关于智能制造的定义

关于智能制造的定义

导读

文章信息

这三个重要文件为我国制造业转型和智能制造推进指明了方向。那么，

◉ 智能制造的定义是什么？内涵是什么？

◉智能制造与其他现代制造理念之间的关系如何？

◉制造企业实现智能化的途径有哪些？

只有正确理解这几个根本性的问题，才能正确把握推进智能制造的方向，明确智能制造的推进策略。

最近，我仔细研读了李培根院士和高亮教授撰写的《智能制造概论》一书。这本书高屋建瓴，对于智能制造的上述根本性问题有非常精彩的论述，充分体现了两位专家在智能制造领域的学术思想和前瞻性思维，让我茅塞顿开，做了很多读书笔记。本文将摘录该书的精辟内容，以及我对这些问题的理解与思考，敬请读者指正。文章中的黑体字大部分引自书中的重要论述。

图2. 智能制造系统的层次

PP(Products，多品种混流生产）——“零”转产工时浪费，即将加工工序的品种切换与装配线的转产时间浪费降为“零”或接近为“零”；

II(Inventory，消减库存）——“零”库存，即消除中间库存，尽可能将产品库存降为零；

CC(Cost，全面成本控制）—“零”浪费，即消除多余制造、搬运、等待的浪费，实现零浪费；

QQ(Quality，高品质)——“零”不良，即不能只在检查位检出，而应该在产生的源头消除它；

书中指出，就技术角度而言，自动化、柔性化、智能机器人、数字化、网络化等技术有助于精益生产的实现。精益生产强调持续改进，《智能制造概论》提出，利用智能制造的手段，改进一点点。这句话的内涵，就是强调智能制造可以帮助企业更好地践行精益理念，例如，Honeywell等企业就采用了精益数字化这一术语。

图4. 小松公司的智能施工平台 《智能制造概论》对企业生态系统给出了定义：企业生态系统是在一定的范围内，为特定的目标而形成的企业群体及其社会和技术环境构成的统一整体。企业的竞争实质上是企业生态系统之间的竞争，企业的进化离不开企业生态系统的进化。企业首先需要实现供应链生态的进化，推进数字化供应链的应用，在供应链管理中要重视客户生态。企业要注重生态系统协同创新，跨界合作。 企业的生态战略至关重要。企业的生态繁衍是实现可持续发展的重要保证；开放合作应该成为基本方略；生态进化与商业模式进化常常相辅相成。数字生态系统是企业生态进化的技术关键。

图5. 数据驱动智能服务 本书还介绍了数据驱动工作流和新的业务活动，数据驱动企业战略等。书中提出，能否成为一个数据驱动的企业，取决于所有员工的支持，让每个人都根据数据调整自己的思维方式和工作方式，因此，企业必须培养数字文化。通过数据洞察，帮助企业各个层级的管理者做出正确的决策，既见树木，又见森林。通过数据驱动企业运营模式的变革，创新业务模式和制造模式。 书中指出，要真正实现数据驱动，企业需要对业务尽可能数据化。与此同时，数据工作也应该业务化。企业应该建立专注于数据管理工作的新型部门。企业需要高度关注数据质量和数据治理，避免数据失真，需要定期进行数据清洗。 关于软件定义，本书专门用一章进行了阐述。 软件已经融合到产品之中，业界已形成了软件定义产品的共识。产品的差异化越来越多体现在软件上，产品的功能和性能都可以由软件定义。而智能装备的智能也更多地体现在融合了强大的软件功能。例如，华中科技大学李德群院士团队开展智能技术用于塑料注射成形工艺及机床的研究，基于数据驱动，通过学习认知，将模具、装备和工艺有机结合，实现高效、高精与节能成形。

图6. 塑料注射成型智能化

审核编辑 ：李倩

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