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摘 要：当前，智能制造已成为全球第四次工业革命创新的标志，直接影响着未来全球制造业竞争格局，受到了各行各业的重视。本文分析了智能制造与传统制造的区别，并对智能制造的核心——价值创造做出了阐述，以期加强人们对智能制造的了解，促进智能制造的发展。
关键词：智能创造 价值 核心
一、引言
国际金融危机后，许多国家对制造业在推动贸易增长、提高研发创新水平和促进就业等方面的重要作用有了新的认识，纷纷提出制造业国家战略。面对各国的战略举措和全球制造业竞争格局的重大调整，中国也出台了《中国制造2025》，明确提出把智能制造作为两化深度融合的主攻方向。智能制造为“中国制造”的华丽转身提供了宝贵的“机会窗口”。虽然智能制造前景美好，但实现愿景并非一蹴而就。不能简单地把智能制造和“无人工厂”、“工业4.0”划等号，中国的智能制造之路应该建立在工业2.0所完成的工业电气化与工业3.0所完成的工业信息化基础之上，而不应一味鼓励企业大力引进智能化程度较高的工业4.0。目前一些以传统产业为支撑的中小企业还不能有效消化智能制造理念，造成政策热潮过后“花瓶设备”、“纸上流程”等大量冗余，一些企业出现过度投资、低效投资等问题。
二、智能制造与传统制造的区别
1.传统制造基于粗放式的经验管理或标准流程式的管理，而智能制造基于数据和知识的科学管理。传统制造企业面临的现状说到底是企业经营管理的问题，而这些管理问题是由粗放式的管理方式导致的，粗放式的管理方式是由企业成立以来粗放型的盈利模式而产生的。传统制造业，尽管有些采用了自动化，但是由于管理模式没有改变，自动化只是单纯的控制，没有做到互联互通。智能制造则是在控制端加上数据挖掘，采集后的数据必须能无缝传送到后端累积成庞大数据库，管理系统再依据数据库的信息，分析、制定出正确决策，而这些决策同时也赋予了自动化设备与以往不同的功能，例如设备本身所附带的传感器，可以記录设备的动作次数或使用时间，提醒管理者进行维修和故障预判。
2.传统制造适合大规模生产，智能制造适合个性化定制。传统制造系统和模式的特点是刚性的大批量生产，这种标准化、规范化的生产制造方式可以提高生产效率，也迎合了过去三十多年国家经济的连续高速发展。但是随着国家经济发展方式的转型，供给侧的改革也必须适应市场需求的多样化，传统的工业制造正在向多品种、小批量、生产周期短的方向演进。刚性制造模式逐渐被柔性制造模式所替代，与之对应的生产组织也由金字塔式的层级管理向扁平化、矩阵式管理的方向演变。大规模流水线生产将转向定制化规模生产。智能制造以规模化、标准化、自动化为基础，同时赋予制造过程柔性化、定制化、可视化、低碳化的新特性。新的生产方式中，产品开发与生产均以销售为起点，按订货合同组织生产；采取快速响应的组织方式，利用企业网实现企业内部工作小组之间的交流和并行工作，不仅完成生产任务，而且参与企业管理流程的改善；使得生产过程成为人机协同的智慧综合体；同时可以利用互联网实现异地设计和制造，及时建立最优动态联盟。一些企业可以利用智能制造的网络化应用，发展为平台型企业，通过研发平台、营销平台和信息平台实现与大量中小企业的连接，使得F2F（Factory to Factory）成为未来制造业主流模式。
3.传统制造以产品为中心、智能制造以用户为中心。过去三十多年的改革开放历程中，国家经济落后、各种物品短缺，传统制造业的大规模生产应运而生；生产厂家只要保质保量完成供货，就会有源源不断的经济效益；所以这个阶段的制造业主要以产品为中心。但是随着国家整体经济实力迈到小康阶段，中低端、大规模的生产方式已经远远不能满足消费者的实际需求，导致传统制造业普遍面临订单不满或生产能力不足的双重压力。
