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2023-02-09
智慧生产与智能制造的区别（智能制造包括生产智能化）
本篇文章给大家谈谈智慧生产与智能制造的区别，以及智能制造包括生产智能化对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
今天给各位分享智慧生产与智能制造的区别的知识，其中也会对智能制造包括生产智能化进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。
然而，智能工厂是在数字化工厂基础上的升级版，但是与智能制造还有很大差距。
智能制造系统不只是“人工智能系统，而是人机一体化智能系统，是混合智能。系统可独立承担分析、判断、决策等任务，突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器配合下，更好发挥人的潜能。机器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。本质是人机一体化。
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智能制造源于人工智能的研究智慧生产与智能制造的区别，人工智能是用人工方法在计算机上实现的智能。智能制造的概念提出于20世纪80年代智慧生产与智能制造的区别，日本1989年提出智能制造系统，且于1994年启动了先进制造国际合作研究项目，包括了公司集成和全球制造、制造知识体系、分布智能系统控制、快速产品实现的分布智能系统技术等。
加拿大制定的1994—1998年发展战略计划，认为未来知识密集型产业是驱动全球经济和加拿大经济发展的基础，认为发展和应用智能系统至关重要，并将具体研究项目选择为智能计算机、人机界面、机械传感器、机器人控制、新装置、动态环境下系统集成。
欧洲联盟的信息技术相关研究有ESPRIT项目，该项目大力资助有市场潜力的信息技术，1994年其启动的新的RD项目，选择了39项核心技术，其中三项（信息技术、分子生物学和先进制造技术）中均突出了智能制造的位置。
我国80年代末也将“智能模拟”列入国家科技发展规划的主要课题，已在专家系统、模式识别、机器人、汉语机器理解方面取得了一批成果。2015年，作为我国未来十年实施制造强国战略的行动纲领和未来三十年实现制造强国梦的奠基性文件的《中国制造 2025》明确提出：“智能制造是新一轮科技革命的核心，也是制造业数字化、网络化、智能化的主攻方向”。智能制造在我国获得了快速发展的新契机，已成为我国现代先进制造业新的发展方向。
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是指一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。智能制造通过人和智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。智能制造不只是“人工智能系统，而是人机一体化智能系统，是混合智能”。智能制造系统可独立承担分析、判断、决策等任务，突出人在制造系统中的核心地位，同时机器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰，本质是人机一体化。
智能制造的典型特征如下：（1）状态感知：准确泛在感知外部输入的实时运行状态；（2）实时分析：对获取的实时运行状态数据进行快速、准确的分析；（3）精准执行：对外部需求、企业运行状态、研发和生产等做出快速应对和准确执行；（4）自主决策：按照设定的规则，根据数据分析的结果，自主做出判断和选择，并具有自学习的能力。
“工业4.0”是德国联邦教研部与联邦经济技术部在2013年汉诺威工业博览会上提出的概念。“工业4.0”的内涵是利用赛博物理系统CPS，将生产中的供应、制造和销售等信息数据化、智慧化，最后达到快速、有效、个性化的产品供应。“工业4.0”出现后，在欧洲乃至全球工业业务领域都引起了极大的关注和认同，德国学术界和产业界认为，“工业4.0”即是以智能制造为主导的第四次工业革命，它描绘了制造业的未来愿景，是继前三次工业革命后，人类迎来的以赛博物理系统(Cyber—Physical System，CPS)为基础的，以生产高度数字化、网络化、机器自组织为标志的第四次工业革命。
