智能制造
智能制造已经成为全地球制造业的重要趋势。随着人口红利的逐步消失，工厂企业需要找到一种全新的生产模式，以缓解昂贵的劳动力成本和应对更新的产品需求。而工业4.0模式的出现，为制造业提供了新的思路。通过构建智能工厂，采用物联网连接产品生命周期的所有阶段，从原料采购到生产再到交付整个过程实现可视化管理，那么如何构建智能工厂？
考察智能制造基本要求，
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智能制造
智能制造已经成为全地球制造业的重要趋势。随着人口红利的逐步消失，工厂企业需要找到一种全新的生产模式，以缓解昂贵的劳动力成本和应对更新的产品需求。而工业4.0模式的出现，为制造业提供了新的思路。通过构建智能工厂，采用物联网连接产品生命周期的所有阶段，从原料采购到生产再到交付整个过程实现可视化管理，那么如何构建智能工厂？
考察智能制造基本要求，从对相关要求的满足程度可以探测出各国智能制造的基本现状。目前机器代人是努力方向之一，但这只是在自动化层面上。要实现优化的机器代人，首先必须对工程问题和工程参数进行建模，然后利用所采集到的高质量数据进行模型的机器学习；此后的模型则与机械设备和生产现状深度绑定。基于这些可以开发出智能系统，继而产生出即时可变的、一直是优化的生产参数，交给基础自动化执行。这优化的机器代人正是智能制造。
在推进智能制造中鼓励自动化和数字化的短板补充，但也会由此导致对智能制造的误解而造成较大损失。比如在建智能产线时，因为不明确什么是智能制造，而将只建成了具有基础自动化、MES和ERP的产线，误认为是智能产线。此类产线缺乏的正是智能制造的中心:智能系统。这类只有数据看板的产线只有工程师可以运行，问题较多，甚至出现了对此类智能产线投入则“快死”，不投入则“慢死”的两难境地。机械化确保产品能生产出来，自动化使得产品能自动生产出来(机器代人)，数字化以大量数据便于审核，以确保机械化和自动化的实现，而智能化确保优化和无人操作。
对智能制造的扶持应该考虑的几点
侧重于扶持智能化(对于自动化，数字化和智能化的扶持加以区别。很多企业在自动化和数字化方面已经尝到了甜头，纵然在这些领域扶持力度不够，他们也会为着自己的利益而努力;但是的智能化刚刚开头，智能化的要求除了计算机系统和数据采集之外，更需要很深入的工程背景，所以智能化的难度要比数字化高很多;同时，由于技术基础的薄弱，在智能化领域的努力，在短期内投入产出比相对来说比较低，就更需要扶持，否则的智能化将发展缓慢。
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