智能制造工厂必备 一文掌握 ERP 、MES 和WMS系统区别（附架构）

近期越来越多制造工厂在进行数字化转型，急需应用 ERP、WMS、MES 等系统帮助提升生产效率、降低运营成本。考虑各工厂实际需求不同，有的已经上了ERP，在纠结问是否需要上MES系统。有的刚接触数字化转型，需要了解ERP和MES系统区别，以及根据自身情况决定要上哪个系统等。

为帮助工厂解决上述需求，小编专门整理制造ERP、MES、WMS系统资料、架构、功能等，帮助各位老板快速了解各系统的差异，快速选择合适自己的系统。

系统简介

ERP 系统是什么

ERP （企业资源计划）是指企业用于管理日常业务活动的管理系统，由财务一体化管理、物资资源管理、信息资源管理、信息资源管理组成的解决方案，将企业所有资源进行整合，促进各业务流程之间的数据流动，实现经营效益最大化。

MES 系统是什么

MES一般是指帮助企业管理、监控生产制造整体过程，用于提升生产计划准确性、提高现场管理效率，助力企业降本提效的一个管理系统。

以无代码速融云制造生产 MES 为例，其部分实现价值如下：

MES 系统部分报表

WMS 系统是什么

WMS 仓库系统英文全称：Warehouse Management System，专门用于优化和管理仓库业务操作的软件，通过自动化和精细化管理手段覆盖库存、出入库、盘点等功能，帮助企业提升仓库运营效率，降低库存成本。

无代码 WMS 库存报表

系统架构

1.ERP 系统架构

依托于智能 AI 零代码平台打造的一款创新的 ERP解决方案，由进销存管理、财务管理与报表系统、销售订单管理三大模块组成，能随时适应企业发展的变化，企业可根据自身业务随时调整，做到随改随用，帮助企业提升数字化、信息化管理水平。

其主要功能模块：生产管理、车间管理、外加工管理、质量管理、销售管理、采购管理、库存管理、物料需求管理、财务管理、人事行政管理、工资管理、设备管理、成本管理等。

具体详细更多见下方ERP架构图。

2.MES 系统架构

专门为制造生产企业打造数字化生产管控的系统，实现从原材料、生产报工、生产过程、质检、设备、仓库等整个业务流程的管理和控制，协助企业合理安排生产计划、实时监控生产、优化生产工艺、降低不良产出和运营成本，提升制造生产运营管理效率，实现精益生产。

其核心功能有采购管理、供应商管理、产品管理、智能异常预警、质量管理、工单管理、设备生命周期管理、仓库管理、智能运营决策管理等。

3.WMS 系统架构

专门为制造工厂打造仓库管理信息化系统，对工厂货物进行数字化、智能化全面管理，包括货物入库、出库、调拨、盘点等业务。除了单独执行库存操作，也可与其他系统进行结合使用，比如ERP、SRM、CRM、OMS等系统，形成数字化智能制造工厂平台。

WMS 系统核心功能包括：基础模块、BOM 管理、出入库管理、库存管理、数据看板、辅助模块、智能工作流管理等。

系统功能清单

1.ERP 部分功能清单

根据中小企业需求，速融云ERP系统功能模块包括生产、车间、外加工、质量、销售、采购、库存、物料需求、财务、人事行政、工资、设备、成本、报表分析管理等；支持企业根据实际需求，对已有的模块功能进行个性化灵活调整，可做到随改随用。

1.客户管理

线上数字化记录和管理客户和供应商信息、开票信息等，用于后续关联销售、采购、仓库等订单，降低人为重复填写时间成本。

其包括客户信息、供应商信息，以客户信息为例，其中「我的客户管理」，销售只能查看管理自己的客户，无法查看编辑他人客户，提升效率同时也能保证客户数据安全。

2.采购管理

主要管理企业采购需求、采购付款、采购验收、采购付款收货等采购业务流程，尤其是采购需求，可实现采购需求自动化，根据采购进展，实时更新采购需求状态。

其采购管理模块包括采购需求、需求明细、采购合同、收货、验收、付款、合同打印、进销发票、退货退款等。

3.生产管理

线上记录和管理生产工单信息、产品信息、耗材信息、工艺详情等，支持手机扫描快速发起报工申请。

生产管理模块包括生产单、领料单、工序表、BOM管理等，生产主管可在电脑或手机随时获取生产状况和进度，其中工序可用于规范生产流程、提升生产效率。

4.销售管理

管理销售签订合同、客户预存款、以及给客户发送订单、销售回款进度等，支持自动计算生成销售合同金额和回款金额，根据销售、回款进度等，实时同步销售订单状态和信息，无需人为手动监控更新。

