中国企业如何达到智能制造要求的目标?
&&来源：21世纪经济报道
整体来看，业目前基础方面还不够强。特别是传统的基础材料、基础技术、基础工艺和技术平台。而又要求和信息技术结合，像、工业软件、和工业大数据等新问题或是未来发展的瓶颈。
7月中旬的成都，炎热多雨，距离市中心西北边22公里的西门子工业产品生产及研发基地(SEWC)，工厂外围一片寂静。
即使在车间里，也只听得见机器转动的微弱声响。几位工人不时触摸工作台前的电脑显示屏，操作工作台上的按钮。
与此同时，在工人们脚下、地下一层的物料间里，携带条形码的物料，整齐地趴在自动化流水线上。它们沿着地下传输系统，在四个上下提升装置的帮助下，升入车间。再经过立体中转库等设备，在组装生产线上被装配和包装，最后由物流小车运向仓库。
这座约450名工人的工厂，生产面积不到标准足球场的一半。每年生产的SIMATIC工业自动化产品超过250万件，供应中国及全球的汽车、制药、电力等工业行业及基础设施建设。在这里大概每10秒就有一件产品诞生，而一百万件这样的产品中，有瑕疵的不到10件。
SEWC是西门子首家数字工厂&&安贝格电子制造工厂(EWA)的姊妹工厂，也是西门子在德国之外建立的首家数字化企业。两座数字化工厂的背后，是西门子实践德国政府工业4.0战略所制定的数字化工厂整体解决方案。
为了应对全球制造业变革浪潮，促进本国制造业的转型升级，德国政府于2013年提出了工业4.0的国家战略。中国则于2015年发布了《2025》行动纲领。
如果将西门子作为标杆，中国企业显然差距不小。&与西门子等顶尖的世界工业4.0企业相比，业特别是中国家电行业还存在着很大差距。&四川长虹(600839)企划部部长刘海中说，&业有的尚处在工业2.0阶段，部分达到3.0水平。既需要谋划工业4.0，还要弥补基础不足，尽快淘汰落后、过剩的产能，实现跨越式发展。&
一座工厂的无缝数据互联
完成工业自动化后，工业企业面临着满足消费者个性化需求、新技术渗透带来的模式创新等转型问题。
对西门子来说，这一系列的难题反映到实际，就是制造业企业该如何缩短产品的上市时间，提高灵活性、生产效率和产品质量。
或许可以从西门子自2007年起收购的近50家企业中，窥得这个169岁的老牌工业企业的野心。自从买下生产软件产品Teamcenter的公司UGS后，西门子一发不可收拾，看上的企业大多以软件公司为主。同时，西门子不断扩大软件业务组合，最终提出&数字化工厂&概念。
据西门子股份公司数字化工厂集团首席执行官JanMrosik介绍，数字化方案就是通过涵盖从产品设计、生产规划、制造工程、生产执行到服务的整个价值链的数字化转型，提供全生命周期的无缝工作流。借助统一的数据库等软硬件设备，优化工程组态所有方面的工作，确保产品高效地投放到市场。
为此，西门子推出了全面的数字化产品组合，将硬件、软件、工业技术专长和数据结合在一起，推动现实世界与虚拟世界的融合。
2016年汉诺威工业博览会上，西门子推出了工业云MindSphere。作为工业数据开放平台，各种数字工厂可以通过数据网关，将关键设备乃至整个工厂的数据连接至MindSphere，从而监测其设备群，做到预防性维护、能源数据管理、工厂资源优化等。
在中国，西门子建立数字化工厂SEWC来实践上述解决方案。这座工厂实现了从管理、产品研发、生产直至物流配送全过程的数字化。在数字化工厂&数据链条&的起点&&研发过程，研发工程师们利用西门子PLM(产品全生命周期管理软件)的产品开发解决方案NX软件，进行新产品的模拟设计和组装。
研发出的每一件新产品都拥有专属于自己的数据信息。这些数据信息在研发、生产、物流的各个环节中被不断丰富，实时保存在同一个数据中心Teamcenter中，供质量、采购、生产和物流等各个部门共享。每天，设备自动记录1000多万条产品信息，方便工人精准快速地找出产品瑕疵的由来。