“工业4.0”有三大主题：（1）“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；（2）“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。该计划将特别注重吸引中小企业参与，力图使中小企业成为新一代智能化生产技术的使用者和受益者，同时也成为先进工业生产技术的创造者和供应者；（3）“智能物流”，主要通过互联网、物联网、务联网等，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，而需求方则能够快速获得服务匹配，得到物流支持。
智能制造和“工业4.0”异曲同工，“工业4.0”的本质是通过充分利用赛博物理系统CPS，将制造业推向智能化的转型。而智能制造是一种新的制造模式，从智能制造系统由低层级向高层级逐步演进发展的角度来看，智能制造的内涵包含了“工业4.0”的三大主题。
2014年2月，美国国防部牵头成立了“数字制造与设计创新机构”（Digital Manufacturing and Design Innovation Institute，DMDI）。2014年12月，美国能源部也宣布牵头筹建“智能制造的清洁能源制造创新机构”（Clean Energy Manufacturing Innovation Institute on Smart Manufacturing，CEMI）。为什么美国连续成立数字制造和智能制造两个机构，两个机构又是如何分工的，各自研究领域的主要区别在哪里智慧生产与智能制造的区别？
首先，我们来理解什么是数字化制造智慧生产与智能制造的区别？
数字化技术是指利用计算机软（硬）件及网络、通信技术，对描述的对象进行数字定义、建模、存贮、处理、传递、分析、优化，从而达到精确描述和科学决策的过程和方法。数字化技术具有描述精确、可编程、传递迅速、便于存贮、转换和集成等特点，因此数字化技术为各个领域的科技进步和创新提供了崭新的工具。数字化技术与传统制造技术的结合即数字化制造技术。
其次，让我们来分析美国数字制造机构DMDI和能制造机构CEMI的愿景：
（1）美国数字制造机构DMDI：①目标：在整个供应链中利用增强的、可互操作的信息技术系统，全面改进产品的设计和制造过程。②专注：将来自于设计、生产和产品使用中的数据进行综合并加以运用，减少制造周期和成本；将制造过程全数字化，加强产品全寿命周期的建模与先进分析工具，提升产品性能、工艺效率和企业绩效。③核心技术：通过基于计算机的集成系统，将设计、制造、保障和报废系统的要求进行连接，完善成熟整条“数字线”。在实施设计时，综合利用智能传感器、控制器和软件来提升保障性，同时考虑系统的安全性。
（2）美国智能制造机构CEMI：①目标：从实时能量管理、能源生产率和过程能量效率的角度，降低制造成本。②专注：在整个生产运行中将效率信息实时集成，重点是将能量和材料使用降到最低；特别面向能量密集型的制造部门。③传感器——能够在高温高压环境中工作，控制系统——使用来自这些传感器的数据，计算模型——模拟传感器和控制系统的运行，开放式平台——验证这些技术的集成如何提升能效。
可以看出，美国DMDI和CEMI两个机构都不可避免地研究各类智能制造技术，其中美国数字制造机构DMDI的技术方向和研发内容更加贴合离散制造业的智能制造需求，而美国智能制造机构CEMI的技术方向和研发内容更加贴合流程制造业的智能制造需求。
因此，我们可以认为，传统的数字化制造技术与目前的智能化制造技术的侧重点不同，传统的数字化制造技术侧重于产品全生命周期的数字化技术的应用，而智能制造侧重于人工智能技术的应用，数字化制造技术是是实现智能制造的基础，同时智能化是数字化制造技术的发展方向之一，即采用智能方法，实现智能设计、智能工艺、智能加工、智能装配、智能管理等，进一步提高产品设计制造管理全过程的效率。
2015年5月，国务院正式发布了《中国制造2025》，明确提出要以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向。“互联网+制造”，正在成为中国经济的下一个重要增长点。据估算，在未来20年中，中国工业互联网发展可带来3万亿美元左右的GDP增量。
