解决方案。
智能工厂（Smart Factory）
智能工厂目前没有统一一致的定义。按照业务流程专家Scheer教授的观点，工业4.0的最底层叫做Real time smart factory。我认为，智能工厂相对于数字化工厂而言，主要强调生产数据、计量数据、质量数据的采集的自动化，不需要人工录入信息，能够实现对采集数据的实时分析，实现PDCA循环。SAP有一个MII系统（制造集成与智能），可以实现对工厂数据的多维度分析。
▲业务流程管理专家Scheer教授对智能工厂的解读
关于智能制造，其内涵是实现整个制造业价值链的智能化和创新，是信息化与工业化深度融合的进一步提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术。目前智能制造的“智能”还处于Smart的层次，智能制造系统具有数据采集、数据处理、数据分析的能力，能够准确执行指令，能够实现闭环反馈；而智能制造的趋势是真正实现“Intelligent”，智能制造系统能够实现自主学习、自主决策，不断优化。
▲智能制造的关键技术
在智能制造的关键技术当中，智能产品与智能服务可以帮助企业带来商业模式的创新；智能装备、智能产线、智能车间到智能工厂，可以帮助企业实现生产模式的创新；智能研发、智能管理、智能物流与供应链则可以帮助企业实现运营模式的创新；而智能决策则可以帮助企业实现科学决策。智能制造的十项技术之间是息息相关的，制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。以下对这些技术一一进行解读。
1.
智能产品（Smart Product）：
智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件，具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等。企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元，提升产品的附加值。比如在工程机械上添加传感器，可以对产品进行定位和关键零部件的状态监测，为实现智能服务打下基础。
▲智能汽车
2.
智能服务（Smart Service）：
基于传感器和物联网（IoT），可以感知产品的状态，从而进行预防性维修维护，及时帮助客户更换备品备件，甚至可以通过了解产品运行的状态，帮助客户带来商业机会。还可以采集产品运营的大数据，辅助企业进行市场营销的决策。此外，企业通过开发面向客户服务的APP，也是一种智能服务的手段，可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务，从而锁定用户，开展服务营销。
▲物联网驱动智能服务的案例
3.
智能装备（Smart Equipment）：
制造装备经历了机械装备到数控装备，目前正在逐步发展为智能装备。智能装备具有检测功能，可以实现在机检测，从而补偿加工误差，提高加工精度，还可以对热变形进行补偿。以往一些精密装备对环境的要求很高，现在由于有了闭环的检测与补偿，可以降低对环境的要求。
例如：DMG MORI（德玛吉森精机）推出最新的复合加工中心LaserTec65已经融合了增材制造和切削加工（减材制造），可以通过激光堆焊的增材制造工艺快速制造毛坯。Trumpf(通快集团)的激光切割加工中心可以实现三维切割，多台激光加工中心可以共享激光源，这些都属于智能装备。对于工业机器人，如果是单纯按照固定指令执行喷涂、搬运、焊接等工艺的机器人，还不能称为智能装备。但是如果具有了机器视觉，能够准确识别工件，或者自主进行装配，自动避让工人等功能，甚至可以实现人机协作，就属于智能装备。例如：ABB推出的双臂机器人YUMI，就是智能型工业机器人的典范。随着复合材料的广泛应用，复合材料加工与装配的智能装备具有广阔的市场需求。
▲DMG MORI的复合加工中心
▲ABB YUMI双臂智能机器人
4.
智能产线（Smart Production line）：
目前，很多企业的技术改造重点，就是建立自动化生产线、装配线和检测线。美国波音公司的飞机总装厂已建立了U型的脉动式总装线。自动化生产线可以分为刚性自动化生产线和柔性自动化生产线，柔性自动化生产线一般建立了缓冲。为了提高生产效率，工业机器人、吊挂系统在自动化生产线上应用越来越广泛。目前，很多汽车整车厂已实现了混流生产，在一条装配线上可以同时装配多种车型。
而智能产线在我国制造企业的应用还处于起步阶段，但必然是发展的方向。智能产线的特点是：在生产和装配的过程中，能够通过传感器或RFID自动进行数据采集，并通过电子看板显示实时的生产状态；能够通过机器视觉和多种传感器进行质量检测，自动剔除不合格品，并对采集的质量数据进行SPC分析，找出质量问题的成因；能够支持多种相似产品的混线生产和装配，灵活调整工艺，适应小批量、多品种的生产模式；具有柔性，如果生产线上有设备出现故障，能够调整到其他设备生产；针对人工操作的工位，能够给予智能的提示。实际上，西门子成都电子工厂的总装线已经达到了智能产线的水平。
▲西门子成都电子工厂的智能总装线
5.
