智能制造作为制造业转型升级的重要手段受到了国家、企业的高度重视，对制造业的智能化改造势在必行。但从哪儿起步、如何实施一直是业界积极讨论的问题。本文从智能制造对于企业的意义与作用入手，探讨企业的智能制造转型应如何规划，如何实施，今后又将向哪些方向发展等问题。

1. 智能制造对推动产业升级的三个作用

智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术、大数据与云计算等技术的基础上，通过智能化的感知、人机交互、决策和执行，实现设计过程、制造过程和制造装备的智能化，是信息技术、智能技术与装备制造技术的深度融合，是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的一种生产方式。

那么，智能制造对于制造业产业升级的作用有哪些？笔者认为主要有以下三个：

第一，智能制造是对现有制造业生产模式的提升。一方面，企业采用虚拟制造技术可以在产品设计阶段就模拟出该产品的整个生产周期，从而更有效、经济、灵活地组织生产，确保产品开发周期最短、产品成本最低、产品质量最优、生产效率最高；另一方面，智能制造不仅使某个企业实现生产方式的转型与生产效率的提升，而且通过对上游资源与下游市场的全面整合与数据共享，使原料的配送与产品的投放更加高效，实现多赢。

第二，智能制造将带来全新的客户体验。智能制造的应用会促进企业实现柔性制造，而柔性制造追求的是定制化。这种以客户为导向、以需定产的方式颠覆了传统大规模量产的生产模式。柔性制造考验的是生产线和供应链的反应速度，以智能制造为基础，柔性制造的科学性、经济性才会得到体现。

第三，智能制造将推进装备制造业全面升级。通过智能制造的推进，将有智能冶金成套设备、智能石油石化成套设备、智能物流成套设备、智能食品制造生产线、智能纺织成套装备、智能印刷装备等一大批智能制造装备形成产业。加快这些产业的发展，加速市场普及应用，就能够形成一个个新的经济增长点。冶金企业尚有较多未解决的痛点问题，如果企业通过引入智能制造成功解决了部分或全部问题，不仅可以增强企业的综合实力，还可以对外输出技术或产品，使之成为新的产业。

2. 智能制造的整体设计及实践

企业在做智能制造整体设计的时候，应以价值创造为导向，构建整体利益最大化智能制造系统。

智能制造的落脚点仍是制造，最终目的是实现更加科学、合理、人性化的制造，为企业创造更多价值，为客户提供满意的产品。在智能制造系统的设计阶段，一是要切实落实精益管理与精益生产，充分梳理自身生产流程，对价值链做深入分析，识别价值创造的“黑洞”环节，发掘最有提升空间的创新点与努力方向；二是在此基础上，引入工业传感器、物联网、云平台、大数据等手段与工具，对不确定状态下的生产流程进行分析优化，迅速形成能够实现整体利益最大化的方案。二者要有机结合以实现各类生产要素的高效优化配置。

在具体实践的过程，企业应做到“向速度要效益”，构建持续更新的智能制造系统。

智能制造对于传统制造业来说尚属新鲜事物，各行各业也无成熟的、统一的实施方案可遵循，而且对于一项体量如此庞大的改造转型工程来说，一蹴而就并不现实。相对科学而稳妥的实施步骤应该是：抓住一些已具备实施条件的改造项目，小投入、快产出、快切入、快见效，以节约能源、降低生产成本、提高生产率等为短期目标，“小步快跑”实现产品与技术的不断迭代。

具体来说，企业在选择要改造的生产环节时，可以从来自ERP（企业资源管理）等顶层系统的管理数据入手，快速实现智能管理。与智能生产相比，这种方法更易着手。比如在钢铁冶金领域，此类的切入点有用于排产及预测的APS（进阶生产规划及排程系统）、基于大数据的采购成本与销售优化系统等；还有针对某些难于提取数据的专业领域，能显著提高识别率的检测诊断技术，以及与之密切相关的工业视觉系统等。这些系统之间相对独立，能够辅助企业生产，解决特定问题，同时又留有通用的接口，便于将来形成大型系统后将其串联整合及根据需要加以修正。上述切入点可以作为企业了解并开启智能制造的起点，未来也将发挥重要的基础与支撑作用。

3. 智能制造在企业中的推进路径

智能制造对于中小企业来说，可看作是生产方式的转型，技术可以引进，也可以自行开发，系统并不复杂，工程也不庞大。而对于大型企业来说，智能制造是一个整合企业内外各生产环节高效协调运作的平台，不仅可以智能生产，而且可以智能决策、智能管理等。企业应把握住这样一个既能提升自身又能产生积极社会影响的机会。对处于不同发展阶段的企业来说，可参考以下几个步骤。

第一，与多家智能制造相关技术公司展开横向合作，打造自身智能制造垂直整合平台。

企业在选取切入点时应始终坚持其对价值创造的贡献，以及其在上下游产业链中的契合度。在确定了切入点之后，企业应与国内外掌握智能制造所需技术的领先公司、学校及科研院所合作，汲取每个领域最为成熟的技术，解决生产环节的具体问题，搭建互联网平台，实现生产过程数字化、网络化，为后续深入实施智能制造夯实基础。

第二，建立并完善专家系统，与大数据分析科学结合，提升智能制造高度。

把专家系统融入智能制造平台是一项复杂的工程，其成败是决定智能制造平台成功与否的关键之一。对此，企业需要建立一套模型并由系统通过自主学习不断完善。这项工作技术壁垒高，需要大数据分析作为支撑，不仅需要资金、精力的投入，而且需要企业的整体协调，包括观念、文化等方面的支持。

第三，积蓄向行业内外横向输出的潜能。

企业找准切入点，快速启动智能制造项目，解决行业内的痛点问题并筑起壁垒，逐步完善大数据分析及专家系统，培养一支专业的人才队伍，并且与一些专业领域的设备及方案提供商建立合作机制后，一套相对成熟的智能制造系统就基本建成了。工业制造的共性特点是，实现各种生产场景的持续安全、稳定、可靠运行。为了具备跨行业、跨领域推广输出的条件，企业仍需持续不断地改进系统并适时推广，培养其将来可以向行业内外横向输出的潜能。

智能制造本身就是一个包含众多细分领域的、巨大的产业集群，目前正处于未清晰定义的“蓝海”阶段，孕育着大量商机，需要自上而下进行设计，从宏观到微观进行研究，以创造价值为导向，以快速迭代为策略把理论变为实际；也需要各行各业优秀的企业对其持续探索、不断完善。