生产过程所需要的物料自身携带条形码，通过与仓库管理软件的&数据对话&，经由&自动交通&的物料输送环节，输送到高货架立体仓库或者物料中间库。装配生产线员工轻触工作台上的电脑显示屏，所需物料就会进入物料间。
物料从物料间升入车间后，工人按照电脑显示屏上的电子任务单，开始装配、包装等工作。任务完成后，他只需按下工作台上的按钮，流水线上的就会扫描产品的条码信息，记录它在这个工位的数据。MES(制造执行系统)将以该数据作为判断基础，向控制系统下达指令，指挥物流小车将产品送去下一个目的地。
工厂采用柔性生产，同一条生产线上每天要产出4000多片产品，最多能够同时生产4种不同产品，并为将来的产能调整做出合理规划。
整座工厂的运行，都是基于这些数据基础，ERP(企业资源规划)、PLM(产品全生命周期管理)、MES(制造执行系统)、控制系统及供应链管理，全部实现了无缝的信息互联，工厂数据还能与德国生产基地以及美国的研发中心进行数据互联。
业标杆处于3.0阶段
与从制造端走向信息端的德国工业4.0不同，在机械工业信息研究院副院长石勇看来，&2025&混合了德国和美国的理念，一些领先型企业在进行探索，互联网企业和制造业企业加强合作，推进两化融合。
据石勇介绍，上汽和阿里巴巴签署&互联网汽车&战略合作协议，加强信息化技术应用和导入;华为在2016年和库卡签订战略合作协议，共同为中国工业市场开展方案;青岛红领通过探索努力，成为服装生产领域的标杆，这些都是互联网和制造业融合的典范。
但整体来看，业目前基础方面还不够强。特别是传统的基础材料、基础技术、基础工艺和技术平台。而又要求和信息技术结合，像、工业软件、和工业大数据等新问题或是未来发展的瓶颈。
电气化普及、自动化推广、智能化示范，这是机械工业信息研究院战略与规划研究所副所长张燕对我国制造业的整体评价。两个指标数据能够直观展现：工业使用密度与设备数控化率。
世界机器人协会的统计数据显示，2014年中国大陆地区的使用密度仅为36台/万人，不到韩国的1/13、日本和德国的1/9、美国的1/5，而且仅为世界平均水平的54.5%。从机床的数控化率来看，中国生产的机床，数控化率仅为25%，而日本2012年的机床数控化率已达到88%。中国目前的水平仅相当于日本20世纪80年代末期的水平。
&国内没有什么公司可以拿出来作为标杆。&亚洲制造业协会、国际机器人及智能装备产业联盟首席执行官罗军认为，即便备受推崇的海尔集团，还是传统产业，离工业4.0的要求很远，跟西门子比差距非常大。&我们过度关注生产环节，研发领域落后，没有真正引领全球行业发展的企业。&
企业也有&自知之明&。去年9月，工信部公布了2015年试点示范项目名单，入围项目共46个，涉及38个行业、21个地区。四川长虹电器股份有限公司申报的示范项目位列其中。
长虹方面也认为，自身与西门子等顶尖的世界工业4.0企业相比仍有很大差距。&德国更专注于创新工业科技产品的科研和开发，以及对复杂工业过程的管理。在设备和车间制造工业方面基础很好，在世界信息技术领域的能力水平很高，在系统和自动化工程方面也有非常专业的技术。&四川长虹企划部部长刘海中说。
这些榜上有名的企业，在赛迪研究院装备工业研究所所长左世全看来，还处于数字化的发展阶段，也就是德国所称的工业3.0，它们还在打通纵向集成的问题。其中，极少数企业正攻关网络协同制造的难题。工信部已公布的2015年和2016年的示范试点项目共109个，只有中国商用飞机有限责任公司申报的C919飞机网络协同制造试点示范、泉州海天材料科技股份有限公司申报的纺织服装网络协同制造试点示范两个项目。
最具商业价值
中国企业如何达到要求的目标?
