我国致力于发展智能制造，以此作为振兴实体经济、推动新型工业化、促进制造业高水平发展、打造制造强国的关键举措。对于制造企业来说，在市场环境不断变化的情况下，实施智能制造是确保和增强市场竞争力的关键途径。要实现智能制造的实质性进展，首先必须准确把握智能制造的内涵和范围，并深入了解其推进的内在规律。为此，本文结合e-的长期实践，深度解析智能制造的十大特性。

智能制造涉及众多复杂领域，如工业软件、自动化、机器人、人工智能、物联网、传感器以及增强现实和虚拟现实技术等。其应用范围广泛，囊括智能产品、装备、生产线、工厂、服务、供应链、决策等多个方面，还涉及研发和管理数字化等领域。这些应用贯穿于制造企业的整个价值链，包括海量、异构数据的收集、分析、管理和应用。因此，发展智能制造构成了一项极为繁复的系统工程。在推进这一进程中，制造企业必须不断组织学习与培训活动，积极拓展外部交流，既包括走出企业去学习，也涵盖邀请外部专家和人才进入企业，全面吸收借鉴那些在智能制造领域取得显著成就的优秀企业的成功做法。

发展智能制造应循序渐进，先打好基础。以智能工厂的构建为例，e-观点认为这一过程可细分为五个阶段，依次是：实现工厂间的互联互通、实现生产过程的透明化、实现生产数据的数字化、构建智能化的工厂，最终达到智慧工厂的境界。

智能制造的各个子系统必须融合为一个统一的整体，方能发挥其应有的价值。在智能制造的早期阶段，即上世纪八十年代提出的计算机集成制造系统（CIMS）便已高度重视集成的重要性。同样，工业4.0理念亦着重于实现从车间到决策层的纵向整合、供应链上下游的横向整合以及产品全生命周期的整合。然而，制造业企业中存在众多孤立现象，诸如信息、自动化、IT与OT领域之间的隔阂、云端孤岛，以及机电软等多个学科领域的孤立状态。此类孤岛现象亟待制造业企业不断努力去克服，构建综合性的平台，防止新的孤岛产生。企业必须高度重视数据的整合与运用，以及业务流程的全面贯通。

《智能制造能力成熟度模型》（GB/T -2020）明确指出，在智能制造成熟度评估体系中，集成是一项至关重要的能力子域。具体而言，集成涵盖了设备之间的整合、系统之间的融合，以及设备与系统之间的结合。从不同角度审视，集成可分为横向、纵向以及端到端三种形式；不论从哪个层面考虑，其根本目的均在于确保业务数据的无缝连接，促进数据在设备、系统以及企业之间的无障碍流通。

智能制造技术发展日新月异，特别是人工智能领域近期实现了重大突破。这一技术已在智能制造领域得到广泛应用，诸如AI质检、设备故障诊断与预测性维护、创成设计、需求预测以及生产排产等方面。在工业机器人领域，并联机器人、桁架式机械手、协作机器人、移动式协作机器人和多形态物流机器人的出现，不仅为智能制造应用带来了新方式，还引发了物流机器人调度等新问题。在智能装备领域，直线电机在数控加工中心的应用越来越普遍，大幅提高了加工中心的定位精度。近年来，数字孪生技术正逐步从理论走向实践，并在智能工厂、智能服务等众多场景中得到应用。在智能制造的推进过程中，制造企业需持续关注新兴技术的发展动态，以便能够有针对性地进行技术采纳和应用。

从另一视角审视，制造企业亦在持续演变，各类行业的发展轨迹往往显现出一定的周期性特征，比如，目前工程机械领域正经历着衰退期，与此同时，船舶产业则正处于增长阶段。在市场波动不断变化的情境中，企业的组织结构和运营流程亦随之调整，这便对智能制造系统提出了更高的适应性要求。系统需具备动态企业建模的能力，同时，所使用的软件系统应趋向平台化，并具备优秀的配置功能以及低代码的扩展性。

