智能制造：多重困境与五大难点

目前，我国制造业面临着极其严峻的挑战。在此背景下，制造企业如何实现转型升级？推广智能制造已成为一种重要途径。然而，中国制造企业在推广智能制造的过程中面临着许多困难。

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概念满天飞，技术众多

智能制造从“工业4.0”热潮开始，CPS、工业互联网(平台)、企业上云，工业APP、人工智能、工业大数据、数字工厂、数字经济、数字转型B（C2M）随之而来的概念，对于大多数制造企业来说，可以说是眼花缭乱，不知所措。

智能化制造涉及到很多技术，如云计算、边缘计算、RFID、工业机器人、机器视觉、立体仓库AGV、虚拟现实/增强现实、三维打印/增材制造、工业安全TSN(时间敏感网络)、深度学习、Digital twin、MBD、预测性维护...让企业目不暇接。这些技术看起来都很漂亮，但是如何应用，如何取得实效呢？许多企业还不得而知。

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摸着石头过河

目前，制造企业有三种类型的孤岛，即信息孤岛、自动化孤岛、信息系统与自动化系统之间的孤岛。此外，许多企业缺乏统一的部门来系统规划和促进企业的智能制造过程。在实际推广智能制造的过程中，企业仍然头疼，缺乏规章制度。

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理想很丰满，现实很骨感

推广智能制造，前景光明。但绝大多数制造企业利润率很低，缺乏自主资金投入。一些国有企业和大型民营企业可以争取各级政府的财政支持，但大多数中小企业只能“隔岸观火”，自力更生。在智能转型升级过程中，必须建立大屏幕指挥中心，必须建立大量使用机器人的自动化生产线，MES系统至关重要。但至于能否取得实效，只有企业“冷暖自知”。

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自动化、数字化还是智能化？

在推广智能制造的过程中，许多企业渴望建立无人工厂和黑灯工厂，认为这些都是智能工厂。事实上，高度自动化是“工业3.0”的概念。

对于大规模生产的产品，优秀的外国企业已经实现了无人工厂。例如，日本FANUC自动组装伺服电机可以在40秒内生产产品，但前提是产品需要标准化、系列化和自动组装设计，将需要插入电缆的结构改为插座结构。

从技术和管理的角度来看，中国制造业向中国智能制造业转型仍存在五大困难：

1►智能制造是基于新物联网、大数据、云计算等数字技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于整个供应链的制造、运营和管理环节，如设计、供应、制造和服务。因此，智能制造包括两个系统工程，一个是集智能制造技术(制造技术和信息技术)于一体的系统工程，另一个是管理系统工程。目前，这两个系统项目不仅是中国企业面临的问题，也是欧美企业面临的问题。

2►设备制造业仍然是一个瓶颈，无法跟上智能制造业发展的要求。智能制造最终将落在制造技术和设备上。虽然中国在互联网、物联网、大数据、云计算等数字技术和5G的深入应用方面处于主导地位，但中国与欧洲、美国和日本在制造执行单元机床方面仍存在很大差距。

3► 基础数据平台的深度开发是无法控制的。为了实现智能制造，企业需要两个基本的系统平台，如MES和ERP。中国没有相关的独立开发软件平台，系统平台依赖于欧洲和美国，因此深度定制开发受到限制。

4► 算法开发。智能制造需要从数据源采集、数据呈现、数据分析到自我诊断、自动反馈和自动调整控制，从数据源采集、数据呈现、数据分析到自我诊断、自动反馈和自动调整控制。这个过程离不开算法开发。算法开发是一项多跨界、跨学科的工作，不仅需要对业务有深入的了解，还需要IT技术思维。目前，我国算法开发资源仍存在较大差距。

5►管理和组织的变化。一方面，基于数据的智能制造可以实现端对端、信息共享和管理平台，打破了企业原有的金字塔管理体系结构。因此，原有权力结构所有者的变革阻力很大，往往掌握决策权，导致智能制造资源投入不到位。另一方面，由于信息平台，管理模式将发生变化，个人和任务团队的自我管理和决策机制将变得越来越普遍。然而，目前还没有找到更好的组织管理模式和组织文化。

由于上述原因，智能制造还有很长的路要走。有三点需要创新和突破：

一是自主研发，突破装配和软件技术的瓶颈，同时关注整个生态链的核心技术。

第二，为了适应信息技术带来的管理变化，需要促进组织和管理的变化。

三是在智能道路上引入系统工程和顶层设计，实现制造技术、信息技术和组织管理的深度融合。

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