国家推行智能制造和供给侧改革，就是要围绕和不断满足消费者需求的响应。为了更好地服务消费者，智能制造将转变以产品为中心到以客户为中心的制造模式，适应由单纯制造向服务型制造模式转变的新趋势。在服务型制造模式下，制造企业以“产品+服务”的形式为客户提供全面解决方案。另外，智能制造利用物联网、移动互联网、大数据和云服务的技术平台，把大规模制造的成本优势和满足消费者个性化需求的定制化模式结合起来，实现了大规模定制化生产；在满足消费者更加个性化需求的同时，大大加快了对需求的响应时间。
三、智能制造的核心是价值创造
智能制造的核心是价值创造，这不是一句口号，而是体现在制造业的生产全流程的转型当中。因为传统制造业在生产制造的全过程中，很多环节和时间都是不创造价值的；比如机床在加工过程中由于各部门协同性差造成产品更换时间过长、刀具或辅料的使用缺乏流程管理数据等原因造成的价值损失。智能制造的首要目的就是通过智能化、信息化“两化融合”的手段，有效的体现价值流管理，让价值更快速的传递，经营业绩就卓越；这其中信息（数据）流扮演关键作用，信息流牵动物料流，进而带动资金流。智能制造所要体现的价值，是由客户定义而非生产者企业自身。之前的众多制造企业虽然声称以消费者为中心，但更多的是“有心无力”，没有技术手段可以实现这一点。但物联网、社交网络和大数据提供了与客户对话沟通的工具和平台。智能制造通过互联网使企业直接面对消费者和上下游，通过相关数据或信息分析客户需求或市场趋势，促使企业重新定义和优化自己的研发、生产工艺和供应链体系，通过效率、成本、质量、管理等方面的优化和提升，挖掘或创造企业新的价值，在满足个性化需求的同时实现规模效益。
另外，智能制造也不是简单的“机器换人”，而是对传统制造方式的改造，更不意味着产业工人的消失，而是从“一线操作”向“二线操控”的技能升级；未来对智能技术研发、智能设备改造、智能装备操作以及智能监测管控等方面的新型产业工人的需求不是减少而是大量增加！
以浙江陀曼智造科技有限公司为例，笔者从信息化技改项目入手，以帮助企业实现效率、成本、质量、管理和人性化等五方面的提升为目的，进行了有益的探索和实践：
1.首先在提升人机协同效率方面，利用陀曼制造执行管理系统MES的实施，实现了生产设备有效时间利用率的相关数据采集，帮用户找到了影响设备嫁动率OEE低下的无效时间比例和原因。通过设备远程预热、员工作业准时率管控、规范物料领取、一人双线操作、机床异常及时响应、产品品种更换预调度等功能和方法，使设备有效利用率从原来的61%提高到80%以上。
2.通过开发的专家管理系统针对生产过程中相关环节的管理和控制，包括刀具管理、节电控制、能源管理，实现了企业制造成本的精细化管控。同比可实现单位产能降低耗电12～15%，刀具、辅料等生产过程的辅助成本有了明显的下降。
3.在质量管控方面，首先是通过增加机联网上的产品首件、末件、过程及成品巡检等进行有效记录和管控，确保整个质量管理处于受控状态。同时开发智能检测单元和SPC质量管理系统，使生产过程质量信息数据化、透明化和实时化。
4.通过设备状态、产量、节能管理、进度管理以及质量等电子看板的现场呈现，使管理者和现场操作人员对生产过程各个环节的状态一目了然，极大提高人机协调、部门协同等能动性，达到提高效率、降低成本、提升质量等目的。上述举例只是说明唯有结合制造业的实际情况，以企业创造价值为出发点，智能制造才能落到实处，并得以推广。这其中涉及到工业技术本身的不断智能化过程，更涉及到不同行业本身的工艺和专家系统（“KNOW-HOW”）。总而言之，智能制造的实现过程是以客户为中心，不断创造价值，不断盈利；通过制造过程大数据的积累，不断摊销研发成本和固定成本，也可通过资本的力量，不断进行整合。
参考文献：
[1]朱剑英.智能制造的意义、技术与实现[J].机械制造与自动化.2013（06）.