智能车间（Smart workshop）：
无论什么制造行业，制造执行系统（MES）成为企业的必然选择。目前，中国的MES市场非常热门，国际大牌的自动化厂商西门子、罗克韦尔、GE、施耐德电气有MES软件平台等，国内的浙大中控、和利时、易往、明基逐鹿、艾普工华、华铁海兴、鑫海智桥等厂商也非常活跃。此外，先进生产排程（APS）系统也已经进入了制造企业选型的视野，开始了初步实践，实现基于实际产能约束的排产。
对于药品、食品等行业，国家有强制性的追溯要求，需要通过GMP等行业认证，因此推进MES更加紧迫。前文提到的数字化制造（DM）技术也是智能车间的支撑工具，可以帮助企业在建设新厂房时，根据设计的产能科学进行设备布局，提升物流效率，提高工人工作的舒适程度。
▲海尔胶州工厂的虚实融合应用
对于机械制造企业，可以通过DNC技术实现设备状态信息和加工代码的上传下达，目前已有成熟的产品，例如兰光创新、盖勒普和英迪致远等。另外，实现车间的无纸化，也是智能车间的重要标志，企业可以应用三维轻量化技术，将设计和工艺文档传递到工位。
▲三星的智能车间
此外，智能车间还有一个典型应用，就是视频监控系统不仅记录视频，还可以对车间的环境，人员行为进行监控、识别与报警。例如，有工人没有带安全帽，进入了不允许进入的区域，或者倒地，都可以自动报警。这方面，三星已经有了成功实践。此外，智能车间应当在温度、湿度、洁净度的控制和工业安全（包括工业自动化系统的安全、生产环境的安全和人员安全）等方面达到智能化水平。
6.
智能工厂（Smart Factory）：
一个工厂通常由多个车间组成，大型企业有多个工厂。前文已经提到了智能工厂与数字化工厂的区别，一个普遍的共识是，仅仅有自动化生产线和一大堆机器人，并不是智能工厂。作为智能工厂，不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，同时，产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。
例如，三星开展了移动工厂（Mobile plant）的实践，工人可以通过智能手机查询工单，可以开视频会议，维修人员碰到疑难问题，可以通过手机视频寻求专家解答，还给智能手机配备了RFID和条码扫描的接口，这也是一个智能工厂的创新实践。智能工厂还应当重视利用智能的检测仪器，检测结果直接进入信息系统，无需人工干预。而展望未来，AR（Augmented Reality，增强现实）技术也将在智能工厂大显身手。
▲三星的移动工厂实践
最近，美国GE公司宣布将工业互联网平台Predix开放。Predix实际上就是智能工厂的一个集成化的开发平台，GE力图抢占“工业操作系统”的阵地，成为智能工厂领域的“微软”。而思科公司提出万物互联（Internet of Everything,IOE）理念、技术和解决方案，也可以支撑智能服务和智能工厂。
▲GE公司提出的智慧工厂理念
7.
