制造企业智能制造的数字化转型之路

　　背景：智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。加快发展智能制造，是培育我国经济增长新动能的必由之路，是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择，对于推动我国制造业供给侧结构性改革，打造我国制造业竞争新优势，实现制造强国具有重要战略意义。
　　在工业4。0、互联网以及大数据、机器人和人工智能等技术日趋成熟的背景下，智能工厂建设的可能性逐渐明朗。目前科学界普遍的共识是通过数据感知是获取智能的途径，因此数据是智能工厂最为核心和关键的部分，也是实现智能的基础，而数字化工厂建设最为核心的内容是数据平台的建设。
　　发展趋势：随着新一代信息技术和制造业的深度融合，我国智能制造发展取得明显成效，以高档数控机床、工业机器人、智能仪器仪表为代表的关键技术装备取得积极进展；智能制造装备和先进工艺在重点行业不断普及，离散型行业制造装备的数字化、网络化、智能化步伐加快，流程型行业过程控制和制造执行系统全面普及，关键工艺流程数控化率大大提高；在典型行业不断探索、逐步形成了一些可复制推广的智能制造新模式，为深入推进智能制造初步奠定了一定的基础。
　　目前我国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、数字化并存，不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡的阶段。发展智能制造面临关键共性技术和核心装备受制于人，智能制造标准软件网络信息安全基础薄弱，智能制造新模式成熟度不高，系统整体解决方案供给能力不足，缺乏国际性的行业巨头企业和跨界融合的智能制造人才等突出问题。相对工业发达国家，推动我国制造业智能转型，环境更为复杂，形势更为严峻，任务更加艰巨。我们必须遵循客观规律，立足国情、着眼长远，加强统筹谋划，积极应对挑战，抓住全球制造业分工调整和我国智能制造快速发展的战略机遇期，引导企业在智能制造方面走出一条具有中国特色的发展道路
　　我国智能制造市场规模
　　智能制造路线：企业智能制造转型建设遵循流程梳理为依据，数据建设为基础，工具建设分步骤，持续优化见效果的策略。首先需要对工序过程、工艺过程、组织过程、工作方式进行全面的梳理和把握，依据数字化工厂建设的要求，对流程进行明确的整理、文档化，期间可能需要根据数字化运行的要求对流程进行调整和重构。其次，需要总体统筹整个系统建设所需的数据类型、数据逻辑关系、数据率的多少、以及数据处理的要求等进行分析，总体统筹和把握数据中的建设要求，确定数据中心所需的设备指标要求，数据库结构设计等数据中心基础平台。
　　当数据中心建设完成后，需要通过各种应用软件实现数据流过程，并对数据流过程进行控制，即工具建设分不住。在这一过程中，软件工具从数据中心中获取各种数据，并对数据的状态过程进行管控。最后，数字化工厂在实际的运行过程中会不断的产生各种新的需求，可能是新的数据采集需求，也可能是数据应用的需求，这些需求都可以在大数据平台可扩展性的支持下进行扩展。
　　智能制造转型阶段
　　智能制造评估因素：企业在进行智能制造转型过程需要评估企业自身因素，主要从五个关键维度进行自我评估。一、数据架构：企业所使用的数据类型、数据存储托管的位置、数据处理治理方式以及所遵循的数据政策。还要考虑关键信息基础设施运营商对于跨境数据收集和传输方式的管控。二、基础设施：需要评估全球与本地的实际策略需求，比较分析单云与多云战略以及基础设施设计的不同特点。三、安全性：加强安全措施（监管政策、防护工具、管控治理和成员网络），以保障数据安全，防范恶意活动的侵扰。四、应用：考虑如何调整数字化系统和集成应用程序及架构部署以确保全面合规，尤其是涉及实例托管和跨境数据传输的业务。五、IT组织：对IT组织进行全面考量，确保系统韧性，同时在数据架构、基础设施、安全和应用等方面确保符合中国数据保护法律法规要求。
　　建设目标：2025年前，推进智能制造发展实施两步走战略：第一步，到2020年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。
　　根据目前的技术成熟度，当前制造业转型的现实目标应当是建设数字化工厂、探索数字化管理和重构优化工作流程以满足数字化的要求。其主要原因有：人工智能方法的成熟度尚不能完全被可靠的利用到制造过程中，在当前只能通过数据感知获取一些知识，而判断的工作依然需要人来完成。因此，希望一步到位的实现智能工厂还不现实。但实现全数字化的工厂，将所有环节的数据采集和流转全部实现虚拟化并提供交互功能是完全可以做到的，这种形态的工厂即数字化工厂。数字化工厂是走向智能化工厂的必经道路。
　　以产业价值链为基础，打造全价值链智能化集成目标
　　以数字化平台为目标，建设一流智能工厂