销售管理模块包括预存款管理、销售订单、回款表、发票表、销售发货单等，其中销售合同支持线上电子签名，支持一键批量快速打印合同。

5.财务管理

根据销售、客户预付款、采购收退款、公司员工报销等各业务流程进度，自动新建并录入收入、支出金额、类型、账号、账户类型等，并计算更新公司多账户金额，节省财务手动核对账款时间成本，杜绝人为手动计算错误，真正打通业财数据孤岛，实现业财融合互联互通。

6.仓库管理

系统根据采购入库、销售出库、采购出库、销售退货入库等多个业务，自动新建录入出入库订单，根据出入库流程实时更新仓库库存量和库存状态，所有库存状态一目了然。

仓库管理模块包括入库单、出库单、材料库存、半成品库存、成品库存，如果库存不足则自动预警通知，全程监控出入库流程并更新库存状态，杜绝人为计算错误。

报表分析

根据各业务，比如采购、生产、行政、财务、库存等，自动生成多维度报表分析，数据每秒实时更新，支持手机和电脑随时查看管理，可根据需求选择Excel导出或图片导出等。

比如采购分析报表，管理层可快速查看采购金额、收票金额、退货金额等，也可根据需求，比如采购编号、日期快速获取收货状态统计、采购产品统计、收退货明细等。

通过多维度数据挖掘与分析，可帮助企业进行有效的采购管理和控制，帮助优化采购低效环节，降低采购和库存成本。

2.MES 部分功能清单

生产工单

线上记录和管理生产工单信息、产品信息、耗材信息、工艺详情，实时跟踪生产进度。

工单进度看板

通过生产看板高效管理、跟踪所有生产进展，一目了然。

报工管理

精细化管理生产过程每一个工序完成情况，生产进度，根据生产数量，实时计算计件薪资。

工序质检

对生产过程的工序质量进行检验和评估，控制产品质量并降低不合格产品数量。

生产领料

根据生产任务和用料清单，记录和快速发起生产领料申请单，系统自动通知主管审批。

生产退料

在生产过程，因为质量问题、规格大小不符合等，需填写退货材料，如有问题可及时追溯。

计件薪资

系统根据工人完成的产品数量，实时自动计算薪资，无需人为手动重复计算。

智能更新

报工申请通过后，根据生产工单进展，自动计算更新多个生产数值。

工艺路线

科学规定产品加工步骤、方法、设备、工具等，确保产品质量和提升产出效率。

智能提醒

根据各业务（生产报工、领料退料等）进展，智能多平台通知负责人尽快处理。如超时未处理，则自动抄送给上一级处理。

产品信息

同一平台线上数字化管理产品信息，自动分类整理半成品、成品数据。

3.WMS 部分核心功能

1.数据字典

基础单位：线上记录和管理产品单位，用于关联产品信息表、出入库订单等。

产品类别：线上记录和管理产品类别，用于关联产品信表、出入库订单等。

2.基础模块

产品信息表：记录和管理工厂生产或入库产品明细，用于关联出入库业务。

仓库信息表：记录和管理工厂各仓库信息、仓库位置等，便于库存管理和规划。

库位信息表：记录和跟踪每个库位信息，便于优化库位利用率，提升存储效率。

信息更新：人为手动更新或删除仓库信息表，系统自动同步更新或删除库位信息表。

3.出入库管理

其他入库单：记录其他入库类型信息、入库产品明细等，确保库存信息全面、准确。

其他出库单：记录其他出库类型信息、出库产品明细等，防止库存数据遗漏。

调拨申请单：简化仓库调拨申请流程，快速发起调拨申请，系统自动提醒库管审批。

调拨出库单：记录各仓库调拨出库明细，确保调拨过程有序和可追踪。

智能提醒审核：全程24小时监控出入库业务，根据仓库流程进展，实时自动提醒通知库管审批。

自动更新库存：根据出入库流程，系统自动计算更新库存信息，确保库存信息准确、有效。

调拨入库单：记录和管理调拨入库信息和入库明细，自动计算更新仓库库存量。

4.库存管理

库存盘点单：记录实际库存与账面库存信息对比，确保库存数据准确性，防止资产流失。