智能研发（Smart R&D）：
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系统实现工艺管理和配方管理，LIMS（实验室信息管理系统）系统比较广泛。
另外，汽车整车企业和设计公司广泛应用Cave技术，利用虚拟现实技术辅助产品研发，也是一个智能研发技术。全球PLM领导厂商之一，达索系统公司提出了三维体验（3D Experience）的理念，在VR和AR方面提供了解决方案。仿真巨头ANSYS在多学科仿真技术方面已有很大突破，而仿真领域的先驱MSC.Software2014年发布了APEX，将CAD和CAE实现了融合，易学易用性得到极大提升。安世亚太最近提出工业再设计的理念，将仿真技术与精密制造紧密结合，可以将以为需要多个零件分散制造融合为一个复杂零件，从而提升了零件的工艺性能，降低了零件的重量。
▲DFMPro软件进行可制造性分析
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。
智能管理主要体现在与移动应用、云计算和电子商务的结合。例如，移动版的CRM系统可以自动根据位置服务确定销售人员是否按计划拜访了特定客户；许多消费品制造企业实现了全渠道营销，实现了多个网店系统与ERP系统的无缝集成，从而实现自动派单。
到目前为止，SAAS（软件即服务）模式的软件应用最成功的领域是CRM，Salesforce无疑是领导者，国内的Xtools和八百客也发展得不错。此外，人力资源领域也是社交网络和云模式的重要领域，继美国的Linkedin（领英）之后，我国的陌陌、拉勾网等社交平台也已开始提供人力资源招聘服务，我国制造企业已经开始应用基于公有云的人力资源招聘、绩效和人才管理系统。例如广东生益科技就应用了SAP的Successfactors软件，完全基于公有云。
9.
智能物流与供应链（Smart logistics and SCM）：
实现智能物流与供应链的关键技术包括自动识别技术，例如RFID或条码、GIS/GPS定位、电子商务、EDI（电子数据交换），以及供应链协同计划与优化技术。其中，EDI技术是企业间信息集成（B2B Integration）的必备手段，然而我国企业对EDI的重视程度非常不够。EDI技术最重要的价值，就是可以实现供应链上下游企业之间，通过信息系统之间的通讯，实现整个交易过程无需人工干预、而且不可抵赖。
历经多年发展，主流的EDI技术已经是基于互联网来传输数据，而我国很多大型企业建立的供应商门户，实际上只是一种Web EDI，不能够与供应商的信息系统集成，供应商只能手工查询。而供应链协同计划与优化是智能供应链最核心的技术，可以实现供应链同步化，真正消除供应链的牛鞭效应，帮助企业及时应对市场波动。JDA公司是该领域的领导厂商，IBM也有优秀的解决方案。而三星已实现了供应链同步化。
▲三星的供应链同步化
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BI（Business Intelligence，业务智能）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。从技术角度来看，内存计算是BI的重要支撑。SAP HANA和QlikView软件在这方面已经先行一步。BI软件的另一个趋势是移动BI，支持在智能手机和PAD上进行分析和应用，而要提升移动BI的应用效果，基于云服务无疑是必由之路。
▲Power BI软件界面
End
了解了智能制造的具体分类，老路在这里给大家推荐一本智能制造的专家级图书，让大家能够在聊知识的同时，多了解一些案例，对照自己的企业进行学习和借鉴
本书分为4个部分，分别为：战略总体篇、技术基础篇、技术选择篇、案例篇；共22章，每篇文章都可独立成文，针对一个议题或案例进行了深入探讨，读者可以先阅读自己关心问题的相关文章。本书力求体现实践性，行业技术文章讲解该领域的政策解析、发展前景、实践方向，从战略到执行，从理论到案例，涵盖理念和平台架构，突出融合创新，提供解决方案等；案例文章讲解企业现状、立项过程、改造方案确定、改造过程、结果、分析总结等。
