製造業智能變革之道

隨著中國經濟發展的戰略轉型及中國製造2025、工業4.0概念的提出，製造業迎來了新的發展浪潮。

在這個背景下，越來越多的傳統企業感受到了重重壓力，開啟了轉型與變革之路。

對於製造企業而言，如何部署企業智能製造解決方案？如何建立企業自身特色的智能製造建設體系？如何規劃企業數字化轉型升級平台？

企業已掀起工業物聯網應用熱潮

工業物聯網是工業4.0的核心基礎，它是利用局部網絡或網際網路等通信技術，把傳感器、控制器、機器、人員和物品等通過新的方式聯在一起，形成人與物、物與物相聯，實現信息化、遠程管理控制和智能化的網絡，從而最大限度地提高機器效率以及整個工作的吞吐量。

隨著智能製造戰略的持續推進以及企業轉型的逐漸深入，物聯網在工業轉型中的應用價值愈發凸顯。

企業已經清楚的認識到，要想實現智能化決策和自動化生產離不開人機物的全面互聯。

當前，工業物聯網熱潮遍布神州大地，已成為政府、製造企業、網際網路公司、物聯網公司、電信運營商、IT和自動化廠商等各方關注的焦點。

據IDC報告，2017年全球物聯網總體支出將同比增長16.7%，略高於8000億美元。

報告預計，到2021年，全球物聯網支出將達到1.4萬億美元。

其中包括企業對物聯網硬體、軟體、服務和網絡連接的投資。

以不同行業來看，製造業和運輸業仍將是獲得投資最多的行業，分別為1830億和850億美元。

對大多數企業來說，儘管物聯網技術已經存在了數十年之久，但其應用範圍僅限於運營活動，數據的潛能沒有在企業中得到充分釋放。

隨著連接技術、大數據管理、商務分析和雲技術的發展，我們現在能夠將運營技術與信息技術融合在一起，打造更智能的機器，推動企業實現端到端數字化轉型。

工業物聯網核心技術

圖1 工業物聯網體系架構

工業物聯網體系架構可分為四層，實體層包括各類智能產品及嵌入式軟體和晶片等；傳感層則是物聯網的皮膚和五官，用於識別物體，採集信息，包括條碼、二維碼標籤和讀卡器、RFID標籤和讀寫器、攝像頭、GPS等；網絡層是物聯網的神經中樞和大腦，用於信息傳遞和處理，包括通信與網際網路的融合網絡、網絡管理中心和信息處理中心等；應用層是物聯網的「社會分工」，即與行業專業技術及需求實現深度融合，最終實現行業智能化。

在物聯網各層之間，信息不是單向傳遞的，也有交互、控制等，所傳遞的信息多種多樣，這其中關鍵是物品的信息，包括在特定應用系統範圍內能唯一標識物品的識別碼和物品的靜態與動態信息。

工業物聯網的關鍵技術則包括：

傳感器技術：信息的泛在化對工業的傳感器和傳感裝置提出了更高的要求。

微型化：元器件的微小型化，節約資源與能源。

智能化：自校準、自診斷、自學習、自決策、自適應和自組織等人工智慧技術。

低功耗與能量獲取技術：電池供電，用陽光、風、溫度、振動。

通信技術：具體包括：調製與編碼技術、自適應跳頻技術、信道調度技術、通信協議多樣性、多標準有線及無線技術。

組網技術：網絡路由技術、互聯技術、共存技術、跨層設計與優化技術。

網絡管理與基礎服務技術：低開銷高精度的時間同步技術、快速節點定位技術、實時網絡性能監視與預警技術、工業數據的分布式管理技術。

安全技術：具體包括工業設備控制、網絡安全和數據安全，阻止非授權實體的識別、跟蹤和訪問，非集中式的認證和信任模型，能量高效的加密和數據保護，異構設備間的隱私保護技術。