我的库存盘点：同一张我的库存盘点表，当前用户只能查看和管理自己的库存盘点。

入库流水：根据入库申请流程，自动新建录入入库流水信息，无需人为手动重复填写提交。

出入库流水：根据出库申请流程，自动新建录入出库流水，实现出入库流程自动化。

实时库存：系统监控出入库流水业务，自动计算更新或同步实时库存数量和库存状态。

库存预警：24小时监控产品库存是否超出警戒线，如超出则自动记录并抄送负责人处理。

库存明细：根据出入库自动生成实时库存，支持自定义设置需求快速查找库存量。

库存管理：线上全流程自动化管理和维护实时库存，实现库存成本最低化，运营效率最大化。

5.数据看板

自定义报表样式：无需手动——设置报表样式，支持一键切换多种报表样式：极简、商务、酷炫风格。

仓库看板：监控出入库流程更新材料、产品总库存，并统计各产品占比，智能监控库存预警。

移动端样式：支持高度自定义设置专属移动端报表分析页面，可随时随地获取最新报表数据。

6.智能工作流

库存预警：系统全程监控出入库流程和库存预警，如超出库存警戒线则自动通知。

实时更新：系统全程24小时监控业务，根据操作自动更新或删除、修改数据等。

一张图看懂MES和WMS的区别

各系统之间的联系

1.ERP 和 WMS 的联系

1.数据共享

WMS 系统依赖 ERP 系统提供的关键数据，如库存、订单、和供应商信息，确保仓库操作与企业整体资源管理一致。比如 ERP 系统将物料信息同步到 WMS 系统，仓库更新库存，避免影响发货。

2.信息传递

ERP 系统生成的生产计划和采购指令直接影响 WMS 系统的库存调度，确保物料及时供应，形成从需求到执行的闭环信息流。比如 ERP 系统生产采购订单，WMS系统根据库存需求安排入库和上架，实现供应链无缝链接。

3.操作配合

ERP 系统管理企业的整体业务流程，而 WMS 系统负责具体的仓储执行，确保订单履行、库存更新等环节无缝配合。比如销售订单生产后，ERP系统通知WMS系统进行拣货和发货操作，确保客户订单按时发出。

4.决策支撑

WMS 系统生成的实时库存和物流数据为 ERP 系统的供应链优化和财务决策提供关键支持，提升企业的综合管理能力。比如 WMS 系统提供实时库存，帮助ERP系统进行分析和优化采购计划，降低采购成本。

MES与WMS的联系

1.信息共享

MES 系统主要负责生产执行过程，WMS 系统负责仓库和物理管理。通过数据共享，可确保生产计划和物流进行无缝对接。比如生产订单传递给 WMS 系统指导物料的调拨和仓储管理，保证生产线及时供应。

2.优化供应链

MES 系统和 WMS 系统结合可帮助工厂及时响应生产计划变更。比如因为某些原因临时调整生产线，MES 及时通知到 WMS 仓库调整物料配送和仓储计划，减少生产和物流延误，增强供应链的反应速度，确保供应链运作更高效。

3.提升运营效率

帮助快速响应客户订单需求，比如生产进度反馈给 WMS 系统后，可更快进入仓库并准备发货，缩短交付流程，提升客户满意度。

已为各位老板整理好制造工厂系统解决方案，可根据实际业务自定义专属业务系统，可根据业务或市场变化随改随用，无需高昂二次开发成本和时间，同时各系统之间支持无缝集成，帮助实现全流程的高效管理和优化，提升生产效率。

智能制造的概念汉语中的“智能”对应两种英文表述

近年来，智能制造成为学术界和企业界共同关注的热点问题。 尽管如此，人们对智能制造概念本身还没有达成共识，存在很多模糊的认识。 企业界在前进的过程中遇到了很多困惑。 本文对这些问题进行了分析和讨论。

智能制造的概念

“智能制造”中文对应两个英文表达，即smart和。 其中，提法出现较早，但大多数情况下指的是聪明。 中国工程院《中国智能制造发展战略研究报告》将智能制造分为数字化制造、数字化网络化制造和新一代智能制造三种递进的发展范式。 智能主要对应数字化网络化制造，也对应新一代智能制造。

