當前，我國制造業(yè)面臨著異常嚴峻的挑戰(zhàn)，在這種背景下，制造企業(yè)如何實現(xiàn)轉型升級？推進智能制造成為重要的途徑。然而，目前我國制造企業(yè)推進智能制造面臨著諸多難點問題：

NO.1 概念滿天飛，技術一大堆

近幾年來，從工業(yè)4.0的熱潮開始，智能制造、CPS、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（平臺）、企業(yè)上云、工業(yè)APP、人工智能、工業(yè)大數(shù)據(jù)、數(shù)字工廠、數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字化轉型、C2B(C2M)等概念接踵而至，對于大多數(shù)制造企業(yè)而言，可以說是眼花繚亂、無所適從。

智能制造涉及的技術非常多，例如云計算、邊緣計算、RFID、工業(yè)機器人、機器視覺、立體倉庫、AGV、虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實、三維打印/增材制造、工業(yè)安全、TSN（時間敏感網(wǎng)絡）、深度學習、Digital twin、MBD、預測性維護......讓企業(yè)目不暇接。這些技術看起來都很美，但如何應用，如何取得實效？很多企業(yè)還不得而知。

NO.2 摸著石頭過河

企業(yè)推進智能制造領域的相關技術十分缺乏經(jīng)驗，欠缺可以借鑒的成功案例。目前，制造企業(yè)已經(jīng)存在三種類型的孤島：信息孤島、自動化孤島，以及信息系統(tǒng)與自動化系統(tǒng)之間的孤島。企業(yè)目前也缺乏統(tǒng)一的部門來系統(tǒng)規(guī)劃和推進智能制造。在實際推進智能制造的過程中，企業(yè)也仍然是頭痛醫(yī)頭，缺乏章法。

NO.3 理想很豐滿，現(xiàn)實很骨感

推進智能制造，前景很美好。但是絕大多數(shù)制造企業(yè)利潤率很低，缺乏自主資金投入。在“專項”、“示范”以及“機器換人”等政策刺激下，一些國有企業(yè)和大型民營企業(yè)爭取到各級政府給予的資金扶持，而中小企業(yè)只能“隔岸觀火”，自力更生。然而，為了爭取政府項目，方案必須做得漂亮，檔次必須高大上，投入必須上億。

大屏幕指揮中心是必須有的，大量采用機器人的自動化生產(chǎn)線是必須建的，立體倉庫、AGV也是可以有的，MES更是必不可少的，國產(chǎn)系統(tǒng)是必須用的。至于究竟能否取得實效，就只有企業(yè)“冷暖自知”了。

NO.4 自動化、數(shù)字化還是智能化？

在推進智能制造過程中，不少企業(yè)對于建立無人工廠、黑燈工廠躍躍欲試，認為這就是智能工廠。而實際上，高度自動化是工業(yè)3.0的理念。

對于大批量生產(chǎn)的產(chǎn)品，國外的優(yōu)秀企業(yè)早就實現(xiàn)了無人工廠，例如日本FANUC全自動裝配伺服電機，40秒一個，但其前提是產(chǎn)品的標準化、系列化，以及面向自動化裝配的設計，例如將需要用線纜進行插裝的結構改為插座式的結構。

從技術和管理的角度看，中國制造要走向智能制造，主要還存在五大難點：

一，智能制造是基于新的物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字化技術與先進制造技術的深度融合，貫穿于從設計、供應、生產(chǎn)制造、服務等整個供應鏈制造、運營和管理的各個環(huán)節(jié)。

因此，智能制造包含兩個系統(tǒng)工程，一個是智能制造技術（制造技術和信息技術）整合的系統(tǒng)工程，另一個是管理的系統(tǒng)工程。目前，這兩個系統(tǒng)工程不僅是中國企業(yè)面臨的問題，歐美企業(yè)也同樣面臨這個問題。

二，裝備制造業(yè)仍然是瓶頸，跟不上智能制造發(fā)展的要求。智能制造最終還是要落到制造技術和裝備上，雖然我國在互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字化技術以及5G的深入應用上處于優(yōu)勢地位，但制造最后的執(zhí)行單元還得是機床，在這方面我們與歐美日企業(yè)相比還存在很大的差距，比如工業(yè)機器人、3D打印、芯片光刻機、高精度的測量測試設備等。

三，基礎數(shù)據(jù)平臺深度開發(fā)不受控。企業(yè)要實現(xiàn)智能制造，需要兩個基礎系統(tǒng)平臺，一個是MES系統(tǒng)，另一個是ERP系統(tǒng)，而這兩個系統(tǒng)我們沒有自主的軟件平臺，還是要依賴于歐美，因此在深度定制開發(fā)上還是受限制。

四，算法開發(fā)。智能制造需要基于數(shù)據(jù)并充分挖掘數(shù)據(jù)價值而實現(xiàn)自決策、自管理、自學習，從數(shù)據(jù)源采集、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)分析到自行診斷、自動反饋、自動調整控制，中間就離不開算法的開發(fā)，智能的核心也就是算法。

而算法開發(fā)是一個多元跨界和交叉學科的工作，既要求對業(yè)務有深入理解，又要有IT技術思維。目前，我們在算法開放的資源上還存在很大的差距。

五，管理和組織的變革。一方面，智能制造基于數(shù)據(jù)實現(xiàn)端對端、信息充分共享、管理平臺化，打破了企業(yè)原有的金字塔官僚管理體制結構，來自原有權力結構擁有者的變革阻力會很大，往往他們還掌握了決策權，導致智能制造的資源投入不到位。

另一方面，管理方式會因信息平臺化而發(fā)生改變，個體和任務小團隊的自管理、自決策機制會越來越普遍，但是，目前還沒有找到很好的組織管理方式及組織文化激發(fā)個體和小團隊的工作意愿并相互協(xié)同。

基于以上原因，未來智能制造之路還有很長一段時間需要去探索，其中有三點是需有所創(chuàng)新和突破：

一是在技術上需要自主研發(fā)，突破裝配和軟件技術的瓶頸，同時關注整個生態(tài)鏈中的核心技術；

二是在適應性上，需要推動組織和管理的變革，以適應信息技術帶來的管理變化。

三是在智能化的道路上需要引入系統(tǒng)工程、頂層設計，才有可能實現(xiàn)制造技術、信息技術和組織管理三者的深度融合。

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