笔者近期学习了德国工业4.0相关的理论课程和案例分析，并参观了德国相关制造企业，加深了对于德国工业4.0、智能制造、智能工厂、制造环节智能化等的理解和认知。

　　智能制造和智能工厂的定义

　　目前，国际和国内尚且没有关于智能制造的准确定义，包括德国也是如此。结合考察、学习的情况，笔者认为，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。推动智能制造，能够有效缩短产品研制周期、提高生产效率和产品质量、降低运营成本和资源能源消耗，并促进基于互联网的众创、众包、众筹等新业态、新模式的孕育发展。智能制造具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础，以网络互联为支撑等特征。

　　智能工厂是实现智能制造的载体。在智能工厂中，通过生产管理系统、计算机辅助工具和智能装备的集成与互操作来实现智能化、网络化分布式管理，进而实现企业业务流程与工艺流程的协同，以及生产资源（材料、能源等）在企业内部及企业之间的动态配置。

　　一方面，“工欲善其事，必先利其器”，实现智能制造的利器就是数字化、网络化的工具软件和制造装备；另一方面，智能制造是一个覆盖更宽泛领域和更高级技术的“超级”系统工程，在生产过程中以产品全生命周期管理为主线，还伴随着供应链、订单、资产等的全生命周期管理。

　　在智能工厂中，人们借助各种生产管理工具、软件、系统和智能设备，打通企业从设计、生产到销售、维护的各个环节，实现产品仿真设计、生产自动排程、信息上传下达、生产过程监控、质量在线监测、物料自动配送等智能化生产。智能工厂的建立可大幅改善劳动条件，减少生产线人工干预，提高生产过程可控性，最重要的是借助信息化技术打通和优化企业内部的各个流程，实现从设计、生产到销售各个环节的互联互通，并在此基础上实现资源的整合优化和提高，进而提高企业的生产效率和产品质量。

　　实现制造环节智能化

　　互联网技术的普及使得企业与个体客户间的即时交流成为现实，也促使制造业实现从需求端到研发生产端的拉动式生产，以及从“生产型”向“服务型”产业转变。因此，企业只有领先于竞争对手完成数字化、网络化与智能化的转型升级，实现大规模定制化生产来满足个性化需求并提供智能服务，方能在瞬息万变的市场上立于不败之地。

　　实现智能制造，网络化是基础，数字化是工具，智能化则是目标。

　　网络化是指使用相同或不同的网络将工厂、车间的各种计算机系统、智能装备，甚至操作人员、物料、半成品和成品等连接起来，以实现设备与设备、设备与人、物料与设备之间的信息互通和良好交互。此外，工厂网络还要求与互联网连接，通过大数据应用和工业云服务实现价值链企业协同制造、产品远程诊断和维护等智能服务。

　　数字化是指借助各种计算机工具，一方面在虚拟环境中对产品物体特征、生产工艺甚至工厂布局进行辅助设计和仿真验证；另一方面，对生产过程进行数字化管理。

　　智能化可分为两个阶段：当前阶段是面向定制化设计，支持多品种小批量生产模式，通过使用智能化的生产管理系统与智能装备，实现产品全生命周期的智能管理。未来愿景则是实现状态自感知、实时分析、自主决策、自我配置、精准执行的自组织生产。这就要求工厂首先实现生产数据的透明化管理，即各个制造环节产生的数据能够被实时监测和分析，从而做出智能决策；其次要求生产线具有高度的柔性，能够进行模块化组合，以满足生产不同产品的需求。此外，还应提升产品本身的智能化水平，如提供友好的人机交互、语言识别、数据分析等智能功能，并且使生产过程中的每个产品和零部件都是可标识、可跟踪的。

　　数字化、网络化、智能化是保证智能制造实现经济目标的有效手段。数字化确保产品从设计到制造的一致性，并且在制样前对产品的结构、功能、性能乃至生产工艺都进行仿真验证，极大地节约开发成本、缩短开发周期。网络化通过信息横向、纵向的集成实现研究、设计、生产和销售各种资源的动态配置以及产品全程跟踪检测，在实现个性化定制与柔性化生产的同时提高产品质量。智能化将人工智能融入设计、感知、决策、执行、服务等产品全生命周期，提高生产效率和产品核心竞争力。

　　如何推进智能制造

　　智能制造的首要任务是信息的处理与优化，工厂、车间内各种网络的互联互通则是基础。没有互联互通和数据采集与交互，工业云、工业大数据都将成为无源之水。智能工厂、数字化车间中的生产管理系统和智能装备互联互通形成了企业的综合网络。行业企业推进智能制造，应首先解决好以下几个问题：

　　理解内涵。推进智能制造，需要我们从实用、广义的角度理解智能制造，“新一代信息技术”和“制造全生命周期”两个维度的任何一个交集都属于智能制造。智能制造是以智能技术为代表的新一代信息技术（包括大数据、互联网、云计算、移动技术等）在制造全生命周期（产品创新设计、加工制造、装配、测试、管理、营销、售后服务、客户关系、仓库物流供应链、报废处理）的应用。智能制造的覆盖面很广，不只涉及“高、大、上”的技术，制造业各个层面都可以有所作为。标准化建设是推进智能制造的前提，智能制造的互联互通和信息融合需要标准保障，智能工厂建设和关键环节智能化都需要标准引领。

　　“有没有”和“好不好”。从“有没有”的角度讨论智能制造的“解决方案”，信息化、信息的“互联互通互操作”是智能制造技术层面的基础。从“好不好”的角度讨论智能制造的“解决方案”，建模和优化（机器学习、深度学习等）是必须的方法。当然，效益是智能制造的第一考量，因为智能制造的终极目标是推进企业、地方的技术进步、生态进步和经济发展。

　　推进难点。对于企业来说，难点在于：企业用户的目标不清楚，需求不明确；缺少总体设计，项目进度难以控制；对生产效能提升的效果不明显，投入产出比较差。对于系统集成商来说，难点在于：用户需求变化快；定制开发量大，投入开发人员多，软件复用性差；项目实施成本居高不下；企业用户缺乏顶层设计和整体考虑；企业用户分期建设，存在大量非智能设备；异构系统多，通讯协议种类多；产品设计未考虑信息交换，在制品缺少跟踪手段；工艺设计未考虑信息交换，生产系统缺少监视手段。

　　当前，智能制造没有成熟的模式可以复制，推进智能制造，需要明确，“智能制造”不是目标，企业应以智能、协同、绿色、安全发展为突破口，本着长远规划、逐步实施、重点突破的原则，对整个制造业进行逐步升级改造。智能制造也不是一个节点，不是一个企业就能做成的，需要全系统全价值链的打通与颠覆，将大规模制造时代串联的攸关方整合形成并联，与终端消费者之间互联，去中间化、去中介化，从而打通整个价值链，初步形成高效运转的消费生态圈，带动整个产业链价值升级。

　　当前烟草行业推进智能制造既要在改造传统制造方面“补课”，又要在绿色制造、智能升级方面“加课”。对于卷烟工厂而言，应着力完成传统生产装备网络化和智能化的升级改造，以及生产制造工艺数字化和生产过程信息化的升级改造；对于烟机制造企业和系统集成商而言，应加快实现安全可控的智能装备与工业软件的开发和应用，尽可能提供智能制造顶层设计与全系统集成服务。