党的十九大报告中明确提出要推动工业互联网应用。 重点是推动数字化网络化制造。 因此，有必要对smart进行进一步的解释。 它的字面意思是赋予企业快速响应内外部变化的能力。 快速响应之所以重要，是因为市场竞争日益激烈，使得响应速度变得越来越重要。

从目标来看，智能类似于（柔性制造）。 但从手段上看，前者侧重于ICT（信息与通信技术）的应用。 与传统信息化相比，它往往需要设备、组织、流程、工作方法、商业模式等方面的变革，而不是ICT技术的简单应用。 因此，智能常被理解为ICT技术与制造业的“深度融合”。 一般来说，智能制造不仅涉及制造相关流程，智能服务、智能产品也往往被纳入智能制造的范围。

理解上述智能制造的内在逻辑可以用四个基本点：ICT技术的深入应用是智能制造的起点； 创造价值是智能制造的目的和归宿； 快速响应变化是智能制造的外在特征； 协作、共享、复用是智能制造价值创造的内在机制。

强调“ICT技术的深入应用是智能制造的起点”，是因为智能制造的历史机遇是由ICT技术的发展带来的。 要避免将智能化与传统的自动化、信息化混淆，从而忽视真正的智能化。 工作而失去历史机遇。 智能化相关的想法在今天并不新鲜，但只有在ICT技术高度发达的条件下，过去的想法才能在技术和经济上变得可行。

提出“价值创造是智能制造的目的和归宿”的背景就是反对为了技术而技术，盲目采用先进但无用的东西。 这种担忧并非“杞人忧天”，而是有蔓延的可能。 为此，智能制造必须服务于企业的真实业务需求。 很多企业对智能的需求是隐性的。 推动智能制造往往需要企业转型升级，改变生产经营方式，寻找合适的场景来创造价值。 这就是ICT技术与产业“深度融合”的意义。

“快速响应变化是智能制造的外在特征。” 随着竞争的不断加剧，快速响应变得越来越重要。 例如，在手机、汽车等行业，快速响应的价值体现在新产品推出的速度上。 推出新一代产品的速度很大程度上决定了公司的盈利能力。 在其他对原材料价格敏感的行业，对供应链变化的快速反应能力决定了公司的盈亏。 因此，智能制造最重要的功能之一就是加快响应速度。

“协作、共享、复用是智能制造价值创造的内在机制。” ICT技术可以显着促进人与人、机器与机器、人与机器、企业与企业、部门与部门之间的协作。 减少时间延迟和接口错误。 它还可以通过共享材料、人员、知识或信息来降低成本、提高效率和质量。 在智能制造时代，知识的复用变得越来越重要。 例如，通过模块的复用，可以减少研发过程中不必要的时间和资金投入，这将有助于提高质量、降低成本、提高经济性并支持快速响应。

智能制造的典型模型或系统有很多，其中最著名的是德国工业4.0和美国工业互联网。

智能制造、人工智能、自动化

随着人工智能技术的快速发展，图像、语音识别等技术开始广泛应用于生产制造过程中，对于帮助人类从枯燥、恶劣的工作环境中解放出来具有重要意义。 因此，有人认为“智能制造就是人工智能在制造业的应用”。 但这种观点是不准确的，很容易误导公众。

人工智能传统上存在三种思想流派。 象征主义，又称计算机学派，侧重于模拟大脑的逻辑推理功能； 联结主义，又称人工神经元学派，注重模拟大脑的结构，擅长知识学习； 行为主义又称控制论学派，侧重于模拟大脑和身体的协调和配合。 追求知行合一。 在许多学术环境中，人工智能特指前两个流派。 以深度学习为代表的所谓“新一代人工智能”就是从连接学派发展而来的。

然而，与智能制造关系最为密切的却是控制论学派。 控制论的主要思想可以追溯到20世纪40年代维纳的《控制论》。 维纳研究了动物和机器之间的差异，认为区分动物和机器的一个显着特征是信息的感知和处理； 动物可以随时感知外部环境的各种变化并调整自己的行为，不像大多数机器只按照既定的逻辑顺序执行。 该理论的本质是将感知、决策和执行三个要素统一起来。