不要把当成技术活。同济大学教授、工业4.0-智能工厂实验室主任陈明建议，中国企业要把产品、装备、生产、管理和服务都考虑在内。德国人认为，工业4.0首先要精益生产、精益管理，这样实施才会高效，德国企业也基本这样做。
刘海中也认同这一观点。据其介绍，长虹理解的，不仅仅是单纯以机器人、自动化设备、信息化等技术手段武装工厂，来满足内部制造效率的提升。更需要站在消费者的角度，将消费者的需求作为的最高标准，反向考量研发、生产、销售、服务等各个环节，从而实现大规模个人化定制全新的商业模式。
陈明还告诫中国企业不要太着急，实现工业4.0是一个渐进式的过程。况且，无论是在中国还是世界其它地区(包括欧美发达国家)，工业4.0都还处在一个探索阶段，尚未出现真正实现工业4.0的企业。
张燕表示，即便是西门子安贝格工厂，仍自称处于工业3.6-3.8之间。按照德国弗朗霍夫研究院，提出工业4.0概念的机构的预测，大概15年后，真正实现工业4.0的企业才会出现。
不过，也有业内人士认为，不要迷信工业4.0。济南二机床集团有限公司主要生产冲压设备和数控机床。该公司利用西门子的系统来提高生产效率、质量和可靠性。不过，该公司副总经理张世顺却提醒企业，工业4.0、&2025&不是灵丹妙药，很可能解决不了企业目前面临的问题。有些问题，企业可能更需要从内部管理入手，想办法找到并解决问题。
而打算使用模式的企业要学会&眼高手低&。张世顺建议，国内企业要系统规划、分步实施，把握好目标和整个发展趋势，&眼要高&;但真正要做的时候，需从最基本的东西做起，&手要低&。
这也是波士顿咨询公司给中国企业的建议，做好基础的东西。新技术无法绕开制造业一些最基本的东西，譬如生产规范化、有效的设施维护、人员的技能水平等。
在左世全看来，对企业来说最具商业价值。自动化、数字化、智能化，需要不断的资金投入。则是通过服务增值来获得收益，企业利用等信息技术手段帮助用户更好地使用产品，获取更多价值。这种方式虽然前期也要投入，但后期成本会越来越低。
他举例说，北京一些纺织机械制造商，将出售给客户的纺织机械用物联网连接起来，关注产品的运行情况，减少客户的维修和运营维护成本，并向客户收取相应费用。
此外，制造企业要在产品、生产、服务等各层面重视新兴技术的应用，包括机器人等智能硬件和系统等软件系统。&谁用得早，谁用得好，谁在竞争当中就会取得有利的地位。&左世全说。
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物流技术与应用
[ 亿欧导读 ]
供应链竞争时代，制造业需要怎样的智能物流？什么样的物流系统算作智能物流？当供应链撞上了“智能制造”、“互联网+”等火热的概念，制造行业的物流系统会发生怎样的嬗变？我们也许能从行业的变化中窥探出一二。
【编者按】日，人民日报撰文指出“要振兴实体经济，让做实业有前途，有钱赚，既要智能制造，也要接地气的高质量产品和服务”。在《中国制造2025》以及在工业4.0理念的促使下，我国的物流行业向智能、绿色、高效转型升级的干劲不可谓不大，然而目前物流行业的转型多是“各自为政”，从自身的小系统、小领域出发，然而要想实现物流业的深度变革还需要物流人多方协同合作从供应链的角度出发，下大功夫改革。
本文发自《物流技术与应用》，作者：喜崇彬，亿欧转发，供业内人士参考。
如今，供应链已不再是新鲜话题，众多文章提供了对供应链概念的剖析和对供应链竞争的解读。很多业内人士指出，我国的制造行业要特别重视“供应链整合”与“供应链协同”。