那么“互联网+制造”与智能制造有什么区别？
可以说“互联网+制造”是我们实现产业升级的一种手段和方式，而智能制造是目标，我们把互联网技术引入到日常的生产制造中，逐步实现制造的自动化、网络化，最终实现制造的智能化。
ICT技术的发展引发了第四次工业革命，主要是指云、大数据、物联网三个技术领域的突破性发展。云数据中心使海量数据的存储成为可能，并且存储成本大幅度降低。大数据技术可以对工厂生产过程产生的大量数据进行深度的挖掘和利用，作出更加有利于管理者的商业洞察。物联网技术可以实现人与设备、设备与设备之间的互联与通信，使人机交互更加自由与可靠，推动生产自动化和柔性化的发展。“互联网+制造”其实就是讲前沿的ICT技术与传统的制造相结合，最终达到降低成本提升竞争力的作用。
毫无疑问，智能化是制造自动化的发展方向。在制造过程的各个环节几乎都广泛应用人工智能技术。专家系统技术可以用于工程设计，工艺过程设计，生产调度，故障诊断等。也可以将神经网络和模糊控制技术等先进的计算机智能方法应用于产品配方，生产调度等，实现制造过程智能化。而人工智能技术尤其适合于解决特别复杂和不确定的问题。但同样显然的是，要在企业制造的全过程中全部实现智能化，如果不是完全做不到的事情，至少也是在遥远的将来。
实现智能制造是一个长期的过程，一般来说需要先实现制造的自动化、信息化，最终走向智能化。互联网+制造，是把互联网技术和思维模式引入到我们日常的生产组织当中去。在我们的日常生产中，人、设备、产品、物料等时刻都在产生海量的数据信息，互联网技术使得海量的数据信息传递、集成、挖掘成为可能。
具体措施上，首先是以既有的两化融合管理体系为抓手，通过标准化，特别是国际标准化的贯彻，引领制造业和互联网融合发展。
其次是以制造业为切入点，结合相关行业的配合共同推动“互联网+制造”。重点推动传统装备智能化改造升级，加强重点行业CPS(信息物理系统)应用水平和智能制造系统解决方案能力建设，积极培育工业生产新业态、新模式，推进制造业服务化转型和生产性服务业的发展。
第三是以创业创新为重点，加快推进“互联网+中小微企业”的发展。“这方面由工信部中小企业司来牵头，会同相关部门一起推动。这是国家层面的‘互联网+’行动方案部署的重点任务，将围绕着中小微企业的大众创业和万众创新来开展。”
其四是以高速宽带网络技术为支撑，提升基础设施的支撑水平，“这部分由通信司局(工信部信息通信发展司)为主，会同相关司局来推进，把我们的4G等信息基础设施做好，并且谋划研发好5G等下一代通信技术。”
第五，以关键技术、软件产业服务为突破口，提升信息技术产业支撑水平。这部分由工信部的电信司(电子信息司)和信息化司(信息化和软件服务业司)等部门一块牵头。重点是要夯实信息产业发展基础，实施“星火计划”，大力发展移动互联网、物联网、云计算、大数据等新一代技术产业，加快云计算+大数据基础设施的建设。
从名称上看：分析智能制造，属于研究方向，一般是用已知的来分析；智能制造工厂呢，我觉得这个词可能偏工厂一点；智能加工生产线，这个是偏生产线的。这样看来工厂里肯定是包含生产线的，分析呢，对生产制造是起到指导、引领作用的，当然他们的联系也都是与智能有关的。
本文目录一览：
- 1、智能工厂与智能制造是一个概念吗？
- 2、数字化工厂，智能工厂和智能制造的区别
- 3、传统制造与智能制造的区别是什么？
- 4、“互联网+制造”和“智能制造”的区别是什么？
- 5、分析智能制造、智能制造工厂、智能加工生产线三者之间的区别与联系？
- 6、制造业与智能制造业有什么区别？智能制造云指的是什么？
智能工厂与智能制造是一个概念吗？
必须说明，智能工厂（或者叫智慧工厂）与智能制造关系密切，但两者并不能说是同一个概念。
一、智能工厂根据百度百科，智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务；清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地采集生产线数据，以及合理编排生产计划与生产进度。并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。
“智能工厂”的具体特征体现在制造生产上：
一、系统具有自主能力：可采集与理解外界及自身的资讯，并以之分析判断及规划自身行为
