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首先，張曙教授認為智能制造需要從不同的視角來理解其內涵：

從技術的角度看：傳統制造是對物質的處理，將原料轉化為產品，是基于經驗的制造；智能制造是同時對物質和知識的處理，是基于科學（模型化）的制造。

從企業運作的角度看：傳統制造業是成本中心，通過大批量生產，降低成本，形成競爭力；智能制造是利潤中心，通過客戶化定制和協同獲取最大利潤。

從最終用戶的角度看：傳統制造企業提供的是具體產品和有限的擔保；而智能制造企業提供產品全生命周期的互聯網服務，客戶從購買產品轉變為購買服務。

張曙教授強調：智能制造不僅是技術的變革，而是生產模式、商務模式、經濟體系、生活方式的變化，故所以稱為革命。

從智能制造的實現途徑來看，張曙教授認為可分為四步，具體如下：

第一步：數據的采集和處理

第二步：人-機、機-機通訊

第三步：從數據、信息到決策

第四步：邁向預測型智能制造

張曙教授認為前三步技術上已經成熟，并有成功應用案例，可以逐步推廣；但第四步，預測型智能制造是愿景，是當前研究的熱點，正在從構思走向現實。大數據分析是預測型制造的重要手段。

實現第四部預測型智能制造核心要解決的問題主要是：

智能制造的困擾是設備和裝置的失效，隨著時間推移，設備會磨損，性能會衰退，最終導致故障和停機。

預測型智能制造通過掌握設備實際的健康狀態，不是在故障發生后去搶修，或過早地將可繼續用的部件進行不必要更換，從而降低維修費用和生產成本。

知道設備什么時候可能失效，就能夠合理地安排維修計劃，實現準時維修，最大限度地提高設備的可用性和延長其正常運行時間，提升工廠運營效率。

將設備衰退模式和實時狀態評估與加工過程控制結合起來，實現在設備或系統性能隨時間變化的情況下，保證產品質量的穩定，邁向無憂慮智能制造。

張曙教授還分享了西門子EWA（德國安貝格工廠）和SEWC（西門子成都生產及研發基地）數字化工廠、海爾沈陽冰箱互聯工廠和2030年奧迪汽車的智能工廠的案例。

最后張曙教授澄清了智能制造若干概念：

首先，機器人＋數控機床智能制造，由具有圖像識別或力傳感器的機器人和具有位移、振動、溫度傳感器的數控機床構成的系統才屬于智能制造范疇。

ERP＋MES智能制造，沒有數據采集和設備狀態反饋的系統是開環的和不可控的；智能制造是數據?信息?優化?決策?價值創造轉化的閉環系統。

互聯網＋WiFi智能制造，它們是智能制造的基礎設施，是手段，但絕非全部內容，離開物理的生產過程和實體設備，互聯網什么也不能生產出來。

自動化＋數字化智能制造，智能、智能、不能夠感知和思考，不會交互和通信，就算不上智能。

企業需要深入理解智能制造的價值創造：

價廉物美是相對的，便宜沒好貨是絕對的。低價格、低質量、低成本是死胡同，沒利潤哪來服務；智能制造為客戶創造價值、追求完美和個性化，風光無限。

智能制造通過數字化和網絡化，充分利用社會閑置的知識和物質資源，通過大范圍的云端協同，構建新的工業生態圈，生產高質量產品和提供高質量服務。

智能制造借助大數據分析，跟蹤客戶群的需求變化，改變產品構成，監控生產系統的健康狀態和衰退情況，創建能自調節、自適應的無憂慮的生產系統。

智能制造必須是綠色制造，不僅關注節能減排，更著眼變廢為寶，循環再用和再制造，實現可持續發展。

張曙教授強調指出：智能制造之路要一步步踏踏實實走：

工業4.0和智能制造是愿景，開始走向現實，其核心是基于物聯網和無線通信的信息物理融合系統，對企業來說是機遇，但千萬不能一窩蜂大干快上。

中國制造業當前首要任務是加快工業2.0和工業3.0的進程，提高產品質量和可靠性，從模仿和山寨圏子里跳出來，致力于創新，才能真正成為世界玩家。

不要在落后的工藝基礎上搞自動化，不要在落后的管理基礎搞信息化，不要在不具備數字化網絡化的基礎搞智能化；若速則不達，追求跨越是不可取的。

中國企業差別很大，大多數需要認真補上工業2.0和3.0的課，認真理解工業4.0的真髓，不要急于求成。