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【摘要】 智能制造是我国打造制造强国、落实信息化和工业化深度融合的战略举措，也是全球制造业发展方向。随着不断推进的以智能制造为核心的制造业变革，我国也逐步加快了传统制造向智能制造发展的进程。因此，本文对影响传统制造向智能制造发展中的相关因素进行的研究具有的现实意义与重要性。
【关键词】 传统制造 智能制造发展 相关因素
一、智能制造
智能制造目的在于实现制造过程和制造装备的智能化，在产品全生命周期过程中，借助于智能手段达到智能化的执行、交互、感知，并以网络技术、拟人化智能技术、传感技术以及新一代自动化技术为基础。执行控制、优化决策以及信息感知为智能制造的主要特征。这其中，执行控制的目的在于实现系统的动态调整及稳定、安全运行，一般以决策指令为根据，通过执行系统对制造过程状态进行控制。优化决策的目的在于形成优化制造过程的决策指令，一般实现自动挖掘提炼面向产品全生命周期的海量异构信息是通过运用和学习大量知识，再借助于计算平台支持，推理预测、计算分析挖掘提炼的信息，最后再利用决策工具和自动化系统。信息感知的目的在于向优化决策系统传输大量的数据信息，实现快速认知和自动感应，一般通过高效、标准的方法来自动识别、分析、存储以及采集大量数据信息。
二、传统制造向智能制造发展的过程
智能制造与传统制造在制造过程中的主要组成部分就是产品和制造系统。而生命周期维度和系统层级也同时与产品和制造系统相对应。因此，我们对传统制造向智能制造发展的过程进行分析时从产品生命周期和制造系统层级两个维度来进行。企业层、联盟层属于系统层级的上游部分，控制层、车间层以及设备层则是中下游。随着制造系统的不断发展升级，设备层在核心零部件的研发，以及关键技术创新上，实现了设备智能化的突破。智能生产线的形成，主要是控制层将大量的智能设备，智能元件应用在自动化生产线上，与设备层有着密切的关系。在车间层方面，则是在智能设备和智能生 产线的基础上，实现车间中的智能设备、生产线互联互通，形成智能车间。在企业层方面，借助云计算、大数据分析等先进技术，构建由管理系统，智能决策、实体工厂以及虚拟工厂四部分组成的只能工厂。
三、影响传统制造向智能制造发展中的相关因素
3.1内部因素
1.数字化转型。在企业产品全生命周期，优化制造业内部设备以及工作流程，是数字化转型的重中之重，简历共享数据库，进行数据处理分析，进而获得有效的信息，模拟实际生产的过程，数字化管理整个生产过程，优化生产流程。运用数字化技术以及设备，改造升级自身的技术，不仅需要动态感知、分析处理问题的能力，而且作为核心动力，促进了传统制造向智能制造升级转型。
2.集成互联。集成和互联是组成集成互联的两个部分。前者一般是应用射频识字、二维码等先进技术于零件以及生产设备上，实现由单个设备到整个产业链字纵向数据资源上的高度集成。互联，则是将整个生命周期的各个环节，基于无线通信技术和有线通信技术，通过软件系统和硬件设备，高效结合起来，实现控制系统与设备之间、工厂与工厂之间甚至设备与设备之间的互通互联。
3.协同融合。以继承互联为基础，在数字化转型的过程中，为达到信息资源的协同共享，需要积极拥抱最新科技，利用物联网、大数据、云计算等信息技术。在传统制造向智能制造转型过渡的过程中，积极推动融合作为创新驱动力，实现更多的经济增长点，促进传统制造不断地发展升级。智能制造的关键，就是工業化深度融合信息化，二者有机融合。
3.2外部因素
1.新一代信息技术
新一代信息技术，尤其是物联网、云计算以及大数据等的迅速发展，是智能制造的基础，是推动制造业智能化的动力引擎。利用云计算技术，对大数据进行深度挖掘分析，以求更加贴合消费者的需求。在新一代信息技术的支撑下，制造企业由可能呈现非线性、跳跃式的升级转型，更快的打通了生产线以及上下游企业之间的互联互通，提高效率的同时，解放了劳动力。
2.国家政策
目前，我国大力扶持智能制造，自德国提出“工业4.0”后，我国更是将智能制造提上日程，提出了“中国制造2025”，联合工信部、国标委共同发布《国家智能制造标准体系建设指南》，极大的促进了跨行业跨领域、互联互通的标准化发展。随着政策框架的逐渐形成，我国的相关企业以及资源，也渐露锋芒。
3.人才建设
任何时候，人才都是一个国家，一个民族发展，绕不开的话题。同样，智能制造的建设与发展，同样离不开人才建设。在工业机器人、高端数控机床等智能制造的重点领域，急需引进或者培养相关领域的专业人才和管理人才，这些职业素能在智能制造的形成过程中，日益凸显其重要性。作为一个综合性的系统工程，其建设完善需要综合全方面考虑，不仅需要加强技术带头人、技术人才的培训，而且需要掌握特殊技能的高级技术工人，同时需要行业内了解新型商业模式的领军人物。这个过程，需要长期的资金和人才投入，只有不断地深入人才培养建设，才能使得我国的智能制造向着更强发展。
