1.背景简述
当前，智能制造相关的议题和示范应用都很火热。信息和集成仍然是实现智能制造的核心，各信息系统、信息系统与自动化系统之间必须实现深度集成。因此，信息或数据在智能制造应用中扮演着至关重要的角色。智能制造建设的过程，也是制造相关数据的分析、处理、展示和再应用的过程，因此，掌握智能制造过程中信息特征十分关键。
2.智能制造应用中的信息特征
笔者根据自己的学习、实践和再应用的经验进行分析，从信息的定义、采集、流动、存储等多个方面来阐述智能制造应用中的信息特征。
智能制造信息特征以及彼此之间关系
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信息全方位定义：依赖传感器和智能芯片，物料、设备、生产者、现场环境等皆可进行精细的数学建模，根据需要输出全方位信息，类似于全息照相一样，全面地、“无损失”地得到描述该模型的数据。不但整个环境中无信息孤岛，最主要是环境中相关客体和主体实现真正意义的互联，建立基于全方位信息的物联网。
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信息实时采集：通过万物内嵌智能处理能力，或者加强智能测量技术等，获取物料、设备、生产者、现场环境等的重点属性，能够随时随地实时地采集数据。以前，囿于信息处理技术的局限，大量实时数据处理很受限制，但现在这种处理瓶颈已不存在，因此，大量数据的实时采集已经从必要变为必须，这一点对提升和改进生产效率的重要性显而易见。
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信息结构正在发生巨变：大量非结构化数据和信息大量涌入。以前，根据需要，采集的数据都会以结构化的形式，进行存储和调用。但随着采集的手段进一步丰富，各类文件、图像、视频以及语音等描述方法，逐渐成为信息的主体，这类信息的长期存储会形成海量数据，而这些数据浏览都有各自独特工具，这给信息的识别和管理带来很大的挑战。笔者近2年做过很多项目，也已经做过很多有益地尝试，如有些项目已存储图像和视频，以附件形成进行存储，配以特殊插件进行打开和浏览。因此，对于海量的非结构化数据，有两种思路解决，一种是应用新的识别技术，将部分非结构信息转化为结构化数据，进行管理；另一种是采用新的识别和分析技术，直接进行管理。最终的目标是信息可视化，能够自动提取有价值数据。
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信息自动流动：当前，信息在各个应用系统或者应用环节之间的交互，大多采用信息集成的方式来实现，这种现象类似于每个系统都有个门，需要把门打开信息才能过来，进来就是自己的“王国”。而随着智能信息技术的发展，要消除这种“门”，让信息以“流”的方式自动流动，每个环节直接根据需要来使用，这样就能确保信息能够在各个系统、网络和企业内部环节能够畅通流动，减少延迟。
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信息闭环：这不算智能制造衍生的新概念。制造过程中的信息在流经多个环节后，它以多样化形式回到输出者，并与原来的预测结合起来，来修正下一步的输出。因此，闭环的目的，主要是为了下一步做出准确的自主决策及合理的输出。
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信息自扩展：主要指根据动态的实际情况，信息能够在传输和应用中自适应、自主地扩展。当前，进行信息化建设，都在强调要建立相对完备的基础数据体系，才能保证系统可靠运行。但随着智能制造应用范围扩大，信息会有海量增加，建立完善的基础数据体系，来支撑各个信息化系统的发展已不可能实现。因此，智能制造需要新的开发放性信息架构，能够不断地融入新的数据，信息从结构和内容上都能自主扩展。
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信息安全：智能制造中信息的海量增长，对信息安全提出了更高的要求。如何在信息的传输、存储、处理等环节，保证信息自身的安全，如客户信息、产品信息等，以及保证不被误用，是智能制造应用的关键课题。
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信息存储集中化：智能制造应用的数据，一般都会集中管理，形成工业大数据中心，便于挖掘和分析；也可以放在工业云端，充分发挥云端的高运算和处理能力，挖掘出大数据下潜藏的巨大价值。
3.结束语
通过理解信息的特征，以及信息特征之间彼此的关系，把握对智能制造应用信息的实质，从而能深入挖掘海量信息潜藏的价值，指导企业经营、产品设计、生产和销售的决策。
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