去年大大小小跑了近百家制造企业，主要为中小企业。很多企业是受地方财务补贴的“诱惑”，想让自己的企业通过当地产业升级的智能制造补贴。从而找我去咨询，希望能以经济快速的方法实现”智能制造“，但大部分企业让我望而却步，不是我不想挣钱，而是企业现状和负责人的想法让我觉得有心无力，很多企业不管理是从硬件、软件与管理上，离智能制造型企业的差距实在有点大。今天周末，就聊聊中小企业走向智能制造基本条件。
--浅谈什么是智能制造--
近年来，“智能制造”已经成为制造业领域的热门话题，无论是传统企业还是新兴科技公司，都在积极探索智能制造的实现路径。那么，究竟什么是智能制造？
一、什么是智能制造
智能制造（Smart Manufacturing）是指通过先进的信息技术、自动化技术和人工智能技术，实现制造过程的智能化、数字化和网络化。它不仅仅是简单的机器替代人工，而是通过数据驱动、智能决策和高效协同，全面提升制造效率、质量和灵活性。
简单来说，智能制造的核心在于“智能”二字。它让机器具备感知、分析、决策和执行的能力，从而让生产过程更加高效、精准和可控。例如，通过物联网（IoT）技术，设备可以实时采集数据并进行分析；通过人工智能（AI）算法，系统可以自动优化生产流程；通过云计算和大数据，企业可以实现全局的资源调度和管理。
二、智能制造的基本条件
要实现智能制造，并非一蹴而就，它需要以下几个基本条件：
1.数字化基础
智能制造的前提是数字化。企业需要将生产设备、工艺流程、供应链管理等环节全面数字化，形成统一的数据平台。只有数据打通，才能实现信息的实时共享和智能决策。
2.自动化设备
自动化是智能制造的重要支撑。通过引入工业机器人、自动化生产线等设备，企业可以减少人工干预，提高生产效率和一致性。同时，自动化设备还能与信息系统无缝对接，实现智能调度和控制。
3.网络化协同
智能制造强调“互联互通”。通过工业互联网，企业可以将设备、工厂、供应链和客户连接起来，形成一个高效协同的网络。例如，订单信息可以直接传递到生产线，生产进度可以实时反馈给客户。
4.智能化决策
智能制造的核心在于“智能”。通过人工智能和大数据技术，企业可以对海量数据进行分析，预测设备故障、优化生产计划、降低能耗等。这种智能化决策能力，是智能制造区别于传统制造的关键。
5.人才与组织变革
智能制造不仅需要技术升级，还需要人才和组织模式的变革。企业需要培养具备数字化思维和技能的人才，同时调整组织架构，以适应智能制造的运营模式。
三、智能制造对制造业发展的推动
智能制造不仅是技术的革新，更是制造业发展模式的变革。它对制造业的推动作用主要体现在以下几个方面：
1.提升生产效率
通过自动化和智能化技术，企业可以大幅提升生产效率。例如，智能生产线可以24小时不间断运行，减少停机时间；智能调度系统可以优化资源配置，减少浪费。
2.提高产品质量
智能制造通过实时监控和数据分析，可以及时发现生产过程中的问题，减少次品率。例如，通过传感器监测设备状态，可以提前预警故障，避免生产中断。
3.降低生产成本
智能制造通过优化资源配置、减少人工干预、降低能耗等方式，可以有效降低生产成本。例如，智能仓储系统可以优化库存管理，减少库存积压。
4.增强市场响应能力
智能制造让企业能够快速响应市场需求。例如，通过柔性生产线，企业可以快速切换产品型号，满足客户的个性化需求；通过智能供应链，企业可以实时调整生产计划，应对市场变化。
5.推动产业升级
智能制造不仅是单个企业的升级，更是整个产业链的升级。通过智能制造，企业可以与上下游合作伙伴实现高效协同，推动整个产业链的数字化转型。
2
--实现智能制造的路程--
智能制造是制造业未来发展的重要方向，它通过技术手段实现生产过程的智能化、自动化和高效化。今天，我从“人操作机器实现生产”“人指挥信息系统操作机器实现生产”再到“信息系统代替人员决策直接指挥生产”这三个基本步骤，来分析智能制造的推进过程。
一、人操作机器实现生产
这是智能制造的第一阶段，也是传统制造业的基本模式。在这个阶段，生产过程主要依赖人工操作机器来完成。具体来说：
1．人工操作
工人通过手动操作机器设备，完成生产任务。例如，在流水线上，工人需要逐个操作设备，完成零部件的装配、加工等任务。
2. 特点
l 依赖人工技能：生产效率和质量很大程度上取决于工人的经验和技能。
l 灵活性较低：生产过程较为固定，难以快速调整以应对市场需求的变化。
l 容易出错：人工操作存在一定的误差和不确定性。
3．局限性
随着生产规模的扩大和市场需求的多样化，人工操作的效率和灵活性逐渐成为瓶颈。企业需要寻找更高效的生产方式，这就引出了智能制造的第二阶段——人指挥信息系统操作机器实现生产。
二、人指挥信息系统操作机器实现生产
在这一阶段，信息系统开始介入生产过程，成为人与机器之间的桥梁。具体来说：
1．信息系统的角色