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序前言第1部分 战略总体篇第1章 智能制造是强国必由之路1.1 全球制造技术和制造业发展的大背景 31.2 《中国制造 2025》发展战略及其主要内容 61.3 《中国制造 2025》重点领域 101.4 智能制造工程 121.5 推进智能制造的“三要三不要”原则 121.6 展望智能制造的未来 15第2章 i时代的到来——智能制造产生的技术基础2.1 数据、信息、知识与智能 172.2 如何度量信息和评价信息的价值 192.3 信息应用的发展历程 202.4 i时代（智能化阶段）的特征及技术发展态势 222.5 未来的信息应用的智能化阶段场景 29第3章 物联网 303.1 物联网的前世今生 303.2 物联网的技术实现 313.3 物联网的标准化工作 41第4章 智慧云制造—云制造 2.0 444.1 智慧云制造的产生与发展4.2 智慧云制造的技术实现 454.3 智慧云制造的推进与实施 51第2部分 技术基础篇第5章 智能化的现代制造工艺及装备 675.1 现代制造工艺及装备的发展趋势 675.2 现代加工工艺及其智能化发展 695.3 工业机器人及其智能化发展 775.4 增材制造技术 80第6章 智能制造新材料与感知技术6.1 强基工程与智能制造基础技术 836.2 智能制造新材料 856.3 智能制造产品中的传感器技术 876.4 工艺技术研究方向与发展趋势 926.5 技术发展中存在的问题分析与建议 97第7章 大数据 1017.1 智能制造与大数据 1017.2 企业的大数据规划和标准 1027.3 大数据关键技术 1057.4 大数据的工业应用 108第8章 工业控制系统网络信息安全 1168.1 概述 1168.2 工业控制系统网络信息安全的关键技术与实施方法 118第9章 决策支持中的商业智能系统 1239.1 决策支持的应用现状 1239.2 解决之道 1269.3 应用 IBI提升企业决策和管理水平 1339.4 案例 137第3部分 技术选择篇第10章 智慧工厂 14110.1 智慧工厂模型 14110.2 制造执行维度 14410.3 工程维度 14810.4 供应链维度 15210.5 智慧工厂中的赛博物理系统 CPS 155第11章 先进生产方式——以同期生产为例 16111.1 构建先进生产方式的目的 16111.2 先进生产方式的基本思想及应有形态 16211.3 先进生产方式的活动体系 16511.4 同期生产的定义及特点 16711.5 同期生产的实现 169第12章 精益研发 17412.1 概述 17412.2 精益研发理论 17512.3 精益研发平台 18212.4 精益研发体系建设 18812.5 从精益研发到智慧研发 190第13章 数字化实现 19213.1 智能制造中数字化实现13.2 数字化产品智能设计 19513.3 数字化产品协同研发 19713.4 数字化制造 20013.5 基于模型的数字化服务 209第14章 制造执行系统 21014.1 概述 21014.2 MES标准 21314.3 自主 MES产品介绍 215第4部分 实践案例篇第15章 高铁领域智能制造建设——中车集团青岛四方股份公司典型案例 23115.1 背景及挑战 23115.2 智能制造的建设目标及方案 23215.3 建设现状及下一步建设思路 23615.4 智能制造建设的预期目标 23815.5 智能制造建设的示范作用 240第16章 面向工业 4.0的系统仿真及应用 —物流系统规划及 仿真典型案例 24116.1 工业 4.0中系统仿真技术的作用 24116.2 仿真应用案例介绍 242第17章 打造精益制造的智能制造之路—东方汽轮机典型案例 25017.1 缘起 25017.2 做什么 25117.3 怎么做 25217.4 做得怎么样 25517.5 未来做什么 262第18章 树立创新模式的设计过程智能化——云设计协作平台应用典型案例 26418.1 总体目标 26418.2 策划与支撑 26418.3 实例—某风机的设计与开发 26618.4 改进与展望 273第19章 规划建设全价值链的智能新工厂——商用车公司典型案例 27519.1 背景与需求 27519.2 智能新工厂规划 27519.3 智能新工厂项目建设实施 27819.4 智能新工厂项目管理 28119.5 项目实施效果 28419.6 小结 284第20章 实施两化深度融合的农业装备智能制造——中国一拖集团典型案例 28620.1 智能制造为农业装备行业发展带来新挑战和机遇 28620.2 中国一拖智能制造的基本情况 28720.3 中国一拖智能制造的具体做法 28720.4 未来发展与展望 294第21章 探索复杂结构件数字化车间实践——成飞数控典型案例 29521.1 背景与需求 29521.2 数字化车间总体方案 29621.3 数字化车间实践 29821.4 面向飞机大型复杂结构件的智能制造技术探索与实践 302第22章 促进企业转型升级的智慧工厂建设——中航力源典型案例 31022.1 智能生产线建设 31022.2 MES应用 31422.3 精益物流 31822.4 工装管理 31922.5 设备管理 320
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