智能制造领域的实践性制造企业在迈向智能制造的道路上，遭遇了众多实际难题，诸如如何实现生产计划的优化、如何提升设备的综合效率（OEE）、如何增强物流配送的效能等问题。鉴于此，智能制造的推进必须将理论与实践相结合，既要通过实践来深化学习，也要在学习中不断实践。近期，我走访了若干杰出的制造业公司，诸如在全球轮胎模具领域占据领先地位的山东豪迈集团。该公司在智能制造领域进行了积极探索，成功研发了多款型号的数控加工设备。值得一提的是，2022年，该集团已着手对外销售五轴加工中心。然而，许多企业依旧依赖老旧的机械设备；它们尚未构建起自动化物料输送体系，设备间也未实现联网，这表明它们仍有巨大的提升潜力。众多企业尚未普及全三维设计技术，甚至仍依赖通用的二维CAD软件来制作钣金展开图，而这本是钣金CAD软件的基本应用。类似的技术难题比比皆是，比如企业级BOM管理、变更流程控制，以及生产线如何实现快速切换型号等问题。鉴于此，推动智能制造的发展，既需要理论的指引，也亟需实践的推动。

为了有效指导制造业企业正确实施智能制造，e-平台推出了众多选型指南、研究文献及白皮书，并主持举办了30余场国际智能制造调研活动。此外，该平台还引领500余位企业高层管理人员，对12个国家的近百家国际知名企业进行了实地考察，同时，还策划并实施了数十次国内智能工厂的标杆调研。

智能制造在各个行业中呈现出独特的特点，尽管不同行业在推进智能制造的核心理念上存在共通之处，但其具体实施路径却存在显著差异。在流程工业领域，自动化水平普遍较高，部分行业领军企业已成功实现生产现场的无人化以及控制的远程化，如通过鼠标操作进行炼钢等。然而，对于流程工业企业来说，灵活调整配方以及实现混线生产仍面临较大的挑战。离散制造领域涵盖众多生产方式，其中大型装备制造业多以项目制生产为主，采用ETO模式，自动化生产难度颇高；而在汽车整车制造领域，混流生产模式已日趋成熟。对于离散制造企业而言，若要推进智能制造，必须依靠标准化、系列化以及模块化设计，并不断优化改进，推动精益生产的发展。流程领域的头部企业正致力于推动工厂数字化交付进程，这包括在向业主移交实体工厂的同时，一并提供其数字孪生版本。

电子、机械装备、汽车、钢铁冶金以及石油化工等各个细分领域，都显现出鲜明的行业特色。例如，在电子领域，产品更新换代迅速，技术进步迅猛，因此制造企业必须持续加快新产品的研发与创新步伐；在机械装备行业，企业倾向于将设计仿真、拓扑优化、增材制造等技术应用于产品研发创新，致力于提升产品的高端化、智能化和轻量化水平；汽车行业则强调大规模定制化生产，以满足消费者多样化的需求；而在钢铁冶金和石油化工行业，对设备运行状态的监控、产品质量的控制以及生产安全的要求尤为严格。总的来说，不同行业企业推进智能制造差异巨大，特点鲜明。

智能制造自主性的发展，推动了智能制造的进程，其中制造企业扮演着核心角色。尽管存在众多合作伙伴，制造企业仍需构建自身的人才团队。企业高层不仅需准确把握智能制造的理念，更要亲自推动智能制造项目的实施。只有当企业各层级的负责人深刻理解智能制造技术如何为我所用，以及如何助力企业提升关键绩效指标，才能形成正向的良性循环。《智能制造人才白皮书》于2023年发布，其中提到制造企业需培育智能制造领域的领军人物、推动者、应用者以及技术型人才。具体而言，智能制造推动者可进一步划分为四大专业领域：研发数字化、管理数字化、工业自动化以及基础数字化。这些人才应掌握智能制造的规划制定、需求分析、项目管理以及合作伙伴的培育与管理等关键技能。在智能制造的实施过程中，并非所有制造企业的需求都能通过外部资源得到满足，尤其是那些行业内的领军企业，它们必须拥有一定的自主研发能力，这涵盖了专业软件、定制化设备和非标准化的自动化生产线。

智能制造的发展具有显著的探索性质，其个性化特征尤为突出，即便是同行业的企业，也无法照搬通用的模板。在每一项智能制造技术的应用上，都应先进行试点，随后再进行推广。智能制造的推进是企业转型过程中的漫长旅程，必须遵循逐步推进的原则，持续积累经验、吸取教训，并总结出正确的规律。近期，众多行业中的领军企业纷纷与e-联系，表达了希望申报成为灯塔工厂的意愿。实际上，无论是世界经济论坛评选出的灯塔工厂，抑或是e-评选的标杆智能工厂，它们都源自企业长期的沉淀，且在智能制造的推进中，脚踏实地，逐步实施PDCA循环，重视实际效果。制造企业需敏锐地洞察市场环境的多变和智能制造技术的持续创新，适时调整发展策略和速度，探索适合自身的推进方式、节奏以及关键突破口。