工業物聯網在製造業的應用

近幾年，物聯網技術已經應用於各行業的生產流程以及製造業的產業結構調整中，促進各個工業企業在節能減排、提高生產效率、生產效益提升等方面的改善。

在應用上，通過對物聯網採集的數據進行分析，可以幫助企業分析各類設備或產品的狀態，實現對異常狀態的預警或報警，從而實現預測性維護，避免非計劃停機；還有助於幫助企業改進產品性能、幫助企業降低能耗、保障安全等。

比如在哈雷戴維森的新製造工廠中，每台機器都是互聯設備，每個變量都在不斷接受測量和分析。

這樣，在機器出現故障之前，設備就能提供相關性能數據，幫助企業實現預測性維護，從而最大限度地減少工作流中斷的情況。

同時，製造系統在某個組件出現問題時，會向車間經理髮送警報。

哈雷戴維森甚至還能測量建築內的溫度、濕度以及通風設備每分鐘的轉速 (PRM) ，他們會持續分析所有這些數據，以發現有助於提高效率和產量的因素。

全球最大的空氣壓縮系統供應商之一凱撒空壓機公司通過物聯網的應用，實時監控客戶壓縮空氣站中的各項參數，比如功耗、運營可用性與安全性以及壓縮空氣品質，並將它們與最小容許值和最大容許值進行比較。

服務工程師無需拜訪客戶所在地，只需通過門戶就能分析上述實時數據，並進一步有針對性的制定維護策略，從而確保壓縮機持續高效運轉，降低運營風險，確保了客戶能夠實現可靠、高效的運營。

公司也實現了從生產型製造向服務型製造的轉變。

此外，工業物聯網還可應用於優化物流，通過對運輸車輛的數據採集，可以掌握車輛運行的位置，以及運輸貨品的狀態，實現製造商、第三方物流和貨主的信息交互，實現運輸資源的充分應用。

還可以用於對污染物的監控、對無人值守的設備、對石油管道的遠程監控和故障診斷等。

在消費品行業，也有很多基於物聯網的智能應用，例如智能家居。

通過對各種設備的狀態監控，還可以實現設備租賃和服務電商。

製造企業應用工業物聯網的注意點

工業物聯網應用可謂十分廣泛，市場的快速發展也促使更多的廠商投入這一新興市場的角逐，各種物聯網平台陸續湧現，競爭異常激烈。

因此企業在應用工業物聯網之前，首先要有清晰的認知，對各類物聯網平台的開放性、集成能力、數據分析、行業應用功能進行深入比較。

採集哪些有價值的數據，如何採集、傳輸、存儲與分析？物聯網應用的基礎，源於各種智能終端、傳感器和智能儀表，加上GPS定位和網絡傳輸的功能模塊（WIFI、4G或ZigBee等）。

低功耗的NB-IOT技術，為物聯網的普及應用帶來了巨大價值。

企業要實現工業網際網路應用，需要明確究竟要採集哪些有價值的數據？採集頻率有多高？如何部署傳感器？是要傳輸所有狀態數據，還是只傳輸超出閾值的數據？海量數據如何存儲？是基於私有雲還是公有雲？物聯網數據的數據分析算法和數學模型是什麼？數據如何分析與展現？數據異常的預警和處置方式？如何實現物聯網數據與企業業務流程的集成？

