當前乏矾，智能制造已經成為中國制造強國戰(zhàn)略的主攻方向吃溅，國內已經涌現出一批智能制造的“示范企業(yè)”。

智能制造的本質究竟是什么东镶？第四次工業(yè)革命似乎特別強調數字與物理世界的融合挖榜。智能制造是第四次工業(yè)革命在制造領域的主要體現髓界，那么，數字與物理世界的融合是智能制造的本質嗎挣傻？非也咪犹，融合不過是現象而已。

經過第二和第三次工業(yè)革命棵欧，人們對工程中確定性問題的認識與控制已趨成熟遭屑。制造中無論是涉及效率、質量运荸、成本贴袖，還是綠色、服務等吩擒，都存在大量的不確定性质窒。此外，制造中還有很多問題是非模式的贷腕，如一個工廠或車間的節(jié)能問題背镇，不僅無法用數學模型描述，而且沒有固定模式泽裳。對于試圖清晰認識乃至駕馭制造過程的人類而言瞒斩，非模式、不確定性問題是最大的困擾涮总。系統(tǒng)中到底有多少因素相互關聯胸囱，又互相影響到何種程度？

幸運的是大數據妹卿、人工智能等技術為人類開啟了進一步認識和駕馭客觀世界非模式和不確定性的大門旺矾。因此，智能制造的本質和真諦是利用先進技術（如數字化夺克、網絡化箕宙、大數據嚎朽、人工智能等）認識和控制制造系統(tǒng)中的不確定性問題以達到更高目標。日本早期的智能制造計劃之所以未取得明顯效果柬帕，恐怕與當時缺乏應對此類問題的技術（如大數據哟忍、人工智能）有關。

不確定性問題有兩大類秃囚。一是客觀不確定性融确，如加工過程中質量的不確定性，產品運行性能中表現出的不確定性等测佣。二是主觀不確定性醒横，或曰認識不確定性，主要指制造系統(tǒng)中原本確定性問題忽件，未能數字化而導致人對其認識的不確定性禁舌，如企業(yè)中各種活動、過程的安排涌俘，本來就是確定性的权煎，但因為涉及的人太多，且發(fā)生時間各異昔永，若無特殊手段狱揩，于人的認識而言紛亂如麻。此即人的主觀不確定性或認識不確定性缺钓。為何把主觀不確定性也視為制造系統(tǒng)的不確定性彻犁？因為制造系統(tǒng)中也應該包括相關的人。

企業(yè)實施智能制造的關鍵是什么慷吊？關鍵問題自然不少袖裕，此處僅提請人們關注最基礎曹抬、卻尚未引起普遍重視的問題——數據與互聯溉瓶。

無論是客觀不確定性還是主觀不確定性，有了相應的數據就有了認識不確定性的基礎谤民。分析加工過程中方方面面的數據堰酿，有可能使人清楚地發(fā)現原先意識不到的影響加工質量的因素；掌握企業(yè)各種活動的相關數據张足，方能降低認識的不確定性触创，而且能使新的活動更有序、使相應的決策更合理为牍。至于非模式的場景哼绑，更需要借助數據分析。

欲獲取數據就需要互聯碉咆《逗互聯首先指采集制造過程中的物理量（如在設備上裝傳感器）浇沧，分析這些數據就可能更深刻地認識其不確定性，并有可能發(fā)現看起來無關的某些物理量之間存在的某種關聯豹炊』悼郏互聯自然也應該包括由人決定的各種活動之間的相關數據連接，其前提是相關的活動一定要數據化遂报。

互聯的概念不能僅限于企業(yè)內部则徒。要有“企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)”的意識，即是說“系統(tǒng)”的觀念不能局限在企業(yè)內部瞳弱。供應商冠幕、客戶等組成企業(yè)的生態(tài)系統(tǒng)，企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中的成員應存在某些數據的互聯和分享∨φ現在就有“數字供應鏈”的概念庶化，即企業(yè)之間不僅是物料的供需，還存在數據的供需形炬。一個好的企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中應該包含“數字生態(tài)系統(tǒng)”迹姆，或曰企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中要強調數據互聯。

互聯的意識甚至促使企業(yè)家和工程師們重新定義行業(yè)的邊界亏吝、產品的功能邊界岭埠。如做智能彩燈的企業(yè)需要考慮燈與娛樂設備之間的數據連接，汽車業(yè)需要考慮汽車與智慧城市之間的數據互聯蔚鸥。

人機智能時代正在到來惜论，智能制造未來的發(fā)展將如何？當前止喷，相對容易推測的是馆类，“知識工程”將發(fā)揮越來越大的作用，工程師的大部分腦力工作可能被智能系統(tǒng)取代弹谁；虛擬空間與現實空間的界限將越來越模糊乾巧，增強現實（AR）、混合現實（MR）技術將在更多的場景得到應用预愤。難以推測的是沟于，在制造系統(tǒng)越來越“智能”的時候，人的作用將如何定位和發(fā)揮植康。對此旷太，我們只能隨著時間的推移，在實踐中探尋答案销睁。

什么是智能制造的最佳路徑祟勿？這是政府、企業(yè)家以及研發(fā)人員要特別重視和思考的問題累筋。當下熱火朝天的“機器換人”“百萬工業(yè)企業(yè)上云耀旅，實施百萬工業(yè) APP”等都在進行這方面的探索和實踐褐琼。最終的答案是什么？現在還不得而知枷辫，但有一點是可以肯定的涤瘸，智能制造必須依賴眾多基礎的智能技術與工具，如傳感器笔房、物聯網延砾、智能數控系統(tǒng)、大數據分析工具学虑、智能軟件等段辈，在這些領域中實現重大突破、占領制高點是建設智能制造強國的前提欲炉。我們要時刻清醒地認識到這一點憾宅。

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