[2]傅建中.智能制造装备的发展现状与趋势[J].机电工程.2014（08）.
关键词：智能创造 价值 核心
一、引言
国际金融危机后，许多国家对制造业在推动贸易增长、提高研发创新水平和促进就业等方面的重要作用有了新的认识，纷纷提出制造业国家战略。面对各国的战略举措和全球制造业竞争格局的重大调整，中国也出台了《中国制造2025》，明确提出把智能制造作为两化深度融合的主攻方向。智能制造为“中国制造”的华丽转身提供了宝贵的“机会窗口”。虽然智能制造前景美好，但实现愿景并非一蹴而就。不能简单地把智能制造和“无人工厂”、“工业4.0”划等号，中国的智能制造之路应该建立在工业2.0所完成的工业电气化与工业3.0所完成的工业信息化基础之上，而不应一味鼓励企业大力引进智能化程度较高的工业4.0。目前一些以传统产业为支撑的中小企业还不能有效消化智能制造理念，造成政策热潮过后“花瓶设备”、“纸上流程”等大量冗余，一些企业出现过度投资、低效投资等问题。
二、智能制造与传统制造的区别
1.传统制造基于粗放式的经验管理或标准流程式的管理，而智能制造基于数据和知识的科学管理。传统制造企业面临的现状说到底是企业经营管理的问题，而这些管理问题是由粗放式的管理方式导致的，粗放式的管理方式是由企业成立以来粗放型的盈利模式而产生的。传统制造业，尽管有些采用了自动化，但是由于管理模式没有改变，自动化只是单纯的控制，没有做到互联互通。智能制造则是在控制端加上数据挖掘，采集后的数据必须能无缝传送到后端累积成庞大数据库，管理系统再依据数据库的信息，分析、制定出正确决策，而这些决策同时也赋予了自动化设备与以往不同的功能，例如设备本身所附带的传感器，可以記录设备的动作次数或使用时间，提醒管理者进行维修和故障预判。
2.传统制造适合大规模生产，智能制造适合个性化定制。传统制造系统和模式的特点是刚性的大批量生产，这种标准化、规范化的生产制造方式可以提高生产效率，也迎合了过去三十多年国家经济的连续高速发展。但是随着国家经济发展方式的转型，供给侧的改革也必须适应市场需求的多样化，传统的工业制造正在向多品种、小批量、生产周期短的方向演进。刚性制造模式逐渐被柔性制造模式所替代，与之对应的生产组织也由金字塔式的层级管理向扁平化、矩阵式管理的方向演变。大规模流水线生产将转向定制化规模生产。智能制造以规模化、标准化、自动化为基础，同时赋予制造过程柔性化、定制化、可视化、低碳化的新特性。新的生产方式中，产品开发与生产均以销售为起点，按订货合同组织生产；采取快速响应的组织方式，利用企业网实现企业内部工作小组之间的交流和并行工作，不仅完成生产任务，而且参与企业管理流程的改善；使得生产过程成为人机协同的智慧综合体；同时可以利用互联网实现异地设计和制造，及时建立最优动态联盟。一些企业可以利用智能制造的网络化应用，发展为平台型企业，通过研发平台、营销平台和信息平台实现与大量中小企业的连接，使得F2F（Factory to Factory）成为未来制造业主流模式。
3.传统制造以产品为中心、智能制造以用户为中心。过去三十多年的改革开放历程中，国家经济落后、各种物品短缺，传统制造业的大规模生产应运而生；生产厂家只要保质保量完成供货，就会有源源不断的经济效益；所以这个阶段的制造业主要以产品为中心。但是随着国家整体经济实力迈到小康阶段，中低端、大规模的生产方式已经远远不能满足消费者的实际需求，导致传统制造业普遍面临订单不满或生产能力不足的双重压力。