维纳的思想随着工具和手段的发展推动了理论和实践的进步。 “感知”和“决策”本质上是面向信息的，而“执行”最终是面向物理实体的。 因此，两者的统一需要将信息和物理联系起来。 这一思想在瓦特蒸汽机中得到了体现。 然而，蒸汽机的感知和计算是通过机械装置的物理实体来实现的。 这种实现方法很巧妙，但是不通用，推广起来比较困难。 这种限制一直持续到弱电的出现。 信息的感知和计算可以用弱电实现，并转化为强电来驱动物理实体。 于是，依靠“电”的手段，将信息场和物理场连接起来。 控制论就是在这种背景下应运而生的。 在控制理论中，经典模型是通过传递函数和状态方程来描述的。 从某种意义上说，这种模式的广泛使用与原有的技术手段有关。 控制器通常由电感器和电容器等电子元件构建。 该模型虽然简单，但在应用中仍然存在局限性。 在计算机时代，可描述的数学模型已大大扩展并变得通用。 后来，互联网的应用极大地提高了人们对资源的控制能力，使人类进入了智能制造时代。 因此，智能化和自动化的理论是同源的，但实现手段却有了很大的提高。

从经济学角度看，可观可控能力的提升导致资源配置能力的加强，进而导致经济性的提升。 具体来说，传统自动化往往局限于狭小的空间，而智能制造可以实现跨区域、跨部门、甚至企业的大规模控制和优化。 例如，上海友业信息技术有限公司在山东某钢厂的工作，实现了燃气生产者、用户和缓冲器的实时优化和控制。 虽然技术原理简单易懂，但相关设备分布在数平方公里范围内，如果没有互联网的支持，技术上并不可行。 因此，ICT基础技术条件的变化是推动自动化走向智能化的关键因素。

相比之下，自动化侧重于替代人的体力劳动，而智能化则侧重于替代人的脑力劳动，即决策。 这也是两者的一个重要区别。 因此，知识的数字化、建模和软件化，提升机器认知和决策能力是智能制造的关键技术。

智能制造典型流派：工业4.0

工业4.0的概念由德国工程院于2013年提出，其标志性特征可以概括为“具有个性化定制生产能力的自动化装配线”。 此功能是理解工业 4.0 的关键。 它可以将技术的经济性与技术的需求联系起来，从而帮助人们了解工业4.0如何统一技术可行性和经济可行性。 从技术角度来看，工业4.0的生产模式继承了装配线低成本、高效率的优点，克服了装配线在产品变更时灵活性差的缺点。 从经济角度来看，满足个性化需求可以实现更好的经济价值。 可以想象，如果采用传统的生产方式进行定制化生产，产品设计、工艺设计、生产组织的时间和经济效益将难以保证，甚至不经济。

工业4.0的生产方式对生产组织、销售采购、设计服务等业务提出了巨大的挑战。 情报的专业知识恰好适合应对这些挑战。 例如，通过模块和工艺知识的复用，可以显着减少研发和试产的时间； 通过信息的横向整合，可以解决销售、采购和供应链方面的挑战； 通过纵向整合，解决生产组织管理的挑战； 通过端到端的集成解决方案来设计服务业务挑战。 再比如，个性化生产导致生产组织和调度非常复杂，这就需要利用信息物理系统（CPS）技术来解决。

推进工业4.0是一个长期的过程。 企业应该根据自己的需求来推广，不需要受观念的束缚。 工厂的自动化和定制化程度可高可低，但关键是提升企业的竞争力。 事实上，由于行业和地区发展不平衡，自动化和定制化的程度和难度存在显着差异。 例如，在钢铁行业，先进的企业由于自动化程度高、产品切换简单、物料跟踪相对容易，在几十年前就具备了定制化生产的能力。 然而，在一些离散制造行业，产品切换非常复杂，甚至需要对装配线进行改造。 在这些行业，推进自动化非常困难，而智能化则更难。 事实上，德国提出工业4.0的背景主要是针对这些相对困难的离散制造业。 在离散制造中，数字化相关技术的发展可以使过去难以解决的问题变得更加容易。

有人认为，工业4.0是工业3.0成熟发展的结果。 现在看来，这种观点是片面的，可能会阻碍人们的有益探索。 事实上，红领服装在人工操作的流水线上从事个性化定制，从工业2.0走向工业4.0。 西门子成都工厂被称为“工业3.8”工厂，可以在流水线上切换产品类型，但工厂也有大量的人工操作。 需要注意的是，虽然两家公司都有大量的人工操作，但车间内的物流配送都是自动化的。 由于定制生产的物流非常复杂，如果没有自动化、智能化的支持，就很难管理好。 该模式具有一定的代表性，值得很多企业学习和关注。