二、整体可视技术的实践：结合讯号处理、推理预测、仿真及多媒体技术，将实境扩增展示现实生活中的设计与制造过程。
三、协调、重组及扩充特性：系统中各组承担为可依据工作任务，自行组成最佳系统结构。
四、自我学习及维护能力：透过系统自我学习功能，在制造过程中落实资料库补充、更新，及自动执行故障诊断，并具备对故障排除与维护，或通知对的系统执行的能力。
五、人机共存的系统：人机之间具备互相协调合作关系，各自在不同层次之间相辅相成。
实现智能工厂，需要通过三方面运作，实现实现工厂各业务流程的闭环化管理、一体化运作和智能化决策：
第一，规模化应用工业机器人、数控装备、智能检测、智能搬运、智能采集等智能装备；
第二，应用制造执行系统（MES）与企业资源计划系统（ERP），并推动其互联互通
第三，开展服务型制造、网络化协同、大规模个性化定制等新模式，
二、智能制造智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
智能制造系统具有以下特征：
1.自律能力
即搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。具有自律能力的设备称为“智能机器”，“智能机器”在一定程度上表现出独立性、自主性和个性，甚至相互间还能协调运作与竞争。强有力的知识库和基于知识的模型是自律能力的基础。
2.人机一体化
人机一体化一方面突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能 机器的配合下，更好地发挥出人的潜能，使人机之间表现出一种平等共事、相互“理解”、相互协作的关系，使二者在不同的层次上各显其能，相辅相成。
在智能制造系统中，高素质、高智能的人将发挥更好的作用，机器智能和人的智能将真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。
3.虚拟现实技术
虚拟现实技术(Virtual Reality)是以计算机为基础，融合信号处理、动画技术、智能推理、预测、仿真和多媒体技术为一体；借助各种音像和传感装置，虚拟展示现实生活中的各种过程、物件等，因而也能拟实制造过程和未来的产品，从感官和视觉上使人获得完全如同真实的感受。
4.自组织超柔性
智能制造系统中的各组成单元能够依据工作任务的需要，自行组成一种最佳结构，其柔性不仅突出在运行方式上，而且突出在结构形式上，所以称这种柔性为超柔性，如同一群人类专家组成的群体，具有生物特征。
5.学习与维护
智能制造系统能够在实践中不断地充实知识库，具有自学习功能。同时，在运行过程中自行故障诊断，并具备对故障自行排除、自行维护的能力。这种特征使智能制造系统能够自我优化并适应各种复杂的环境。
三、总结从制造企业的角度讲，建设智能工厂，是实现智能制造的关键环节，核心工程。但智能工厂并不是智能制造的全部。实现智能制造，还有一个层面叫智能制造生态，即工厂与上下游、工厂与消费者、工厂与服务商之间的链接，同样要实现智能化、网络化、数字化，这才是完整的智能制造系统。
数字化工厂，智能工厂和智能制造的区别
数字化工厂（DF）是由数字化模型、方法和工具构成的综合网络，包含仿真和3D/虚拟现实可视化，通过连续的没有中断的数据管理集成在一起。是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，同时具有其鲜明的特征。它的出现给基础制造业注入了新的活力，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。
然而，智能工厂是在数字化工厂基础上的升级版，但是与智能制造还有很大差距。
智能制造系统不只是“人工智能系统，而是人机一体化智能系统，是混合智能。系统可独立承担分析、判断、决策等任务，突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器配合下，更好发挥人的潜能。机器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。本质是人机一体化。
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传统制造与智能制造的区别是什么？
区别：
一、定义不同：
