精益制造与智能制造的逻辑关系

有这样一个现象值得一说：制造业在智能制造项目选型时经常会提出一个额外的要求，期望厂商可以提供精益相关的咨询或干脆要求项目团队中需要有精益专家顾问的角色，他们对此的解释为需要站在精益的角度进行智能制造的项目规划及实施，这样才能确保最终项目实施的效果。这个现象直接导致了MES厂商与精益厂商的联合团队的诞生，甚至还在解决方案层面进行了相应的融合，打出精益化智能制造的Slogan走向市场，又给本来就混乱的市场带来了更多的混乱。

于是精益制造或精益生产，与智能制造或数字化制造两个概念之间的逻辑关系就变得很重要，如果不理解清楚，可能会带来四不像的局面出现，虽然很多系统其实就是不伦不类。

精益制造的概念

精益制造的定义没有标准，最早开始做这件事的是丰田，所以从开山鼻祖丰田这里看看精益制造是如何理解并落实于行动中的，这是相对权威一点的。

精益生产的核心原理是“去除浪费”，这源于丰田公司创始人丰田喜一郎的观察和思考。丰田喜一郎发现，在生产过程中存在着各种浪费，比如等待时间、生产错误、过度生产等。他认为，只有通过去除这些浪费，才能提高生产效率。 精益生产的具体原则有五个，分别是价值观、价值流、流动、拉动和尽善尽美。在精益生产的核心原则指引下，具体落实到实践中，又包括以下技术执行手段，包括不限于准时生产、内建质检、看板、安灯、均衡化生产、现地现物等。

但真正把丰田的精益推向神坛的是其经营理念或企业文化，具体的表达为丰田生产方式TPS。丰田生产方式（卓越的创造价值流程）是建立在以顾客为导向（顾客拉动）、以人为中心（尊重员工，释放员工潜能）、坚持挑战（不满现状、追求卓越）、持续改善和创新的可持续发展理念的基础上的。

下面这张图代表了TPS架构的一种理解，这是丰田精益思想的集大成，可以从中看出精益在制造业真正实践的表现。

精益制造与智能制造的区别

到此可以看出这精益制造与智能制造两者是完全不同的概念，完全不同的纬度。用一句话可以直白的说明这两者的区别：精益制造是丰田企业运营的基因与文化，它覆盖企业理念、流程管理、员工/合作伙伴关系及解决问题的思路。而智能制造是一项技术，通过IT与OT的融合实现对制造业运营流程的数字化管理。

丰田精益制造所呈现出的高度和广度是一般企业难以企及的，但精益本身是非常好的理念，有极大的市场需求，因此很多精益咨询公司把精益落到技术层面，同时缩小范围，以精益的几项原则作为核心落脚点（如价值流图、消除浪费、Gemba walk等等），形成各类精益方案推向市场。不得不说，这是一个非常明智的做法，但其效果可以预见不会太出色。主要原因是精益是思想与文化，这个构建过程需要从企业的底层基因构建，一个已经成熟化的企业，想改变基因谈何容易。

看一下丰田当前领导人丰田章男在丰田内部举办研修班时谈到的对丰田生产方式的理解，这是一般精益咨询决难达成的。

1、 丰田生产方式是：Just In Time和单人旁的“自働化”。

2、 自働化本身并不是为了提高生产效率，其原点是“使某些人的工作变得轻松”，最终是以人为本。

3、 必须建立一种结构，能够及时找到异常，找到异常后可以及时停止，然后及时改进，才叫Just In Time。能够搞清楚这点的“道具”，或者说“思维方式”，就是“前置时间”。

精益制造与智能制造的结合探讨

精益制造与智能制造如何结合？这两者如何相得益彰？这是非常值得思考的事。一个是底层的管理文化，一个是落实到执行的技术部分。精益制造可以提供理念、思想支撑，智能制造可以实现业务及数据管理，这两者若能完美结合，将可以为制造业带来巨大收获。

以下基于丰田精益制造的14项原则（来源于杰弗里·莱克的书），分别探讨说明智能制造技术在其中可能产生的联系、思考或互惠。请注意一点，相对精益制造，智能制造只是技术的部分表达。

【第一类】长期理念

原则1：管理决策以长期理念为基础，即使因此牺牲短期财务目标也在所不惜。

此理念放置在推行智能制造时非常值得借鉴。反观智能制造，基本上都是急功近利的代表，企业主恨不得把所有需求、所有管理痛点都塞到项目目标中。实施商这一边无知无畏，不管什么需求，全都敢接，最后可以预见一定是双输的局面。希望这个长线思维可以生根到更多的制造业中，不盲目、清晰认知及理性看待是关键。