中小企業和大型企業進行物聯網應用的顯著差異。

中小型製造企業進行物聯網應用，可以直接選擇基於公有雲的物聯網平台，相對比較容易。

對於大型製造企業，則需要更加慎重地制定工業物聯網的應用策略，考慮是否需要自己開發及運營物聯網平台。

如果選擇自主開發或自主運營，就需要考慮與電信運營商、雲平台進行合作。

自主開發物聯網應用還是利用物聯網開發平台來開發物聯網應用。

企業可以選擇物聯網的雲服務，用物聯網開發平台來構建物聯網應用，或者直接從底層開發物聯網應用。

相對而言，應用物聯網開發平台來開發物聯網應用，對於多數企業而言，是一個經濟有效的方式。

物聯網平台功能和部署方式的差異化與選型。

從部署方式來看，有些物聯網平台的交付方式是公有雲服務，有些物聯網平台可以在企業內部部署，或者通過私有雲方式部署。

這也是企業進行物聯網平台選型必須考慮的問題。

中國製造業加速擁抱雲計算

隨著雲計算各類技術的發展，以及傳統製造業面臨轉型升級帶來各類問題，這兩者之間的關係變得越來越緊密，製造業正在加速擁抱雲計算。

智能製造正成為製造業新的關鍵詞，而智能製造的成功推進，需要一系列的使能技術，雲計算正是其中一項核心使能技術。

雲應用是智能製造領域很多深層次應用的必要條件，幫助製造企業加速從要素驅動向創新驅動轉變。

近年來，我國雲計算產業發展迅猛，據統計，雲計算產業保持著超過30%的年均增長率，是全球增速最快的市場之一。

「十二五」末期，我國雲計算產業規模已達1500億元，產業結構不斷優化，SaaS、PaaS占比不斷提升，混合雲異軍突起，成為產業新的增長點。

雲應用的增長，除了源於雲技術的逐步成熟外，另一主要的因素，是企業對雲的認知的逐步加深。

在三五年前，中國企業對雲的認識還比較初步，對於雲，企業關心最多的就是我為什麼要用雲，雲有什麼優勢，很多企業也特別關心數據安全和網絡問題。

現在企業對雲的特點和優勢已經有了比較全面的認識，對數據安全等問題的擔心也降低了，更多的企業已經了解到，雲產品應用的經過認證的數據中心以及被許可的雲環境在某種程度上甚至比企業內部的系統更加安全，而專業的雲平台在負載、備份、容災方面甚至能比企業在本地部署系統要做得更好。

有些比較謹慎的企業，也會選擇將某些核心應用，如財務模塊，放在本地部署，將其他的應用放在雲端。

這些都促使企業對雲的態度從最初的觀望走向了如今的認可。

現在，企業對雲的關注點開始更多地轉移到公司戰略層面，更關心雲應用是否能滿足企業系統需求，是否能更有力地支撐企業的發展戰略。

雲計算的架構

雲計算的架構一般可分為三個層次，即基礎設施層（IaaS）、平台層（PaaS）和軟體服務層（SaaS）。

IaaS(Infrastructure as a Service)，基礎設施即服務。

主要包括計算機伺服器、通信設備、存儲設備等，能夠按需向用戶提供的計算能力、存儲能力或網絡能力等IT基礎設施類服務，也就是能在基礎設施層面提供的服務。

PaaS(Platform as a Service)，平台即服務。

PaaS定位於通過網際網路為用戶提供一整套開發、運行和運營應用軟體的支撐平台。

SaaS(Software-as-a-Service)，軟體即服務。

簡單地說，就是一種通過網際網路提供軟體服務的軟體應用模式，用戶不需要再花費大量投資用於硬體、軟體和開發運維團隊的建設，只需要支付一定的租賃費用，就可以通過網際網路享受到相應的服務。

和傳統的網絡服務模式相比較，雲計算的體系結構更加地模塊化，每一層和上下層的關係都是比較鬆散的耦合關係。

目前，雲計算技術已經在製造企業內獲得了方方面面的應用，為製造企業帶來了更加高效的管理以及的業務創新。

其中，通過IAAS服務，企業可以利用工業雲將伺服器、存儲設備外包，廣泛應用虛擬桌面和移動終端，減少或消除專職的IT運維人員，降低IT應用成本，專注於信息化應用。

在SAAS應用方面，企業級郵件系統、視頻會議、協同辦公、CRM、在線招聘、供應鏈協同和電子商務等領域已經有成熟的應用。

在PAAS應用層面，很多工業軟體企業也在將軟體的開發平台服務化，支持軟體功能的配置與擴展。

同時，國際工業軟體巨頭正在從賣軟體的License轉型為賣訂閱服務(Subscription)，與客戶實現雙贏，製造企業IT應用正在從本地走向雲端。

工業雲平台支撐企業實現智能製造

近幾年，製造企業內掀起了智能製造的熱潮，數字化、網絡化、智能化日益成為了未來製造業發展的主要方向。

製造業邁向智能製造，目前面臨的關鍵挑戰在於：製造與網際網路技術如何解決企業IoT互聯、大數據實施處理與分析實時監控與自動化控制、智能決策執行、企業內外部系統互聯互通、第三方網際網路服務接入等問題，在這些問題下，雲平台有了廣泛的應用前景。