整合，是指将传统的针对单个企业的职能管理，扩展到整条供应链的各个企业之间，进行系统的战略性整合，以改善包括整个供应链及所有公司的效率。随着信息化、互联网等技术突飞猛进发展，给供应链的高效整合与协同带来了强大的技术支持，使得企业（包括）猛然发现，在供应链层面提高效率有着众多的可能和巨大的空间，而物流系统走向智能化是供应链高效整合的必要条件之一。什么样的物流系统算作？当供应链撞上了“智能制造”、“互联网+”等火热的概念，制造行业的物流系统会发生怎样的嬗变？我们也许能从行业的变化中窥探出一二。
智能物流，逐渐明晰的概念
谈到“智能”二字，人们对智能的认识是一个逐渐深化的过程。早期认为自动化等同于智能。而后随着科技的发展，计算机微芯片的产生，出现了一些新的智能产品，如傻瓜相机、智能洗衣机等，它们能够从现场获取信息，并替代人做出判断和选择，而不仅是流程的自动化，人们认为这类的产品是“智能”的。而现在的“智能”已经进化到泛指融自动化、电子化、网络化于一体的综合系统，简单而言就是“自动化+信息化”。
目前，很多先进的现代物流系统已经具备了信息化、数字化、网络化、集成化、智能化、柔性化、敏捷化、可视化、自动化等先进技术特征。很多物流系统和网络也采用了最新的红外、激光、无线、编码、认址、自动识别、定位、无接触供电、光纤、、传感器、RFID、无线传感网络、卫星定位等高新技术，这种集光、机、电、信息等技术于一体的新技术在物流系统的集成应用，就是智能技术在物流业应用的具体体现。
现代物流的智能化已经成为物流发展的一个重要方向。采用智能决策方法，提高现代物流系统的智能化和自动化，最终实现快速响应、准时配送的优质服务，带动现代物流配送行业经济效益的提高是现代物流行业发展的宗旨。智能化是物流自动化、信息化的高层次应用，它强调物流作业中使用相关技术解决大量的运筹和决策需求。
尽管智能物流与传统物流运作的目的都是完成物料的搬运，但是运作的特点已经产生明显的区别：
（1）传统物流只提供简单的位移，智能物流则能提供更多的增值服务；
（2）传统物流是被动服务，智能物流是主动服务；
（3）传统物流实行人工控制，智能物流实施信息管理；
（4）传统物流是单一的环节管理，智能物流是整体的系统优化。
打造智能物流，制造企业内外兼修
在制造行业，现在最火热的概念就是工业4.0、智能制造。那么到底工业4.0时代的制造业是怎样的？智能制造和智能物流又有什么关系呢？
工业4.0概念源起于德国，德国物流研究院中国首席科学家房殿军博士曾简明解释过相关概念，他认为：“工业4.0”是以移动互联网、物联网和大数据等新一代信息技术为驱动，以虚实融合系统（CPS）为基础，通过深度融合机、电、自动化、信息与通信技术以及企业管理流程，实现向智能化制造的进化。相比“工业3.0”，“工业4.0”更加自动化和智能化，在极大提升生产效率与质量的情况下达到低消耗、低能耗和低成本的个性化大规模定制。
工业4.0包含三大主题：
一是“”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；
二是“智能生产”，主要研究整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等；
三是“智能物流”，主要通过传统互联网、物联网以及服务联网，整合物流资源，充分发挥现有物流资源的效率，而需求方则能快速获得服务匹配，得到智能的物流支持。由此可见，智能物流是智能制造不可或缺的重要环节。
对于制造企业来讲，物流系统的建设大体可以分为内部、外部两个部分：内部物流是与生产流程和工艺相关的，称之为生产物流；外部物流是与整个产业链（供应链）运作相关的，如针对上游企业的原材料和零部件的采购，针对下游客户产品的发货等。
制造企业的生产过程不仅需要生产设备、生产工艺，还有生产物流的组织。生产物流已经成为生产制造环节的重要活动。生产物流包括各种材料形态的物流，如原材料物流、零部件物流、半成品在生产时的物流运作等。此外，生产物流还包括容器、包装、工具等的流转。总之，生产物流是一个相对严密和复杂的过程。