实际上，那些已经荣获灯塔工厂或标杆智能工厂称号的制造企业并未停下前进的脚步，他们持续不断地进行跨领域的知识交流，努力寻找最优的实践方法和战略规划，旨在面对市场和技术迅猛变化的环境，不断向以人为核心、注重绿色低碳和可持续发展的目标进行转型和升级。

智能制造的生态体系广泛而全面，单一厂商难以满足众多制造业细分领域的全部智能制造产品及解决方案需求。因此，厂商们需清晰界定自身产品定位，聚焦于特定领域与行业。在智能制造领域，厂商间必然要相互借鉴优势，进行生态化合作。软硬件产品在设计上应强调开放性与兼容性，以便更好地与其他相关产品实现集成与应用。企业在挑选智能制造相关产品时，理应秉持构建生态合作的意识，不应仅仅挑选供应商，更应寻求长期稳定的合作伙伴关系。

今年，在e-参与主办的中关村论坛——智能制造创新发展论坛期间，机械工业仪器仪表综合技术经济研究所作为牵头单位，启动了“智能制造生态合作伙伴计划”的倡议。该计划旨在鼓励各方共同推进智能制造领域的基础共性技术研究，以及相关标准的制定。此外，还致力于探索智能制造效率与能力的评估方法，推动生产制造数据的互联互通与操作，构建基础数字基础设施，实现机器的广泛可读性和智能执行能力，从而不断加强智能制造生态系统的合作。

在智能制造的实施过程中，我们必须正视各种潜在的风险，这些风险涵盖了投资决策、设备选择、信息安全、人才储备以及项目执行等多个方面。近期，众多知名制造企业的工业控制系统遭受病毒攻击，造成生产中断和巨大经济损失。同时，许多企业投入巨资购买的自动化生产线和专用设备，因无法满足实际生产需求，缺乏灵活性，长期处于闲置状态。此外，在各类管理软件的实施过程中，由于各种原因，项目常常无法顺利完成，导致“烂尾”现象屡见不鲜。因此，制造企业必须对各种智能制造的新模式进行深入探究，同时，在实施与运用这些模式的过程中，应以理性的态度对待可能出现的各类风险。

制造企业在积极探索智能制造的道路上，必须确立具体的风险控制措施。挑选一个公正的第三方咨询服务机构，与制造企业携手对智能制造的现状进行详尽评估、需求深度剖析以及全面规划，明确实施计划。采取三年一次的总体规划和每年一次的动态调整，这对企业有效防范风险具有切实的益处。在长期的智能制造第三方咨询服务实践中，我们提炼出了一系列切实可行的智能制造规划与实施方法，这些方法有效地帮助了数百家中知名制造企业降低风险，并取得了显著的实际效果。

智能制造的推动力遍布制造企业价值链的各个环节，而不仅仅是局限于生产制造部分。其全面推广的实质，实际上是为制造企业增强研发、生产、运营及服务等方面的能力提供助力。此外，智能制造的推动力还表现在，通过实施典型项目，可以增强企业的信心，甚至有可能提高企业的良好声誉。

e-认为，对智能制造系统应用的实际效果进行评估，与对单一单元系统或单机设备的自动化升级有着本质区别。不能仅仅通过投资回报率（ROI）来简单衡量，而应从增强企业的市场拓展、研发创新、成本管控、供应链保障、生产管理、按时交付以及质量管理等多个维度，对制造企业的核心绩效指标进行细致的量化分析。

总结

目前，我国制造业遭遇了众多挑战，包括招工困难且成本高昂，原材料价格波动剧烈，众多行业供大于求，竞争激烈，部分行业正经历市场衰退期。面对这些挑战，制造企业必须不断加强管理和运营能力，通过推进智能制造来达成数字化、减少人力需求、实现柔性自动化、精益化以及智能化，借助数据驱动决策，更深入地把握市场动态。

制造企业若想增强盈利水平，并确保持续发展，必须不断优化新产品研发速度、设备使用效率、产品质量达标率、按时交付订单的比率、库存流转速度以及客户满意度。本文旨在通过总结，帮助制造企业准确理解和全面评估智能制造的价值及其投资回报，确保实际效益的实现。