工業雲平台能夠支撐大量的智能製造的關鍵技術，如物聯網、大數據、移動應用、虛擬現實、數據分析……等等，從而實現網際網路技術與先進位造技術的融合，形成支撐智能製造的全生命周期的工業軟體，以平台支撐智能製造創新、支撐企業商業和協同創新。

在工業雲平台的支撐下，企業可以實現個性化定製、網絡化協同製造、服務型製造等創新模式。

在智能研發領域，可以構建仿真雲平台，支持高性能計算，實現計算資源的有效利用和可伸縮，還可以通過基於SAAS的三維零件庫，提高產品研發效率；在智能營銷方面，可以構建基於雲的CRM應用服務，對營銷業務和營銷人員進行有效管理，實現移動應用；在智能物流和供應鏈方面，可以構建運輸雲，實現製造企業、第三方物流和客戶三方的信息共享，提高車輛往返的載貨率，實現對冷鏈物流的全程監控，還可以構建供應鏈協同平台，使主機廠和供應商、經銷商通過電子數據交換（EDI）實現供應鏈協同；在智能服務方面，企業可以利用物聯網雲平台，通過對設備的準確定位來開展服務電商。

工業物聯網是智能製造的基礎。

一方面，在智能工廠建設領域，通過物聯網可以採集設備、生產、能耗、質量等方面的實時信息，實現對工廠的實時監控；另一方面，設備製造商可以通過物聯網採集設備狀態，對設備進行遠程監控和故障診斷，避免設備非計劃性停機，進而實現預測性維護，提供增值服務，並促進備品備件銷售。

工業物聯網應用採集的海量數據的存儲與分析，需要工業雲平台的支撐，不論是通過機器學習還是認知計算，都需要工業雲平台這個載體。

製造業擁抱大數據時代

曾幾何時，在人們的印象中，大數據作為一種新興技術，離人們的日常生活還很遙遠，顯得異常「高冷」。

隨著網際網路技術的不斷深入，特別是近幾年來物聯網、雲計算以及社交網絡的飛速發展，人們所接觸和關注的數據量呈現出了爆炸式增長。

同時，大數據分析和處理的技術也隨之建立並豐富起來，其應用也越來越廣泛，大數據給各行各業帶來變革性機會。

例如個人的飲食、健康、出行、家居、醫療、購物以及社交等生活數據會被實時採集上傳網際網路，通過對這些數據的分析，商家可以為每個人量身定製個性化的服務。

在工業生產領域，運用大數據技術可以全盤把握供需平衡，挖掘創新增長點，提高效率，節約成本;在交通領域，可以實現智能輔助以及無人駕駛;在農業領域，可以對環境氣候土壤以及農作物狀況進行監控，實現超精細化耕作……

那麼究竟什麼是大數據呢?大數據(big data，mega data)，或稱巨量資料，是指"無法用現有的軟體工具進行提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、複雜的數據集合，需要通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，才能獲得具有洞察力和新價值的東西。

"大數據不用隨機分析法這樣的捷徑，而採用所有數據全面進行分析處理。

區別於其它數據，大數據具有4V特點，即數據容量大(Volume)、數據類型繁多(Variety)、商業價值高(Veracity)以及處理速度快(Velocity)的特點。