制造业分为连续型制造和离散型制造。连续型制造是一个不断添加配方原料，并经过连续的化学反应及物流过程，最终输出成品并对成品进行分装和包装的过程。连续型制造的物流过程需要从生产线上的各种检测仪表来采集数据，以判断物流（物体）形态的变化。
而离散型制造则涉及到各种零部件的拼装，相对连续型制造的物流过程可能更加复杂。离散型制造中，如果某种零部件供应不上，就会导致生产过程中断；如果某个零部件存在问题，组装出来的成品就是次品。不管是连续型制造还是离散制造，要更好地组织生产，就需要对生产物流进行精确的管控，这都需要精准的生产物流组织来支持生产过程的顺利完成。
对于制造企业的外部物流来说，上游原材料和零部件精益化的物流配送组织是打造精益供应链、完成精益生产的重要前提。由于制造行业分工持续细化，越来越多的工业产品都须由众多企业共同参与生产，甚至形成全球性分工合作的生产体系，生产出实质上是“全球制造”的产品。因此可以说，很多产品生产者已经不再是单个企业而是众多企业所构成的“供应链体系”。这就要求供应链中的“链主”企业对整个链条中的物流运作进行管控。
供应链协同要求供应链上所有成员为了一个共同目标，在采购、生产、销售、物流、研发、金融等方面实现协同管理。由于客户需求的不确定性、市场的波动，供应链各环节的成员在做采购、生产决策之前都需要对需求进行预测，不准确的预测会导致库存增加、缺货严重及客户满意度下降。所以，核心企业一般会与上下游企业分享包括预测、订单、库存在内的信息，提高预测的准确性，同时与上下游企业进行协同计划和补货。
制造企业的外部物流还包括成品物流，即成品交付这个环节的物流服务。而成品交付能力是制造企业核心竞争力的集中体现。成品交付能力，除了受产品设计、制造工艺、生产流程等因素的影响外，还受物流的影响。成品交付过程，是指从发货地的出库环节开始，经过中间的物流过程，直接把商品送到顾客手中并让顾客签收时为止。如今，这个环节日益受到重视，因为只有这个环节的物流是接触终端客户（包括经销商或消费者）的环节，这个环节运作效率的高低、服务水平的优劣，直接影响客户的满意度。总之，优秀的成品物流运作，对提高制造企业的顾客黏性和提高企业的竞争力有很大的帮助。
制造业需求，刺激物流技术更新
随着制造业向智能制造升级发展，制造企业对物流体系的要求越来越高，主要体现在：一方面要更精准掌控物流运作的信息，专业人士称之为“透明化”需求；另一方面，又要求物流服务降低成本和管理便捷化，这就必然需要更高质量的物流外包服务。
制造企业要满足这样的物流需求，离不开相关企业的服务和技术支持，这里涉及到的企业大体可分为两类：帮助搭建物流体系的企业和具体实施物流运作服务的企业。帮助搭建物流体系的企业包括物流系统集成商、物流软件提供商、物流装备制造企业。具体实施物流运作的服务企业包括第三方物流企业和第四方物流平台。
从整个供应链的层面来看，提升供应链的信息化水平是推动供应链管理的必要条件，也是满足制造企业对物流体系更精准掌控的技术基础。随着多年的市场培育，ERP已经成为众多企业的标配，成为企业支撑供应链管理的重要系统。但是，传统的ERP系统一般主要支撑采购、生产、销售、仓储等环节，对运输管理模块系统的支持相对较弱，大部分企业不能在系统中看到货物在途信息。由于供应链的复杂性，供应链可视化技术能够对产品在供应链流转环节中所产生的数
据进行采集、加工、传递，因而能够有效帮助制造企业做出快速响应和决策。因此，提升供应链可视化技术并与TMS系统相结合，日益受到制造企业的重视。