【第二类】正确的流程方能产生正确成果

原则2：建立连续的作业流程以使问题浮现。

此理念的核心是尽可能将生产设计为单件流，让问题尽早得以出现，尽早解决问题。这是智能制造擅长的解决领域，比如通过自动化线及MES软件控制，任何进站的产品未经过系统化放行，可能表现为质量不合格、工装寿命过期可能导致潜在风险、工艺参数超标等异常，都可以在流程上通过停线及报警的方式快速释放问题，让现场管理人员及时介入解决问题。

但在执行层面更多企业的实际方案是在自动线上如果产品出现异常，设备将自动将产品排出，而不是通过及时停线的方式来干预生产，这仍然是理念上的问题，产量优先是很多企业根深蒂固的底层思维。

原则3：使用拉动式生产方式以避免生产过剩。

这是一个大课题，背后包含三层拉动。其一是从客户到生产企业的需求拉动；其二是生产企业内部的生产拉动；其三是生产企业对其供应商的物料拉动。每一个层级的拉动都有极高的实施难度，通常需要有供应链及物流相关的专业背景作为支撑，辅以软件技术作为实现手段方能有所实践。

拉动是供应链理论和技术的结合产物，同时又要求企业有标准化的作业流程作为支撑，每一点都是必要的，否则很难做出效果。所以从推进的难易策略上建议先从厂内的生产拉动做起，多实践多总结，基于这个再逐步推广到外部。越向外围端实施，难度越大，越不可控。

原则4：使工作负荷平均（生产均衡化），工作应该像龟兔赛跑中的乌龟一样。

这是一个有争议的原则，涉及到理念的认同问题。均衡生产是不以追求效率为最终目的的，也就是均衡生产的结果可能表现为部分的时间人员是闲置的、设备是停工的。这与传统的企业追求设备利用率是有一定冲突的，这是问题的核心症结。

企业主需要想明白一件事：企业追求的是产量、是效率？还是利润？

可以通过APS软件将生产均衡作为一种KPI来进行排产模拟，提供给管理人员作为决策输入项，但现实应该是存在诸多操作障碍的。

原则5：建立立即暂停以解决问题、从一开始就重视质量控制的文化。

在MES中通过建立控制点，包括质量控制点、工艺校验点、防错校验点等手段，或通过异常控制让生产在系统层面暂停，并通知自动化在产线层面停止来控制实物与信息流的流动，让产品无法向下流动，从而实现及时干预处理。以上是智能制造技术可以实现的一种思路。

原则6：工作的标准化是持续改善与授权员工的基础。

这是精益制造与智能制造很好的结合点，并且在理念上也是一致的要求，落到技术层面，软件或自动化都要求明确的业务执行流程，流程应该是标准的，而非多变的，否则任何设计都是无从下手。

精益制造在流程层面建立标准化，智能制造负责将相关的流程软件化。

原则7：通过可视化管理使问题无所隐藏。

可视化是智能制造落地的其中一个重要目标，通过MES相关系统看板能够及时、准确的反映出现场的生产实绩，方便让管理者更快的参与到生产动向处理中。这是智能制造的一个突出能力项。除了直观的看板展示外，MES还可以主动进行信息通知，设计相关通知数据指标，可以自动进行数据的推送，让每个业务人员查收自己关注的数据，按照各自业务数据指标参与生产管理，这是更具意义的事。

原则8：使用可靠且已经充分测试的技术以协助员工及生产流程。

这个原则应该给更多的企业带来这样的启示：理性对待技术，认可其可为的，同样认可其不可为的。

【第三类】借助员工与合作伙伴的发展，为组织创造价值

原则9：培养深谙公司理念的领袖，使他们能教导其他员工。

原则10：培养与发展信奉公司理念的杰出人才与团队。

原则11：重视合作伙伴与供货商，激励并助其改善。

【第四类】持续解决根本问题是企业不断学习的驱动力

原则12：亲临现场，彻底了解情况（现地现物）。

原则13：制定决策时要稳健，穷尽所有的选择，并征得一致意见；实施决策时要迅速。

原则14：通过不断省思与持续改善以成为一个学习型组织。

以上原则属于文化与运营理念范畴，这已经不是智能制造这项技术可以涉列的。

最后总结：精益制造是一种文化、一种理念、一种运营思想，它并非是一项技术，也决不应该把其作为技术。智能制造是管理企业核心运营流程的技术，它可以为精益思想服务，为精益制造提供一种可操作工具，仅此而已。

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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