數量(Volume)，即數據巨大，從TB級別躍升到PB級別。

伴隨著各種隨身設備、物聯網和雲計算、雲存儲等技術的發展，人和物的所有軌跡都可以被記錄，數據因此被大量生產出來。

多樣性(Variety)，即數據類型繁多。

數據來源多樣化，不僅產生於組織內部運作的各個環節，也來自於組織外部。

大數據不僅是處理巨量數據的利器，更為處理不同來源、不同格式的多元化數據提供了可能。

速度(Velocity)，即處理速度快。

快速度是大數據處理技術和傳統的數據挖掘技術最大的區別。

大數據是一種以實時數據處理、實時結果導向為特徵的解決方案，它的快有兩個層面，即數據產生得快和數據處理得快。

真實性(Veracity)，即追求高質量的數據。

數據的重要性就在於對決策的支持，數據的規模並不能決定其能為決策提供幫助，數據的真實性和質量才是獲得真知和思路最重要的因素，是制定成功決策最堅實的基礎。

數據產業發展趨勢

未來幾年，大數據產業將朝著以下幾個趨勢發展:

開源大數據將商業化。

隨著閉源軟體在數據分析領域的地盤不斷縮小，IT廠商的商業模式向開源靠攏，並加大專業服務和系統集成方面的力度。

利用Hadoop和R兩類技術，幫助客戶向開源的、面向雲的分析產品遷移。

Hadoop將加速發展。

作為大數據領域的代表，未來很多企業會把研發的重心放在Hadoop上。

從整體上說，不僅是Hadoop本身本會得到迅速發展，同時Hadoop在多個數據中心中的配置和無縫集成技術也將成為熱門。

打包的大數據分析應用將開拓新的市場。

隨著大數據逐漸走向各個行業，基於行業的大數據分析應用需求也將日益增長，未來幾年中針對特定行業的業務流程的分析應用將會以預打包的形式出現，這將為大數據技術供應商打開新的市場。

將會創造一些新的細分市場。

大數據相關技術的發展將會創造出一些例如以數據分析和數據處理為主的高級數據服務和基於社交網絡的社交大數據分析等新的細分市場。

大數據與雲計算將深度融合。

雲計算為大數據提供彈性可擴展的基礎設施支撐環境以及數據服務的高級模式，大數據則為雲計算提供了新的商業價值，大數據技術與雲計算技術必有更完美的結合。

大數據在製造企業的應用

大數據作為新一代信息技術的代表，已開始在工業設計、研發、製造、銷售、服務等環節取得應用，並成為推動網際網路與工業融合創新的重要因素。

面對大數據的浪潮，傳統企業要主動把握大數據的發展方向，深入挖掘大數據的價值，分析需求偏好、改善生產工藝以及提升企業的內部管理水平等。

預測分析。

當前，大數據最引人關注的一個方面是預測分析。

企業可以利用數據中隱藏的模式、識別各種風險和機遇，比如交叉銷售和升級銷售的目標客戶、客戶流失傾向、經濟預測、信用評級和保險承保等。

例如，當需要開車時，上百萬美國人選擇AAA(美國汽車協會)的旅遊救援、保險和緊急拖車服務。

為了更好地理解客戶需求，AAA總部組件了一個"活動中心"，應用SAP Predictive Analytics軟體進行預測分析。

為企業決策部門和管理層提供依據。

利用大數據工具對供應鏈進行分析以選擇供應商、優化物流配送方案和進行價格談判等;利用大數據分析工具可以對商品進行銷售預測，分析顧客的購買偏好，確定商品的價格。

中國商飛通過SAP商務智能解決方案(SAP BI)和SAP業務經營管控平台(SAP ERP)的實施，成功構建了實時、透明、智能的業務經營管理平台，實現了質量全程可追溯以及實時運營;實現高效業務協同，增強了全供應鏈數據共享與智能分析，為管理決策提供強有力保障。