为了应对各种成本（尤其是人工成本）的不断高涨，制造企业对智能化的物流装备产生巨大需求，这促进了物流装备企业引进和研发技术更为先进的产品。从近两年的物流装备展览中我们发现，越来越多的物流装备企业开始推出各类自动化、智能化装备，包括自动化立体库、自动化分拣系统、智能物流机器人等。
制造企业为提高效率、降低运作成本，物流外包是必然的。物流外包一般会涉及对物流运作服务商进行管理的问题。对于物流运作服务商来说，信息化已成为制造企业客户的基本要求。物流供应商的服务好不好，彼此之间出现扯皮、纠纷的情况多不多，每一次物流任务的响应和执行是否及时，作为客户的制造企业已不再凭借主观和经验判断，而更多依靠系统中产生的大数据进行客观分析。有了物流运作服务商执行表现的大数据，就可以分析哪些执行环节容易出现问题，需要加强管理；可以知道哪个供应商的服务更好或更差，以便更有针对性地制定出供应商管理政策；可以知道如何引导供应商去提升业务执行效率和物流服务水平。
从第四方物流层面来看，有两个明显的趋势：
第一，越来越多的企业开始提供SaaS信息化平台服务产品。这些企业倡导通过社区型“SaaS平台+移动APP”模式，将货主、第三方物流公司、运输公司、司机和收货人无缝互联，形成一个基于核心流程、平衡、多赢的现代运输商业网络，给客户创造价值。
第二，越来越多的平台涉及物流金融服务，这在一定程度上也能够降低客户企业的物流运作成本。
不管怎样，制造行业的全新时代已经来临。工业4.0和《中国制造2025》中提到要打造数字化工厂、智能工厂，只有实现了物流体系的信息化、数据化和智能化，才能称得上是数字化工厂和智能工厂。因此，建设高度信息化、数据化和智能化的物流体系成为制造企业升级发展的必然选择。
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>>>钢铁行业智能制造走向何方钢铁行业智能制造走向何方　　推进智能制造，必须兼顾三个方面的要求：首先是必须要搞真正的智能制造，而不是给自动化、信息化等传统技术戴上“智能制造”的帽子，避免丧失历史的机遇。其次是搞智能制造的目的，必须是为企业创造价值，而不是去搞先进而不实用的东西。第三个要求是可行性，而可行性必须结合钢铁行业的特点，而不能照抄照搬离散制造业的做法。
　　自从智能制造成为热点，AR、VR、云制造、透明工厂等概念就开始渗透到钢企。有人认为，推进智能制造就要搞这样的技术。但我们的困惑却是：这些技术能创造价值吗?投入产出比合适吗?
　　我们知道，智能制造的基础是数字化，要发展数字化仿真技术。许多钢企在多年前就在做这一方面的工作了。但行业特点决定了，这些问题非常困难，难度远远超过离散制造业常见的、基于三维模型的模拟仿真。方向正确，却难以推进。
　　有人指出：与国外同行相比，我们的自动化水平还很低、人均吨钢数还较低。应该提高自动化水平、赶超国外。但我认为，目前我国在自动化领域的差别主要是经济可行性，尤其是劳动力成本的差别导致的。从经济发展角度看，提高自动化水平的工作是有意义的。但是，如果仅仅是用机器代替简单、重复性的劳动，只是补自动化的课，还是走在传统自动化技术的延长线上，并非智能制造的主流。
　　推进智能制造的另外一个思路是从业务需求出发。十多年前，许多钢企就提出了“大规模定制”、“从制造到服务”等战略口号。但实际进展与战略定位相比，却不理想。
　　总之，中国的钢铁企业既要补课，又要面临真正的创新。但创新之路如何走下去，需要认真地思考。
　　突破困境的思路
　　推进智能制造，必须兼顾三个方面的要求：首先是必须要搞真正的智能制造，而不是给自动化、信息化等传统技术戴上“智能制造”的帽子，避免丧失历史的机遇。其次是搞智能制造的目的，必须是为企业创造价值，而不是去搞先进而不实用的东西。第三个要求是可行性，而可行性必须结合钢铁行业的特点，而不能照抄照搬离散制造业的做法。