有人认为，当工业4.0发展到一定程度，必然会取代工业1.0~3.0。 不过，工业4.0只是工业技术发展在一定程度上的标志性成果，并不意味着所有企业都采用工业4.0的生产方式。 事实上，发达国家的高端制造业尚未完全进入工业3.0阶段。 许多高端装备和奢侈品都是手工制作的。 而且，工业1.0~4.0各有优势，将长期共存。 因此，企业是否推广工业4.0生产模式的关键在于经济上是否划算。

智能制造的典型流派：工业互联网

工业互联网是美国GE公司2012年提出的概念，此后影响了美国及世界各地的企业。 相比之下，工业4.0系统侧重于车间的生产过程，而工业互联网则侧重于更大规模的协作。

工业互联网理念是在实践过程中产生的。 维护人员很早就发现，通过互联网远程诊断医疗设备的状态可以显着提高工作效率，降低维护成本。 后来有人用这个想法来诊断和维护飞机发动机的状态。 类似的案例促成了工业互联网理念的出现。 因此，有人将设备的“预测性维护”视为工业互联网技术应用的标志性场景之一。 工业互联网强调“智能机器”、“高级分析”和“工人”三个要素的实时连接。 其中，智能机器是配备各种传感器、控制器和软件的机器； 高级分析是包含各个专业领域知识的数据分析算法； 人员是指通过互联网参与设计、运行、维护等的各类人员。

美国GE公司意识到工业互联网可以帮助制造业企业向服务业延伸转型。 因此，GE试图顺应这一趋势，帮助其他制造企业转型，从而实现GE自身从“制造公司”向“软件公司”的转型。 GE著名的工业互联网平台就是在这个理念下诞生的。 但GE的推广过于仓促，导致技术投入产出比不合适，遇到了很多麻烦。

中国对智能制造的看法

“装配线上的个性化定制”和“设备的预测性维护”往往被视为工业4.0和工业互联网的“标签特征”。 然而，大多数企业可能不需要个性化定制，大多数设备可能无法实现预测性维护。 这些问题给很多企业带来了困惑。 面对这些困惑，需要更深入的思考。

人类努力工作的目的是为了让人类更加幸福。 当经济发展到一定程度，人类开始追求更好的工作环境。 这时，更加人性化的工作环境意味着对优秀人才有更大的吸引力，从而能够给企业带来经济价值。 因此，未来产业的前景可以从人类如何工作的角度来分析。

事实上，国内不少技术团队一致从“人”的角度分析了智能制造的未来发展思路。

并行系统的概念源于王飞跃2004年发表的文章《并行系统方法与复杂系统的管理与控制》。并行系统采用“多世界”的视角进行复杂系统的研究。 在对复杂系统进行建模时，与实际复杂系统的逼近程度不再是唯一标准，并行系统被视为实际复杂系统的一种可能性。 替代形式和实现，实际复杂系统的行为与并行系统的行为“不同”但“等效”。 对于复杂的制造系统，如石油化工生产、机床制造等，通过建立与实际系统并行运行的手工制造系统，并在手工系统上虚拟运行和优化生产计划，利用虚拟系统来对员工进行培训，并预测实际系统的维修和维护节点，形成并行制造系统，可以为企业节省成本，提高效率。 并行产业时代，一方面，企业可以利用虚实系统的并行演化和闭环反馈，协同优化管理系统内部流程执行、生产和资源调度。 另一方面，基于知识自动化技术，社交智能服务系统将数据实时转化为客户需求，快速响应市场变化，同时通过任务分解，融合小微创新和群体智慧创造产品，快速重组、众包等。这减少了发布时间并增加了市场份额。 同时，网民可以利用物联网、互联网、移动互联网的无缝连接来表达自己的个性需求和创造力，并可以充分参与产品创新的整个生产制造过程，实现真正的时间化、个性化、规模化的“敏感”移动“智能制造”。 并行工业时代的这种制造模式称为并行制造。

2016年，宁振波等人提出“三体智能”的思想，从物理实体、有意识的人体、数字虚拟体之间的连接和融合的角度观察智能的发展路径。 2017年，周济等人提出HCPS（Human-Cyber​​-、Human-Cyber​​- ）的想法，提出人们利用网络空间来改变人与物理世界的关系。

