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为什么智能制造和工业4.0是下一个方向？自从最早的工匠使用工具以来，科技进步的物质形式基本上反映在制造发展的过程中。科学技术应用于制造业的过程，最能体现人类理性运用工具和技术等先进手段追求利润最大化和最高效率的伟大境界。因此，根据科学技术发展的逻辑推论，制造业必然会发展到信息化和智能化阶段。简而言之，这可能是因为人类的智力已经发展到了这个阶段，如果不表现出来，就不能表现出人类更高的能力。

智能制造的关键词是自动化、连接和智能控制，核心是整合资源、降低成本和提高效率。作为工业制造的下一个发展方向，容易实现吗？将会遇到什么挑战？

看图之前，先考虑一个问题。为什么智能制造和工业4.0是下一个方向？自从最早的工匠使用工具以来，科技进步的物质形式基本上反映在制造发展的过程中。科学技术应用于制造业的过程，最能体现人类理性运用工具和技术等先进手段追求利润最大化和最高效率的伟大境界。因此，根据科学技术发展的逻辑推论，制造业必然会发展到信息化和智能化阶段。简而言之，这可能是因为人类的智力已经发展到了这个阶段，如果不表现出来，就不能表现出人类更高的能力。

图片1:智能制造过程全景

作为优秀的先锋，西门子德国数字工厂在25年内实现了75%的生产操作自动化。生产线上有1000多个在线监测节点，每天收集5000多万个数据。每年生产30亿个部件，可24小时供应给客户，生产能力比数字化前提高了8倍。光看数字就会觉得基本上提到了智能制造的核心关键指标，但它不能直接感觉到具体的牛在哪里。Hcr陈晖tmt研究部编制了一份智能制造过程的全景图(如下)，希望从全球视角梳理智能制造的相关参与者和影响因素。

从上图不难看出，智能制造是一个系统工程，需要经过系统规划后一个接一个地实施。

挑战1:完全连接

任何节点的连接缺失都可能影响全自动化的实现。将涉及多少个连接？例如，一个罕见的产品，如摩托车，有超过250个零件仅用于发动机，约30，000个零件用于汽车。对于制造过程来说，螺丝是必不可少的，而智能制造的连接也是一样的。除此之外，其他相关信息包括资金量、管理信息流、物流信息流、服务信息流等相关环节需要充分衔接。在信息化阶段，erp系统最大的问题是逆向过程难以实现。在智能化阶段，除了连接点外，还需要在综合连接点中设置双向监控点和生产管理连接点。基于海量信息传输和多节点控制的需求，需要独立的连接和数据流通道，以确保整个过程不间断、无丢包，并顺利完成整个过程。另外，是否有智能产品是与用户建立直接联系的前提。

挑战2:完全控制

智能制造以数据流为核心，连接着所有的制造和相关环节，所有的中间过程就像是“黑匣子”，所以随时了解发生了什么，并进行人工修正和预警干预是非常必要的。每个节点的交互设计和计算能力是实现完全控制的基础。除了链路控制，智能设备(包括工业机器人)也需要监控。在智能制造的生产线上，许多智能设备将代替人类来完成执行工作。在智能制造的挑战中，人与机器的合作以及人对机器的控制和管理也是容易发生无法控制的事故的问题。

挑战:3:资源整合

图中的社会环境和用户是智能制造的影响因素。在智能制造阶段，主要的工厂形式是大型制造平台和小型个性化工作室。大平台可以满足小批量的定制需求，小工作室更体现在与用户更直接、更快捷的联系上。至于智能供应链，也将有一个大型的供应链集成平台，它将为不同的个性化需求提供快速和“零库存”的供应。智能制造系统化工程需要整合供应链、生产、物流、服务平台、营销资源等。，以最大限度地提高自动化和智能制造的能力。

由于智能制造有这么高的要求，从上面可以总结出两条路径:第一，作为一个龙头企业，自己尝试，然后将成功的经验复制到行业中的其他企业，从而促进行业的整体进步，从而实现更大范围的智能制造。二是行业内主要企业整合相关资源，努力将所有相关环节集中在这个平台上，作为一个独立的oem中心运作。不难推断，行业联盟和第三方将提供相关的解决方案和数据服务。

综上所述，即使智能制造没有实现，它也符合社会经济发展的规律，这在任中还有很长的路要走。此外，所谓的挑战对于处于不同发展阶段和不同数字化水平的企业有不同的含义，因此不能一概而论。

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