　　价值创造和行业特色，本质上都是体现在业务上的。要落实以上原则，必须落实在具体的业务上。也就是技术要服从业务。然而，智能制造不同于传统自动化和信息化的地方，在于支持业务本身的创新、帮助企业推进业务转型和提升，而不是局限于当前的业务。
　　智能制造的业务目标的业务目标
　　作为智能制造的业务目标，应该符合前面所述的三个基本要求。
　　对离散制造业来说，“在流水线上实现个性化定制”是最典型的业务目标。这个目标在先进钢铁企业早已实现。然而，为了实现这一目标，钢铁企业也付出了极大的代价：交接坯、余材、质量稳定性差、生产组织的困难、物流不顺畅、高能耗、人员业务量大(进而导致人多、自动化水平低)、产品设计问题多。从这个角度看，我们可以把解决上述问题的工作归结为减少个性化定制的负面问题。事实上，提高质量、自动化水平、缩短交货期、减少库存、推进个性化服务和集约化生产等大量的业务需求，都可以划归到这个范畴中来。我们把解决这些问题作为钢铁行业智能制造的业务目标。从这个角度看，人们对这个业务定位的目标是熟悉的、需求也是明显的。
　　于是，人们会产生新的疑问：对企业来说，这些问题都是老的问题，怎么能够通过智能制造来解决呢?这里就涉及到实现技术目标的技术线路了。
　　实现业务目标的技术线路
　　要实现“降低个性化定制的负面作用”这一目标，本质是要在具体的业务活动中更加科学、快速地决策，进行更大范围的优化。智能制造的优势，在于推进智能决策。事实上，产品的(外)设计、钢种的合并、余材的处置、生产的组织、生产和产品异常的处置、质量动态控制、技术服务的本质都是做决策。过去，这些决策过多地依赖于人的经验，而今后则要推进智能决策来做得更好。
　　智能决策可以有不同的程度。可以是机器完全自动决策、可以是受人监控的自动决策、可以是机器辅助人决策。智能决策利用了计算机突飞猛进的计算能力，可以让决策更加科学、迅速。智能决策体现在算法上，但背后依托的则是数字化的信息和知识。
　　我们知道，获取知识是需要成本的，比如做实验、培养人才等。在传统的决策模式下，知识往往附着于少数优秀专家的大脑中，这使得知识不能共享、难以重用、难以拓展。对于复杂的问题，受人的精力和能力的限制，往往要划分成若干子问题来完成，进而弱化了优化效果。这样，知识带来的收益是少的。而智能制造能够推动知识的重用、推动大尺度的优化、推动资源的共享、各个部门的协同，可以进一步推动知识的优化、无人化少人化、管理水平的提高、智能服务以及加快交货周期等。所以，在智能制造时代，知识带来的效益是完全不一样的。
　　技术线路的重点之一，是解决如何低成本高质量地生产知识、管好知识，如何科学高频度地使用知识。这样，问题又转化成另外的问题：平台问题、标准问题、方法问题、组织结构问题等。例如，所谓标准问题，即要像过去管理产品和工艺标准那样管理智能制造所需要的、智能决策的知识。由于相关知识是零散的，需要用平台来管理;平台不仅要提升人对知识的管理能力，还要与知识的应用过程对接起来。这些问题，基本上是技术问题了。
　　智能制造是工业和信息技术的相互作用和深度融合。从“深度融合”的角度看，设备、流程的改进;数字化工具的采用、信息化、自动化程度的提高等，也都可以成为智能制造工作的一部分。其中，“知识数字化”是一个关键的环节。缺少这个环节，钢铁行业的智能制造难以实现质的飞跃。
　　智能制造是转型、是创新，这意味智能制造不仅是技术问题，更是企业战略问题、管理问题。智能制造必须由企业家自己来推动，才能真正见效。同行企业新闻资讯山东鑫聚发钢铁有限公司诚信：A++&资信参考：企业性质：生产商企业主营：山东彩钢板&山东彩涂板&山东彩钢卷&年 产 值：人民币 100万-200万元员工人数：101-200人联系方式：刘先生企业地址：山东省滨州市博兴县店子镇工业园区