与国外相关理论相比，这些思路非常相似，都聚焦于人在智能制造发展过程中的角色和作用。 这些想法虽然抽象，但却具有可操作性。 其发展逻辑可以从互联网的应用开始。

随着自动化的发展和广泛应用，人类正在逐渐摆脱繁重的体力劳动。 在此基础上，可以利用互联网逐步使人体远离危险、恶劣的工作场所。 换句话说，工人可以通过网络空间控制物理世界。

当人类以这种方式工作时，他们本质上就起到了决策算法的作用。 由此，计算机取代人类决策的可能性进一步增加。 决策的基础是知识和信息。 拥有更多知识和信息的主体更有能力做出更好的决策。 在传统工业阶段，人类的大量信息是通过感觉器官获取的，而机器获取的信息有限。 此时，人类拥有信息优势，因此有能力做出更好的决策。 然而，在新的工作模式下，人类从现场获得的信息全部从计算机中获得，人类的信息优势不复存在。 这时，只要计算机弥补了“知识”的短板，拥有更强、更快的信息处理能力的优势，就可能获得更显着的“决策优势”。 因此，在进一步发展的过程中，人类将会赋予计算机越来越多的知识。 另外，随着数据的不断积累，我们将逐步进入工业大数据时代，计算机主动获取知识的能力将越来越强。 如果这种情况持续下去，机器将越来越有能力取代人类决策，在某些场景下甚至可能超越人类本身。 这样，人类将进入“新一代智能制造”阶段，或者说真正的时代。

在这个时代，人类将脱离对网络空间的实时控制，这将有助于他们摆脱紧张、枯燥的脑力工作，进而从事改善网络空间的创造性工作，为网络空间注入新的知识。

从某种程度上来说，新一轮工业革命中的智能制造就是综合利用搜索技术、先进制造技术、社会服务应用（社交媒体）和无处不在的移动终端设备，通过众包等方式让公众充分参与。 产品的全生命周期生产制造过程，实现实时化、个性化、规模化创新和“敏捷移动智能制造”，即社会智能制造。 在不久的将来，企业的竞争力和实力在很大程度上可能不再取决于其外部规模和资产，而是取决于其控制动态网络组织（Cyber​​，CMO）的手段和能力。 其对虚实交互的理解、实践和效率取决于与之相伴的人工企业的规模和深度。 工业化和信息化深度融合，必然带来平行工厂、平行企业、平行制造的应用和普及。

智能制造提升路径规划

“ICT技术与制造深度融合”是理解智能制造的一个视角。 然而，许多企业发现，机器人设备的使用增加了成本，却没有增加效益； 收集了大量的数据，但很难发现有价值的知识； 工人的工作强度降低了，但没有产生更多的价值。 。 这让很多企业感到困惑。

上述现象的本质是该技术经济性差，没有取得经济上的成功。 事实上，技术进步和良好的经济并不是一回事。 经济学家熊彼特很早就意识到这个问题。 他指出，发明不等于创新。 只有当一项发明应用于经济活动并取得成功时，才是创新。

推动智能制造健康发展的关键是技术的经济可行性。 为了改善经济，新技术的采用“必须是雪中送炭，而不是锦上添花”。 只有当企业对技术有强烈需求时，技术才具有经济性。 这个道理在智能制造时代依然适用。

企业需求并不是抽象的，而是来自于具体的业务场景。 不同的业务场景有不同的需求强度和不同的价值。 例如，通用电气的技术在飞机发动机中使用可能很经济，但在廉价玩具飞机中使用可能不经济。 从趋势看，先进技术应用于高端产业价值较大，应用于低端产业价值较小。 中国低端产业很多、比重很大。 这也是中国企业在推进智能制造时比较迷茫的原因。

具体来说，鉴于中国低端制造业数量较多、劳动力成本相对较低，智能制造不应仅仅着眼于让机器代替人的工作，而应着眼于帮助人更高效地工作，让机器来做事。 比人还好。 在适合智能制造的场景下，人的工作表现往往受到生理约束，尤其是精神约束。 这时，智能制造的技术优势很容易转化为经济优势。 智能制造的相关理论都聚焦于复杂的网络空间，涉及极其复杂的协同工作和大量资源的实时调动。 这时，决策过程的复杂性就会冲击人脑能力的极限。 因此，利用智能化手段，可以更好地管理相关问题，创造更多价值。