传统制造模式由于工厂内部的设备是来自不同品牌的供应商，设备数据标准不统一，造成数据采集并上传到不同的数据库，只能做单点的分析，而无法做整体数据分析。
智能制造模式通过协议转换，实现了数据标准的归一化，使得不同品牌的设备数据以及各类不同的环境数据统一采集并上传到同一个数据库。能够在同一个数据库中对所有的设备运行数据和环境数据进行整体的分析。
二、运行方式不同：
传统制造在监控设备运行状态，被动的判断每道工序是"正常的"还是"故障的"，而任何一个工序发生故障，整条流水线就得停止生产。
智能制造将设备运行的数据进行分析比对，提前预知可能发生故障的设备，邀请相关厂家的维护人员上门进行更换，安排适当时间主动停机，将故障损失降到最低。
三、优化方式不同：
传统制造是人工巡检，成本高，故障排查率不高，设备运行数据不能及时上传，无法进行优化。
智能制造模式让设备的运行数据可远程直接上传到后端平台，能够有针对性的安排巡检，大大降低售后服务成本；同时，在平台上可对设备的运行数据进行分析并进行运行优化，延长使用寿命，降低风险。
“互联网+制造”和“智能制造”的区别是什么？
这还得从智能制造智慧生产与智能制造的区别的起源说起。智能制造源于人工智能的研究智慧生产与智能制造的区别，人工智能是用人工方法在计算机上实现的智能。智能制造的概念提出于20世纪80年代智慧生产与智能制造的区别，日本1989年提出智能制造系统，且于1994年启动了先进制造国际合作研究项目，包括了公司集成和全球制造、制造知识体系、分布智能系统控制、快速产品实现的分布智能系统技术等。
加拿大制定的1994—1998年发展战略计划，认为未来知识密集型产业是驱动全球经济和加拿大经济发展的基础，认为发展和应用智能系统至关重要，并将具体研究项目选择为智能计算机、人机界面、机械传感器、机器人控制、新装置、动态环境下系统集成。
欧洲联盟的信息技术相关研究有ESPRIT项目，该项目大力资助有市场潜力的信息技术，1994年其启动的新的RD项目，选择了39项核心技术，其中三项（信息技术、分子生物学和先进制造技术）中均突出了智能制造的位置。
我国80年代末也将“智能模拟”列入国家科技发展规划的主要课题，已在专家系统、模式识别、机器人、汉语机器理解方面取得了一批成果。2015年，作为我国未来十年实施制造强国战略的行动纲领和未来三十年实现制造强国梦的奠基性文件的《中国制造 2025》明确提出：“智能制造是新一轮科技革命的核心，也是制造业数字化、网络化、智能化的主攻方向”。智能制造在我国获得了快速发展的新契机，已成为我国现代先进制造业新的发展方向。
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是指一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。智能制造通过人和智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。智能制造不只是“人工智能系统，而是人机一体化智能系统，是混合智能”。智能制造系统可独立承担分析、判断、决策等任务，突出人在制造系统中的核心地位，同时机器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰，本质是人机一体化。
智能制造的典型特征如下：（1）状态感知：准确泛在感知外部输入的实时运行状态；（2）实时分析：对获取的实时运行状态数据进行快速、准确的分析；（3）精准执行：对外部需求、企业运行状态、研发和生产等做出快速应对和准确执行；（4）自主决策：按照设定的规则，根据数据分析的结果，自主做出判断和选择，并具有自学习的能力。
“工业4.0”是德国联邦教研部与联邦经济技术部在2013年汉诺威工业博览会上提出的概念。“工业4.0”的内涵是利用赛博物理系统CPS，将生产中的供应、制造和销售等信息数据化、智慧化，最后达到快速、有效、个性化的产品供应。“工业4.0”出现后，在欧洲乃至全球工业业务领域都引起了极大的关注和认同，德国学术界和产业界认为，“工业4.0”即是以智能制造为主导的第四次工业革命，它描绘了制造业的未来愿景，是继前三次工业革命后，人类迎来的以赛博物理系统(Cyber—Physical System，CPS)为基础的，以生产高度数字化、网络化、机器自组织为标志的第四次工业革命。
