智能制造技术提出的背景是(走出“智能制造”误区)

智能制造，不应该只局限于“智能”，而是更应该聚焦于“制造”。这意味着，我们必须重视制造运营管理知识的核心，它是工业3.0时代闭环管理的模式，通过流程信息化与生产自动化实现。然而，这种模式下，生产计划与生产执行、工艺设计与过程控制之间的延迟滞后问题，导致了一系列质量、成本和交期的问题。而现在，“智能”就是要解决这些问题。但是，我们需要正确理解“数字化”与“智能化”这两个名词，才能构建行之有效的智能制造方案。根据中国制造能力成熟度模型，智能制造的成熟度可分为五个级别。前两个级别分别是管理规范和流程信息化与生产自动化。这意味着，企业必须确保管理规范的落实，同时通过ERP、MES等IT系统以及自动化产线，将管理与工艺流程固化下来，以确保管理规范的严格执行。这样，企业就能达到工业3.0的成熟度，满足“大规模、标准化”生产的制造运营管理要求。

但要更进一步，实现从二级到三级的跃升，并不是简单的线性过程。制造企业需要进行一场技术与思想的自我革命，跨越一道认知鸿沟。市场环境与客户需求要求制造企业在动态环境下仍然能实现高质量、低成本、短交期业务目标。这就促使企业制造的运营管理思想从对质量、成本、交期的“事后改善”向“事中干预”、“事先预防”方向转变。综上所述，智能制造的核心不是“智能”，而是“制造运营管理知识”。只有深入理解这一核心，才能真正开启智能制造的全新篇章。在数字化技术的推动下，制造业正朝着智能化、高效化的方向迈进。然而，制造运营管理的复杂性和多维度问题却给这一进程带来了不小的挑战。为了更好地实现生产运营状态的即时感知、分析、决策、执行能力，以及协调人、机、料、法、环、测等六个生产要素维度，人工智能驱动的数字化思维范式应运而生。

数字化思维范式之所以能够帮助企业解决复杂的制造运营问题，关键在于它能够实现目标、智能、知识、信息、数据五大关键名词的有效连接。也就是说，企业需要清晰明确目标，建立衡量决策好坏的评价体系，找到实现目标的最佳方案/最优路径，理清目标和生产要素的关系，收集并分析实时、在线与历史数据。这些步骤都需要数字化技术的支持和人工智能的辅助。数字化思维范式不仅仅是一种流程，更是一种思维方式的转变。对于那些习惯于流程驱动、过程管理的企业高层来说，这可能是一次颠覆性的挑战。然而，只有真正理解和实践数字化思维范式，才能够实现智能制造的最终目标。现代制造业正在逐步转向智能制造，但要实现智能制造并不是一件易事。与互联网应用环境不同，生产车间中的数据采集过程昂贵且非常有限。以前很多企业大规模投资了技术改造、数据采集、数据入湖、数据中台以提升生产质量和效率，但最终却以失望告终。

所以，智能制造需要基于工程知识框架下的精准实时数据，而非所谓的“大数据”。那么，智能制造的实现过程是什么样的呢？首先，背景是大规模、标准化的制造运营管理模式已无法应对市场变化，需要转向敏捷的制造运营管理模式。然后，数字化和智能化技术的出现使得敏捷制造运营管理成为可能。运营数字孪生技术提供了实时的制造运营态势感知和执行能力，而人工智能算法则提供了实时多维度分析和决策能力，从而大幅提升制造运营管理的敏捷性。因此，实现智能制造的过程就是数字化和智能化的推进过程。数字化进程实现实时生产运营状态的感知和执行，即数字化表达生产管理、库存管理、质量管理、检修运维管理、能源管理等制造运营管理知识。与实时数据结合，我们可以在数字空间中实现对物理空间制造运营过程的实时镜像表达，即运营数字孪生。它源自工程知识，可同时被生产人员和人工智能所解读。在智能制造实现过程中，数字化和智能化技术的结合是关键。

人工智能的应用已经渗透到各个行业，而在制造业中，它的作用尤为明显。现如今，借助人工智能算法，制造企业可以实现自适应生产运营管理，也被称为“黑灯工厂”。这一概念意味着，企业可以像车间主任一样，通过对生产运营状态的了解，对质量、成本和交期等业务目标进行根因分析，并提出改善建议。而这种改善不仅限于理论上的提议，更可以在物理空间中的5M1E生产要素上得以执行，从而实现敏捷制造。以生产工艺设计与质量控制的数字化与智能化进程为起点，制造企业可以展开智能制造的旅程。这不仅仅是一个单一的项目，而是一个持续优化制造运营管理知识的过程。通过数字化与智能化技术的应用，制造企业可以逐步扩展到生产管理、物料管理、检修运维管理、能源管理等领域，从而实现质量、成本和交期目标的大幅改善。在现代制造业中，质量、成本和交期的达成是制造企业的关键目标。而传统的生产运营管理方式已经不能满足企业的需求。

因此，引入人工智能算法成为了必然的趋势。通过对生产运营状态的监控和分析，人工智能算法可以快速识别出生产过程中的问题和瓶颈，并提供相应的解决方案。以质量为例，人工智能算法可以通过分析大量的生产数据，找出影响产品质量的根本原因，并提出改善措施。这种根因分析的过程可以帮助企业避免因为质量问题而产生的废品和返工，从而降低生产成本。同时，通过对交期的监控和分析，人工智能算法可以帮助企业实现更加精准的生产计划，提高交期的准确度和可靠性。除了质量和交期，成本也是制造企业需要重点关注的指标之一。通过引入人工智能算法，企业可以实现对生产过程中各项成本的精细化管理。例如，在生产过程中，人工智能算法可以通过智能化的物料管理，实现物料的及时供应和优化库存控制，从而降低企业的库存成本。此外，通过对能源的管理和优化，企业还可以降低能源消耗，进一步降低生产成本。

总之，人工智能算法的应用为制造企业带来了巨大的变革。通过实现自适应生产运营管理，企业可以实现质量、成本和交期目标的大幅改善，从而提升竞争力。而这只是智能制造的起点，我们有理由相信，随着技术的不断进步，人工智能算法将在制造业中发挥更加重要的作用，推动工业4.0的进一步发展。