【关键词】 传统制造 智能制造发展 相关因素
一、智能制造
智能制造目的在于实现制造过程和制造装备的智能化，在产品全生命周期过程中，借助于智能手段达到智能化的执行、交互、感知，并以网络技术、拟人化智能技术、传感技术以及新一代自动化技术为基础。执行控制、优化决策以及信息感知为智能制造的主要特征。这其中，执行控制的目的在于实现系统的动态调整及稳定、安全运行，一般以决策指令为根据，通过执行系统对制造过程状态进行控制。优化决策的目的在于形成优化制造过程的决策指令，一般实现自动挖掘提炼面向产品全生命周期的海量异构信息是通过运用和学习大量知识，再借助于计算平台支持，推理预测、计算分析挖掘提炼的信息，最后再利用决策工具和自动化系统。信息感知的目的在于向优化决策系统传输大量的数据信息，实现快速认知和自动感应，一般通过高效、标准的方法来自动识别、分析、存储以及采集大量数据信息。
二、传统制造向智能制造发展的过程
智能制造与传统制造在制造过程中的主要组成部分就是产品和制造系统。而生命周期维度和系统层级也同时与产品和制造系统相对应。因此，我们对传统制造向智能制造发展的过程进行分析时从产品生命周期和制造系统层级两个维度来进行。企业层、联盟层属于系统层级的上游部分，控制层、车间层以及设备层则是中下游。随着制造系统的不断发展升级，设备层在核心零部件的研发，以及关键技术创新上，实现了设备智能化的突破。智能生产线的形成，主要是控制层将大量的智能设备，智能元件应用在自动化生产线上，与设备层有着密切的关系。在车间层方面，则是在智能设备和智能生 产线的基础上，实现车间中的智能设备、生产线互联互通，形成智能车间。在企业层方面，借助云计算、大数据分析等先进技术，构建由管理系统，智能决策、实体工厂以及虚拟工厂四部分组成的只能工厂。
三、影响传统制造向智能制造发展中的相关因素
3.1内部因素
1.数字化转型。在企业产品全生命周期，优化制造业内部设备以及工作流程，是数字化转型的重中之重，简历共享数据库，进行数据处理分析，进而获得有效的信息，模拟实际生产的过程，数字化管理整个生产过程，优化生产流程。运用数字化技术以及设备，改造升级自身的技术，不仅需要动态感知、分析处理问题的能力，而且作为核心动力，促进了传统制造向智能制造升级转型。
2.集成互联。集成和互联是组成集成互联的两个部分。前者一般是应用射频识字、二维码等先进技术于零件以及生产设备上，实现由单个设备到整个产业链字纵向数据资源上的高度集成。互联，则是将整个生命周期的各个环节，基于无线通信技术和有线通信技术，通过软件系统和硬件设备，高效结合起来，实现控制系统与设备之间、工厂与工厂之间甚至设备与设备之间的互通互联。
3.协同融合。以继承互联为基础，在数字化转型的过程中，为达到信息资源的协同共享，需要积极拥抱最新科技，利用物联网、大数据、云计算等信息技术。在传统制造向智能制造转型过渡的过程中，积极推动融合作为创新驱动力，实现更多的经济增长点，促进传统制造不断地发展升级。智能制造的关键，就是工業化深度融合信息化，二者有机融合。
3.2外部因素
1.新一代信息技术
新一代信息技术，尤其是物联网、云计算以及大数据等的迅速发展，是智能制造的基础，是推动制造业智能化的动力引擎。利用云计算技术，对大数据进行深度挖掘分析，以求更加贴合消费者的需求。在新一代信息技术的支撑下，制造企业由可能呈现非线性、跳跃式的升级转型，更快的打通了生产线以及上下游企业之间的互联互通，提高效率的同时，解放了劳动力。
2.国家政策
目前，我国大力扶持智能制造，自德国提出“工业4.0”后，我国更是将智能制造提上日程，提出了“中国制造2025”，联合工信部、国标委共同发布《国家智能制造标准体系建设指南》，极大的促进了跨行业跨领域、互联互通的标准化发展。随着政策框架的逐渐形成，我国的相关企业以及资源，也渐露锋芒。
3.人才建设
任何时候，人才都是一个国家，一个民族发展，绕不开的话题。同样，智能制造的建设与发展，同样离不开人才建设。在工业机器人、高端数控机床等智能制造的重点领域，急需引进或者培养相关领域的专业人才和管理人才，这些职业素能在智能制造的形成过程中，日益凸显其重要性。作为一个综合性的系统工程，其建设完善需要综合全方面考虑，不仅需要加强技术带头人、技术人才的培训，而且需要掌握特殊技能的高级技术工人，同时需要行业内了解新型商业模式的领军人物。这个过程，需要长期的资金和人才投入，只有不断地深入人才培养建设，才能使得我国的智能制造向着更强发展。