實現智能生產。

大數據是製造業智能化的基礎，其在製造業大規模定製中的應用包括數據採集、數據管理、訂單管理、智能化製造、定製平台等，核心是定製平台。

定製數據達到一定的數量級，就可以實現大數據應用。

通過對大數據的挖掘，實現流行預測、精準匹配、時尚管理、社交應用、營銷推送等更多的應用。

同時，大數據能夠幫助製造業企業提升營銷的針對性，降低物流和庫存的成本，減少生產資源投入的風險。

成立於1988年的中信戴卡公司，是全球最大的鋁車輪生產企業，在全球市場占有率將近25%。

中信戴卡已經與SAP合作多年，在雙方的合作之下，一個高度智能化的生產製造供應網絡正在顯現，實現覆蓋從智能營銷、智能研發、智能製造、智能經營、智能決策到智能服務六大智造體系，真正實現全價值鏈的"智造"。

實現個性化定製。

消費者與製造業企業之間的交互和交易行為將產生大量數據，挖掘和分析這些消費者動態數據，能夠幫助消費者參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。

製造業企業對這些數據進行處理，進而傳遞給智能設備，進行數據挖掘，設備調整，原材料準備等步驟，才能生產出符合個性化需求的定製產品。

在定製西服的傳統概念中，定製與工業化經常是一對天然的反義詞。

紅領西裝與眾多服裝加工廠有著顯著的不同，其通過大數據系統和相應的工藝改變，實現了對傳統服裝企業改造。

能夠根據顧客身體測量數據和相關細節，制定出符合每個顧客個性化需求版型。

提高了生產效率和客戶滿意度。

應用大數據的注意事項

大數據的應用能給企業帶來諸多便利，實現了以往常規技術手段無法實現的目標。

但也要認識到大數據在製造業大規模運用的時間還不是很長，很多企業應用經驗相對缺乏。

為了確保大數據在實際運用中能夠發揮其應有的效果，應注意以下幾點:

對於海量的數據要去粗取精，去偽存真。

對於業務數據，應當在進行實時分析的基礎上，將決策支持的數據通過移動端推送給企業各級負責人，決策過程用數據說話，不再是憑經驗、拍腦袋。

大數據要形成一定的數據決策力。

數據決策力就是基於數據進行科學決策，並且讓數據發揮價值的能力。

在大數據時代，這種能力已經變成跟以往的財務能力、生產能力等一樣不可或缺的能力。

要重視數據安全性。

隨著產生、存儲、分析的數據量越來越大，隱私問題在未來的幾年也將愈加凸顯。

所以新的數據保護要求以及立法機構和監管部門的完善應當提上日程。

探討人工智慧的本質

美國作家盧克•多梅爾曾在《人工智慧》一書中提出「智能奇點」的概念，即機器在智能方面超過人類的那個點。

他認為，人工智慧在技術和產業兩個方面正在臨近「奇點時刻」。

第一，信息革命正從技術深化到科學向智能方向提升，人工智慧正處在科技革命的奇點上。

第二，信息革命正從科學轉化為技術向智慧產業深化，人工智慧正處在產業革命的奇點上。

人工智慧（Artificial Intelligence，AI）的本質其實就是為了研製出具有類人智能的機器或系統，能夠模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術以及應用形式。