信息系统通过收集和处理生产数据，生成指令，指挥机器设备完成生产任务。例如，ERP（企业资源计划）系统可以管理生产计划，MES（制造执行系统）可以实时监控生产进度。
2．人与信息系统的协作
工人通过信息系统下达指令，信息系统再将指令转化为机器可执行的操作。例如，工人可以通过触摸屏或电脑界面，选择生产参数并启动设备。
3．特点
l 提升效率：信息系统可以优化生产流程，减少人工干预的时间。
l 增强可控性：生产过程的每一个环节都可以通过数据实时监控，便于调整和优化。
l 灵活性提高：信息系统可以根据市场需求快速调整生产计划。
4．局限性
尽管信息系统的引入提升了生产效率，但生产决策仍需依赖人工输入。企业需要进一步提升自动化水平，实现更高程度的智能化，这就引出了智能制造的第三阶段——信息系统代替人员决策直接指挥生产。
三、信息系统代替人员决策直接指挥生产
这是智能制造的终极目标，也是当前许多企业在积极探索的方向。在这一阶段，信息系统不仅可以执行指令，还可以自主决策并指挥生产。具体来说：
1．信息系统的智能化
通过人工智能（AI）和大数据技术，信息系统可以对海量数据进行分析，预测市场需求、优化生产计划、调整设备运行参数等。例如，基于历史数据和实时数据，信息系统可以自动生成最优的生产方案。
2．无人化操作
信息系统直接指挥生产设备，减少甚至完全取代人工干预。例如，智能工厂中的自动化生产线可以24小时不间断运行，无需人工操作。
3. 特点
l 高度自动化：生产过程几乎完全由信息系统控制，人工只需要定期检查和维护设备。
l 高度灵活性：信息系统可以根据市场需求实时调整生产任务，快速响应市场变化。
l 高效决策：通过数据驱动，信息系统可以做出更精准、更快速的决策。
总而言之，从“人操作机器实现生产”到“人指挥信息系统操作机器实现生产”，再到“信息系统代替人员决策直接指挥生产”，智能制造的演变过程体现了技术与生产的深度融合。每一个阶段的进步，都让生产效率更高、决策更精准、市场响应更快速。
对于企业来说，向智能制造转型是一个循序渐进的过程，需要从数字化、自动化、网络化、智能化等多个方面入手。未来，随着人工智能、物联网、云计算等技术的不断发展，智能制造将为制造业带来更多的可能性。
3
--影响中小企业走向智能制造的一些误区--
虽然，智能制造成为制造业发展的热门话题，许多中小企业也开始积极探索智能制造的转型路径。然而，在实践过程中，不少企业陷入一些误区，导致智能制造的推进效果不如预期。今天，我们就来分析这些误区，帮助企业更好地理解和实现智能制造。
误区一：认为企业购买几台机器人就是智能制造
许多中小企业认为，购买几台工业机器人、AGV或自动化设备，就可以实现智能制造。这种观念实际上是对智能制造的片面理解。
智能制造不仅仅是设备的自动化，还包括生产过程的数字化、网络化和智能化。仅仅购买机器人，并不能解决数据孤岛、流程不协同等问题。例如，一条自动包装线可以提高局部效率，但如果生产计划不合理、供应链不协同，整体效率依然难以提升。
智能制造是一个系统工程，需要从全局出发，打通设备、数据和流程。例如，通过工业互联网将设备、生产线、工厂和供应链连接起来，实现数据的实时共享和智能决策。
误区二：将智能制造当成一次性投资，缺少持续改进的规划
一些企业将智能制造视为一次性的投资项目，认为只要投入资金购买设备、搭建系统，就能一劳永逸地实现智能化。这种观念忽视了智能制造的长期性和动态性。
智能制造是一个持续改进的过程，技术在不断进步，市场需求也在不断变化。如果企业只关注一次性投入，而不进行持续的优化和升级，最终可能被市场淘汰。例如，产能的增加、产线的调整等都有可能对智能设备提出新的需求。
智能制造需要建立持续改进的机制。企业应该制定长期的技术路线图，定期评估和优化生产流程，同时关注新技术的发展和应用。例如，通过引入算法不断优化生产计划，通过数字化手段实时监控设备运行状态。
误区三：过于追求对智能制造投资的短期回报
有些企业希望智能制造的投入能够立即带来显著的经济效益，这种过于追求短期回报的观念可能导致投资决策的短视。
智能制造的效益通常是多方面的，包括生产效率的提升、产品质量的改进、市场响应速度的加快等。这些效益往往需要一定的时间才能显现。如果企业只关注短期回报，可能会忽视一些长期的重要收益。例如，数字化转型可能在短期内增加成本，但从长期来看可以显著降低运营成本。
企业应该从长远角度看待智能制造的投资回报。智能制造的效益不仅体现在短期的成本节约，更体现在长期的竞争力提升。例如，通过智能制造提升产品质量，可以增强客户满意度和品牌价值；通过智能制造优化供应链，可以提高市场响应速度。
当然，在实际调研中远远不止以上误区。智能制造是中小企业实现转型升级的重要机遇，但也需要避免这些常见的误区。企业应该从全局出发，认识到智能制造的复杂性和长期性，制定科学合理的规划，注重持续改进和长远效益。
对于中小企业而言，智能制造的推进并非一蹴而就，而是一个循序渐进的过程。企业可以从小处入手，逐步积累经验，最终实现整体智能化。