国家推行智能制造和供给侧改革，就是要围绕和不断满足消费者需求的响应。为了更好地服务消费者，智能制造将转变以产品为中心到以客户为中心的制造模式，适应由单纯制造向服务型制造模式转变的新趋势。在服务型制造模式下，制造企业以“产品+服务”的形式为客户提供全面解决方案。另外，智能制造利用物联网、移动互联网、大数据和云服务的技术平台，把大规模制造的成本优势和满足消费者个性化需求的定制化模式结合起来，实现了大规模定制化生产；在满足消费者更加个性化需求的同时，大大加快了对需求的响应时间。
三、智能制造的核心是价值创造
智能制造的核心是价值创造，这不是一句口号，而是体现在制造业的生产全流程的转型当中。因为传统制造业在生产制造的全过程中，很多环节和时间都是不创造价值的；比如机床在加工过程中由于各部门协同性差造成产品更换时间过长、刀具或辅料的使用缺乏流程管理数据等原因造成的价值损失。智能制造的首要目的就是通过智能化、信息化“两化融合”的手段，有效的体现价值流管理，让价值更快速的传递，经营业绩就卓越；这其中信息（数据）流扮演关键作用，信息流牵动物料流，进而带动资金流。智能制造所要体现的价值，是由客户定义而非生产者企业自身。之前的众多制造企业虽然声称以消费者为中心，但更多的是“有心无力”，没有技术手段可以实现这一点。但物联网、社交网络和大数据提供了与客户对话沟通的工具和平台。智能制造通过互联网使企业直接面对消费者和上下游，通过相关数据或信息分析客户需求或市场趋势，促使企业重新定义和优化自己的研发、生产工艺和供应链体系，通过效率、成本、质量、管理等方面的优化和提升，挖掘或创造企业新的价值，在满足个性化需求的同时实现规模效益。
另外，智能制造也不是简单的“机器换人”，而是对传统制造方式的改造，更不意味着产业工人的消失，而是从“一线操作”向“二线操控”的技能升级；未来对智能技术研发、智能设备改造、智能装备操作以及智能监测管控等方面的新型产业工人的需求不是减少而是大量增加！
以浙江陀曼智造科技有限公司为例，笔者从信息化技改项目入手，以帮助企业实现效率、成本、质量、管理和人性化等五方面的提升为目的，进行了有益的探索和实践：
1.首先在提升人机协同效率方面，利用陀曼制造执行管理系统MES的实施，实现了生产设备有效时间利用率的相关数据采集，帮用户找到了影响设备嫁动率OEE低下的无效时间比例和原因。通过设备远程预热、员工作业准时率管控、规范物料领取、一人双线操作、机床异常及时响应、产品品种更换预调度等功能和方法，使设备有效利用率从原来的61%提高到80%以上。
2.通过开发的专家管理系统针对生产过程中相关环节的管理和控制，包括刀具管理、节电控制、能源管理，实现了企业制造成本的精细化管控。同比可实现单位产能降低耗电12～15%，刀具、辅料等生产过程的辅助成本有了明显的下降。
3.在质量管控方面，首先是通过增加机联网上的产品首件、末件、过程及成品巡检等进行有效记录和管控，确保整个质量管理处于受控状态。同时开发智能检测单元和SPC质量管理系统，使生产过程质量信息数据化、透明化和实时化。
4.通过设备状态、产量、节能管理、进度管理以及质量等电子看板的现场呈现，使管理者和现场操作人员对生产过程各个环节的状态一目了然，极大提高人机协调、部门协同等能动性，达到提高效率、降低成本、提升质量等目的。上述举例只是说明唯有结合制造业的实际情况，以企业创造价值为出发点，智能制造才能落到实处，并得以推广。这其中涉及到工业技术本身的不断智能化过程，更涉及到不同行业本身的工艺和专家系统（“KNOW-HOW”）。总而言之，智能制造的实现过程是以客户为中心，不断创造价值，不断盈利；通过制造过程大数据的积累，不断摊销研发成本和固定成本，也可通过资本的力量，不断进行整合。
参考文献：
[1]朱剑英.智能制造的意义、技术与实现[J].机械制造与自动化.2013（06）.
[2]傅建中.智能制造装备的发展现状与趋势[J].机电工程.2014（08）.