人工智慧作為一門學科誕生至今已超過60 年，期間經歷了2 次高潮和低谷，從2010 年開始迎來第三次發展浪潮。

從當前人工智慧產業發展情況來看，可以將人工智慧分成技術支撐層、基礎應用層和方案集成層。

★技術支撐層：主要由算法模型（軟體）和關鍵硬體兩部分構成。

關鍵硬體主要包括用於數據採集的各種傳感器和用於高性能並行計算的各種人工智慧晶片，如GPU、FPGA、NPU等。

算法模型（軟體）主要用於訓練數據，利用算法模型對數據進行運算分析，進而提升機器的自主學習能力。

★基礎應用層：主要由感知類技術和其他深度學習應用構成。

該層主要是為了讓機器完成對外部世界的探測，即看懂世界、聽懂、讀懂世界，由計算機視覺、語音識別、語義識別構成，是上層智能產品或方案不可或缺的基礎。

★方案集成層：為特定的應用場景提供產品或方案。

根據不同行業或應用場景的需求構建不同的人工智慧解決方案。

比如智能物流、智能安防、無人駕駛汽車、工業機器人以及智能工廠等。

人工 智能重構領域很多，有著非常龐大的應用空間和市場。

隨著大數據、雲計算和物聯網等技術應用的逐漸發展成熟，人工智慧也迎來來新的發展機遇。

從機器學習到深度學習，推動人工智慧實現快速發展的主要動力基於兩大因素：其一，快速提升的智能晶片並行運算能力。

其二，讓機器具備自主學習能力的算法模型正在逐步取得突破。

人工智慧：支撐智能製造轉型

推進智能製造轉型的根本原因在於：機器功能表現不遂人願，人很難掌控機器的全部狀態情況。

機器不容易改變和提升功能，任何的功能更改都需要重新開發某些甚至全部零部件；機器運行狀態不為人知，且不說遠程監控，就是人站在機器前面，也未必知道哪個零部件正常與否，還有多長時間需要更換；機器不靈活，例如無法像人手一樣靈巧地裝配零件；機器不認人，無法判斷誰是合法的操作者並給以相應的配合；機器不會自主發聲，告訴所有者或其他人，「我已空閒，請給我安排工作」等等。

在機器不智能的時代，只能靠人的智能來彌補。

但是，人的體力有限易疲勞，人的智力和技能有差異，人的心理狀態不可控，更重要的是，很多問題限於人的辨別力是無法解決的，例如機器中的一個關鍵零部件現在複合受力是多大？環境的振動是否會引發加工質量問題？車間中的粉塵狀態何時會爆炸等等。

因此，人們一直期望在製造活動中能夠有某種人體以外的「智能」要素的參與，無論是類似人還是其它生物的智能要素，加入到機器、生產環境或者生產的流程之中，使得整個製造活動可以滿足這樣的需求：所有的狀態信息都能實時獲取和快速響應，所有的決策都恰當且及時，所有的產品特徵變化（個性化需求）都能充分滿足，所有的產品都是高質量高附加值的，所有的製造過程都是高效安全的，所有的設備維護都是主動、預測式的，所有的企業運營都是高利潤、低成本、綠色環保的等等。

作為製造業智能製造轉型的關鍵使能技術，人工智慧的發展在為智能製造賦能的同時，也為機器從「勞動工具」向「勞動夥伴」的角色演進提供新路徑。

當前，製造企業從原材料採購、生產製造，到產品銷售與流通，所有經營生產過程正越來越趨於數據化和智能化。

數據的不斷累積以及數據算法和模型的不斷發展成熟，為人工智慧融入到製造業提供了機會，進而促進企業從傳統生產向智能生產轉型。

企業可以通過遍布車間的傳感器和智能晶片，實現對生產過程中的全鏈路數據的處理和分析，進而提升生產效率、庫存周轉率、設備利用率等關鍵指標。

在銷售層面，通過對海量的交易數據進行挖掘、計算和分析，人工智慧可以為企業制定自動化和智能化的生產計劃；在生產層面，通過對產品數據、生產設備數據的採集和分析，人工智慧實現對生產設備和產品質量的智能化診斷，提高產品良品率；在流通層面，通過產品上部署的傳感器及時採集產品狀態數據，為企業的生產過程提供決策支撐，同時也可以提供預測性的維修維護服務。

機器學習：人工智慧背後

人工智慧大師西蒙曾說過：「學習就是系統在不斷重複的工作中對本身能力的增強或者改進，使得系統在下一次執行同樣任務或類似任務時，會比現在做得更好或效率更高。

」機器學習是人工智慧應用的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域。

現有的計算機系統和人工智慧系統至多也只有非常有限的學習能力，因而不能滿足科技和生產提出的新要求。

對機器學習的討論和研究，必將促使人工智慧和整個科學技術的進一步發展。