“工业4.0”有三大主题：（1）“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；（2）“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。该计划将特别注重吸引中小企业参与，力图使中小企业成为新一代智能化生产技术的使用者和受益者，同时也成为先进工业生产技术的创造者和供应者；（3）“智能物流”，主要通过互联网、物联网、务联网等，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，而需求方则能够快速获得服务匹配，得到物流支持。
智能制造和“工业4.0”异曲同工，“工业4.0”的本质是通过充分利用赛博物理系统CPS，将制造业推向智能化的转型。而智能制造是一种新的制造模式，从智能制造系统由低层级向高层级逐步演进发展的角度来看，智能制造的内涵包含了“工业4.0”的三大主题。
2014年2月，美国国防部牵头成立了“数字制造与设计创新机构”（Digital Manufacturing and Design Innovation Institute，DMDI）。2014年12月，美国能源部也宣布牵头筹建“智能制造的清洁能源制造创新机构”（Clean Energy Manufacturing Innovation Institute on Smart Manufacturing，CEMI）。为什么美国连续成立数字制造和智能制造两个机构，两个机构又是如何分工的，各自研究领域的主要区别在哪里智慧生产与智能制造的区别？
首先，我们来理解什么是数字化制造智慧生产与智能制造的区别？
数字化技术是指利用计算机软（硬）件及网络、通信技术，对描述的对象进行数字定义、建模、存贮、处理、传递、分析、优化，从而达到精确描述和科学决策的过程和方法。数字化技术具有描述精确、可编程、传递迅速、便于存贮、转换和集成等特点，因此数字化技术为各个领域的科技进步和创新提供了崭新的工具。数字化技术与传统制造技术的结合即数字化制造技术。
其次，让我们来分析美国数字制造机构DMDI和能制造机构CEMI的愿景：
（1）美国数字制造机构DMDI：①目标：在整个供应链中利用增强的、可互操作的信息技术系统，全面改进产品的设计和制造过程。②专注：将来自于设计、生产和产品使用中的数据进行综合并加以运用，减少制造周期和成本；将制造过程全数字化，加强产品全寿命周期的建模与先进分析工具，提升产品性能、工艺效率和企业绩效。③核心技术：通过基于计算机的集成系统，将设计、制造、保障和报废系统的要求进行连接，完善成熟整条“数字线”。在实施设计时，综合利用智能传感器、控制器和软件来提升保障性，同时考虑系统的安全性。
（2）美国智能制造机构CEMI：①目标：从实时能量管理、能源生产率和过程能量效率的角度，降低制造成本。②专注：在整个生产运行中将效率信息实时集成，重点是将能量和材料使用降到最低；特别面向能量密集型的制造部门。③传感器——能够在高温高压环境中工作，控制系统——使用来自这些传感器的数据，计算模型——模拟传感器和控制系统的运行，开放式平台——验证这些技术的集成如何提升能效。
可以看出，美国DMDI和CEMI两个机构都不可避免地研究各类智能制造技术，其中美国数字制造机构DMDI的技术方向和研发内容更加贴合离散制造业的智能制造需求，而美国智能制造机构CEMI的技术方向和研发内容更加贴合流程制造业的智能制造需求。
因此，我们可以认为，传统的数字化制造技术与目前的智能化制造技术的侧重点不同，传统的数字化制造技术侧重于产品全生命周期的数字化技术的应用，而智能制造侧重于人工智能技术的应用，数字化制造技术是是实现智能制造的基础，同时智能化是数字化制造技术的发展方向之一，即采用智能方法，实现智能设计、智能工艺、智能加工、智能装配、智能管理等，进一步提高产品设计制造管理全过程的效率。
2015年5月，国务院正式发布了《中国制造2025》，明确提出要以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向。“互联网+制造”，正在成为中国经济的下一个重要增长点。据估算，在未来20年中，中国工业互联网发展可带来3万亿美元左右的GDP增量。
那么“互联网+制造”与智能制造有什么区别？
可以说“互联网+制造”是我们实现产业升级的一种手段和方式，而智能制造是目标，我们把互联网技术引入到日常的生产制造中，逐步实现制造的自动化、网络化，最终实现制造的智能化。