中国企业的困惑往往是因为难以找到适合智能制造技术的场景。 对此，企业家应该主动改变企业本身，创造新的商业场景。 这种工作实际上为智能技术的应用创造了正确的需求。 这就是ICT技术与制造业的“深度融合”。 “创景”活动本质上就是所谓的“转型升级”。 转型升级是工作流程、组织架构、业务模式、商业模式的变化。 这是资源的重新分配。 也是质量和效率的提升，也是研发服务等业务的提升。

智能制造可以促进企业转型升级。 这种现象可以从另一个角度来表述。 转型升级为智能制造技术创造需求和合适的应用场景。 从这个角度理解的意义在于，推进智能制造首先应该是企业家考虑的战略问题，而不是技术人员负责的技术问题。 技术人员往往只能从固有的业务场景角度考虑问题，自然会遇到很多困惑。 企业家只有思考清楚，才能建立适合智能制造的商业场景，创造技术需求。 当然，企业转型升级不是应用智能制造技术，而是适应社会发展和市场需求，提高企业经济效益。

企业推进智能制造的外部环境

很多人认识到，智能制造的很多概念、理论和技术其实“并不先进”，几十年前就已经被提出、研究和实践。 这是事实。 从根本上来说，改变的不是人的思想，而是社会需求和技术条件。 这些变化引起了相关技术的经济性的本质变化。

从技术可行性来看，随着ICT技术的发展，计算机和互联网的性能越来越好。 过去，很多无法实时感知或处理的信息都被实现了。 同时，相关技术成本的降低和互联网可配置资源的增加，也扭转了很多场景的技术经济性。

从需求角度看，国家经济转型、老龄化等挑战为推进智能制造带来了巨大的需求和动力。 改革开放40年来，中低端制造业几乎整体过剩，市场竞争日趋激烈。 在此背景下，企业必须提升品质，强化创新和服务能力，提高快速反应能力。 与此同时，劳动力市场由“无限供给”转变为“需求超过供给”，企业用工成本持续上升。 在可预见的未来，这两种趋势将日益严重，影响经济发展速度。 如果劳动生产率和产品增加价值无法提高，中国的经济发展将停滞甚至下降。 这是中国必须促进智能制造并加速企业的转型和升级的根本原因。

企业转型和升级的方向必须遵循社会和市场发展的定律，避免偏离方向。 在这方面，无论是社会需求还是技术能力，公司都需要更加关注产品质量。 企业必须放弃关注成本和忽略质量的过去概念和传统，也不能放弃基本质量要求以满足个人需求。 实际上，个性化的定制通常针对具有更高质量要求的人。 因此，使用低质量的产品来满足个人需求通常与经济学相反。

企业的转变和升级必须掌握节奏，并与特定的国家条件结合使用。 他们不能盲目减少人员并提高自动化程度和智力。 工人的质量相对较差和管理较低的管理是中国企业的常见问题。 一些公司由于人为因素而犯的错误远远超过其利润。 因此，使用智能技术代替人，帮助人们和管理人员将取得良好的经济成果。

但是，人们通常倾向于掩盖与自己有关的“浸和泄漏”。 因此，经理通常会隐藏价值损失。 为了改变这些现象，公司通常需要首先改变组织流程和系统并改变利益关系。 这本质上是一种转变和升级。

综上所述

从某种意义上说，转换和升级以及与ICT相关技术的应用是同一硬币的两个方面。 但是在实际操作中，它是由不同级别的人实施的。 如果两者之间的协作互动不能很好地处理，那将很难促进。 显然，企业转型和升级的目的不是应用与智能制造相关的技术，而是适应市场和环境的变化。 因此，首先应抓住转型和升级的方向。 从技术和经济的角度看智能制造业绝不是纯粹的技术问题，而是涉及商业管理，社会发展和其他方面的问题。 只有从这样的角度来看，我们才能避免对问题的单方面理解。

智能制造的目的是创造价值。 智能制造的研究应集中于技术如何创造价值，而不是沉迷于学术概念。 这需要通过智能制造来了解创造价值创造的逻辑。 从工具的角度来看，智能制造可以看作是ICT技术与制造业的深刻整合，即使用ICT技术来改善与企业相关的企业的经济学。 提高经济效率的方法通常是在与企业相关的商业活动中促进多方合作，资源共享和知识再利用。

促进智能制造通常是一个困难的过程，通常伴随着企业转型和升级的过程。 技术应用都需要成本。 只有在适当方案中使用技术时，创建的值才能超过成本。 对于许多中国公司而言，这种情况并不是自然存在的，需要通过转型和升级来创建。

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