ICT技术的发展引发了第四次工业革命，主要是指云、大数据、物联网三个技术领域的突破性发展。云数据中心使海量数据的存储成为可能，并且存储成本大幅度降低。大数据技术可以对工厂生产过程产生的大量数据进行深度的挖掘和利用，作出更加有利于管理者的商业洞察。物联网技术可以实现人与设备、设备与设备之间的互联与通信，使人机交互更加自由与可靠，推动生产自动化和柔性化的发展。“互联网+制造”其实就是讲前沿的ICT技术与传统的制造相结合，最终达到降低成本提升竞争力的作用。
毫无疑问，智能化是制造自动化的发展方向。在制造过程的各个环节几乎都广泛应用人工智能技术。专家系统技术可以用于工程设计，工艺过程设计，生产调度，故障诊断等。也可以将神经网络和模糊控制技术等先进的计算机智能方法应用于产品配方，生产调度等，实现制造过程智能化。而人工智能技术尤其适合于解决特别复杂和不确定的问题。但同样显然的是，要在企业制造的全过程中全部实现智能化，如果不是完全做不到的事情，至少也是在遥远的将来。
实现智能制造是一个长期的过程，一般来说需要先实现制造的自动化、信息化，最终走向智能化。互联网+制造，是把互联网技术和思维模式引入到我们日常的生产组织当中去。在我们的日常生产中，人、设备、产品、物料等时刻都在产生海量的数据信息，互联网技术使得海量的数据信息传递、集成、挖掘成为可能。
具体措施上，首先是以既有的两化融合管理体系为抓手，通过标准化，特别是国际标准化的贯彻，引领制造业和互联网融合发展。
其次是以制造业为切入点，结合相关行业的配合共同推动“互联网+制造”。重点推动传统装备智能化改造升级，加强重点行业CPS(信息物理系统)应用水平和智能制造系统解决方案能力建设，积极培育工业生产新业态、新模式，推进制造业服务化转型和生产性服务业的发展。
第三是以创业创新为重点，加快推进“互联网+中小微企业”的发展。“这方面由工信部中小企业司来牵头，会同相关部门一起推动。这是国家层面的‘互联网+’行动方案部署的重点任务，将围绕着中小微企业的大众创业和万众创新来开展。”
其四是以高速宽带网络技术为支撑，提升基础设施的支撑水平，“这部分由通信司局(工信部信息通信发展司)为主，会同相关司局来推进，把我们的4G等信息基础设施做好，并且谋划研发好5G等下一代通信技术。”
第五，以关键技术、软件产业服务为突破口，提升信息技术产业支撑水平。这部分由工信部的电信司(电子信息司)和信息化司(信息化和软件服务业司)等部门一块牵头。重点是要夯实信息产业发展基础，实施“星火计划”，大力发展移动互联网、物联网、云计算、大数据等新一代技术产业，加快云计算+大数据基础设施的建设。
分析智能制造、智能制造工厂、智能加工生产线三者之间的区别与联系？
啦啦啦，我来说一下我的理解。从名称上看：分析智能制造，属于研究方向，一般是用已知的来分析；智能制造工厂呢，我觉得这个词可能偏工厂一点；智能加工生产线，这个是偏生产线的。这样看来工厂里肯定是包含生产线的，分析呢，对生产制造是起到指导、引领作用的，当然他们的联系也都是与智能有关的。
制造业与智能制造业有什么区别？智能制造云指的是什么？
智能制造源于人工智能的研究。一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。
智能制造云平台是构建智能制造系统的基础。通过对不同信息源（包括自动化采集、人工录入）、不同终端接入点的大量离散式信息进行分析；比如对模具信息、检具信息、盛具信息、工装信息、人员信息、库存信息、工序信息、视频资源信息等进行现场采集存储；实现多数据源信息的整合，最终建立 多种数据分析模型，通过可灵活配置的业务驱动模型实现对基础信息的数据挖掘，最终得到准确、及时、全面的统计数据。智能制造云平台作为承载未来企 业应用的重要IT基础设施，承担着稳定运行和业务创新的重任。伴随着数据与业务的集中，云平台的建设及运维给信息部门带来了巨大的压力，因此平台的建设从 基础资源池（计算、存储、网络）、虚拟化平台、云应用平台等多个层面充分考虑业务的高可用，基础单元出现故障后业务应用能够迅速进行切换与迁移，用户无感 知，保证业务的连续性。
智能制造云平台总体架构如下图所示:
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